5 ошибок при анализе бизнес данных

26 января, 2017

Бизнес аналитика

Сегодня мы поговорим о типичных ошибках, которые совершают компании при анализе бизнес данных.

В первую очередь, нужно подчеркнуть, что анализ данных – тема достаточно узкоспециализированная, не каждый в ней разберется с полпинка. Кроме того, руководителям итак есть чем заняться, разбираться в новой теме времени просто нет. Поэтому они предпочитают не вникать, достаточно бухгалтерской отчетности или базовой финансовой аналитики, чтобы понять, насколько «здорова» компания. Да и делать изменения в уже отлаженном процессе – лишняя головная боль.

Это все понятно, анализ данных не кажется первостепенной задачей. Но, как аналитик, я могу сказать, что это не так или не совсем так. Бизнес аналитика и анализ данных существуют давно: когда там придумали записывать дебит-кредит? Вот примерно тогда они и появились. Но с тех пор прошло уже сотни лет и количество данных, в том числе и в бизнесе, увеличилось в миллионы раз. Только задумайтесь, 90% информации, которая существует сегодня, не существовало 3 года назад. Представляете объемы?

Именно поэтому передовые западные компании уделяют большое внимание анализу данных. Нам это на руку: они уже набили много шишек на этом, и мы можем не наступать на грабли сами, а использовать их опыт.

Какие же ошибки при анализе данных существуют?

Ошибка №1: Собирать данные просто так, не имея цели

Анализ бизнес данныхАнализ данных начинается с организации их сбора. Чаще всего – это создание некой базы данных. Для того, чтобы правильно организовать архитектуру или дизайн этой базы данных, нужно понимать, зачем она.
Что мы хотим анализировать? Что хотим измерить? Какие показатели нам важны? Какие показатели второстепенны, но тоже важны?
Ответив на эти вопросы, можно логично и правильно создать вашу базу, с которой будет легко и удобно работать, в которой можно будет автоматизировать расчеты и выделить паттерны и зависимости.
При последующей работы с данными также необходимо понимать, а что конкретно ищем. Четкое понимание цели помогает сфокусироваться на самых важных аспектах в ваших показателях. Что мы хотим найти: бреши в процессах, которые съедают время и деньги компании? А может хотим детальнее понять ЦА? Или найти новые возможности для роста продаж? Не теряем фокус и не совершаем эту ошибку при анализе бизнес данных.

Ошибка №2: Не собирать данные вообще

Анализ бизнес данныхВторая ошибка при анализе бизнес данных – это не собирать данные вообще. Выбирая из двух зол, лучше собирать хоть как-то, чем не собирать в принципе.
Не думаю, что сейчас еще остались люди и компании, которые никак не отслеживают свои показатели, не сравнивают их с тем, что было год назад. Те же счетчики Google аналитики или Yandex метрики стоят уже на всех сайтах, и даже новичку интересно посмотреть базовые показатели трафика.

Ошибка №3: Думать, что данные – это только цифры

Анализ бизнес данныхТретья ошибка очень интересная: при анализе бизнес данных принято думать, что данные = цифры. Продажи, конверсии, брошенные корзины, средний чек и так далее. А как же отзывы клиентов, самочувствие после пробежки пользователя приложения для бега, фоточки котиков в ленте Инстаграм и зависимость их количества от погоды?
Это тоже данные, и данные крайне говорящие. Копаться в этой информации, правда, занимает гораздо больше времени, но выводы из них можно сделать просто крышесносящие.

Ошибка №4: Думать, что и без анализа все понятно

Анализ бизнес данныхЧетвертая ошибка при анализе бизнес данных также очень распространена: мы видим ключевые показатели (например, продажи) и видим, что они растут. Мы делим продукты по матрице BCG, доем коров, развиваем звезд, присматриваемся к трудным детям, выводим из ассортимента собак. И делаем вывод, что все ок, мы на правильном пути.
К сожалению, такого поверхностного анализа не всегда достаточно. Ну подоем мы коров, а что дальше? Когда наша звезда превратится в дойную корову? Или может сразу станет собакой, а мы и не заметим? В какого трудного ребенка стоит вкладывать деньги и в какого нет? А вдруг есть зависимость между продажами коров и звезд или продажами звезд и ретроградным Меркурием?
При анализе данных применяются статистические методы и статистически же проверяются гипотезы, что позволяет заметить и развить те аспекты и показатели, на которые мы не обращали внимание раньше.

Ошибка №5: Думать, что ваших данных недостаточно для хорошего анализа

Анализ бизнес данныхОшибка перфекционистов думать, что раз я не Google, то и анализировать мне особо нечего. Анализировать всегда есть что, даже на уровне отдельно взятого человека, не говоря уж об анализе бизнес данных. Попробуйте, например, ради интереса в течение месяца позаписывать все, что вы делаете в течение дня и ваши мысли во время этих действий. Вы соберете ТАКОЙ объем данных о себе любимом и найдете ТАКИЕ инсайты, что мама не горюй. Может, ваша жизнь изменится 🙂

Вот и все, мы рассмотрели основные ошибки, которые совершают компании при анализе бизнес данных. Давайте договоримся учиться на чужих ошибках, а не наступать на грабли сами.

Если вы хотите начать анализировать свои бизнес данные, отправьте мне заявку здесь. Или просто оставайтесь со мной! 🙂

Pin It on Pinterest