Ce este Business Analytics și de ce aveți nevoie de el pentru succes

Când vine vorba de cuvintele la modă folosite de companii, analiza trebuie să fie în fruntea listei cele mai utilizate.

Datorită internetului și tuturor modurilor în care tehnologia se schimbă, analiza și data mining nu au fost niciodată mai importante. Și deși datele sunt grozave, ceea ce se face cu ele poate face sau distruge o companie.

Aici intervine analiza de afaceri.

Când este utilizat corect, BA poate fi folosit pentru a prezice cu exactitate evenimentele viitoare care sunt legate de acțiunile consumatorilor, tendințele pieței și, de asemenea, să ajute la crearea unor procese mai eficiente care ar putea duce la o creștere a veniturilor.

Elemente esențiale ale analizei de afaceri

Analiza de afaceri are multe cazuri de utilizare, dar când vine vorba de organizații comerciale, BA este de obicei folosită pentru:

• Analizați datele dintr-o varietate de surse. Acesta ar putea fi orice, de la aplicații cloud la instrumente de automatizare de marketing și software CRM.
• Utilizați analize și statistici avansate pentru a găsi modele în seturile de date. Aceste modele vă pot ajuta să preziceți tendințele în viitor și să accesați noi perspective despre consumator și comportamentul acestuia.
• Monitorizați KPI-urile și tendințele pe măsură ce se schimbă în timp real. Acest lucru face mai ușor pentru companii nu numai să își aibă datele într-un singur loc, ci și să tragă concluzii rapid și precis.
• Sprijină decizii bazate pe cele mai actuale informații. Având în vedere că BA furnizează o cantitate atât de mare de date pe care le puteți folosi pentru a vă susține deciziile, puteți fi sigur că sunteți pe deplin informat nu pentru unul, ci pentru mai multe scenarii diferite.

Deși acestea sunt cele mai frecvente cazuri de utilizare, există patru metode principale de analiză a afacerii. Sunt implementate în etape, începând cu cele mai simple. O metodă nu este mai importantă decât alta, totul depinde de obiectivul tău final când folosești BA.

Când utilizați aceste patru tipuri de analize, datele dvs. pot fi curățate, disecate și absorbite într-un mod care face posibilă crearea de soluții pentru orice provocări cu care se confruntă organizația dvs.

1. Analiză descriptivă: Interpretarea datelor istorice și a KPI-urilor pentru a identifica tendințele și modelele. Acest lucru permite o imagine de ansamblu a ceea ce s-a întâmplat în trecut și a ceea ce se întâmplă în prezent folosind tehnici de agregare a datelor și de extragere a datelor.
   
   Multe companii folosesc analiza descriptivă pentru o privire mai profundă asupra comportamentului clienților și asupra modului în care aceștia pot direcționa strategiile de marketing către acești clienți.
2. Analize de diagnostic: se concentrează pe performanța trecută pentru a determina ce elemente influențează tendințele specifice.
   
   Acest lucru se realizează folosind detalierea, descoperirea datelor, extragerea datelor și corelarea pentru a dezvălui cauza unor evenimente specifice. Odată ce se ajunge la o înțelegere cu privire la probabilitatea evenimentului și de ce poate apărea un eveniment, algoritmii sunt utilizați pentru clasificare și regresie.
3. Analiză predictivă: utilizează statistici pentru a prognoza și a evalua rezultatele viitoare folosind modele statistice și tehnici de învățare automată. Acest lucru necesită adesea rezultatele analizei descriptive pentru a crea modele care determină probabilitatea unor rezultate specifice.
   
   Acest tip este adesea folosit de echipele de vânzări și marketing pentru a prognoza opiniile anumitor clienți pe baza datelor din rețelele sociale.
4. Analiză prescriptivă: utilizează datele de performanță anterioare pentru a recomanda cum să gestionați situații similare în viitor. Nu numai că acest tip de analiză de afaceri determină rezultatele, dar poate recomanda și acțiunile specifice care trebuie să aibă loc pentru a avea cel mai bun rezultat posibil. Acest lucru se realizează adesea folosind deep learning și rețele neuronale complexe.
   
