Casi d'uso dell'analisi predittiva per i citizen data scientist - DATAVERSITY

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Tecnologia Gartner gli analisti prevedono che le organizzazioni che sfruttano soluzioni di analisi aumentata cresceranno a un ritmo doppio rispetto a quelle che non utilizzano queste soluzioni. Le organizzazioni che forniscono analisi aumentate self-service ai propri utenti aziendali possono raggiungere gli obiettivi di mercato e rimanere al passo con la concorrenza con un processo decisionale basato sui fatti e un team che sfrutta quotidianamente l'analisi per prendere tali decisioni.

Se la tua azienda sta considerando il scienziato dei dati dei cittadini approccio e desidera democratizzare i dati e diffondere l'uso dell'analisi in tutta l'organizzazione, è importante coinvolgere gli utenti aziendali e mostrare loro come possono utilizzare l'analisi per semplificare il proprio lavoro e ruolo.

In questo articolo, consideriamo alcuni casi d'uso aziendali ed esempi di come analisi predittiva può aiutare l'utente aziendale medio a ottenere informazioni reali e utilizzabili per completare le attività in modo più accurato e rapido.

Esempi di casi d'uso aziendali di analisi predittiva per citizen data scientist

Fidelizzazione dei clienti: Il costo di acquisizione e interazione con i clienti è uno dei costi che un'azienda deve finanziare e, ogni volta che l'azienda perde un cliente (abbandono del cliente), deve spendere più soldi per sostituire quel cliente. Ogni azienda desidera identificare i problemi che più spesso inducono un cliente ad abbandonare. I data scientist dei cittadini possono utilizzare l'analisi predittiva per migliorare la fidelizzazione dei clienti e ridurre l'abbandono dei clienti, identificare e classificare i problemi di insoddisfazione dei clienti e identificare e migliorare i messaggi di marketing e l'efficacia delle campagne. Gli utenti aziendali possono anche identificare e concepire nuovi servizi o prodotti per attrarre e fidelizzare i clienti.

Approvazione del prestito: Il costo della gestione dei prestiti inesigibili è elevato e riduce la redditività e la produttività. Per avere successo, queste aziende devono disporre di un processo affidabile per attirare la giusta clientela e rivedere, approvare e gestire i prestiti. I data scientist dei cittadini possono utilizzare l'analisi predittiva per migliorare il processo di approvazione del prestito per accelerare il processo, fornire un processo di revisione e decisione più accurato, ridurre le inadempienze del prestito e ottimizzare i fondi disponibili.

Analisi predittiva utilizzando dati esterni: La capacità di integrare dati provenienti da fonti esterne all'azienda è fondamentale per il successo di un'azienda e spesso costituisce una parte importante del ruolo di un membro del team all'interno dell'organizzazione. I dati macro esterni sono spesso facilmente accessibili e i dati governativi sono spesso disponibili gratuitamente, ma l’analisi di più fonti di dati esterni può richiedere un processo manuale noioso e dispendioso in termini di tempo se una soluzione di analisi aumentata non lo gestisce facilmente. I data scientist dei cittadini possono pianificare in modo più accurato, adattare e gestire messaggi di marketing e pubblicità, ottimizzare l'inventario e la fornitura di prodotti, analizzare e prendere decisioni su prezzi, prodotti e servizi e migliorare i processi di manutenzione e pianificazione.

Questi sono solo alcuni dei modi in cui un citizen data scientist può utilizzare quotidianamente l’analisi aumentata e l’analisi predittiva per testare l’accuratezza delle politiche e delle decisioni esistenti e per adattarsi rapidamente al mercato e alla concorrenza. Puoi esplorare più casi d'uso aziendali per una varietà di funzioni aziendali e settori qui.

Quando un'organizzazione implementa a scienziato dei dati dei cittadini iniziativa, può sfruttare la modellazione predittiva assistita e fornire vantaggi all'organizzazione, agli utenti aziendali e ai data scientist e può fornire numerosi vantaggi a te come candidato citizen data scientist.