Predictive Analytics Use Cases for Citizen Data Scientists – DATAVERSITY

Predictive Analytics Use Cases for Citizen Data Scientists – DATAVERSITY

Tidsstempel: 28. juli 2023 3:25
Kilde node: 2790717

Gartner-teknologi analytikere spår at organisasjoner som utnytter utvidede analyseløsninger vil vokse dobbelt så mye som de som ikke bruker disse løsningene. De organisasjonene som tilbyr selvbetjente utvidede analyser til sine forretningsbrukere kan oppnå markedsmål og holde seg à jour med konkurransen med faktabasert beslutningstaking og et team som bruker analyser daglig for å ta disse beslutningene. 

Hvis bedriften din vurderer borger dataforsker tilnærming og ønsker å demokratisere data og kaskadere bruken av analyser på tvers av organisasjonen, er det viktig å engasjere forretningsbrukere og vise dem hvordan de kan bruke analyser for å gjøre jobben og rollen deres enklere. 

I denne artikkelen tar vi for oss noen tilfeller av forretningsbruk og eksempler på hvordan prediktiv analyse kan hjelpe den gjennomsnittlige bedriftsbrukeren med å få ekte, handlingsvennlig informasjon for å fullføre oppgaver mer nøyaktig og raskere. 

Predictive Analytics Eksempel på forretningsbruk for Citizen Data Scientists

Kundeflyt: Kostnadene ved å skaffe og samhandle med kunder er en bedrift må finansiere, og hver gang bedriften mister en kunde (kundeavgang), må den bruke mer penger for å erstatte den kunden. Hver virksomhet ønsker å identifisere problemene som oftest får en kunde til å forlate. Citizen data scientists kan bruke prediktiv analyse for å forbedre kundebevaring og redusere kundefragang, identifisere og rangere problemer med kunders misnøye, og identifisere og forbedre markedsføringsbudskap og kampanjeeffektivitet. Bedriftsbrukere kan også identifisere og tenke ut nye tjenester eller produkter for å tiltrekke og beholde kunder. 

Lånegodkjenning: Kostnadene ved å håndtere «dårlige» lån er høye, og det reduserer lønnsomheten og produktiviteten. For å lykkes må disse virksomhetene ha en pålitelig prosess for å tiltrekke seg det rette klientellet og vurdere, godkjenne og administrere lån. Citizen data scientists kan bruke prediktiv analyse for å forbedre lånegodkjenningsprosessen for å fremskynde prosessen, gi en mer nøyaktig gjennomgang og beslutningsprosess, redusere mislighold av lån og optimalisere tilgjengelige midler. 

Prediktiv analyse ved hjelp av eksterne data: Evnen til å integrere data fra kilder utenfor bedriften er avgjørende for suksessen til en bedrift og er ofte en stor del av et teammedlems rolle i organisasjonen. Eksterne makrodata er ofte lett tilgjengelige og myndighetsdata er ofte tilgjengelig gratis, men analyse av flere kilder til eksterne data kan kreve en manuell prosess som er kjedelig og tidkrevende hvis en utvidet analyseløsning ikke enkelt håndterer det. Citizen data scientists kan planlegge mer nøyaktig, justere og administrere markedsføringsmeldinger og annonsering, optimalisere inventar og produktforsyning, analysere og ta beslutninger om priser, produkter og tjenester og forbedre vedlikeholds- og planleggingsprosesser.

Dette er bare noen av måtene en innbyggerdataforsker kan bruke utvidet analyse og prediktiv analyse på daglig basis for å teste nøyaktigheten til eksisterende retningslinjer og beslutninger og tilpasse seg raskt til markedet og konkurransen. Du kan utforske flere forretningsbrukstilfeller for en rekke forretningsfunksjoner og bransjer her..

Når en organisasjon implementerer en borger dataforsker initiativet, kan det utnytte assistert prediktiv modellering og gi fordeler til organisasjonen, bedriftsbrukere og dataforskere, og det kan gi en rekke fordeler for deg som kandidat til dataforsker. 

Tidstempel:

Mer fra DATAVERSITET