   Acest tip de analiză de afaceri este adesea folosit pentru a potrivi diferite opțiuni cu nevoile în timp real ale unui consumator.

Decizia cu care metodă să folosiți va depinde de situația de afaceri la îndemână.

Acum că am restrâns modul în care funcționează, haideți acum să descompunem toate componentele care intră în analiza de afaceri și ce metode le folosește pentru a găsi concluziile sale valoroase.

Metoda pe care decizi să mergi atunci când faci o scufundare profundă în BA va depinde de obiectivul final pe care l-ai stabilit înainte de a începe procesul. Indiferent de metoda pe care o alegeți, cu siguranță veți găsi informații utile care vă așteaptă la linia de sosire.

Exploatarea datelor

Exploatarea datelor este strategia de a cerceta seturi masive de date pentru a descoperi modele, tendințe și alte adevăruri despre date care nu sunt vizibile inițial folosind învățarea automată, statisticile și sistemele de baze de date. Există mai multe tehnici de extragere a datelor din care poate extrage analiza de afaceri, inclusiv regresia, gruparea și detectarea valorii aberante.

Acesta este un element util al analizei de afaceri, deoarece duce la luarea deciziilor mai rapidă și mai eficientă.

De exemplu, prin data mining, o companie poate vedea care clienți cumpără anumite produse în anumite perioade ale anului. Aceste date pot fi apoi folosite pentru a segmenta acești clienți.

Exploatarea textului

Exploatarea textului este procesul de extragere a informațiilor de înaltă calitate din text din aplicații și de pe World Wide Web.

Companiile folosesc text mining pentru a colecta informații textuale de pe site-uri de rețele sociale, comentarii pe blog și chiar scripturi pentru call center. Apoi, aceste date sunt folosite pentru a îmbunătăți serviciile și experiența clienților, pentru a dezvolta produse noi și pentru a revizui performanța concurenților lor.

Agregarea datelor

Procesul de agregare a datelor constă în culegerea și colectarea datelor, care sunt apoi prezentate într-un format rezumat. În esență, înainte de a putea fi analizat, trebuie să fie colectat, centralizat, curățat și apoi filtrat pentru a elimina orice inexactități sau redundanțe.

Acesta este un pas crucial pentru analiza de afaceri, deoarece acuratețea în care puteți aduna informații din date este direct legată de tipul de rezultate relevante și acționabile pe care le veți avea la încheierea procesului.

Un exemplu de agregare a datelor ar fi modul în care o echipă de marketing utilizează date precum datele demografice și valorile clienților (vârsta, locația, numărul de tranzacții etc.) pentru a-și personaliza mesajele și ofertele.

Prognoza

Atunci când analizele de afaceri sunt folosite pentru a analiza procese care au avut loc într-o anumită perioadă sau sezon, companiilor li se oferă o prognoză a evenimentelor sau comportamentelor viitoare, datorită datelor istorice.

Prognoza poate fi folosită pentru mai multe lucruri diferite, cum ar fi vânzările cu amănuntul în preajma anumitor sărbători și creșterile în anumite căutări pe internet în jurul anumitor evenimente - cum ar fi o emisiune de premii sau Super Bowl.

Jackie Jeffers, Strategist Analytics la Portent, subliniază importanța utilizării prognozei ca parte importantă a strategiei tale. „Prognoza bazată pe date istorice este utilă pentru stabilirea obiectivelor anuale și pentru prezicerea comportamentului utilizatorilor online, cum ar fi traficul și conversiile. Analiza călătoriei clienților vă permite să identificați interacțiunile de la prima atingere cu un potențial potențial, până la etapa de conversie. Având vizibilitate la toate punctele de contact din procesul de nutrire vă permite să optimizați pașii intermediari și să îmbunătățiți călătoria utilizatorului.”

