Predictive Analytics Use Cases för Citizen Data Scientists - DATAVERSITY

Återutgiven av Platon

anhängare: 0

Gartners teknologi analytiker förutspår att organisationer som utnyttjar utökade analyslösningar kommer att växa dubbelt så mycket som de som inte använder dessa lösningar. De organisationer som tillhandahåller självbetjäning utökad analys till sina företagsanvändare kan uppnå marknadsmål och hålla sig à jour med konkurrensen med faktabaserat beslutsfattande och ett team som använder analyser dagligen för att fatta dessa beslut.

Om ditt företag överväger medborgardataforskare synsätt och önskar demokratisera data och kaskadera användningen av analyser över hela organisationen, är det viktigt att engagera affärsanvändare och visa dem hur de kan använda analyser för att göra sitt jobb och sin roll enklare.

I den här artikeln tar vi upp några affärsanvändningsfall och exempel på hur prediktiv analys kan hjälpa den genomsnittliga affärsanvändaren att få verklig, handlingsbar information för att utföra uppgifter mer exakt och snabbare.

Predictive Analytics Exempel på affärsanvändningsfall för Citizen Data Scientists

Kundkorg: Kostnaden för att skaffa och interagera med kunder är en som ett företag måste finansiera och varje gång företaget förlorar en kund (kundavgång) måste det spendera mer pengar för att ersätta den kunden. Varje företag vill identifiera de problem som oftast får en kund att lämna. Citizen data scientists kan använda prediktiv analys för att förbättra kundbehållningen och minska kundförlusten, identifiera och rangordna missnöjda kunder samt identifiera och förbättra marknadsföringsbudskap och kampanjeffektivitet. Företagsanvändare kan också identifiera och skapa nya tjänster eller produkter för att attrahera och behålla kunder.

Lånegodkännande: Kostnaden för att hantera "dåliga" lån är hög, och det minskar lönsamheten och produktiviteten. För att lyckas måste dessa företag ha en pålitlig process för att attrahera rätt kundkrets och granska, godkänna och hantera lån. Medborgardataforskare kan använda prediktiv analys för att förbättra lånegodkännandeprocessen för att påskynda processen, ge en mer exakt granskning och beslutsprocess, minska betalningsanmärkningar och optimera tillgängliga medel.

Prediktiv analys med hjälp av extern data: Förmågan att integrera data från källor utanför företaget är avgörande för ett företags framgång och är ofta en stor del av en teammedlems roll i organisationen. Extern makrodata är ofta lättillgänglig och statlig data är ofta tillgänglig gratis, men analys av flera källor till extern data kan kräva en manuell process som är tråkig och tidskrävande om en utökad analyslösning inte enkelt hanterar den. Citizen data scientists kan planera mer exakt, justera och hantera marknadsföringsbudskap och reklam, optimera lager och produktförsörjning, analysera och fatta beslut om prissättning, produkter och tjänster och förbättra underhålls- och planeringsprocesser.

Det här är bara några av de sätt på vilka en dataforskare kan använda utökad analys och prediktiv analys på en daglig basis för att testa riktigheten i befintliga policyer och beslut och för att snabbt anpassa sig till marknaden och konkurrensen. Du kan utforska fler affärsanvändningsfall för en mängd olika affärsfunktioner och branscher här..

När en organisation implementerar en medborgardataforskare initiativet kan det utnyttja assisterad prediktiv modellering och ge fördelar för organisationen, företagsanvändare och datavetare, och det kan ge många fördelar för dig som kandidat för medborgardataforskare.