Как можно использовать аналитику данных в вашей организации?

Эффект аналитики данных можно увидеть практически в каждой отрасли. Цифровые бухгалтеры продолжат внедрять аналитику в свою инфраструктуру. Трейдеры продолжат использовать ее для понимания различных тенденций. И хотя 97,2% компаний заявляют, что инвестируют в большие данные и аналитику, только 24% описывают свои организации как управляемые данными.

Итак, как компании могут использовать аналитику данных? В этой статье мы рассмотрим, как компании могут использовать аналитику данных в своих интересах. Независимо от того, являетесь ли вы поставщиком управляемых ИТ-услуг или просто интересуетесь будущим того, как мы интерпретируем данные, эта статья содержит что-то полезное и интересное для всех.

Что такое аналитика данных?

Аналитика данных появляется практически в каждой отрасли, с которой вы сталкиваетесь. Это один из наиболее часто используемых терминов в бизнесе сегодня. Компании по всему миру производят огромные объемы данных каждый день. Будь то файлы журналов, веб-серверы, транзакционные данные или различные данные, связанные с клиентами, поток практически бесконечен.

То, как компании используют эти данные, зависит от их отрасли. Аналитика данных описывает процесс анализа данных из больших наборов данных для выявления скрытых закономерностей и тенденций, а также создания стратегий и директив на основе этого анализа. Аналитика данных может существенно повлиять на вашу прибыль независимо от вашей отрасли. Но как ее использовать?

Как использовать аналитику данных?

Улучшение процесса принятия решений

Аналитика данных устраняет большинство догадок и ручных задач. Независимо от того, нужно ли вам выбрать правильный контент, спланировать маркетинговые кампании или разработать новые продукты, организации могут использовать информацию, полученную в результате аналитики данных, для информирования своих бизнес-стратегий в рамках всей организации. Имея больше информации о влиянии решений, компании могут повысить удовлетворенность клиентов и стандартизировать процедуры.

Улучшение обслуживания клиентов

Аналитика данных адаптирует ваш клиентский опыт в соответствии с потребностями потребителей. Она персонализирует ваши отношения с клиентами и раскрывает информацию об их интересах и привычках, чтобы вы могли лучше удовлетворять эти потребности. Она также помогает вам создавать лучшие рекомендации о продуктах и ​​услугах.

Повышение эффективности

Аналитика данных может оптимизировать многочисленные процессы и помочь вам сэкономить деньги, одновременно повышая производительность. Более глубокое понимание вашей аудитории позволит вам сократить время, необходимое для создания рекламы или контента, которые не соответствуют тенденциям вашей аудитории.

Улучшение маркетинговых кампаний

Аналитика данных дает вам представление о ваших маркетинговых кампаниях. Она помогает вам настроить их для получения результатов и расширить охват других потребителей, которые с большей вероятностью будут взаимодействовать с кампанией, чтобы конвертировать ваших лидов. Более того, расширенная аналитика, такая как коммерциализация данных, дает существенные сведения и открывает новые возможности из активов данных, которые вы заработали за время существования вашего бизнеса.

Как внедрить аналитику данных в свою организацию?

Теперь, когда вы понимаете преимущества аналитики данных, пришло время перейти к тому, как аналитика данных может быть внедрена в ваш бизнес.

Шаги к анализу данных

1. Диагностика проблемы

Вы не можете реализовать эффективную аналитику данных, не проведя диагностику проблемы, с которой вы столкнулись. Чтобы спланировать решение, вы должны понимать проблему. Независимо от того, являетесь ли вы компанией электронной коммерции, которая сталкивается с такими проблемами, как возврат товаров, или вы поставщик управляемых ИТ-услуг, стремящийся оптимизировать инфраструктуру своего клиента, вам необходимо понять проблему, прежде чем предпринимать какие-либо действия.

2. Сбор данных

После диагностики вам следует собрать бизнес-данные и скомпоновать их в соответствующих архивах. Без организованного извлечения данных вы делаете аналитику данных бесполезной.

3. Очистка данных

Когда вы компилируете данные, они беспорядочны. Они будут содержать нежелательные значения и не подходят для анализа. Вам нужны чистые данные, которые исключают любые нежелательные, избыточные или отсутствующие значения.

4. Исследование и анализ данных

После получения правильных данных следующим шагом будет проведение разведочного анализа данных. Используйте визуализацию данных, бизнес-аналитику и предиктивное моделирование для анализа, визуализации и прогнозирования будущих результатов. Применяйте эти методы, и вы поймете влияние данных и какую стратегию следует реализовать в результате.

Что вам нужно понимать о данных?

Прежде чем внедрять этот процесс, мы должны подчеркнуть одну вещь: формулирование долгосрочной стратегии и цели. Без направления данные пусты. Вы можете анализировать данные только на основе конечной цели. Неспособность определить, почему стоят за вашими данными, приведет к раздутым расходам на хранение с ограниченной окупаемостью инвестиций. То есть вы не будете знать, какие данные извлекать или что из них извлекать.

Определите цели своей компании, прежде чем извлекать данные. Спросите себя, какие KPI вам нужно ввести для достижения своих целей. Вы можете задать такие вопросы, как, например, какие источники данных у вас есть в настоящее время и как вы можете обновить эти данные.

Ответив на эти вопросы и выяснив назначение ваших данных, вы сможете создать дорожную карту, которая покажет любые пробелы в вашем бизнесе и технологических возможностях.

Какие существуют типы аналитики данных?

1. Описательная аналитика

Описательная аналитика фокусируется только на прошлых событиях. Вы не можете вывести будущие прогнозы из этого типа аналитики данных.

Примеры описательной аналитики включают в себя:

• Эффективность продаж
• Отчеты панели мониторинга
• Обнаружение мошенничества
• Прогнозы спроса на продукцию

2. Диагностическая аналитика

Диагностическая аналитика отвечает на вопрос, почему возникла проблема, рассматривая факторы, которые привели к событию. Речь идет не только об анализе прошлого. Она также включает в себя анализ настоящего. Этот тип анализа приводит к пониманию текущего события на основе прошлых данных.

Вот несколько примеров:

• Анализ причин
• Ретроспективный анализ
• Детализация
• Регрессивный анализ

3. Прогностическая аналитика

Предиктивная аналитика использует существующие данные для определения будущих результатов. Компании часто используют это для разработки новых продуктов, поскольку они будут иметь лучшее представление о том, чего хотят клиенты в будущем, основываясь на прошлом поведении.

Некоторые примеры:

• Прямой маркетинг
• Цены для клиентов
• Прогнозирование розничных продаж

4. Предписывающая аналитика

Предписывающая аналитика анализирует, как можно использовать прошлые тенденции и данные для создания будущих директив. Она наиболее полезна при оптимизации внутренних ресурсов и выявлении новых бизнес-возможностей. Вы также можете использовать ее для принятия решений и предоставления рекомендаций, которые позволят другим создавать более эффективные и быстрые процедуры принятия решений.

Предписывающая аналитика может включать:

• Аналитика новой или существующей линейки продуктов
• Запуск новой линейки продуктов
• Построить новый завод
• Сделайте ставку на проект
• Нанять больше людей в отдел продаж
• Отправляйте целевую рекламу клиентам.

Теперь речь идет не о том, следует ли компании использовать аналитику данных. Скорее, компании должны спросить себя, как они планируют использовать аналитику данных и какой тип лучше всего подходит для конкретных ситуаций.