اهمیت دیتا ساینس برای بیزنس
اهمیت علم داده یا دیتا ساینس برای تجارت چیست؟
تصمیمات استراتژیک در سناریوی شرکتهایی که مبتنی بر دادهها کار میکنند، ضروری است. بنابراین اگر شرکت شما از همان مدل مدیریتی استفاده نکند، نمی توانید به نتایج قابل مقایسه با رقبای خود برسد.
علم داده از جهت ارائه ی آنچه مخاطبان میخواهند، برای کسب و کار ضروری است . اگر این کار را انجام ندهید رقبای شما انجام خواهند داد.
ایجاد محتوای مرتبط
بازاریابی محتوا از دو جهت یک استراتژی مهم است:
➜ برای جذب ترافیک برای شرکت.
➜ ایجاد اقتدار و شخصیت در بیزنس.
با این حال، تولید محتوا تنها زمانی می تواند موثر باشد که یک شرکت بداند مصرف کننده به چه چیزی علاقه دارد.
هر چیزی که در وبلاگ، کانالهای یوتیوب یا سایر رسانههای اجتماعی ارائه میشود، باعث ایجاد بازدید، تعامل و اشتراکگذاری بیشتر میشود.
داده های به دست آمده باید تحلیل شوند تا شرکت ها بدانند مخاطب چه محتوایی را ترجیح می دهد و نتایج بهتری رقم بخورد
برای یافتن استراتژی محتوای خود به چه چیزی نیاز دارید؟
تطبیق تجربه مشتری
تجربه مشتری و UX الزامات مهمی هستند که گوگل برای رتبه بندی صفحات وب در نظر گرفته است.
ردیابی دادههای مرتبط با سلیقه ی مخاطب برای رسیدن به بهترین سطح تجربه مهم است.
به عنوان مثال، بخش دیتا ساینس می تواند این اطلاعاتی را بررسی کند و مطالب کم طرفدار که موجب نار رضایتی هست را شناسایی کند. سپس برنامه ای برای بهینه سازی تولید محتوا و بالابردن کیفیت ایجاد کنند و سطح خود را ارتقا دهند.
طراحی محصولات بهتر
محصولات شما چقدر مورد رضایت مشتری واقع شده است؟
دیتا ساینس منابع زیادی برای ارزیابی این مسئله دارد و با بررسی داده ها سنجش رضایت مشتری کار سختی نیست.
در نتیجه، دیتا ساینس برای کسبوکار باید بر روی جمعآوری دادهها تمرکز کند تا درک مخاطب از محصولات و نظر او را در این مورد بفهمد.
یک شرکت باید همیشه به فکر تطبیق محصولات با بازار باشد و هر بار که محصول جدید تولید می کند، باید روی تجربه کاربری و بازخورد مشتری تمرکز کند.
با دیتا ساینس شانس طراحی محصولات بهتر و مناسب تر برای مخاطبان بیشتر است.
تصمیم گیری بهتر
شرکت ها همیشه در حال گرفتن تصمیمات مهم هستند.
بسیاری از آنها به نوعی بر مصرف کننده تأثیر می گذارند. به عنوان مثال، افزایش قیمت محصول یا انتخاب کمپین بازاریابی که تعیین می کند چگونه می خواهید به مخاطبان خود نزدیک شوید.
هر تصمیمی که توسط مدیران گرفته می شود باید فکر شده و مطمئن باشد. وقتی در مورد تأثیر آن بر مردم صحبت می کنیم، منطقی این است که یک تحلیل قبلی از مخاطب داشته باشیم.
شرکت هایی که مشتریان خود را درست می شناسند،تصمیمات درست تری و بیشتری به نفع خود و مشتریانشان میگیرند.
چگونه می توانید از دیتا ساینس در رقابت سود ببرید؟
اطلاعات جمعآوریشده از طریق دادهها، کسبوکارها را قادر میسازد تا در بسیاری از موارد، از خدمات مشتری گرفته تا محصولی که به عموم ارائه میکنند، بهتر عمل کنند.
قیمت گذاری بهتر در محصولات
تجزیه و تحلیل بازار برای شناسایی فرصت هایی برای شکست رقبا همیشه مهم است.
قیمتگذاری تنها به معنای دریافت هزینه کمتر برای فروش بیشتر نیست. دیتا ساینس به شما کمک میکند بدانید چه زمانی می توانید قیمت ها را افزایش دهید.
شما باید انعطاف پذیری مصرف کننده را نسبت به تغییرات قیمت به طور مداوم بررسی کنید.
