Comment utiliser la science des données pour la croissance de l’entreprise

Science des données, apprentissage automatique, intelligence artificielle – ces termes peuvent encore sembler être une mode passagère ou un mot à la mode pour certains.

Pourtant, en réalité, ces technologies sont de véritables moteurs de changement dans le fonctionnement des entreprises et les expériences qu’elles offrent à leurs clients. Et ces aspects se traduisent directement par des opportunités de croissance commerciale et des revenus plus élevés.

Nous avons contacté des experts du secteur pour discuter du rôle de la science des données et de l’innovation pour la croissance des entreprises. C’est ce que nous avons découvert.

Comment avez-vous utilisé la science des données dans la transformation numérique de votre entreprise ?

Ilidio Pereira, Client Success Manager chez IVARE :

Désormais, vous ne pouvez pas parler de révolution et de transformation numérique sans comprendre la valeur des données. Une entreprise qui a déjà adopté la transformation numérique comme stratégie est capable de comprendre et d’analyser les tendances du marché à l’aide d’outils et de services Big Data.

Les habitudes d’achat des clients peuvent être un exemple. En les comprenant, une entreprise peut anticiper la demande. Grâce à cela, les produits les plus populaires sont disponibles, ce qui a un impact positif sur le service client. Le Big Data est l’outil parfait pour obtenir des informations de vos clients.

Le Big Data peut vous aider à « anticiper » vos besoins à l’avance et donc délivrer de meilleurs résultats en service client. Les problèmes des utilisateurs peuvent être minimisés et résolus à temps.

Arwin Sohrabi, responsable de l’équipe Data Science Platform de Danske Bank :

Les applications d’apprentissage automatique, y compris la science des données, ne sont pas nouvelles pour Danske Bank. En tant que l’une des plus grandes banques des pays nordiques, nous nous efforçons constamment d’être à la pointe de la technologie. Dans des domaines aussi vastes que la fraude, le risque, la banque commerciale et plus encore, la science des données est déjà utilisée pour promouvoir nos produits et services.

Les analyses avancées stimulent directement et indirectement les performances en augmentant la précision (décisions basées sur des données plutôt que manuelles), l’expérience client (offres plus personnalisées) et la satisfaction des employés (automatisation des tâches).

Cependant, il est tout aussi important de disposer d’une base et d’une infrastructure solides pour fournir et développer des capacités d’analyse avancées dans une entreprise moderne. Les scientifiques des données doivent être capables de travailler avec le développement de modèles dans un environnement personnalisé et développé par des professionnels, sans passer trop de temps sur d’autres tâches.

Sam Brown, ancien consultant en propriété intellectuelle et innovation en intelligence artificielle chez wefox, aujourd’hui consultant indépendant :

Pour wefox, la façon dont nous utilisons les données pour numériser le secteur de l’assurance est plus pertinente que la façon dont nous nous transformons ; Notre vision était de transformer l’industrie et notre existence n’était possible que parce que l’industrie avait besoin d’une cure de jouvence numérique. Nous avons commencé en tant qu’entreprise numérique et avons créé un précédent sur la façon dont les opérateurs historiques doivent faire face à l’ère numérique.

Nous utilisons la science des données pour optimiser nos algorithmes actuariels, nous aidant à construire des polices d’assurance plus compétitives, à fournir un meilleur service client en analysant les points de contact client, à guider notre offre UI / UX de produit en utilisant des données sur la façon dont les utilisateurs interagissent avec nos applications et à améliorer notre efficacité opérationnelle et les frais généraux en utilisant les données pour permettre l’automatisation de processus plus internes tels que le traitement des réclamations d’assurance.

Nous utilisons des données IoT en temps réel pour nous aider à mieux comprendre les risques et les dangers dans la vie des clients, permettant un développement de fonctionnalités de produit mieux ciblé. Les données rendent nos prix plus compétitifs et notre produit plus attractif.

Comment la science des données vous a-t-elle aidé à atteindre vos KPI ?

Ilidio Pereira, Client Success Manager chez IVARE :

La science des données a aidé notre entreprise à atteindre des objectifs tels que :

Un rapport récent de l’Economist Intelligence Unit (EIU), basé sur une enquête menée auprès de plus de 500 cadres supérieurs, pour la plupart des cadres de niveau C, indique que les entreprises qui prennent des décisions basées sur les données ont tendance à faire mieux financièrement.

