Cos'è l'analisi aziendale e perché ne hai bisogno per il successo

Quando si tratta di parole d'ordine utilizzate dalle aziende, l' analisi deve essere in cima all'elenco più utilizzato.

Grazie a Internet e a tutti i modi in cui la tecnologia sta cambiando, l'analisi e il data mining non sono mai stati così importanti. E mentre i dati sono eccezionali, è ciò che se ne fa che può creare o distruggere un'azienda.

È qui che entra in gioco l'analisi aziendale.

Se utilizzato correttamente, BA può essere sfruttato per prevedere con precisione eventi futuri correlati alle azioni dei consumatori, alle tendenze del mercato e anche aiutare a creare processi più efficienti che potrebbero portare a un aumento delle entrate.

Elementi essenziali di analisi aziendale

L'analisi aziendale ha molti casi d'uso, ma quando si tratta di organizzazioni commerciali, BA viene in genere utilizzata per:

• Analizza i dati da una varietà di fonti. Potrebbe trattarsi di qualsiasi cosa, dalle applicazioni cloud agli strumenti di automazione del marketing e al software CRM.
• Usa analisi e statistiche avanzate per trovare modelli all'interno dei set di dati. Questi modelli possono aiutarti a prevedere le tendenze future e ad accedere a nuove informazioni sul consumatore e sul suo comportamento.
• Monitora i KPI e le tendenze mentre cambiano in tempo reale. Ciò consente alle aziende non solo di avere i propri dati in un unico posto, ma anche di trarre conclusioni in modo rapido e accurato.
• Supportare le decisioni sulla base delle informazioni più aggiornate. Con BA che fornisce una così vasta quantità di dati che puoi utilizzare per eseguire il backup delle tue decisioni, puoi essere sicuro di essere pienamente informato non per uno, ma per diversi scenari diversi.

Sebbene questi siano i casi d'uso più comuni, esistono quattro metodi principali di analisi aziendale. Sono implementati in più fasi, a partire dal più semplice. Un metodo non è più importante di un altro, tutto dipende da quale sia il tuo obiettivo finale quando usi BA.

Quando utilizzi questi quattro tipi di analisi, i tuoi dati possono essere puliti, sezionati e assorbiti in un modo che rende possibile creare soluzioni per qualsiasi sfida la tua organizzazione potrebbe dover affrontare.

1. Analisi descrittiva: interpretazione di dati storici e KPI per identificare tendenze e modelli. Ciò consente di avere un quadro generale di ciò che è accaduto in passato e di ciò che sta accadendo attualmente utilizzando l'aggregazione dei dati e le tecniche di data mining.
   
   Molte aziende utilizzano l'analisi descrittiva per uno sguardo più approfondito al comportamento dei clienti e al modo in cui possono indirizzare le strategie di marketing a quei clienti.
2. Analisi diagnostica: si concentra sulle prestazioni passate per determinare quali elementi influenzano tendenze specifiche.
   
   Questo viene fatto utilizzando il drill-down, l'individuazione dei dati, il data mining e la correlazione per rivelare la causa di eventi specifici. Una volta raggiunta una comprensione della probabilità dell'evento e del motivo per cui un evento può verificarsi, vengono utilizzati algoritmi per la classificazione e la regressione.
3. Analisi predittiva: utilizza le statistiche per prevedere e valutare i risultati futuri utilizzando modelli statistici e tecniche di apprendimento automatico. Questo spesso richiede i risultati dell'analisi descrittiva per creare modelli che determinano la probabilità di risultati specifici.
   
   Questo tipo viene spesso utilizzato dai team di vendita e marketing per prevedere le opinioni di clienti specifici sulla base dei dati dei social media.
4. Analisi prescrittiva: utilizza i dati sulle prestazioni passate per consigliare come gestire situazioni simili in futuro. Questo tipo di analisi aziendale non solo determina i risultati, ma può anche consigliare le azioni specifiche che devono verificarsi per ottenere il miglior risultato possibile. Ciò si ottiene spesso utilizzando il deep learning e reti neurali complesse.
   
   Questo tipo di analisi aziendale viene spesso utilizzato per abbinare varie opzioni alle esigenze in tempo reale di un consumatore.

Decidere quale metodo utilizzare dipenderà dalla situazione aziendale in questione.

Ora che abbiamo ristretto il modo in cui funziona, analizziamo ora tutti i componenti che entrano nell'analisi aziendale e quali metodi utilizza per trovare le sue preziose conclusioni.

