비즈니스를 위한 7가지 데이터 과학 사용 사례

게시 됨: 2021-08-28

데이터 과학은 다양한 방식으로 사용할 수 있는 강력한 도구입니다. 생성하는 데이터는 마케팅에서 제품 개발에 이르기까지 모든 것에 대해 더 나은 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다. 예측, 결과 예측 및 출력 최적화에 사용할 수 있습니다. 그것은 또한 당신의 경쟁자에 대한 경쟁 우위로 사용될 수 있습니다.

뒤처지지 않으려면 데이터 과학을 통해 비즈니스를 미래로 이끌어야 할 때입니다. 이 7가지 데이터 과학 사용 사례를 통해 데이터 분석이 비즈니스의 수익성과 경쟁력을 높이는 데 어떻게 도움이 되는지 알 수 있습니다.

고객 충성도와 트렌드를 정확히 파악합니다.

기업이 매출과 수익성을 높이는 가장 간단한 방법 중 하나는 신규 고객을 확보하는 것보다 기존 고객에 대한 매출을 유지하고 늘리는 것입니다. 통계에 따르면 단일 신규 고객을 확보하는 데는 기존의 가치 있는 고객을 적극적으로 유지하는 것보다 5배 더 많은 비용이 들 수 있습니다. 이것은 상당한 차이입니다.

이러한 심각한 격차는 모든 산업의 기업이 가장 가치 있는 고객을 유지하고 충성도가 높은 고객에 대한 전반적인 판매를 늘리기 위해 열심히 노력하는 주요 이유 중 하나입니다. 이러한 전환은 대부분 인터넷 소매업체에 의해 주도되고 있습니다.

그러나 데이터 과학을 다루는 것은 전문 기술입니다. 분석 플랫폼이나 데이터를 읽고 해석하는 방법에 대한 지식 없이는 내일 데이터 과학 사용을 시작할 수 없습니다. 이것이 많은 성공적인 기업이 RTS Labs와 같은 데이터 과학 솔루션을 제공하는 컨설턴트를 사용하는 이유입니다.

습관에 따라 고객을 분류하십시오.

고객 기반을 효과적으로 세분화하려면 각 세그먼트가 실제로 의미하는 바를 알아야 합니다. 사람들은 당신의 제품이나 서비스에 대해 어떻게 생각하며, 더 중요한 것은 그들이 당신의 제품을 구매하거나 등록할 때 일반적으로 어떤 질문을 합니까?

데이터 과학 아웃소싱 회사는 데이터를 생성하고, 사람들이 무엇을 검색하는지 이해하고, 각 세그먼트가 해결하려고 하는 문제를 이해하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

이 경우 이 방법을 사용하는 목적은 특정 품목을 구매하는 소비자의 경향을 찾는 것입니다. 결과적으로 이러한 고객만을 위한 마케팅 캠페인을 구축할 수 있습니다.

워크플로 및 프로세스 최적화

SMB는 비효율성을 발견하고 수정하기 위해 데이터와 분석에 점점 더 의존하고 있습니다. 예를 들어, 한 글로벌 농업 장비 회사는 대리점 교육 세션을 위한 고용된 공간이 자주 비어 있는 교육 부서에 문제가 있었습니다.

이러한 비효율성은 거의 항상 연말에 발견되었으며, 이미 조치를 취하기에는 너무 늦었습니다. 그러나 회사의 관리자는 훈련생을 평가하는 방식의 비효율성을 보여주는 데이터를 분석하여 훈련 문제에 대해 더 많이 알 수 있었습니다.

여러 플랫폼에서 데이터 수집을 자동화하고 고객의 도움으로 통찰력을 제공할 수 있습니다. 전체 수집 프로세스가 귀하를 위해 처리됩니다.

내부 프로세스 관리

구식 기술과 절차로 회사 내에서 복잡하고 동적인 프로세스를 관리하는 것이 점점 더 어려워지고 있습니다. 데이터 및 분석은 다양한 작업의 자동화를 지원하고 데이터 기반 통찰력을 제공할 수 있습니다.

이것은 클라이언트에게 네트워크 솔루션을 제공한 중견 통신 회사의 예입니다. 일반적으로 여기에는 다양한 공급업체로부터 상당한 수의 회선을 확보하고 제어된 네트워크에서 연결하는 작업이 포함되었습니다. 그들은 매달 지불해야 하는 수만 개의 라인을 가지고 있었습니다.

고객이 개별 라인을 취소할 때 제3자 공급업체도 항상 취소하지는 않았습니다. 그 결과, 수익이 발생하지 않은 라인에 대해 월 단위로 지불이 이루어졌습니다.

업계 전반에 걸친 통찰력

회사 전체의 팀이 쉽게 액세스할 수 있는 통찰력을 얻기 위해 다양한 시장 상황을 분석하는 것은 비즈니스 가치를 결정하는 일반적인 방법입니다. 예를 들어, 세계적인 제약 회사는 90개의 다른 위치에서 제품 가격을 결정하기 위해 산업 전반에 걸친 다양한 문제를 신속하게 평가해야 합니다.

그들의 솔루션은 가격 책정 팀이 상황을 쉽게 비교하고 반복할 수 있도록 해야 합니다. 회사는 확장 가능한 모델링 엔진과 민감도 분석을 사용하여 임상 시험, 시장 조사, 산업 벤치마킹, 재무 예측 등과 같이 조직 내에 이미 있는 다양한 데이터 자산을 사용할 수 있었습니다.

제조업 부문

물류 및 공급망 관리는 산업 부문이 직면한 가장 시급한 두 가지 문제입니다. AI는 더 나은 리소스 사용 및 가치 사슬 관리를 가능하게 하여 제조를 혁신할 잠재력이 있습니다. AI는 다음과 같은 다양한 방식으로 산업 부문의 변화에 기여할 수 있습니다.

원활한 기능을 보장하기 위해 다양한 애플리케이션을 사용하여 공급을 추적할 수 있습니다.
물류 관리를 향상시키기 위해 주어진 제품에 대한 수요 예측.

다크 데이터

다크 데이터는 어떤 식으로든 무섭거나 사악하지 않습니다. 사실 그 반대입니다. 다크 데이터는 기업이 수집, 처리 또는 저장하지만 절대 사용하지 않는 데이터 자산으로 정의됩니다.

중요한 것은 정보이지만 셔플에서 길을 잃습니다. 사용하지 않은 클라이언트 데이터, 열었지만 제거되지 않은 이메일 첨부 파일, 오래된 고객 서비스 요청이 그 예입니다. 다크 데이터는 2020년까지 전체 데이터의 93%를 차지할 것으로 예상되며 점점 더 많은 기업에서 이를 사용할 준비가 되어 있습니다.

그들은 고객 서비스 로그의 데이터를 분석하여 클라이언트가 연락을 시작하는 데 사용한 미디어와 만남이 지속된 시간을 결정함으로써 부분적으로 이를 수행합니다. 이 다크 데이터를 통해 회사는 미래에 더 나은 고객 관리를 제공하기 위해 고객이 선호하는 연락 방식을 찾을 수 있습니다.

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