7 cazuri de utilizare a științei datelor pentru afaceri

Publicat: 2021-08-28

Știința datelor este un instrument puternic care poate fi utilizat în multe moduri diferite. Datele pe care le generează vă pot ajuta să luați decizii mai bune cu privire la orice, de la marketing la dezvoltarea produsului. Îl puteți folosi pentru prognoza, estimarea rezultatelor și optimizarea rezultatelor. Poate fi folosit și ca un avantaj competitiv față de concurența dvs.

Pentru a nu fi lăsat în urmă, este timpul să vă duceți afacerea în viitor cu știința datelor. Cu aceste 7 cazuri de utilizare a științei datelor, veți putea vedea cum analiza datelor vă poate ajuta să vă faceți afacerea mai profitabilă și mai competitivă.

Identificați fidelitatea clienților și tendințele.

Una dintre cele mai simple metode pentru companii de a spori vânzările și profitabilitatea este menținerea și creșterea vânzărilor către clienții actuali, mai degrabă decât achiziționarea altora noi. Potrivit statisticilor, achiziționarea unui singur client nou ar putea costa de cinci ori mai mult decât păstrarea agresivă a unui client existent, valoros. Aceasta este o diferență semnificativă.

Această diferență semnificativă este unul dintre motivele cheie pentru care companiile din fiecare industrie se străduiesc atât de mult să își păstreze cei mai valoroși clienți și să sporească vânzările generale către clienții fideli. Această tranziție este condusă în principal de comercianții cu amănuntul pe internet.

Lucrul cu știința datelor este însă o abilitate specializată. Nu puteți începe să utilizați știința datelor de mâine fără să vă familiarizați cu platformele analitice sau cum să citiți și să interpretați datele. Acesta este motivul pentru care multe companii de succes folosesc consultanți care oferă soluții de știință a datelor, cum ar fi RTS Labs.

Segmentează-ți clienții după obiceiuri.

Pentru a segmenta în mod eficient baza de clienți, trebuie să știți ce înseamnă de fapt fiecare segment. Cum cred oamenii despre produsul sau serviciul dvs. și, mai important, ce întrebări își pun de obicei atunci când caută să cumpere sau să se înscrie pentru produsul dvs.?

O firmă de externalizare a științei datelor vă poate ajuta să generați date, să înțelegeți ce caută oamenii și să înțelegeți ce probleme încearcă să rezolve fiecare segment.

Scopul utilizării acestei metode, în acest caz, este de a descoperi tendințe la consumatorii care cumpără anumite articole. Drept urmare, veți putea construi o campanie de marketing doar pentru acești clienți.

Optimizați-vă fluxurile de lucru și procesele

IMM-urile se bazează din ce în ce mai mult pe date și analize pentru a descoperi și corecta ineficiențele. O companie globală de echipamente agricole, de exemplu, avea probleme cu divizia de instruire, cu sălile închiriate pentru sesiunile de formare ale dealerilor rămase adesea libere.

Aceste ineficiențe au fost găsite aproape întotdeauna la sfârșitul anului, mult după ce era prea târziu pentru a face ceva în privința lor. Dar managerii companiei au putut afla mai multe despre problema lor de formare analizând datele care au arătat ineficiențe în modul în care erau evaluați cursanții.

Puteți automatiza colectarea datelor pe mai multe platforme și puteți oferi informații cu ajutorul clientului. Întregul proces de colectare este îngrijit pentru tine.

Managementul proceselor interne

Gestionarea proceselor complexe și dinamice în cadrul unei companii cu tehnologie și proceduri învechite devine din ce în ce mai dificilă. Datele și analiza pot ajuta la automatizarea diferitelor operațiuni și pot oferi informații bazate pe date.

Acesta este un exemplu de firmă de telecomunicații de dimensiuni medii care a oferit soluții de rețea clienților săi. De obicei, aceasta presupunea achiziționarea unui număr semnificativ de linii de la diverși furnizori și conectarea acestora într-o rețea controlată. Aveau zeci de mii de linii care necesitau plăți lunare.

Când clienții au anulat linii individuale, furnizorul terț nu le-a anulat întotdeauna și pe acestea. Ca urmare, plățile au fost efectuate lunar pentru liniile care nu au produs niciun venit.

Perspectivă la nivel de industrie

Analiza unei varietăți de situații de piață pentru informații care pot fi ușor accesibile de către echipele din cadrul companiei este o metodă comună pentru determinarea valorii afacerii. O afacere farmaceutică la nivel mondial, de exemplu, trebuie să evalueze rapid o serie de preocupări la nivel de industrie pentru a lua decizii privind prețul produselor în 90 de locații diferite.

Soluția lor trebuie să permită echipelor de stabilire a prețurilor să compare și să repete cu ușurință circumstanțe. Compania a reușit să utilizeze o varietate de active de date pe care le dețin deja în cadrul organizației, cum ar fi studii clinice, cercetare de piață, benchmarking în industrie, previziuni financiare și multe altele, folosind un motor de modelare scalabil și analiză de sensibilitate.

Sector de producție

Logistica și managementul lanțului de aprovizionare sunt două dintre cele mai presante probleme cu care se confruntă sectorul industrial. AI are potențialul de a transforma producția, permițând o mai bună utilizare a resurselor și un management al lanțului valoric. AI poate contribui la transformarea sectorului industrial într-o varietate de moduri, inclusiv:

Este posibil să urmăriți consumabilele folosind diverse aplicații pentru a asigura funcționarea perfectă.
Prognoza cererii pentru un anumit produs pentru a îmbunătăți managementul logistic.

Date întunecate

Datele întunecate nu sunt înfricoșătoare sau rele în niciun fel – de fapt, dimpotrivă. Datele întunecate sunt definite ca active de date pe care companiile le adună, procesează sau stochează, dar nu le folosesc niciodată.

Informația este cea care contează, dar se pierde în amestec. Exemplele includ date client neutilizate, atașamente de e-mail deschise, dar neînlăturate și solicitări deservite pentru clienți învechite. Se preconizează că datele întunecate vor reprezenta 93% din toate datele până în 2020, iar un număr tot mai mare de firme sunt pregătite să le folosească.

Ei realizează acest lucru în parte analizând datele din jurnalele serviciului pentru clienți pentru a determina ce media a folosit un client pentru a începe contactul și cât de mult a durat întâlnirea. Aceste date întunecate permit unei companii să descopere modul preferat de contact al unui client pentru a oferi o mai bună asistență clienților în viitor.

Ai vreo părere despre asta? Anunțați-ne mai jos în comentarii sau transmiteți discuția pe Twitter sau Facebook.