ხშირად მონაცემები უფრო მეტის მთქმელნი არიან, ვიდრე ჩვენ გვგონია. ყველა წარმატებული კომპანია ცდილობს შეაგროვოს და ეფექტურად გამოიყენოს მონაცემები. შეიძლება ითქვას, რომ დღევანდელ ბიზნეს სამყაროში, მონაცემებს ოქროს ფასი აქვს. ისეთი კომპანიებიც კი არსებობენ, რომლებიც ორიენტირებული არიან მხოლოდ მონაცემების შეგროვებასა და მესამე პირზე გაყიდვაზე.

მონაცემთა ანალიზისთვის ბევრი განსხვავებული მიდგომა არსებობს, რაც ძირითადად ეფუძნება ხელოვნური ინტელექტისა და კომპიუტერული სწავლებების მეთოდებს და მათგან მიღებული სარგებელი ძალზედ დამოკიდებულია მონაცემების ხარისხსა და მოცულობაზე. მართალია, მონაცემების შეგროვება და მათი ანალიზი დამატებით რესურსებს მოითხოვს, თუმცა მიღებული შედეგები უნიკალურ შესაძლებლობას იძლევა პროცესების ავტომატიზაციისა და ოპტიმიზაციისათვის, რაც პირდაპირ ისახება მოგებაზე.

და მაინც, როგორ შეიძლება დაეხმაროს მონაცემთა ანალიზი კონკრეტულ ბიზნესებს?

განვიხილოთ რამდენიმე ძირითადი ბიზნეს გამოწვევა, რომლებსაც მონაცემთა ანალიზი კარგად უმკლავდება.

1.  პროდუქტის შეძენით დაინტერესებული კლიენტების მოძიება

პროდუქციის გაყიდვებისთვის მნიშვნელოვანია სწორ სეგმენტზე გასვლა. კლიენტების წარსულ ქცევაზე დაყრდნობით ჩატარებული ანალიზით, შესაძლებელია დავაიდენტიფიციროთ, თუ რა პროდუქტით დაინტერესდებიან ეს კლიენტები მომავალში. ამ ამოცანის წარმატება დამოკიდებულია გამოყენებული ინფორმაციის ხარისხზე, და ბევრად უფრო ეფექტურს ხდის მარკეტინგულ კამპანიებს. პრაქტიკულ მაგალითებზე დაკვირვებით, მსგავსი მოდელის დანერგვის შედეგად გაყიდვები შეიძლება გაიზარდოს 30-50%-ით, რიგ შემთხვევებში უფრო მეტითაც კი.

2.  კლიენტზე ორიენტირებული პროდუქტის/ფასის შემუშავება

რაც უფრო მეტი ინფორმაცია ვიცით მომხმარებლებზე, მით უფრო მარტივია მათთან კომუნიკაცია. კლიენტების წარსული აქტივობის შესწავლით, შესაძლებელია თითოეული კლიენტისთვის განისაზღვროს ის პროდუქტი და ფასი, რომელიც უფრო მომგებიანი და ოპტიმალური იქნება როგორც კომპანიისთვისა ასევე, კლიენტისთვის. მსგავსი ტიპის მიდგომები ზრდის როგორც კომპანიის მომგებიანობას, ასევე, მომხმარებლების კმაყოფილებასა და ლოიალურობას.

3.  მომხმარებლების უკეთ გაცნობა და მათი ინტერესების შესწავლა

მნიშვნელოვანია, ბიზნესს კარგად ესმოდეს თუ რა ტიპის კლიენტებს ემსახურება. მომხმარებლების სხვადასხვა მახასიათებლების ანალიზით, შესაძლებელია ისინი გადანაწილდნენ სხვადასხვა ინტერესების ჯგუფებად.

ამ ჯგუფების პარამეტრებზე დაკვირვებით, ბიზნესი უკეთ გაიცნობს თავის კლიენტებს, რაც თავისთავად გაამარტივებს ახალი მიზნობრივი პროდუქტების შექმნას.

4.  კლიენტების (ასევე თანამშრომლების) გადინების მიზეზების ამოცნობა და გადაჭრა

ყველა კომპანიისთვის სასიცოცხლოდ მნიშვნელოვანია კლიენტების რაოდენობა. შესაბამისად, არსებითია იმ მიზეზების პოვნა, რის გამოც კლიენტები კონკურენტებთან მიდიან. მონაცემებზე დაკვირვებით, შესაძლებელია არა მარტო ამ მიზეზების იდენტიფიცირება, არამედ, ხშირ შემთხვევაში, საკმაოდ მაღალი სიზუსტით პროგნოზირება, თუ რომელი კლიენტი არის მიდრეკილი წასვლისკენ (churn). 

დიდი კომპანიები მსგავს პრობლემას აწყდებიან თანამშრომლების გადინების კუთხითაც, სადაც ხშირ შემთხვევაში უფრო ეფექტური შედეგის მიღება შეიძლება მონაცემებზე დაკვირვებით, გამომდინარე იქედან, რომ თანამშრომლების შესახებ უფრო მეტი ვიცით, ვიდრე კლიენტებზე. მსგავსი პროცესები არამარტო ინარჩუნებენ კლიენტებს/თანამშრომლებს, არამედ ზრდიან კიდეც მათ ლოიალურობას.

5.  თაღლითობის (ანომალიების) აღმოჩენა

კომპანიის წარმატებული მუშაობისთვის მნიშვნელოვანია მისი უსაფრთხოება. სხვადასხვა მონაცემებზე დაკვირვებით, შესაძლებელია პროცესებში ისეთი უზუსტობების აღმოჩენა, რომელიც შეუიარაღებელი თვალით არ ჩანს, მაგრამ, შესაძლოა გამოყენებულ იქნეს კომპანიის საზიანოდ. მსგავსი მოდელები სწავლობენ ბიზნესის ციფრულ პროცესებს და იჭერენ „საეჭვო“ ქმედებებს. 

6.  პროცესების ავტომატიზაცია

თითქმის ყველა კომპანიაში არსებობს პროცესები, რომლებსაც თანამშრომლები აკეთებენ რუტინულად და სისტემატიურად. ხშირ შემთხვევაში, მსგავს პროცესებში საკმაოდ დიდი რესურსი იხარჯება. კომპიუტერული სწავლების მეთოდები საშუალებას იძლევა კომპიუტერს შევასწავლოთ ეს რუტინული საქმე. 

მსგავსი მიდგომა დააჩქარებს და აღმოფხვრის შეცდომებს აღნიშნულ ბიზნეს პროცესებში, ასევე გამოათავისუფლებს ადამიანურ რესურსებს, რომელიც შეიძლება უფრო მიზნობრივად იქნეს გამოყენებული.

აღნიშნული მაგალითების გარდა, მონაცემთა ანალიზის მრავალმხირვ გამოყენების კიდევ ბევრი შესაძლებლობა არსებობს, რაც ბიზნესის სფეციფიკასა და მონაცემებზეა დამოკიდებულია.  

თიბისის მხარდაჭერით 15-დან 24 ივნისამდე, საქართველოში პირველად ბიზნეს მონაცემთა და ანალიტიკის კონფერენცია ჩატარდება. TIDA (Tbilisi International Data Analytics) რვა დღის განმავლობაში, საერთაშორისო მასშტაბით, მონაცემთა ანალიტიკის პროფესიონალებსა და ანალიტიკის გამოყენებით დაინტერესებულ ბიზნესის წარმომადგენლებს გააერთიანებს.

ავტორი: ალექსანდრე ლომაძე