Il metodo che decidi di seguire quando fai un tuffo profondo in BA dipenderà dall'obiettivo finale che hai impostato prima di iniziare il processo. Qualunque metodo tu scelga, sei sicuro di trovare informazioni utili che ti aspettano al traguardo.

Estrazione dei dati

Il data mining è la strategia di setacciare enormi set di dati per scoprire modelli, tendenze e altre verità sui dati che inizialmente non sono visibili utilizzando l'apprendimento automatico, le statistiche e i sistemi di database. Esistono diverse tecniche di data mining da cui l'analisi aziendale può attingere, tra cui la regressione, il clustering e il rilevamento dei valori anomali.

Questo è un elemento utile dell'analisi aziendale in quanto porta a un processo decisionale più rapido ed efficiente.

Ad esempio, tramite il data mining, un'azienda può essere in grado di vedere quali clienti stanno acquistando prodotti specifici in determinati periodi dell'anno. Questi dati possono quindi essere utilizzati per segmentare quei clienti.

Estrazione di testo

Il text mining è il processo di estrazione di informazioni di alta qualità dal testo nelle app e nel World Wide Web.

Le aziende utilizzano il text mining per raccogliere informazioni testuali da siti di social media, commenti sui blog e persino script di call center. Quindi, questi dati vengono utilizzati per migliorare il servizio clienti e l'esperienza, sviluppare nuovi prodotti e rivedere le prestazioni dei concorrenti.

Aggregazione dati

Il processo di aggregazione dei dati consiste nella raccolta e raccolta dei dati, che vengono poi presentati in forma sintetica. In sostanza, prima che possa essere analizzato, deve essere raccolto, centralizzato, pulito e quindi filtrato per rimuovere eventuali imprecisioni o ridondanze.

Questo è un passaggio cruciale per l'analisi aziendale perché l'accuratezza con cui puoi raccogliere informazioni dettagliate dai dati è direttamente correlata al tipo di risultati pertinenti e attuabili che avrai alla conclusione del processo.

Un esempio di aggregazione dei dati potrebbe essere il modo in cui un team di marketing utilizza dati come i dati demografici e le metriche dei clienti (età, posizione, numero di transazioni, ecc.) per personalizzare i propri messaggi e offerte.

Previsione

Quando le analisi aziendali vengono utilizzate per analizzare i processi che si sono verificati durante un periodo o una stagione specifici, alle aziende viene fornita una previsione di eventi o comportamenti futuri, grazie a dati storici.

Le previsioni possono essere utilizzate per diverse cose, come le vendite al dettaglio in occasione di festività specifiche e picchi nelle ricerche su Internet specifiche relative a determinati eventi, come una premiazione o il Super Bowl.

Jackie Jeffers, Analytics Strategist di Portent, sottolinea l'importanza di utilizzare le previsioni come una parte importante della tua strategia. "La previsione basata su dati storici è utile per fissare obiettivi annuali e prevedere il comportamento degli utenti online, come traffico e conversioni. L'analisi del percorso del cliente consente di identificare le interazioni di primo contatto con un potenziale lead, fino alla fase di conversione. Avere visibilità a tutti i punti di contatto nel processo di educazione ti consente di ottimizzare i passaggi intermedi e migliorare il percorso dell'utente."

L'analisi aziendale non solo aiuta a costruire la tua canalizzazione di lead, ma ha un impatto sui tuoi profitti in altri modi. La previsione del volume delle chiamate, ad esempio, può aiutare a ottimizzare le risorse di personale in un call center. Avere la capacità di raccogliere e analizzare i dati non è solo vantaggioso ma fondamentale per prendere decisioni informate e basate sui dati".

Visualizzazione dati

Per tutti gli studenti visivi là fuori, la visualizzazione dei dati è una parte indispensabile dell'analisi aziendale. Prende senza problemi le informazioni e gli approfondimenti tratti dai tuoi dati e li presenta in un grafico o grafico interattivo.

Il giusto software di visualizzazione dei dati è fondamentale per questo processo per aiutare a tenere traccia delle metriche aziendali e dei KPI in tempo reale in modo da poter comprendere meglio le prestazioni e gli obiettivi. Se non sei sicuro di quale opzione software sia giusta per la tua azienda, dai un'occhiata alle centinaia di recensioni imparziali, offerte da G2!

Perché l'analisi aziendale è importante?

Ci sono molte parti mobili che entrano nell'analisi aziendale, ma potrebbe non essere chiaro perché BA sia importante in primo luogo per la tua organizzazione.

