Примеры data science business solutions

В e-commerce

— Сохранив информацию о прошлом заказе, решение основанное на data science может предугадать что захочет купить этот пользователь при следующем заходе на сайт.

Преимущество подобных систем в том, что они могут хранить огромное количество информации о всех посещениях пользователя, и проводить такие параллели которые человеческому мозгу не свойственны.
В результате прогнозирования пользователь быстрее делает покупку, и именно в том интернет магазине, который как-бы понял его потребности.

В сфере обслуживания

— Страховые компании, банки, туроператоры, и многие другие компании используют data science.

Страховые и банки могут использовать глубокий анализ данных для оценки рисков при выдаче кредита или страховании жизни. Туроператоры, и другие компании в сфере развлечений с целью рекламы и составления персональных предложений.
В результате использования data science существенно сокращаются риски, и экономятся ресурсы.

В офлайн ритейле

— Все карточки, анкеты, опросы - это большие массивы данных, которые регулярно собирают множество сетевых магазинов.

Но собрать информацию мало, а эффективно обработать ее и сделать точные прогнозы о потребностях пользователей могут именно data science solutions.
В результате персонализированного маркетинга покупатель через мессенджер стимулируется к очередному посещению офлайн магазина.

В медиа

— Используют data science для оценки и прогнозирования спроса.

Для принятия решения какие фильмы/передачи будут интересны в определенное время, целевой аудитории конкретного канала, или музыка на радио. В кино прогнозируется спрос на будущий фильм, чтобы принять решение окупятся ли съемки.
В результате испльзования data science методов - получение максимальных рейтингов при меньших затратах.