Αναλυτής δεδομένων: Κατά πολλούς το πιο σέξυ επάγγελμα του 21^ου αιώνα. Κατά πολλούς άλλους όμως ένα… ε τι είναι αυτό; Τι κάνεις δηλαδή; Έχει σχέση με κομπιούτερ;

Υπάρχει μία μικρή πιθανότητα να το σώσεις αν τους πεις ότι είναι ένα περίπου αυτό που έκανε και ο Chandler Bing στους Friends. Αλλά το πιο πιθανόν είναι ότι θα συνεχίσουν να σε κοιτάζουν με το ίδιο απορημένο βλέμμα. Σιγά μην θυμούνται ότι ο Chandler έκανε στατιστική ανάλυση και αναδιαμόρφωση δεδομένων.

Και εδώ είναι που πρέπει να τους εξηγήσεις ότι στον μοντέρνο ψηφιακό κόσμο, κάθε βιομηχανία, κάθε επιχείρηση παράγει έναν τεράστιο όγκο δεδομένων, τα οποία πρέπει να τύχουν επεξεργασίας. Και όχι, δεν μιλάμε για τα δεδομένα του κινητού σας τηλεφώνου, ούτε για τα άτομα που θεωρείτε δεδομένα στη ζωή σας! Μιλάμε για αριθμούς, για στατιστικά.

pxfuel.com

Για παράδειγμα, έστω ότι έχετε ένα ονλάιν κατάστημα το οποίο πουλάει ρούχα (εξαιρετικό παράδειγμα αν αναλογιστείτε ότι δεν έχω ιδέα από μόδα). Ιδού μερικά δεδομένα τα οποία καλο θα ήταν να συλλέξετε και να αναλύσετε:

Δεδομένα πωλήσεων: Θα πρέπει να δείτε ποια προϊόντα προτιμάνε οι καταναλωτές, σε ποιο εύρος τιμών, size, χρώμα κτλ. Με αυτά τα δεδομένα θα μπορείτε να πάρετε αποφάσεις για το πώς να διαχειριστείτε το stock σας, σε ποια προϊόντα να αλλάξετε την τιμή ή να βάλετε κάποια έκπτωση και ούτω καθεξής.

Δημογραφικά δεδομένα: Χρησιμοποιώντας εργαλεία όπως το Google Analytics μπορείτε να σχηματίσετε κάποια εικόνα για το κοινό το οποίο επισκέπτεται το ονλάιν κατάστημά σας, όπως την ηλικία τους, το φύλο τους και τη χώρα στην οποία κατοικούν. Γνωρίζοντας το κοινό σας, θα μπορείτε να να εφαρμόσετε και την κατάλληλη στρατηγική marketing για τους προσεγγίσετε.

Δεδομένα marketing: Ωραία, πλέον ξέρετε το κοινό σας και προσπαθείτε να το προσεγγίσετε με διάφορες διαφημιστικές καμπάνιες. Για να μην πετάτε όμως στα τυφλά τα ευρωπουλάκια σας σε διαφημίσεις, πρέπει να αναλύσετε τα δεδομένα των καμπανιών σας για να δείτε τι δουλεύει και τι όχι. Αυτό είναι γενικά ένα δύσκολο εγχείρημα γιατί δεν θα μπορείτε πάντοτε να προσδιορίστε ποια καμπάνια έφερε έναν καταναλωτή. Μπορεί να τον έκαναν “triggered” διάφορες διαφημίσεις ή και να ήρθε οργανικά, δηλαδή όχι μέσω μίας πληρωμένης διαφήμισης (π.χ. post στα social media). Όπως και να ‘χει όμως, αναλύοντας τα δεδομένα του marketing σας θα ανακαλύψετε μοτίβα που δουλεύουν, αλλά και “τρύπες” που χρειάζονται μπάλωμα.

Άρα, όπως (ελπίζω) έχετε καταλάβει, η ζήτηση για αναλυτές δεδομένων είναι στα ύψη, καθώς κάθε σοβαρή επιχείρηση χρειάζεται ανάλυση των δεδομένων της. Και αν βάλουμε στην εξίσωση ότι ένας αναλυτής δεδομένων έχει (τυπικά) καλές απολαβές, ευέλικτo ωράριο, δυνατότητα να δουλεύει από το σπίτι και να μαθαίνει συνεχώς νέα πράγματα δουλεύοντας πάνω σε ενδιαφέροντα projects, δεν είναι τυχαίο που είναι ίσως το πιο “καυτό” επάγγελμα εν έτει 2023.  Μέχρι φυσικά να το αντικαταστήσει και αυτό η τεχνητή νοημοσύνη, αλλά αυτό είναι μία συζήτηση για άλλη φορά…

***Απαγορεύεται η μερική ή ολόκληρη αναδημοσίευση του άρθρου χωρίς την συγκατάθεση του beezdom.com

***Πηγή φωτογραφίας εξωφύλλου: peakpx.com