7个商业数据科学用例
已发表: 2021-08-28数据科学是一种强大的工具，可以以多种不同的方式使用。 它生成的数据可以帮助您在从营销到产品开发的所有方面做出更好的决策。 您可以将其用于预测、预测结果和优化输出。 它也可以用作您的竞争优势。
为避免落后，是时候通过数据科学将您的业务带入未来了。 通过这 7 个数据科学用例，您将能够了解数据分析如何帮助您提高业务利润和竞争力。
查明客户忠诚度和趋势。
企业提高销售和盈利能力的最简单方法之一是维持和增加对现有客户的销售，而不是获取新客户。 据统计，获得一个新客户的成本可能是积极保留现有有价值客户的五倍。 这是一个显着的差异。
这种显着差异是各行各业的企业都在努力留住最有价值的客户并提高对忠诚客户的整体销售的关键原因之一。 这种转变主要是由互联网零售商推动的。
然而，使用数据科学是一项专业技能。 您不能在不熟悉分析平台或如何阅读和解释数据的情况下明天就开始使用数据科学。 这就是为什么许多成功的企业使用提供数据科学解决方案的顾问，例如 RTS Labs。
按习惯细分客户。
为了有效地细分您的客户群，您需要了解每个细分的实际含义。 人们如何看待您的产品或服务，更重要的是，他们在购买或注册您的产品时通常会问什么问题？
数据科学外包公司可以帮助您生成数据，了解人们在搜索什么，并了解每个细分市场试图解决的问题。
在这种情况下，使用这种方法的目的是发现购买某些商品的消费者的趋势。 因此，您将能够为这些客户构建营销活动。
优化您的工作流程和流程
中小型企业越来越依赖数据和分析来发现和纠正效率低下的问题。 例如，一家全球农业设备公司的培训部门遇到了问题，经销商培训课程的租用房间经常空置。
这些效率低下的问题几乎总是在年底发现，很久以后就为时已晚。 但该公司的管理人员能够通过分析显示受训人员评估效率低下的数据来更多地了解他们的培训问题。
您可以跨多个平台自动收集数据，并在客户的帮助下提供洞察力。 整个收集过程为您处理。
内部流程管理
在拥有过时技术和程序的公司内管理复杂和动态的流程变得越来越困难。 数据和分析可能有助于各种操作的自动化并提供数据驱动的洞察力。
这是一家为客户提供网络解决方案的中型电信公司的例子。 通常，这涉及从不同供应商处获取大量线路并将它们连接到受控网络中。 他们有数以万计的线路需要每月付款。
当客户取消单个生产线时，第三方供应商并不总是会取消它们。 因此，对没有收入的生产线按月付款。
行业洞察力
分析各种市场情况以获取公司内团队可以轻松获得的洞察力是确定业务价值的常用方法。 例如，一家全球制药企业必须迅速评估一系列全行业关注的问题，以便在 90 个不同地点做出产品价格决策。
他们的解决方案必须允许定价团队轻松比较和迭代情况。 通过使用可扩展的建模引擎和敏感性分析，该公司能够使用他们在组织内已经拥有的各种数据资产，例如临床试验、市场研究、行业基准测试、财务预测等。
制造业
物流和供应链管理是工业部门面临的两个最紧迫的问题。 人工智能有可能通过实现更好的资源利用和价值链管理来改变制造业。 人工智能可能以多种方式促进工业部门的转型，包括：
- 可以使用各种应用程序跟踪耗材，以确保无缝运行。
- 对给定产品的需求预测，以加强物流管理。
暗数据
暗数据在任何方面都不可怕或邪恶——事实上恰恰相反。 暗数据被定义为企业收集、处理或存储但从不使用的数据资产。
重要的是信息，但它在洗牌中迷失了。 示例包括未使用的客户数据、打开但未删除的电子邮件附件以及过期的客户服务请求。 预计到 2020 年，暗数据将占所有数据的 93%，越来越多的公司准备使用它。
他们部分地通过分析客户服务日志中的数据来确定客户用于开始联系的媒体以及接触持续了多长时间来实现这一点。 这些暗数据使公司能够发现客户的首选联系方式，以便在未来提供更好的客户服务。
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