تشخیص روند مهم بازار
روند بازار باید توسط شرکت ها مورد بهره برداری قرار گیرد. این موقت است اما می تواند به ایجاد ارتباط با عموم و ایجاد تبادل بیشتر کمک کند.
وقتی آنها به چیزی ملموس تبدیل می شوند، شرکت های صنعت تمایل دارند برای کسب منافع سرمایه گذاری کنند.
با توجه به این مورد، داده ها نشان می دهند که کدام روند در این لحظه مناسب تر است.
و دیتا ساینتیست، با پشتیبانی ابزارها، می توانند پیش بینی کنند که ماه های بعدی پیشروی و نتیجه این روند ها در رابطه با مصرف کننده چگونه خواهد بود.
اگر این پیش بینی دقیق تر باشد، به راحتی می توان از فرصت استفاده کرد.
بنابراین، شرکت همچنان در رقابت باقی میماند و در عین حال مانع از جا ماندن از رقابت میشود.
عملکرد بهتر گروه بازاریابی
هر شرکتی در بازار تلاش می کند تا عملکرد بازاریابی بهتری داشته باشد.
شرکت از بازاریابان می خواهد که بهترین استراتژی های ممکن را پیدا کنند و برای امکان پذیر شدن این امر آنها به داده های مرتبط نیاز دارند.
دیتاساینس برای تجارت به بخش بازاریابی کمک می کند تا درک دقیق تری از موضوعاتی مانند:
کدام اقدامات بهترین دسترسی را دارند.
کدام محتوا باعث ایجاد تبادل بیشتر می شود.
کدام کانال ها بیشترین ترافیک را ایجاد می کنند.
کدام کمپین ها تعامل بیشتری ایجاد می کنند.
کدام محتوا تعامل بیشتری ایجاد می کند.
بر اساس چنین اطلاعات ارزشمندی، تیم بازاریابی می تواند ایده هایی را طراحی کند که بهتر با مخاطبان سازگار باشد.
بنابراین، شانس دستیابی به نتایج خوب و پیشی گرفتن از رقبا افزایش می یابد.
محک زدن و تلاش برای انجام کار بهتر
دانستن اینکه رقبا چه می کنند و با آن به چه چیزی دست می یابند ضروری است.اگر بتوانید آنچه را که شرکتهای دیگر به آن دست مییابند بیابید میفهمید که چگونه میتوانید از آنها پیشی بگیرید.
مدیران مبنای مقایسه ای بسیار مطمئن تری برای تصمیمات خود دارند.شرکت ها باید از داده های جمع آوری شده با معیار استفاده کنند تا از رقبا پیشی بگیرند. دیتا ساینتیست ها باید این داده ها را از منظر استراتژیک تجزیه و تحلیل کنند.
تفاوت کلان داده با دیتا ساینس چیست؟
مردم معمولاً این دو مفهوم را با هم مخلوط می کنند.کلان داده طبقه بندی داده به حجم عظیمی از داده های ساختار نیافته است که برای مفید شدن نیاز به مرتب سازی و تجزیه و تحلیل دارد.
➜ در عین حال، علم داده فرآیندی است برای پردازش اطلاعات، مانند ساختاربندی، تجزیه و تحلیل فرضیه ها و گرفتن روندها.
بنابراین، میتوان گفت علم داده فعالیتی است که محتوای موجود در کلان داده را به اطلاعات ارزشمند و استراتژیک برای شرکتها تبدیل میکند.
یک دیتاساینتیست در واقع چه کاری انجام می دهد؟
دیتاساینتیست فردی است که روی فرآیند دیتاساینس به عنوان عامل اصلی برای تبدیل محتوای بدون ساختار به اطلاعات کار می کند.
روال کاری آنها شامل برخی از وظایف مکرر و ضروری برای شرکت ها است:
مرتب سازی داده ها
هنگامی که داده ها به بخش دیتا ساینس می رسد، بسیاری از آنها برای تجزیه و تحلیل استراتژیک مفید نیستند. وظیفه دیتاساینتیست این است که آنچه را که واقعاً تجزیه و تحلیل می شود انتخاب کند و به پایگاه داده بازگرداند.
ایجاد فرضیه
دیتاساینتیست هنگام مواجهه با روندها و استانداردها در نحوه نمایش داده ها، فرضیه ها را مطالعه می کند تا بفهمد چه چیزی باعث رفتار اطلاعات مورد نظر شده است.
داده های ساختاری
تجزیه و تحلیل داده های بدون ساختار غیرممکن است.به همین دلیل کار دیتاساینتیست شامل سازماندهی اطلاعات و طبقه بندی آنها به استانداردهای مختلف است.