7 вариантов использования науки о данных для бизнеса

Опубликовано: 2021-08-28

Наука о данных — это мощный инструмент, который можно использовать по-разному. Генерируемые им данные могут помочь вам принимать более взвешенные решения по всем вопросам, от маркетинга до разработки продуктов. Вы можете использовать его для прогнозирования, прогнозирования результатов и оптимизации выходных данных. Это также может быть использовано в качестве конкурентного преимущества над вашими конкурентами.

Чтобы не остаться позади, пришло время вывести свой бизнес в будущее с наукой о данных. С этими 7 примерами использования науки о данных вы сможете увидеть, как анализ данных может помочь вам сделать ваш бизнес более прибыльным и конкурентоспособным.

Определите лояльность и тенденции клиентов.

Один из самых простых способов повышения продаж и прибыльности для предприятий — поддерживать и увеличивать продажи текущим клиентам, а не приобретать новых. Согласно статистике, привлечение одного нового клиента может стоить в пять раз больше, чем агрессивное удержание существующего ценного клиента. Это существенная разница.

Это существенное несоответствие является одной из ключевых причин, по которой компании в каждой отрасли так усердно стараются сохранить своих самых ценных клиентов и увеличить общий объем продаж лояльным клиентам. Этот переход осуществляется в основном интернет-магазинами.

Однако работа с наукой о данных — это особый навык. Вы не можете просто начать использовать науку о данных завтра, не зная ни аналитических платформ, ни того, как читать и интерпретировать данные. Вот почему многие успешные компании используют консультантов, которые предлагают решения для обработки данных, таких как RTS Labs.

Сегментируйте клиентов по привычкам.

Чтобы эффективно сегментировать свою клиентскую базу, вам нужно знать, что на самом деле означает каждый сегмент. Что люди думают о вашем продукте или услуге и, что более важно, какие вопросы они обычно задают, когда хотят купить или подписаться на ваш продукт?

Аутсорсинговая фирма по обработке данных может помочь вам генерировать данные, понять, что ищут люди, и понять, какие проблемы пытается решить каждый сегмент.

Целью использования этого метода в данном случае является выявление тенденций у потребителей, которые покупают определенные товары. В результате вы сможете создать маркетинговую кампанию только для этих клиентов.

Оптимизируйте свои рабочие процессы и процессы

Малые и средние предприятия все чаще полагаются на данные и аналитику для обнаружения и устранения недостатков. Например, у международной компании по производству сельскохозяйственного оборудования возникли проблемы с учебным подразделением, поскольку арендованные помещения для проведения тренингов у дилеров часто оставались вакантными.

Эти недостатки почти всегда выявлялись в конце года, когда уже было слишком поздно что-либо предпринимать. Но менеджеры компании смогли узнать больше о своей проблеме с обучением, проанализировав данные, которые показали неэффективность оценки стажеров.

Вы можете автоматизировать сбор данных на нескольких платформах и дать представление с помощью клиента. Весь процесс сбора позаботится о вас.

Управление внутренним процессом

Управлять сложными и динамичными процессами внутри компании с устаревшими технологиями и процедурами становится все труднее. Данные и аналитика могут помочь в автоматизации различных операций и предоставить информацию на основе данных.

Это пример телекоммуникационной фирмы среднего размера, которая предлагала своим клиентам сетевые решения. Как правило, это включало в себя приобретение значительного количества линий от различных поставщиков и объединение их в контролируемую сеть. У них были десятки тысяч линий, которые требовали ежемесячных платежей.

Когда клиенты отменяли отдельные линии, сторонний поставщик не всегда отменял и их. В результате платежи производились ежемесячно по линиям, которые не приносили дохода.

Взгляд на всю отрасль

Анализ различных рыночных ситуаций для получения информации, которая может быть легко доступна командам всей фирмы, является распространенным методом определения стоимости бизнеса. Например, мировой фармацевтический бизнес должен быстро оценить ряд отраслевых проблем, чтобы принять решение о цене продукта в 90 различных местах.

Их решение должно позволять командам по ценообразованию легко сравнивать и проводить итерации в зависимости от обстоятельств. Компания смогла использовать различные активы данных, которые у нее уже есть в организации, такие как клинические испытания, исследования рынка, отраслевой бенчмаркинг, финансовые прогнозы и многое другое, с помощью масштабируемого механизма моделирования и анализа чувствительности.

Производственный сектор

Логистика и управление цепочками поставок являются двумя наиболее насущными проблемами, стоящими перед промышленным сектором. ИИ может трансформировать производство, позволяя лучше использовать ресурсы и управлять цепочкой создания стоимости. ИИ может способствовать преобразованиям в промышленном секторе различными способами, в том числе:

Можно отслеживать расходные материалы с помощью различных приложений, чтобы обеспечить бесперебойную работу.
Прогнозирование спроса на данный продукт для улучшения управления логистикой.

Темные данные

Темные данные никоим образом не пугают и не представляют собой зло — как раз наоборот. Темные данные определяются как активы данных, которые предприятия собирают, обрабатывают или хранят, но никогда не используют.

Это информация, которая имеет значение, но она теряется в перетасовке. Примеры включают неиспользуемые данные клиентов, открытые, но не удаленные вложения электронной почты и устаревшие запросы на обслуживание клиентов. Ожидается, что к 2020 году теневые данные будут составлять 93 процента всех данных, и все больше фирм готовы их использовать.

Частично они достигают этого, анализируя данные из журналов обслуживания клиентов, чтобы определить, какой носитель использовал клиент для начала контакта и как долго длился контакт. Эти темные данные позволяют компании узнать предпочтительный способ связи с клиентом, чтобы обеспечить лучшее обслуживание клиентов в будущем.

Есть какие-нибудь мысли по этому поводу? Дайте нам знать внизу в комментариях или перенесите обсуждение в наш Twitter или Facebook.