Per cominciare, l'analisi aziendale è lo strumento di cui la tua azienda ha bisogno per prendere decisioni accurate. È probabile che queste decisioni abbiano un impatto sull'intera organizzazione in quanto aiutano a migliorare la redditività, aumentare la quota di mercato e fornire un maggiore ritorno ai potenziali azionisti.

Non si può negare che così tante aziende sono influenzate dalla tecnologia, ma se utilizzata correttamente, BA ha la possibilità di avere un impatto migliore sulla tua azienda in quanto fornisce un vantaggio competitivo a una varietà di aziende.

Sebbene alcune aziende non siano sicure di cosa fare con grandi quantità di dati, l'analisi aziendale lavora per combinare questi dati con informazioni utili per migliorare le decisioni che prendi come azienda.

Inoltre, poiché questi dati possono essere presentati in qualsiasi formato, il decisore della tua organizzazione si sentirà informato in un modo adatto a lui e agli obiettivi che hai impostato all'inizio del processo.

In sostanza, i quattro principali modi in cui l'analisi aziendale è importante, indipendentemente dal settore, sono:

• Migliora le prestazioni fornendo alla tua azienda un quadro chiaro di cosa funziona e cosa non funziona
• Fornisce decisioni più rapide e accurate
• Riduce al minimo i rischi poiché aiuta un'azienda a fare le scelte giuste per quanto riguarda il comportamento, le tendenze e le prestazioni dei consumatori
• Ispira il cambiamento e l'innovazione rispondendo alle domande sul consumatore

Esempi di analisi aziendali

L'analisi aziendale ha casi d'uso in un'ampia gamma di settori e organizzazioni. Man mano che la tecnologia diventa più avanzata, sempre più aziende stanno sviluppando nuovi modi per utilizzare i big data a proprio vantaggio per massimizzare i profitti e migliorare l'esperienza del cliente.

Ad esempio, supponiamo che tu gestisca un fast-food. Puoi utilizzare l'analisi aziendale per accelerare il processo di ordinazione per i tuoi clienti utilizzando il drive-thru. Quando utilizzi BA per monitorare il traffico ricevuto dal drive-thru, sarai in grado di conoscere le ore di punta e quando aumentare l'efficienza.

Quando sai che la fila sta per diventare lunga, puoi spostarti intorno al tuo personale per convincere più dipendenti a lavorare sulla corsia di guida, o persino chiedere loro di consigliare ordini che possono essere completati rapidamente. Quando le righe sono più brevi, i dipendenti possono consigliare articoli con margini più elevati che sono più costosi e richiedono più tempo per la creazione.

Il popolare servizio di consegna di kit pasto, Blue Apron, ha utilizzato l'analisi aziendale per prevedere la domanda per i propri ordini e ricette. Ogni settimana inviavano ai propri abbonati un menu misto di pasti per l'acquisto e, grazie all'analisi predittiva, erano in grado di utilizzare vari approfondimenti sui dati per evitare il deterioramento del prodotto ed evadere gli ordini.

Per fare ciò, Blue Apron ha esaminato le informazioni relative ai clienti che consistevano in dati storici sulla frequenza con cui un cliente ha effettuato ordini specifici. C'erano anche dati relativi alle ricette che si concentravano sulla preferenza di un cliente per le ricette in passato. Infine, hanno esaminato le tendenze stagionali per vedere se esistevano modelli di acquisto con tariffe degli ordini superiori o inferiori per un periodo specifico dell'anno.

Grazie all'analisi predittiva, Blue Apron è stata in grado di comprendere meglio i propri clienti, migliorare l'esperienza dell'utente, prevedere le mutevoli preferenze e persino identificare come cambiano i gusti nei pasti nel tempo.

Il CEO di The Growth Hackers, Jonathan Aufray, si è preso il tempo di condividere il modo in cui utilizzano l'analisi aziendale. "In Growth Hackers, utilizziamo l'analisi aziendale per tracciare le nostre sorgenti di traffico e il numero di lead che generiamo. Questo ci permette di capire quali strategie di marketing funzionano e quali no, permettendoci di ottimizzare quelle meno performanti, lasciarne alcune, e raddoppiare i canali di marketing che danno i migliori risultati".

Utilizziamo anche analisi aziendali per i clienti che aiutiamo. È essenziale essere in grado di tracciare le tue azioni e raccogliere dati per continuare a migliorare le tue strategie. Senza dati, non puoi sapere cosa sta funzionando e come ottimizzare la tua strategia. Credo che tutte le aziende dovrebbero utilizzare l'analisi per il loro marketing, la generazione di lead, le vendite e l'esperienza del cliente".

