Ciekawe zastosowania analizy danych w nowoczesnym biznesie

Coraz więcej firm skłania się w swojej strategii do wdrażania podejścia data-driven, czyli podejmowania kluczowych decyzji na podstawie danych. Trudno się temu dziwić, zwłaszcza że organizacje efektywnie wykorzystujące analitykę danych, zyskują przewagę konkurencyjną, usprawniają procesy, lepiej rozumieją swoich klientów i optymalizują strategię na rynku. W tym artykule przyjrzymy się kilku przykładom obszarów biznesowych, którym analityka danych przynosi realne korzyści.

 

Co będzie na topie w przyszłości — przewidywanie trendów konsumenckich

W dynamicznie zmieniającym się środowisku biznesowym analiza danych jest bardzo ważna w prognozowaniu popytu i optymalizacji cen. Dzięki zaawansowanej analityce danych sprzedażowych firmy mogą dostosowywać ceny w czasie rzeczywistym, biorąc pod uwagę różne czynniki, takie jak sezonowość, nawyki konsumenckie, a także działania konkurencji. Przewidywanie, co będzie popularne i tworzenie prognoz trendów w przyszłości pozwala też lepiej zaplanować budżety i rozwój strategii produktowej oraz działania promocyjne. Konkretne techniki analizy danych często stosowane w tym obszarze to:

• Modele predykcyjne — modele, które przetwarzają bardzo duże zestawy odpowiednio opisanych danych i na ich podstawie przewidują przyszłe wartości.
• Inżynieria cech — technika, która przygotowuje surowe dane w taki sposób, by były gotowe do analizy oraz tworzenia algorytmów. Polega na wyodrębnianiu istotnych cech i kryteriów.

Na przykład linie lotnicze i firmy hotelarskie stosują analizę danych do dynamicznego kształtowania cen. Algorytmy monitorują rozmaite kryteria, takie jak sezon, popularność trasy, dostępność miejsc i terminy rezerwacji, aby dostosować ceny, maksymalizując przychody z każdego biletu czy pokoju.

 

Korzyści — firmy mogą trafniej zaplanować budżety i kierunek rozwoju swoich produktów oraz dynamicznie kształtować ceny w czasie rzeczywistym.

Pułapki i wyzwania — modele trenowane dla potrzeb konkretnej organizacji tylko na podstawie wycinka danych pochodzących z jednego źródła nie są w stanie przewidzieć wydarzeń zachodzących na poziomie gospodarki światowej. Dla przykładu — prognozy marketerów i analityków nie były w stanie prognozować nadejścia pandemii i jej skutków odpowiednio wcześniej.

 

W drodze do magazynu — zarządzanie dostawami w logistyce

Analiza danych znajduje także zastosowanie w logistyce i zarządzaniu łańcuchami dostaw. Logistyka to szereg niezwykle precyzyjnych procesów, które muszą być odpowiednio zsynchronizowane w czasie. To również wiele różnorodnych decyzji, gdzie najlepiej kierować określone towary w taki sposób, by jak najbardziej minimalizować straty. Błędne wybory w zakresie dywersyfikacji dóbr, transportu do określonych hal lub hurtowni mogą kosztować bardzo dużo. Firmy logistyczne gromadzą masę danych i wykorzystują różne metody ich analizy do optymalizacji tras, planowania dostaw oraz zarządzania stanami magazynowymi, co pozwala na redukcję kosztów i lepsze zarządzanie zasobami. Najczęściej wykorzystywane techniki to:

 

• Modele predykcyjne
• Big Data — analiza dużych i złożonych zbiorów danych

 

Działający na skalę globalną Amazon z powodzeniem wykorzystuje analitykę predykcyjną, aby prognozować zapotrzebowanie na produkty w różnych regionach. Dzięki temu jest w stanie zoptymalizować rozmieszczenie towarów w magazynach, co skraca czas realizacji zamówień i zmniejsza koszty logistyczne.

 

Korzyści:

• minimalizacja strat i oszczędności finansowe;
• możliwość precyzyjniejszego planowania dostaw w ujęciu długoterminowym.

 

Pułapki i wyzwania:

• Wyzwanie stanowi integracja danych pochodzących z poszczególnych ogniw łańcuchów dostaw — systemów, dostawców, magazynów, sklepów i hurtowni.
• Przy tak ogromnej liczbie danych, jakimi dysponuje branża logistyczna, często najtrudniejszym zadaniem jest wybór takich informacji, które pozwolą na tworzenie jak najbardziej trafnych prognoz.
  

  Do celu — lepsze profilowanie odbiorców

Większość firm tworzy swoją ofertę z myślą o określonych osobach lub instytucjach, które mogą być potencjalnie zainteresowane ich usługami bądź towarami. Również wszelkiego rodzaju działania marketingowe najczęściej są kierowane do grup odbiorców o bardzo konkretnych cechach. Niekiedy tworzy się nawet hipotetyczne persony, które mają uosabiać zestawy cech.

 

Przedsiębiorstwa oferujące usługi i produkty internetowe coraz częściej tworzą profile klientów w oparciu o niestandardowe cechy, które umożliwiają dokładniejszą personalizację oferty i komunikacji marketingowej. Inżynieria cech pozwala w takim przypadku przekształcić surowe dane o klientach i ich działaniach w bardziej użyteczne kategorie, jak np. „produkty chętnie kupowane przed południem” lub „częstotliwość zakupów”. Takie rozwiązania są na dużą skalę wykorzystywane są w branży e-commerce. Od strony technicznej analiza danych odbywa się za pomocą:

• Inżynierii cech
• Analizy klastrowej — metody automatycznego grupowania elementów na segmenty.