Nu numai că analiza de afaceri ajută la construirea pâlniei dvs. de clienți potențiali, dar vă afectează profitul în alte moduri. Estimarea volumului apelurilor, de exemplu, poate ajuta la optimizarea resurselor de personal într-un centru de apeluri. Capacitatea de a culege și analiza date este nu numai benefică, ci și esențială pentru luarea deciziilor bazate pe date și în cunoștință de cauză.”

Vizualizarea datelor

Pentru toți cei care învață vizual, vizualizarea datelor este o parte absolut obligatorie a analizei de afaceri. Preia fără probleme informațiile și perspectivele extrase din datele dvs. și le prezintă într-un grafic sau o diagramă interactivă.

Software-ul potrivit de vizualizare a datelor este esențial pentru acest proces pentru a ajuta la urmărirea în timp real a valorilor comerciale și a KPI-urilor, astfel încât să puteți înțelege mai bine performanța și obiectivele. Dacă nu sunteți sigur care opțiune de software este potrivită pentru compania dvs., aruncați o privire la sutele de recenzii imparțiale, oferite de G2!

De ce este importantă analiza de afaceri?

Există o mulțime de părți mobile care intră în analiza de afaceri, dar poate fi neclar de ce BA este importantă pentru organizația dvs., în primul rând.

Pentru început, analiza de afaceri este instrumentul de care compania ta are nevoie pentru a lua decizii precise. Este posibil ca aceste decizii să aibă un impact asupra întregii organizații, deoarece vă ajută să îmbunătățiți profitabilitatea, să creșteți cota de piață și să ofere un profit mai mare potențialilor acționari.

Nu se poate nega faptul că atât de multe afaceri sunt afectate de tehnologie, dar atunci când este utilizată corect, BA are șansa de a avea un impact mai bun asupra companiei dvs., deoarece oferă un avantaj competitiv unei varietăți de companii.

În timp ce unele companii nu sunt sigure ce să facă cu cantități mari de date, analiza de afaceri lucrează pentru a combina aceste date cu informații utile pentru a îmbunătăți deciziile pe care le luați ca companie.

În plus, deoarece aceste date pot fi prezentate folosind orice format, decidentul din organizația dvs. se va simți informat într-un mod care funcționează pentru ei și cu obiectivele pe care le-ați stabilit la începutul procesului.

În esență, cele patru moduri principale prin care analiza de afaceri este importantă, indiferent de industrie, sunt:

• Îmbunătățește performanța oferindu-vă afacerii o imagine clară a ceea ce funcționează și nu
• Oferă decizii mai rapide și mai precise
• Minimizează riscurile, deoarece ajută o companie să facă alegerile corecte în ceea ce privește comportamentul, tendințele și performanța consumatorilor
• Inspiră schimbarea și inovația, răspunzând la întrebările despre consumator

Exemple de analize de afaceri

Analizele de afaceri au cazuri de utilizare într-o gamă largă de industrii și organizații. Pe măsură ce tehnologia devine mai avansată, tot mai multe companii dezvoltă noi modalități de a utiliza datele mari în avantajul lor pentru a-și maximiza profiturile și pentru a îmbunătăți experiența clienților.

De exemplu, să presupunem că conduci un restaurant fast-food. Puteți utiliza analiza de afaceri pentru a accelera procesul de comandă pentru clienții dvs. folosind drive-thru. Când utilizați BA pentru a monitoriza traficul pe care îl primește autovehiculul, veți putea să vă aflați orele de vârf și când să creșteți eficiența.

Când știți că linia este pe cale să se prelungească, puteți să vă deplasați în jurul personalului pentru a atrage mai mulți angajați să lucreze pe banda de rulare sau chiar să vă recomandăm comenzi care pot fi finalizate rapid. Când liniile sunt mai scurte, angajații pot recomanda articole cu marje mai mari, care sunt mai scumpe și necesită mai mult timp pentru a le crea.

