Как наука о данных способствует росту и улучшению качества обслуживания клиентов в сфере FinServ и розничной торговли

Компании любят науку о данных. Они используют его вместе с аналитикой, чтобы понять поведение клиентов и помочь принимать решения в режиме реального времени. Это позволяет достичь лучших и более целенаправленных результатов.

Предприятия также могут использовать науку о данных, чтобы обратить вспять негативные тенденции. Например, розничные торговцы и компании, предоставляющие финансовые услуги, могут использовать науку о данных при борьбе с банкротством, увольнениями или неминуемым закрытием предприятий. Данные могут подсказать наилучшие варианты действий.

Наука о данных работает так хорошо отчасти потому, что уменьшает количество человеческих ошибок. Многие современные предприятия сотрудничают в разных часовых поясах, имеют большое количество сотрудников и осуществляют многогранную деятельность. Эти сложные структуры могут привести к напрасной трате времени и многочисленным ошибкам.

Компании, которые обычно сталкиваются с такими проблемами, работают в секторах розничной торговли и финансовых услуг, и сложности, с которыми они сталкиваются, растут. Как и конкуренция. Все это вынуждает организации использовать все доступные каналы — от физических местоположений до Интернета и мобильных устройств — для повышения узнаваемости бренда и оптимизации качества обслуживания клиентов.

Научитесь анализировать данные и принимать более обоснованные бизнес-решения с помощью программы Data Science. Нажмите, чтобы записаться прямо сейчас!

Как компании используют науку о данных

Существует несколько способов, с помощью которых компании применяют науку о данных и аналитику.

1. Предложение персонализированных услуг

Владельцу малого бизнеса нужно больше клиентов и сохранить тех, которые у него есть. Он использует науку о данных для сбора информации о своих клиентах. Сюда входят демографические данные, история покупок и поведение. Используя эти данные, владелец предлагает клиентам персонализированные рекламные акции. Клиенты хорошо реагируют на предложения, а владелец лучше понимает потребности своих клиентов. Возможность дать клиентам именно то, что они хотят, в конечном итоге повышает лояльность и удержание клиентов.

2. Предоставление рекомендаций по продукту

Бизнес электронной коммерции должен стимулировать продажи. Они используют науку о данных для сбора информации о том, что ищут их клиенты. Затем они распределяют клиентов по различным сегментам в зависимости от их потребностей. Собранная ими информация позволяет им предлагать индивидуальные рекомендации, что увеличивает возможности дополнительных и перекрестных продаж, что приводит к росту.

3. Использование роботов-советников.

Владелец малого бизнеса хочет помочь клиентам принимать более разумные решения о покупке, но у нее нет ни времени, ни денег на создание команды обслуживания клиентов. Поэтому она использует робота-консультанта, который использует алгоритмы, основанные на инвестиционной истории клиента, профиле риска и моделях покупок. Затем владелец использует робота-консультанта, чтобы помочь клиентам принимать решения, предлагая продукты или сравнивая их между собой.

4. Оптимизация учетных записей клиентов

Маркетинговой команде внутри стартап-компании необходимо оптимизировать процесс работы с аккаунтами клиентов. Для этого директор команды использует науку о данных. Он автоматизирует задачи по работе с клиентами и определяет возможности для бизнеса. Данные поступают из привычек клиентов в отношении расходов и сбережений, профилей рисков и доступных средств. Анализ учетных записей клиентов на основе данных помогает компаниям анализировать тенденции и получать целостное понимание.

5. Внедрение интеллектуальных чат-ботов

Ведущей технологической компании нужен более эффективный метод реагирования на запросы клиентов. Они используют науку о данных для разработки чат-ботов на базе искусственного интеллекта. Это не только удовлетворяет потребности клиентов, но и генерирует качественных потенциальных клиентов. Со временем чат-бот становится умнее, точно так же, как мы становимся умнее, собирая больше информации. Чат-бот собирает данные о поведении клиентов и готовит более релевантные ответы на вопросы пользователей. Он также знакомит клиентов с процессами и предоставляет ценную информацию о закупках.

