7 casos de uso de ciencia de datos para empresas

Publicado: 2021-08-28

La ciencia de datos es una herramienta poderosa que se puede utilizar de muchas maneras diferentes. Los datos que genera pueden ayudarlo a tomar mejores decisiones en todo, desde marketing hasta desarrollo de productos. Puede usarlo para pronosticar, predecir resultados y optimizar resultados. También se puede utilizar como una ventaja competitiva sobre su competencia.

Para evitar quedarse atrás, es hora de llevar su negocio al futuro con la ciencia de datos. Con estos 7 casos de uso de ciencia de datos, podrá ver cómo el análisis de datos puede ayudarlo a hacer que su negocio sea más rentable y competitivo.

Identifique la lealtad y las tendencias de los clientes.

Uno de los métodos más simples para que las empresas mejoren las ventas y la rentabilidad es mantener y aumentar las ventas a los clientes actuales en lugar de adquirir nuevos. Según las estadísticas, adquirir un solo cliente nuevo puede costar cinco veces más que retener agresivamente a un cliente valioso existente. Esta es una diferencia significativa.

Esta disparidad significativa es una de las razones clave por las que las empresas de todas las industrias se esfuerzan tanto por retener a sus clientes más valiosos y aumentar las ventas generales a los clientes leales. Esta transición está siendo impulsada principalmente por los minoristas de Internet.

Sin embargo, trabajar con ciencia de datos es una habilidad especializada. No puede comenzar a usar la ciencia de datos mañana sin estar familiarizado con las plataformas analíticas o cómo leer e interpretar los datos. Es por eso que muchas empresas exitosas usan consultores que ofrecen soluciones de ciencia de datos, como RTS Labs.

Segmenta a tus clientes por hábitos.

Para segmentar efectivamente su base de clientes, necesita saber qué significa realmente cada segmento. ¿Qué piensan las personas acerca de su producto o servicio y, lo que es más importante, qué preguntas suelen hacer cuando buscan comprar o suscribirse a su producto?

Una empresa de subcontratación de ciencia de datos puede ayudarlo a generar datos, comprender qué buscan las personas y qué problemas está tratando de resolver cada segmento.

El objetivo de utilizar este método, en este caso, es descubrir tendencias en los consumidores que compran determinados artículos. Como resultado, podrá crear una campaña de marketing solo para estos clientes.

Optimice sus flujos de trabajo y procesos

Las PYMES confían cada vez más en los datos y análisis para descubrir y corregir las ineficiencias. Una empresa global de equipos agrícolas, por ejemplo, estaba teniendo problemas con su división de capacitación, y las salas alquiladas para las sesiones de capacitación de los concesionarios a menudo estaban vacantes.

Estas ineficiencias casi siempre se encontraron al final del año, mucho después de que ya era demasiado tarde para hacer algo al respecto. Pero los gerentes de la empresa pudieron aprender más sobre su problema de capacitación al analizar datos que mostraban ineficiencias en la forma en que se evaluaba a los aprendices.

Puede automatizar la recopilación de datos en varias plataformas y brindar información con la ayuda del cliente. Todo el proceso de recolección está a cargo de usted.

Gestión de procesos internos

Gestionar procesos complejos y dinámicos dentro de una empresa con tecnología y procedimientos obsoletos es cada vez más difícil. Los datos y el análisis pueden ayudar en la automatización de varias operaciones y proporcionar información basada en datos.

Este es un ejemplo de una empresa de telecomunicaciones de tamaño medio que ofreció soluciones de red a sus clientes. Por lo general, esto implicó adquirir una cantidad significativa de líneas de varios proveedores y vincularlas en una red controlada. Tenían decenas de miles de líneas que requerían pagos mensuales.

Cuando los clientes cancelaron líneas individuales, el proveedor externo no siempre las canceló también. Como resultado, los pagos se hacían mensualmente por líneas que no producían ingresos.

Visión amplia de la industria

El análisis de una variedad de situaciones de mercado para obtener información a la que puedan acceder fácilmente los equipos de toda la empresa es un método común para determinar el valor comercial. Una empresa farmacéutica mundial, por ejemplo, debe evaluar rápidamente una variedad de preocupaciones de toda la industria para tomar decisiones sobre el precio del producto en 90 ubicaciones diferentes.

Su solución debe permitir que los equipos de fijación de precios comparen e iteren fácilmente las circunstancias. La empresa pudo usar una variedad de activos de datos que ya tenían dentro de la organización, como ensayos clínicos, investigación de mercado, evaluación comparativa de la industria, predicciones financieras y más, mediante el uso de un motor de modelado escalable y análisis de sensibilidad.

Sector de manufactura

La logística y la gestión de la cadena de suministro son dos de los problemas más apremiantes que enfrenta el sector industrial. La IA tiene el potencial de transformar la fabricación al permitir un mejor uso de los recursos y la gestión de la cadena de valor. La IA puede contribuir a la transformación del sector industrial de diversas formas, entre ellas:

Es posible realizar un seguimiento de los suministros utilizando varias aplicaciones para garantizar un funcionamiento perfecto.
Previsión de la demanda de un determinado producto para mejorar la gestión logística.

datos oscuros

Los datos oscuros no son aterradores ni malvados de ninguna manera; de hecho, todo lo contrario. Los datos oscuros se definen como activos de datos que las empresas recopilan, procesan o almacenan, pero que nunca utilizan.

Lo que importa es la información, pero se pierde en la confusión. Los ejemplos incluyen datos de clientes no utilizados, archivos adjuntos de correo electrónico abiertos pero no eliminados y solicitudes de servicio al cliente desactualizadas. Se espera que los datos oscuros representen el 93 por ciento de todos los datos para 2020, y un número cada vez mayor de empresas están preparadas para usarlos.

Logran esto en parte mediante el análisis de datos de los registros de servicio al cliente para determinar qué medios utilizó un cliente para iniciar el contacto y cuánto duró el encuentro. Estos datos oscuros permiten a una empresa descubrir el modo de contacto preferido de un cliente para brindar una mejor atención al cliente en el futuro.

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