7 kasus penggunaan ilmu data untuk bisnis

Diterbitkan: 2021-08-28

Ilmu data adalah alat yang ampuh yang dapat digunakan dalam berbagai cara. Data yang dihasilkan dapat membantu Anda membuat keputusan yang lebih baik dalam segala hal mulai dari pemasaran hingga pengembangan produk. Anda dapat menggunakannya untuk memperkirakan, memprediksi hasil, dan mengoptimalkan keluaran. Ini juga dapat digunakan sebagai keunggulan kompetitif atas pesaing Anda.

Agar tidak ketinggalan, saatnya membawa bisnis Anda ke masa depan dengan ilmu data. Dengan 7 kasus penggunaan ilmu data ini, Anda akan dapat melihat bagaimana analisis data dapat membantu Anda membuat bisnis Anda lebih menguntungkan dan kompetitif.

Tunjukkan loyalitas dan tren pelanggan.

Salah satu metode paling sederhana bagi bisnis untuk meningkatkan penjualan dan profitabilitas adalah mempertahankan dan meningkatkan penjualan kepada pelanggan saat ini daripada memperoleh pelanggan baru. Menurut statistik, memperoleh satu klien baru mungkin menghabiskan biaya lima kali lipat lebih banyak daripada mempertahankan secara agresif pelanggan yang sudah ada dan berharga. Ini adalah perbedaan yang signifikan.

Perbedaan yang signifikan ini adalah salah satu alasan utama mengapa bisnis di setiap industri berusaha keras untuk mempertahankan klien mereka yang paling berharga dan meningkatkan penjualan secara keseluruhan kepada pelanggan setia. Transisi ini sebagian besar didorong oleh pengecer internet.

Namun, bekerja dengan ilmu data adalah keterampilan khusus. Anda tidak bisa begitu saja mulai menggunakan ilmu data besok tanpa terbiasa dengan platform analitik, atau cara membaca dan menafsirkan data. Inilah sebabnya mengapa banyak bisnis sukses menggunakan konsultan yang menawarkan solusi ilmu data, seperti RTS Labs.

Segmentasikan pelanggan Anda berdasarkan kebiasaan.

Untuk mengelompokkan basis pelanggan Anda secara efektif, Anda perlu mengetahui apa arti sebenarnya dari setiap segmen. Bagaimana pendapat orang tentang produk atau layanan Anda dan, yang lebih penting, pertanyaan apa yang biasanya mereka tanyakan ketika mereka ingin membeli atau mendaftar untuk produk Anda?

Perusahaan outsourcing ilmu data dapat membantu Anda menghasilkan data, memahami apa yang dicari orang, dan memahami masalah apa yang coba dipecahkan oleh setiap segmen.

Tujuan dari penggunaan metode ini dalam hal ini adalah untuk mengetahui trend konsumen yang membeli barang tertentu. Hasilnya, Anda dapat membuat kampanye pemasaran hanya untuk pelanggan ini.

Optimalkan alur kerja dan proses Anda

UKM semakin mengandalkan data dan analitik untuk menemukan dan memperbaiki inefisiensi. Sebuah perusahaan peralatan pertanian global, misalnya, mengalami masalah dengan divisi pelatihannya, dengan ruangan yang disewa untuk sesi pelatihan dealer sering kosong.

Inefisiensi ini hampir selalu ditemukan pada akhir tahun, lama setelah terlambat untuk melakukan sesuatu. Tetapi manajer perusahaan dapat mempelajari lebih lanjut tentang masalah pelatihan mereka dengan menganalisis data yang menunjukkan inefisiensi dalam cara menilai peserta pelatihan.

Anda dapat mengotomatiskan pengumpulan data di beberapa platform dan memberikan wawasan dengan bantuan pelanggan. Seluruh proses pengumpulan diurus untuk Anda.

Manajemen proses internal

Mengelola proses yang kompleks dan dinamis dalam perusahaan dengan teknologi dan prosedur yang sudah ketinggalan zaman semakin sulit. Data dan analitik dapat membantu dalam otomatisasi berbagai operasi dan memberikan wawasan berbasis data.

Ini adalah contoh perusahaan telekomunikasi menengah yang menawarkan solusi jaringan kepada kliennya. Biasanya, ini melibatkan perolehan sejumlah besar jalur dari berbagai pemasok dan menghubungkannya dalam jaringan yang terkendali. Mereka memiliki puluhan ribu baris yang membutuhkan pembayaran bulanan.

Ketika pelanggan membatalkan jalur individu, pemasok pihak ketiga tidak selalu membatalkannya juga. Akibatnya, pembayaran dilakukan setiap bulan untuk saluran yang tidak menghasilkan pendapatan.

Wawasan luas industri

Analisis berbagai situasi pasar untuk wawasan yang dapat dengan mudah diakses oleh tim di seluruh perusahaan adalah metode umum untuk menentukan nilai bisnis. Bisnis farmasi di seluruh dunia, misalnya, harus dengan cepat menilai berbagai masalah industri untuk membuat keputusan harga produk di 90 lokasi berbeda.

Solusi mereka harus memungkinkan tim penetapan harga untuk dengan mudah membandingkan dan mengulangi keadaan. Perusahaan dapat menggunakan berbagai aset data yang sudah mereka miliki di dalam organisasi, seperti uji klinis, riset pasar, benchmarking industri, prediksi keuangan, dan banyak lagi, dengan menggunakan mesin pemodelan skalabel dan analisis sensitivitas.

Sektor Manufaktur

Logistik dan manajemen rantai pasokan adalah dua masalah paling mendesak yang dihadapi sektor industri. AI memiliki potensi untuk mengubah manufaktur dengan memungkinkan penggunaan sumber daya dan manajemen rantai nilai yang lebih baik. AI dapat berkontribusi pada transformasi di sektor industri dalam berbagai cara, termasuk:

Dimungkinkan untuk melacak persediaan menggunakan berbagai aplikasi untuk memastikan fungsi yang mulus.
Peramalan permintaan untuk produk tertentu untuk meningkatkan manajemen logistik.

Data gelap

Data gelap tidak menakutkan atau jahat dengan cara apa pun – justru sebaliknya. Data gelap didefinisikan sebagai aset data yang dikumpulkan, diproses, atau disimpan oleh bisnis tetapi tidak pernah digunakan.

Ini adalah informasi yang penting, namun hilang dalam shuffle. Contohnya termasuk data klien yang tidak digunakan, lampiran email yang dibuka tetapi tidak dihapus, dan permintaan layanan pelanggan yang kedaluwarsa. Data gelap diperkirakan mencapai 93 persen dari semua data pada tahun 2020, dan semakin banyak perusahaan yang siap menggunakannya.

Mereka mencapai ini sebagian dengan menganalisis data dari log layanan pelanggan untuk menentukan media mana yang digunakan klien untuk memulai kontak dan berapa lama pertemuan berlangsung. Data gelap ini memungkinkan perusahaan untuk menemukan mode kontak pilihan klien untuk memberikan layanan pelanggan yang lebih baik di masa depan.

Punya pemikiran tentang ini? Beri tahu kami di bawah di komentar atau bawa diskusi ke Twitter atau Facebook kami.