寫一篇新聞稿, 介紹一家名為Outcomes.ai的創業公司的產品"Luca",
通過預先構建的指標,模型和極其簡單的使用者體驗, 基於雲的解決方案使訂閱業務的領導者能夠監控,診斷和優化他們的業務, 而無需僱傭資料分析師和資料科學家的團隊.  不管規模大小,前<unk>性組織都在尋求資料以獲得競爭優勢. 資料科學的進步和不斷擴大的資料來源提供了更高效率和洞察力的原材料. 儘管在現代分析工具上進行了大量投資,但企業仍發現他們的分析師面臨著無休止的基本報告需求積壓. 那些成功地管理這些積壓的人, 得到了不斷擴大的儀表板和報告庫的獎勵,  盧卡對訂閱業務的分析進行了徹底的重新思考, 將整個業務總結為幾個可監控,診斷和優化的關鍵指標. 嵌入式機器學習和模擬模型,讓使用者可以在一個單一的手勢中深入研究相關領域並預測干預措施的影響. 通過協作和整合到Slack, 微軟Teams和谷歌的生產力套件, 讓組織能夠有效地轉化為行動.  開始與盧卡是簡單的. 盧卡將領先的CRM和營銷自動化平臺連線起來, 使用者將能夠在連線系統的幾個小時內檢視盧卡提供的分析資料 - 不需要分析師,資料科學家或報告開發人員. 組織可以選擇利用 Luca 的開放式 API 連線補充資料以增強模型,並使用額外的資料來加強模型.  <unk>像我們市場的許多其他公司一樣,我們正處於訂閱轉型的中間. <unk>這是我們30年來經營模式的最大變化,迫使我們重新思考我們的經營方式. 我們正在尋找資料來指導我們在這個新世界中的決策, 但我們的BI團隊已經被我們現有的交易業務的分析需求積壓了. 盧卡是一個啟示. 這種一鍵診斷系統使得直覺驅動的決策無法原諒. 系統自動識別出東北地區的MQL急劇下降是我們管道覆蓋率提高的原因. 這種洞察力是傳統的視覺分析工具無法找到的.