Об эффективности анализа данных

Анализ данных в маркетинге

Сегодня многие компании во главу угла ставят первостепенную задачу - удержать своих клиентов и поддержать их потребительскую активность. Для этих целей главная роль отводится маркетинговым подразделениям. Но уже сейчас наблюдается сценарий массового перехода маркетинговых служб от обычного маркетинга к процессу ведения работы, основанной на принципах предсказательной аналитики. И как раз последняя является частью анализа данных. В сравнении с традиционным маркетингом данный подход отличается системой формирования наилучших предложений при помощи анализа для отдельно взятого клиента. В основе такой индивидуализации кроется разработка клиентской поведенческой модели в совокупности с результатами анализа его действий.

Прогнозирование загрузки мощностей в производстве

К анализу данных часто обращаются, чтобы спрогнозировать будущую загрузку ресурсов компании. При помощи автоматической системы обрабатываются количественные характеристики входящих событий и формируется краткосрочный прогноз на загрузку мощностей, что дает менеджеру возможность планирования необходимого количества ресурсов - персонала, техники, финансов. Кроме того, появляется вариант создания автоматической системы перераспределения по сервисам зарезервированных мощностей уже без человеческого участия. К анализу данных часто обращаются, чтобы спрогнозировать будущую загрузку ресурсов компании. При помощи автоматической системы обрабатываются количественные характеристики входящих событий и формируется краткосрочный прогноз на загрузку мощностей, что дает менеджеру возможность планирования необходимого количества ресурсов - персонала, техники, финансов. Вместе с тем, появляется вариант создания автоматической системы, основанной на машинном обучении, перераспределения по сервисам зарезервированных мощностей уже без человеческого участия.

Имиджем компании можно управлять через соцсети

Стоит сказать о еще одной быстрорастущей области применения анализа данных - машинном анализе мнений аудитории, находящейся в социальных сетях. Использование возможности детектирования в социальных сетях сугубо негативных отзывов о деятельности компании открывает перед маркетологами новые перспективы в повышении эффективности SMM вкупе с активным управлением консолидированным мнением интернет - аудитории.

Обработка языков

Естественные языки тоже не остались без внимания, так как они обладают большой перспективой в плане содержащихся в них задач, охватываемых машинным обучением и анализом данных. Этот сегмент тоже пригоден для применения в разных современных исследовательских приложениях.

Ранее в основе текстового анализа лежала только автоматическая статистическая обработка текста, используемого как простой набор строк или слов. Это хорошо идентифицирует тематику текста, но не дает возможности воспроизводить его смысл. Благодаря современным открытиям в области исследования текстов, стал доступен "глубинный анализ", в основе которого лежит машинное обучение.

Дата публикации: 08/05/2018