Ablauf des Rapid Data Prototyping für Data Science: Produktidee zu Prototyp zu Produkt

Wir können uns  das Schmunzeln kaum verbergen, wenn Geschäftsführer oder IT-Leiter behaupten, dass sie nicht genug Daten hätte, um diese sinnvoll auszuwerten und wertvolle Schlüsse daraus zuziehen. Vor allem, wenn man bedenkt, dass wahrscheinlich heutzutage die meisten Waschmaschinen und Toaster schon mit dem Internet verbunden sind. Methoden der Data Science können hier effektiv unterstützen.

Basierend auf erfolgreichen Projekterfahrungen möchten wir in diesem Artikel 3 einfache Anwendungsfälle bezüglich  Data Science vorstellen. Die nachfolgenden Projekte wurden innerhalb weniger Tage kosteneffektiv als Rapid Data Prototyping implementiert. Somit konnten die Entscheidungsträger innerhalb kurzer Zeit ihre Hypothesen mit einem kleinen Budget bestätigen (oder verwerfen).

Data Science und Predictive Resignation

Kündigungen sind niemals einfach. Vor allem, wenn man mit Kündigungen nicht gerechnet hat. Dies ist mitten in einer wichtigen Projektphase besonders ärgerlich. Es ist jedoch für viele Unternehmen möglich, anhand der verfügbaren Daten präzise Prognosen für Kündigungen zu erstellen. Damit kann das Unternehmen den Personalmangel frühzeitig erkennen, abfangen und das Risiko für den Erfolg des Projektes minimieren.

Social Media Driven Marketing 

Dass soziale Medien nicht mehr aus unserem Alltag weg zu denken sind, müssen wir wahrscheinlich nicht mehr erwähnen. Aber die meisten Unternehmen vergessen, dass die Daten von sozialen Netzwerken auch firmenintern mithilfe von Data Science wertvoll verarbeitet werden können, um maßgeschneiderte und kostengünstige Marketingkampagnen zu erstellen oder Trends zu erkennen. Den Zugang zu diesen Daten erhält mal entweder direkt über die öffentlichen Schnittstellen der Betreiber oder bei Drittanbietern.

Customer Loyalty

Ein immenser Hebel hinsichtlich des Umsatzes  ist die Kundenbindung. Mithilfe von geeigneter Data Science können Sie nicht nur die Kundenbindung festigen, sondern sogar steigern. Eine gängige Methode ist hierbei die Analyse des Kundenverhaltens und der Kommunikation. Mit komplexen Ansätzen lassen sich auch die heiß begehrten Early Adopter identifizieren. Diese Kunden sind für Unternehmen von großem Wert, da sie durch ihre Verbundenheit beszüglich des Produktes der Marke oder des Unternehmens  kostenfrei Mundpropaganda oder ähnliche Werbung machen.

Viele Unternehmen unterschätzen ihre Daten und lassen sie ungenutzt liegen. In den meisten Fällen haben die eigenen Mitarbeiter aber ein Gefühl für welche Probleme diese Daten genutzt werden könnten. Jedoch fehlt es meistens an den Data Science Kapazitäten und Kompetenzen innerhalb des eigenen Unternehmens. Mit Methoden wie der des Rapid Data Prototyping können Sie ohne großes Budget Ihre Probleme mit geeigneter Data Science innerhalb von wenigen Tagen angehen und schon erste Resultate generieren.

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