 

W sprzedaży internetowej można stworzyć na podstawie historii zakupów  cechy opisujące cykle zakupowe danego klienta, średnią wartość koszyka bądź produkty najczęściej kupowane w określonych sezonach. Możliwe jest też wskazanie bardzo dokładnych różnic w zachowaniach konsumentów na stronach internetowych ze względu na płeć lub grupę wiekową. Pozwala to algorytmom rekomendacyjnym personalizować propozycje produktów i optymalizować kampanie promocyjne dla różnych segmentów klientów.

 

 

Korzyści — Możliwość tworzenia bardziej precyzyjnej oferty, dopasowanej do różnych modeli zachowań i preferencji konsumentów.

 

Pułapki i wyzwania — Algorytmy profilujące często wymagają dużej mocy obliczeniowej i przechowywania dużych zestawów danych. To niesie za sobą wysokie koszty na utrzymanie odpowiedniej infrastruktury.

 

Time to say goodbye — przewidywanie odejścia klienta

Wiele przedsiębiorstw, zwłaszcza działających w obszarze B2C, stara się zatrzymać klienta jak najdłużej. Stosowane są w tym celu różne techniki — specjalne promocje, programy lojalnościowe. Działania te są jednak najbardziej skuteczne, zanim klient podejmie w swojej głowie decyzję o rezygnacji z usług. Co ciekawe, istnieją sposoby na to, by odpowiednio analizując dane wytypować konsumentów, którzy noszą się z zamiarem odejścia. Wówczas firma może odpowiednio wcześnie zareagować i podjąć próby zatrzymania kupującego. Inżynieria cech jest często wykorzystywana w modelach przewidujących prawdopodobieństwo odejścia klientów. Tworzenie takich kategorii danych, jak liczba interakcji z firmą, czas od ostatniego zakupu, liczba zgłoszeń do działu obsługi klienta czy poziom satysfakcji może znacznie zwiększyć dokładność predykcji.

 

Firmy telekomunikacyjne stale monitorują aktywność klientów i typują cechy, które odzwierciedlają spadek zaangażowania, np zmniejszenie liczby rozmów bądź spadek liczby wysłanych wiadomości. Kiedy zidentyfikują klientów mogących chcieć zakończyć współpracę, oferują im podpisanie umów na nowych warunkach lub proponują atrakcyjne obniżki cen albo dodatkowe pakiety usług.

 

Korzyści:

• Mniejsze spadki sprzedaży
• Łatwiejsze szacowanie poziomu przychodów na przyszłość

 

Pułapki i wyzwania:

• Ryzyko nadmiernego dopasowania (overfitting) — modele przewidujące odejście mogą być nadmiernie dopasowane do danych historycznych, co prowadzi do słabszych wyników w odniesieniu do nowych klientów. Zbyt złożony model może identyfikować przypadkowe wzorce zamiast prawdziwych czynników wpływających na odejście.

 

No risk, no fun — prognozy ryzyka inwestycyjnego

Analiza ryzyka inwestycyjnego jest kluczowym elementem przy podejmowaniu decyzji strategicznych dla sektora bankowego. Pozwala na ocenę rentowności różnych instrumentów finansowych czy portfeli inwestycyjnych. Na podstawie szacowanego ryzyka wiele banków kształtuje swoje produkty oraz ofertę dla klientów korporacyjnych. Każdy chce przecież jak najtrafniej przewidzieć, czy jego inwestycje się zwrócą. Dzięki zastosowaniu różnych technik analizy danych inwestorzy są w stanie przewidywać potencjalne straty, identyfikować kluczowe zagrożenia i lepiej lokować swoje zasoby. Techniki stosowane w ocenie ryzyka inwestycyjnego to

• Analiza regresji — umożliwia modelowanie relacji między zmiennymi (np. wpływ stóp procentowych na rentowność obligacji lub wpływ kursu walutowego na cenę akcji).
• Analiza scenariuszowa — polega na rozważaniu różnych hipotetycznych sytuacji (np. kryzys finansowy, gwałtowny wzrost stóp procentowych) i ocenie ich wpływu na portfel inwestycyjny.

 

Korzyści:

• Dokładniejsze prognozy dzięki zróżnicowanym technikom analizy i zdolności obliczeniowej algorytmów.

Wyzwania:

• Wysokie koszty wdrożenia i utrzymywania zaawansowanych technologii potrzebnych do analizy.
• Rynek finansowy jest dynamiczny, co sprawia, że modele ryzyka szybko się dezaktualizują. Trzeba regularnie aktualizować modele obliczeniowe, by dostosować je do realiów panujących na rynkach.

 

Dzięki zaawansowanym technikom analizy danych, takim jak modele predykcyjne, analiza klastrowa, inżynieria cech, analiza regresji i scenariuszowa, firmy mogą podejmować bardziej trafne decyzje, precyzyjniej zarządzać zasobami, personalizować oferty oraz minimalizować ryzyko. Wszystko wskazuje zatem na to, że jeszcze przez długi czas biznes będzie stawiał nowe wyzwania analitykom danych. Z pewnością warto nabywać kompetencje w tym zakresie. I właśnie dlatego stworzyliśmy kurs analityka danych, w którym łączymy rozwiązywanie praktycznych przypadków wykorzystania danych z solidnym zapleczem teoretycznym oraz nauką niezbędnych technologii.