Как наука о данных стимулирует рост и улучшает качество обслуживания клиентов в сфере финансовых услуг и розничной торговли

Бизнес любит науку о данных. Они используют ее вместе с аналитикой, чтобы понимать поведение клиентов и принимать решения в режиме реального времени. Это позволяет достичь лучших, более целенаправленных результатов.

Предприятия также могут использовать науку о данных для обращения вспять негативных тенденций. Например, розничные торговцы и компании финансовых услуг могут использовать науку о данных при решении проблем банкротства, увольнений или неминуемого закрытия. Данные могут подсказать наилучшие варианты действий.

Науки о данных работают так хорошо, отчасти потому, что они уменьшают человеческие ошибки. Многие современные предприятия сотрудничают в разных часовых поясах, с большим количеством сотрудников и многогранными операциями. Эти сложные структуры могут привести к потере времени и бесчисленным ошибкам.

Компании, которые обычно сталкиваются с такими проблемами, находятся в секторах розничной торговли и финансовых услуг, и сложности, с которыми они сталкиваются, растут. Как и конкуренция. Все это заставляет организации использовать все доступные каналы — от физических локаций до онлайн- и мобильных — для увеличения узнаваемости бренда и оптимизации клиентского опыта.

Научитесь анализировать данные и принимать более обоснованные бизнес-решения с программой Data Science. Нажмите, чтобы зарегистрироваться сейчас!

Как компании используют науку о данных

Компании используют науку о данных и аналитику несколькими способами.

1. Предоставление персонализированных услуг

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

2. Предоставление рекомендаций по продуктам

Бизнесу электронной коммерции необходимо стимулировать продажи. Они используют науку о данных для сбора информации о том, что ищут их клиенты. Затем они помещают клиентов в разные сегменты в зависимости от их потребностей. Собранные ими сведения позволяют 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 него нет времени или денег на создание команды по обслуживанию клиентов. Поэтому он внедряет робота-консультанта, который использует алгоритмы, основанные на истории инвестиций клиента, профиле риска и моделях покупок. Затем владелец использует робота-консультанта, чтобы помочь клиентам принимать решения, предлагая продукты или представляя сравнения с другими.

4. Оптимизация клиентских счетов

Маркетинговой команде в стартапе необходимо оптимизировать процесс работы со счетами клиентов. Директор команды использует для этого науку о данных. Она автоматизирует задачи по счетам клиентов и выявляет бизнес-возможности. Данные берутся из привычек клиентов в отношении расходов и сбережений, профилей рисков и доступных средств. Инсайты на основе данных о счетах клиентов помогают компаниям анализировать тенденции, чтобы получить целостное понимание.

5. Внедрение интеллектуальных чат-ботов

Ведущая технологическая компания хочет 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 качественные лиды. Со временем чат-бот становится более умным, так же, как мы становимся умнее, собирая больше информации. Чат-бот собирает данные о поведении клиентов и разрабатывает более релевантные ответы на вопросы пользователей. Он также проводит клиентов по процессам и предоставляет ценную информацию о покупках.

Как наука о данных позволяет компаниям управлять рисками и оптимизировать бизнес-результаты

Давайте рассмотрим некоторые сценарии, в которых наука о данных позволяет добиться лучших бизнес-результатов.

1. Раннее предупреждение и прогнозирование

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, чтобы гарантировать запуск продукта с минимальными проблемами.

2. Прогнозирование просрочки по кредиту

Компания, предоставляющая финансовые услуги, испытывает трудности с выявлением и распределением просроченных заемщиков по категориям. Для этого они используют науку о данных. Анализ помогает им улучшить политику взыскания и увеличить своевременные платежи.

3. Определите клиентов из группы риска

Финансовой компании необходимо быстро выявлять клиентов, которые могут не выполнить свои долговые обязательства. Компания использует науку о данных для разработки новых стратегий по внедрению методов распознавания образов, которые снижают риск. Затем компания выявляет рискованных клиентов с большей частотой и сокращает просрочки.

4. Распознавание финансовых преступлений

Компания финансовых услуг хочет ограничить мошенничество, финансирование террористической деятельности и отмывание денег. Они используют геопространственные, транзакционные и данные черного списка для обнаружения и реагирования на подозрительные транзакции. В конечном итоге они лучше оснащены для обнаружения мошенничества, терроризма и попыток 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. Автоматизированная торговля

Биржевой маклер хочет автоматизировать часть своей работы. Он использует науку о данных для инициирования алгоритмической торговли. Биржевой маклер использует эту алгоритмическую торговлю, основанную на принципах глубокого обучения, географического позиционирования и высокоэффективных вычислений. Это снижает нагрузку на брокера и позволяет ему двигаться быстрее конкурентов.

2. Мгновенная оценка риска

Менеджер по работе с клиентами хочет оценить кредитный риск клиента в режиме реального времени. Для этого она использует науку о данных. Она автоматизирует принятие решений, используя данные клиентов, 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 она получает. Она использует науку о данных, которая позволяет анализировать данные из разных каналов. Анализ определяет причину проблемы и позволяет ей быстрее реагировать на клиентов. Количество недовольных клиентов значительно уменьшается.

Что это значит для карьеры в области науки о данных

Спрос на специалистов по науке о данных резко растет, поскольку глобальные финансовые услуги и розничные компании хотят использовать его для повышения эффективности, снижения затрат и опережения конкурентов. Отчет, опубликованный Indeed.com, показывает рост спроса на специалистов по данным на 29 процентов в годовом исчислении. Он также показывает, что спрос увеличился 344 процента с 2013 года.

В том же отчете также говорится, что, хотя спрос на специалистов в области науки о данных стремительно растет, число соискателей, обладающих навыками в этой области, растет всего на 14 процентов.

Эксперты сходятся во мнении, что повышение квалификации сотрудников является ключом к преодолению нехватки талантов. В чем проблема? Многие из доступных курсов повышения квалификации не обладают гибкостью, чтобы подстроиться под графики занятых специалистов.

Вот почему Simplilearn совместно разработала наши курсы по науке о данных. Это позволяет студентам повышать квалификацию в любом месте, в любое время и в своем собственном темпе. Также посетите наш Caltech Data Science Bootcamp, чтобы извлечь выгоду из навыков.

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