За секунду Google обрабатывает более 99 тыс. поисковых запросов, а в Instagram загружается от тысячи фото — объём данных в интернете растёт с космической скоростью. Данные везде, и это ресурс для бизнеса и маркетинга. Data science обрабатывает, анализирует данные и отвечает на вопросы бизнеса в ритейле, в промышленности, в банкинге и других сферах.
Направление появилась в 70-х годах прошлого века и изучало жизненный цикл данных. В 2010-х компьютеры научилась обрабатывать огромные объёмы информации. Тогда значение науки о данных возросло, дисциплину начали включать в программы мировых университетов.
Сейчас дата сайенс — помощник бизнеса и двигатель инноваций. В статье разберём, что такое Data science, как применяют науку о данных в бизнесе и маркетинге.
Что такое Data Science
Data science — это область знаний, которая изучает и анализирует данные, ищет закономерности для принятия решений на практике. Наука о данных — не совсем наука. Данные — не предмет Data science, а ресурс для получения знаний с методами из других дисциплин: бизнес-аналитики, математики, статистики, программирования, стратегического планирования, системного анализа. Дата сайенс тесно связана с понятиями искусственного интеллекта (AI), машинного обучения (Machine Learning), Big Data и Deep Learning.
Карьера и личный бренд Как состояться в медицине, науке и в бизнесе
Data Science и технологии для работы с данными
Данные Data science получает из интернета, со смартфонов и умных устройств, от специальных датчиков. Другие источники — корпоративные логи, архивы, истории транзакций. Инструменты для data scientists — программное обеспечение, которое обрабатывает, структурирует, анализирует данные и визуализирует их в понятном для конечного пользователя формате.
Дата сайнс смотрит в будущее — строит прогнозы на основе данных. Предсказывает спрос на товары, поведение пользователей в приложении, развитие болезни пациента клиники, прогнозирует климатические катастрофы и другие события.
Как работает Data Science
Data science обрабатывает данные для анализа: организует, агрегирует и оформляет их для непрофессиональных пользователей. Дата сайентист извлекает информацию из массивов обработанных данных, чтобы найти закономерности, построить гипотезы и смоделировать картину будущего.
Как работает Data science по этапам:
| Проблематика | Постановка цели и проблемы, которую нужно решить. Какой ответ хотим получить от данных? |
| Сбор и обработка данных | Поиск и извлечение необработанных данных в доступных источниках. |
| Подготовка данных | Хранение и очистка данных. Убираются пустые поля из баз данных и нерелевантная информация. Необработанные данные преображают в форму, которую возможно анализировать дальше. |
| Обработка данных и моделирование | Разбивка по кластерам, моделирование и классификация, поиск закономерностей. Выявляется, что происходило в прошлом (описательная аналитика) и какой вариант развития событий в будущем (предикативная аналитика). Методы статистики, интеллектуального анализа и машинного обучения «заглядывают» в будущее. На этом этапе применяют предписывающую аналитику — моделирование «что, если» и «если…, то что». |
| Анализ данных | Используют регрессию, поисковый, подтверждающий, предикативный, подтверждающий качественный и другие виды анализа. |
| Оформление данных | Данные показывают конечному пользователю в виде отчётов и визуализации: диаграмм, графиков так далее. |
| Принятие решений | На основе данных принимаются решения по бизнес-проблеме. |
Зачем Data Science бизнесу
Data science отвечает на конкретные вопросы бизнеса — проверяет гипотезы и идеи. Наука о данных:
23 Психологические Уловки, которые всегда Работают
- учитывает объём информации, который не способен обработать для принятия решений человек;
- исключает субъективное мнение в принятии решений.
Беспристрастный ответ на бизнес-вопрос — защита от ошибок и заблуждений. С дата сайнс главное — не авторитет руководителя, а факты.
Data science для бизнеса также:
- Изучение целевой аудитории. Компания, которая знает клиента на отлично, предлагает правильные продукты и обгоняет конкурентов.
- Прогнозирование трендов — инсайты для новых сервисов и продуктов.
