7 กรณีการใช้งานวิทยาศาสตร์ข้อมูลสำหรับธุรกิจ
เผยแพร่แล้ว: 2021-08-28วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นเครื่องมือที่ทรงพลังที่สามารถใช้ได้หลายวิธี ข้อมูลที่สร้างขึ้นสามารถช่วยให้คุณตัดสินใจได้ดีขึ้นในทุกสิ่งตั้งแต่การตลาดไปจนถึงการพัฒนาผลิตภัณฑ์ คุณสามารถใช้เพื่อคาดการณ์ คาดการณ์ผลลัพธ์ และปรับผลลัพธ์ให้เหมาะสม นอกจากนี้ยังสามารถใช้เป็นความได้เปรียบในการแข่งขันเหนือคู่แข่งของคุณ
ถึงเวลาต้องนำธุรกิจของคุณไปสู่อนาคตด้วยวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อหลีกเลี่ยงการถูกทิ้งไว้ข้างหลัง ด้วยกรณีการใช้งานวิทยาศาสตร์ข้อมูลทั้ง 7 กรณีนี้ คุณจะสามารถดูว่าการวิเคราะห์ข้อมูลสามารถช่วยทำให้ธุรกิจของคุณมีกำไรและแข่งขันได้มากขึ้นได้อย่างไร
ระบุความภักดีและแนวโน้มของลูกค้า
วิธีที่ง่ายที่สุดวิธีหนึ่งสำหรับธุรกิจในการเพิ่มยอดขายและความสามารถในการทำกำไรคือการรักษาและเพิ่มยอดขายให้กับลูกค้าปัจจุบันแทนที่จะซื้อใหม่ ตามสถิติ การหาลูกค้าใหม่เพียงรายเดียวอาจมีค่าใช้จ่ายมากเป็นห้าเท่าของการรักษาลูกค้าที่มีคุณค่าและมีอยู่ในเชิงรุก นี่คือความแตกต่างที่สำคัญ
ความแตกต่างที่สำคัญนี้เป็นหนึ่งในสาเหตุสำคัญที่ทำให้ธุรกิจในทุกอุตสาหกรรมพยายามอย่างมากที่จะรักษาลูกค้าที่มีคุณค่าที่สุดของตนไว้และเพิ่มยอดขายโดยรวมให้กับลูกค้าที่ภักดี การเปลี่ยนแปลงนี้ส่วนใหญ่ขับเคลื่อนโดยผู้ค้าปลีกทางอินเทอร์เน็ต
อย่างไรก็ตาม การทำงานกับวิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นทักษะเฉพาะทาง คุณไม่สามารถเริ่มใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูลในวันพรุ่งนี้ได้หากไม่มีความคุ้นเคยกับแพลตฟอร์มการวิเคราะห์หรือวิธีการอ่านและตีความข้อมูล นี่คือเหตุผลที่ธุรกิจที่ประสบความสำเร็จจำนวนมากใช้ที่ปรึกษาที่นำเสนอโซลูชันด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล เช่น RTS Labs
แบ่งกลุ่มลูกค้าของคุณตามนิสัย
ในการแบ่งกลุ่มฐานลูกค้าของคุณอย่างมีประสิทธิภาพ คุณจำเป็นต้องรู้ว่าแต่ละกลุ่มหมายถึงอะไร ผู้คนคิดอย่างไรเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์หรือบริการของคุณ และที่สำคัญกว่านั้นคือ พวกเขามักจะถามคำถามอะไรเมื่อต้องการซื้อหรือลงทะเบียนผลิตภัณฑ์ของคุณ
บริษัทเอาท์ซอร์สด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถช่วยคุณสร้างข้อมูล ทำความเข้าใจว่าผู้คนกำลังค้นหาอะไร และเข้าใจว่าปัญหาใดที่แต่ละส่วนกำลังพยายามแก้ไข
เป้าหมายของการใช้วิธีนี้ในกรณีนี้คือการค้นหาแนวโน้มของผู้บริโภคที่ซื้อสินค้าบางรายการ ด้วยเหตุนี้ คุณจะสามารถสร้างแคมเปญการตลาดสำหรับลูกค้าเหล่านี้เท่านั้น
เพิ่มประสิทธิภาพเวิร์กโฟลว์และกระบวนการของคุณ
ธุรกิจขนาดกลางและขนาดย่อมพึ่งพาข้อมูลและการวิเคราะห์มากขึ้นเพื่อค้นหาและแก้ไขความไร้ประสิทธิภาพ ตัวอย่างเช่น บริษัทอุปกรณ์การเกษตรระดับโลกแห่งหนึ่งกำลังมีปัญหากับแผนกฝึกอบรม โดยที่ห้องเช่าสำหรับการฝึกอบรมตัวแทนจำหน่ายมักจะว่าง
ความไร้ประสิทธิภาพเหล่านี้มักพบในตอนสิ้นปี หลังจากที่สายเกินไปที่จะทำอะไรกับมันได้ไม่นาน แต่ผู้จัดการของบริษัทสามารถเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับปัญหาการฝึกอบรมของพวกเขาโดยการวิเคราะห์ข้อมูลที่แสดงให้เห็นว่าไม่มีประสิทธิผลในการประเมินผู้เข้ารับการฝึกอบรม
