Formas de utilizar la ciencia de datos para mejorar el servicio al cliente

Big Data

La tecnología está evolucionando a un ritmo rápido y es más rápido que nunca. No creerá, una de las tecnologías de mayor tendencia, Big Data llevó a Alemania a ganar su Copa Mundial de la FIFA en 2014

Sorprendentemente, en la historia del fútbol, ​​fue quizás la primera vez que un equipo hizo una investigación exhaustiva antes de la final para ganar el trofeo.

Y todo el mérito es del milagro de estas tecnologías, que nos han hecho la vida mucho más cómoda. Al llegar a la ciencia de datos, ha cambiado casi todas las industrias y redefinido la forma en que las empresas han aprovechado su potencial.

Se espera que el tamaño del mercado de la ciencia de datos crezca de $ 37,9 mil millones en 2019 a $ 140,9 mil millones en 2024. La creciente adopción de la ciencia de datos muestra cómo varias empresas la utilizan para extraer información detallada de datos voluminosos para lograr una ventaja competitiva.

El ingeniero de ciencia de datos trabaja en aprendizaje automático e inteligencia artificial y crea modelos que aprenden automáticamente de sus errores. Ya sea en la industria de la salud , deportes, logística o cualquier otra vertical, sus algoritmos han ayudado a las organizaciones a mejorar su servicio al cliente en todos los aspectos.

¿Cómo las diferentes organizaciones están utilizando la ciencia de datos para su beneficio?

Es una de las mejores y más fáciles estrategias de marketing que sigue cualquier sitio web de comercio electrónico para sacar el dinero de los bolsillos de los compradores.

Entendamos que esto ayudará como ejemplo. Suponga que está comprando un Apple iPhone 11 de Flipkart. El especialista en marketing sabe que existe una alta probabilidad de que una persona que compre un teléfono inteligente también esté interesada en sus productos asociados relevantes, como el iPod de Apple o las cubiertas posteriores.

Todo lo que necesitan hacer es colocar estos productos en el lugar correcto, justo debajo de la opción Agregar al carrito. Hace que la experiencia de compra de los usuarios sea más cómoda y, al mismo tiempo, inyecta dinero en la cuenta del multimillonario Flipkart.

En resumen, acelerará el número de compras de clientes por visita.

Ahora, verifiquemos cómo la ciencia de datos da sugerencias sobre este aspecto. La ciencia de datos permite a las empresas de comercio electrónico tener una visión y comprensión del producto asociado con compras anteriores.

Analiza el patrón de compra y el comportamiento de los compradores que ya han comprado el mismo producto o uno similar anteriormente. Gracias a la información respaldada por datos, una característica poderosa de Data Science ayuda a crear productos auténticos y asociaciones de diseño en la tienda.

Dar sentido a los datos

Las empresas están cargadas con toneladas de datos y es común que tengan demasiados datos en el panorama digital actual. Se vuelve un desafío para ellos separar, organizar y priorizar los datos para acelerar la estrategia de marketing .

Las empresas toman decisiones basadas en datos, y estos datos se encuentran dispersos en varios departamentos dentro de una empresa, lo que hace que sea confuso para las empresas tomar una decisión.

Seguimiento de tendencias y fidelización

Las empresas utilizan herramientas de análisis de datos para que puedan tener una visión cualitativa y cuantitativa. Además, el análisis de datos permite a las empresas comprender lo que está sucediendo dentro de su empresa y las tendencias generales dentro de su mercado.

Con esto, la empresa puede fidelizar a los clientes mediante el seguimiento de tendencias significativas.

Solucione problemas antes de que sucedan

La ciencia de datos ayuda a solucionar y minimizar los problemas antes de que ocurran. Como ser humano, nadie puede prever las consecuencias de ningún problema; es mejor resolverlos antes de que creen algún problema.

Con la ayuda de la ciencia de datos y el aprendizaje automático , puede realizar un seguimiento de los pequeños problemas y solucionarlos tan pronto como sea posible. También es aplicable en unidades de fabricación donde la ciencia de datos puede rastrear qué maquinaria está funcionando y cuál se ha averiado.

Alerta a los técnicos para que reparen esa maquinaria en particular y brinden un mejor servicio al cliente antes de que sucedan.

Data Science personaliza la experiencia del cliente en el comercio electrónico

Los clientes prefieren comprar en el centro comercial digital personalizado en estos días en lugar de visitar los centros comerciales. Con la ayuda de Data Science, los minoristas en línea personalizan y modifican sus diseños de página, productos destacados y muchas otras cosas.

Ellos mismos adaptan los escaparates de las tiendas web analizando los datos de los compradores anteriores. Además, ajustan los precios según los datos que analizan, y esta técnica se conoce como precios personalizados. Sovrn, una empresa de comercio electrónico en Boulder, Colorado, utiliza la ciencia de datos para personalizar su experiencia de compra en línea.

Marcas que utilizan la ciencia de datos para mejorar el servicio al cliente

Las grandes marcas están utilizando la ciencia de datos para aprovechar sus datos para obtener mejores conocimientos de los clientes y es el momento de ver cómo los datos revolucionan más industrias a un ritmo monstruoso.

La ciencia de datos sale a la carretera.

UPS , una empresa de logística de Atlanta, Georgia, utiliza la ciencia de datos para optimizar el transporte de paquetes desde la recogida hasta la fase de entrega. La compañía informó que esta plataforma les ha ayudado a ahorrar entre 100 y 200 millones de dólares en 2020 .

Redirige los paquetes cuando hay malas condiciones climáticas, lo que ayuda a la entrega rápida de paquetes y hace un cálculo justo de la tarifa de entrega del flete.

Nuestro propio Instagram aplica la ciencia de datos a las publicaciones patrocinadas. Mantiene sus ojos de halcón en todo lo que los clientes desean comprar. Extrae datos de sus usuarios de Instagram y luego crea algoritmos en consecuencia.

Determina qué otras aplicaciones está usando el usuario, verifica su historial web y luego hace predicciones sobre los productos que podría comprar. Esto facilita el proceso para ambas partes y, por lo tanto, brinda una experiencia agradable a sus usuario

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Fecha actualización el 2020-10-29. Fecha publicación el 2020-10-29. Categoría: Big Data Autor: Oscar olg Mapa del sitio Fuente: datafloq Version movil