7 cas d'utilisation de la science des données pour les entreprises

Publié: 2021-08-28

La science des données est un outil puissant qui peut être utilisé de différentes manières. Les données qu'il génère peuvent vous aider à prendre de meilleures décisions sur tout, du marketing au développement de produits. Vous pouvez l'utiliser pour prévoir, prédire les résultats et optimiser les sorties. Il peut également être utilisé comme un avantage concurrentiel sur vos concurrents.

Pour éviter d'être laissé pour compte, il est temps d'emmener votre entreprise vers l'avenir grâce à la science des données. Avec ces 7 cas d'utilisation de la science des données, vous pourrez voir comment l'analyse des données peut vous aider à rendre votre entreprise plus rentable et plus compétitive.

Identifier la fidélité des clients et les tendances.

L'une des méthodes les plus simples permettant aux entreprises d'améliorer leurs ventes et leur rentabilité consiste à maintenir et à augmenter les ventes aux clients actuels plutôt que d'en acquérir de nouveaux. Selon les statistiques, l'acquisition d'un seul nouveau client peut coûter cinq fois plus cher que la fidélisation agressive d'un client existant et précieux. C'est une différence significative.

Cette disparité importante est l'une des principales raisons pour lesquelles les entreprises de tous les secteurs s'efforcent de conserver leurs clients les plus précieux et d'augmenter les ventes globales auprès des clients fidèles. Cette transition est principalement menée par les détaillants en ligne.

Cependant, travailler avec la science des données est une compétence spécialisée. Vous ne pouvez pas commencer à utiliser la science des données demain sans aucune connaissance des plates-formes analytiques ou de la façon de lire et d'interpréter les données. C'est pourquoi de nombreuses entreprises prospères font appel à des consultants qui proposent des solutions de science des données, comme RTS Labs.

Segmentez vos clients par habitudes.

Pour segmenter efficacement votre clientèle, vous devez savoir ce que signifie réellement chaque segment. Comment les gens pensent-ils de votre produit ou service et, plus important encore, quelles questions posent-ils généralement lorsqu'ils cherchent à acheter ou à s'inscrire pour votre produit ?

Une entreprise d'externalisation de la science des données peut vous aider à générer des données, à comprendre ce que les gens recherchent et à comprendre les problèmes que chaque segment tente de résoudre.

Le but de l'utilisation de cette méthode, dans ce cas, est de découvrir les tendances chez les consommateurs qui achètent certains articles. En conséquence, vous pourrez créer une campagne marketing uniquement pour ces clients.

Optimisez vos flux de travail et vos processus

Les PME s'appuient de plus en plus sur les données et les analyses pour découvrir et corriger les inefficacités. Une entreprise mondiale de matériel agricole, par exemple, rencontrait des problèmes avec sa division de formation, les salles louées pour les sessions de formation des concessionnaires étant souvent vacantes.

Ces inefficacités ont presque toujours été constatées à la fin de l'année, longtemps après qu'il était trop tard pour y remédier. Mais les responsables de l'entreprise ont pu en savoir plus sur leur problème de formation en analysant des données qui montraient des inefficacités dans la manière dont les stagiaires étaient évalués.

Vous êtes en mesure d'automatiser la collecte de données sur plusieurs plates-formes et de donner un aperçu avec l'aide du client. L'ensemble du processus de collecte est pris en charge pour vous.

Gestion des processus internes

Gérer des processus complexes et dynamiques au sein d'une entreprise avec une technologie et des procédures obsolètes devient de plus en plus difficile. Les données et les analyses peuvent contribuer à l'automatisation de diverses opérations et fournir des informations basées sur les données.

Il s'agit d'un exemple d'entreprise de télécommunications de taille moyenne qui offrait des solutions réseau à ses clients. En règle générale, cela impliquait d'acquérir un nombre important de lignes auprès de divers fournisseurs et de les relier dans un réseau contrôlé. Ils avaient des dizaines de milliers de lignes qui nécessitaient des paiements mensuels.

Lorsque les clients annulaient des lignes individuelles, le fournisseur tiers ne les annulait pas toujours également. En conséquence, les paiements étaient effectués sur une base mensuelle pour les lignes qui ne produisaient aucun revenu.

Aperçu de l'industrie

L'analyse d'une variété de situations de marché pour obtenir des informations facilement accessibles par les équipes de l'entreprise est une méthode courante pour déterminer la valeur commerciale. Une entreprise pharmaceutique mondiale, par exemple, doit évaluer rapidement une série de préoccupations à l'échelle de l'industrie afin de prendre des décisions sur les prix des produits dans 90 emplacements différents.

Leur solution doit permettre aux équipes de tarification de comparer et d'itérer facilement selon les circonstances. L'entreprise a pu utiliser une variété d'actifs de données dont elle disposait déjà au sein de l'organisation, tels que des essais cliniques, des études de marché, des analyses comparatives de l'industrie, des prévisions financières, etc., en utilisant un moteur de modélisation évolutif et une analyse de sensibilité.

Secteur manufacturier

La logistique et la gestion de la chaîne d'approvisionnement sont deux des problèmes les plus urgents auxquels le secteur industriel est confronté. L'IA a le potentiel de transformer la fabrication en permettant une meilleure utilisation des ressources et une meilleure gestion de la chaîne de valeur. L'IA peut contribuer à la transformation du secteur industriel de diverses manières, notamment :

Il est possible de suivre les approvisionnements à l'aide de diverses applications afin d'assurer un fonctionnement sans faille.
Prévision de la demande pour un produit donné afin d'améliorer la gestion logistique.

Données sombres

Les données sombres ne sont en aucun cas effrayantes ou mauvaises - bien au contraire, en fait. Les données obscures sont définies comme des actifs de données que les entreprises collectent, traitent ou stockent mais n'utilisent jamais.

Ce sont les informations qui comptent, mais elles se perdent dans le désordre. Les exemples incluent les données client inutilisées, les pièces jointes ouvertes mais non supprimées et les demandes de service client obsolètes. Les données obscures devraient représenter 93 % de toutes les données d'ici 2020, et un nombre croissant d'entreprises sont prêtes à les utiliser.

Ils accomplissent cela en partie en analysant les données des journaux du service client pour déterminer quel média un client a utilisé pour démarrer le contact et combien de temps a duré la rencontre. Ces données obscures permettent à une entreprise de découvrir le mode de contact préféré d'un client afin de fournir un meilleur service client à l'avenir.

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