استفاده از علم داده چگونه کسب‌وکارها را متحول می‌کند؟

«داده» گنج ارزشمندی است که می‌تواند عواید قابل‌توجهی نصیب کسب‌وکارها کند و علم داده کلید رمزگشایی این گنج برای بهره‌مندی از مزایای آن است. استفاده از تحلیل داده باعث می‌شود کارایی سازمان بهبود یافته و سود حاصل از فعالیت‌ها افزایش پیدا کند.

پردازش و استخراج اطلاعات از داده‌ها معمولاً نیاز به منابع و توانمندی‌های فنی خاصی دارد که هر شرکتی از آن برخوردار نیست. بااین‌حال تمامی شرکت‌ها می‌توانند به کمک شرکت‌های ارائه‌دهنده خدمات داده ، مانند «سحاب»، تحلیل‌های کارآمدی را متناسب با و هدف و ایده‌ای که دارند از داده‌هایشان استخراج کنند.

مدیرانی که برنامه‌های خود را بر اساس تحلیل‌ها و راهکارهای داده‌محور پیش می‌برند، می‌توانند رخدادها و نتایج را پیش‌بینی کنند و به‌این‌ترتیب ریسک‌های کسب‌وکار را به نحوی کارآمد ارزیابی و مدیریت کنند. با استفاده از هوش مصنوعی و الگوریتم‌های یادگیری ماشین، می‌توان پیشنهاداتی دریافت کرد که در نهایت باعث بهبود تعامل مشتریان با کسب‌وکار می‌شوند. بااین‌حال مزایای فناوری‌های هوشمند محدود به این مورد نیست و این فناوری‌ها می‌توانند هر بعد دیگری از ارتباط سازمان و مشتری را بهبود دهند. در ادامه این مقاله به بیان بخش‌هایی از تحولاتی که به‌واسطه استفاده از علم داده می‌توان در کسب‌وکار ایجاد کرد می‌پردازیم.

کاربردهای علم داده برای کسب‌وکارها

ساخت الگوریتم برای ارائه اطلاعات تحلیلی از کسب‌وکارها، مستلزم آن است که سازمان از پیش اقدام به جمع‌آوری داده‌های مشتریان کرده باشد. زیرا بدون دسترسی به چنین داده‌هایی، نمی‌توان هیچ راهکار داده‌محوری برای بهبود شرایط ارائه داد. متخصصان علم داده عموماً از داده‌های سیستم‌های CRM (سیستم مدیریت ارتباط با مشتریان) استفاده می‌کنند. هرچه سازمان در بازه زمانی طولانی‌تری داده جمع‌آوری کرده باشد، تحلیل‌ها و راهکارهای ارائه شده دقیق‌تر و کارآمدتر خواهند بود. به‌عبارت‌دیگر، داشتن داده‌های کافی باعث می‌شود فرصت‌های رشد بیشتری نصیب کسب‌وکار شود. در ادامه برخی مزایای کلیدی علم داده برای کسب‌وکارها را شرح می‌دهیم.

افزایش فروش

مشتریان بالقوه همواره پیش از خرید یک محصول، محصولات مشابه تمامی شرکت‌های رقیب را بررسی می‌کنند. داده‌ها به سازمان‌ها کمک می‌کنند الگوریتم‌های رفتاری مشتریان را شناسایی کرده و درک بهتری از نیازها و نحوه انتخاب آنها به دست آورند. با درک سازمان‌ها از این موضوع، مشتریان عموما در تعامل با کسب‌وکار احساس و تجربه بهتری خواهند داشت و فروش سازمان افزایش خواهد یافت. حتی می‌توان به کمک یادگیری ماشین، کالاهای مشابهی را که احتمالا مشتری به آنها نیاز داشته باشد را شناسایی و پیشنهاد کرد و از این طریق بستر جدیدی برای فروش بیشتر کالاها و خدمات ایجاد کرد. به طور کلی تحلیل‌های مبتنی بر داده نه تنها باعث بهبود نرخ تبدیل و افزایش تعداد مشتریان می‌شوند، بلکه می‌توانند شرایطی فراهم آورند که بتوان در زمانی کوتاه، به هر مشتری میزان بیشتری کالا و خدمات فروخت.

