Нарықтық түсінік деректер ғылымы мен жасанды интеллекттің негізінен өзгеріске ұшырауда, бұл компанияларға салаларында болжау артықшылықтарын алуға мүмкіндік береді. Біз бұл өзгерісті Нидерланды негізіндегі кеңес компаниясы Hammer-дің Том Беккерс пен Фрек Хенс атты сарапшыларымен талқыладық. Қазіргі деректерге негізделген әлемде бизнестер деректер ғылымын пайдалана отырып, нарықтық түсінікті реактивті міндеттен болжаушы күшке айналдырып отыр. Машиналық оқыту, жасанды интеллект және болжау моделдері арқылы олар ірі деректер жиынтығынан нақты әрі қолданбалы тұжырымдар шығарады, бұл оларға тез әрі дәл шешім қабылдауға, бәсекелестік артықшылыққа ие болуға мүмкіндік береді. Деректер ғылымын нарықтық түсінікпен біріктіру компанияларды тек деректер жинау мен талдаудан артып, нарықтарды, тұтынушыларды және бәсекелестерді тереңірек түсінуге, трендтер мен тұтынушы мінез-құлықтарын олардың пайда болуынан бұрын болжауға жол ашады. Төменде нарықтық түсінікті қайта құратын алты transformative қолданбалар келтірілген: 1. Бәсекелестік талдау Деректер ғылымы автоматты түрде ірі көлемдегі ашық деректерді жинап, талдау арқылы нақты уақыттағы бәсекелестік талдауды жүргізуге мүмкіндік береді — мысалы, қаржылық есептер, жаңалықтар және әлеуметтік медиа. Беккерс веб-скрапинг пен машиналық оқытуды пайдаланып, бәсекелестердің бағаларына, өнімдеріне және маркетинг стратегияларына үздіксіз бақылау жүргізу оңай әрі тиімді екенін түсіндіреді. Бұл компанияларға индустриядағы өзгерістерге жедел бейімделуге және бәсекелестік позицияларын жақсартуға көмектеседі. 2. Брендтің өнімділігі мен қоғамдық пікірді бақылау Табиғи тіл өңдеу (NLP) технологиясын қолдана отырып, компаниялар интернеттен "дауысын" тыңдай алады. Әлеуметтік желілер, форумдар және пікірлерді үздіксіз бақылау арқылы қоғамның көзқарасын анықтап, оң трендтер мен разы еместіктің ерте белгісін байқайды. Бұл өнімдер мен хабарламаларды уақытында түзетуге, брендингтің сенімділігін арттыруға және тұтынушы пікіріне алдын ала реакция жасауға мүмкіндік береді. 3.

Трендтерді анықтау мен сұранысты болжау Веб-дегендерді автоматты түрде скраптау арқылы бизнес жаңа трендтерді ерте байқайды. Хенс әр брендпен өзара әрекеттесу кезіндегі тұтынушы мінез-құлқын түсінудің маңыздылығын атап өтіп, нарықтық өзгерістер мен клиенттермен өзара әрекеттесудің толық көрінісін алуға арналған тәжірибені оңтайландырады. 4. Болжау аналитикасы мен сұранысты болжау Деректер ғылымының ең күшті қолданбаларының бірі — болашақтағы қажеттіліктерді алдын ала болжау. Тарихи деректер мен болжау модельдерін, машиналық оқытуды пайдалана отырып, компаниялар сатылым көлемін, сұраныс өзгерістерін және маусымдық трендтерді болжайды. Беккерс бұл үрдіс стоктарды, маркетингті және өнімді дамыту жоспарларын нақты үйлестіруге, артық өндіріс пен тапшылықты болдырмауға мүмкіндік беретінін айтады. 5. Өнім инновациясын жүргізу Тұтынушы пікірлерін, онлайн іздеу үлгілерін және сұраныс деректерін талдау арқылы нарықтағы unmet қажеттіліктерді анықтап, жаңа өнімдер мен қызметтердің даму бағыттарына оң әсер етеді. Бұл тәсілдер нарықтағы сұраныстарға дәлірек сәйкес келетін инновациялық шешімдерді жасауға көмектеседі, табыстылығы мен бренд құнын арттырады. 6. Бағалық саясатты оптимизациялау Алгоритмдер мен болжау модельдері негізінде бағаларды оңтайландыру — бәсекелес бағалар, тұтынушы мінез-құлқы мен сұраныс икемділігін талдай отырып, табысты ең жоғары деңгейде ұстайтын бағаны анықтайды. Бұл стратегиялар динамикалық бағалау жүйелерін қолдануға мүмкіндік береді, нарықтық жағдайларға автоматты түрде бейімделіп, ұтымдылық пен тұтынушы қанағаттануын теңестіреді. Осы деректер ғылымының қолданбаларын жүзеге асыра отырып, компаниялар дәстүрлі ақпарат жинаудан асып түсіп, стратегиялық рамкалар қалыптастырады, бұл оларға болашақтағы нарық көшбасшылығын алдын ала жоспарлауға және басқаруға мүмкіндік береді.