7 datenwissenschaftliche Anwendungsfälle für Unternehmen

Veröffentlicht: 2021-08-28

Data Science ist ein mächtiges Werkzeug, das auf viele verschiedene Arten eingesetzt werden kann. Die generierten Daten können Ihnen helfen, bessere Entscheidungen in allen Bereichen zu treffen, vom Marketing bis zur Produktentwicklung. Sie können es für Prognosen, Vorhersagen von Ergebnissen und Optimieren von Ausgaben verwenden. Es kann auch als Wettbewerbsvorteil gegenüber Ihrer Konkurrenz genutzt werden.

Um nicht den Anschluss zu verlieren, ist es an der Zeit, Ihr Unternehmen mit Data Science in die Zukunft zu führen. Anhand dieser 7 Data-Science-Anwendungsfälle können Sie sehen, wie die Datenanalyse Ihnen helfen kann, Ihr Unternehmen profitabler und wettbewerbsfähiger zu machen.

Lokalisieren Sie Kundenloyalität und Trends.

Eine der einfachsten Methoden für Unternehmen zur Steigerung von Umsatz und Rentabilität besteht darin, den Umsatz mit bestehenden Kunden aufrechtzuerhalten und zu steigern, anstatt neue zu gewinnen. Laut Statistik kann die Akquise eines einzigen neuen Kunden fünfmal so viel kosten wie die aggressive Bindung eines bestehenden, wertvollen Kunden. Dies ist ein wesentlicher Unterschied.

Diese erhebliche Diskrepanz ist einer der Hauptgründe, warum Unternehmen in allen Branchen so sehr versuchen, ihre wertvollsten Kunden zu halten und den Gesamtumsatz mit treuen Kunden zu steigern. Dieser Übergang wird hauptsächlich von Internethändlern vorangetrieben.

Die Arbeit mit Data Science ist jedoch eine spezialisierte Fähigkeit. Sie können nicht einfach morgen mit Data Science beginnen, ohne mit Analyseplattformen oder dem Lesen und Interpretieren der Daten vertraut zu sein. Aus diesem Grund setzen viele erfolgreiche Unternehmen Berater ein, die Data-Science-Lösungen wie RTS Labs anbieten.

Segmentieren Sie Ihre Kunden nach Gewohnheiten.

Um Ihren Kundenstamm effektiv zu segmentieren, müssen Sie wissen, was jedes Segment tatsächlich bedeutet. Wie denken die Leute über Ihr Produkt oder Ihre Dienstleistung und, was noch wichtiger ist, welche Fragen stellen sie normalerweise, wenn sie Ihr Produkt kaufen oder sich dafür anmelden möchten?

Ein Data-Science-Outsourcing-Unternehmen kann Ihnen dabei helfen, Daten zu generieren, zu verstehen, wonach Menschen suchen, und zu verstehen, welche Probleme jedes Segment zu lösen versucht.

Das Ziel dieser Methode besteht in diesem Fall darin, Trends bei Verbrauchern zu entdecken, die bestimmte Artikel kaufen. Dadurch können Sie eine Marketingkampagne nur für diese Kunden erstellen.

Optimieren Sie Ihre Arbeitsabläufe und Prozesse

KMU verlassen sich zunehmend auf Daten und Analysen, um Ineffizienzen aufzudecken und zu korrigieren. Ein globales Landmaschinenunternehmen hatte beispielsweise Probleme mit seiner Schulungsabteilung, da gemietete Räume für Händlerschulungen häufig leer standen.

Diese Ineffizienzen wurden fast immer am Ende des Jahres festgestellt, lange nachdem es zu spät war, etwas dagegen zu unternehmen. Aber die Manager des Unternehmens konnten mehr über ihr Ausbildungsproblem erfahren, indem sie Daten analysierten, die Ineffizienzen bei der Beurteilung der Auszubildenden zeigten.