Как используют науку о данных в бизнесе
Промышленность
Data science прогнозирует спрос и отвечает на вопрос, как оптимизировать цепочки поставок. Снижает риски избытка товара при низком спросе и недостатка при больших заказах. На основе данных производство эффективно распределяет ресурсы, контролирует расходы и доходы, находит уязвимые места — причины брака. Предиктивная аналитика покажет, когда оборудование выйдет из строя из-за изнашивания деталей и укажет, когда провести ремонт, чтобы этого не допустить.
Логистика и транспорт
Оптимизация цепочек поставок: сокращение времени доставки, поиск оптимальных маршрутов и снижение расходов на эксплуатацию. Как в промышленности, изучение данных прогнозирует спрос на услуги транспортных компаний. С Data science оптимизируют пространства складов и снижают риски ошибок хранения и перемещения товаров.
В транспорте Data science предсказывает объём пассажиропотоков, загрузку транспортных средств и обеспечивает безопасность — предугадывает поломки и аварии.
Пример. Компания РЖД для прогноза опасных отказов объектов железнодорожного пути внедрила технологии Data science. Алгоритмы моделируют ситуации с более 50 факторами, оценивают состояние путей, техническое состояние составов и указывают на области для срочного ремонта, чтобы избежать аварий и крушения поезда.
Ритейл
В розничной торговле Data science обеспечивает:
- прогноз спроса на группы товаров;
- контроль за акциями — определяет, когда их стоит проводить;
- изучение трендов и потребностей аудитории по данным соцсетей и информации о конкурентах;
- индивидуальные предложения: какой товар предложить как альтернативу или для допродажи;
- прогноз цен.
Сотовые операторы
Телеком ставит задачу для Data science по персонализации сервисов и продуктов. Данные подсвечивают, что важно для клиента, как оптимизировать пакеты услуг. Также сотовые операторы на основе данных определяют, где лучше размещать салоны связи и сотовые вышки.
В компаниях из сфер телекоммуникаций работают собственные отделы Data science, которые создают цифровые решения не только для внутренних потребностей бизнеса.
Пример. Оператор МТС предлагает клиентам сервис для развития туристического потенциала, который анализирует 5000+ метрик для сегментации аудитории.
Банкинг
В банках data scientists исследуют данные для определения кредитного потенциала клиентов. Непогашенные вовремя кредиты — риски для банков. Data science прогнозирует, как поведёт себя клиент в зависимости от ситуации на рынке, оценивает надёжность заёмщика. С данными банки персонализируют сервисы. Алгоритмы определяют интересы пользователя по действиям и предлагают услуги, которые клиент сам и не искал.
Важная задача для Data science — поиск действий мошенников. При операциях на большую сумму система может приостановить транзакцию и попросить подтверждение от клиента. Под подозрение попадут нетипичные покупки, несколько учётных записей с похожими данными.
Недвижимость
В этой сфере изучение данных не ограничивается предложением подходящих вариантов недвижимости покупателю. Data science анализирует документацию объектов: зданий, земельных участков. Данные прогнозируют спрос на недвижимость, цену на заданной территории, а инвесторы решают, в какие объекты стоит вкладываться. Также данные ускоряют поиск жилья для аренды в сервисах.
Пример: Airbnb анализирует информацию от пользователей: варианты, которые те просматривали и какие в итоге выбрали. Data science прогнозирует вероятность бронирования в определённых районах города.
Карта с данными вероятности бронирования в Сан-Франциско по данным Airbnb
Как используют науку о данных в маркетинге
Оптимизация площадок
Data science покажет, как пользователи ведут себя на интернет-площадках: на сайтах, в приложениях и в соцсетях. На основе данных компания понимает, как упростить процесс покупки, какие элементы добавить, чтобы продукт стал привлекательнее для клиента. Какие функции использовать, чтобы улучшить сервис. Дата сайенс указывает на удачный и неэффективный контент на ресурсах компании: какие материалы дочитывают до конца, а какие пролистывают.
Изучение аудитории и персонализация
Наука о данных детально изучает клиентов: интересы, предпочтительные каналы коммуникации, поведение на интернет-ресурсах и офлайн. Знания об аудитории усиливают персонализацию предложений: компания знает, где клиент лучше реагирует на рекламу, на какие объявления реагирует, как организовать кросс-продажи и допродажи.