Popularul serviciu de livrare a truselor de mâncare, Blue Apron, a folosit analiza de afaceri pentru a estima cererea pentru comenzile și rețetele lor. În fiecare săptămână, le-au trimis abonaților săi un meniu mixt de mese pentru cumpărare și, datorită analizei predictive, aceștia au putut să folosească diverse informații despre date pentru a evita deteriorarea produselor și pentru a onora comenzile.

Pentru a face acest lucru, Blue Apron a analizat informații despre clienți care constau în date istorice despre cât de des un client a făcut anumite comenzi. Au existat, de asemenea, date legate de rețete care se concentrau pe preferința unui client pentru rețete în trecut. În cele din urmă, au analizat tendințele sezoniere pentru a vedea dacă există modele de cumpărare cu rate de comenzi mai mari sau mai mici pentru o anumită perioadă a anului.

Datorită analizei predictive, Blue Apron a reușit să-și înțeleagă mai bine clienții, să-și îmbunătățească experiența utilizatorului, să prezică preferințele de schimbare și chiar să identifice modul în care gusturile din mese se schimbă în timpul orei suplimentare.

CEO-ul The Growth Hackers, Jonathan Aufray, și-a făcut timp să împărtășească modul în care folosesc analizele de afaceri. „La Growth Hackers, folosim analize de afaceri pentru a urmări sursele noastre de trafic și numărul de clienți potențiali pe care le generăm. Acest lucru ne permite să înțelegem care strategii de marketing funcționează și care nu, permițându-ne să le optimizăm pe cele mai puțin performante, să renunțăm la unele, și să dubleze canalele de marketing care dau cele mai bune rezultate.”

De asemenea, folosim analize de afaceri pentru clienții pe care îi ajutăm. Este esențial să vă puteți urmări acțiunile și să adunați date pentru a vă îmbunătăți în continuare strategiile. Fără date, nu poți ști ce funcționează și cum să-ți optimizezi strategia. Cred că toate companiile ar trebui să folosească analize pentru marketing, generarea de clienți potențiali, vânzări și experiența clienților.”

Beneficiile analizei de afaceri

Indiferent de dimensiunea afacerii dvs. sau de industria în care operează, analiza de afaceri oferă o varietate de beneficii.

Unul dintre principalele beneficii este că permite afacerii tale să planifice pentru neașteptate. BA poate modela tendințele privind vânzările, profiturile și alte valori cheie ale unei organizații, proiectându-le în același timp pentru viitor. Acest lucru permite companiilor să vadă schimbările care pot apărea anual, sezonier sau la orice scară, ceea ce oferă șansa de a se pregăti și planifica din timp.

Poate că va trebui să reduceți cheltuielile pentru a vă pregăti pentru un sezon lent sau să investiți în noi campanii de marketing. BA poate face mai ușor pentru companiile mari să prezică volumul comenzilor și să minimizeze risipa.

De asemenea, analiza de afaceri permite organizației dvs. să testeze noi campanii de marketing. Deoarece BA vă oferă date despre comportamentul clienților, puteți înțelege mai bine eficacitatea campaniilor dvs. publicitare pe diferite segmente de public și demografice. De asemenea, atunci când puteți identifica că clientul are mai puține șanse să revină, puteți lua în considerare oferirea de promoții direcționate pentru a-și recupera afacerea.

Când utilizați BA în avantajul dvs., veți avea un avantaj competitiv față de concurență -- indiferent de industria dvs.

Provocări ale analizei de afaceri

Analiza de afaceri are câteva posibile capcane pe care va trebui să le depășiți.

Pentru început, veți găsi cel mai mare succes atunci când toate părțile din cadrul companiei dvs. sprijină pe deplin adoptarea și execuția acesteia. Va avea întotdeauna nevoie de acceptarea conducerii superioare și de o strategie corporativă clară.

