7個商業數據科學用例
已發表: 2021-08-28數據科學是一種強大的工具，可以以多種不同的方式使用。 它生成的數據可以幫助您在從營銷到產品開發的所有方面做出更好的決策。 您可以將其用於預測、預測結果和優化輸出。 它也可以用作您的競爭優勢。
為避免落後，是時候通過數據科學將您的業務帶入未來了。 通過這 7 個數據科學用例，您將能夠了解數據分析如何幫助您提高業務利潤和競爭力。
查明客戶忠誠度和趨勢。
企業提高銷售和盈利能力的最簡單方法之一是維持和增加對現有客戶的銷售，而不是獲取新客戶。 據統計，獲得一個新客戶的成本可能是積極保留現有有價值客戶的五倍。 這是一個顯著的區別。
這種顯著差異是各行各業的企業都在努力留住最有價值的客戶並提高對忠誠客戶的整體銷售的關鍵原因之一。 這種轉變主要是由互聯網零售商推動的。
然而，使用數據科學是一項專業技能。 您不能在不熟悉分析平台或如何閱讀和解釋數據的情況下明天就開始使用數據科學。 這就是為什麼許多成功的企業使用提供數據科學解決方案的顧問，例如 RTS Labs。
按習慣細分客戶。
為了有效地細分您的客戶群，您需要了解每個細分的實際含義。 人們如何看待您的產品或服務，更重要的是，他們在購買或註冊您的產品時通常會問什麼問題？
數據科學外包公司可以幫助您生成數據，了解人們在搜索什麼，並了解每個細分市場試圖解決的問題。
在這種情況下，使用這種方法的目的是發現購買某些商品的消費者的趨勢。 因此，您將能夠為這些客戶構建營銷活動。
優化您的工作流程和流程
中小型企業越來越依賴數據和分析來發現和糾正效率低下的問題。 例如，一家全球農業設備公司的培訓部門遇到了問題，經銷商培訓課程的租用房間經常空置。
這些效率低下的問題幾乎總是在年底發現，很久以後就為時已晚。 但該公司的管理人員能夠通過分析顯示受訓人員評估效率低下的數據來更多地了解他們的培訓問題。
您可以跨多個平台自動收集數據，並在客戶的幫助下提供洞察力。 整個收集過程為您處理。
內部流程管理
在擁有過時技術和程序的公司內管理複雜和動態的流程變得越來越困難。 數據和分析可能有助於各種操作的自動化並提供數據驅動的洞察力。
這是一家為客戶提供網絡解決方案的中型電信公司的例子。 通常，這涉及從不同供應商處獲取大量線路並將它們連接到受控網絡中。 他們有數以萬計的線路需要每月付款。
當客戶取消單個生產線時，第三方供應商並不總是會取消它們。 因此，對沒有收入的生產線按月付款。
行業洞察力
分析各種市場情況以獲取公司內團隊可以輕鬆獲得的洞察力是確定業務價值的常用方法。 例如，一家全球製藥企業必須迅速評估一系列全行業關注的問題，以便在 90 個不同地點做出產品價格決策。
他們的解決方案必須允許定價團隊輕鬆比較和迭代情況。 通過使用可擴展的建模引擎和敏感性分析，該公司能夠使用他們在組織內已經擁有的各種數據資產，例如臨床試驗、市場研究、行業基準測試、財務預測等。
製造業
物流和供應鏈管理是工業部門面臨的兩個最緊迫的問題。 人工智能有可能通過實現更好的資源利用和價值鏈管理來改變製造業。 人工智能可能以多種方式促進工業部門的轉型，包括：
- 可以使用各種應用程序跟踪耗材，以確保無縫運行。
- 對給定產品的需求預測，以加強物流管理。
暗數據
暗數據在任何方面都不可怕或邪惡——事實上恰恰相反。 暗數據被定義為企業收集、處理或存儲但從不使用的數據資產。
重要的是信息，但它在洗牌中迷失了。 示例包括未使用的客戶數據、打開但未刪除的電子郵件附件以及過期的客戶服務請求。 預計到 2020 年，暗數據將佔所有數據的 93%，越來越多的公司準備使用它。
他們部分地通過分析客戶服務日誌中的數據來確定客戶用於開始聯繫的媒體以及接觸持續了多長時間來實現這一點。 這些暗數據使公司能夠發現客戶的首選聯繫方式，以便在未來提供更好的客戶服務。
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