С Data science маркетологи детально сегментируют аудиторию по десяткам параметров, чтобы прицельно работать с каждой группой. Например, предлагать товар, когда это актуально. Если знать, когда после покупки у клиента заканчивается продукт (корм для животного, бытовая химия, охлаждающая жидкость для автомобиля и так далее), то реклама продукта в нужный момент — шанс на успех.
Аналитика
C Data science маркетинг получает real-time аналитику и быстро адаптируется к новой ситуации — меняет стратегию. Ускоряется планирование будущих кампаний. Прогнозы на основе данных ответят, как будет происходить ценообразование и какую цену выбрать для сохранения и увеличения объёма продаж.
Оптимизация бюджета
Точная аналитика и предсказуемость поведения потребителей экономит деньги компании. Реклама эффективно отрабатывает бюджет — показывается вовремя и на нужной площадке. С Data science маркетологи знают, какой контент интересен аудитории, и не тратят ресурсы на создание ненужного. Всегда есть данные для прогноза будущих кампаний и оптимизации текущих.
Лояльность и удержание клиентов
Привлечение нового клиента стоит дороже, чем сохранение действующего. Data science укажет на момент, когда клиент теряет активность или прекращает общаться с компанией. Когда компания знает жизненный цикл клиента, то вовремя отправляет персонализированные предложения или полезный контент для удержания.
Резюме
Data science изучает данные, отвечает на вопросы бизнеса и маркетинга для проверки гипотез, теста идей, запуска новых продуктов и сервисов.
В бизнесе Data science — инструмент для объективного принятия решений вместо интуитивных действий или субъективного опыта. Наука о данных анализирует информацию об аудитории для создания новых сервисов и продуктов. В маркетинге дата сайнс — это оптимизация площадок и бюджетов, персонализация предложений, инструмент для аналитики.
Data scientists работают в промышленности, в логистике, в банкинге, в телекоме и других областях, где возможно собирать и анализировать данные, а потом применять их для бизнес-целей.
Источник: altcraft.com
Data Science – наука о будущем: как использовать в бизнесе
Ежедневно население планеты генерирует 2,5 квинтиллиона байт данных. Количество информации увеличивается с каждым кликом, каждым переходом на страницу, с каждым принятым решением пользователей на просторах глобального интернета. За секунду Google вынужден обработать 99 000 запросов в поисковой строке.
В современном мире потоки информации настолько обширны, что даже теоретически не подвластны ручной обработке, в то время как ценность их в крайне значительной степени велика. В мире бизнеса, в маркетинговой среде в частности, систематизация и анализ данных очень востребованы. Этим и занимается Data Science – наука, позволяющая сделать данные полезными.
Как появилась Data Science
DS – дисциплина на стыке математики, статистики, машинного обучения и системного анализа. Она объединяет все этапы работы со сверхбольшими объемами информации для получения практических рекомендаций в различных отраслях.
Зарождение науки принято относить к 1966 году, когда начал свою работу Комитет по данным для науки и техники (CODATA). Тогда объемы данных еще поддавались ручной оценке и теоретическому прогнозированию. В 1970-х в обиходе закрепился термин Data Science (его ввел датский ученый Петер Наур). Первоначально Data Science изучала жизненный цикл данных, а со временем приобрела значительную широту и гибкость.
В 2010 годах благодаря развитию техники и интернета зафиксирован экспоненциальный рост объемов данных. Компьютеры научились обрабатывать массивы информации до желаемого результата, data scientist начали обучать в институтах, а наука о данных стала верным помощником бизнесу и маркетологам.
Тесным образом Data Science соприкасается с понятиями машинного обучения, искусственного интеллекта, Big Data и Deep Learning.
Данные, которыми оперирует, Data Science добывает из интернета, с мобильных устройств и прочих гаджетов. В дело идут архивы данных и истории транзакций. Хотя понятия Big Data и Data Science созвучны, в их основе принципиально разные алгоритмы. Аналитика призвана развенчивать загадки прошлого, а наука в буквальном смысле смотрит в будущее, делая возможным построить математические модели, предугадывающие завтрашние тенденции.
