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¿Puede la ciencia de datos impulsar su negocio?


El 35% de los ingresos de Amazon proviene de su motor de recomendaciones, según un informe de McKinsey. Netflix ahorra alrededor de mil millones de dólares al año gracias a la personalización y las recomendaciones. Los ingresos publicitarios de Google ascendieron a alrededor de USD 135 mil millones en 2019. Todas estas instancias tienen un denominador común: la ciencia de datos. Las empresas están utilizando su activo más valioso: los datos, y están empleando la ciencia de datos para vencer a sus competidores por una milla.

Desde tomar mejores decisiones, definir objetivos, identificar oportunidades y clasificar el público objetivo hasta elegir el talento adecuado, la ciencia de datos ofrece un valor inmenso a las empresas. Veamos cómo las empresas obtienen información específica de la industria utilizando la ciencia de datos:

GANANCIAS DE LA INDUSTRIA MANUFACTURERA DE LA CIENCIA DE DATOS

La ciencia de datos está creando una fabricación basada en conocimientos. La convincente historia de ciencia de datos de Ford indica cómo los fabricantes aprovechan los datos. Desde conexiones inalámbricas hasta sensores en el vehículo, Ford está aprovechando los avances para obtener información sobre el comportamiento del conductor y mejorar los tiempos de producción.

Los fabricantes usan datos de alta calidad de sensores colocados en máquinas para predecir las tasas de falla de los equipos; agilice la gestión de inventario y optimice el espacio de la fábrica. Durante mucho tiempo, los fabricantes han buscado abordar el tiempo de inactividad de los equipos. La llegada de IoT ha permitido a los fabricantes hacer que las máquinas hablen entre sí: los datos resultantes se aprovechan a través de la ciencia de datos para reducir el tiempo de inactividad no planificado de los equipos.

La respuesta dinámica a las demandas del mercado es otro desafío que enfrenta esta industria: el cambio de línea es fundamental para garantizar una respuesta dinámica; los fabricantes ahora utilizan la combinación de análisis de datos de cambios de línea históricos con la demanda del producto para determinar las transiciones de línea efectivas. La combinación de modelos estadísticos y datos históricos ha ayudado a anticipar los niveles de inventario en el taller: los fabricantes pueden determinar la cantidad de componentes necesarios en el taller.

LA CIENCIA DE DATOS ENTRA EN TODAS LAS OPERACIONES DEL RETAIL

La industria minorista está extrayendo pepitas de sabiduría de los datos que están creciendo exponencialmente al aprovechar la ciencia de datos. Los científicos de datos de Rolls Royce determinan el momento adecuado para programar el mantenimiento analizando los datos de los motores de los aviones. L’Oreal tiene científicos de datos trabajando para descubrir cómo varios cosméticos afectan varios tipos de piel.

Tome la experiencia del cliente, por ejemplo. Los minoristas ahora se apoyan en el análisis predictivo para mejorar la experiencia del cliente en todos los dispositivos y canales. El análisis de opinión de las reseñas de productos, los registros del centro de atención telefónica y los flujos de redes sociales permiten a la industria minorista obtener información del mercado y comentarios de los clientes.

En el frente de Merchandising, los minoristas hacen un buen uso del análisis de datos de video para identificar oportunidades de venta cruzada, así como tendencias de compra. Aprenden patrones de comportamiento a partir de sensores de calor y análisis de imágenes para exhibiciones promocionales, diseños mejorados y ubicaciones de productos. Con los sensores del producto, obtienen información sobre el uso posterior a la compra.

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Cuando se trata de marketing, los minoristas están aprovechando la ciencia de datos para garantizar que las ofertas personalizadas lleguen a los teléfonos móviles de los clientes. Los minoristas promueven la fijación de precios en tiempo real, ejecutan campañas dirigidas a clientes segmentados a través de los canales apropiados y brindan ofertas personalizadas a través de análisis web y análisis de comportamiento en línea.

La ciencia de datos también ayuda a los minoristas a beneficiarse de la gestión y el seguimiento del inventario en tiempo real. La telemática de big data habilitada para GPS ayuda a optimizar las rutas y promueve un transporte eficiente. Los minoristas están explotando datos estructurados y no estructurados para respaldar la previsión basada en la demanda.

