W ciągu ostatniej dekady wiele firm zdecydowało się na analizę danych. Z niedawnej ankiety Bloomberg Businessweek Research Services wynika, że prawie 97% respondentów biznesowych ujawniło, że ich organizacje korzystają obecnie z analityki danych.
Biorąc to pod uwagę, dokładne wdrożenie procesów analizy danych, które mogą kształtować pozytywne decyzje biznesowe i wpływać na nie, może wymagać czasu i cierpliwości. W tym blogu omawiamy, w jaki sposób firmy korzystają z analizy danych, w jaki sposób pomaga ona w osiąganiu wydajności i dlaczego ma ona takie znaczenie w dzisiejszym świecie biznesu.
Zrozumienie potrzeb i wymagań klientów oraz kierowanie marketingu bezpośrednio do nich pozwala firmom na budowanie solidnych i długotrwałych relacji. W rezultacie może to zmaksymalizować wartość firmy i zwiększyć częstotliwość powtarzających się zakupów.
Czym jest analiza danych biznesowych?
Mówiąc prościej, analityka danych biznesowych odnosi się do procesu rozwiązywania problemów w biznesie poprzez analizę danych, modele statystyczne i inne metody ilościowe.
Głównym celem tego jest uczynienie procesu decyzyjnego w biznesie bardziej zorientowanym na dane. Firmy często wykorzystują dane, aby zrozumieć swoich klientów i odpowiednio dostosować treści, rozwijać swoje działania reklamowe i nowe produkty oraz maksymalizować zyski.
Dane mają wiele zalet, ale nie można ich wykorzystać bez odpowiednich metod i narzędzi do analizy danych. Chociaż surowe dane niosą ze sobą wiele informacji, analiza danych pomaga je przeanalizować i przekształcić w informacje, które można wykorzystać do rozwoju firmy. Do analizy danych można użyć m.in najlepsza wtyczka Arkuszy Google które pomogą Ci zsynchronizować wszystkie informacje w jednym miejscu i ułatwi dostrzeżenie ich znaczenia.
W szerszym kontekście wyrażenie „analityka danych” odnosi się do analizowania zbiorów danych w celu wyciągania wniosków z informacji w nich przechowywanych. Metody analizy danych umożliwiają pobieranie surowych danych i wyciąganie przydatnych wniosków poprzez ujawnianie wzorców występujących w danych.
Obecnie liczne podejścia do analizy danych zależą od systemów technicznych i oprogramowania, które łączą automatyzację, algorytmy uczenia maszynowego i wiele innych funkcji.
Analitycy danych czerpią przydatne informacje z różnych metodologii analizy danych. Następnie firmy wykorzystują te informacje do podejmowania świadomych decyzji i osądów, a także pomagają w rozwoju swojej działalności.
W przypadku firm wykorzystywane dane mogą obejmować informacje historyczne lub nowe dane zebrane na potrzeby konkretnego projektu biznesowego. Firmy mogą również uzyskać je bezpośrednio od swoich klientów lub osób odwiedzających witrynę internetową lub uzyskać je od innych firm.
Informacje, które firma zbiera samodzielnie od swoich klientów, nazywane są danymi własnymi. Dane uzyskane od ustalonej jednostki gromadzącej dane nazywane są danymi strony drugiej. Wreszcie, zagregowane dane zakupione na rynku nazywane są danymi stron trzecich.
Dane korporacji mogą obejmować zainteresowania i preferencje odbiorców, dane demograficzne, działania itp.
To powiedziawszy, skuteczne procedury analizy danych wymagają czegoś więcej niż tylko gromadzenia danych i podejmowania decyzji w oparciu o domniemane spostrzeżenia. Kompleksowa strategia dotycząca danych jest kluczowym elementem każdego zyskownego podejścia analitycznego.
Osoby zainteresowane realizacją A karierę w analityce biznesowej może ubiegać się o przyjęcie na odpowiedni kurs magisterski na Uniwersytecie Św. Bonawentury. Ich program analityki biznesowej wyposaży Cię w podstawowe kompetencje, których możesz potrzebować, aby odnieść sukces jako analityk biznesowy.
