7 حالات استخدام لعلوم البيانات للأعمال
نشرت: 2021-08-28علم البيانات هو أداة قوية يمكن استخدامها بعدة طرق مختلفة. يمكن أن تساعدك البيانات التي تنشئها في اتخاذ قرارات أفضل في كل شيء بدءًا من التسويق وحتى تطوير المنتج. يمكنك استخدامه للتنبؤ والتنبؤ بالنتائج وتحسين المخرجات. يمكن أيضًا استخدامه كميزة تنافسية على منافسيك.
لتجنب التخلف عن الركب ، حان الوقت لنقل عملك إلى المستقبل مع علم البيانات. مع حالات استخدام علم البيانات السبعة هذه ، ستتمكن من معرفة كيف يمكن أن يساعدك تحليل البيانات في جعل عملك أكثر ربحية وتنافسية.
تحديد ولاء العملاء والاتجاهات.
واحدة من أبسط الطرق للشركات لتعزيز المبيعات والربحية هي الحفاظ على المبيعات وزيادتها للعملاء الحاليين بدلاً من اكتساب عملاء جدد. وفقًا للإحصاءات ، قد يكلف الحصول على عميل جديد واحد خمسة أضعاف تكلفة الاحتفاظ بقوة بعميل حالي ذي قيمة. هذا هو الفرق كبير.
هذا التباين الكبير هو أحد الأسباب الرئيسية التي تجعل الشركات في كل صناعة تحاول جاهدة للاحتفاظ بعملائها الأكثر قيمة وزيادة المبيعات الإجمالية للعملاء المخلصين. هذا التحول مدفوع في الغالب من قبل تجار التجزئة على الإنترنت.
ومع ذلك ، فإن العمل مع علم البيانات هو مهارة متخصصة. لا يمكنك البدء في استخدام علم البيانات غدًا دون أي إلمام بالمنصات التحليلية ، أو كيفية قراءة البيانات وتفسيرها. هذا هو السبب في أن الكثير من الشركات الناجحة تستخدم الاستشاريين الذين يقدمون حلولًا لعلوم البيانات ، مثل RTS Labs.
قسّم عملائك حسب العادات.
لتقسيم قاعدة عملائك بشكل فعال ، تحتاج إلى معرفة ما تعنيه كل شريحة بالفعل. كيف يفكر الناس في منتجك أو خدمتك ، والأهم من ذلك ، ما الأسئلة التي يطرحونها عادةً عندما يتطلعون إلى شراء منتجك أو الاشتراك فيه؟
يمكن أن تساعدك شركة تعهيد علوم البيانات في إنشاء البيانات وفهم ما يبحث عنه الأشخاص وفهم المشكلات التي يحاول كل قطاع حلها.
الهدف من استخدام هذه الطريقة ، في هذه الحالة ، هو اكتشاف اتجاهات المستهلكين الذين يشترون عناصر معينة. نتيجة لذلك ، ستتمكن من إنشاء حملة تسويقية لهؤلاء العملاء فقط.
تحسين سير العمل والعمليات الخاصة بك
تعتمد الشركات الصغيرة والمتوسطة بشكل متزايد على البيانات والتحليلات لاكتشاف أوجه القصور وتصحيحها. على سبيل المثال ، كانت إحدى شركات المعدات الزراعية العالمية تواجه مشكلات مع قسم التدريب لديها ، حيث غالبًا ما تكون الغرف المستأجرة لجلسات تدريب الوكلاء شاغرة.
تم العثور على أوجه القصور هذه دائمًا تقريبًا في نهاية العام ، بعد فترة طويلة من فوات الأوان لفعل أي شيء حيالها. لكن مديري الشركة كانوا قادرين على معرفة المزيد عن موضوع التدريب لديهم من خلال تحليل البيانات التي أظهرت عدم الكفاءة في كيفية تقييم المتدربين.
يمكنك أتمتة جمع البيانات عبر العديد من الأنظمة الأساسية وإعطاء نظرة ثاقبة بمساعدة العميل. يتم الاعتناء بعملية الجمع بأكملها من أجلك.
