데이터 과학의 장점: SME가 고려해야 할 차세대 주요 사항

새로운 마케팅 캠페인을 시작한다고 가정해 보겠습니다.

청중은 알고 있지만 특정 이벤트에서 청중이 어떻게 반응하는지 모릅니다. 이 경우 성공적인 마케팅 전략을 세우기 위해서는 그들의 행동 분석과 동기를 알아야 합니다.

바로 여기에서 데이터 과학이 오늘날의 비즈니스 산업에서 판도를 바꾸는 역할을 하고 있습니다. 다음은 2년 연속 데이터 과학 및 데이터 과학자 수용에 대한 통계적 참고 자료입니다.

따라서 이 모든 것에서 우리가 이해하는 것은 이 데이터 중심 세계에서 고객 또는 사용자 데이터를 최대한 활용하기 위해 비즈니스에 데이터 과학 구현이 필요하다는 것입니다.

이제 소규모 비즈니스를 위한 데이터 과학의 핵심 비즈니스 세부 정보에 뛰어들기 전에 데이터 과학이 무엇이며 어떻게 작동하는지 알아보겠습니다.

데이터 과학이란

명확한 관점에서 데이터 과학은 많은 데이터 세트에서 결과를 추출하고 통찰력을 제공하고 구조화되지 않은 데이터에서도 미래의 사건을 예측하는 데 도움이 되는 알고리즘과 기술 프로세스를 통합하는 유익한 데이터를 활용하는 과학적 방법입니다.

머리를 넘어갔어? 초조해하지 마세요!

간단히 말해서, 데이터 과학은 원시 데이터에서 패턴을 찾는 데 도움이 되고 데이터 뒤에 숨겨진 이야기를 알려줍니다. 기업은 데이터 과학을 사용하여 사용자 인구 통계를 분석하고 구매 빈도를 측정한 다음 구매 의도를 예측할 수 있습니다.

이제 이 기사를 통해 데이터 과학이 비즈니스 측면을 어떻게 조작하고 이를 사용하여 비즈니스 목표를 달성할 수 있는지 자세히 살펴보겠습니다.

중소기업을 위한 데이터 과학의 중요성

데이터 과학의 도움으로 데이터를 분석하여 귀중한 비즈니스 정보를 추출하고 데이터 세트에서 통찰력을 제시할 수 있습니다. 데이터 과학은 이야기를 전달하는 데 도움이 되며 데이터에 내재된 패턴을 공개하여 미래의 사건을 잊게 합니다.

비즈니스에 많은 데이터가 있지만 이를 활용하지 않는다는 것은 그것이 가진 기회를 활용하고 획득하는 것을 놓치고 있음을 의미합니다. 사용하지 않는 데이터의 수는 패턴을 만드는 데 사용되지 않으면 대량으로 아무것도 아니기 때문입니다.

따라서 비즈니스 규모에 관계없이 이미 빅데이터 시대에 진입하면서 데이터 사이언스의 중요성을 깨닫고 데이터 사이언스에 집중하는 기업이 늘어나고 있습니다. 최소한의 데이터를 보유한 회사는 데이터 과학을 사용하여 비즈니스 효율성을 높이고 가치를 추가할 수 있습니다.

중소기업을 위한 데이터 수집 모범 사례

데이터 수집 또는 소스에서 얻는 데이터는 비즈니스에 데이터 과학을 적용하는 첫 번째 단계입니다. 그러나 선을 오도하지 마십시오. 데이터 수집은 데이터 과학이 아니라 데이터 과학 프로세스를 주도하고 지원합니다.

데이터 수집은 사용자 관점에서 제품을 더 잘 알고 개선할 부분을 아는 데 도움이 됩니다.

데이터를 수집하는 가장 좋은 방법은 다음과 같습니다.

• 설문조사 응답 수집
• 구매내역
• 쿠키 및 웹 비콘
• 유료 마케팅 캠페인
• 등록 및 구독 데이터

? 사용 가능한 데이터 수집을 위한 팁

데이터를 수집하는 동안 데이터 수집을 위한 명확한 실행 계획을 준비하고, 수집할 데이터에 대한 목표를 정의하고, 데이터 수집에 대한 규정을 알고, 프로세스를 간단하고 투명하게 유지하는 것과 같은 몇 가지 모범 사례를 따르는 것이 항상 더 좋습니다.

데이터 관리 도구

목적에 맞는 완벽한 데이터 관리 도구를 선택할 때 선택할 수 있는 몇 가지 옵션이 있습니다.

1- 구글 양식

설문 조사 데이터 수집에 크게 의존하는 경우 작업을 위해 선택한 데이터 수집 매체에는 명확하고 직관적이며 설명이 포함된 분석 패널이 있어야 합니다.

예를 들어, 제한된 쿼리 집합이 있는 설문지의 경우 Google Forms는 데이터 수집 도구로 일반 설문조사에서 널리 사용됩니다. 또한 기본 형태의 차트로 간단하고 최소한의 데이터 결과를 제공하여 응답을 한 눈에 탐색할 수 있습니다.

마찬가지로 weForms를 사용하여 청중 응답에서 직접 데이터를 수집하고 분석 개요를 가질 수도 있습니다.

2- Tableau

비즈니스 인텔리전스 및 심층 분석을 강화하기 위해 Tableau는 가장 널리 사용되는 도구 중 하나입니다.

사전 구축된 템플릿 기능이 포함된 사용하기 쉽고 포괄적인 UI는 데이터 분석가의 작업 시간을 크게 줄여줍니다.

