Что такое бизнес-аналитика?

Бизнес-аналитика (BA) – это набор навыков, технологий и практик, используемых для изучения данных и показателей деятельности организации с целью информирования и принятия решений, основанных на данных, для будущего. Цель BA – определить, какие наборы данных являются ценными и способны увеличить доход, производительность и эффективность. При эффективном применении BA можно использовать для точного прогнозирования будущих событий, связанных с работой с клиентами, и рыночных тенденций, а также для создания более эффективных процедур, которые могут привести к увеличению доходов.

Основы бизнес-аналитики

Бизнес-аналитика имеет множество применений, но в коммерческих предприятиях она используется для анализа данных из различных источников. Примерами этого являются облачные приложения, средства автоматизации маркетинга и программное обеспечение CRM.

Поиск закономерностей в наборах данных с помощью продвинутой аналитики и статистики. Эти закономерности могут помочь вам предсказать будущие тенденции и получить новое представление о поведении потребителей.

Отслеживайте KPI и тенденции по мере их изменения в режиме реального времени. Это позволяет фирмам иметь все данные в одном месте и быстро и точно делать выводы на основе самой актуальной информации. Благодаря тому, что BA предлагает столь обширные данные для поддержки ваших решений, вы можете быть уверены, что должным образом подготовлены к множеству альтернатив.

Хотя это наиболее распространенные варианты использования, существует четыре основных подхода к бизнес-анализу. Они реализуются поэтапно, начиная с самого базового. Одна стратегия не является более важной, чем другая; все зависит от вашей конечной цели.

Используя эти четыре типа аналитики, ваши данные можно очистить, проанализировать и усвоить таким образом, чтобы найти ответы на любые проблемы, с которыми сталкивается ваша организация.

Описательная аналитика интерпретирует исторические данные и ключевые показатели эффективности (KPI) для выявления тенденций и закономерностей. Использование методов агрегирования и добычи данных дает вам представление о том, что происходило в прошлом и что происходит сейчас.

Многие компании используют описательную аналитику для лучшего понимания поведения клиентов и адаптации маркетинговых кампаний к этим клиентам.

Диагностическая аналитика: изучает предыдущие показатели, чтобы понять, какие факторы определяют определенные тенденции. Для определения причин отдельных событий используются гранулярность, обнаружение данных, поиск данных и корреляция.

Предиктивная аналитика: Статистические модели и методы машинного обучения используются для прогнозирования и оценки будущих показателей – этот тип используется отделами продаж и маркетинга для прогнозирования отношения клиентов на основе данных социальных сетей.

Предписывающая аналитика: использует предварительные данные о результатах деятельности, чтобы рекомендовать действия в аналогичных ситуациях в будущем.

Элементы бизнес-аналитики

Конечная цель определит вашу стратегию в углубленном изучении BA, которую вы выберете перед началом процесса. Какой бы метод вы ни использовали, в конце вас, несомненно, будут ждать полезные выводы. Используя машинное обучение, статистику и системы баз данных, добыча данных – это подход к просеиванию массивных массивов данных для выявления закономерностей, тенденций и других фактов о данных, которые изначально не очевидны. Бизнес-аналитика может извлечь выгоду из таких методов добычи данных, как регрессия, кластеризация и обнаружение выбросов. Это важный аспект бизнес-аналитики, поскольку он позволяет быстрее и эффективнее принимать решения.

Например, компания может увидеть, какие клиенты покупают различные товары в определенное время года, используя анализ данных. Такая информация может быть использована для сегментации клиентов.

Это важный шаг в бизнес-аналитике, поскольку точность, которую вы можете извлечь из данных, напрямую связана с релевантными и действенными результатами, которые вы получите в конце процесса.

Маркетинговая команда использует такие данные, как демографические показатели и показатели клиентов (возраст, география, количество транзакций и т. д.), чтобы адаптировать свои сообщения, и предлагает пример агрегирования данных. По словам Джеки Джефферс, стратега по аналитике компании Portent, прогнозирование является важным аспектом вашей стратегии. «Прогнозирование на основе прошлых данных может помочь вам установить цели на год и оценить поведение пользователей в Интернете, например, трафик и конверсии. Аналитика путешествия клиента позволяет выявить первые контакты с потенциальным лидом и отследить их до конверсии. Имея представление обо всех точках взаимодействия в процессе взращивания, вы можете оптимизировать промежуточные этапы и улучшить путешествие пользователя», – говорит он.