Aspirujący specjaliści ds. analityki biznesowej uczą się zbierać, utrzymywać i analizować informacje na poziomie przedsiębiorstwa (w dużych ilościach). W rezultacie analitycy biznesowi są wyposażeni w umiejętności potrzebne, aby pomóc firmom i organizacjom w korzystaniu z analizy danych i zwiększaniu wydajności biznesowej.
Kroki związane z analizą danych
Następnym krokiem do zrozumienia analityki danych jest poznanie, w jaki sposób firmy analizują dane. Proces ten składa się z kilku etapów cyklu życia analizy danych.
Załóżmy, że prowadzisz firmę e-commerce i Twoja firma ma blisko milion klientów. Twoim głównym celem jest identyfikacja konkretnych problemów w Twojej firmie i opracowywanie rozwiązań zorientowanych na dane. Oto kroki, które możesz podjąć, aby rozwiązać problem biznesowy:
Identyfikacja i zrozumienie problemów biznesowych, ustalenie celów organizacyjnych i zaplanowanie wykonalnego rozwiązania to pierwszy krok w analizie danych. Organizacje zajmujące się handlem elektronicznym często borykają się z problemami, takimi jak przewidywanie zwrotu produktów, anulowanie zamówień, oferowanie odpowiednich rekomendacji produktów, rozpoznawanie oszustw, ulepszanie tras pojazdów i nie tylko.
Na tym etapie musisz uzyskać dane transakcyjne i informacje zorientowane na klienta z ostatnich lat, aby zidentyfikować problemy, przed którymi może stanąć Twoja firma. Takie dane mogą zawierać informacje o całkowitej liczbie sprzedanych jednostek produktu, zyskach, całkowitej sprzedaży i dacie złożenia zamówienia. Dane historyczne odgrywają kluczową rolę w kształtowaniu (udanej) przyszłości firmy.
Następnie całe gromadzenie danych może często być chaotyczne, nieuporządkowane i zawierać niepotrzebne braki danych. Dane takie nie są istotne dla dokładnego przeprowadzenia analizy danych. Dlatego może zaistnieć potrzeba „wyczyszczenia” danych, aby pozbyć się zbędnych, zbędnych i brakujących wartości, aby przygotować je do analizy.
-
Analiza i eksploracja danych
Po zebraniu prawidłowych danych kolejną ważną częścią jest przeprowadzenie „eksploracyjnej analizy danych”. Analitycy mogą korzystać z narzędzi analizy biznesowej i wizualizacji danych, procedur eksploracji danych i modelowania predykcyjnego w celu przewidywania, wizualizacji i analizowania prawdopodobnych wyników tych danych.
Wykonywanie takich metod może dać wgląd w wpływ i związek określonej cechy w porównaniu z innymi zmiennymi. Jak wspomniano, następujących wyników można się spodziewać po analizie:
- Możesz dowiedzieć się, ile czasu mogło zająć dostarczenie produktu.
- Możesz przewidzieć, kiedy klient kupi produkt.
- Możesz dowiedzieć się o rodzajach przedmiotów, których szuka klient, zwrotach produktów i nie tylko.
- Możesz wypracować najkrótszą możliwą drogę dostarczenia produktu.
- Możesz przewidzieć zysk i sprzedaż na kolejny kwartał finansowy.
- Możesz nauczyć się ograniczać przypadki anulowania zamówień, wysyłając tylko odpowiednie produkty itp.
Ostatnim krokiem jest interpretacja wyników i określenie, czy są one zgodne z Twoimi oczekiwaniami. Możesz także odkryć przyszłe trendy i ukryte wzorce. Może to pomóc Ci uzyskać informacje, które pomogą Ci w podejmowaniu właściwych decyzji w oparciu o dane dla Twojej firmy.
