數據科學是從原始數據中提取有價值資訊的過程。它涉及不同的學科，例如程式設計、統計學、數學……具體來說，在商業世界中，數據科學用於擁有大量客觀信息，以便做出更好的決策。如果您想開始在您的組織中實施它，在本文中，我們將向您介紹 6 種將資料科學付諸實踐以改善結果的方法。
您是否正在考慮在您的 公司應用數據科學並有疑問？點擊此處並結束與我們的諮詢。我們將幫助您確定該工具是否符合您的目標以及它如何使您受益。
資料科學：應用資料為公司造福的 6 種方法
想像一下，您擁有有關公司不同方面的大量數據（客戶、銷售、利潤、費用…），您可以用它們做什麼？如何 加拿大電話號碼數據 證這些數據成為有價值的資訊？下面我們告訴你6種方法來實現它。
1. 聚類
聚類是一種透過識別模式的演算法來區分在資料庫中共享特徵的不同客戶群的技術。
與受眾或客戶細分不同，聚類使用資料科學來進行更精確且始終更新的分組。此外，該技術還允許細分，考慮更複雜的變量，例如動機或興趣。
公司使用聚類來了解他們擁有哪種類型的受眾，並能夠據此制定有效的行銷和銷售策略。
為了開始聚類，必須擁有一個儲備豐富的資料庫，其中包含有關用戶及其與品牌互動的資訊。數據越多且品質越高，可以透過此技術創建更好的群組。為了防止這些數據過時，從而創建不準確和無用的分組，我們建議您進行數據標準化（組織）。
2. 行銷組合建模
行銷組合建模是一種數據科學技術，可以將每個行銷管道所涉及的支出與其所獲得的結果之間建立聯繫，以了解其是否有利可圖，並了解其如何影響投資波動。 。行銷組合建模擁有強大的資料歷史記錄並使用迴歸技術，可以揭示每個管道對公司KPI（關鍵績效指標）的貢獻程度。
為了使這項技術真正有效，除了擁有足夠的數據並使其具有代表性外，建議消除那些可能產生噪音或導致不切實 我們如何在旺季獲得 +500% 的電子商務交易 際結果的數據，例如季節性或經濟起伏產生的數據。代表典型或模型情況。
3. 客戶流失率或客戶取消率
流失率或客戶取消率衡量的是在特定時間內取消訂閱或停止購買我們的產品或使用我們的服務的客戶數量。高流失率可能對組織構成危險，因此了解其發生原因對於及時阻止並改變策略至關重要。
流失率非常重要，因為獲取新客戶的成本比保留客戶高出 5 倍，因此那些已經是我們客戶的消費者是一筆財富，我們必須避免失去他們。這就是為什麼客戶保留策略必須在您的行銷和銷售策略中佔有重要地位。
正如我們在這裡告訴您的所有技術一樣，要獲得客戶取消率，您必須擁有一個強大的資料庫，其中包含有關 人工智慧資料庫 客戶及其隨時間與我們品牌互動的資訊。
此外，執行此技術的數據科學演算法還能夠檢測模式並了解新客戶放棄我們品牌的可能性。
4. 機器學習推薦系統
具有機器學習功能的推薦系統是與機器學習一起使用的推薦系統，能夠預測用戶最有可能購買您公司的哪些產品或服務，並隨後在他們的電子商務購買體驗中向他們展示更多次。
在這種情況下，使用先進的數據科學演算法，能夠在不同的用戶配置文件之間進行非常深入和詳細的比較，以找到共同的模式。最後，正如您所看到的，所有數據科學過程都遵循相同的過程。
如果您正在考慮將這種資料科學技術付諸實踐，您應該記住兩件事：只有當您擁有大型資料庫和廣泛的產品目錄時，它才會有用。因此，如果您的客戶仍然很少，銷售的產品或服務也很少，那麼演算法可以為您提供的資訊就不會很有用。在這種情況下，我們建議等待。