Комьюнити теперь в Телеграм
Подпишитесь и будьте в курсе последних IT-новостей
Как это работает и чем пригодится бизнесу
Для работы с огромными массивами информации дата-сайентисты владеют широким инструментарием: используют модели статистического моделирования, подключают различные базы данных, пишут специальное ПО под свои задачи. Они прибегают к достижениям AL и Learning machine, нейросетям, для агрегирования информации, обработки, хранения и прогнозирования.
В таблице по шагам представлено, как работает Data Science.
Преимущества Data Science для бизнеса кроются в том что:
- во-первых, исключаются субъективные суждения, оцениваются только факты;
- во-вторых, наука оперирует такими массивами информации, которые ни при каких условиях не сможет обработать человек.
Таким образом, на основе фактической информации, машинным образом обработанной и выверенной, получаются точные рекомендации бизнесу для принятия управленческих решений.
Как показывает практика, современные компании, независимо от размера, повсеместно используют Data Science. Бизнес понимает, что неструктурированная информация не обладает полезностью, в то время как в агрегированном виде она способствует решению конкретных бизнес-проблем: от изучения целевой аудитории до прогнозирования трендов.
Примеры практического применения Data Science в различных сферах бизнеса
Вот примеры лишь нескольких отраслей экономики, где успешно применяется Data Science:
Промышленность
С помощью прогнозирования спроса оптимизируются объемы производства и цепочки поставок. Снижаются риски дефицита или профицита выпущенной продукции. Происходит оптимизация ресурсов, выравниваются денежные потоки и анализируются причины брака. Аналитика учитывает износ оборудования и напоминает о приближающемся ремонте.
Транспорт и логистика
С помощью Data Science происходит упорядочивание цепочек поставок, оптимизация пассажиро- и грузопотоков. Компании анализируют оптимальные маршруты доставки и минимизируют свои затраты в части логистики. Как и в производстве, наука способна предугадывать поломки транспортных средств и вовремя сигнализировать о ремонте. Например, РЖД внедрила в свою работу Data Science, чтобы мониторить состояние железнодорожных путей и вагонных составов. Анализируется более чем 50 факторов, позволяющих убедиться в исправности линии, чтобы не допустить аварий и катастроф.
Розничная торговля
Прибыль в торговле напрямую зависит от спроса. Ведущие компании применяют множественные алгоритмы для прогнозирования спроса, цен и поведения потребителей в зависимости от внешних факторов. Наука подскажет, когда лучше проводить акции и распродажи, какие группы товаров выделить, кому и когда отправить персональное предложение.
Услуги сотовых операторов
Персонализация продуктов и сервисов – задача, которую ставят сотовые операторы перед Data Science. Умные алгоритмы проанализируют поведение клиента и определят наиболее выгодное предложение для него. Так формируются пакетные предложения. Салоны связи и сотовые вышки также размещаются не наобум, а с опорой на данные.
Компания МТС использует Data Science для продвижения сервиса по развитию туризма. Он учитывает более 5000 характеристик, чтобы построить сегменты аудитории.
Банковский бизнес
С одной стороны, Data Science в банковской среде работает схоже с мобильными операторами: отслеживает действия клиентов, определяет потребности и направляет персонализированные банковские предложения. С другой стороны, незаменим ее вклад в оценку платежеспособности заемщиков.
Система оценит кредитный потенциал и финансовую устойчивость просителя и подсветит все риски, связанные с ним. Учитывается кредитная история и наличие сбережений. Во многих банках предварительное решение выносится даже без участия человека: при наличии серьезных рисков невозврата кредитных средств заявка автоматически отклоняется. Что важно: Data Science прекрасно зарекомендовала себя в сфере безопасности. При наличии подозрительных действий – больших транзакций, нетипичных покупок – система приостановит действие и запросит дополнительное подтверждение от клиента.
Недвижимость
Помимо формирования персональных предложений покупателям, Data Science в сфере недвижимости выполняет ряд важных функций. Алгоритмы задействуют кадастровые данные объектов, прогнозируют спрос, владеют ценообразованием. С этой информацией инвесторам легче принимать решения о вложении денег. Airbnb с помощью Data Science агрегирует информацию о действиях пользователей относительно рынка аренды жилья. Система сравнивает просмотренные и выбранные варианты и прогнозирует вероятность бронирования.
