ビジネスのための7つのデータサイエンスのユースケース

公開: 2021-08-28

データサイエンスは、さまざまな方法で使用できる強力なツールです。それが生成するデータは、マーケティングから製品開発まですべてについてより良い意思決定を行うのに役立ちます。これを使用して、予測、結果の予測、および出力の最適化を行うことができます。それはまたあなたの競争に対する競争力として使用することができます。

取り残されないようにするために、データサイエンスでビジネスを未来へと導きましょう。これらの7つのデータサイエンスのユースケースを使用すると、データ分析がビジネスの収益性と競争力を高めるのにどのように役立つかを確認できます。

顧客の忠誠心と傾向を特定します。

企業が売上と収益性を高めるための最も簡単な方法の1つは、新しい顧客を獲得するのではなく、現在の顧客への売上を維持および増加させることです。統計によると、単一の新しいクライアントを獲得することは、既存の価値のある顧客を積極的に維持することの5倍の費用がかかる可能性があります。これは大きな違いです。

この大きな格差は、あらゆる業界の企業が最も価値のある顧客を維持し、忠実な顧客への全体的な売上を伸ばそうと懸命に努力している主な理由の1つです。この移行は、主にインターネット小売業者によって推進されています。

ただし、データサイエンスでの作業は専門的なスキルです。分析プラットフォームやデータの読み取りと解釈の方法に精通していなければ、明日からデータサイエンスを使い始めることはできません。これが、多くの成功した企業がRTSLabsのようなデータサイエンスソリューションを提供するコンサルタントを使用している理由です。

習慣によって顧客をセグメント化します。

顧客ベースを効果的にセグメント化するには、各セグメントが実際に何を意味するかを知る必要があります。人々はあなたの製品やサービスについてどのように考えていますか、そしてさらに重要なことに、彼らがあなたの製品を購入またはサインアップしようとするときに彼らは通常どのような質問をしますか？

データサイエンスのアウトソーシング会社は、データの生成、人々が何を探しているのかを理解し、各セグメントが解決しようとしている問題を理解するのに役立ちます。

この場合、この方法を使用する目的は、特定のアイテムを購入する消費者の傾向を発見することです。その結果、これらの顧客のためだけにマーケティングキャンペーンを構築することができます。

ワークフローとプロセスを最適化する

SMBは、非効率性を発見して修正するために、データと分析にますます依存しています。たとえば、世界的な農業機械会社は、トレーニング部門で問題を抱えていました。ディーラーのトレーニングセッション用に雇われた部屋が頻繁に空いていたのです。

これらの非効率性は、ほとんどの場合、遅すぎて何もできない後、年末に発見されました。しかし、会社のマネージャーは、研修生の評価方法の非効率性を示すデータを分析することで、研修の問題についてさらに学ぶことができました。

複数のプラットフォームにわたるデータ収集を自動化し、顧客の助けを借りて洞察を与えることができます。収集プロセス全体が自動的に処理されます。

内部プロセス管理

時代遅れのテクノロジーと手順を持つ企業内の複雑で動的なプロセスの管理は、ますます困難になっています。データと分析は、さまざまな操作の自動化に役立ち、データ主導の洞察を提供する可能性があります。

これは、クライアントにネットワークソリューションを提供した中規模の通信会社の例です。通常、これには、さまざまなサプライヤからかなりの数の回線を取得し、それらを制御されたネットワークにリンクすることが含まれていました。彼らは毎月の支払いを必要とする何万もの回線を持っていました。

顧客が個々の回線をキャンセルした場合、サードパーティのサプライヤも必ずしもそれらをキャンセルしたわけではありません。その結果、収益が得られなかった回線については、月単位で支払いが行われました。

業界全体の洞察

企業全体のチームが容易にアクセスできる洞察を得るためにさまざまな市場状況を分析することは、ビジネス価値を決定するための一般的な方法です。たとえば、世界的な製薬企業は、90の異なる場所で製品価格を決定するために、業界全体のさまざまな懸念事項を迅速に評価する必要があります。

彼らのソリューションは、価格設定チームが状況を簡単に比較して反復できるようにする必要があります。同社は、スケーラブルなモデリングエンジンと感度分析を使用することで、臨床試験、市場調査、業界ベンチマーク、財務予測など、組織内にすでにあるさまざまなデータ資産を使用することができました。

製造業

ロジスティクスとサプライチェーン管理は、産業部門が直面している最も差し迫った問題の2つです。 AIは、より良いリソースの使用とバリューチェーン管理を可能にすることで製造業を変革する可能性を秘めています。 AIは、次のようなさまざまな方法で産業部門の変革に貢献する可能性があります。

シームレスな機能を確保するために、さまざまなアプリケーションを使用して供給を追跡することが可能です。
ロジスティクス管理を強化するための特定の製品の需要予測。

ダークデータ

ダークデータは決して恐ろしいものでも邪悪なものでもありません。実際、それとは逆です。ダークデータは、企業が収集、処理、または保存するが決して使用しないデータ資産として定義されます。

重要なのは情報ですが、シャッフルで失われます。例としては、未使用のクライアントデータ、開いているが削除されていない電子メールの添付ファイル、古いカスタマーサービスリクエストなどがあります。ダークデータは2020年までに全データの93％を占めると予想されており、ますます多くの企業がそれを使用する準備ができています。

彼らは、顧客サービスログからのデータを分析して、クライアントが連絡を開始するために使用したメディアと、遭遇がどれくらい続いたかを判断することによって、これを部分的に達成します。この暗いデータにより、企業は、将来、より良い顧客ケアを提供するために、クライアントが好む連絡方法を見つけることができます。

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