Бизнес-аналитика также помогает развивать воронку лидов и влияет на итоговый результат компании другими способами. Например, прогнозирование звонков может помочь вам оптимизировать кадровые ресурсы центра обработки вызовов.

Почему бизнес-аналитика так важна?

В бизнес-аналитике много движущихся частей, но может быть непонятно, почему BA вообще имеет значение для вашей организации.

Начнем с того, что бизнес-аналитика – это инструмент, необходимый вашей компании для принятия обоснованных решений. Эти решения почти наверняка повлияют на всю вашу организацию, помогая повысить прибыльность, увеличить долю рынка и обеспечить более высокую доходность для потенциальных акционеров.

Несомненно, технологии влияют на многие предприятия. Однако при правильном использовании BA может оказать положительное влияние на вашу компанию, обеспечивая конкурентное преимущество в ряде отраслей. Хотя некоторые компании не понимают, что делать с огромными объемами данных, бизнес-аналитика направлена на интеграцию этих данных с практической информацией для улучшения решений компании.

Примеры бизнес-аналитики

Бизнес-аналитика находит применение в самых разных отраслях и организациях. По мере развития технологий все больше компаний изобретают инновационные способы использования больших данных для максимизации прибыли и улучшения качества обслуживания клиентов.

Предположим, вы владеете и управляете заведением быстрого питания. Вы можете использовать бизнес-аналитику, чтобы помочь своим клиентам использовать более быстрые заказы на доставку. Вы можете выяснить свои пиковые часы и время, чтобы повысить эффективность, если используете BA для мониторинга трафика, который получает ваш автомобиль.

Когда вы заметите, что образуется большая очередь, вы можете изменить команду, чтобы больше сотрудников обслуживали полосу раздачи. Сотрудники могут предлагать товары с более высокой маржой, которые стоят дороже и занимают больше времени, когда очереди меньше.

Преимущества бизнес-аналитики

Бизнес-аналитика предлагает множество преимуществ независимо от размера вашей компании или отрасли, в которой она работает.

Одним из основных преимуществ является то, что она позволяет вашей компании планировать на случай непредвиденных обстоятельств. BA может прогнозировать будущие продажи, доходы и другие важные организационные переменные путем их моделирования. Это позволяет организациям предвидеть и готовиться к изменениям, которые могут происходить ежегодно, сезонно или в любом масштабе.

Вам может потребоваться сократить расходы, чтобы подготовиться к спокойному сезону, или инвестировать в новые маркетинговые инициативы. BA может помочь крупным организациям спрогнозировать объем заказов и минимизировать потери.

Ваша компания также может использовать бизнес-аналитику для тестирования новых маркетинговых тактик. Поскольку BA предоставляет данные о поведении покупателей, вы можете лучше оценить влияние ваших рекламных кампаний на различные аудитории и демографические группы. Если вы определите, что потребитель с меньшей вероятностью вернется, вы можете рассмотреть возможность проведения специальных рекламных акций, чтобы вернуть его бизнес.

Когда вы используете BA в своих интересах, вы будете иметь конкурентное преимущество перед своими конкурентами в любой отрасли.

Внедрение правильной стратегии бизнес-анализа – это не то, что можно сделать в одночасье. Однако, применяя определенные передовые методы, вы можете гарантировать, что полученные данные помогут вашей организации добиться максимального успеха. К таким передовым методам относятся:

• Перед внедрением бизнес-аналитики определите сценарий использования и цель вашего бизнеса
• Выберите конкретные критерии успеха и неудачи
• Валидируйте модели на основе ваших критериев успеха и неудачи
• Разработайте процесс, сузьте диапазон данных и определите внутренние и внешние аспекты, которые влияют на точность прогнозирования.