EFECTO DE LA CIENCIA DE DATOS EN EL SECTOR DE SERVICIOS FINANCIEROS

Las empresas de servicios financieros están recurriendo a la ciencia de datos en busca de respuestas, aprovechando nuevas fuentes de datos para crear modelos predictivos y simular eventos de mercado, utilizando NoSQL, Hadoop y Storm para explotar conjuntos de datos no tradicionales y almacenar diferentes datos para análisis futuros.

El análisis de sentimiento se ha convertido en otra fuente valiosa para lograr varios objetivos. Con el análisis de sentimientos, los bancos rastrean tendencias, responden a problemas, monitorean lanzamientos de productos y mejoran la percepción de la marca. Aprovechan al máximo los datos de sentimiento del mercado para acortar el mercado cuando ocurre algún evento imprevisto.

La ciencia de datos cobra vida para automatizar la gestión crediticia de riesgo. Tome Aliloan de Alibaba, por ejemplo. El sistema en línea automatizado distribuye los préstamos a los vendedores en línea que se enfrentan a la terrible experiencia de obtener préstamos. Alibaba analiza las calificaciones de los clientes, los registros de transacciones y otra información de los datos recopilados de las plataformas de pago y de comercio electrónico para saber si un proveedor es confiable. Las instituciones financieras están utilizando técnicas innovadoras de calificación crediticia para promover pequeños préstamos automatizados para los proveedores.

Los análisis en tiempo real cumplen el propósito de las instituciones financieras en la lucha contra el fraude. Los bancos analizan parámetros como patrones de gastos, saldos de cuentas, detalles de empleo e historial crediticio, entre otros, para determinar si las transacciones son justas y abiertas. Los prestamistas obtienen una comprensión clara de las operaciones comerciales, los activos y el historial de transacciones del cliente a través de calificaciones crediticias que se actualizan en tiempo real.

La ciencia de datos también ayuda a las instituciones financieras a saber quiénes son sus clientes y, a su vez, ofrecer productos personalizados, ejecutar campañas relevantes y crear productos que se adapten a los segmentos de clientes. Donde reducir los riesgos es un imperativo para las instituciones financieras, el análisis predictivo cumple su propósito al máximo.

EL VIAJE DE LA INDUSTRIA DEL VIAJE CON LA CIENCIA DE DATOS

Nos hemos alejado de la época en que las empresas de viajes creaban segmentos de clientes. Hoy, obtienen una vista de 360 ​​grados de cada cliente y crean ofertas personalizadas. ¿Cómo es esto posible?

Las empresas de viajes utilizan una combinación de conjuntos de datos de las redes sociales, itinerarios, análisis predictivo, orientación por comportamiento y seguimiento de la ubicación para llegar a una vista de 360 ​​grados. Por ejemplo, un cliente que visita páginas de Facebook en Zúrich puede verse atraído por ofertas de descuento en vuelos a Suiza.

Delta Airlines había planeado dar phablet a 19.000 auxiliares de vuelo. De esta forma, los auxiliares de vuelo captarían las preferencias de los clientes y las experiencias de viaje anteriores para brindar experiencias personalizadas. La clave aquí es obtener una vista única del cliente.

Big data crea una diferencia significativa para que las empresas de viajes promuevan viajes más seguros. Los sensores de los trenes y otros automóviles proporcionan datos en tiempo real sobre varios parámetros a lo largo del viaje. De esta manera, las empresas pueden predecir problemas y, lo que es más importante, prevenirlos. Al integrar datos históricos, tendencias de reserva avanzadas y datos de comportamiento de los clientes, las empresas de viajes garantizan el máximo rendimiento, sin asientos vacantes. Los algoritmos predictivos están demostrando ser útiles para enviar a los conductores a las estaciones de estacionamiento disponibles. Los datos de fuentes sobre el viento, el clima y el tráfico se utilizan para predecir las necesidades de combustible y los retrasos.

Las empresas utilizan la ciencia de datos de varias maneras. La ciencia de datos está aquí para brindar una mejor imagen del negocio: pasar de los resultados estáticos a los dinámicos.