پایگاه خبری راه پرداخت دارای مجوز به شماره ۷۴۵۷۲ از وزارت فرهنگ و ارشاد اسلامی و بخشی از «شبکه عصر تراکنش» است. راه پرداخت فعالیت خود را از دوم اردیبهشت‌ماه ۱۳۹۰ شروع کرده و اکنون پرمخاطب‌ترین رسانه ایران در زمینه فناوری‌های مالی، بانکداری و پرداخت و استارت‌آپ‌های فین‌تک است.
«داده» گنج ارزشمندی است که می‌تواند عواید قابل توجهی نصیب کسب‌وکارها کند و علم داده کلید رمزگشایی این گنج برای بهره‌مندی از مزایای آن است. استفاده از تحلیل داده باعث می‌شود کارایی سازمان بهبود پیدا کند و سود حاصل از فعالیت‌ها بیشتر شود.
پردازش و استخراج اطلاعات از داده‌ها معمولاً به منابع و توانمندی‌های فنی خاصی نیاز دارد که هر شرکتی از آن برخوردار نیست. با این حال تمامی شرکت‌ها می‌توانند به کمک شرکت‌های ارائه‌دهنده خدمات داده، مانند «سحاب»، تحلیل‌های کارآمدی را متناسب با هدف و ایده‌ای که دارند از داده‌هایشان استخراج کنند.
مدیرانی که برنامه‌های خود را بر اساس تحلیل‌ها و راهکارهای داده‌محور پیش می‌برند، می‌توانند رخدادها و نتایج را پیش‌بینی و به این ترتیب ریسک‌های کسب‌وکار را به نحوی کارآمد ارزیابی و مدیریت کنند. با استفاده از هوش مصنوعی و الگوریتم‌های یادگیری ماشین، می‌توان پیشنهاد‌هایی دریافت کرد که در نهایت باعث بهبود تعامل مشتریان با کسب‌وکار می‌شوند. با این حال مزایای فناوری‌های هوشمند محدود به این مورد نیست و این فناوری‌ها می‌توانند هر بعد دیگری از ارتباط سازمان و مشتری را بهبود بخشند. در ادامه این مقاله به بیان بخش‌هایی از تحولاتی که به واسطه استفاده از علم داده می‌توان در کسب‌وکار ایجاد کرد، می‌پردازیم.
کاربردهای علم داده برای کسب‌وکارها
ساخت الگوریتم برای ارائه اطلاعات تحلیلی از کسب‌وکارها، مستلزم آن است که سازمان از پیش اقدام به جمع‌آوری داده‌های مشتریان کرده باشد؛ زیرا بدون دسترسی به چنین داده‌هایی، نمی‌توان هیچ راهکار داده‌محوری برای بهبود شرایط ارائه داد. متخصصان علم داده عموماً از داده‌های سیستم‌های CRM (سیستم مدیریت ارتباط با مشتریان) استفاده می‌کنند. هرچه سازمان در بازه زمانی طولانی‌تری داده جمع‌آوری کرده باشد، تحلیل‌ها و راهکارهای ارائه‌شده دقیق‌تر و کارآمدتر خواهند بود. به عبارت دیگر، داشتن داده‌های کافی باعث می‌شود فرصت‌های رشد بیشتری نصیب کسب‌وکار شود. در ادامه برخی مزایای کلیدی علم داده برای کسب‌وکارها را شرح می‌دهیم.
افزایش فروش
مشتریان بالقوه همواره پیش از خرید یک محصول، محصولات مشابه تمامی شرکت‌های رقیب را بررسی می‌کنند. داده‌ها به سازمان‌ها کمک می‌کنند الگوریتم‌های رفتاری مشتریان را شناسایی کرده و درک بهتری از نیازها و نحوه انتخاب آنها به دست آورند. با درک سازمان‌ها از این موضوع، مشتریان عموماً در تعامل با کسب‌وکار احساس و تجربه بهتری خواهند داشت و فروش سازمان افزایش خواهد یافت. حتی می‌توان به کمک یادگیری ماشین، کالاهای مشابهی را که احتمالاً مشتری به آنها نیاز داشته باشد، شناسایی و پیشنهاد کرد و از این طریق بستر جدیدی برای فروش بیشتر کالاها و خدمات فراهم آورد. به‌طور کلی تحلیل‌های مبتنی بر داده نه‌تنها باعث بهبود نرخ تبدیل و افزایش تعداد مشتریان می‌شوند، بلکه می‌توانند شرایطی فراهم آورند که بتوان در زمانی کوتاه، به هر مشتری میزان بیشتری کالا و خدمات فروخت.