Так выглядит Сан-Франциско по данным Airbnb
А что в маркетинге?
Ниже приведены основные направления работы Data Science в маркетинге.
Data Science проанализирует пользовательскую активность на разных площадках: в соцсетях, приложении, на сайте. Таким образом обозначится наиболее эффективный канал взаимодействия с клиентами и подсветятся проблемные места других площадок. Эти знания можно использовать для того, чтобы улучшить сервис: где-то что-то упростить, где-то – добавить.
Бизнесу крайне важно знать, кто его клиент. Необходимо выделить свою целевую аудиторию, изучить ее и сегментировать. Data Science накапливает данные обо всех шагах пользователей, в дальнейшем систематизирует ее и выделяет характерные черты поведения той или иной группы. На основании такого анализа строится персонализация, открываются дополнительные возможности для кросс-продаж и допродаж.
В маркетинге важно идти «в ногу со временем». С Data Science информация поступает специалистам в режиме реального времени. Это позволяет корректировать маркетинговые кампании и успешно адаптироваться к изменениям рынка.
Все описанное выше приводит к тому, что более рационально расходуется маркетинговый бюджет: задействуются эффективные площадки, таргетированная реклама показывается нужным людям в нужное время. Акции, распродажи и спецпредложения формируются в наиболее подходящий момент с учетом динамики рынка.
В результате точных, аналитически подкрепленных действий бизнес получает лояльных клиентов. Его рассылки осуществляются вовремя, не надоедают и не раздражают адресатов. Контент интересен читателям, общение происходит в наиболее удобном формате. Всегда помните о том, что удержание текущих клиентов обходится дешевле, чем привлечение новых. Впрочем, Data Science поможет и в том, и в другом вопросе.
Заключение
За сравнительно небольшое время своего существования Data Science прочно укрепилась на лидирующих позициях в числе помощников бизнесу. Сфера применения обширна: на производстве, в логистике, в банках и страховых, в здравоохранении, в недвижимости и в маркетинге – везде полезно использовать Data Science.
Алгоритмы отвечают на вопросы о будущем, тревожащие бизнес: о спросе, ценах и наиболее вероятных действиях клиентов. При этом оценка носит объективный характер, а информация, на основании которой появляются рекомендации, настолько широка, что ее не под силу обработать живому человеку. Количество переменных, которые используются в анализе, свидетельствует о высокой точности и практической ценности результатов. Вот, пожалуй, все, что нужно знать о Data Science – дисциплине, которая делает сверхмассивы разрозненной информации полезными.
Источник: timeweb.com
Как использовать Data Science в маркетинге и бизнесе
За секунду Google обрабатывает более 99 тыс. поисковых запросов, а в Instagram загружается от тысячи фото — объём данных в интернете растёт с космической скоростью. Данные везде, и это ресурс для бизнеса и маркетинга. Data science обрабатывает, анализирует данные и отвечает на вопросы бизнеса в ритейле, в промышленности, в банкинге и других сферах.
Направление появилась в 70-х годах прошлого века и изучало жизненный цикл данных. В 2010-х компьютеры научилась обрабатывать огромные объёмы информации. Тогда значение науки о данных возросло, дисциплину начали включать в программы мировых университетов.
Сейчас дата сайенс — помощник бизнеса и двигатель инноваций. В статье разберём, что такое Data science, как применяют науку о данных в бизнесе и маркетинге.
Что такое Data Science
Data science — это область знаний, которая изучает и анализирует данные, ищет закономерности для принятия решений на практике. Наука о данных — не совсем наука. Данные — не предмет Data science, а ресурс для получения знаний с методами из других дисциплин: бизнес-аналитики, математики, статистики, программирования, стратегического планирования, системного анализа. Дата сайенс тесно связана с понятиями искусственного интеллекта (AI), машинного обучения (Machine Learning), Big Data и Deep Learning.
Data Science и технологии для работы с данными
Данные Data science получает из интернета, со смартфонов и умных устройств, от специальных датчиков. Другие источники — корпоративные логи, архивы, истории транзакций. Инструменты для data scientists — программное обеспечение, которое обрабатывает, структурирует, анализирует данные и визуализирует их в понятном для конечного пользователя формате.