إدارة العمليات الداخلية
تزداد صعوبة إدارة العمليات المعقدة والديناميكية داخل شركة ذات تقنيات وإجراءات قديمة. قد تساعد البيانات والتحليلات في أتمتة العمليات المختلفة وتوفر رؤى قائمة على البيانات.
هذا مثال على شركة اتصالات متوسطة الحجم تقدم حلول شبكات لعملائها. عادة ، تضمن ذلك الحصول على عدد كبير من الخطوط من موردين مختلفين وربطهم في شبكة مسيطر عليها. كان لديهم عشرات الآلاف من الخطوط التي تتطلب دفعات شهرية.
عندما ألغى العملاء الخطوط الفردية ، لم يقم المورد الخارجي بإلغائها دائمًا أيضًا. نتيجة لذلك ، تم إجراء الدفعات على أساس شهري للخطوط التي لا تنتج أي إيرادات.
بصيرة واسعة الصناعة
يعد تحليل مجموعة متنوعة من مواقف السوق للحصول على رؤى يمكن الوصول إليها بسهولة من قبل الفرق عبر الشركة طريقة شائعة لتحديد قيمة الأعمال. على سبيل المثال ، يجب على شركة الأدوية العالمية تقييم مجموعة من الاهتمامات على مستوى الصناعة بسرعة من أجل اتخاذ قرارات سعر المنتج في 90 موقعًا مختلفًا.
يجب أن يسمح حلهم لفرق التسعير بسهولة المقارنة والتكرار حسب الظروف. كانت الشركة قادرة على استخدام مجموعة متنوعة من أصول البيانات الموجودة بالفعل داخل المنظمة ، مثل التجارب السريرية ، وأبحاث السوق ، ومعايير الصناعة ، والتنبؤات المالية ، وأكثر من ذلك ، باستخدام محرك نمذجة قابل للتطوير وتحليل الحساسية.
قطاع التصنيع
تعتبر إدارة اللوجستيات وسلسلة التوريد من أكثر القضايا إلحاحًا التي تواجه القطاع الصناعي. يتمتع الذكاء الاصطناعي بالقدرة على تحويل التصنيع من خلال التمكين من استخدام الموارد وإدارة سلسلة القيمة بشكل أفضل. قد يساهم الذكاء الاصطناعي في التحول في القطاع الصناعي بعدة طرق ، بما في ذلك:
- من الممكن تتبع الإمدادات باستخدام تطبيقات مختلفة لضمان الأداء السلس.
- التنبؤ بالطلب على منتج معين من أجل تعزيز الإدارة اللوجستية.
بيانات مظلمة
البيانات المظلمة ليست مخيفة أو شريرة بأي شكل من الأشكال - بل على العكس من ذلك ، في الواقع. يتم تعريف البيانات المظلمة على أنها أصول بيانات تجمعها الشركات أو تعالجها أو تخزنها ولكن لا تستخدمها أبدًا.
إنها المعلومات المهمة ، لكنها تضيع في خلط ورق اللعب. تتضمن الأمثلة بيانات العميل غير المستخدمة ومرفقات البريد الإلكتروني المفتوحة ولكن غير المُزالة وطلبات خدمة العملاء القديمة. من المتوقع أن تمثل البيانات المظلمة 93 في المائة من جميع البيانات بحلول عام 2020 ، وهناك عدد متزايد من الشركات على استعداد لاستخدامها.
يحققون ذلك جزئيًا عن طريق تحليل البيانات من سجلات خدمة العملاء لتحديد الوسائط التي استخدمها العميل لبدء الاتصال ومدة استمرار المقابلة. تمكن هذه البيانات المظلمة الشركة من اكتشاف وضع الاتصال المفضل للعميل من أجل تقديم رعاية أفضل للعملاء في المستقبل.
هل لديك أي أفكار حول هذا؟ أخبرنا أدناه في التعليقات أو انقل المناقشة إلى Twitter أو Facebook.