Dátová veda (alebo aj data science) má má kľúčový význam pre zvýšenie efektivity a ziskovosti online projektov na celosvetovej scéne v rôznorodých sektoroch, od veľkoobchodu cez verejnú správu až po turizmus či marketing.

V našom novom blogu vám vysvetlíme, čo je dátová veda aj ako funguje. Pozrieme sa aj na dva konkrétne príklady, ako data science pomáha s optimalizáciou výnosov svetových online projektov. 

Dátová veda alebo data science

Čo konkrétne si teda môžeme predstaviť pod slovným spojením dátová veda? Ide o interdisciplinárny odbor, ktorý sa zameriava na extrakciu, spracovanie, analýzu a výklad rozsiahleho množstva dát. Cieľom dátovej vedy je identifikácia vzorcov a trendov, ktoré budú neskôr kľúčové pri prijímaní rozhodnutí a na zefektívňovaní rôznych oblastí podnikania či technologických inovácií.

Organizácie dokážu vďaka dátovej vede získať hlbší pohľad do svojich dát, čo im umožňuje využívať ich skrytý potenciál pre zlepšenie operatívnej efektivity, inovačných procesov aj posilnenie konkurenčnej pozície na trhu.

Identifikácia vzorcov nákupného správania

V praxi sa môžeme stretnúť s použitím dátových analýz vo viacerých oblastiach. Ako príklad si predstavme veľký internetový obchod, ktorý zhromažďuje rozličné informácie o nákupných zvykoch svojich zákazníkov – od toho, aké produkty si vyberajú cez frekvenciu ich nákupov až po typy obsahu, ktoré sledujú online. 

Dôkladná analýza týchto údajov umožní spoločnosti identifikovať vzorce v správaní klientov a otvorí tak spoločnosti dvere k poskytovaniu cielených personalizovaných odporúčaní a zvýšeniu šancí na opätovnú návštevu a nákup.

Data science v praxi: pozrime sa podrobnejšie na dva prípady

Dôsledná dátová analýza predstavuje kľúčový prvok pre úspech v každom sektore a podnikateľskom modeli. Svoje o tom vedia aj lídri na globálnych trhoch; veľké firmy obvykle disponujú internými tímami zameranými na analýzu dát, existuje však tiež možnosť spolupracovať s externými expertmi. Spoločnosti, ktoré sa špecializujú na dátovú analýzu, ako napríklad Nuwara Labs, majú rozsiahle znalosti a dokážu prichádzať s inovatívnymi riešeniami a poskytovať špecifické odborné odporúčania.

Poďme sa teraz podrobnejšie zamerať na dva príklady využitia dátovej analytiky v praxi.

Stratégia flexibilných dynamických cien

Pokiaľ ste už niekedy vyhľadávali možnosti ubytovania prostredníctvom populárnych platforiem Airbnb a Booking, možno ste si všimli, že cena za rovnaké ubytovanie sa môže ráno líšiť od tej večernej. Tento jav je výsledkom využívania pokročilých techník na zlepšenie príjmov týchto platforiem.

„Dátová analytika je aktom interpretácie – prekladáme hlas zákazníkov do jazyka, ktorý je vhodnejší pre rozhodovanie.“ Riley Newman, AirBnB

Kľúčovou stratégiou, ktorá týmto online platformám umožňuje efektívne maximalizovať zisky, je dynamická cena. Táto metóda pružne reaguje na zmeny na trhu; zohľadňuje zmeny v dopyte a ponuke, sezónne vplyvy, ale aj výskyt špeciálnych udalostí, čím umožňuje platformám prispôsobovať ceny ubytovania v reálnom čase. Pomocou algoritmov založených na dátach tieto platformy stanovujú sumy tak, aby boli konkurenčné a zároveň maximalizovali príjmy spoločnosti.

Automatizovaný nákup a predaj programatickej reklamy

Dátová analytika predstavuje esenciálny nástroj na zvyšovanie efektivity tržieb a maximalizáciu ziskov aj v rámci online marketingu. Analýzou veľkého množstva dát je možné rozpoznať určité vzorce a tendencie, ktoré následne umožňujú presnejšie zacieliť na konkrétne skupiny a zefektívniť marketingové investície.

Pristavme sa na chvíľu pri základných pojmoch, s ktorými sa môžete stretnúť v tejto oblasti. Prvým z nich je nákupná strana (buy side in programmatic), ktorá zahŕňa inzerentov nakupujúcich reklamný priestor prostredníctvom automatizovaných systémov. Jej opak, teda predajnú stranu (sell side in programmatic), tvoria vydavatelia a online platformy. Nákupná a predajná strana sa stretávajú v automatizovaných aukciách, kde sa na základe dopytu a ponuky stanoví finálna cena reklamného priestoru.

„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

Machine learning algoritmy

V procese automatizovaného obchodovania s reklamou hrajú nezastupiteľnú úlohu machine learning algoritmy (v preklade algoritmy strojového učenia), ktoré slúžia ako kľúčoví asistenti pre obe strany – nákupnú aj predajnú. Tieto pokročilé technológie dokážu samostatne rozpoznávať vzájomné vzťahy medzi dátami a na ich základe predpovedať budúce tendencie, čím umožňujú rozhodovanie bez potreby zásahu človeka.

Schopnosť algoritmov flexibilne reagovať na zmeny v trhových podmienkach a prispôsobiť sa im predstavuje významnú výhodu, ktorá môže viesť k zlepšeniu výsledkov obchodovania na obidvoch stranách a k maximalizácii ziskovosti z online reklamných aktivít.

(E/PR), zdroj obrázkov: unsplash.com