Przypadki użycia analizy predykcyjnej dla badaczy danych obywatelskich - DATAVERSITY

Opublikowane ponownie przez Plato

Obserwuje: 0

Technologia Gartnera analitycy przewidują że organizacje korzystające z rozwiązań do analityki rozszerzonej będą rozwijać się dwukrotnie szybciej niż organizacje, które nie korzystają z tych rozwiązań. Organizacje, które zapewniają użytkownikom biznesowym samoobsługowe, rozszerzone narzędzia analityczne, mogą osiągnąć cele rynkowe i dotrzymać kroku konkurencji dzięki podejmowaniu decyzji w oparciu o fakty oraz zespołowi, który codziennie wykorzystuje analizy do podejmowania tych decyzji.

Jeśli Twoja firma rozważa naukowiec zajmujący się danymi obywatelskimi podejścia i pragnie demokratyzować dane oraz kaskadowo wykorzystywać analitykę w całej organizacji, ważne jest zaangażowanie użytkowników biznesowych i pokazanie im, w jaki sposób mogą korzystać z analityki, aby ułatwić sobie pracę i rolę.

W tym artykule rozważymy niektóre biznesowe przypadki użycia i przykłady, jak to zrobić analityka predykcyjna może pomóc przeciętnemu użytkownikowi biznesowemu uzyskać prawdziwe, przydatne informacje, aby wykonywać zadania dokładniej i szybciej.

Przykładowe biznesowe przypadki użycia analizy predykcyjnej dla analityków zajmujących się danymi obywatelskimi

Odejście klientów: Koszty pozyskania i interakcji z klientami to koszty, które firma musi pokryć, a za każdym razem, gdy firma traci klienta (odpływ klienta), musi wydać więcej pieniędzy, aby go zastąpić. Każda firma pragnie zidentyfikować problemy, które najczęściej powodują odejście klienta. Analitycy danych obywatelskich mogą korzystać z analiz predykcyjnych, aby poprawić utrzymanie klientów i zmniejszyć ich odpływ, identyfikować i klasyfikować problemy związane z niezadowoleniem klientów, a także identyfikować i ulepszać komunikaty marketingowe i skuteczność kampanii. Użytkownicy biznesowi mogą również identyfikować i opracowywać nowe usługi lub produkty, aby przyciągnąć i utrzymać klientów.

Zatwierdzenie pożyczki: Koszty radzenia sobie ze „złymi” pożyczkami są wysokie i zmniejszają rentowność i produktywność. Aby odnieść sukces, firmy te muszą posiadać niezawodny proces przyciągania właściwych klientów oraz przeglądania, zatwierdzania i zarządzania pożyczkami. Analitycy zajmujący się danymi obywatelskimi mogą wykorzystywać analizy predykcyjne w celu usprawnienia procesu zatwierdzania pożyczki, przyspieszenia tego procesu, zapewnienia dokładniejszej oceny i procesu decyzyjnego, zmniejszenia niespłacalności kredytów i optymalizacji dostępnych środków.

Analityka predykcyjna wykorzystująca dane zewnętrzne: Umiejętność integracji danych ze źródeł spoza przedsiębiorstwa jest kluczowa dla sukcesu firmy i często stanowi główną część roli członka zespołu w organizacji. Zewnętrzne dane makro są często łatwo dostępne, a dane rządowe często są dostępne bezpłatnie, ale analiza wielu źródeł danych zewnętrznych może wymagać ręcznego procesu, który jest żmudny i czasochłonny, jeśli rozwiązanie do analityki rozszerzonej nie radzi sobie z tym łatwo. Analitycy danych obywatelskich mogą dokładniej planować, dostosowywać komunikaty marketingowe i reklamy oraz zarządzać nimi, optymalizować zapasy i dostawy produktów, analizować i podejmować decyzje dotyczące cen, produktów i usług oraz usprawniać procesy konserwacji i planowania.

To tylko kilka sposobów, w jakie obywatelski analityk danych może na co dzień korzystać z rozszerzonej analityki i analiz predykcyjnych, aby przetestować dokładność istniejących polityk i decyzji oraz szybko dostosować się do rynku i konkurencji. Możesz poznać więcej biznesowych przypadków użycia dla różnych funkcji biznesowych i branż tutaj.

Kiedy organizacja wdraża a naukowiec zajmujący się danymi obywatelskimi tej inicjatywy może wykorzystać wspomagane modelowanie predykcyjne i zapewnić korzyści organizacji, użytkownikom biznesowym i badaczom danych, a także może zapewnić liczne korzyści Tobie jako kandydatowi na analityka danych obywatelskich.