AI Data Analysis

Σύμφωνα με δεδομένα από 300+ digital επαγγελματίες στο partnely.com, το κόστος ανάλυσης δεδομένων στην Ελλάδα το 2026 εξαρτάται από το τι χρειάζεσαι: μια φορά ανάλυση, ένα dashboard, ή ongoing analytics service.

Ένα one-time analysis project (π.χ. ανάλυση πελατολογίου, sales performance review, market analysis) κοστίζει €1.000–€5.000. Παίρνεις report με συγκεκριμένα ευρήματα και recommendations — ιδανικό αν θέλεις απαντήσεις σε συγκεκριμένες ερωτήσεις.

Ένα custom dashboard με αυτόματη ενημέρωση (Google Looker Studio, Tableau, Power BI) κοστίζει €2.000–€8.000 εφάπαξ. Βλέπεις real-time τα metrics που σε ενδιαφέρουν χωρίς να ψάχνεις σε spreadsheets — μια φορά στήνεται, μετά δουλεύει μόνο του.

Για custom predictive model (π.χ. πρόβλεψη πωλήσεων, churn prediction, demand forecasting) η τιμή κυμαίνεται στα €3.000–€10.000 — περιλαμβάνει data preparation, model development, testing και deployment.

Ongoing analytics service (μηνιαία reports, optimization, model maintenance) κοστίζει €500–€3.000/μήνα ανάλογα με τον όγκο δεδομένων.

Σημαντικό: η ποιότητα των δεδομένων σου επηρεάζει άμεσα το κόστος. Καθαρά, οργανωμένα data = ταχύτερα και φθηνότερα αποτελέσματα.

Πολλές επιχειρήσεις κάθονται πάνω σε δεδομένα χωρίς να τα αξιοποιούν. Έχεις Google Analytics, e-shop data, CRM, social media metrics — αλλά δεν ξέρεις τι σημαίνουν πρακτικά. Ένας data analyst μετατρέπει αυτά τα νούμερα σε αποφάσεις.

Πρακτικά παραδείγματα: ποιοι πελάτες πρόκειται να φύγουν (churn prediction — έτσι τους στέλνεις ειδική προσφορά πριν χαθούν), τι θα πουλήσεις τον επόμενο μήνα (sales forecasting — έτσι ετοιμάζεις stock και budget), ποιοι πελάτες αξίζουν περισσότερο (customer lifetime value — έτσι ξέρεις πού να επενδύσεις).

Δεν χρειάζεται να είσαι μεγάλη εταιρεία για να αξιοποιήσεις data. Ακόμα και ένα e-shop με 1.000 παραγγελίες μπορεί να βγάλει πολύτιμα insights: ποια προϊόντα αγοράζονται μαζί (cross-sell opportunities), ποιες ώρες/μέρες πουλά περισσότερο, από πού έρχονται οι καλύτεροι πελάτες.

Η μεγάλη αξία του AI εδώ: βρίσκει patterns που ο άνθρωπος δεν μπορεί να δει σε χιλιάδες γραμμές data. Αντί να αφιερώνεις ώρες σε Excel, παίρνεις αυτόματα insights και προτάσεις δράσης.

Πρώτο κριτήριο: καταλαβαίνει business, όχι μόνο data. Ένας analyst που σου δείχνει γραφήματα χωρίς να εξηγεί τι πρέπει να κάνεις, δεν βοηθά. Ζήτα παραδείγματα όπου η ανάλυσή τους οδήγησε σε συγκεκριμένη ενέργεια και μετρήσιμο αποτέλεσμα.

Δες τι εργαλεία χρησιμοποιεί: Python/R για ανάλυση, SQL για databases, Looker Studio/Tableau/Power BI για dashboards, Google Analytics 4 expertise. Αν δουλεύει μόνο με Excel, πιθανότατα δεν μπορεί να χειριστεί μεγάλο volume data ή predictive models.

Ρώτα πώς θα παραδώσει τα αποτελέσματα: PDF report, interactive dashboard, presentation, ή ongoing retainer; Ένα dashboard που ενημερώνεται αυτόματα έχει πολύ μεγαλύτερη αξία μακροπρόθεσμα από ένα στατικό report.

Σημαντικό: βεβαιώσου ότι κατανοεί data privacy (GDPR). Η ανάλυση δεδομένων πελατών πρέπει να γίνεται σύμφωνα με τη νομοθεσία — ο ειδικός πρέπει να ξέρει τι μπορεί και τι δεν μπορεί να χρησιμοποιήσει.

Βήμα 1: data audit. Ο analyst καταγράφει τι δεδομένα έχεις ήδη (Google Analytics, e-shop, CRM, social media, ads) και πόσο καθαρά είναι. Αυτό κοστίζει λίγο (€300-€800) και σου δίνει εικόνα για το τι μπορείς να κάνεις.

Βήμα 2: quick wins. Με βάση τα υπάρχοντα data, ο analyst βρίσκει τα 2-3 πράγματα που μπορείς να κάνεις αμέσως: π.χ. top πελάτες για upsell, underperforming προϊόντα, traffic πηγές που δεν αξιοποιείς.

Βήμα 3: dashboard + automation. Στήνεις ένα dashboard που βλέπεις real-time τα σημαντικά metrics, χωρίς να ψάχνεις κάθε φορά σε διαφορετικά εργαλεία. Alerts σε ειδοποιούν αν κάτι αλλάξει σημαντικά.

Η πιο συχνή παγίδα: επιχειρήσεις που θέλουν «να κάνουν AI» χωρίς να ξέρουν τι ρωτάνε. Ξεκίνα με μια συγκεκριμένη ερώτηση (π.χ. «γιατί πέφτουν οι πωλήσεις τον Ιανουάριο;») — αυτό οδηγεί σε χρήσιμη ανάλυση. Γενικό «δείξε μου insights» οδηγεί σε γραφήματα χωρίς νόημα.