7 casi d'uso della scienza dei dati per le aziende

Pubblicato: 2021-08-28

La scienza dei dati è uno strumento potente che può essere utilizzato in molti modi diversi. I dati che genera possono aiutarti a prendere decisioni migliori su tutto, dal marketing allo sviluppo del prodotto. Puoi usarlo per prevedere, prevedere i risultati e ottimizzare i risultati. Può anche essere usato come vantaggio competitivo rispetto alla concorrenza.

Per evitare di rimanere indietro, è tempo di portare la tua azienda nel futuro con la scienza dei dati. Con questi 7 casi d'uso della scienza dei dati, sarai in grado di vedere come l'analisi dei dati può aiutarti a rendere la tua attività più redditizia e competitiva.

Individua la fedeltà e le tendenze dei clienti.

Uno dei metodi più semplici con cui le aziende possono aumentare le vendite e la redditività è mantenere e aumentare le vendite ai clienti attuali piuttosto che acquisirne di nuovi. Secondo le statistiche, acquisire un singolo nuovo cliente potrebbe costare cinque volte tanto quanto mantenere in modo aggressivo un cliente prezioso esistente. Questa è una differenza significativa.

Questa significativa disparità è uno dei motivi principali per cui le aziende di ogni settore stanno cercando così duramente di mantenere i loro clienti più preziosi e aumentare le vendite complessive ai clienti fedeli. Questa transizione è guidata principalmente dai rivenditori Internet.

Tuttavia, lavorare con la scienza dei dati è un'abilità specializzata. Non puoi iniziare a utilizzare la scienza dei dati domani senza alcuna familiarità con le piattaforme analitiche o come leggere e interpretare i dati. Questo è il motivo per cui molte aziende di successo utilizzano consulenti che offrono soluzioni di data science, come RTS Labs.

Segmenta i tuoi clienti in base alle abitudini.

Per segmentare efficacemente la tua base di clienti, devi sapere cosa significa effettivamente ogni segmento. Come pensano le persone del tuo prodotto o servizio e, soprattutto, quali domande fanno di solito quando cercano di acquistare o registrarsi per il tuo prodotto?

Una società di outsourcing di data science può aiutarti a generare dati, capire cosa cercano le persone e capire quali problemi ogni segmento sta cercando di risolvere.

L'obiettivo dell'utilizzo di questo metodo, in questo caso, è scoprire le tendenze dei consumatori che acquistano determinati articoli. Di conseguenza, sarai in grado di creare una campagna di marketing solo per questi clienti.

Ottimizza i flussi di lavoro e il processo

Le PMI si affidano sempre più a dati e analisi per scoprire e correggere le inefficienze. Un'azienda globale di attrezzature agricole, ad esempio, aveva problemi con la sua divisione di formazione, con le stanze affittate per le sessioni di formazione dei concessionari che spesso erano vuote.

Queste inefficienze si riscontravano quasi sempre alla fine dell'anno, molto tempo dopo che era troppo tardi per rimediare. Ma i dirigenti dell'azienda sono stati in grado di saperne di più sul loro problema di formazione analizzando i dati che hanno mostrato inefficienze nel modo in cui venivano valutati i tirocinanti.

Puoi automatizzare la raccolta dei dati su diverse piattaforme e fornire informazioni dettagliate con l'aiuto del cliente. L'intero processo di raccolta è curato per te.

Gestione dei processi interni

Gestire processi complessi e dinamici all'interno di un'azienda con tecnologie e procedure obsolete sta diventando sempre più difficile. Dati e analisi possono aiutare nell'automazione di varie operazioni e fornire approfondimenti basati sui dati.

Questo è un esempio di una società di telecomunicazioni di medie dimensioni che ha offerto soluzioni di rete ai propri clienti. Tipicamente, ciò comportava l'acquisizione di un numero significativo di linee da vari fornitori e il loro collegamento in una rete controllata. Avevano decine di migliaia di linee che richiedevano pagamenti mensili.

Quando i clienti hanno cancellato singole righe, il fornitore di terze parti non sempre le ha cancellate. Di conseguenza, i pagamenti sono stati effettuati su base mensile per le linee che non hanno prodotto ricavi.

Approfondimento a livello di settore

L'analisi di una varietà di situazioni di mercato per ottenere informazioni che possono essere facilmente accessibili dai team di tutta l'azienda è un metodo comune per determinare il valore aziendale. Un'azienda farmaceutica mondiale, ad esempio, deve valutare rapidamente una serie di problemi a livello di settore per prendere decisioni sui prezzi dei prodotti in 90 diverse località.

La loro soluzione deve consentire ai team di determinazione dei prezzi di confrontare e ripetere facilmente le circostanze. L'azienda è stata in grado di utilizzare una varietà di risorse di dati già in suo possesso all'interno dell'organizzazione, come studi clinici, ricerche di mercato, benchmarking del settore, previsioni finanziarie e altro ancora, utilizzando un motore di modellazione scalabile e un'analisi della sensibilità.

Settore manufatturiero

La logistica e la gestione della catena di approvvigionamento sono due delle questioni più urgenti che il settore industriale deve affrontare. L'intelligenza artificiale ha il potenziale per trasformare la produzione consentendo un migliore utilizzo delle risorse e una gestione della catena del valore. L'IA può contribuire alla trasformazione nel settore industriale in vari modi, tra cui:

È possibile tenere traccia delle forniture utilizzando varie applicazioni al fine di garantire un funzionamento senza interruzioni.
Previsione della domanda per un determinato prodotto al fine di migliorare la gestione logistica.

Dati oscuri

I dati oscuri non sono in alcun modo spaventosi o malvagi, anzi, anzi. I dati scuri sono definiti come asset di dati che le aziende raccolgono, elaborano o archiviano ma non utilizzano mai.

Sono le informazioni che contano, eppure si perdono nel miscuglio. Gli esempi includono i dati dei clienti inutilizzati, gli allegati e-mail aperti ma non rimossi e le richieste di assistenza clienti scadute. Si prevede che i dati oscuri rappresenteranno il 93% di tutti i dati entro il 2020 e un numero crescente di aziende è pronto a utilizzarli.

Lo fanno in parte analizzando i dati dai registri del servizio clienti per determinare quale supporto è stato utilizzato da un cliente per avviare il contatto e quanto tempo è durato l'incontro. Questi dati oscuri consentono a un'azienda di scoprire la modalità di contatto preferita di un cliente al fine di fornire una migliore assistenza clienti in futuro.

Hai qualche idea su questo? Fatecelo sapere in basso nei commenti o trasferite la discussione sul nostro Twitter o Facebook.