คุณสามารถทำการรวบรวมข้อมูลโดยอัตโนมัติในหลายแพลตฟอร์มและให้ข้อมูลเชิงลึกด้วยความช่วยเหลือจากลูกค้า กระบวนการรวบรวมทั้งหมดจะได้รับการดูแลสำหรับคุณ
การจัดการกระบวนการภายใน
การจัดการกระบวนการที่ซับซ้อนและไม่หยุดนิ่งภายในบริษัทที่มีเทคโนโลยีและขั้นตอนที่ล้าสมัยนั้นยากขึ้นเรื่อยๆ ข้อมูลและการวิเคราะห์อาจช่วยในระบบอัตโนมัติของการดำเนินการต่างๆ และให้ข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล
นี่คือตัวอย่างของบริษัทโทรคมนาคมขนาดกลางที่นำเสนอโซลูชั่นเครือข่ายให้กับลูกค้า โดยทั่วไปแล้วสิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการจัดหาสายงานจำนวนมากจากซัพพลายเออร์หลายรายและเชื่อมโยงพวกเขาในเครือข่ายที่มีการควบคุม พวกเขามีหมื่นบรรทัดที่ต้องจ่ายรายเดือน
เมื่อลูกค้ายกเลิกแต่ละบรรทัด ซัพพลายเออร์ที่เป็นบุคคลภายนอกก็ไม่ได้ยกเลิกรายการเหล่านั้นด้วยทุกครั้งเช่นกัน เป็นผลให้มีการชำระเงินเป็นรายเดือนสำหรับรายการที่ไม่สร้างรายได้
ข้อมูลเชิงลึกของอุตสาหกรรม
การวิเคราะห์สถานการณ์ทางการตลาดที่หลากหลายสำหรับข้อมูลเชิงลึกที่ทีมทั่วทั้งบริษัทสามารถเข้าถึงได้ง่าย เป็นวิธีการทั่วไปในการกำหนดมูลค่าทางธุรกิจ ตัวอย่างเช่น ธุรกิจเภสัชกรรมทั่วโลกต้องประเมินข้อกังวลทั่วทั้งอุตสาหกรรมอย่างรวดเร็วเพื่อตัดสินใจราคาผลิตภัณฑ์ในสถานที่ตั้งต่างๆ 90 แห่ง
โซลูชันของพวกเขาต้องช่วยให้ทีมกำหนดราคาสามารถเปรียบเทียบและทำซ้ำตามสถานการณ์ได้อย่างง่ายดาย บริษัทสามารถใช้สินทรัพย์ข้อมูลที่หลากหลายที่มีอยู่ภายในองค์กร เช่น การทดลองทางคลินิก การวิจัยตลาด การเปรียบเทียบอุตสาหกรรม การคาดการณ์ทางการเงิน และอื่นๆ โดยใช้เครื่องมือสร้างแบบจำลองที่ปรับขนาดได้และการวิเคราะห์ความไว
ภาคการผลิต
การจัดการโลจิสติกส์และซัพพลายเชนเป็นปัญหาเร่งด่วนที่สุดสองประการที่ภาคอุตสาหกรรมต้องเผชิญ AI มีศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงการผลิตโดยช่วยให้สามารถใช้ทรัพยากรและการจัดการห่วงโซ่คุณค่าได้ดียิ่งขึ้น AI อาจมีส่วนทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงในภาคอุตสาหกรรมได้หลากหลายวิธี ได้แก่
- สามารถติดตามพัสดุโดยใช้แอพพลิเคชั่นต่างๆ เพื่อให้แน่ใจว่าทำงานได้อย่างราบรื่น
- การคาดการณ์อุปสงค์สำหรับผลิตภัณฑ์ที่กำหนดเพื่อปรับปรุงการจัดการด้านลอจิสติกส์
ข้อมูลมืด
ข้อมูลมืดไม่ได้น่ากลัวหรือชั่วร้าย แต่อย่างใด – ตรงกันข้ามในความเป็นจริง ข้อมูลมืดถูกกำหนดให้เป็นสินทรัพย์ข้อมูลที่ธุรกิจรวบรวม ประมวลผล หรือจัดเก็บแต่ไม่เคยใช้
ข้อมูลสำคัญ แต่สูญหายไปจากการสับเปลี่ยน ตัวอย่าง ได้แก่ ข้อมูลลูกค้าที่ไม่ได้ใช้ ไฟล์แนบอีเมลที่เปิดอยู่แต่ไม่ถูกลบ และคำขอบริการลูกค้าที่ล้าสมัย คาดว่าข้อมูลมืดจะคิดเป็น 93 เปอร์เซ็นต์ของข้อมูลทั้งหมดภายในปี 2020 และบริษัทจำนวนมากขึ้นพร้อมที่จะใช้งานข้อมูลดังกล่าว
พวกเขาทำสิ่งนี้ให้สำเร็จบางส่วนโดยการวิเคราะห์ข้อมูลจากบันทึกการบริการลูกค้าเพื่อกำหนดว่าลูกค้าใช้สื่อใดในการเริ่มการติดต่อและระยะเวลาในการเผชิญหน้านานเท่าใด ข้อมูลมืดนี้ช่วยให้บริษัทค้นพบโหมดการติดต่อที่ลูกค้าต้องการเพื่อให้การดูแลลูกค้าดีขึ้นในอนาคต
มีความคิดเกี่ยวกับเรื่องนี้หรือไม่? แจ้งให้เราทราบด้านล่างในความคิดเห็นหรือดำเนินการสนทนาไปที่ Twitter หรือ Facebook ของเรา