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Service de ventes
Comment les fonctionnalités de Salesforce Sales Cloud aident-elles les organisations à renforcer leurs services de ventes ?
9 mars 2022
Ce qu’il faut savoir avant d’embaucher un Data Scientist
10 mars 2022

Les différentes raisons de travailler avec un Data Scientist

Source : Pixabay.

L’analyse réussie des mégadonnées pourrait potentiellement améliorer le produit intérieur brut annuel dans le secteur manufacturier et vente au détail de 325 milliards de dollars d’ici la fin de cette décennie. Et cet ensemble de compétences spécifiques est celui qui se trouve dans la timonerie des data scientists.

De manière générale, un data scientist comprend comment gérer de grands ensembles de données et extraire du sens en utilisant des techniques mathématiques, statistiques et d’apprentissage automatique. Les connaissances acquises transforment les données collectées par votre entreprise en un actif viable dont votre entreprise peut bénéficier de diverses manières.

Monétiser les données

Facebook monétise les données qu’il collecte auprès de ses abonnés et vous aussi. Par exemple, de nombreux sites de détaillants ont une fonctionnalité indiquant « Les clients qui ont acheté cet article ont également acheté … », qui affiche les articles susceptibles d’augmenter les ventes. C’est ce type d’analyse créative qui peut vous permettre d’améliorer les revenus de votre entreprise.

Réduire les risques

L’une des tâches dont les data scientists sont chargés est d’analyser les modèles de désabonnement des clients, ce qui vous permet de réagir de manière proactive plutôt que réactive si vous remarquez une tendance des clients à favoriser les entreprises concurrentes par rapport à la vôtre. Pour reconquérir les clients, vous pouvez envoyer des offres promotionnelles ou d’autres remises, et contrecarrer le déplacement des consommateurs en fuite.

Les data scientists évaluent également les données d’autres entreprises avec lesquelles vous pourriez envisager de vous associer. Cela aide à minimiser les risques. Par exemple, un spécialiste des données pourrait analyser les informations fournies par un processeur de paiement tiers sur une entreprise avec laquelle vous envisagez de faire affaire, et cette analyse pourrait être utilisée pour déterminer la solvabilité de l’entreprise en question.

Mieux comprendre les clients

Les comportements des clients changent au fil du temps, et il est difficile de surveiller ce changement sans l’aide d’un data scientist.

Par exemple, le site Web Airbnb, qui aide les voyageurs et les hôtes à trouver et à louer des logements abordables, a récemment examiné le comportement des consommateurs lors des recherches sur le site Web et a réorganisé son moteur d’algorithme pour fournir des résultats plus personnalisés. En conséquence, les réservations ont augmenté. C’est ce genre d’aperçu des actions de votre clientèle qu’un data scientist pourrait découvrir afin d’améliorer votre modèle commercial.

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