3- 에어 테이블

Airtable은 클라우드 데이터 관리 및 협업 도구의 패러다임에서 또 다른 빅 플레이어입니다. 사용자로부터 수집된 데이터를 관리하는 데 사용할 수 있지만 주로 팀 협업 및 프로젝트 관리에 중점을 둡니다.

맞춤형 이벤트 캘린더에서 작업 일정을 파이프라이닝하는 것부터 프로젝트 칸반 보드를 통한 팀 관리에 이르기까지 Airtable은 사용자 설문조사 양식을 생성, 맞춤화 및 관리할 수 있는 향상된 기능도 제공합니다.

데이터 과학을 우선적으로 구현하는 빅 브랜드

다양한 제품 및 서비스의 사용 증가를 통해 소비자 데이터 흐름이 급증함에 따라 대기업은 이제 데이터 과학과 분석에 대해 약속하는 힘을 통합하는 방향으로 수렴하고 있습니다.

광고 알고리즘이 어떻게 작동하는지 알아내는 데 많은 주의가 필요하지 않습니다.

Amazon에서 Facebook에 이르기까지 기술 산업의 거의 모든 거대 기업은 데이터 과학 방법론을 사용하여 사용자 정보를 추출, 분석 및 활용하여 잠재 고객이 다른 광고보다 제품을 구매하도록 영향을 미칠 가능성이 더 큰 광고를 예측합니다.

연예계도 유사한 기술을 사용하는데 뒤처지지 않는다. Netflix, YouTube 및 대부분의 기타 온라인 엔터테인먼트 플랫폼은 예측 모델을 사용하여 사용자 피드에 권장 콘텐츠 세트를 표시합니다.

개인화된 콘텐츠 추천 시스템은 더 높은 사용자 참여율을 보장합니다. 매우 유사하게, 전자 상거래, 은행 및 투자 솔루션은 사용자 거래 데이터를 사용하여 구매 행동과 온라인 활동의 빈번한 패턴을 분석합니다.

특정 브랜드가 왜 정상에 올랐는지 또는 어떻게 계속 선두를 유지하고 있는지 궁금하다면 대답은 매우 간단합니다. 그들은 잠재적인 소비자 행동을 올바른 방식으로 이해하고 있습니다. 비즈니스의 거의 모든 대형 브랜드는 사용자 데이터를 사용하여 새 지점을 열고 수집된 인구 통계학적 사용자 데이터를 기반으로 새로운 메뉴와 정기 제안을 추진하고 있습니다.

스타벅스, 맥도날드, 코카콜라 – 당신은 이름을 짓고 그들의 성공에 대해 알고 있습니다. 오늘날 모든 비즈니스 결정은 맹목적인 가정이 아닌 데이터에 기반합니다.

비즈니스 관점에서 본 데이터 과학의 이점

비즈니스가 데이터 과학에 투자하고 작업 프로세스에 데이터 기반 절차를 추가하는 데 필요한 몇 가지 이점이 있습니다. 여기에서는 중소기업이 활용할 수 있는 3가지 중요하고 불가피한 이점을 언급했습니다.

마케팅 최적화를 위한 고객 행동 분석

고객이 다음에 무엇을 할 것인지 또는 다음에 취할 경향이 있는지 알 수 있는 기회가 있다면 어떨까요? 그들이 원하는 방식으로 물건을 전달할 수 있기 때문에 이것은 단지 미친 소리처럼 들립니다.

데이터 과학을 활용하면 모든 비즈니스에서 관점 분석을 수행하고 고객의 과거 및 현재 기록과 시도를 추적하고 이를 기반으로 미래 활동을 예측할 수 있습니다. 그리고 이것은 마침내 제안 및 기타 마케팅 또는 판매 최적화를 생성하는 기업에 도움이 될 것입니다.

이 모든 것 외에도 고객 행동 분석 자체는 제품 개발, 고객 만족도 향상 등과 같은 훨씬 더 많은 이점이 있습니다.

의사결정

비즈니스를 위한 자신 있는 결정 내리기

종종 마케터는 현명한 판단에 따라 결정을 내려야 하지만 그것이 비즈니스에 정말 도움이 될까요? 절대! 실수와 사실에 대한 중요한 분석을 기반으로 결정을 내려야 합니다.

따라서 비즈니스가 관련 없는 결정을 내리는 데 방해가 되지 않도록 하려면 올바른 의사 결정이 필요합니다. 그리고 이것은 비즈니스 데이터로 데이터 과학을 수행하여 수행할 수 있습니다.

어떤 결과를 초래할 수 있는지 예측

우리 대부분은 1929년, 1987년, 1990년, 2008년의 미국 주식 시장 폭락에 대해 알고 있습니다. 그러나 2008년의 마지막 폭락은 어떻습니까? 이전 연도의 연구를 기반으로 2008년의 결과를 예측하는 프로세스가 있다면 이 흑인 역사에서 2008년을 결코 볼 수 없을 것입니다.

이것이 데이터 과학이 비즈니스를 선불로 만들고 현금을 절약할 수 있는 방법입니다.

소규모 비즈니스를 위한 데이터 과학: 미래를 내다보는

모든 비즈니스는 기존 및 잠재적 사용자 및 고객 기반에서 상당한 양의 데이터를 마이닝합니다. 비즈니스에서 이미 수집할 수 있는 해당 데이터를 사용할 방법을 생각하고 있지 않다면 분명히 보물 상자를 놓치고 있는 것입니다.

이 귀중한 사용자 데이터를 활용하고 분석하면 고객 경험을 크게 향상시킬 수 있습니다.

소규모 비즈니스를 위해 데이터 과학을 구현했는지 그리고 비즈니스에서 어떻게 수행되었는지 알려주십시오. 그리고 지금 시작할 계획이라면 결과를 공유하는 것을 잊지 마십시오.