7 przypadków użycia analityki danych dla biznesu

Opublikowany: 2021-08-28

Data science to potężne narzędzie, które można wykorzystać na wiele różnych sposobów. Generowane przez niego dane mogą pomóc w podejmowaniu lepszych decyzji we wszystkim, od marketingu po rozwój produktu. Możesz go używać do prognozowania, przewidywania wyników i optymalizacji wyników. Może być również używany jako przewaga konkurencyjna nad konkurencją.

Aby uniknąć zostania w tyle, nadszedł czas, aby przenieść swoją firmę w przyszłość dzięki nauce o danych. Dzięki tym 7 przypadkom użycia analizy danych będziesz mógł zobaczyć, w jaki sposób analiza danych może pomóc w zwiększeniu rentowności i konkurencyjności Twojej firmy.

Wskaż lojalność klientów i trendy.

Jedną z najprostszych metod zwiększania sprzedaży i rentowności firm jest utrzymywanie i zwiększanie sprzedaży obecnym klientom, a nie pozyskiwanie nowych. Według statystyk pozyskanie jednego nowego klienta może kosztować pięć razy więcej niż agresywne utrzymanie istniejącego, wartościowego klienta. To znacząca różnica.

Ta znacząca rozbieżność jest jednym z głównych powodów, dla których firmy z każdej branży tak bardzo starają się zatrzymać swoich najcenniejszych klientów i zwiększyć ogólną sprzedaż lojalnym klientom. Ta zmiana jest napędzana głównie przez sprzedawców internetowych.

Praca z nauką o danych jest jednak umiejętnością specjalistyczną. Nie można po prostu zacząć od jutra korzystać z data science bez znajomości platform analitycznych lub sposobu odczytywania i interpretowania danych. Dlatego wiele odnoszących sukcesy firm korzysta z usług konsultantów oferujących rozwiązania do analizy danych, takich jak RTS Labs.

Podziel klientów według nawyków.

Aby skutecznie segmentować bazę klientów, musisz wiedzieć, co właściwie oznacza każdy segment. Jak ludzie myślą o Twoim produkcie lub usłudze i, co ważniejsze, jakie pytania zazwyczaj zadają, gdy chcą kupić lub zarejestrować się w Twoim produkcie?

Firma outsourcingowa zajmująca się analizą danych może pomóc w generowaniu danych, zrozumieniu, czego szukają ludzie, oraz zrozumieniu, jakie problemy próbuje rozwiązać każdy segment.

Celem zastosowania tej metody w tym przypadku jest odkrycie trendów wśród konsumentów, którzy kupują określone produkty. Dzięki temu będziesz mógł stworzyć kampanię marketingową tylko dla tych klientów.

Zoptymalizuj swoje przepływy pracy i procesy

Małe i średnie firmy w coraz większym stopniu polegają na danych i analizach w celu wykrywania i korygowania nieefektywności. Na przykład globalna firma zajmująca się sprzętem rolniczym miała problemy ze swoim działem szkoleń, a wynajęte sale na sesje szkoleniowe dla dealerów często były puste.

Te nieefektywności były prawie zawsze wykrywane pod koniec roku, długo po tym, jak było już za późno, aby coś z nimi zrobić. Jednak menedżerowie firmy mogli dowiedzieć się więcej na temat ich problemu szkoleniowego, analizując dane, które wykazały nieefektywność w ocenie uczestników.

Jesteś w stanie zautomatyzować zbieranie danych na kilku platformach i dać wgląd z pomocą klienta. Zadbamy o cały proces windykacji.

Zarządzanie procesami wewnętrznymi

Zarządzanie złożonymi i dynamicznymi procesami w firmie z przestarzałą technologią i procedurami staje się coraz trudniejsze. Dane i analizy mogą pomóc w automatyzacji różnych operacji i zapewnić wgląd w dane.

To przykład średniej wielkości firmy telekomunikacyjnej, która oferowała swoim klientom rozwiązania sieciowe. Zazwyczaj wiązało się to z pozyskiwaniem znacznej liczby łączy od różnych dostawców i łączeniem ich w kontrolowaną sieć. Mieli dziesiątki tysięcy wierszy, które wymagały miesięcznych opłat.

Kiedy klienci anulowali poszczególne linie, dostawca zewnętrzny nie zawsze je również anulował. W rezultacie płatności były dokonywane co miesiąc za linie, które nie przyniosły żadnego przychodu.

Wgląd w całą branżę

Analiza różnych sytuacji rynkowych pod kątem spostrzeżeń, które mogą być łatwo dostępne dla zespołów w całej firmie, jest powszechną metodą określania wartości biznesowej. Na przykład światowa firma farmaceutyczna musi szybko ocenić szereg problemów branżowych, aby podejmować decyzje dotyczące cen produktów w 90 różnych lokalizacjach.

Ich rozwiązanie musi umożliwiać zespołom ds. wyceny łatwe porównywanie i powtarzanie okoliczności. Firma była w stanie wykorzystać różne zasoby danych, które już posiada w organizacji, takie jak badania kliniczne, badania rynku, benchmarking branżowy, prognozy finansowe i inne, korzystając ze skalowalnego silnika modelowania i analizy wrażliwości.

Sektor produkcyjny

Logistyka i zarządzanie łańcuchem dostaw to dwie najbardziej palące kwestie, przed którymi stoi sektor przemysłowy. Sztuczna inteligencja może przekształcić produkcję, umożliwiając lepsze wykorzystanie zasobów i zarządzanie łańcuchem wartości. Sztuczna inteligencja może przyczynić się do transformacji sektora przemysłowego na różne sposoby, w tym:

Możliwe jest śledzenie dostaw za pomocą różnych aplikacji w celu zapewnienia bezproblemowego funkcjonowania.
Prognozowanie popytu na dany produkt w celu usprawnienia zarządzania logistycznego.

Ciemne dane

Ciemne dane nie są w żaden sposób przerażające ani złe – wręcz przeciwnie. Ciemne dane definiuje się jako zasoby danych, które firmy gromadzą, przetwarzają lub przechowują, ale nigdy nie wykorzystują.

Liczą się informacje, które jednak gubią się w tasowaniu. Przykłady obejmują nieużywane dane klienta, otwarte, ale nie usunięte załączniki wiadomości e-mail oraz nieaktualne zgłoszenia do obsługi klienta. Oczekuje się, że do 2020 r. 93% wszystkich danych stanowić będą ciemne dane i coraz więcej firm jest gotowych z nich korzystać.

Osiągają to po części poprzez analizę danych z dzienników obsługi klienta, aby określić, z których mediów klient nawiązał kontakt i jak długo trwało spotkanie. Te ciemne dane umożliwiają firmie odkrycie preferowanego przez klienta sposobu kontaktu w celu zapewnienia lepszej obsługi klienta w przyszłości.

Masz jakieś przemyślenia na ten temat? Daj nam znać poniżej w komentarzach lub przenieś dyskusję na naszego Twittera lub Facebooka.