Около 2000 лет назад Аристотель определил «Первые принципы» как «первую основу, из которой познается вещь». Эта концепция по-прежнему очень актуальна и может помочь вам найти инновационное решение для сложных задач науки о данных. Идея, лежащая в основе мышления первого принципа, состоит в том, чтобы разбить сложную проблему на ее фундаментальные части, а затем использовать восходящий подход для создания уникального решения, которое ранее не было концептуализировано.

В этой статье я собираюсь объяснить вам, как можно применить мышление, основанное на первых принципах, для решения задач науки о данных. Для простоты и ясности давайте рассмотрим «проблему оттока клиентов». Чтобы помочь вам понять преимущества мышления первого принципа, я сначала покажу, как эта проблема была бы решена с помощью традиционного метода, а затем воспользуюсь подходом мышления первого принципа.

Формулировка проблемы: отток клиентов в розничной энергетике

Давайте рассмотрим «XYZ», розничную энергетическую компанию, пытающуюся решить проблему оттока потребителей. Ежегодно около 10% ее клиентов уходят, и компания «XYZ» ищет способы уменьшить отток клиентов.

Традиционный подход

Традиционный подход или наиболее распространенный метод решения проблем - это субъективное мышление. То есть на нас больше всего влияют существующие предположения или мнения. Общие шаги, связанные с этим подходом:

  1. Начните с существующих предположений
  2. Определите области для постепенного улучшения на основе предположений
  3. Изучите варианты и выберите лучшие решения

Теперь давайте рассмотрим сценарий оттока клиентов в розничной торговле электроэнергией и посмотрим, как его можно было бы решить с помощью традиционного подхода. Как уже упоминалось, первый шаг в традиционном подходе - начать с предположений,

Предположения:

  • Плохой опыт работы с агентом по работе с клиентами приводит к оттоку
  • Отток можно предотвратить с помощью скидок / предложений

Основываясь на приведенных выше предположениях, мы теперь придумываем решения, которые могут помочь нам решить проблему.

  • Предложите скидку недовольным клиентам - мы можем выявить недовольных клиентов, проверив реестр жалоб.
  • Сосредоточение на привлечении большего количества клиентов
  • Определите категории жалоб, которые приводят к наибольшему количеству отказов, и используйте наиболее эффективных агентов для решения этих проблем - это может помочь избежать неприятных впечатлений для клиента.
  • Выявляйте потребителей с высоким энергопотреблением и заблаговременно предлагайте им скидки

Выше приведены некоторые решения, основанные на предположениях. Преимущества здесь:

  • Решения, указанные здесь, легко реализовать и не требуют особых усилий.
  • Постепенное улучшение может быть достигнуто быстро

Но с другой стороны, есть недостатки:

  • Основная причина оттока клиентов не выяснена.
  • Нельзя поддерживать в качестве долгосрочной стратегии

Первый принцип мышления

Теперь я собираюсь показать вам, как можно решить проблему оттока клиентов, используя первый принцип. Основная идея этого подхода - потратить как можно больше времени на понимание проблемы, а затем попытаться ее решить. Как говорится в цитате Эйнштейна,

«Если бы у меня был час на решение проблемы, я бы потратил 55 минут на размышления о проблеме и пять минут на размышления о решениях». - Альберт Эйнштейн

Понять проблему

Лучший способ лучше понять проблему - задать как можно больше вопросов. Никогда не принимайте какие-либо предположения как должное. Всегда задавайте вопросы, пока больше не останется вопросов!

Некоторые вопросы, которые могут помочь лучше понять проблему:

  • Сколько клиентов уходят ежемесячно?
  • Каков средний показатель оттока клиентов по отрасли?
  • Какой профиль у вашего покупателя?
  • Каков профиль оттока клиентов?
  • Каков доход / прибыль для клиента из разных профилей?
  • Каковы все причины оттока клиентов?
  • Когда уходит клиент? Какие тенденции?

Все вышеперечисленные вопросы помогают лучше понять проблему, количественно оценить проблему, а также определить области, требующие немедленного внимания. Если вы пытаетесь решить другую проблему, постарайтесь сосредоточиться на ее понимании, используя следующие вопросы:

  • В чем проблема?
  • Насколько велика проблема? (Поддается количественной оценке в долларах США или затронутых клиентах)
  • Почему это происходит?
  • Кто столкнулся с проблемой?
  • Когда это происходит?