Podstawowe rodzaje metod analizy danych
Analitycy danych używają kilku technik analizy danych. Do najpopularniejszych należą:
Analiza regresji wykorzystuje dane historyczne do określenia, jak na wartość zmiennej zależnej wpływa zmiana innej zmiennej niezależnej lub pozostanie taka sama. Rozumiejąc związek każdej zmiennej i jej rozwój w przeszłości, można przewidzieć prawdopodobne wyniki i podejmować świadome decyzje w przyszłości.
Na przykład firma przeprowadziła analizę regresji swojej sprzedaży w 2019 r. i odkryła, że na wynik miały wpływ zmienne obejmujące projekt sklepu, jakość produktu lub usługi, obsługę klienta, reklamy i kanały sprzedaży. Teraz firma za pomocą analizy regresji analizuje, które ze zmiennych, jak wspomniano wcześniej, uległy zmianie lub czy w ciągu 2020 roku pojawiły się nowe. Na przykład w czasie lockdownu firma nie mogła sprzedawać tak dużo w swoim sklepie stacjonarnym. W związku z tym sprzedaż firmy mogła ogólnie spaść lub wzrosnąć w kanałach internetowych.
W ten sposób firma może zrozumieć, które zmienne niezależne wpłynęły na wyniki jej zmiennej zależnej, tj. rocznej sprzedaży.
Analiza czynnikowa, znana również jako „redukcja wymiaru”, to rodzaj analizy danych stosowany do wyjaśniania zmienności między skorelowanymi, obserwowanymi zmiennymi w kategoriach potencjalnie mniejszej liczby nieobserwowanych zmiennych, zwanych czynnikami. Głównym celem jest tutaj wykrycie ukrytych zmiennych, co jest standardową metodą upraszczania określonych segmentów.
Świetnym sposobem na zrozumienie tej metody jest ocena produktu przez konsumenta. Wstępna ocena opiera się na zmiennych takich jak kształt, kolor, aktualne trendy, łatwość noszenia, wygoda, materiały, miejsce zakupu produktu i częstotliwość użytkowania. W tym sensie lista może być nieskończona, w zależności od tego, co jest śledzone. Analiza czynnikowa wchodzi w grę, podsumowując wszystkie te zmienne w jednorodne grupy, na przykład poprzez kategoryzację materiałów, kolorów i trendów zmiennej, tworząc ukrytą zmienną projektową.
Grupowanie zbioru elementów danych w taki sposób, aby elementy te były do siebie bardziej podobne niż elementy znajdujące się w oddzielnych grupach, określa się mianem analizy „skupisków”.
Ponieważ w klastrowaniu nie ma zmiennej docelowej, metoda ta jest najczęściej stosowana do identyfikowania ukrytych wzorców w danych. Podejście to zapewnia również dalszy kontekst zbioru danych lub trendu.
W idealnej sytuacji marketerzy mogą analizować każdego klienta i oferować spersonalizowaną obsługę. Niestety przy dużej bazie klientów nie jest to możliwe.
Tutaj właśnie wchodzi w grę klastrowanie. Grupując klientów w klastry zależne od zachowań zakupowych, danych demograficznych, wartości pieniężnej lub innych czynników, które mogą być istotne dla firmy, firmy mogą zoptymalizować swoje wysiłki i zapewnić swoim klientom najlepiej spersonalizowane doświadczenia.
Ta metoda danych wykorzystuje dane historyczne do porównania i zbadania wcześniej określonego segmentu zachowań konsumentów, który można następnie połączyć z innymi, które mają podobne cechy. Metodologia ta może zapewnić wgląd w wymagania konsumentów lub solidne zrozumienie szerszej grupy docelowej.
Analiza kohortowa może odegrać kluczową rolę w przeprowadzaniu badań marketingowych, ponieważ pozwoli firmom zrozumieć wpływ ich kampanii marketingowych na określone grupy konsumentów.
