Як Data Science може допомогти підвищити ефективність бізнесу

Приклади від підвищення прибутковості до зниження витрат

Зараз малий та середній бізнес стикається з безліччю викликів – від мінливого ринку до наростальних вимог клієнтів. Ці фактори вимагають від підприємців та засновників стартапів стрімкого зростання та підвищення ефективності задля збереження життєдіяльності бізнесу. 

Саме тому компанії прагнуть швидко створювати справні прототипи та MVP рішення без залучення великих команд для роботи з даними. Уявіть, що це можливо завдяки Data Science, яка використовує аналітику даних, машинне навчання та штучний інтелект для отримання цінної інформації та прийняття обґрунтованих рішень. На своєму 7-річному досвіді впровадження BI, Data Science та AI систем у бізнес я переконався в ефективності, яку можна досягти при цифровізації та використанні цих інструментів. Тому далі ми дослідимо чому Data Science – це обов'язкова вимога для існування у нашому динамічному світі. 

Проблематика малого та середнього бізнесу

Однією з найчастіших проблем, з якою стикаються підприємці та засновники стартапів є неефективне прийняття рішень. Адже відсутність аналітичних інструментів та методів обробки даних може призвести до неправильних висновків, витрат часу і ресурсів.  

Крім того, без використання Data Science може бути складно розрізнити тенденції, які напряму впливають на результат. Унаслідок, бізнес не здатен проаналізувати поточний попит та тренди, що може призвести до втрати можливостей для розвитку та нездатності адаптуватися до змін у сучасних умовах. 

Відсутність Data Science інструментів може зменшити продуктивність всередині компанії, оскільки бізнес-процеси повинні бути максимально автоматизовані. Чи знали ви, що ми витрачаємо близько 60% часу на рутинні процеси? Це стосується пошуку файлів й документів чи очікування зворотного звʼязку – йдеться у звіті Asana. Дійсно, обробка даних чи формування аналітичних звітів вимагають багато зусиль і значно ускладнюють роботу. Пропрацювавши із багатьма компаніями з України, Європи та США, я помітив, що більшість помилок виникає саме через відсутність потрібних інструментів. 

Рішення, які пропонує Data Science 

Використання Data Science дозволяє зібрати, аналізувати та інтерпретувати великі обсяги даних, що дає змогу підприємцям та засновникам стартапів приймати обґрунтовані рішення на основі доказових висновків. 

Окрім цього, Data Science дозволяє підприємцям налагодити прогнозування та впровадити дієві заходи для забезпечення розвитку свого бізнесу. 

Застосування Data Science також пришвидшує роботу і виключає можливість помилок. Тому, підприємці та засновники стартапів можуть використовувати свій час та ресурси з більшою ефективністю. Аналізуючи дані з Gitnux, 51% ініціатив з автоматизації спрямовані на підвищення ефективності бізнесу. А 42% бізнес-лідерів вже погодились, що спрощення повторюваних задач прискорило їх виконання.  

Упродовж своєї професійної діяльності, я не одноразово запевнявся в ефективності Data Science. Після впровадження даних рішень, компанії не тільки оптимізували стратегії й знизили ризики інвестицій, а й збільшили обіг більше ніж на 20%. 

Переваги та практичні приклади впровадження Data Science 

Оскільки ринок стає все більш орієнтованим на дані, Data Science перетворюється на необхідність для бізнесу. І якщо ви прагнете досягати успіху в цифрову епоху, пропоную вам надихнутись прикладами світових компаній, які вже використовують переваги цього інструменту на свою користь. 

Ефективне прийняття рішень

Data Science дає бізнесу можливість приймати обґрунтовані рішення на основі даних та аналітики в режимі реального часу. Аналізуючи минулі показники та поточні тенденції, компанії можуть визначити сфери для вдосконалення, а також потреби споживачів. 

Наприклад Amazon використовує Data Science для автоматизованого прогнозування попиту, аналізу потреб споживачів та управління логістикою. Це допомагає попередньо передбачати запаси товарів, ефективно керувати розподілом та знижувати витрати на доставку.

Капіталізація - 1.06T 

Краще розуміння клієнтів

Data Science дозволяє компаніям отримати глибоке розуміння вподобань, поведінки та потреб клієнтів. Це уможливлює проведення цільових маркетингових кампаній, персоналізований клієнтський досвід і, зрештою, підвищення рівня задоволеності та лояльності клієнтів. 

За допомогою Data Science алгоритмів Uber аналізує дані про рух споживачів та прогнозує необхідну кількість водіїв у певному місці та часі, щоб забезпечити ефективне обслуговування. У цьому випадку Data Science ідеально підходить для оптимізації тарифів та прогнозування попиту на послуги таксі.

Капіталізація - 95.2 В 

Покращена операційна ефективність

Data Science оптимізує бізнес-процеси: визначає неефективність і автоматизує повторювані завдання. Оптимізація операцій не лише зменшує витрати, але й покращує продуктивність та розподіл ресурсів. 

Завдяки Data Science Google значно покращує пошукову систему, розпізнає мови й зображення та аналізує відгуки користувачів. Компанія використовує машинне навчання для постійного вдосконалення своїх продуктів та послуг.

Капіталізація - 400 B 

Конкурентна перевага

Використовуючи Data Science, компанії можуть отримати унікальну інформацію, яка дасть їм конкурентну перевагу. Розуміння ринкових тенденцій та поведінки споживачів дозволяє компаніям стратегічно представляти себе. 

Не секрет, що Facebook багато років поспіль залишається серед лідерів на ринку. Компанія використовує Data Science для рекомендаційного алгоритму новинного каналу, персоналізованої реклами та відстеження поведінки користувачів. Google аналізують дані про інтереси та взаємодію користувачів, щоб відображати релевантний контент та рекламу.

Капіталізація - 735.45B 

Мій власний досвід

Я впроваджував Data Science рішення для оцінки ризику співпраці з клієнтами та зниження заборгованості в компанії. Використовуючи методи машинного навчання та аналізу часових рядів, система оцінки ризику допомагала ідентифікувати клієнтів з високим ризиком неплатежів та спрогнозувати рівень заборгованості на майбутні періоди.  

В результаті:

• Кількість неплатежів та заборгованості знизилася на 20% у порівнянні з попереднім роком, що призвело до покращення фінансового стану компанії.

• Система оцінки ризику співпраці дозволила ідентифікувати клієнтів з високим ризиком та приймати обґрунтовані рішення стосовно співпраці з ними.

• Прогнозування рівня заборгованості дало можливість компанії розробляти стратегії та заходи для попередження заборгованості та підвищення платіжної дисципліни клієнтів.

• Компанія отримала ефективний інструмент для управління фінансовими ризиками та оптимізації бізнес-процесів. 

Data Science є потужним інструментом для малого та середнього бізнесу, який здатен трансформувати спосіб прийняття рішень та обробки даних. Така оптимізація дозволить вам зосередитись на інноваціях та знаходити нові можливості для зростання та розвитку у швидкоплинному середовищі.