B2B-körkép

38_techcrunch.com.jpg
Forrás: ITB
Adatalapú döntéshozatal az iparágakban

Iparági kincsesbányák: komoly fegyvertény lett az adat

A legnagyobb kincs az ügyfélinformáció, főleg ha az vásárlási szokásokkal, forgalom-előrejelzéssel vagy piacismerettel párosul. Az adatalapú döntéshozatal módszere egyre erősebb figyelmet követel magának.

A Google állítólag létrehozott egy úgynevezett People Analytics osztályt, melynek az a feladata, hogy ellássa a HR-t a döntésekhez szükséges adatokkal. Arra voltak kíváncsiak, mit várnak el a munkatársak egy jó vezetőtől. Az interjúk során összegyűjtött adatokat adatbázisokba rendszerezték, és a megfelelő szűrések alapján megkapták az eredményt, amellyel a munkavállalók elégedettségét tudták növelni.

 

Minden szektor hasznosíthatja

Bankszektor, kereskedelem, közlekedés, termelés, részvénykereskedelem, telekommunikáció, biztosítás, egészségügy, kormányzat, rendvédelem, szoftver- és hardverhibák szűrése. A felsorolás nem teljes, hiszen szinte minden iparágban használható már az adatalapú döntéshozatal módszertana, amely az adatbányászat metodológiáján alapul. Az adatközpontú megközelítés sikere az összegyűjtött adatok minőségétől és az elemzés és értelmezés hatékonyságától függ. Az adatvezérelt döntésmechanizmust rendszerint a versenyelőny megszerzéséhez, de akár a munkavállalók jól-létének emeléséhez is használhatják. Egyes, az adatalapú döntéshozatal eredményeit vizsgáló tanulmányok szerint a szervezetek mintegy négy százalékkal magasabb termelékenységet és legalább hat százalékkal nagyobb nyereséget érhetnek el, ha beépítik folyamataikba az adatbányászati modelleket.

Döntéstámogatási módszertanok

A Likert-skála: az attitűd mérésére szolgál. Gyakran használják kvantitatív kutatások során adott fogalommal, tevékenységgel kapcsolatos attitűdök mérésére, piackutatások vagy személyiség tesztek során.

Résztvevő megfigyelés: a kvalitatív kutatások legrégebbi módszere. Az egyetlen olyan kutatási módszer, amely alkalmazásával azt tudhatjuk meg, hogy kutatási alanyaink ténylegesen hogyan viselkednek, nem azt, amit elmondanak magukról. Főként a kultúrák, szubkultúrák, társadalmi történések alakulásának vizsgálata során (például tüntetések, felvonulások) érdemes alkalmazni.

 

A különböző iparágak, különböző módon profitálhatnak. Például a bankügyleteknél a kockázatos kölcsönök és bankkártyával elkövetett visszaélések előrejelzéséhez, az új ügyfelek minősítéséhez, vagy az új banki szolgáltatásokhoz a lehetséges ügyfelek profilozásához használják az adatalapú döntéstámogatás módszertanát. A biztosítás területén többek között a rizikótényezők meghatározását, a biztosítási költségek előrejelzését, az új biztosítási szolgáltatások potenciális ügyfeleinek meghatározását támogatják az automatizált adatgyűjtéssel.

 

Adatalapú döntéstámogatással könnyebb

A kereskedelemben viszont elsősorban a forgalom előrejelzéséhez, a helyes raktárkészletek meghatározásához és a szállítások ütemezéséhez alkalmazható, de egyes élményplatformok abban is tudnak segíteni, hogy a konkrét viselkedési szokásokról gyűjtsenek adatokat, amelyeket helyesen olvasva az ügyfelek igényeit lehet feltérképezni.

A közlekedésben például a tömegközlekedést segítő, vagy közlekedési dugót figyelő alkalmazások lehetnek érdekesek, de léteznek már flottakövető és elemző szoftverek is. A termelés és gyártás területén a géphibák előrejelzésénél vagy a gyártókapacitás optimalizásánál jöhetnek szóba a döntéstámogatási megoldások. Szintén érdekes területnek számít a részvénykereskedelem, ahol elsősorban a részvényárfolyam változásainak előrejelzését, vagy az eladás és vásárlás megfelelő időpontjának előrejelzésére vonnak be adatbányászati eszközöket. Az informatikában is számos területen bevethető a módszer, de meglepő információnak tűnhet, hogy akár egy hekkelés előrejelzésére is alkalmas. Az adatalapú döntéstámogatási szoftverek egyébként hatékonyan segítik továbbá a bűnmegelőzést is, hiszen kiválóan alkalmasak például a viselkedési jellemzők megfigyeléséhez.


 

Kiemelkedő területnek számít mindezeken kívül az egészségügy, hiszen a betegadatok digitalizációja óta jó lehetőségnek tűnik az adatalapú egészségügy. A kórképek, a kritikus betegségek, a betegségek tüneteinek leírása és kezelése egy nagy adatbázisba rendezve lehetőséget adnak arra, hogy könnyebbé tegyék az orvos, a patikus és a gyógyszergyártók munkáját, sorolják a szakemberek. A felsoroltak tehát mind olyan jelentőséggel bíró területek, ahol az adatbányászat markáns iparági változásokat eredményezett. Az ügyfelek szokásait és fogyasztásait rögzített adatbázisok pedig valódi kincsesbányának számítanak a szolgáltatóknak.

De mindezeken kívül, a leglátványosabb iparágnak a marketing számít. Hiszen az adatalapú marketingnek köszönhetően a reklámokat, különböző termékeket és szolgáltatásokat célzottan lehet a meghatározott célcsoportoknak elküldeni. Mára az adatalapú gyűjtési módszereknek köszönhetően tulajdonképpen az összes online és offline szokásaink, hogylétünk, egészségi állapotunk bitek és bájtok formájában landol az arra dedikált vállalkozások specifikált adatbázisaiban.