数据科学远不止是当今商业世界的一个时髦流行语，它正在重新定义公司与客户互动的方式。
无论是哪个行业——零售、保险、制造、银行、旅游——每个大企业都有自己处理数据科学的方式。他们必须。数据无处不在。这是新的黄金，挖掘这些数据对于任何企业的成败都至关重要。
数据提供了对区分竞争对手的信息的访问。数据驱动的公司为客户提供更好的服务并做出更好的决策——所有这些都是因为这些决策有数据支持。
数据科学是商业世界的下一个演变，那些不能适应这一新现实的将不复存在。另一种选择是灭绝。
这就是一家欧洲时装和服装零售连锁店面临的命运。成立于 1980 年代初，它以以客户为中心的高档面对面购物体验为基础。在线零售商的出现和激增对其业务造成了重大打击。当它的实体店开始挣扎时，这家店本可以认命，搬进历史的垃圾箱。
相反，它拥抱了数字化。
该公司将积极的客户体验作为重点，计划进行全渠道数字化转型，以管理客户、收集数据并提供客户所需的产品和服务。
它始于电子商务渠道的推出和 CRM 系统的构建，以通过忠诚度计划管理客户和收集数据。为了保持以客户为中心的商业精神，他们专注于开发专门的创新能力，以确保为消费者提供他们想要的产品和服务。最后，他们转向数字化客户流程并优化客户旅程。
如今，这家时尚零售商保留其实体店，让购物者能够看到和体验其提供的系列。在线商店被用作与部分客户互动并了解他们需要和想要什么的沟通渠道。
为了维持这种新方法，创建了八个数字团队，并且对所有可以衡量的东西进行了衡量。这种数字化转型使企业能够将其 90% 的收入追溯到最终客户。
对于尚未涉足数据科学游戏或在该领域迈出第一步的公司，第一个也是最重要的建议是要谦虚，承认这不是你一个人可以做的事情，并齐心协力专业团队。
数据科学是一个复杂的领域，要正确使用它，需要工程师、科学家和分析师开发人工智能平台，以识别、收集、评估和利用数据，以发挥最大优势。他们可以制定战略，确定所需数据的类型、收集数据的最佳方法、收集信息所需的系统以及如何确保数据干净和可用以便将其货币化。
该团队还可以开发支持数据捕获和收集所需的基础设施，包括 AI 或机器学习平台以及用于大计算机存储容量的云平台。
云平台是关键。它支持快速部署数据，并大大缩短了获得对企业及其客户的宝贵见解所需的时间。分析工程师可以构建可靠的数据管道，实现自助报告和可视化。
但是查看数百万个接触点并试图弄清楚如何从中提取有意义的信息可能是一项艰巨的任务。数据驱动不仅仅意味着解锁数据、存储数据并让每个人都可以访问。它是关于从收集到的信息中提取见解，以预测未来的见解，建议短期、中期和长期的投资方向，减少客户流失，预测需求，优化物流链或自动化业务流程。
在最有用的时候，数据科学会从大型数据集中提取不明显的模式，例如购买、预订、索赔或银行交易，以帮助企业做出更好的决策。
了解您的客户是任何企业的基本原则，客户购买模式的历史数据不仅是最常见和最容易访问的数据集，也是最重要的数据集之一。它可以预测未来的需求，并提供有价值的洞察力来影响未来的消费者选择。
客户关系管理 (CRM) 系统是有效使用数据科学的良好起点。零售商可以使用这些数据来识别具有相似行为和品味的客户群体，还可以更好地了解经常一起购买的产品。
北美领先的服装制造商之一，拥有令人自豪的 150 年历史，多年来建立了生产能力，扩大了销售网络，并投资于营销。但也许它今天最重要的举措是它的数据科学分析。数据科学部门直接向 CEO 报告，并与谷歌平台上的海量数据合作，以更有效地吸引客户。
在 COVID 大流行期间，随着越来越多的服装购物者被推到网上，公司的数据科学部门蓬勃发展，改善了公司的数字足迹，以收集尽可能多的消费者数据——谁在网上购物，谁在实体店购物，他们正在检查什么在网上，他们花了多少钱，他们如何支付他们的购买，他们最终购买了什么——并使用所有这些信息来创建配置文件和跟踪模式。
然后通过直接针对符合这些概况的消费者的营销活动将数据货币化。
随着数据科学的进步，客户交互变得更加个性化。重点不再是建立关于群体、特定市场或地区的广泛概况，而是越来越注重个人。
流媒体服务使用数据来改善用户体验。他们向观众推荐他们的算法确定个人可能喜欢的标题。简单的假设是，这只是基于观众之前可能观看过的内容。例如，因为您喜欢这部由汤姆·克鲁斯主演的动作片，也许您也会喜欢这部由汤姆·克鲁斯主演的另一部动作片。
然而，它比这复杂得多。流媒体将从通过分析来自世界各地的大量用户数据构建的原型配置文件开始。然后它将采用个人的观看模式（标题、流派、演员、季节性），将它们与来自世界各地的该个人资料中的其他人以及他们正在观看的内容交织在一起，以提出建议。
旅游和酒店业依靠数据科学帮助其从大流行中恢复过来。
几乎没有企业能幸免于大流行的负面影响，但旅游业却遭受重创。在大流行之前，全球机场运营市场的价值估计为 2210 亿美元。在大流行迫使边境关闭并几乎关闭了休闲航空旅行之后，这一数字暴跌至 946 亿美元。 2021 年略有改善，达到 1302 亿美元，但仍远未达到他们想要的水平。
面临的挑战是开发和实施数据驱动的解决方案，以更新收入流、优先考虑公共卫生、增强客户体验并支持可持续发展计划。
在提高运营效率的同时关注客户体验比以往任何时候都更加重要，预计将在未改变的财务目标参数范围内完成。
世界上最大的航空公司之一正在使用数据科学来预测与延误和取消的投诉和索赔相关的成本。这帮助航空公司解决了运营中断问题并提高了客户满意度。它还能够开发和推出新的解决方案，以改进在线支付方式、启动绩效警报系统以及优化维护资金的使用。
从客户服务到货运，该航空公司现在已经制定了收集和分析信息和开发新想法的流程，并对内部数据分析有了更深入的了解。
我们只站在数据科学冰山一角。数据科学已经是成功企业的重要组成部分，其用途将成倍增加。用不了多久，所有交易系统——购买、预订、银行业务——都将在工作流程中嵌入人工智能。数据分析将部署在每个企业的每个应用程序中。没有它，任何组织都无法在大量投资于数据分析的竞争中生存下来。

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