نتفلیکس یکی از شرکت‌هایی است که از فناوری و علم داده برای تحلیل رفتار کاربران استفاده می‌کند و با رصد رفتار و انتخاب‌های پیشین کاربر، گزینه‌های بیشتری به وی پیشنهاد می‌کند. یوتیوب نیز با استفاده از بازدیدها، لایک‌ها و برخی پارامترهای دیگر، سعی می‌کند تا پیشنهاد شخصی‌سازی‌شده‌ای را متناسب با علایق فرد ارائه دهد. گوگل نیز تبلیغات هدفمند خود را بر اساس صفحاتی که کاربران از آنها بازدید کرده‌اند، کلماتی که جست‌وجو کرده‌اند یا خریدهایی که انجام داده‌اند، نمایش می‌دهد. شرکت‌های مشابه نیز با تحلیل تاریخچه خرید و رفتار مشتریان، تخفیف‌های جذابی به او پیشنهاد می‌کنند تا میل فرد به انجام خرید را افزایش دهند.
اتوماسیون تعامل با مشتریان
استفاده از اتوماسیون باعث می‌شود هم در زمان سازمان‌ها و هم در زمان مشتری یا کاربر صرفه‌جویی شود. گاهی حتی استفاده از اتوماسیون و راهکارهای مبتنی بر هوش مصنوعی در یک سازمان باعث می‌شود نیاز به استفاده از نیروی انسانی برای بخش پشتیبانی، حسابداری و مدیریت سفارش‌ها، تا ۹۰ درصد کاهش پیدا کند. با این حال استفاده از فناوری‌های هوش مصنوعی به معنی حذف کامل نیروی انسانی از این فرایندها نیست؛ زیرا انجام برخی کارها هنوز مستلزم مداخلات و نظارت انسانی است.
بازاریابی بهینه‌تر
شرکت‌ها می‌توانند با تحلیل تاریخچه فاکتورها، جست‌وجوها و رفتار مشتریان، نیازها و سلایق آنها را بهتر درک کنند و برای افزایش وفاداری مشتریان، کمپین‌های بازاریابی هدفمندی طراحی و اجرا کنند. تحلیل داده‌ها و مدل‌سازی رفتار مشتریان می‌تواند به جلب سرنخ‌های جدید نیز کمک کند. با استفاده از تحلیل‌های داده‌محور، مدیران بخش بازاریابی شرکت می‌توانند متوجه شوند کدام کانال‌ها و روش‌ها کارآمدترند و می‌توانند مشتریان بیشتری را جذب کسب‌وکار سازمان کنند.
تصمیم‌گیری سنجیده‌تر
یکی از بهترین مثال‌هایی که می‌تواند گویای اهمیت به‌کارگیری راهکارهای داده‌محور در بهبود فرایند تصمیم‌گیری مدیران باشد، بهبود تصمیم‌گیری درباره مسائل مالی با استفاده از راهکارهای هوشمند است. با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین می‌توان میزان اعتبار بانکی فرد درخواست‌کننده پول را ارزیابی کرد و بر اساس آن، تصمیم کم‌ریسک‌تری درباره وام‌دهی به چنین افرادی گرفت. شرکت‌های بیمه سلامت نیز می‌توانند با آنالیز تاریخچه درخواست‌های پزشکی شخص، هزینه‌هایی را که بیمه چنین فردی به شرکت تحمیل خواهد کرد، ارزیابی کرده و تخمین بزنند. در سیستم‌های بهداشت و درمان، با استفاده از شبکه‌های عصبی می‌توان فاکتورهای غیر قابل انتظاری را که ممکن است بر سلامت بیمار و دقت تشخیص‌های ارائه‌شده اثر بگذارند، شناسایی کرد و در تشخیص پیچیده‌ترین بیماری‌ها موفق بود.