Vantaggi dell'analisi aziendale

Indipendentemente dalle dimensioni della tua azienda o dal settore in cui opera, l'analisi aziendale offre una serie di vantaggi.

Uno dei principali vantaggi è che consente alla tua azienda di pianificare gli imprevisti. BA può modellare le tendenze delle vendite, dei profitti e di altre metriche chiave di un'organizzazione mentre le proietta per il futuro. Ciò consente alle aziende di vedere i cambiamenti che possono verificarsi annualmente, stagionalmente o su qualsiasi scala, il che offre la possibilità di prepararsi e pianificare in anticipo.

Forse dovrai ridurre la spesa per prepararti a una stagione lenta o investire in nuove campagne di marketing. BA può consentire alle aziende più grandi di prevedere facilmente il volume degli ordini e ridurre al minimo gli sprechi.

L'analisi aziendale consente inoltre alla tua organizzazione di testare nuove campagne di marketing. Poiché BA ti fornisce dati sul comportamento dei clienti, puoi comprendere meglio l'efficacia delle tue campagne pubblicitarie su diversi segmenti di pubblico e dati demografici. Inoltre, quando sei in grado di identificare che il cliente ha meno probabilità di tornare, puoi considerare di offrire promozioni mirate per riguadagnare la sua attività.

Quando utilizzi BA a tuo vantaggio, avrai un vantaggio competitivo rispetto alla concorrenza, indipendentemente dal tuo settore.

Sfide dell'analisi aziendale

L'analisi aziendale presenta alcune potenziali insidie ​​che dovrai superare.

Per cominciare, troverai il maggior successo quando tutte le parti all'interno della tua azienda ne supporteranno pienamente l'adozione e l'esecuzione. Avrà sempre bisogno del consenso della dirigenza senior e di una chiara strategia aziendale.

Convincere tutti i dirigenti a firmare una strategia BA può essere difficile, quindi assicurati di presentare l'analisi aziendale come supporto delle strategie già in atto. Ciò dovrebbe includere anche obiettivi chiari e misurabili per aiutare coloro che sono lenti a farsi convincere dai vantaggi di BA.

Oltre alla proprietà dei dirigenti, l'analisi aziendale richiede anche il coinvolgimento dell'IT, il che significa la giusta infrastruttura tecnologica e gli strumenti in atto per gestire i dati. I team aziendali e IT devono collaborare affinché l'analisi aziendale abbia successo. Già che ci sei, assicurati di avere il giusto software di gestione dei progetti in atto per implementare modelli predittivi e adottare un approccio agile.

Durante i primi mesi di un progetto di analisi, è importante mantenere l'impegno per il risultato finale. Anche se il costo del software di analisi può essere elevato e il ROI non è immediato, resta concentrato. I modelli analitici si svilupperanno nel tempo e le previsioni non potranno che migliorare. Un'azienda che non è in grado di superare il periodo di investimento probabilmente abbandonerà l'intero concetto.

Una volta presentate le tue analisi, avrai anche bisogno del consenso dell'utente finale.

Gli utenti finali devono essere coinvolti nell'adozione dell'analisi aziendale e avere un interesse nel modello predittivo che è stato sviluppato. Con ciò arriva una gestione del cambiamento di prim'ordine, poiché la tua organizzazione dovrebbe essere preparata per i cambiamenti che queste informazioni porteranno alle attuali operazioni aziendali e tecnologiche.

Carriere nell'analisi aziendale

Una carriera nell'analisi aziendale è una scelta popolare tra coloro che amano lavorare con i numeri. Per iniziare a lavorare per una carriera in BA, avrai bisogno di una laurea in analisi aziendale, scienza dei dati, gestione delle informazioni, business intelligence, marketing, statistica o un campo correlato.

