データサイエンスの特典:中小企業が検討すべき次の大きなもの

公開: 2020-09-18

新しいマーケティングキャンペーンを開始するとします。

あなたはあなたの聴衆を知っていますが、彼らがいくつかの特定のイベントでどのように反応するかを知りません。 この場合、成功するマーケティング戦略を考え出すには、彼らの行動分析とその動機を知る必要があります。

これは、データサイエンスが今日のビジネス業界で画期的な役割を果たしている場所です。 これは、2年連続でデータサイエンスとデータサイエンティストを受け入れるための統計的リファレンスです。

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したがって、これらすべてから、私たちが理解しているのは、このデータ駆動型の世界で、顧客またはユーザーデータを最大限に活用するために、ビジネスにデータサイエンスの実装が必要であるということです。

さて、中小企業向けのデータサイエンスの本質的なビジネスの詳細に飛び込む前に、データサイエンスとは何か、そしてそれがどのように機能するかを知ってください。

データサイエンスとは

決定的な観点から、データサイエンスは、多くのデータセットから調査結果を抽出し、洞察を提供し、非構造化データからでも将来のイベントを予測するのに役立つアルゴリズムと技術プロセスを組み込んだ有益なデータを利用する科学的方法です。

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簡単に言えば、データサイエンスは、生データからパターンを見つけるのに役立ち、データの背後にあるストーリーを伝えます。 データサイエンスを使用して、企業はユーザーの人口統計を分析し、購入の頻度を測定してから、購入意向を予測することができます。

この記事では、データサイエンスがビジネスの側面を操作し、それを使用してビジネスの目標を達成する方法について詳しく見ていきましょう。

中小企業にとってのデータサイエンスの重要性

データサイエンスの助けを借りて、データを分析して貴重なビジネス情報を抽出し、データセットから洞察を提示することができます。 データサイエンスは、ストーリーを伝えるのに役立ち、将来のイベントを没収するためにデータに固有のパターンを開示します。

data science for small business

企業が大量のデータを持っているがそれを利用していない場合、それはそれが持っている機会を活用して獲得することを逃していることを意味します。 パターンの作成に使用されない場合、未使用のデータの数は大量に存在しないためです。

そのため、ビジネスの規模に関係なく、ビッグデータの時代に突入したことで、データサイエンスの重要性を認識し、データサイエンスに専念する企業が増えています。 少なくとも最小数のデータを持っている企業は、データサイエンスを使用して、ビジネスの効率を高め、それに付加価値を付けることができます。

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中小企業向けのデータ収集のベストプラクティス

Data science for small business

データ収集またはソースからのデータ取得は、ビジネスにデータサイエンスを適用するための最初のステップです。 しかし、その線を誤解しないでください。 データ収集はデータサイエンスではなく、データサイエンスのプロセスをリードし、支援します。

データ収集は、ユーザーの観点から製品をよりよく理解し、どこを改善すべきかを知るのに役立ちます。

データを収集するための最良の方法は次のとおりです。

  • 調査回答を収集する
  • 購入の詳細
  • クッキーとウェブビーコン
  • 有料マーケティングキャンペーン
  • 登録およびサブスクリプションデータ

? 有用なデータを収集するためのヒント

データを収集するときは、データ収集のための明確なアクションプランの準備、収集するデータの目標の定義、データ収集の規則の理解、プロセスのシンプルで透明性の維持など、いくつかのベストプラクティスに従うことをお勧めします。

データ管理ツール

目的に最適なデータ管理ツールを選択する際には、いくつかのオプションから選択できます。

1-Googleフォーム

調査データの収集に大きく依存している場合、作業用に選択されたデータ収集媒体には、クリーンで直感的で説明的な分析パネルが必要です。

たとえば、クエリのセットが限られているアンケートの場合、Googleフォームはデータ収集ツールとして一般的な調査で広く使用されています。 また、チャートの基本的な形式でシンプルで最小限のデータ結果を提供し、応答を一目で調べることができます。

同様に、weFormsを使用して、オーディエンスの応答から直接データを収集し、分析の概要を把握することもできます。

2-タブロー

ビジネスインテリジェンスとより詳細な分析を強化するために、Tableauは間違いなく最も広く使用されているツールの1つです。

Tableau for data management

事前に構築されたテンプレート機能を備えた使いやすく包括的なUIにより、データアナリストの工数を大幅に節約できます。

3-Airtable

Airtableは、クラウドデータ管理およびコラボレーションツールのパラダイムにおけるもう1つの大きなプレーヤーです。 ユーザーから収集したデータを管理するために使用できますが、チームのコラボレーションとプロジェクト管理にも重点を置いています。

