비즈니스 중심 데이터 과학 - 인형

비즈니스는 복잡합니다. 데이터 과학은 복잡합니다. 때로는 숲에서 벗어나는 길을 찾는 것을 잊어 버린 나무를 보면서 쉽게 따라 잡을 수 있습니다. 그렇기 때문에 모든 사업 분야에서 최종 목표에 계속 집중하는 것이 중요합니다. 궁극적으로, 당신이 속한 비즈니스 라인에 상관없이, 진정한 북쪽은 항상 동일합니다 - 비즈니스 이익 성장.

효율성을 높이거나 판매율 및 고객 충성도를 제고하여 달성했는지 여부에 관계없이 최종 목표는 비즈니스에보다 안정적이고 탄탄한 수익 성장률을 창출하는 것입니다. 다음은 비즈니스 중심의 데이터 과학 및 비즈니스 인텔리전스를 사용하여 수익을 높일 수있는 몇 가지 방법 목록입니다.

• 재무 위험을 줄입니다. 비즈니스 중심의 데이터 과학자는 실시간 사기 탐지를위한 시계열 이상 탐지 방법을 사용하여 전자 상거래 비즈니스의 재정적 위험을 감소시킬 수 있습니다. 카드 비 존재 사기를 줄이고 계정 인수의 빈도를 줄이기 위해 두 가지 예가 있습니다.

• 시스템 및 프로세스의 효율성을 높입니다. 비즈니스 중심의 데이터 과학자와 비즈니스 분석가가 수행하는 비즈니스 시스템 최적화 기능입니다. 둘 다 비즈니스 프로세스, 구조 및 시스템을 최적화하기 위해 분석을 사용하지만 방법과 데이터 소스는 다릅니다. 여기서 최종 목표는 불필요한 자원 지출을 줄이고 정당화 된 지출에 대한 투자 수익을 증가시키는 것입니다.

• 판매율을 높입니다. 오퍼링의 판매율을 높이려면 비즈니스 중심의 데이터 과학자를 고용하여 상향 판매 및 교차 판매에 대한 최선의 방법을 찾고, 고객 충성도를 높이고, 유입 경로의 각 층에서의 전환 수를 늘리고, 당신의 광고 및 할인을 표적으로하십시오. 귀하의 비즈니스는 이미 이러한 전술을 많이 사용하고있을 가능성이 있지만 비즈니스 중심의 데이터 과학자는 비즈니스와 관련된 모든 데이터를 살펴볼 수 있으며 그로부터 이러한 노력을 과소 평가하는 통찰력을 얻을 수 있습니다.

  ->