Alcuni dei percorsi di carriera più popolari relativi all'analisi aziendale sono:

• Analista dei dati o scienziato dei dati: in qualità di scienziato dei dati, raccoglieresti, analizzeresti e organizzeresti i dati in modo da fornire all'organizzazione informazioni preziose che possono essere utilizzate da tutti i dipartimenti. Un analista di dati presenta questi dati alla dirigenza superiore utilizzando tabelle, grafici e altri tipi di report.
• Analista di business intelligence: un analista di business intelligence è diverso nel modo in cui raccoglierà e analizzerà le informazioni per ottenere un vantaggio rispetto alle organizzazioni concorrenti. Presenteranno al top management esattamente dove si trova la loro attività, i suoi punti di forza e di debolezza e come possono ottenere un profitto maggiore.
• Specialista dell'analisi dei big data: utilizzando gli ultimi sviluppi della tecnologia e della scienza dei dati, gli specialisti dell'analisi dei big data risolvono le sfide che sorgono quando si lavora all'interno di un settore digitale. Spesso verrà loro chiesto di valutare varie decisioni utilizzando le informazioni acquisite attraverso i dati e dovranno essere in grado di supportare le loro conclusioni con prove concrete.
• Analista di gestione o consulente: il ruolo di analista di gestione consiste nel lavorare con le operazioni aziendali e assicurarsi che funzionino in modo fluido ed efficace. Lavorerai con molti altri dipartimenti per restringere il campo dei processi aziendali da migliorare, trovando anche un modo per aumentare l'efficienza.
• Marketing Manager : coloro che scelgono la strada di un marketing manager dovranno elaborare le strategie di marketing dell'organizzazione. Che si tratti di supervisionare le campagne di marketing, raccogliere analisi di vendita al dettaglio, lavorare direttamente con i team di vendita e marketing o riferire all'alta dirigenza, probabilmente dipenderà dal tipo di organizzazione e settore.
• Analista della ricerca operativa: gli analisti della ricerca operativa lavorano per analizzare i dati operativi utilizzando la tecnologia dell'informazione per eseguire un'analisi e sviluppare soluzioni per migliorare l'efficienza tra i vari reparti.
• Analista di ricerche di mercato: coloro che scelgono di essere un analista di ricerche di mercato lavoreranno direttamente con i dati di marketing. Questo tipo di informazioni aiuterà a identificare potenziali clienti, valutare l'opportunità del prodotto e sviluppare fasce di prezzo specifiche per aumentare le entrate nel tempo.
  

Stipendio dell'analista di dati

Se hai bisogno di un punto di partenza nel settore dell'analisi aziendale, uno dei percorsi più comuni è il ruolo di analista di dati. Non si può negare che questo lavoro sia molto richiesto, soprattutto se si considera che ogni organizzazione sta iniziando a vedere il valore che un analista di dati aggiungerà al proprio personale.

Se stai percorrendo questa strada, ti starai chiedendo se vivi in ​​una città che paga di più per diventarlo. Ecco le prime cinque città paganti:

Competenze di analisi aziendale

Per avere una carriera in uno dei ruoli sopra elencati, avrai bisogno di un set di abilità specifico per avere successo.

• Pensiero critico: una parte importante del lavoro con l'analisi aziendale è sapere quali dati possono essere utili per prendere decisioni e pensare in modo critico alle implicazioni dei dati raccolti.
• Risoluzione dei problemi: l'obiettivo generale della raccolta dei dati è spesso quello di risolvere un punto dolente specifico all'interno dell'organizzazione, quindi avere questa abilità rende più facile collegare i punti e trarre conclusioni lungo il percorso.
• Comunicazione: sia che tu stia lavorando con gli altri membri del tuo team o comunicando i risultati al top management, essere un forte comunicatore attraverso la scrittura e la presentazione è fondamentale.
• Curiosità: lavorare con l'analisi aziendale significa essere curiosi di sapere come le cose funzionano, si adattano e cambiano nel tempo.
• Orientato ai dettagli: poiché coloro che lavorano in questo campo lavorano con dati così complessi, prestare attenzione ai molti dettagli di questi dati e alle raccomandazioni che possono presentare è fondamentale.
  

Analisi aziendale vs. business intelligence

Non è raro che la business intelligence (BI) sia spesso confusa con l'analisi aziendale e viceversa, poiché i due sono simili. La BI si occupa anche di dati storici, ma questi dati tendono a essere compilati da vari luoghi, come il software CRM di un'azienda, i sistemi ERP e gli strumenti di automazione del marketing.

Sia con BA che BI, i dati vengono raccolti, ordinati e visualizzati utilizzando un software di visualizzazione dei dati in modo che i dirigenti aziendali possano avere una rappresentazione visiva di eventuali picchi o punti critici che potrebbero essere scoperti.

Tuttavia, c'è una differenza principale tra i due:

La business intelligence si occupa più di riportare le prestazioni di un'azienda e dove si trova sulle metriche chiave. Fornisce un contesto per ciò che è accaduto in passato, perché potrebbe essere accaduto e cosa sta accadendo ora.