Załóżmy na przykład, że firma wysyła kampanię e-mailową zachęcającą klientów do zarejestrowania się w jej witrynie internetowej. W tym celu tworzą dwie wersje kampanii o różnym designie, treści reklamowej i wezwaniach do działania. Później firma może skorzystać z analizy kohortowej, aby śledzić skuteczność kampanii przez dłuższy czas i dowiedzieć się, jaki rodzaj treści skłania potencjalnych klientów do rejestracji, zakupu lub interakcji w inny sposób.
Analiza szeregów czasowych przegląda punkty danych zebrane w określonym okresie. Mimo że analitycy wykorzystują tę metodę do śledzenia punktów danych w określonym przedziale czasu, zamiast monitorować je sporadycznie, analiza ta nie jest bezpośrednio wykorzystywana do gromadzenia danych w czasie. Zamiast tego pozwala badaczom dowiedzieć się, czy zmienne zmieniły się w trakcie badania, w jaki sposób te zmienne są od siebie zależne i w jaki sposób osiągnęły wynik.
Metodę tę wykorzystuje się do zrozumienia przyczyn różnych trendów i wzorców w celu wyciągnięcia cennych spostrzeżeń. Metodę tę wykorzystuje się także przy pomocy prognozowania szeregów czasowych. Firmy analizują zbiory danych w czasie i prognozują prawdopodobne zdarzenia, korzystając z technologii predykcyjnych. Mówiąc prościej, analiza szeregów czasowych służy do rozpoznawania cykli i trendów w czasie – na przykład tygodniowych liczb sprzedaży.
Analiza sentymentów wykorzystuje narzędzia takie jak analiza lub eksploracja tekstu, przetwarzanie języka naturalnego, lingwistyka komputerowa itp. w celu badania uczuć i sentymentów wyrażonych w danych. Podczas gdy powyższe metody analizują głównie dane ilościowe (dane mierzalne), analiza nastrojów koncentruje się na interpretacji i klasyfikacji danych jakościowych poprzez kategoryzację według tematów.
Pomaga firmom zrozumieć, jak klienci postrzegają usługę, produkt lub markę i co o tym myślą.
Eksploracja danych to metoda analizy danych, często używana jako ogólne określenie wskaźników inżynierskich i spostrzeżeń dotyczących kierunku, wartości dodatkowej i kontekstu.
Aby zapewnić zaawansowaną wiedzę i informacje, eksploracja danych wykorzystuje eksploracyjną ocenę statystyczną w celu identyfikacji relacji, zależności, wzorców, relacji i trendów. Przyjęcie podejścia do eksploracji danych ma kluczowe znaczenie dla powodzenia analizy danych.
Prawdopodobnym zastosowaniem tej analizy są alerty danych datapine. Dzięki uczeniu maszynowemu i sztucznej inteligencji alerty dotyczące danych dostarczają zautomatyzowane sygnały na podstawie poleceń zawartych w zestawie danych.
Na przykład, jeśli firma monitoruje KPI łańcucha dostaw (kluczowe wskaźniki wydajności), może ustawić alarm w przypadku pojawienia się danych o niskiej jakości lub nieprawidłowych. W ten sposób mogą dotrzeć do sedna problemu i skutecznie go rozwiązać.
Jak można wykorzystać analizę danych do ulepszenia biznesu
Jak wspomniano wcześniej, firmy wykorzystują analizę danych na różne sposoby, co może pomóc w zwiększeniu wydajności w różnych kluczowych obszarach. Poniżej przedstawiamy, w jaki sposób wykorzystanie analizy danych może pomóc firmie.
Wiele firm korzysta z analizy danych w celu usprawnienia i uproszczenia swoich działań. Na przykład gromadzenie i analizowanie danych związanych z łańcuchami dostaw firmy, które pozwalają rozpoznać, skąd biorą się wąskie gardła lub opóźnienia, może pomóc w ustaleniu, gdzie mogą wystąpić problemy w przyszłości i jak najlepiej ich unikać.
