Что такое бизнес-аналитика и зачем она нужна для успеха

Когда дело доходит до модных словечек, используемых бизнесом, аналитика должна быть в верхней части списка наиболее часто используемых.

Благодаря Интернету и всем изменениям технологий аналитика и интеллектуальный анализ данных никогда не были так важны. И хотя данные — это прекрасно, именно то, что с ними делается, может создать или разрушить компанию.

Здесь на помощь приходит бизнес-аналитика.

При правильном использовании БА можно использовать для точного прогнозирования будущих событий, связанных с действиями потребителей, рыночными тенденциями, а также помочь в создании более эффективных процессов, которые могут привести к увеличению доходов.

Основы бизнес-аналитики

Бизнес-аналитика имеет много вариантов использования, но когда дело доходит до коммерческих организаций, BA обычно используется для:

• Анализировать данные из разных источников. Это может быть что угодно, от облачных приложений до инструментов автоматизации маркетинга и программного обеспечения CRM.
• Используйте расширенную аналитику и статистику, чтобы найти закономерности в наборах данных. Эти шаблоны могут помочь вам предсказать тенденции в будущем и получить доступ к новой информации о потребителе и его поведении.
• Отслеживайте KPI и тенденции по мере их изменения в режиме реального времени. Это позволяет предприятиям не только хранить свои данные в одном месте, но и быстро и точно делать выводы.
• Поддержка решений на основе самой актуальной информации. Благодаря тому, что BA предоставляет такой огромный объем данных, которые вы можете использовать для подтверждения своих решений, вы можете быть уверены, что вы полностью информированы не об одном, а о нескольких различных сценариях.

Хотя это наиболее распространенные варианты использования, существует четыре основных метода бизнес-анализа. Они реализуются поэтапно, начиная с самого простого. Один метод не важнее другого, все зависит от того, какова ваша конечная цель при использовании БА.

Когда вы используете эти четыре типа аналитики, ваши данные можно очищать, анализировать и поглощать таким образом, чтобы можно было создавать решения для любых задач, с которыми может столкнуться ваша организация.

1. Описательная аналитика: интерпретация исторических данных и ключевых показателей эффективности для выявления тенденций и закономерностей. Это позволяет получить общую картину того, что произошло в прошлом и что происходит в настоящее время, используя методы агрегации данных и интеллектуального анализа данных.
   
   Многие компании используют описательную аналитику для более глубокого изучения поведения клиентов и того, как они могут ориентировать маркетинговые стратегии на этих клиентов.
2. Диагностическая аналитика: фокусируется на прошлой производительности, чтобы определить, какие элементы влияют на определенные тенденции.
   
   Это делается с помощью детализации, обнаружения данных, интеллектуального анализа данных и корреляции, чтобы выявить причину конкретных событий. После достижения понимания относительно вероятности события и причин его возникновения используются алгоритмы для классификации и регрессии.
3. Предиктивная аналитика: использует статистику для прогнозирования и оценки будущих результатов с использованием статистических моделей и методов машинного обучения. Часто результаты описательной аналитики используются для создания моделей, определяющих вероятность конкретных результатов.
   
   Этот тип часто используется отделами продаж и маркетинга для прогнозирования мнений конкретных клиентов на основе данных из социальных сетей.
4. Предписывающая аналитика: использует прошлые данные о производительности, чтобы рекомендовать, как поступать в подобных ситуациях в будущем. Этот тип бизнес-аналитики не только определяет результаты, но также может рекомендовать конкретные действия, которые необходимо выполнить, чтобы получить наилучший возможный результат. Это часто достигается с помощью глубокого обучения и сложных нейронных сетей.
   
   Этот тип бизнес-аналитики часто используется для сопоставления различных вариантов с потребностями потребителя в реальном времени.

Решение о том, какой метод использовать, будет зависеть от текущей деловой ситуации.

Теперь, когда мы сузили то, как это работает, давайте теперь разберем все компоненты, которые входят в бизнес-аналитику, и какие методы она использует для получения ценных выводов.

Метод, который вы решите использовать при глубоком погружении в БА, будет зависеть от конечной цели, которую вы поставили перед началом процесса. Какой бы метод вы ни выбрали, вы обязательно найдете полезную информацию, ожидающую вас на финишной прямой.

Сбор данных

Интеллектуальный анализ данных — это стратегия просеивания массивных наборов данных для выявления закономерностей, тенденций и других сведений о данных, которые изначально не видны с помощью машинного обучения, статистики и систем баз данных. Существует несколько методов интеллектуального анализа данных, из которых может извлечься бизнес-аналитика, включая регрессию, кластеризацию и обнаружение выбросов.