نتفلیکس یکی از شرکت‌هایی است که از فناوری و علم داده برای تحلیل رفتار کاربران استفاده می‌کند و با رصد رفتار و انتخاب‌های پیشین کاربر، گزینه‌های بیشتری به وی پیشنهاد می‌کند. یوتیوب نیز با استفاده از بازدیدها، لایک‌ها و برخی پارامترهای دیگر، سعی می‌کند تا پیشنهاد شخصی‌سازی شده‌ای را متناسب با علایق فرد ارائه کند. گوگل نیز تبلیغات هدفمند خود را بر اساس صفحاتی که کاربران از آنها بازدید کرده‌اند، کلماتی که جستجو کرده‌اند و یا خریدهایی که انجام داده‌اند نمایش می‌دهد. شرکت‌های مشابه نیز با تحلیل تاریخچه خرید و رفتار مشتریان، تخفیف‌های جذابی به وی پیشنهاد می‌کنند تا میل فرد به انجام خرید را افزایش دهند.

خودکارسازی تعامل با مشتریان

استفاده از اتوماسیون باعث می‌شود هم در زمان سازمان‌ها و هم در زمان مشتری یا کاربر صرفه‌جویی شود. گاهی حتی استفاده از اتوماسیون و راهکارهای مبتنی بر هوش مصنوعی در یک سازمان باعث می‌شود نیاز به استفاده از نیروی انسانی برای بخش پشتیبانی، حسابداری و مدیریت سفارشات، تا ۹۰ درصد کاهش یابد. بااین‌حال استفاده از فناوری‌های هوش مصنوعی به معنی حذف کامل نیروی انسانی از این فرایندها نیست زیرا انجام برخی کارها هنوز مستلزم مداخلات و نظارت انسانی است.

بازاریابی بهینه‌تر

شرکت‌ها می‌توانند با تحلیل تاریخچه فاکتورها، جستجوها و رفتار مشتریان، نیازها و سلائق آنها را بهتر درک کنند و برای افزایش وفاداری مشتریان، کمپین‌های بازاریابی هدفمندی طراحی و اجرا کنند. تحلیل داده‌ها و مدل‌سازی رفتار مشتریان می‌تواند به جلب سرنخ‌های جدید نیز کمک کند. با استفاده از تحلیل‌های داده‌محور، مدیران بخش بازاریابی شرکت می‌توانند متوجه شوند کدام کانال‌ها و روش‌ها کارآمدترند و می‌توانند مشتری‌های بیشتری را جذب کسب‌وکار سازمان کنند.

تصمیم‌گیری سنجیده‌تر

یکی از بهترین مثال‌هایی که می‌تواند گویای اهمیت به‌کارگیری راهکارهای داده‌محور در بهبود فرایند تصمیم‌گیری مدیران باشد، بهبود تصمیم‌گیری درباره مسائل مالی با استفاده از راهکارهای هوشمند است. با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین می‌توان میزان اعتبار بانکی طرف درخواست‌کننده پول را ارزیابی کرد و بر اساس آن، تصمیم کم‌ریسک‌تری درباره وام‌دهی به چنین افرادی گرفت. شرکت‌های بیمه سلامت نیز می‌توانند با آنالیز تاریخچه درخواست‌های پزشکی شخص، هزینه‌هایی که بیمه چنین فردی به شرکت تحمیل خواهد کرد را ارزیابی و تخمین بزنند. در سیستم‌های بهداشت و درمان، با استفاده از شبکه‌های عصبی می‌توان فاکتورهای غیرقابل‌انتظاری را که ممکن است بر سلامت بیمار و دقت تشخیص‌های ارائه شده اثر بگذارند را شناسایی کرد و در تشخیص پیچیده‌ترین بیماری‌ها موفق بود.