A face toți cei din conducerea superioară să semneze o strategie de BA poate fi dificil, așa că asigurați-vă că prezentați analizele de afaceri ca susținând strategiile deja existente. Aceasta ar trebui să includă și obiective clare și măsurabile pentru a-i ajuta pe cei care întârzie să se convingă de beneficiile BA.

Pe lângă proprietatea executivă, analiza de afaceri necesită și implicarea IT, adică infrastructura tehnologică și instrumentele potrivite pentru a gestiona datele. Echipele de afaceri și IT trebuie să lucreze împreună pentru ca analiza de afaceri să reușească cu adevărat. În timp ce sunteți la asta, asigurați-vă că aveți software-ul de management de proiect potrivit pentru a implementa modele predictive și pentru a adopta o abordare agilă.

În primele luni ale unui proiect de analiză, este important să rămâneți dedicat rezultatului final. Deși costul software-ului de analiză poate fi mare, iar rentabilitatea investiției nu este imediată, rămâneți dedicat. Modelele analitice se vor dezvolta în timp, iar predicțiile se vor îmbunătăți. O afacere care nu este capabilă să treacă prin perioada de investiție va abandona probabil întregul concept.

Odată ce analiticele dvs. sunt prezentate, veți avea nevoie și de acceptarea utilizatorului final.

Utilizatorii finali trebuie să fie implicați în adoptarea analizei de afaceri și să aibă un interes în modelul predictiv care a fost dezvoltat. Odată cu aceasta vine un management de top al schimbărilor, deoarece organizația dvs. ar trebui să fie pregătită pentru schimbările pe care aceste informații le vor aduce operațiunilor actuale de afaceri și tehnologie.

Cariere în analiză de afaceri

O carieră în analiza de afaceri este o alegere populară printre cei cărora le place să lucreze cu numere. Pentru a începe să lucrați spre o carieră în BA, veți avea nevoie de o diplomă de licență în analiză de afaceri, știința datelor, managementul informațiilor, business intelligence, marketing, statistică sau un domeniu conex.

Unele dintre cele mai populare căi de carieră legate de analiza de afaceri sunt:

• Analist de date sau om de știință a datelor: în calitate de cercetător de date, veți colecta, analiza și organiza datele într-un mod care oferă organizației informații valoroase care pot fi utilizate de toate departamentele. Un analist de date prezintă aceste date conducerii superioare folosind tabele, diagrame și alte tipuri de rapoarte.
• Business Intelligence Analyst: Un analist de business intelligence este diferit prin modul în care va colecta și analiza informații pentru a obține un avantaj față de organizațiile concurente. Ei vor prezenta conducerii de top exact unde se află afacerea lor, punctele forte și punctele slabe ale acesteia și cum pot aduce un profit mai mare.
• Specialist Big Data Analytics: Folosind cele mai recente evoluții în tehnologie și știința datelor, specialiștii în Big Data Analytics rezolvă provocările care apar atunci când lucrează într-o industrie digitală. Aceștia vor fi adesea rugați să cântărească asupra diferitelor decizii folosind informații obținute prin intermediul datelor și trebuie să fie capabili să își susțină concluziile cu dovezi faptice.
• Analist de management sau consultant: Rolul unui analist de management constă în a lucra cu operațiunile de afaceri și a se asigura că acestea funcționează fără probleme și eficient. Veți lucra cu alte câteva departamente pentru a restrânge procesul de afaceri care trebuie îmbunătățit, găsind și o modalitate de a spori eficiența.
• Manager de marketing : Cei care aleg traseul unui manager de marketing li se va cere să vină cu strategiile de marketing ale organizației. Fie că este vorba de supravegherea campaniilor de marketing, de adunarea analizelor de retail, de lucru direct cu echipele de vânzări și marketing sau de raportare către conducerea superioară, probabil că va depinde de tipul de organizație și de industrie.
• Analist de cercetare operațională: analiștii de cercetare operațională lucrează pentru a analiza datele operaționale folosind tehnologia informației pentru a efectua o analiză și a dezvolta soluții pentru a îmbunătăți eficiența în diferite departamente.
• Analist de cercetare de piață: cei care aleg să fie analist de cercetare de piață vor lucra direct cu datele de marketing. Acest tip de informații va ajuta la identificarea potențialilor clienți, la evaluarea dezirabilității produsului și la dezvoltarea unor intervale de preț specifice pentru a crește veniturile în timp.
  