Это полезный элемент бизнес-аналитики, поскольку он способствует более быстрому и эффективному принятию решений.

Например, с помощью интеллектуального анализа данных компания может увидеть, какие клиенты покупают определенные продукты в определенное время года. Затем эти данные можно использовать для сегментации этих клиентов.

Интеллектуальный анализ текста

Интеллектуальный анализ текста — это процесс извлечения высококачественной информации из текста в приложениях и во всемирной паутине.

Компании используют интеллектуальный анализ текста для сбора текстовой информации с сайтов социальных сетей, комментариев в блогах и даже сценариев колл-центра. Затем эти данные используются для улучшения обслуживания и опыта клиентов, разработки новых продуктов и анализа эффективности их конкурентов.

Агрегация данных

Процесс агрегации данных состоит из сбора и сбора данных, которые затем представляются в обобщенном формате. По сути, прежде чем его можно будет проанализировать, его необходимо собрать, централизовать, очистить, а затем отфильтровать, чтобы удалить любые неточности или избыточность.

Это важный шаг для бизнес-аналитики, потому что точность, с которой вы можете получить информацию из данных, напрямую связана с тем, какие релевантные и действенные результаты вы получите по завершении процесса.

Примером агрегации данных может быть то, как маркетинговая команда использует такие данные, как демографические данные и показатели клиентов (возраст, местоположение, количество транзакций и т. д.), чтобы персонализировать свои сообщения и предложения.

Прогнозирование

Когда бизнес-аналитика используется для анализа процессов, которые происходили в течение определенного периода или времени года, компаниям предоставляется прогноз будущих событий или поведения благодаря историческим данным.

Прогнозирование можно использовать для нескольких разных вещей, таких как розничные продажи в определенные праздники и всплески конкретных поисковых запросов в Интернете в связи с определенными событиями, такими как вручение наград или Суперкубок.

Джеки Джефферс, специалист по аналитике в Portent, подчеркивает важность использования прогнозирования как основной части вашей стратегии. «Прогнозирование на основе исторических данных полезно для постановки годовых целей и прогнозирования поведения онлайн-пользователей, например трафика и конверсий. Аналитика пути клиента позволяет определить первое взаимодействие с потенциальным лидом на всем пути до этапа конверсии. ко всем точкам соприкосновения в процессе воспитания, позволяет оптимизировать промежуточные этапы и улучшить путь пользователя».

Бизнес-аналитика не только помогает построить воронку лидов, но и другими способами влияет на вашу прибыль. Например, прогнозирование количества звонков может помочь оптимизировать кадровые ресурсы в колл-центре. Возможность собирать и анализировать данные не только полезна, но и имеет решающее значение для принятия основанных на данных и обоснованных решений».

Визуализация данных

Для всех вас, визуалов, визуализация данных является обязательной частью бизнес-аналитики. Он легко берет информацию и идеи, извлеченные из ваших данных, и представляет их в виде интерактивного графика или диаграммы.

Правильное программное обеспечение для визуализации данных имеет решающее значение для этого процесса, поскольку помогает отслеживать бизнес-показатели и ключевые показатели эффективности в режиме реального времени, чтобы вы могли лучше понять производительность и цели. Если вы не уверены, какой вариант программного обеспечения подходит для вашей компании, взгляните на сотни непредвзятых обзоров, предоставленных вам G2!

Почему важна бизнес-аналитика?

В бизнес-аналитику входит множество движущихся частей, но может быть неясно, почему БА вообще важен для вашей организации.

Во-первых, бизнес-аналитика — это инструмент, необходимый вашей компании для принятия точных решений. Эти решения, вероятно, повлияют на всю вашу организацию, поскольку они помогут вам повысить прибыльность, увеличить долю рынка и обеспечить большую прибыль для потенциальных акционеров.

Нельзя отрицать, что технологии влияют на многие предприятия, но при правильном использовании BA имеет шанс улучшить вашу компанию, поскольку она обеспечивает конкурентное преимущество для различных компаний.

В то время как некоторые компании не знают, что делать с большими объемами данных, бизнес-аналитика работает, чтобы объединить эти данные с практическими выводами, чтобы улучшить решения, которые вы принимаете как компания.

Кроме того, поскольку эти данные могут быть представлены в любом формате, лицо, принимающее решения в вашей организации, будет чувствовать себя информированным таким образом, который подходит им и целям, которые вы поставили в начале процесса.