Airtable- data management software

カスタムイベントカレンダーでのタスクスケジュールのパイプライン化から、プロジェクトかんばんボードを介したチームの管理まで、Airtableは、ユーザー調査フォームを作成、カスタマイズ、および管理するための拡張機能も提供します。

優先度に基づいてデータサイエンスを実装する大手ブランド

ある種の製品やサービスの利用の拡大による消費者データフローの急増に伴い、大企業は現在、データサイエンスとそれが分析に約束する力を組み込むことに向かって収束しています。

広告アルゴリズムがどのように機能するかを理解するのにそれほど注意を払う必要はありません。

アマゾンからフェイスブックまで、テクノロジー業界のほぼすべての大手企業は、データサイエンスの方法論を使用してユーザー情報を抽出、分析、利用して、潜在的な顧客が他の広告よりも製品を購入することに影響を与える可能性が高い広告を予測しています。

エンターテインメント業界も同様の技術の使用に遅れをとっていません。 Netflix、YouTube、およびその他のほとんどのオンラインエンターテインメントプラットフォームは、予測モデルを使用して、ユーザーフィードに推奨コンテンツのセットを表示します。

brands utilizing data science

パーソナライズされたコンテンツ推奨システムは、より高いユーザーエンゲージメント率を保証します。 同様に、eコマース、銀行、投資ソリューションは、ユーザートランザクションデータを使用して、購入行動とオンライン活動の頻繁なパターンを分析します。

特定のブランドがトップに立った理由や、ゲームをリードし続ける方法について疑問に思ったことがある場合、答えは非常に簡単です。彼らは潜在的な消費者行動を正しい方法で理解しています。 ビジネスのほとんどすべての大手ブランドは、ユーザーデータを使用して新しい支店を開設し、収集された人口統計ユーザーデータに基づいて新しいメニューと定期的なオファーをプッシュしています。

スターバックス、マクドナルド、コカコーラ–あなたはそれに名前を付け、彼らの成功についても知っています。 今日では、すべてのビジネス上の意思決定はデータ駆動型であり、盲目的な仮定に基づくものではありません。

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ビジネスの観点からのデータサイエンスの利点

企業がデータサイエンスに投資し、作業プロセスにデータ駆動型の手順を追加するために必要なものには、いくつかの利点があります。 ここでは、中小企業が利用できる3つの主要で避けられないメリットについて説明しました。

Benefits of data science for small business
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マーケティング最適化のための顧客行動の分析

顧客が次に何をするか、または顧客が次に何をする傾向があるかを知る機会があったとしたらどうでしょうか。 これは単にクレイジーに聞こえます。なぜなら、あなたは彼らが望む方法で物事を届けることができるからです。

データサイエンスを利用することで、あらゆる企業が視点分析を行い、顧客の過去と現在の記録と試みを追跡し、これらすべてに基づいて顧客の将来の活動を予測することができます。 そして、これは最終的に、オファーやその他のマーケティングまたは販売の最適化を生成するためのビジネスに役立ちます。

これらすべてとは別に、顧客行動分析自体には、製品開発、顧客満足度の向上など、さらに多くの利点があります。

意思決定

あなたのビジネスのために自信を持って決定を下す

多くの場合、マーケターはスパイダーマンの感覚に基づいて決定を下さなければなりませんが、それはビジネスにとって本当に役立ちますか? 一度もない! 実数と事実の重要な分析に基づいて決定を下す必要があります。

したがって、ビジネスが無関係な決定を行うことを台無しにすることからビジネスを救うためには、適切な意思決定が必要です。 そして、これはあなたのビジネスデータでデータサイエンスを実行することによって行うことができます。

何が起こるかを予測する

私たちのほとんどは、1929年、1987年、1990年、2008年の米国株式市場の暴落について知っています。しかし、2008年の最後の暴落はどうでしょうか。 過去数年間の研究に基づいて2008年の結果を予測するプロセスがあったとしたら、この黒人の歴史の中で2008年を見ることができないかもしれません。

これが、データサイエンスがビジネスを前倒しにして現金を節約する方法です。

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中小企業のためのデータサイエンス:今後の展望

すべてのビジネスは、既存および潜在的なユーザーおよび顧客ベースから大量のデータをマイニングします。 あなたのビジネスがすでに収集できるそのデータを使用する方法を考えていないなら、あなたは明らかに機会の宝箱を逃しています。

この貴重なユーザーデータを利用して分析することで、顧客体験を大幅に向上させることができます。

中小企業向けにデータサイエンスを実装したかどうか、およびそれがビジネスでどのように機能したかをお知らせください。 そして、あなたが今始めることを計画しているなら、それから私たちと結果を共有することを忘れないでください?