İşletmeler için 7 veri bilimi kullanım örneği

Yayınlanan: 2021-08-28

Veri bilimi, birçok farklı şekilde kullanılabilen güçlü bir araçtır. Ürettiği veriler, pazarlamadan ürün geliştirmeye kadar her konuda daha iyi kararlar almanıza yardımcı olabilir. Tahmin yapmak, sonuçları tahmin etmek ve çıktıları optimize etmek için kullanabilirsiniz. Aynı zamanda rakiplerinize karşı bir rekabet avantajı olarak da kullanılabilir.

Geride kalmamak için veri bilimi ile işinizi geleceğe taşımanın zamanı geldi. Bu 7 veri bilimi kullanım örneğiyle, veri analizinin işinizi daha karlı ve rekabetçi hale getirmenize nasıl yardımcı olabileceğini görebileceksiniz.

Müşteri sadakatini ve trendleri belirleyin.

İşletmelerin satışlarını ve karlılığını artırmanın en basit yöntemlerinden biri, yeni müşteriler edinmek yerine mevcut müşterilere satışlarını sürdürmek ve artırmaktır. İstatistiklere göre, tek bir yeni müşteri edinmek, mevcut ve değerli bir müşteriyi agresif bir şekilde elde tutmaktan beş kat daha maliyetli olabilir. Bu önemli bir farktır.

Bu önemli eşitsizlik, her sektördeki işletmelerin en değerli müşterilerini elde tutmak ve sadık müşterilere yönelik genel satışları artırmak için bu kadar çok uğraşmasının temel nedenlerinden biridir. Bu geçiş, çoğunlukla internet perakendecileri tarafından yönlendiriliyor.

Bununla birlikte, veri bilimi ile çalışmak özel bir beceridir. Analitik platformlara veya verilerin nasıl okunup yorumlanacağına aşina olmadan yarın veri bilimini kullanmaya başlayamazsınız. Bu nedenle birçok başarılı işletme, RTS Labs gibi veri bilimi çözümleri sunan danışmanları kullanır.

Müşterilerinizi alışkanlıklarına göre bölümlere ayırın.

Müşteri tabanınızı etkili bir şekilde bölümlere ayırmak için her bir bölümün gerçekte ne anlama geldiğini bilmeniz gerekir. İnsanlar ürününüz veya hizmetiniz hakkında nasıl düşünüyor ve daha da önemlisi, ürününüzü satın almak veya kaydolmak istediklerinde genellikle hangi soruları soruyorlar?

Bir veri bilimi dış kaynak firması, veri üretmenize, insanların ne aradığını anlamanıza ve her bir segmentin hangi sorunları çözmeye çalıştığını anlamanıza yardımcı olabilir.

Bu yöntemi kullanmanın amacı, bu durumda, belirli ürünleri satın alan tüketicilerdeki eğilimleri keşfetmektir. Sonuç olarak, yalnızca bu müşteriler için bir pazarlama kampanyası oluşturabileceksiniz.

İş akışlarınızı ve sürecinizi optimize edin

KOBİ'ler, verimsizlikleri keşfetmek ve düzeltmek için verilere ve analitiklere giderek daha fazla güveniyor. Örneğin, küresel bir tarım ekipmanı şirketi, bayilik eğitim oturumları için sık sık boş kalan kiralık odalarla eğitim bölümüyle ilgili sorunlar yaşıyordu.

Bu verimsizlikler neredeyse her zaman yılın sonunda, onlar hakkında bir şey yapmak için çok geç olduktan çok sonra bulundu. Ancak şirketin yöneticileri, kursiyerlerin nasıl değerlendirildiği konusunda verimsizlikler gösteren verileri analiz ederek eğitim sorunları hakkında daha fazla bilgi edinebildi.

Çeşitli platformlarda veri toplamayı otomatikleştirebilir ve müşterinin yardımıyla içgörü sağlayabilirsiniz. Tüm toplama süreci sizin için halledilir.

