Vorteile der Datenwissenschaft: Das nächste große Ding, das KMU in Betracht ziehen sollten

Angenommen, Sie starten eine neue Marketingkampagne.

Sie kennen Ihr Publikum, wissen aber nicht, wie es bei bestimmten Veranstaltungen reagiert. Um in diesem Fall eine erfolgreiche Marketingstrategie zu entwickeln, müssen Sie ihre Verhaltensanalyse und ihr Motiv kennen.

Hier spielt die Datenwissenschaft in der heutigen Geschäftswelt eine bahnbrechende Rolle. Hier ist eine statistische Referenz für die Akzeptanz von Data Science und Data Scientists in nur zwei aufeinanderfolgenden Jahren.

Aus all diesen Gründen verstehen wir, dass Ihr Unternehmen in dieser datengesteuerten Welt zur bestmöglichen Nutzung Ihrer Kunden- oder Benutzerdaten die Implementierung von Data Science benötigt.

Bevor Sie sich jetzt mit den wesentlichen Geschäftsdetails der Datenwissenschaft für kleine Unternehmen befassen, lassen Sie uns wissen, was Datenwissenschaft ist und wie sie funktioniert.

Was ist Datenwissenschaft

Aus der endgültigen Perspektive ist Data Science die wissenschaftliche Methode zur Nutzung informativer Daten, die Algorithmen und technische Prozesse beinhalten, die Ergebnisse aus einer Reihe von Datensätzen extrahieren und uns Einblicke geben, die helfen, zukünftige Ereignisse sogar aus den unstrukturierten Daten vorherzusagen.

Über den Kopf gegangen? Ärgern Sie sich nicht!

Mit einfachen Worten, Data Science hilft, ein Muster aus Rohdaten zu finden und erzählt die Geschichte hinter den Daten. Mithilfe von Data Science kann ein Unternehmen die demografischen Merkmale der Benutzer analysieren, die Kaufhäufigkeit messen und dann die Kaufabsicht prognostizieren.

Lassen Sie uns nun in diesem Artikel in die Tiefe schwimmen, wie Data Science Geschäftsaspekte manipuliert und sie zum Erreichen von Geschäftszielen nutzen kann.

Bedeutung von Data Science für kleine Unternehmen

Mit Hilfe von Data Science ist es möglich, Daten zu analysieren, um wertvolle Geschäftsinformationen zu extrahieren und Erkenntnisse aus dem Datensatz zu präsentieren. Data Science hilft dabei, die Geschichte zu erzählen und offenbart das inhärente Muster in Daten, um zukünftige Ereignisse zu verwirken.

Wenn ein Unternehmen über viele Daten verfügt, diese aber nicht nutzt, bedeutet dies, dass es verpasst, die Möglichkeiten zu nutzen und zu nutzen, die es hat. Denn eine Menge ungenutzter Daten sind nichts in der Masse, wenn sie nicht zur Erstellung eines Musters verwendet werden.

Unabhängig von der Unternehmensgröße erkennen immer mehr Unternehmen die Bedeutung von Data Science und konzentrieren sich auf Data Science, da wir bereits in das Zeitalter von Big Data eingetreten sind. Unternehmen, die mindestens über eine Mindestanzahl an Daten verfügen, können Data Science nutzen, um die Geschäftseffizienz zu steigern und einen Mehrwert zu schaffen.

Best Practices für die Datenerfassung für kleine Unternehmen

Die Datenerhebung oder Datenbeschaffung aus der Quelle ist der erste Schritt zur Anwendung von Data Science in Ihrem Unternehmen. Aber führen Sie die Linie nicht in die Irre. Die Datenerhebung ist keine Datenwissenschaft, sondern leitet und unterstützt den Prozess der Datenwissenschaft.

Die Datenerfassung hilft Ihnen, Ihre Produkte aus der Benutzerperspektive besser kennenzulernen und zu wissen, wo Sie sich verbessern können.

