ممکن است این عبارت منتشر شده در مجله هاروارد بیزینس ریویو (Harvard Business Review) به گوش شما هم رسیده باشد: “متخصص علم داده: جذاب ترین شغل قرن بیست و یکم”. جذاب ترین شغل قرن حاضر سعی در تشخیص مشکلات کسب و کارها، ساختن مدل های و الگوریتم های مناسب و ارائه راه حل های کاربردی برای این مشکلات دارد.

بدون شک دهه های پیش رو عصر هوش مصنوعی، زنجیره بلوکی (Blockchain)، اینترنت اشیاء (IoT) و علم داده خواهد بود. اینترنت از دستگاه‌های مختلف میزان بسیار زیادی داده استخراج کرده و الگوریتم های متفاوتی ساخته شده اند که سعی در استفاده و بهره وری بهینه از این داده ها دارند.

علم داده چیست؟

به احتمال زیاد با پیشنهادات ارائه شده توسط فیسبوک، آمازون، نتفلیکس و یوتیوب هنگام استفاده از آنها مواجه شده اید. همینطور شاید از اسپم فیلتر گوگل، موتورهای جستجوی مختلف مانند گوگل و بینگ، الکسا، گوگل هوم و اپل سیتی استفاده کرده باشید. تمام این امکانات و بیشتر با استفاده از علم داده و هوش مصنوعی شکل گرفته اند تا به کسب و کارها در فرآیند جذب مشتری، افزایش درآمد یا کاهش هزینه ها کمک کنند. هر بار که مشاهده می کنید یک وب سایت به شما استفاده از محصول یا خدمات خاصی را پیشنهاد می‌کند، می توانید مطمئن باشید که از علم داده استفاده شده است. به همین دلیل است که علم داده این روزها طرفداران بیشتری پیدا کرده و بسیاری از کسب و کارها برای رشد و باقی ماندن در عرصه رقابت، به دنبال استخدام و به کار گیری مهارت های متخصصان علم داده هستند.

پیشینیان ما هرگز تصور نمی کردند که برای بقا نیارمند به انرژی الکتریسیته باشند، اما امروز ادامه زندگی بدون وجود آن غیر ممکن به نظر می رسد. همینطور ممکن است امروز شما به استفاده از گوگل هوم و الکسا محتاج نباشید؛ اما بدون شک دهه های پیش رو دوران رشد علم داده و هوش مصنوعی بوده و این روند همچنان ادامه خواهد داشت. هوش انسانی در حال جایگزین شدن با هوش مصنوعی است و پدیده هایی مانند یادگیری ماشین، پردازش زبان های طبیعی، یاد گیری عمیق و آنالتیکس در حال جهانی شدن اند و پیش نیاز همگی این تحولات علم داده است.

فرایند پردازش علم داده چگونه است؟

به عنوان یک متخصص علم داده، ابتدا لازم است مشکل کسب و کار را شناسایی کرده و سپس آن را به زیان علم داده ترجمه کنید؛ بعد از آن داده کاوی کرده و داده ها ر به شکل صحیح تقسیم بندی کنید. سپس بر اساس داده های به دست آمده یک مدل طراحی کنید و پس از راستی آزمایی آن و به دست آوردن بینش های مورد نیاز، مدل به دست آمده را برای بر طرف کردن نیازهای کسب و کار پیاده سازی کنید.

دلیل محبوبیت روز افزون علم داده

به طور کلی محبوبیت روز افزون علم داده به 5 دلیل زیر است:

  • میزان داده های موجود چندین برابر شده است.
  • تصمیمات اتخاذ شده بر پایه علم داده، سود مند هستند.
  • قدرت و کارآیی رایانه ها افزایش چشمگیری پیدا کرده است.
  • دقت داده ها حتی در مورد داده های خام بیشتر شده است.
  • تعداد افراد دارای مهارت در زمینه علم داده افزایش پیدا کرده است.

90 درصد داده های موجود تنها در دو سال اخیر ایجاد شده اند. موارد استفاده از علم داده برای افزایش سوددهی کسب و کارها بیشمار است. تکنولوژی استفاده شده در ساخت رایانه ها و دستگاه های امروزی به هیچ وجه با گذشته قابل مقایسه نیست و تعداد متخصصان در زمینه های SQL، Tableau و Python چندین برابر شده است.

موارد استفاده علم داده چیست؟

علم داده و یادگیری ماشین در عصر جدید امکانات متعددی را برای کسب و کارها فراهم کرده اند:

بررسی نرخ ریزش مشتریان

بررسی نرخ ریزش مشتریان و پیش بینی آن یکی از مهم ترین موارد استفاده از علم داده در کسب و کارهاست. با استفاده از علم داده، کسب و کارها قادر به پیش بینی این مهم خواهند بود که چه تعداد از کاربران یا مشتریانشان، دیگر از محصولات یا خدمات آنها استفاده نخواهند کرد. این امکان در کسب و کارهایی مانند خرده فروشی، بانک ها، ارتباطات و غیره کاربرد زیادی دارد.