Дата сайнс смотрит в будущее — строит прогнозы на основе данных. Предсказывает спрос на товары, поведение пользователей в приложении, развитие болезни пациента клиники, прогнозирует климатические катастрофы и другие события.
Как работает Data Science
Data science обрабатывает данные для анализа: организует, агрегирует и оформляет их для непрофессиональных пользователей. Дата сайентист извлекает информацию из массивов обработанных данных, чтобы найти закономерности, построить гипотезы и смоделировать картину будущего.
Как работает Data science по этапам:
Постановка цели и проблемы, которую нужно решить. Какой ответ хотим получить от данных?
Сбор и обработка данных
Поиск и извлечение необработанных данных в доступных источниках.
Хранение и очистка данных. Убираются пустые поля из баз данных и нерелевантная информация. Необработанные данные преображают в форму, которую возможно анализировать дальше.
Обработка данных и моделирование
Разбивка по кластерам, моделирование и классификация, поиск закономерностей. Выявляется, что происходило в прошлом (описательная аналитика) и какой вариант развития событий в будущем (предикативная аналитика). Методы статистики, интеллектуального анализа и машинного обучения «заглядывают» в будущее. На этом этапе применяют предписывающую аналитику — моделирование «что, если» и «если…, то что».
Используют регрессию, поисковый, подтверждающий, предикативный, подтверждающий качественный и другие виды анализа.
Данные показывают конечному пользователю в виде отчётов и визуализации: диаграмм, графиков так далее.
На основе данных принимаются решения по бизнес-проблеме.
Зачем Data Science бизнесу
Data science отвечает на конкретные вопросы бизнеса — проверяет гипотезы и идеи. Наука о данных:
- учитывает объём информации, который не способен обработать для принятия решений человек;
- исключает субъективное мнение в принятии решений.
Беспристрастный ответ на бизнес-вопрос — защита от ошибок и заблуждений. С дата сайнс главное — не авторитет руководителя, а факты.
Data science для бизнеса также:
- Изучение целевой аудитории. Компания, которая знает клиента на отлично, предлагает правильные продукты и обгоняет конкурентов.
- Прогнозирование трендов — инсайты для новых сервисов и продуктов.
Как используют науку о данных в бизнесе
Промышленность
Data science прогнозирует спрос и отвечает на вопрос, как оптимизировать цепочки поставок. Снижает риски избытка товара при низком спросе и недостатка при больших заказах. На основе данных производство эффективно распределяет ресурсы, контролирует расходы и доходы, находит уязвимые места — причины брака. Предиктивная аналитика покажет, когда оборудование выйдет из строя из-за изнашивания деталей и укажет, когда провести ремонт, чтобы этого не допустить.
Логистика и транспорт
Оптимизация цепочек поставок: сокращение времени доставки, поиск оптимальных маршрутов и снижение расходов на эксплуатацию. Как в промышленности, изучение данных прогнозирует спрос на услуги транспортных компаний. С Data science оптимизируют пространства складов и снижают риски ошибок хранения и перемещения товаров.
В транспорте Data science предсказывает объём пассажиропотоков, загрузку транспортных средств и обеспечивает безопасность — предугадывает поломки и аварии.
Пример. Компания РЖД для прогноза опасных отказов объектов железнодорожного пути внедрила технологии Data science. Алгоритмы моделируют ситуации с более 50 факторами, оценивают состояние путей, техническое состояние составов и указывают на области для срочного ремонта, чтобы избежать аварий и крушения поезда.
В розничной торговле Data science обеспечивает:
- прогноз спроса на группы товаров;
- контроль за акциями — определяет, когда их стоит проводить;
- изучение трендов и потребностей аудитории по данным соцсетей и информации о конкурентах;
- индивидуальные предложения: какой товар предложить как альтернативу или для допродажи;
- прогноз цен.
Телеком ставит задачу для Data science по персонализации сервисов и продуктов. Данные подсвечивают, что важно для клиента, как оптимизировать пакеты услуг. Также сотовые операторы на основе данных определяют, где лучше размещать салоны связи и сотовые вышки.