Hier sind einige der besten Möglichkeiten, Daten zu sammeln:

• Sammeln Sie Umfrageantworten
• Einkaufsdetails
• Cookies und Web-Beacons
• Bezahlte Marketingkampagnen
• Registrierungs- und Abonnementdaten

? Tipps zum Sammeln nutzbarer Daten

Beim Sammeln von Daten ist es immer besser, einige Best Practices zu befolgen, wie z. B. das Erstellen eines klaren Aktionsplans für die Datenerfassung, das Definieren von Zielen für die zu erfassenden Daten, das Kennen der Vorschriften zum Sammeln von Daten und das einfache und transparente Verfahren.

Datenverwaltungstools

Es gibt eine Handvoll Optionen zur Auswahl, wenn es darum geht, die perfekten Datenverwaltungstools für Ihren Zweck auszuwählen.

1- Google-Formulare

Wenn Sie sich weitgehend auf das Sammeln von Umfragedaten verlassen, sollte das für die Arbeit gewählte Datenerfassungsmedium über ein sauberes, intuitives und erklärendes Analysepanel verfügen.

Beispielsweise werden Google Formulare für Fragebögen mit einer begrenzten Anzahl von Abfragen häufig in allgemeinen Umfragen als Datenerfassungstool verwendet. Es bietet auch ein einfaches und minimales Datenergebnis in Grundformen des Diagramms, damit Sie die Antworten auf einen Blick untersuchen können.

In ähnlicher Weise können Sie auch weForms verwenden, um Daten direkt aus Ihren Publikumsantworten zu sammeln und einen analytischen Überblick zu erhalten.

2- Tableau

Tableau ist zweifellos eines der am häufigsten verwendeten Tools zur Verbesserung von Business Intelligence und tiefergehenden Analysen.

Die benutzerfreundliche und umfassende Benutzeroberfläche mit vorgefertigten Vorlagenfunktionen spart den Datenanalysten eine erhebliche Menge an Arbeitsstunden.

3- Airtable

Airtable ist ein weiterer großer Player im Paradigma des Cloud-Datenmanagement- und Collaboration-Tools. Während es verwendet werden kann, um Ihre gesammelten Daten von Benutzern zu verwalten, konzentriert es sich auch weitgehend auf Teamzusammenarbeit und Projektmanagement.

Von der Pipeline-Aufgabenplanung in seinen benutzerdefinierten Veranstaltungskalendern bis hin zur Verwaltung Ihres Teams über Projekt-Kanban-Boards bietet Airtable auch erweiterte Funktionen zum Erstellen, Anpassen und Verwalten von Benutzerumfrageformularen.

Große Marken implementieren Data Science vorrangig

Mit dem Aufschwung des Verbraucherdatenflusses durch die verstärkte Nutzung von Produkten und Dienstleistungen nähern sich große Unternehmen nun der Integration von Data Science und der Leistung, die sie für Analysen verspricht.

Es erfordert nicht viel Aufmerksamkeit, um herauszufinden, wie Werbealgorithmen funktionieren.

Von Amazon bis Facebook nutzt fast jeder große Gigant in der Technologiebranche datenwissenschaftliche Methoden, um Benutzerinformationen zu extrahieren, zu analysieren und dann zu nutzen, um vorherzusagen, welche Anzeigen mehr Chancen haben, die potenziellen Kunden zum Kauf des Produkts zu bewegen als die anderen.

Auch die Unterhaltungsindustrie hinkt mit ähnlichen Techniken nicht hinterher. Netflix, YouTube und die meisten anderen Online-Unterhaltungsplattformen verwenden Vorhersagemodelle, um empfohlene Inhalte im Benutzer-Feed anzuzeigen.

Ein personalisiertes Content-Empfehlungssystem sorgt für eine höhere User-Engagement-Rate. Ganz ähnlich verwenden E-Commerce-, Banking- und Anlagelösungen Benutzertransaktionsdaten, um ihr Kaufverhalten und häufige Muster ihrer Online-Aktivitäten zu analysieren.