Salariu analist de date

Dacă aveți nevoie de un loc unde să începeți în industria analizei de afaceri, una dintre căile cele mai comune este rolul unui analist de date. Nu se poate nega faptul că acest loc de muncă este la mare cerere, mai ales când te gândești că fiecare organizație începe să vadă valoarea pe care un analist de date o va adăuga personalului său.

Dacă mergi pe acest traseu, s-ar putea să te întrebi dacă locuiești într-un oraș care plătește cel mai mult pentru a deveni unul. Iată primele cinci orașe plătitoare:

Abilități de analiză de afaceri

Pentru a avea o carieră într-unul dintre rolurile enumerate mai sus, veți avea nevoie de un set de abilități specifice pentru a reuși.

• Gândire critică: o parte majoră a lucrului cu analizele de afaceri este să cunoaștem care date pot fi utile în luarea deciziilor și să gândim critic cu privire la implicațiile datelor care sunt colectate.
• Rezolvarea problemelor: Scopul general al colectării de date este adesea acela de a rezolva un anumit punct de durere în cadrul organizației, astfel încât deținerea acestei abilități facilitează conectarea punctelor și tragerea de concluzii pe parcurs.
• Comunicare: Indiferent dacă lucrați cu alții din echipa dvs. sau comunicați concluziile conducerii superioare, este esențial să fiți un comunicator puternic prin scriere și prezentare.
• Curiozitate: Lucrul cu analize de afaceri înseamnă să fii curios cu privire la modul în care lucrurile funcționează, se potrivesc și se schimbă în timp.
• Orientat către detalii: Deoarece cei din acest domeniu lucrează cu date atât de complexe, este crucial să acordați atenție numeroaselor detalii ale acestor date și recomandărilor pe care le pot prezenta.
  

Analiza de afaceri vs. business intelligence

Nu este neobișnuit ca inteligența de afaceri (BI) să fie adesea confundată cu analiza de afaceri și invers, deoarece cele două sunt similare. BI se ocupă și de date istorice, dar aceste date tind să fie compilate din diferite locuri, cum ar fi software-ul CRM al unei companii, sistemele ERP și instrumentele de automatizare a marketingului.

Atât cu BA, cât și cu BI, datele sunt colectate, sortate și afișate folosind software-ul de vizualizare a datelor, astfel încât directorii de afaceri să poată avea o reprezentare vizuală a oricăror vârfuri sau puncte dure care ar putea fi descoperite.

Cu toate acestea, există o diferență principală între cele două:

Business Intelligence se preocupă mai mult de raportarea performanței unei companii și de locul în care se situează în ceea ce privește valorile cheie. Oferă contextul a ceea ce s-a întâmplat în trecut, de ce s-a întâmplat și ce se întâmplă acum.

Analiza de afaceri preia contextul oferit de business intelligence și aplică analiza statistică, data mining, modelarea predictivă și alte tehnici. Aceste metode sunt mai avansate și vor oferi mai mult context la ceea ce să vă așteptați în viitor - cunoscut și sub numele de prognoză.

Poate fi dificil să determinați care metodă este potrivită pentru afacerea dvs. Utilizați business intelligence dacă:

• Trebuie să vizualizați performanța trecută sau prezentă a companiei dvs.
• Sunteți mai puțin preocupat de predicție decât de agregarea și vizualizarea valorilor importante.
• Ați dori ca mai mulți utilizatori să fie conștienți de date. Acest lucru este posibil prin business intelligence cu autoservire, o soluție orientată către utilizatori mai puțin tehnici, astfel încât aceștia să poată genera diagrame și rapoarte.
• Sunteți confortabil să luați decizii pe baza datelor.

