Как аналитика помогает бизнесу?

09 февраля, 2017

Многие компании используют аналитику в целях упорядочения работы и исправления внутренних процессов. По результатам исследования Bloomberg Businessweek Research Services, до 97% компаний внедрили бизнес аналитику по 3 основным причинам: сокращение издержек, увеличение прибыли и управление рисками.

 

Возникает вопрос: как понять, что используемые данные ценны и точны для принятия важных и взвешенных решений?

Это-то как раз самое сложное: вычленить данные, пригодные для аналитики, и использовать их так, чтобы аналитика принесла свои плоды в перспективе.

Анализ данных для поиска новых возможностей для развития

В первую очередь, постоянный анализ бизнес данных позволяет найти новые возможности для развития бизнеса: новый сегмент ЦА, который до этого не замечали, или новый продукт, который можно предложить клиентам. Таким образом, потенциал для роста и увеличения прибыли становится безграничным и основывается на объективных факторах.

Например, компьютерные модели для анализа данных «видят» малейшие сдвиги в поведении клиентов и дают лучшее представление о том, какой продукт стоит сейчас развивать или перевыпускать.

Другой пример: к найму сотрудников также можно подходить, основываясь на анализе больших данных. Собирая данные о кандидате из нескольких источников, HR может оценить личные и профессиональные качества человека и до интервью понять, впишется ли он в коллектив и разделяет ли он ценности компании. Экономия как минимум 2 часов работы специалиста (телефонное и личное интервью, представление кандидатуры руководству и принятие решения).

Использование аналитики для предупреждения проблем с логистикой

Аналитика показала себя полезной для компаний, занимающихся доставкой грузов. Здесь аналитика работает на предупреждение аварий и увеличения эффективности доставки. Например, анализируя состояние машин, можно отследить, какая деталь может в ближайшем будущем выйти из строя и повлечь за собой задержку в доставке. Своевременная замена детали в зоне риска позволяет избежать задержку доставки, простой машины и водителя или репутационные риски (клиент вряд ли будет доволен, если его груз придет невовремя).

Эффективный поиск своей ЦА с бизнес аналитикой

Исследование, проведенной McKinsey & Company показало, что маркетинговые решения, принимаемые на основе аналитики, на 15-20% более эффективные. Американские компании, как не сложно догадаться, являются чемпионами в этой области. Хороший пример использования аналитики в маркетинге показывает компания Target (огромный ритейлер, специализирующийся на товарах для дома, семьи, детей, одежде и т.д.: почти на всем :)), которая разработала алгоритм расчета вероятности беременности покупательницы. Анализируя покупки каждого клиента, алгоритм просчитывает, насколько вероятно то, что клиентка беременна. Если вероятность высокая, включается таргетированная реклама через e-mail рассылку с подобранными промо-кодами и скидочными предложениями на товары для беременных, новорожденных, мебель для детской и т.д.

Любая компания может использовать огромное количество информации для прогнозной аналитики, которая поможет повысить эффективность каждого взаимодействия бренда со своим потребителем. Анализируя потребительские шаблоны вашей аудитории, поисковые запросы, и используя эту информацию, можно реально «прописать» свой бренд в мозгу покупателя. Конечно, самое трудное – это понять, как 🙂 И конечно, на этот вопрос нет однозначного ответа, для каждого бренда путь будет свой.

Оптимизация внутренних процессов с помощью данных

Данные как ничто лучше показывают, где внутренние процессы дают сбой, а где работают эффективно. Найдя проблему, можно ответить на такие вопросы, как:
Что послужило причиной проблемы? (отчет)
Почему это произошло? (диагностика)
Что может еще произойти из-за этой проблемы? (прогноз)
Как следует поступить? (рекомендации)
Анализ данных отвечает на все эти вопросы и позволяет выбрать наиболее подходящее решение для улучшения любого бизнес процесса. Если же вы думаете, что и без анализа вам все понятно в ваших процессах, то вы совершаете ошибку №4 при анализе данных 🙂

Если вы хотите начать анализировать свои бизнес данные, отправьте мне заявку здесь.

Вам также могут быть интересны вебинары по аналитике и анализу данных.

Оставайтесь со мной! 🙂

Pin It on Pinterest