  • Productivité accrue : Une étude similaire de Harvard Business Review a révélé que les entreprises axées sur les données prennent non seulement de meilleures décisions et tirent profit de leurs bénéfices, mais deviennent également plus rapides et plus productives.
  • Plus de capacités d’innovation : les modèles commerciaux dans lesquels les données sont des actifs importants, et sont même utilisées pour générer des produits et des services, ont également tendance à être plus innovants. C’est ce qui rend les startups si perturbatrices. Ce potentiel peut également être mieux exploité par les entreprises traditionnelles dans de nombreux segments de marché.

Sam Brown, ancien consultant en propriété intellectuelle et innovation en intelligence artificielle chez wefox, aujourd’hui consultant indépendant :

Le premier est un KPI d’efficacité opérationnelle que nous rencontrons et avec lequel nous menons l’industrie. Wefox est leader sur le marché de l’automatisation du traitement des réclamations avec des chiffres trimestriels allant de 70 % à 90 % de toutes les réclamations traitées automatiquement. À titre de référence, la plupart des titulaires de carte traitent actuellement 10 à 30 % des réclamations automatiquement.

Cela n’est possible que grâce à la science des données, où nous pouvons identifier des modèles sur la façon de traiter une réclamation avec le traitement manuel des réclamations passées et automatiser les réclamations qui ont une structure de données similaire. Il serait presque impossible de le rendre beaucoup plus élevé, car les revendications les plus complexes sont sans précédent pour sauvegarder la science des données.

Le prochain grand pas de KPI vers la lune est de réduire de 100 % tous les accidents inutiles et de créer un monde plus sûr. Nous avons besoin de données IoT pour permettre cela, car elles nous aident à déterminer quand les clients sont susceptibles de se trouver dans des conditions dangereuses dont ils ne sont peut-être pas conscients et nous aident à créer un contenu attrayant qui, espérons-le, peut avoir un impact éducatif plus élevé.

Prachi Bhide, responsable des opérations et des contrôles des données chez Deutsche Bank :

Au sein de la division Corporate Banking de Deutsche Bank, nous avons adopté une approche d’analyse de rentabilisation pour démocratiser les données. Notre « Data Factory » fournit aux utilisateurs professionnels des ensembles de données organisés, bien gouvernés et organisés pour des solutions de science des données et d’analyse. Par exemple, nous avons exploité avec succès la science des données pour une validation holistique de la qualité des données au niveau du client.

Comme pour toute grande entreprise traitant un grand volume de clients, l’examen et l’amélioration de la qualité des données peuvent être gourmands en ressources. Ceci est souvent atténué par l’échantillonnage par lots, mais notre objectif était un peu plus complet.

À l’aide de la science des données, nous regroupons d’abord les clients en profilant les fonctionnalités clés, puis exécutons une détection des valeurs aberrantes pour mettre en évidence les écarts pour un examen plus détaillé dirigé par des experts. En conséquence, nos experts en la matière ont pu concentrer leurs ressources sur la validation uniquement des valeurs aberrantes. Cela nous a permis de mener des tests complets qui couvrent l’ensemble de la population sans ralentir notre taux de livraison.

Justin Howell, PDG et co-fondateur de Rize :

Chez Rize, nous utilisons des données empiriques pour évaluer en permanence les besoins de nos clients et tester différentes approches pour tout, du produit au marketing en passant par les ventes.

En utilisant la science des données, nous pouvons efficacement itérer sur ce qui fonctionne, éliminer ce qui ne fonctionne pas et nous assurer que nous utilisons une approche centrée sur le client pour nous donner les meilleures chances de succès.

Envelopper

Comme vous pouvez le voir, la science des données a de nombreuses applications. Les entreprises peuvent l’utiliser pour améliorer l’expérience client, fixer des prix compétitifs, améliorer l’UX / UI des produits numériques, augmenter les performances en augmentant la précision et la productivité, ou prévenir la fraude. Tous ces domaines ont un impact direct ou indirect sur les résultats des entreprises. Cela signifie que la science des données n’est pas une autre tendance qui s’estompera rapidement, mais qu’elle peut plutôt devenir l’un des principes de l’entreprise moderne.
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