По сути, бизнес-аналитика имеет четыре основных значения, независимо от отрасли:

• Повышает производительность, предоставляя вашему бизнесу четкое представление о том, что работает, а что нет.
• Обеспечивает более быстрые и точные решения
• Сводит к минимуму риски, поскольку помогает бизнесу сделать правильный выбор в отношении поведения потребителей, тенденций и эффективности.
• Вдохновляет на изменения и инновации, отвечая на вопросы о потребителе

Примеры бизнес-аналитики

Бизнес-аналитика находит применение в самых разных отраслях и организациях. По мере того, как технологии становятся все более продвинутыми, все больше и больше компаний разрабатывают новые способы использования больших данных в своих интересах, чтобы максимизировать свою прибыль и улучшить качество обслуживания клиентов.

Например, допустим, вы управляете рестораном быстрого питания. Вы можете использовать бизнес-аналитику, чтобы ускорить процесс заказа для ваших клиентов с помощью Drive-Thru. Когда вы используете BA для мониторинга трафика, который получает автомобиль, вы сможете узнать часы пик и время, когда следует повысить эффективность.

Когда вы знаете, что очередь скоро станет длинной, вы можете перемещать своих сотрудников, чтобы привлечь больше сотрудников к работе в переулке, или даже попросить их порекомендовать заказы, которые можно выполнить быстро. Когда очереди короче, сотрудники могут рекомендовать товары с более высокой маржой, которые стоят дороже и требуют больше времени для создания.

Популярная служба доставки продуктовых наборов Blue Apron использовала бизнес-аналитику для прогнозирования спроса на свои заказы и рецепты. Каждую неделю они присылали своим подписчикам смешанное меню блюд для покупки, а благодаря предиктивной аналитике они могли использовать различные данные, чтобы избежать порчи продуктов и выполнять заказы.

Для этого Blue Apron изучила информацию о клиентах, которая состояла из исторических данных о том, как часто клиент делал определенные заказы. Были также данные, связанные с рецептами, которые были сосредоточены на предпочтениях клиентов в отношении рецептов в прошлом. Наконец, они рассмотрели сезонные тенденции, чтобы увидеть, существуют ли модели покупок с более высокими или более низкими ставками заказов для определенного времени года.

Благодаря прогнозной аналитике Blue Apron смогла лучше понять своих клиентов, улучшить пользовательский опыт, предсказать изменение предпочтений и даже определить, как со временем меняются вкусы в еде.

Генеральный директор Growth Hackers Джонатан Офрей рассказал, как они используют бизнес-аналитику. «В Growth Hackers мы используем бизнес-аналитику, чтобы отслеживать наши источники трафика и количество лидов, которые мы генерируем. Это позволяет нам понять, какие маркетинговые стратегии работают, а какие нет, что позволяет нам оптимизировать наименее эффективные из них, отбрасывать некоторые, и удвоить ставку на маркетинговые каналы, которые дают наилучшие результаты».

Мы также используем бизнес-аналитику для клиентов, которым помогаем. Очень важно иметь возможность отслеживать свои действия и собирать данные, чтобы продолжать совершенствовать свои стратегии. Без данных вы не можете знать, что работает и как оптимизировать свою стратегию. Я считаю, что все компании должны использовать аналитику для своего маркетинга, лидогенерации, продаж и обслуживания клиентов».

Преимущества бизнес-аналитики

Независимо от размера вашего бизнеса или отрасли, в которой он работает, бизнес-аналитика обеспечивает множество преимуществ.

Одним из основных преимуществ является то, что это позволяет вашему бизнесу планировать непредвиденное. BA может моделировать тенденции продаж, прибыли и других ключевых показателей организации, прогнозируя их на будущее. Это позволяет предприятиям видеть изменения, которые могут происходить ежегодно, сезонно или в любом масштабе, что дает возможность подготовиться и спланировать заранее.

Возможно, вам придется сократить расходы, чтобы подготовиться к сезону спада, или инвестировать в новые маркетинговые кампании. BA может помочь крупным компаниям прогнозировать объем заказов и минимизировать потери.

Бизнес-аналитика также позволяет вашей организации тестировать новые маркетинговые кампании. Поскольку BA предоставляет вам данные о поведении клиентов, вы можете лучше понять эффективность своих рекламных кампаний для разных аудиторий и демографических групп. Кроме того, когда вы сможете определить, что клиент с меньшей вероятностью вернется, вы можете предложить целевые рекламные акции, чтобы вернуть их бизнес.

Когда вы используете BA в своих интересах, у вас будет конкурентное преимущество над конкурентами — независимо от вашей отрасли.

Проблемы бизнес-аналитики

В бизнес-аналитике есть несколько потенциальных ловушек, которые вам необходимо преодолеть.