Pe de altă parte, utilizați analiza de afaceri dacă:

• Ai nevoie de o modalitate de a vizualiza performanța viitoare a companiei tale.
• Predicția este cheia succesului companiei tale.
• Aveți analiști de date care să exploreze și să manipuleze datele, care pot, de asemenea, să vizualizeze rezultatele pentru o prognoză precisă.
• Ați prefera să luați decizii pe baza rezultatelor extragerii de date, analizei statistice și modelării predictive.

Analiza de afaceri vs. știința datelor

La fel ca business intelligence, uneori nu este clar cum diferă analitica de afaceri de știința datelor. Ambele implică colectarea de date, modelarea și obținerea de perspective diferite.

Diferența dintre cele două provine din faptul că BA este specifică problemelor legate de afaceri, cum ar fi costul și profitul, și poate prezice ce s-ar putea întâmpla în viitor.

Știința datelor este cea mai mare sau supersetul dintre cele două, deoarece obiectivul său principal este să răspundă la întrebări legate de preferințele clienților, factorii sezonieri și geografia din cadrul afacerii. Combină datele cu construirea algoritmului și tehnologia pentru a răspunde la aceste întrebări.

Pe scurt, știința datelor este știința studierii datelor folosind statistici, algoritmi și tehnologie. BA este studiul statistic al datelor de afaceri.

Să luăm în considerare un exemplu din viața reală.

Să presupunem că deschideți un magazin de înghețată. Cumpărați toate ingredientele și echipamentele necesare și chiar veniți cu un nume captivant.

Analiza de afaceri vă va ajuta să răspundeți la întrebări precum:

• Este afacerea mea profitabilă?
• Cum îmi pot face afacerea și mai profitabilă?
• Dacă nu este profitabil, cu ce greșesc?
• Ce articol cauzează lipsa profitabilității?
• Ar trebui să-mi vând înghețata la un preț mai mare sau mai mic?

Știința datelor vă poate ajuta să răspundeți la întrebări precum:

• Care este demografia tipică pentru consumatorul mediu de înghețată?
• Redarea celor mai bune 40 de muzică la radio îi va face pe clienții mei să bacșișească mai mult?
• Unde este cea mai bună locație geografică pentru a deschide un alt magazin de înghețată?
• În ce lună a anului vând cea mai mare înghețată?

Cele mai bune practici de analiză de afaceri

Implementarea strategiei corecte de analiză de afaceri nu este ceva ce o companie poate face peste noapte. Cu toate acestea, atunci când sunt implementate bune practici specifice, puteți fi sigur că informațiile pe care le primiți permit afacerii dvs. să aibă cât mai mult succes posibil. Aceste bune practici includ:

• Definiți cazul dvs. de utilizare în afaceri și obiectivul înainte de a utiliza analiza de afaceri
• Decizia asupra unor criterii specifice pentru succes și eșec
• Validarea modelelor folosind criteriile dvs. de succes și eșec
• Crearea unei metodologii, restrângerea datelor și determinarea factorilor interni și externi care contribuie la realizarea unei predicții precise

Când vă faceți timp pentru a face aceste patru practici, puteți fi sigur că afacerea dvs. va beneficia cel mai mult de luarea deciziilor bazate pe date.

Sa trecem la treaba

Atunci când organizația dvs. alege să folosească analiza de afaceri, sunteți obligat să luați decizii mai bune în ceea ce privește veniturile, experiența clienților și eficiența generală.

Aceste metode sunt adesea considerate o bijuterie ascunsă, deoarece pot dezvălui modalități de a obține un avantaj față de concurenții tăi. Stabilește-ți obiectivul, fii cu ochii pe premiu și vei fi plăcut surprins de ceea ce vei găsi.

Nu înceta încă să înveți! Aflați mai multe despre analiza Big Data și despre cum este folosită pentru a lua decizii mai rapide și mai calculate.