Визначте можливості для зростання в галузі даних

У цій статті автор Вільям Бересфорд із Beyond Analysis перераховує 5 аспектів, у які наука та аналіз даних будуть втручатися для покращення досвіду клієнтів:

Обсяг даних, доступних для бізнесу, продовжує зростати. Станом на 2022 рік цінність Data Science та Analytics ще більше зростатиме; ваша роль у взаємодії з клієнтами, успіху та зростанні бізнесу ставатиме дедалі важливішою.

Що таке наука про дані?

Аналітика великих даних або наука про дані — це мистецтво та наука використання величезних обсягів даних і виявлення цінних джерел інформації, які компанія може використовувати, щоб використовувати свої знання та підтримувати свої стратегічні цілі та амбіції, використовуючи дані в роботі.

Наука про дані важлива, оскільки переваги, які бізнес може отримати завдяки інтелектуальному застосуванню своїх великих даних, можуть бути далекосяжними з точки зору стимулювання зростання та забезпечення надзвичайної операційної ефективності, що сприяє прибутковості.

У цьому сенсі, потужність макроданихЦе допомагає компаніям краще розуміти клієнтів. Чим краще ви знаєте, чого хочуть ваші клієнти, розумієте, як і коли вони хочуть купувати, і робите це завдяки досвіду, який подобається клієнтам, тим більше вони захочуть купувати у вас, а не у ваших конкурентів, підвищуючи свою лояльність і пропаганду бренду. .

Генерування статистичних даних на основі великих даних допоможе вам поставити клієнтів у центр вашого бізнесу, розвивати бізнес і досягати ефективності, яка знижує витрати та збільшує дохід. Зважаючи на це, життєво важливо розглянути такі сфери, де зазвичай полягають переваги впровадження технологій великих даних і використання даних.

1. Визначте можливості для розвитку даних

Завдяки великому та далекосяжному характеру великих даних, це дозволяє зрозуміти закономірності купівельної поведінки клієнтів і вибору продуктів, наприклад, визначити, де клієнти мають «прогалини» у своїх кошиках для покупок. .

Розуміння того, які продукти клієнти могли б придбати, якби вони були доступні, або визначення альтернативних варіантів продукту дозволяє компаніям розвивати свою лінійку продуктів і збільшувати продажі. Команди продажів можуть використовувати цю інформацію для покращення своїх стратегій охоплення та просування.

Крім того, зміни в моделях купівлі можуть бути ранніми ознаками того, що клієнти переходять на конкуруючі бренди, і команда CRM може почати діяти, використовуючи коригувальні дії та маркетингову тактику, щоб утримати клієнтів.

2. Розробити дизайн продукту та інновації

Дані генеруються кожного разу, коли клієнт робить покупку, натискає веб-сторінку тощо, і набір цих слідів даних можна використовувати для створення моделей поведінки. Використовуючи додаткові джерела даних, наприклад метадані продукту, науковці та аналітики можуть моделювати поведінку, щоб допомогти передбачити та визначити потреби та мотиви, що стоять за покупками.

Прикладом цього може бути те, що клієнта, який купує лише готові страви, можна класифікувати як людину, яка не має часу та не зацікавлена ​​в кулінарії. Ця інформація може бути дуже корисною в процесі проектування та розробки продукту, щоб підтримувати продукти свіжими та відповідати останнім потребам клієнтів.

3. Як сформувати клієнтський досвід за допомогою науки про дані

Дані клієнтів, будь то шлях, який вони пройшли веб-сайтом перед тим, як зробити покупку або залишити його, публікації в соціальних мережах, транзакції в магазині або показники кліків у маркетингових комунікаціях, дають потужну інформацію про те, що клієнтам подобається в бренд, а що ні.

За допомогою правильних інструментів аналітики великих даних ми можемо розробляти сповіщення або тригери протягом усього шляху клієнта, які можуть сповіщати бізнес у режимі реального часу, щоб запровадити стратегії та тактичні швидкі виграші, щоб ефективно реагувати на клієнта. і постійно покращувати досвід і репутацію бренду.

4. Створення операційної ефективності

Для багатьох компаній, окрім витрат на рекламу, двома наступними ресурсами та бюджетами є персонал і фізичні магазини чи філії. Оптимізація розкладу персоналу та годин роботи дає компаніям можливість значно збільшити свою операційну маржу та зменшити витрати ресурсів.

По-перше, оптимізувавши операційні аспекти бізнесу, компанії можуть гарантувати, що магазини будуть відкриті та укомплектовані належним чином, щоб задовольнити стрибки та падіння попиту клієнтів, а також переконатися, що навички та правильні канали поєднання спрямовані на різні релевантні групи клієнтів, щоб оптимізувати конверсії продажів.

5. Покращене управління ризиками,

Завдяки величезному об’єму доступних даних великі дані ідеально підходять для виявлення аномалій у транзакціях або подіях. Пошук і розслідування цих розбіжностей у діяльності є надзвичайно ефективним способом виявлення та запобігання шахрайству, а також ефективним інструментом для розслідування ризиків фінансових злочинів для установ фінансових послуг.

Маючи великі обсяги історичних даних, ми можемо визначити історичні моделі поведінки, дозволяючи компаніям передбачати та прогнозувати, як виглядатиме майбутнє, і краще планувати свою діяльність, щоб зменшити ризик.

Наприклад, історичні дані про продажі можна використовувати для виявлення проблем із запасами та неефективності на основі зовнішніх факторів, які їм сприяють, тому їх можна використовувати для забезпечення належного рівня запасів.

Після того, як ви зрозумієте переваги, досить легко зрозуміти, як застосування даних за допомогою аналітики може довгостроково приймати обґрунтовані рішення для вашого бізнесу, що призведе до більшої рентабельності інвестицій, можливостей для розробки нових джерел доходу та економії коштів, які дозволяють компаніям розвивати свій бізнес і оптимізувати діяльність.

Майбутнє науки про дані

У міру того, як все більше компаній переходить на хмару, а споживачі використовують цифрові технології завдяки мережі підключених пристроїв і додатків, зростання обсягу даних продовжуватиме швидко зростати, а використання великих даних зростатиме.

Маючи більше даних, ніж будь-коли раніше, компаніям потрібно буде покращити своє розуміння того, як впроваджувати рішення з обробки даних і машинного навчання, щоб отримувати доступ до інформації та ефективніше розробляти свої бізнес-стратегії.