Wenn Sie sich jemals gefragt haben, warum bestimmte Marken es an die Spitze geschafft haben oder wie sie weiterhin an der Spitze stehen, ist die Antwort ziemlich einfach – sie verstehen ihr potenzielles Verbraucherverhalten auf die richtige Weise. Fast alle großen Marken der Branche nutzen ihre Benutzerdaten, um neue Filialen zu eröffnen, neue Menüs und regelmäßige Angebote basierend auf den gesammelten demografischen Benutzerdaten anzubieten.

Starbucks, McDonald's, CocaCola – Sie nennen es und auch Bekanntschaft mit ihrem Erfolg. Jede Geschäftsentscheidung ist heutzutage datengetrieben und nicht von blinden Annahmen geleitet.

Vorteile von Data Science aus geschäftlicher Sicht

Es gibt eine Handvoll Vorteile für das, was ein Unternehmen braucht, um in Data Science zu investieren und ein datengesteuertes Verfahren in den Arbeitsprozess aufzunehmen. Hier habe ich 3 wichtige und unvermeidliche Vorteile erwähnt, die kleine Unternehmen nutzen können.

Analysieren Sie das Kundenverhalten für die Marketingoptimierung

Was wäre, wenn Sie die Möglichkeit hätten zu wissen, was Ihre Kunden als Nächstes tun werden oder was ihre nächste Tendenz sein wird. Das klingt einfach nur verrückt, weil Sie so die Dinge so liefern können, wie sie wollen.

Mithilfe von Data Science kann jedes Unternehmen perspektivische Analysen durchführen und die vergangenen und gegenwärtigen Aufzeichnungen und Versuche von Kunden verfolgen und auf der Grundlage all dessen ihre zukünftigen Aktivitäten vorhersagen. Und dies wird Unternehmen endlich bei der Generierung von Angeboten und anderen Marketing- oder Vertriebsoptimierungen helfen.

Abgesehen von all dem hat die Kundenverhaltensanalyse selbst noch viel mehr Vorteile wie Produktentwicklung, Verbesserung der Kundenzufriedenheit usw.

Entscheidungsfindung

Treffen Sie sichere Entscheidungen für Ihr Unternehmen

Marketingfachleute müssen oft Entscheidungen auf der Grundlage ihres feinen Gespürs treffen, aber ist das wirklich hilfreich für ein Unternehmen? Noch nie! Sie müssen Entscheidungen auf der Grundlage kritischer Analysen realer Zahlen und Fakten treffen.

Daher ist eine gute Entscheidungsfindung erforderlich, um das Unternehmen davor zu bewahren, irrelevante Entscheidungen zu ruinieren. Und dies kann durch Durchführung von Data Science mit Ihren Geschäftsdaten erreicht werden.

Sagen Sie voraus, was passieren kann

Die meisten von uns kennen den US-Börsencrash von 1929, 1987, 1990, 2008. Aber was ist mit dem letzten im Jahr 2008? Wenn es einen Prozess gäbe, um die Folgen von 2008 auf der Grundlage der Studien früherer Jahre vorherzusagen, würden wir das Jahr 2008 vielleicht nie in dieser schwarzen Geschichte sehen.

So kann Data Science Ihr Unternehmen voranbringen und bares Geld sparen.

Data Science für kleine Unternehmen: Blick in die Zukunft

Jedes Unternehmen gewinnt eine beträchtliche Menge an Daten aus seinem bestehenden und potenziellen Benutzer- und Kundenstamm. Wenn Sie nicht darüber nachdenken, wie Sie diese Daten nutzen können, die Ihr Unternehmen bereits sammeln kann, dann verpassen Sie offensichtlich eine Schatzkiste voller Möglichkeiten.

Die Nutzung und Analyse dieser unschätzbaren Benutzerdaten kann dazu verwendet werden, das Kundenerlebnis grundlegend zu verbessern.

Teilen Sie uns mit, ob Sie Data Science für kleine Unternehmen implementiert haben und wie es in Ihrem Unternehmen funktioniert hat. Und wenn Sie planen, jetzt anzufangen, dann vergessen Sie nicht, das Ergebnis mit uns zu teilen?