Sie sind in der Lage, die Datenerfassung über mehrere Plattformen hinweg zu automatisieren und mit Hilfe des Kunden Einblicke zu geben. Der gesamte Inkassoprozess wird für Sie übernommen.

Internes Prozessmanagement

Die Bewältigung komplexer und dynamischer Prozesse innerhalb eines Unternehmens mit veralteten Technologien und Verfahren wird immer schwieriger. Daten und Analysen können bei der Automatisierung verschiedener Vorgänge helfen und datengesteuerte Erkenntnisse liefern.

Dies ist ein Beispiel für ein mittelständisches Telekommunikationsunternehmen, das seinen Kunden Netzwerklösungen anbietet. Typischerweise ging es dabei darum, eine beträchtliche Anzahl von Leitungen von verschiedenen Anbietern zu erwerben und sie in einem kontrollierten Netzwerk zu verbinden. Sie hatten Zehntausende von Leitungen, die monatliche Zahlungen erforderten.

Wenn Kunden einzelne Linien stornierten, stornierte der Drittanbieter diese nicht immer auch. Infolgedessen wurden monatliche Zahlungen für Linien geleistet, die keine Einnahmen erzielten.

Branchenweiter Einblick

Die Analyse einer Vielzahl von Marktsituationen auf Erkenntnisse, die für Teams im gesamten Unternehmen leicht zugänglich sind, ist eine gängige Methode zur Bestimmung des Geschäftswerts. Ein weltweit tätiges Pharmaunternehmen muss beispielsweise schnell eine Reihe von branchenweiten Bedenken bewerten, um Produktpreisentscheidungen an 90 verschiedenen Standorten treffen zu können.

Ihre Lösung muss es Pricing-Teams ermöglichen, Umstände einfach zu vergleichen und zu iterieren. Das Unternehmen konnte mithilfe einer skalierbaren Modellierungs-Engine und Sensitivitätsanalyse eine Vielzahl von Datenbeständen nutzen, die es bereits in der Organisation hat, wie z. B. klinische Studien, Marktforschung, Branchen-Benchmarking, Finanzprognosen und mehr.

Fertigungssektor

Logistik und Supply Chain Management sind zwei der drängendsten Themen, denen sich die Industrie gegenübersieht. KI hat das Potenzial, die Fertigung zu verändern, indem sie eine bessere Ressourcennutzung und ein besseres Wertschöpfungskettenmanagement ermöglicht. KI kann auf vielfältige Weise zur Transformation des Industriesektors beitragen, darunter:

Es ist möglich, die Lieferungen mit verschiedenen Anwendungen zu verfolgen, um ein reibungsloses Funktionieren zu gewährleisten.
Bedarfsprognose für ein bestimmtes Produkt zur Verbesserung des Logistikmanagements.

Dunkle Daten

Dunkle Daten sind in keiner Weise beängstigend oder böse – ganz im Gegenteil. Dark Data ist definiert als Datenbestände, die Unternehmen sammeln, verarbeiten oder speichern, aber niemals verwenden.

Es sind die Informationen, auf die es ankommt, aber sie gehen im Durcheinander verloren. Beispiele hierfür sind ungenutzte Kundendaten, geöffnete, aber nicht entfernte E-Mail-Anhänge und veraltete Kundendienstanfragen. Es wird erwartet, dass Dark Data bis 2020 93 Prozent aller Daten ausmachen, und immer mehr Unternehmen sind bereit, sie zu nutzen.

Sie erreichen dies teilweise, indem sie Daten aus Kundendienstprotokollen analysieren, um festzustellen, welche Medien ein Kunde verwendet hat, um Kontakt aufzunehmen, und wie lange die Begegnung gedauert hat. Diese Dark Data ermöglichen es einem Unternehmen, die bevorzugte Kontaktart eines Kunden zu ermitteln, um in Zukunft eine bessere Kundenbetreuung zu bieten.

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