В компаниях из сфер телекоммуникаций работают собственные отделы Data science, которые создают цифровые решения не только для внутренних потребностей бизнеса. Пример. Оператор МТС предлагает клиентам сервис для развития туристического потенциала, который анализирует 5000+ метрик для сегментации аудитории.
В банках data scientists исследуют данные для определения кредитного потенциала клиентов. Непогашенные вовремя кредиты — риски для банков. Data science прогнозирует, как поведёт себя клиент в зависимости от ситуации на рынке, оценивает надёжность заёмщика. С данными банки персонализируют сервисы. Алгоритмы определяют интересы пользователя по действиям и предлагают услуги, которые клиент сам и не искал.
Важная задача для Data science — поиск действий мошенников. При операциях на большую сумму система может приостановить транзакцию и попросить подтверждение от клиента. Под подозрение попадут нетипичные покупки, несколько учётных записей с похожими данными.
В этой сфере изучение данных не ограничивается предложением подходящих вариантов недвижимости покупателю. Data science анализирует документацию объектов: зданий, земельных участков. Данные прогнозируют спрос на недвижимость, цену на заданной территории, а инвесторы решают, в какие объекты стоит вкладываться.
Данные ускоряют поиск жилья для аренды в сервисах. Пример. Airbnb анализирует информацию от пользователей: варианты, которые те просматривали и какие в итоге выбрали. Data science прогнозирует вероятность бронирования в определённых районах города.
Карта с данными вероятности бронирования в Сан-Франциско по данным Airbnb
Как используют науку о данных в маркетинге
Data science покажет, как пользователи ведут себя на интернет-площадках: на сайтах, в приложениях и в соцсетях. На основе данных компания понимает, как упростить процесс покупки, какие элементы добавить, чтобы продукт стал привлекательнее для клиента. Какие функции использовать, чтобы улучшить сервис. Дата сайенс указывает на удачный и неэффективный контент на ресурсах компании: какие материалы дочитывают до конца, а какие пролистывают.
Изучение аудитории и персонализация
Наука о данных детально изучает клиентов: интересы, предпочтительные каналы коммуникации, поведение на интернет-ресурсах и офлайн. Знания об аудитории усиливают персонализацию предложений: компания знает, где клиент лучше реагирует на рекламу, на какие объявления реагирует, как организовать кросс-продажи и допродажи.
С Data science маркетологи детально сегментируют аудиторию по десяткам параметров, чтобы прицельно работать с каждой группой. Например, предлагать товар, когда это актуально. Если знать, когда после покупки у клиента заканчивается продукт (корм для животного, бытовая химия, охлаждающая жидкость для автомобиля и так далее), то реклама продукта в нужный момент — шанс на успех.
C Data science маркетинг получает real-time аналитику и быстро адаптируется к новой ситуации — меняет стратегию. Ускоряется планирование будущих кампаний. Прогнозы на основе данных ответят, как будет происходить ценообразование и какую цену выбрать для сохранения и увеличения объёма продаж.
Точная аналитика и предсказуемость поведения потребителей экономит деньги компании. Реклама эффективно отрабатывает бюджет — показывается вовремя и на нужной площадке. С Data science маркетологи знают, какой контент интересен аудитории, и не тратят ресурсы на создание ненужного. Всегда есть данные для прогноза будущих кампаний и оптимизации текущих.
Лояльность и удержание клиентов
Привлечение нового клиента стоит дороже, чем сохранение действующего. Data science укажет на момент, когда клиент теряет активность или прекращает общаться с компанией. Когда компания знает жизненный цикл клиента, то вовремя отправляет персонализированные предложения или полезный контент для удержания.
Резюме
Data science изучает данные, отвечает на вопросы бизнеса и маркетинга для проверки гипотез, теста идей, запуска новых продуктов и сервисов.
В бизнесе Data science — инструмент для объективного принятия решений вместо интуитивных действий или субъективного опыта. Наука о данных анализирует информацию об аудитории для создания новых сервисов и продуктов. В маркетинге дата сайнс — это оптимизация площадок и бюджетов, персонализация предложений, инструмент для аналитики.
Data scientists работают в промышленности, в логистике, в банкинге, в телекоме и других областях, где возможно собирать и анализировать данные, а потом применять их для бизнес-целей.
Источник: www.sostav.ru