Во-первых, вы добьетесь наибольшего успеха, когда все стороны в вашей компании полностью поддержат его принятие и реализацию. Для этого всегда потребуется поддержка со стороны высшего руководства и четкая корпоративная стратегия.

Убедить всех в высшем руководстве подписать стратегию бизнес-аналитики может быть сложно, поэтому обязательно представьте бизнес-аналитику как поддержку уже существующих стратегий. Это также должно включать четкие и измеримые цели, чтобы помочь тем, кто медленно убеждается в преимуществах БА.

Помимо участия руководства, бизнес-аналитика также требует участия ИТ-специалистов, что означает наличие правильной технологической инфраструктуры и инструментов для обработки данных. Команды бизнеса и ИТ должны работать вместе, чтобы бизнес-аналитика действительно преуспела. Пока вы этим занимаетесь, убедитесь, что у вас есть подходящее программное обеспечение для управления проектами, позволяющее внедрять прогностические модели и применять гибкий подход.

В первые месяцы аналитического проекта важно сохранять приверженность конечному результату. Несмотря на то, что стоимость аналитического программного обеспечения может быть высокой, а окупаемость инвестиций не является мгновенной, оставайтесь преданными делу. Аналитические модели будут развиваться со временем, а прогнозы будут только улучшаться. Бизнес, который не сможет пережить инвестиционный период, скорее всего, откажется от всей концепции.

После того, как ваша аналитика будет представлена, вам также потребуется поддержка конечных пользователей.

Конечные пользователи должны быть вовлечены во внедрение бизнес-аналитики и заинтересованы в разработанной модели прогнозирования. С этим приходит первоклассное управление изменениями, поскольку ваша организация должна быть готова к изменениям, которые эти идеи привнесут в текущие бизнес-процессы и технологические операции.

Карьера в бизнес-аналитике

Карьера в бизнес-аналитике — популярный выбор среди тех, кто любит работать с числами. Чтобы начать карьеру в области бакалавриата, вам потребуется степень бакалавра в области бизнес-аналитики, науки о данных, управления информацией, бизнес-аналитики, маркетинга, статистики или смежных областях.

Некоторые из наиболее популярных карьерных путей, связанных с бизнес-аналитикой:

• Аналитик данных или специалист по данным: как специалист по данным, вы должны собирать, анализировать и систематизировать данные таким образом, чтобы предоставить организации ценную информацию, которую могут использовать все отделы. Аналитик данных представляет эти данные высшему руководству с помощью таблиц, диаграмм и других типов отчетов.
• Аналитик бизнес-аналитики: Аналитик бизнес-аналитики отличается тем, что он будет собирать и анализировать информацию, чтобы получить преимущество перед конкурирующими организациями. Они представят высшему руководству, в чем именно состоит их бизнес, его сильные и слабые стороны и как они могут принести большую прибыль.
• Специалист по аналитике больших данных: используя последние разработки в области технологий и науки о данных, специалисты по аналитике больших данных решают проблемы, возникающие при работе в цифровой индустрии. Их часто просят взвесить различные решения, используя информацию, полученную с помощью данных, и они должны иметь возможность подкрепить свои выводы фактическими доказательствами.
• Управленческий аналитик или консультант . Роль управляющего аналитика состоит в том, чтобы работать с бизнес-операциями и обеспечивать их бесперебойную и эффективную работу. Вы будете работать с несколькими другими отделами, чтобы определить, какие бизнес-процессы необходимо улучшить, а также найти способ повысить эффективность.
• Менеджер по маркетингу : те, кто выбирает маршрут менеджера по маркетингу, должны будут разработать маркетинговые стратегии организации. Будь то наблюдение за маркетинговыми кампаниями, сбор розничной аналитики, работа напрямую с отделами продаж и маркетинга или отчетность перед высшим руководством, это, вероятно, будет зависеть от типа организации и отрасли.
• Аналитик исследования операций : Аналитики исследования операций работают над анализом операционных данных с использованием информационных технологий для проведения анализа и разработки решений для повышения эффективности различных отделов.
• Аналитик маркетинговых исследований. Те, кто решит стать аналитиком маркетинговых исследований, будут работать непосредственно с маркетинговыми данными. Этот тип информации поможет определить потенциальных клиентов, оценить желательность продукта и разработать конкретные диапазоны цен для увеличения доходов с течением времени.
  

Зарплата аналитика данных

Если вам нужно место для старта в индустрии бизнес-аналитики, одним из наиболее распространенных путей является роль аналитика данных. Нельзя отрицать, что эта работа пользуется большим спросом, особенно если учесть, что каждая организация начинает понимать ценность, которую аналитик данных добавит своим сотрудникам.