Сломай

Как только будет достигнуто хорошее понимание проблемы, следующим шагом будет приступить к ее разбивке. Давайте разберем проблему оттока клиентов, исходя из причин оттока клиентов. Это помогает различать разрешимые и неразрешимые сегменты. Допустим, отток клиентов можно сгруппировать в одну из следующих категорий:

  1. Клиент выезжает из страны / штата, где наши услуги розничных продавцов электроэнергии недоступны?
  2. Отток из-за закрытия бизнеса
  3. Отток в течение первых 3 месяцев
  4. Клиент, который был постоянным клиентом более 3 месяцев, а затем ушел

Некоторые из вышеперечисленных причин разрешимы, а другие неразрешимы. Категории 1 и 2 неразрешимы, потому что в первой категории покупатель перемещается в место, где розничный продавец энергии не предлагает услуги, а во второй категории покупатель отказывается от услуг из-за закрытия своего бизнеса, и нет ничего, что можно было бы сделать из точка зрения розничного продавца энергии.

Третья категория, когда клиент уходит в течение 3 месяцев, представляет собой проблему, но ее следует рассматривать как проблему адаптации, а не проблему оттока. Поскольку эти клиенты не тратили достаточно времени, чтобы официально стать клиентами, они почти не тратили его.

Итак, осталась только 4-я категория. Эту категорию клиентов можно разделить на группы:

  • Разделите клиента на следующие категории в зависимости от его жизненной ценности клиента, возраста на платформе и т. Д.

Это подразделение на самом деле помогает идентифицировать микросегменты, которые требуют немедленного внимания, и те, которые можно игнорировать. Продолжайте разделять категории, пока отдельные группы / категории не станут намного меньше.

Что говорят данные?

Основываясь на приведенной выше разбивке, определите сегменты / категории, которые требуют немедленного внимания. Для всех этих клиентов изучите их данные по различным бизнес-единицам. Как и в случае с нашей проблемой оттока, необходимо провести анализ,

  • Какова была структура потребления энергии клиентами?
  • Были ли жалобы от этих клиентов? Когда было время рассматривать эти жалобы? Кто рассматривал эти жалобы?
  • Было ли взаимодействие с заказчиком за последние 2 месяца?
  • Есть ли клиенты, у которых резко увеличились счета за электроэнергию?
  • Получал ли кто-нибудь из этих клиентов маркетинговые сообщения?

Решить, используя подход снизу вверх

На основе приведенного выше анализа данных найдите 10–15 основных сценариев, которые приводят к оттоку клиентов. Погрузитесь в подробности этих выявленных сценариев. Допустим, у нас есть сценарий, при котором клиент, обращающийся в центр поддержки по поводу проблемы с выставлением счетов, в большинстве случаев отказывается от обслуживания. Нам нужно точно понять причину, по которой эти клиенты могли уйти. Причина может быть такой,

  • Для решения этих категорий соответствия требуется больше времени? почему на их решение уходит больше времени?
  • Время, необходимое для исправления счетов, намного больше. Почему им требуется больше времени?

Как и выше, задавайте как можно больше вопросов, пока больше не останется вопросов. Таким образом, проблемы предельно ясны и, следовательно, могут быть решены заранее.

Что мешает многим специалистам по обработке данных использовать мышление первых принципов?

Хотя мы ясно видим, что первый принцип мышления - это способ решения проблемы. Но тогда почему специалисты по данным не используют их во всех сценариях использования, которые они решают?

Причина во времени. Да, «время» - очень важный ресурс, и команда специалистов по анализу данных обычно работает над несколькими задачами с разным уровнем критичности, и, следовательно, могут быть некоторые проблемы, которых недостаточно для решения с использованием подхода мышления первого принципа, который абсолютно отлично.

Но когда есть бизнес-проблема, которая оказывает большее влияние на бизнес, лучше решать ее, используя первый принцип мышления, а не прибегать к постепенным улучшениям.

Заключительные комментарии

Есть много проектов в области науки о данных, которые время от времени терпят неудачу. Хотя технические проблемы остаются ключевым фактором во многих из этих сбоев, бывают сбои из-за непонимания бизнес-проблемы. Причина номер один плохого понимания проблемы заключается в том, что организации пытаются сосредоточиться на слишком большом количестве проблем и часто вынуждены слишком быстро добиваться результатов. Вот видео, в котором я поделился некоторыми советами по решению проблемы науки о данных с использованием первопринципного мышления.

Оставаться на связи