Dahili süreç yönetimi

Eski teknoloji ve prosedürlere sahip bir şirkette karmaşık ve dinamik süreçleri yönetmek giderek zorlaşıyor. Veri ve analitik, çeşitli işlemlerin otomasyonuna yardımcı olabilir ve veriye dayalı öngörüler sağlayabilir.

Bu, müşterilerine ağ çözümleri sunan orta ölçekli bir telekomünikasyon firması örneğidir. Tipik olarak, bu, çeşitli tedarikçilerden önemli sayıda hat almayı ve bunları kontrollü bir ağda bağlamayı içeriyordu. Aylık ödeme gerektiren on binlerce hattı vardı.

Müşteriler bireysel hatları iptal ettiğinde, üçüncü taraf tedarikçi de her zaman onları iptal etmedi. Sonuç olarak, gelir getirmeyen hatlar için aylık ödemeler yapılmıştır.

Sektör çapında içgörü

Firma genelinde ekipler tarafından kolayca erişilebilen içgörüler için çeşitli piyasa durumlarının analizi, iş değerini belirlemek için yaygın bir yöntemdir. Örneğin, dünya çapındaki bir ilaç işletmesi, 90 farklı lokasyonda ürün fiyatı kararları vermek için endüstri çapında bir dizi endişeyi hızla değerlendirmelidir.

Çözümleri, fiyatlandırma ekiplerinin koşullara göre kolayca karşılaştırma ve yineleme yapmasına izin vermelidir. Şirket, ölçeklenebilir bir modelleme motoru ve duyarlılık analizi kullanarak klinik deneyler, pazar araştırması, sektör karşılaştırması, finansal tahminler ve daha fazlası gibi organizasyon içinde halihazırda sahip oldukları çeşitli veri varlıklarını kullanabildi.

Üretim sektörü

Lojistik ve tedarik zinciri yönetimi, sanayi sektörünün karşı karşıya olduğu en acil konulardan ikisidir. AI, daha iyi kaynak kullanımı ve değer zinciri yönetimi sağlayarak üretimi dönüştürme potansiyeline sahiptir. AI, endüstriyel sektörde dönüşüme aşağıdakiler de dahil olmak üzere çeşitli şekillerde katkıda bulunabilir:

Sorunsuz çalışmayı sağlamak için çeşitli uygulamalar kullanarak sarf malzemelerini takip etmek mümkündür.
Lojistik yönetimi geliştirmek için belirli bir ürün için talep tahmini.

Karanlık veriler

Karanlık veriler hiçbir şekilde korkutucu veya kötü değildir – aslında tam tersi. Karanlık veriler, işletmelerin topladığı, işlediği veya depoladığı ancak asla kullanmadığı veri varlıkları olarak tanımlanır.

Önemli olan bilgidir, ancak yine de karışıklık içinde kaybolur. Örnekler arasında kullanılmayan müşteri verileri, açılmış ancak kaldırılmamış e-posta ekleri ve güncelliğini yitirmiş müşteri hizmetleri talepleri sayılabilir. Karanlık verilerin 2020 yılına kadar tüm verilerin yüzde 93'ünü oluşturması bekleniyor ve giderek artan sayıda firma bunu kullanmaya hazırlanıyor.

Bunu kısmen, müşterinin iletişim başlatmak için hangi medyayı kullandığını ve karşılaşmanın ne kadar sürdüğünü belirlemek için müşteri hizmetleri günlüklerinden gelen verileri analiz ederek gerçekleştirirler. Bu karanlık veriler, gelecekte daha iyi müşteri hizmetleri sağlamak için bir şirketin müşterinin tercih ettiği iletişim modunu keşfetmesini sağlar.

Bu konuda herhangi bir fikriniz var mı? Aşağıdaki yorumlarda bize bildirin veya tartışmayı Twitter veya Facebook'a taşıyın.