Data Science в маркетинге и бизнесе

Направление появилась в 70-х годах прошлого века и изучало жизненный цикл данных. В 2010-х компьютеры научилась обрабатывать огромные объёмы информации. Тогда значение науки о данных возросло, дисциплину начали включать в программы мировых университетов.

Сейчас дата сайенс — помощник бизнеса и двигатель инноваций. В статье разберём, что такое Data science, как применяют науку о данных в бизнесе и маркетинге.

Что такое Data Science

Data Science и технологии для работы с данными

Данные Data science получает из интернета, со смартфонов и умных устройств, от специальных датчиков. Другие источники — корпоративные логи, архивы, истории транзакций. Инструменты для data scientists — программное обеспечение, которое обрабатывает, структурирует, анализирует данные и визуализирует их в понятном для конечного пользователя формате.

Дата сайнс смотрит в будущее — строит прогнозы на основе данных. Предсказывает спрос на товары, поведение пользователей в приложении, развитие болезни пациента клиники, прогнозирует климатические катастрофы и другие события.

Как работает Data Science

Data science обрабатывает данные для анализа: организует, агрегирует и оформляет их для непрофессиональных пользователей. Дата сайентист извлекает информацию из массивов обработанных данных, чтобы найти закономерности, построить гипотезы и смоделировать картину будущего.

Как работает Data science по этапам:

Зачем Data Science бизнесу

• учитывает объём информации, который не способен обработать для принятия решений человек;
• исключает субъективное мнение в принятии решений.

Беспристрастный ответ на бизнес-вопрос — защита от ошибок и заблуждений. С дата сайнс главное — не авторитет руководителя, а факты.

• Изучение целевой аудитории. Компания, которая знает клиента на отлично, предлагает правильные продукты и обгоняет конкурентов.
• Прогнозирование трендов — инсайты для новых сервисов и продуктов.

Как используют науку о данных в бизнесе

Промышленность

Data science прогнозирует спрос и отвечает на вопрос, как оптимизировать цепочки поставок. Снижает риски избытка товара при низком спросе и недостатка при больших заказах. На основе данных производство эффективно распределяет ресурсы, контролирует расходы и доходы, находит уязвимые места — причины брака. Предиктивная аналитика покажет, когда оборудование выйдет из строя из-за изнашивания деталей и укажет, когда провести ремонт, чтобы этого не допустить.

Логистика и транспорт

Оптимизация цепочек поставок: сокращение времени доставки, поиск оптимальных маршрутов и снижение расходов на эксплуатацию. Как в промышленности, изучение данных прогнозирует спрос на услуги транспортных компаний. С Data science оптимизируют пространства складов и снижают риски ошибок хранения и перемещения товаров.

В транспорте Data science предсказывает объём пассажиропотоков, загрузку транспортных средств и обеспечивает безопасность — предугадывает поломки и аварии.

Ритейл

В розничной торговле Data science обеспечивает:

• прогноз спроса на группы товаров;
• контроль за акциями — определяет, когда их стоит проводить;
• изучение трендов и потребностей аудитории по данным соцсетей и информации о конкурентах;
• индивидуальные предложения: какой товар предложить как альтернативу или для допродажи;
• прогноз цен.

Сотовые операторы

Телеком ставит задачу для Data science по персонализации сервисов и продуктов. Данные подсвечивают, что важно для клиента, как оптимизировать пакеты услуг. Также сотовые операторы на основе данных определяют, где лучше размещать салоны связи и сотовые вышки.

В компаниях из сфер телекоммуникаций работают собственные отделы Data science, которые создают цифровые решения не только для внутренних потребностей бизнеса.

Банкинг

В банках data scientists исследуют данные для определения кредитного потенциала клиентов. Непогашенные вовремя кредиты — риски для банков. Data science прогнозирует, как поведёт себя клиент в зависимости от ситуации на рынке, оценивает надёжность заёмщика. С данными банки персонализируют сервисы. Алгоритмы определяют интересы пользователя по действиям и предлагают услуги, которые клиент сам и не искал.

Важная задача для Data science — поиск действий мошенников. При операциях на большую сумму система может приостановить транзакцию и попросить подтверждение от клиента. Под подозрение попадут нетипичные покупки, несколько учётных записей с похожими данными.

Недвижимость

В этой сфере изучение данных не ограничивается предложением подходящих вариантов недвижимости покупателю. Data science анализирует документацию объектов: зданий, земельных участков. Данные прогнозируют спрос на недвижимость, цену на заданной территории, а инвесторы решают, в какие объекты стоит вкладываться. Также данные ускоряют поиск жилья для аренды в сервисах.

Карта с данными вероятности бронирования в Сан-Франциско по данным Airbnb

Как используют науку о данных в маркетинге

Оптимизация площадок

Data science покажет, как пользователи ведут себя на интернет-площадках: на сайтах, в приложениях и в соцсетях. На основе данных компания понимает, как упростить процесс покупки, какие элементы добавить, чтобы продукт стал привлекательнее для клиента. Какие функции использовать, чтобы улучшить сервис. Дата сайенс указывает на удачный и неэффективный контент на ресурсах компании: какие материалы дочитывают до конца, а какие пролистывают.

Изучение аудитории и персонализация

Аналитика

C Data science маркетинг получает real-time аналитику и быстро адаптируется к новой ситуации — меняет стратегию. Ускоряется планирование будущих кампаний. Прогнозы на основе данных ответят, как будет происходить ценообразование и какую цену выбрать для сохранения и увеличения объёма продаж.

Оптимизация бюджета

Лояльность и удержание клиентов

Резюме

Data science изучает данные, отвечает на вопросы бизнеса и маркетинга для проверки гипотез, теста идей, запуска новых продуктов и сервисов.

В бизнесе Data science — инструмент для объективного принятия решений вместо интуитивных действий или субъективного опыта. Наука о данных анализирует информацию об аудитории для создания новых сервисов и продуктов. В маркетинге дата сайнс — это оптимизация площадок и бюджетов, персонализация предложений, инструмент для аналитики.

Data scientists работают в промышленности, в логистике, в банкинге, в телекоме и других областях, где возможно собирать и анализировать данные, а потом применять их для бизнес-целей.