بهبود فرایندهای تصمیم‌گیری با استفاده از هوش مصنوعی، در پروژه‌های بزرگی که ساختار پیچیده‌ای داشته و در سطحی شامل هزاران نفر مشتری و نیروی کار اجرایی می‌شوند، بسیار محسوس است. در مجموع یکی از رایج‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی ارائه پیشنهاد‌های شخصی‌سازی‌شده است. با دانستن اینکه مشتریان دقیقاً چه می‌خواهند، می‌توان موجودی انبارها را به نحوی بهینه‌تر مدیریت کرد، کنترل تعادل سازمان را در دست گرفت و برنامه‌ریزی دقیق‌تری برای تولیدات آتی داشت. با چنین شرایطی می‌توان کاهش قابل توجهی در هزینه‌ها ایجاد کرد و راندمان شرکت را افزایش داد.
تشخیص و پیشگیری از تقلب
متخصصان علم داده می‌توانند با تشخیص ارتباطات، الگوها و تفاوت‌هایی که در مجموعه‌ای از داده‌های مشابه وجود دارد، مدل‌هایی برای پیشگیری از فریب سازمان‌ها ارائه دهند. راهکارهای مبتنی بر یادگیری ماشین می‌توانند برای پیشگیری از کلاهبرداری‌های فردی یا جرائم سازمان‌یافته در سطح گسترده مورد استفاده قرار گیرند. تحلیل‌های مبتنی بر بیگ‌دیتا و یادگیری ماشین به شناسایی موارد مشکوک به پول‌شویی کمک کرده و در کشف شبکه‌های مجرمانه تأثیرگذارند. با استفاده از هوش مصنوعی در سیستم‌ها، می‌توان ارتباطات مشکوک و رفتارهای غیرمعمولی را که میان گروهی از افراد در جریان است، شناسایی کرد. شرکت‌های بیمه نیز می‌توانند با استفاده از چنین امکانی، کلاهبردارانی را که اقدام به ارائه اطلاعات غلط درباره رخدادها و تصادفات می‌کنند، شناسایی کنند.
آموزش کارکنان
با استفاده از فناوری‌های هوش مصنوعی می‌توان کارآموزان و متخصصان جوانی را که به‌تازگی برای کار وارد سازمان شده‌اند، تحت تعلیم قرار داد. مثلاً اگر به‌دنبال نیروهای فروشی هستید که اعتمادبه‌نفس بالایی داشته باشند و در مواقع حساس عملکرد درستی داشته باشند، می‌توانید از چت‌بات‌هایی استفاده کنید که مکالمات واقعی با مشتری درباره یک محصول یا خدمت را تقلید می‌کنند. چنین سیستم‌هایی تمامی جوانب موضوع شامل شکایات و درخواست‌های مختلفی را که ممکن است مشتریان از شرکت داشته باشند، در نظر گرفته و با طرح پرسش‌های نکته‌دار و خاص برای کارآموزان، آنها را به چالش کشیده و آموزش عمیق‌تری برایشان فراهم می‌کنند. کارآموزان با گذر از چنین مرحله‌ای، برای حل هرگونه مشکل آماده خواهند بود و می‌توانند عملکرد مطلوبی در فروش و افزایش سودآوری شرکت ارائه دهند.
جمع‌بندی
متخصصان علم داده با توسعه مدل‌ها و الگوریتم‌هایی که رفتار مشتریان را پیش‌بینی می‌کنند، الگوها و روندهای نهفته در داده‌ها را شناسایی کرده و با استفاده از نتایج چنین مدلسازیهایی، به کاهش هزینه‌ها، تسریع سرویس‌‌دهی، تصمیم‌گیری سنجیده و کاهش ریسک سازمان‌ها کمک می‌کنند. در مجموع شرکت‌هایی که از تحلیل‌های داده‌محور استفاده می‌کنند، در بازار رقابت موفق‌تر خواهند بود.