Załóżmy na przykład, że z raportu prognozy popytu wynika, że konkretny dostawca nie będzie w stanie obsłużyć zwiększonego wolumenu zamówień w określonym okresie świątecznym. Aby sobie z tym poradzić, przedsiębiorstwa mogą szukać zastępczego dostawcy lub zupełnie nowego. Może to pomóc im uniknąć opóźnień w dostawach i/lub produkcji.
Jak wspomniano wcześniej, dane są najbardziej oczywistą zaletą związaną z analizą danych, która pozwala uzasadniać i informować o kluczowych decyzjach biznesowych. Zwykle przeprowadza się to w dwóch etapach. Po pierwsze, analityka predykcyjna pozwala na podstawie zebranych danych wskazać, co może się wydarzyć w przyszłości. Następnie można zastosować analizę preskryptywną, aby zasugerować, jak firma musi zareagować na przewidywane zmiany.
Na przykład firma może zmienić swoją ofertę produktów i ceny zgodnie z danymi klientów, aby zwiększyć sprzedaż, co bezpośrednio wpływa na jej strategie marketingowe. Gigant handlu elektronicznego Amazon personalizuje rekomendacje produktów, które wyświetla częstym klientom w materiałach marketingowych, na podstawie tego, co kupili w przeszłości, oprócz produktów w ich wirtualnym koszyku.
Współczesne firmy często padają ofiarą krytycznych zagrożeń bezpieczeństwa danych. Analiza danych to jeden z najskuteczniejszych sposobów zwiększania cyberbezpieczeństwa firmy i zapobiegania wszelkim szkodom reputacyjnym i finansowym.
Na przykład firmy mogą wykorzystywać dane do przetwarzania, analizowania i wizualizacji dzienników audytu firmy w celu ustalenia pochodzenia i przebiegu poprzedniego cyberataku. Dane te mogą być pomocne we wskazywaniu wszelkich luk w zabezpieczeniach operacji cyberbezpieczeństwa firmy i wskazywaniu możliwych rozwiązań. Ponadto modele statystyczne pomagają również zapobiegać przyszłym zagrożeniom. Można je wykorzystać do tworzenia nowych modeli, które podkreślają i sygnalizują nietypowe zachowania, co pozwala zapobiegać zagrożeniom, zanim przerodzą się one w problem bezpieczeństwa.
Podobnie jak analityka pomaga rozpoznawać i przewidywać nieefektywności, pomaga także uwypuklić potencjalne ryzyko i wdrożyć środki zapobiegawcze. Na przykład sieci handlowe mogą wykorzystywać modele statystyczne oparte na danych dotyczących przestępczości, aby dowiedzieć się, które sklepy są bardziej narażone na ataki rabusiów, i odpowiednio zwiększyć bezpieczeństwo w tych sklepach.
Oprócz ograniczania ryzyka fizycznego, dane pomagają podkreślać ryzyko finansowe i zapobiegać mu. Dane pomagają również ograniczać straty, pomagając określić optymalne ceny sprzedaży artykułów z wyprzedaży lub kiedy jest właściwy moment na redukcję zapasów.
-
Identyfikacja mocnych i słabych produktów
Hurtownicy i dystrybutorzy mają mnóstwo produktów do sprzedania. Trudno jednak stwierdzić, które z nich sprzedają się lepiej, które przyczyniają się do innej sprzedaży, a która oferta produktów maleje. Jak wspomniano, analiza trendów sprzedaży produktów na podstawie przeszłych transakcji to niezawodny sposób na określenie, kiedy dany produkt radzi sobie dobrze, a kiedy spada.
Dane mogą pomóc firmom stwierdzić, że marża zysku produktu jest niespójna ze względu na konkurencję lub zmieniające się ilości sprzedawanych produktów. Informacje te pomagają firmom odpowiednio dostosować strategie sprzedaży.
-
Dostarczanie klientom maksymalnej wartości
Jak wspomniano, firmy mogą wykorzystywać dane zebrane od swoich klientów, aby dowiedzieć się, którzy z nich chętniej wrócą. Może to być dla firm wygodny sposób na maksymalne wykorzystanie wydatków marketingowych.