L'analisi aziendale prende il contesto fornito dalla business intelligence e applica l'analisi statistica, il data mining, la modellazione predittiva e altre tecniche. Questi metodi sono più avanzati e forniranno più contesto di cosa aspettarsi in futuro , noto anche come previsione.

Può essere difficile determinare quale sia il metodo giusto per la tua attività. Utilizzare la business intelligence se:

• Devi visualizzare le prestazioni passate o presenti della tua azienda.
• Sei meno interessato alla previsione che all'aggregazione e alla visualizzazione di metriche importanti.
• Vorresti che più utenti fossero a conoscenza dei dati. Ciò è possibile grazie alla business intelligence self-service, una soluzione rivolta agli utenti meno tecnici in modo che possano generare grafici e report.
• Ti senti a tuo agio nel prendere decisioni basate sui dati.

D'altra parte, utilizzare l'analisi aziendale se:

• Hai bisogno di un modo per visualizzare le prestazioni future della tua azienda.
• La previsione è la chiave del successo della tua azienda.
• Hai analisti di dati per esplorare e manipolare i dati che possono anche visualizzare i risultati per previsioni accurate.
• Preferiresti prendere decisioni in base ai risultati del data mining, dell'analisi statistica e della modellazione predittiva.

Analisi aziendale vs scienza dei dati

Come per la business intelligence, a volte non è chiaro in che modo l'analisi aziendale differisca dalla scienza dei dati. Entrambi implicano la raccolta di dati, la modellazione e l'ottenimento di varie informazioni.

La differenza tra i due deriva dal fatto che BA è specifico per problemi legati al business, come costi e profitti, e può prevedere cosa potrebbe accadere in futuro.

La scienza dei dati è il più grande o il superinsieme dei due, poiché il suo obiettivo principale è rispondere a domande relative alle preferenze dei clienti, ai fattori stagionali e alla geografia all'interno dell'azienda. Combina i dati con la costruzione di algoritmi e la tecnologia per rispondere a queste domande.

In breve, la scienza dei dati è la scienza dello studio dei dati utilizzando statistiche, algoritmi e tecnologia. BA è lo studio statistico dei dati aziendali.

Consideriamo un esempio di vita reale.

Diciamo che apri una gelateria. Compri tutti gli ingredienti e le attrezzature necessarie e trovi persino un nome accattivante.

L'analisi aziendale ti aiuterà a rispondere a domande come:

• La mia attività è redditizia?
• Come posso rendere la mia attività ancora più redditizia?
• Se non è redditizio, cosa sbaglio?
• Quale elemento sta causando una mancanza di redditività?
• Devo vendere il mio gelato a un prezzo più alto o più basso?

La scienza dei dati può aiutarti a rispondere a domande come:

• Qual è la fascia demografica tipica per il mangiatore di gelato medio?
• Ascoltare la top 40 della musica alla radio farà dare più suggerimenti ai miei clienti?
• Qual è la posizione geografica migliore per aprire un'altra gelateria?
• In quale mese dell'anno vendo più gelato?

Migliori pratiche di analisi aziendale

L'implementazione della giusta strategia di analisi aziendale non è qualcosa che un'azienda può fare dall'oggi al domani. Tuttavia, quando vengono messe in atto best practice specifiche, puoi essere certo che le informazioni che ricevi consentiranno alla tua attività di avere il maggior successo possibile. Queste migliori pratiche includono:

• Definire il caso d'uso aziendale e l'obiettivo prima di utilizzare l'analisi aziendale
• Decidere criteri specifici per il successo e il fallimento
• Convalida dei modelli utilizzando i tuoi criteri di successo e fallimento
• Creare una metodologia, restringere i dati e determinare i fattori interni ed esterni che contribuiscono a fare una previsione accurata

Quando ti prendi il tempo per eseguire queste quattro pratiche, puoi essere certo che la tua azienda trarrà il massimo beneficio dal processo decisionale basato sui dati.

Andiamo al sodo

Quando la tua organizzazione sceglie di utilizzare l'analisi aziendale, sei obbligato a prendere decisioni migliori in merito a entrate, esperienza del cliente ed efficienza complessiva.

Questi metodi sono spesso considerati una gemma nascosta in quanto possono rivelare modi per ottenere un vantaggio sui tuoi concorrenti. Stabilisci il tuo obiettivo, tieni d'occhio il premio e rimarrai piacevolmente sorpreso da ciò che troverai.

Non smettere di imparare ancora! Scopri di più sull'analisi dei big data e su come viene utilizzata per prendere decisioni più rapide e calcolate.