Các trường hợp sử dụng phân tích dự đoán dành cho các nhà khoa học dữ liệu công dân - DATAVERSITY

Được xuất bản lại bởi Plato

Người theo dõi: 0

Công nghệ Gartner các nhà phân tích dự đoán rằng các tổ chức tận dụng các giải pháp phân tích tăng cường sẽ tăng trưởng với tốc độ gấp đôi so với những tổ chức không sử dụng các giải pháp này. Những tổ chức cung cấp phân tích tăng cường tự phục vụ cho người dùng doanh nghiệp của họ có thể đạt được các mục tiêu thị trường và theo kịp sự cạnh tranh bằng cách ra quyết định dựa trên thực tế và một nhóm tận dụng phân tích hàng ngày để đưa ra những quyết định đó.

Nếu doanh nghiệp của bạn đang xem xét nhà khoa học dữ liệu công dân tiếp cận và mong muốn dân chủ hóa dữ liệu cũng như phân tầng việc sử dụng phân tích trong toàn tổ chức, điều quan trọng là phải thu hút người dùng doanh nghiệp và chỉ cho họ cách họ có thể sử dụng phân tích để giúp công việc và vai trò của họ dễ dàng hơn.

Trong bài viết này, chúng tôi xem xét một số trường hợp sử dụng kinh doanh và ví dụ về cách phân tích tiên đoán có thể giúp người dùng doanh nghiệp bình thường có được thông tin thực tế, hữu ích để hoàn thành nhiệm vụ chính xác và nhanh chóng hơn.

Các trường hợp sử dụng mẫu trong kinh doanh của Phân tích dự đoán dành cho các nhà khoa học dữ liệu công dân

Khách hàng náo loạn: Chi phí để có được và tương tác với khách hàng là một trong những chi phí mà doanh nghiệp phải tài trợ và mỗi khi doanh nghiệp mất một khách hàng (khách hàng rời bỏ), doanh nghiệp phải chi nhiều tiền hơn để thay thế khách hàng đó. Mọi doanh nghiệp đều mong muốn xác định các vấn đề thường khiến khách hàng rời đi. Các nhà khoa học dữ liệu công dân có thể sử dụng phân tích dự đoán để cải thiện khả năng giữ chân khách hàng và giảm tỷ lệ khách hàng rời bỏ, xác định và xếp hạng các vấn đề không hài lòng của khách hàng, đồng thời xác định và cải thiện thông điệp tiếp thị cũng như hiệu quả của chiến dịch. Người dùng doanh nghiệp cũng có thể xác định và hình thành các dịch vụ hoặc sản phẩm mới để thu hút và giữ chân khách hàng.

Phê duyệt khoản vay: Chi phí xử lý các khoản nợ “xấu” cao, làm giảm lợi nhuận và năng suất. Để thành công, các doanh nghiệp này phải có một quy trình đáng tin cậy để thu hút đúng nhóm khách hàng cũng như xem xét, phê duyệt và quản lý các khoản vay. Các nhà khoa học dữ liệu công dân có thể sử dụng phân tích dự đoán để cải thiện quy trình phê duyệt khoản vay nhằm tăng tốc quy trình, cung cấp quy trình đánh giá và quyết định chính xác hơn, giảm tình trạng vỡ nợ cho vay và tối ưu hóa số tiền hiện có.

Phân tích dự đoán sử dụng dữ liệu bên ngoài: Khả năng tích hợp dữ liệu từ các nguồn bên ngoài doanh nghiệp là rất quan trọng đối với sự thành công của doanh nghiệp và thường là một phần quan trọng trong vai trò của thành viên nhóm trong tổ chức. Dữ liệu vĩ mô bên ngoài thường có thể truy cập dễ dàng và dữ liệu của chính phủ thường có sẵn miễn phí, nhưng việc phân tích nhiều nguồn dữ liệu bên ngoài có thể yêu cầu quy trình thủ công tẻ nhạt và tốn thời gian nếu giải pháp phân tích tăng cường không dễ dàng xử lý được. Các nhà khoa học dữ liệu công dân có thể lập kế hoạch điều chỉnh và quản lý chính xác hơn các thông điệp tiếp thị và quảng cáo, tối ưu hóa hàng tồn kho và cung cấp sản phẩm, phân tích và đưa ra quyết định về giá cả, sản phẩm và dịch vụ cũng như cải thiện quy trình lập kế hoạch và bảo trì.

Đây chỉ là một số cách mà nhà khoa học dữ liệu công dân có thể sử dụng phân tích tăng cường và phân tích dự đoán hàng ngày để kiểm tra tính chính xác của các chính sách và quyết định hiện tại cũng như để thích ứng nhanh chóng với thị trường và cạnh tranh. Bạn có thể khám phá thêm các trường hợp sử dụng kinh doanh cho nhiều chức năng và ngành kinh doanh khác nhau tại đây.

Khi một tổ chức thực hiện một nhà khoa học dữ liệu công dân sáng kiến, nó có thể tận dụng mô hình dự đoán được hỗ trợ và mang lại lợi thế cho tổ chức, người dùng doanh nghiệp và nhà khoa học dữ liệu, đồng thời nó có thể mang lại nhiều lợi ích cho bạn với tư cách là ứng viên nhà khoa học dữ liệu công dân.