Приклади використання прогнозної аналітики для фахівців з даних громадян - DATAVERSITY

Приклади використання прогнозної аналітики для фахівців з даних громадян – DATAVERSITY

Мітка часу: 28 липня 2023 р., 3:25
Вихідний вузол: 2790717

Технологія Gartner прогнозують аналітики що організації, які використовують рішення розширеної аналітики, зростатимуть вдвічі швидше, ніж ті, які не використовують ці рішення. Ті організації, які надають розширену аналітику для самообслуговування своїм бізнес-користувачам, можуть досягати ринкових цілей і залишатися в курсі конкуренції за допомогою прийняття рішень на основі фактів і команди, яка щоденно використовує аналітику для прийняття цих рішень. 

Якщо ваш бізнес розглядає науковець з даних громадян підхід і бажання демократизувати дані та каскадувати використання аналітики в усій організації, важливо залучити бізнес-користувачів і показати їм, як вони можуть використовувати аналітику, щоб полегшити свою роботу та роль. 

У цій статті ми розглянемо деякі бізнес-випадки використання та приклади того, як це зробити прогностична аналітика може допомогти пересічному бізнес-користувачу отримати реальну, актуальну інформацію для більш точного та швидкого виконання завдань. 

Приклади бізнес-випадків передбачуваної аналітики для спеціалістів з обробки даних громадян

Відтік клієнтів: Витрати на залучення клієнтів і взаємодію з ними — це те, що підприємство має фінансувати, і щоразу, коли підприємство втрачає клієнта (відтік клієнтів), воно має витрачати більше грошей, щоб замінити цього клієнта. Кожен бізнес бажає визначити проблеми, через які клієнти найчастіше відходять. Фахівці з обробки даних громадян можуть використовувати прогнозну аналітику, щоб покращити утримання клієнтів і зменшити відтік клієнтів, визначити та оцінити проблеми незадоволеності клієнтів, а також визначити та покращити маркетингові повідомлення та ефективність кампаній. Бізнес-користувачі також можуть визначати та створювати нові послуги чи продукти для залучення та утримання клієнтів. 

Схвалення кредиту: Витрати на роботу з «поганими» кредитами є високими, і це знижує прибутковість і продуктивність. Щоб досягти успіху, ці підприємства повинні мати надійний процес залучення потрібної клієнтури, перегляду, затвердження та управління позиками. Науковці з даних громадян можуть використовувати прогнозну аналітику, щоб покращити процес схвалення позики, щоб пришвидшити процес, забезпечити більш точний аналіз і процес прийняття рішень, зменшити неплатежі за кредитами та оптимізувати доступні кошти. 

Прогностична аналітика з використанням зовнішніх даних: Здатність інтегрувати дані з джерел за межами підприємства має вирішальне значення для успіху бізнесу та часто є основною частиною ролі члена команди в організації. Зовнішні макродані часто легкодоступні, а державні дані часто доступні безкоштовно, але аналіз багатьох джерел зовнішніх даних може вимагати ручного процесу, який є виснажливим і трудомістким, якщо рішення розширеної аналітики не впорається з ним. Фахівці з даних громадян можуть точніше планувати, коригувати та керувати маркетинговими повідомленнями та рекламою, оптимізувати запаси та постачання продуктів, аналізувати та приймати рішення щодо ціноутворення, продуктів і послуг, а також покращувати процеси обслуговування та планування.

Це лише деякі способи, за допомогою яких фахівець із даних громадян може щоденно використовувати розширену аналітику та прогнозну аналітику, щоб перевірити точність існуючої політики та рішень і швидко адаптуватися до ринку та конкуренції. Ви можете дослідити більше бізнес-випадків використання для різноманітних бізнес-функцій і галузей тут.

Коли організація впроваджує a науковець з даних громадян ініціатива, вона може використовувати допоміжене прогнозне моделювання та надавати переваги організації, бізнес-користувачам і науковцям з даних, а також може надати численні переваги вам як кандидату в науковця з даних громадян. 

Часова мітка:

Більше від ПЕРЕДАЧА