Как наука о данных позволяет предприятиям управлять рисками и оптимизировать результаты бизнеса

Давайте углубимся в некоторые сценарии, в которых наука о данных обеспечивает лучшие результаты в бизнесе.

1. Прогноз раннего предупреждения

Бизнес беспокоится о проблемах после запуска продукта. Они используют науку о данных и аналитику для проведения анализа ответственности, который сообщает им, где и когда они могут столкнуться с проблемами. Затем компания меняет свою стратегию, чтобы снизить риски и обеспечить запуск продукта с минимальными проблемами.

2. Прогнозирование просрочки по кредиту

У компании, предоставляющей финансовые услуги, возникают проблемы с выявлением и распределением просроченных заемщиков по категориям. Для этого они используют науку о данных. Анализ помогает им улучшить политику сбора платежей и увеличить своевременные выплаты.

3. Выявите клиентов из группы риска

Финансовой компании необходимо быстро выявить клиентов, которые могут не выполнить свои долговые обязательства. Компания использует науку о данных для разработки новых стратегий и внедрения методов распознавания образов, которые снижают риск. Затем компания чаще выявляет рискованных клиентов и сокращает просрочки.

4. Признание финансовых преступлений

Компания, предоставляющая финансовые услуги, хочет ограничить мошенничество, финансирование террористической деятельности и отмывание денег. Они используют геопространственные данные, данные о транзакциях и данные из черных списков для обнаружения подозрительных транзакций и реагирования на них. В конце концов, они лучше подготовлены к выявлению случаев мошенничества, терроризма и отмывания денег.

Готовитесь к карьере в области науки о данных? Попробуйте ответить на эти вопросы практического теста по науке о данных и оцените свой уровень подготовки.

Использование науки о данных для автоматизации бизнес-процессов

1. Автоматическая торговля

Биржевой брокер хочет автоматизировать часть своей работы. Он использует науку о данных, чтобы начать алгоритмическую торговлю. Биржевой брокер использует алгоритмическую торговлю, основанную на принципах глубокого обучения, географического позиционирования и высокоэффективных вычислений. Это снижает нагрузку на брокера и позволяет ему действовать быстрее, чем конкуренты.

2. Мгновенная оценка рисков

Менеджер по работе с клиентами хочет оценить кредитный риск клиента в режиме реального времени. Для этого она использует науку о данных. Он автоматизирует принятие решений, используя данные о клиентах, такие как записи транзакций, опыт работы, адреса, предыдущие сообщения, кредитную историю и возраст.

3. Оптимизированное управление жалобами

Представитель службы поддержки клиентов хочет определить наиболее распространенные жалобы, которые он получает. Она использует науку о данных, которая позволяет анализировать данные из различных каналов. Анализ выявляет причину проблемы и позволяет быстрее реагировать на запросы клиентов. Количество недовольных клиентов значительно снижается.

Что это значит для карьеры в области науки о данных

Спрос на специалистов в области обработки данных резко растет, поскольку глобальные финансовые услуги и розничные компании хотят использовать их для повышения эффективности, снижения затрат и опережения конкурентов. Отчет, опубликованный Indeed.com, показывает рост спроса на специалистов по обработке данных на 29 процентов по сравнению с прошлым годом. Это также показывает, что спрос увеличился. 344 процента с 2013 года.

В том же отчете также показано, что, хотя спрос на специалистов в области обработки данных растет, доля соискателей работы с навыками работы с данными растет только на 14 процентов.

Эксперты сходятся во мнении, что повышение квалификации сотрудников является ключом к преодолению нехватки талантов. Проблема? Многим доступным курсам повышения квалификации не хватает гибкости, чтобы приспособиться к графикам занятых специалистов.

Вот почему Simplilearn совместно разработала наши курсы по науке о данных. Это позволяет студентам повышать квалификацию где угодно, в любое время и в удобном для них темпе. Также посетите наш учебный курс по науке о данных Калифорнийского технологического института, чтобы закрепить полученные навыки.

Курс Simplilearn по искусственному интеллекту и наукам о данных также обеспечивает лучшее в своем классе обучение, которое делает повышение квалификации увлекательным и легким. Он охватывает лучшие среды программирования и визуализации данных, такие как Spark Hadoop, Python, R и Tableau.