بهبود فرایندهای تصمیم‌گیری با استفاده از هوش مصنوعی، در پروژه‌های بزرگی که ساختار پیچیده‌ای داشته و در سطحی شامل هزاران نفر مشتری و نیروی کار اجرایی می‌شوند بسیار محسوس است. در مجموع یکی از رایج‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی ارائه پیشنهادات شخصی‌سازی شده است. با دانستن اینکه مشتریان دقیقاً چه می‌خواهند، می‌توان موجودی انبارها را به نحوی بهینه‌تر مدیریت کرد، کنترل تعادل سازمان را در دست گرفت و برنامه‌ریزی دقیق‌تری برای تولیدات آتی داشت. با چنین شرایطی می‌توان کاهش قابل‌توجهی در هزینه‌ها ایجاد کرد و راندمان شرکت را افزایش داد.

تشخیص و پیشگیری از تقلب

متخصصان علم داده می‌توانند با تشخیص ارتباطات، الگوها و تفاوت‌هایی که در مجموعه‌ای از داده‌های مشابه وجود دارد، مدل‌هایی برای پیشگیری از فریب سازمان‌ها ارائه کنند. راهکارهای مبتنی بر یادگیری ماشین می‌توانند برای پیشگیری از کلاهبرداری‌های فردی و یا جرائم سازمان‌یافته در سطح گسترده مورداستفاده قرار گیرند. تحلیل‌های مبتنی بر کلان‌داده‌ها و یادگیری ماشین به شناسایی موارد مشکوک به پول‌شویی کمک کرده و در کشف شبکه‌های مجرمانه تأثیرگذارند. با استفاده از هوش مصنوعی در سیستم‌ها، می‌توان ارتباطات مشکوک و رفتارهای غیرمعمولی که میان گروهی از افراد در جریان است شناسایی کرد. شرکت‌های بیمه نیز می‌توانند با استفاده از چنین امکانی، کلاهبردارانی را که اقدام به ارائه اطلاعات غلط درباره رخدادها و تصادفات می‌کند شناسایی کنند.

آموزش کارکنان

با استفاده از فناوری‌های هوش مصنوعی می‌توان کارآموزان و متخصصان جوانی که به‌تازگی برای کار وارد سازمان شده‌اند تحت تعلیم قرار داد. مثلاً اگر به دنبال نیروهای فروشی هستید که اعتمادبه‌نفس بالایی داشته باشند و در مواقع حساس عملکرد درستی داشته باشند، می‌توانید از چت‌بات‌هایی استفاده کنید که مکالمات واقعی با مشتری درباره یک محصول یا خدمت را تقلید می‌کنند. چنین سیستم‌هایی تمامی جوانب موضوع شامل شکایات و درخواست‌های مختلفی که ممکن است مشتریان از شرکت داشته باشند را در نظر گرفته و با طرح پرسش‌های نکته‌دار و خاص برای کارآموزان، آنها را به چالش کشیده و آموزش عمیق‌تری برای آنها فراهم می‌کند. کارآموزان با گذر از چنین مرحله‌ای، برای حل هرگونه مشکل آماده خواهند بود و می‌توانند عملکرد مطلوبی در فروش و افزایش سودآوری شرکت ارائه دهند.

جمع بندی

متخصصان علم داده با توسعه مدل‌ها و الگوریتم‌هایی که رفتار مشتریان را پیش‌بینی می‌کنند، الگوها و ترندهای نهفته در داده‌ها را شناسایی کرده و با استفاده از نتایج چنین مدل‌سازی‎هایی، به کاهش هزینه‌ها، تسریع سرویس‌‌دهی، تصمیم‌گیری سنجیده و کاهش ریسک سازمان‌ها کمک می‌کنند. درمجموع شرکت‌هایی که از تحلیل‌های داده‌محور استفاده می‌کنند در بازار رقابت موفق‌تر خواهند بود.