حفظ مشتری برای کسب و کارها اهمیت بالایی دارد. از دست دادن مشتریان به معنی از دست دادن سود است و به همین دلیل است که شما به عنوان مشتری یا کاربر گاهی اوقات با پیشنهادات خاص و شخصی سازی شده از طرف کسب و کارها مواجه می شوید. آنها با این افدام سعی در حفظ و از دست ندادن شما دارند. به همین دلیل است که توانایی آنالیز نرخ ریزش مشتریان یکی از پر طرفدارد ترین زمینه های شغلی امروز است.

تقسیم بندی مشتریان

تقسیم بندی مشتریان به معنای قرار دادن آنها در گروه های مختلف بر اساس شباهت ها یا تفاوت های موجود میان آنهاست. به این ترتیب کسب و کارها قادر خواهند بود نوع فعالیت ها و کمپین های بازاریابی اجرایی را متناسب با ویژگی های هر گروه طراحی و پیاده سازی کنند. به همین دلیل است که گاهی اوقات تبلیغات و پیشنهاداتی که شما به عنوان مشتری دریافت می کنید، با آنچه به دست همکار یا همسایه شما می رسد متفاوت است.

پس در واقع با استفاده از علم داده، کسب و کارها مشتریان را بر اساس تجربیات پیشین و شیوه مورد علاقه آنها برای برقراری ارتباط، به دسته های مختلف تقسیم بندی می کنند و این موضوع را در ارسال پیشنهاداتشان برای مشتریان مد نظر قرار می دهند. اجازه دهید مطلب را با ذکر یک مثال روشن تر کنیم:

تصور کنید شما یک کسب و کار آنلاین هستید و تعداد 100 نفر مشتری دارید. اکثر این مشتریان برای تهیه خوار و بار و مایحتاج روزانه از وب سایت شما استفاده می کنند، اما تعداد محدودی از مشتریان هم وجود دارند که حاضرند برای تهیه کالاهای خاص و مرغوب هزینه بیشتری پرداخت کنند و همچنین افرادی هم وجود دارند که تنها از وب سایت شما دیدن کرده و این فرایند هیچگاه به خرید ختم نمی شود. بر پایه این اطلاعات و با استفاده از علم داده و الگوریتم های خاص، شما این مشتریان را به گروه های مختلف تقسیم بندی می کنید و استراتژی بازاریابی و فروش متفاوتی را برای هر کدام از آنها پیش می گیرید.

ارزیابی کمپین های بازاریابی

به طور قطع تمام کسب و کار ها علاقه دارند تا میزان تاثیر گذاری کمپین های بازاریابی خود و افزایش درامد به واسطه آنها را بررسی کنند و تنها راه انجام این مهم استفاده از علم داده و بررسی داده های به دست آمده از این کمپین هاست. با استفاده از بینش به دست آمده از این آنالیزها، کسب و کارها قادر خواهند بود در آینده، تغییرات لازم را برای اثر بخشی بیشتر این کمپین ها در نظر بگیرند.

سایر موارد استفاده علم داده

استفاده از علم داده تنها به ارسال پیشنهادات بهینه در مورد محصولات خلاصه نمی شود، بلکه در مورد خدمات نیز کاربرد دارد. به عنوان مثال با استفاده از امکان پردازش زبان های طبیعی، یک مرکز تماس می تواند انبوهی از ایمیل ها را دسته بندی کرده و با تعداد کارمندان کمتر، به ایمیل های دارای ضرورت بالا، سریع تر پاسخ دهد. یک وکیل با استفاده از Ross Intelligence می تواند سولات حقوقی را با کیفیت و سرعت بالاتری پاسخگو باشد. مشتریان یک رستوران می توانند با گفنگو با چت بات ها نزدیک ترین شعبه رستوران به محل خود را پیدا کرده و سفارش خود را ا ز طریق همین چت بات ها ثبت کنند. با استفاده از امکان تجزیه و تحلیل بصری، فروشگاه ها قادر خواهند بود فعالیت ها و مسیر های تردد مشتریان را در زمان واقعی رصد و بررسی کنند. با به کار گیری اصول یادگیری عمیق و تکنولوژی تشخیص، پزشکان می توانند با سرعت بیشتری انواع مختلف سرطان را در بیماران تشخیص دهند و دستیابی به تکنولوژی خودروی بدون راننده توسط گوگل و اتوپایلوت تسلا بر هیج کس پوشیده نیست.

کلام آخر

همانطور که پیشتر اشاره شد، 90 در صد داده های موجود تنها در 2 سال اخیر به وجود آمده اند و تصور حجم داده های ایجاد شده تا سال 2050 و میزان پیشرفت علم داده غیر قابل تصور است. امروزه علم داده سریع ترین رشد را در میان تخصص های موجود داشته و فرصت های شغلی فراوانی برای متخصصین علم داده فراهم است. در همین راستا شرکت راهبر بازار با تلفیق علم داده و تکنیک های تحقیقات بازاریابی روز، سریع ترین و کاربردی ترین راه حل های بازاریابی دیجیتال را به صورت کاملا شخصی سازی شده در اختیار کسب و کارهای مختلف قرار می دهد.