Veľkoobchod aj maloobchod, verejný sektor, cestovný ruch či reklama. Dátová analytika je kľúčová v širokom spektre rôznorodých oblastí, kde pomáha identifikovať vzory a trendy a lepšie tak porozumieť fungovaniu systémov a procesov.
Pokračujte v čítaní a dozviete sa, čo je vlastne data science a ako funguje. Zblízka sme sa pozreli aj na dva konkrétne príklady zo sveta, kde dátová veda pomáha s optimalizáciou výnosov.
V krátkosti o Data science alebo dátovej vede
Poďme si na začiatok v rýchlosti vysvetliť, čo je vlastne dátová veda. Data science predstavuje multidisciplinárnu oblasť, ktorá sa zaoberá získavaním, spracovaním, analyzovaním a interpretáciou veľkého množstva dát s cieľom odhaľovať vzory a trendy a využiť ich na podporu rozhodovacích procesov a optimalizáciu rôznych aspektov podnikania a technologických aplikácií.
Vďaka Data science sa organizácie môžu lepšie porozumieť svojim dátam a efektívne využiť ich potenciál na zlepšenie výkonu, inovácie a konkurenčného postavenia.
V praxi sa môžeme s rôznymi dátovými analýzami stretnúť takmer všade, ako príklad si však môžeme predstaviť napríklad veľký e-shop, ktorý zbiera obrovské množstvo dát o správaní svojich zákazníkov - čo kupujú, ako často nakupujú, aký obsah si prezerajú na internete. Práve vďaka dôslednej analýze dát bude môcť následne táto spoločnosť odhaliť vzory v správaní zákazníkov, ponúknuť im personalizované odporúčania a zvýšiť tak pravdepodobnosť opätovného nákupu.
Kde pomáha Data science? Dva konkrétne príklady pod lupou
Dôsledná dátová analytika je dôležitá pre podniky bez ohľadu na oblasť podnikania a veľkosť, svoje o tom vedia aj poprední hráči na svetových trhoch. Väčšie spoločnosti majú zvyčajne svoje vlastné analytické tímy na spracovanie dát, možnosťou je však aj spolupráca so špecializovanými externými spoločnosťami. Spoločnosti zamerané aj na dátovú analytiku, ako je napríklad Nuwara DATA, disponujú širokým pohľadom na problematiku a môžu prinášať nové nápady a unikátne know-how.
Pozrime sa teraz bližšie na dva príklady efektívneho využitia dátovej analytiky v praxi.
Optimalizácia tržieb veľkých platforiem s pomocou dynamickej ceny
Ak ste si už aj vy niekedy rezervovali ubytovanie cez obľúbené platformy Airbnb alebo Booking, určite viete, že napríklad ráno vám web môže vypísať celkom inú cenu za ubytovanie ako večer. Deje sa to preto, že tieto veľké platformy využívajú sofistikované stratégie na optimalizáciu svojich tržieb.
„Dátová analytika je aktom interpretácie – prekladáme hlas zákazníkov do jazyka, ktorý je vhodnejší pre rozhodovanie.“ Riley Newman, AirBnB
Jedným z kľúčových konceptov, ktoré umožňujú týmto platformám maximalizovať zisky, je práve dynamická cena. Tento mechanizmus umožňuje neustále upravovanie cien ubytovania a služieb na základe aktuálnych podmienok na trhu (ako je dopyt, ponuka, sezónnosť a špeciálne udalosti). Inteligentný algoritmus dokáže na základe analýzy historických dát a súčasných trendov predpovedať optimálnu cenu, ktorá je konkurencieschopná voči iným ponukám na trhu a maximalizovať tak výnosy spoločnosti.
Optimalizácia tržieb z online reklamy
Dátová veda je kľúčovým nástrojom pre optimalizáciu tržieb a dosiahnutie maximálneho výnosu aj oblasti online reklamy. Prostredníctvom analýzy veľkého množstva dát je možné identifikovať vzory a trendy, ktoré umožňujú efektívnejšie cieliť na správne publikum a optimalizovať investície.
Nákupná strana (buy side in programmatic) spolu zahŕňa inzerentov, ktorí nakupujú reklamný priestor prostredníctvom automatizovaných systémov, kým predajnú stranu (sell side in programmatic) tvoria online publikačné platformy a vydavatelia. Obe strany sa stretávajú v automatizovaných aukciách, kde sa stanoví finálna cena reklamného priestoru na základe dopytu a ponuky.
„V ideálnom svete by sa 100% dopytu a 100% ponuky stretávali v programmatickej aukcii. Ako optimalizátori by sme tak mali absolútne voľné ruky v príprave modelov a tzv. Yield stratégii, ktorým by sme dosahovali optimálny výnos. Nie je to však také priamočiare. Do programmatického ihriska nám vstupujú často premenné priameho predaja, affiliate marketingu a sponzoringu. Stratégie preto treba prispôsobovať individuálne, pre každého klienta. Na vlne programmatického dopytu sa dá však stále bezproblémovo jazdiť, nakoľko pre publisherov tvorí často viac ako 50% celkového ad revenue.“ Simon Krajniak, Nuwara IO
Kľúčovými pomocníkmi v tomto procese sú pre nákupnú aj predajnú stranu machine learning algoritmy (v preklade algoritmy strojového učenia). Tieto nástroje sú dôležité pri efektívnom rozhodovaní a optimalizácii, keďže sú schopné automaticky identifikovať vzťahy jednotlivých dát a na základe nich predpovedať vývoj a rozhodovať bez ľudskej intervencie.
Flexibilita machine learning algoritmov a ich schopnosť prispôsobiť sa meniacim sa podmienkam trhu umožňuje nákupnej aj predajnej strane dosiahnuť lepšie výsledky a maximalizovať výnosy z online reklamy.
(S/PR), zdroj obrázkov: unsplash.com
