Ennakoivan analytiikan käyttötapaukset Citizen Data Scientists -tutkijoille - DATAVERSITY

Ennakoivan analytiikan käyttötapaukset kansalaistietotutkijoille – DATAVERSITY

Aikaleima: 28. heinäkuuta 2023 klo 3
Lähdesolmu: 2790717

Gartner tekniikkaa analyytikot ennustavat että laajennettuja analytiikkaratkaisuja hyödyntävät organisaatiot kasvavat kaksi kertaa nopeammin kuin ne, jotka eivät käytä näitä ratkaisuja. Organisaatiot, jotka tarjoavat itsepalvelua lisättyä analytiikkaa yrityskäyttäjilleen, voivat saavuttaa markkinoiden tavoitteet ja pysyä kilpailun tasalla faktoihin perustuvan päätöksenteon ja tiimin avulla, joka käyttää analytiikkaa päivittäin näiden päätösten tekemiseen. 

Jos yrityksesi harkitsee kansalainen datatieteilijä Lähestymistapa ja haluaa demokratisoida dataa ja jakaa analytiikan käytön koko organisaatiossa, on tärkeää sitouttaa yrityskäyttäjät ja näyttää heille, kuinka he voivat käyttää analytiikkaa helpottaakseen työtään ja rooliaan. 

Tässä artikkelissa tarkastellaan joitain yrityskäyttötapauksia ja esimerkkejä siitä ennustava analyysi voi auttaa keskivertoyrityskäyttäjää saamaan todellista, käyttökelpoista tietoa tehtävien suorittamiseksi tarkemmin ja nopeammin. 

Ennakoivan analytiikan esimerkkitapauksia yrityskäyttöön Citizen Data Scientists -tutkijoille

Asiakkaan tilaus: Asiakkaiden hankkimisesta ja kanssakäymisestä aiheutuvat kustannukset ovat kustannuksia, jotka yrityksen on rahoitettava, ja aina kun yritys menettää asiakkaan (asiakasvaihtuvuus), sen on käytettävä enemmän rahaa kyseisen asiakkaan korvaamiseen. Jokainen yritys haluaa tunnistaa ongelmat, jotka useimmiten saavat asiakkaan lähtemään. Kansalaisten datatieteilijät voivat käyttää ennakoivaa analytiikkaa parantaakseen asiakkaiden pysyvyyttä ja vähentääkseen asiakkaiden vaihtuvuutta, tunnistaa ja luokitella asiakkaiden tyytymättömyysongelmia sekä tunnistaa ja parantaa markkinointiviestejä ja kampanjoiden tehokkuutta. Yrityskäyttäjät voivat myös tunnistaa ja suunnitella uusia palveluita tai tuotteita houkutellakseen ja pitääkseen asiakkaita. 

Lainan hyväksyminen: "Huonojen" lainojen käsittelykustannukset ovat korkeat, ja se heikentää kannattavuutta ja tuottavuutta. Menestyäkseen näillä yrityksillä on oltava luotettava prosessi oikean asiakaskunnan houkuttelemiseksi sekä lainojen tarkistamiseksi, hyväksymiseksi ja hallinnoimiseksi. Kansalaisten datatutkijat voivat käyttää ennakoivaa analytiikkaa parantaakseen lainan hyväksymisprosessia nopeuttaakseen prosessia, tarjotakseen tarkemman tarkastelu- ja päätösprosessin, vähentääkseen lainojen maksuhäiriöitä ja optimoidakseen käytettävissä olevat varat. 

Ennakoiva analytiikka ulkoisten tietojen avulla: Kyky integroida tietoja yrityksen ulkopuolisista lähteistä on ratkaisevan tärkeää yrityksen menestykselle, ja se on usein tärkeä osa tiimin jäsenen roolia organisaatiossa. Ulkoiset makrotiedot ovat usein helposti saatavilla ja valtion tiedot ovat usein saatavilla ilmaiseksi, mutta useiden ulkoisten tietolähteiden analysointi voi vaatia manuaalista prosessia, joka on työlästä ja aikaa vievää, jos lisätty analytiikkaratkaisu ei pysty käsittelemään sitä helposti. Kansalaisten datatieteilijät voivat suunnitella tarkemmin ja hallita markkinointiviestejä ja mainontaa, optimoida varastoja ja tuotetarjontaa, analysoida ja tehdä hinnoittelua, tuotteita ja palveluita koskevia päätöksiä sekä parantaa ylläpito- ja suunnitteluprosesseja.

Nämä ovat vain muutamia tapoja, joilla kansalainen datatieteilijä voi käyttää laajennettua analytiikkaa ja ennakoivaa analytiikkaa päivittäin testatakseen olemassa olevien politiikkojen ja päätösten tarkkuutta ja mukautuakseen nopeasti markkinoihin ja kilpailuun. Voit tutkia lisää yrityskäyttötapauksia useille yritystoiminnoille ja toimialoille tätä.

Kun organisaatio toteuttaa a kansalainen datatieteilijä aloitteesta, se voi hyödyntää avustettua ennakoivaa mallintamista ja tarjota etuja organisaatiolle, yrityskäyttäjille ja datatieteilijöille, ja se voi tarjota lukuisia etuja sinulle kansalaistietotutkijaehdokkaana. 

Aikaleima:

Lisää aiheesta DATAVERSITEETTI