Если вы идете по этому пути, вам может быть интересно, живете ли вы в городе, который платит больше всех, чтобы стать таковым. Вот пять самых платежеспособных городов:

Навыки бизнес-аналитики

Чтобы сделать карьеру в одной из перечисленных выше ролей, вам понадобится определенный набор навыков, чтобы добиться успеха.

• Критическое мышление. Основная часть работы с бизнес-аналитикой — это знание того, какие данные могут быть полезны при принятии решений, и критическое осмысление последствий собранных данных.
• Решение проблем: Общая цель сбора данных часто состоит в том, чтобы решить конкретную болевую точку в организации, поэтому наличие этого навыка облегчает соединение точек и делает выводы на этом пути.
• Общение: независимо от того, работаете ли вы с другими членами своей команды или сообщаете о результатах высшему руководству, важно быть сильным коммуникатором посредством написания и презентации.
• Любознательность: работа с бизнес-аналитикой означает любопытство в отношении того, как вещи работают, сочетаются друг с другом и меняются с течением времени.
• Ориентация на детали: поскольку специалисты в этой области работают с такими сложными данными, крайне важно обращать внимание на многие детали этих данных и рекомендации, которые они могут предоставить.
  

Бизнес-аналитика против бизнес-аналитики

Нередко бизнес-аналитику (BI) часто путают с бизнес-аналитикой и наоборот, поскольку они похожи. BI также имеет дело с историческими данными, но эти данные, как правило, собираются из разных мест, таких как программное обеспечение CRM компании, системы ERP и инструменты автоматизации маркетинга.

Как с BA, так и с BI данные собираются, сортируются и отображаются с помощью программного обеспечения для визуализации данных, чтобы руководители предприятий могли иметь визуальное представление о любых всплесках или болевых точках, которые могут быть обнаружены.

Однако между ними есть одно принципиальное различие:

Бизнес-аналитика больше связана с отчетами о производительности компании и ее состоянии по ключевым показателям. Он обеспечивает контекст того, что произошло в прошлом, почему это могло произойти и что происходит сейчас.

Бизнес-аналитика использует контекст, предоставляемый бизнес-аналитикой, и применяет статистический анализ, интеллектуальный анализ данных, прогнозное моделирование и другие методы. Эти методы являются более продвинутыми, и они предоставят больше информации о том, чего ожидать в будущем, что также известно как прогнозирование.

Может быть сложно определить, какой метод подходит для вашего бизнеса. Используйте бизнес-аналитику, если:

• Вам необходимо визуализировать прошлую или настоящую производительность вашей компании.
• Вы меньше озабочены прогнозированием, чем агрегированием и визуализацией важных показателей.
• Вы хотите, чтобы больше пользователей знали о данных. Это стало возможным с помощью бизнес-аналитики с самообслуживанием, решения, предназначенного для менее технических пользователей, чтобы они могли создавать диаграммы и отчеты.
• Вам удобно принимать решения на основе данных.

С другой стороны, используйте бизнес-аналитику, если:

• Вам нужен способ визуализировать будущую производительность вашей компании.
• Прогнозирование является ключом к успеху вашей компании.
• У вас есть аналитики данных для изучения и обработки данных, которые также могут визуализировать результаты для точного прогнозирования.
• Вы предпочитаете принимать решения на основе результатов интеллектуального анализа данных, статистического анализа и прогнозного моделирования.

Бизнес-аналитика против науки о данных

Как и в случае с бизнес-аналитикой, иногда неясно, чем бизнес-аналитика отличается от науки о данных. Оба включают сбор данных, моделирование и получение различных идей.

Разница между ними заключается в том, что BA специфичен для проблем, связанных с бизнесом, таких как затраты и прибыль, и может предсказать, что может произойти в будущем.

Наука о данных является более крупной или расширенной из двух, поскольку ее основное внимание уделяется ответам на вопросы, связанные с предпочтениями клиентов, сезонными факторами и географией в рамках бизнеса. Он объединяет данные с построением алгоритмов и технологиями, чтобы ответить на эти вопросы.

Короче говоря, наука о данных — это наука об изучении данных с использованием статистики, алгоритмов и технологий. BA — это статистическое исследование бизнес-данных.

Рассмотрим пример из реальной жизни.

Допустим, вы открываете магазин мороженого. Вы покупаете все необходимые ингредиенты и оборудование и даже придумываете броское имя.

Бизнес-аналитика поможет вам ответить на такие вопросы, как:

• Мой бизнес прибыльный?
• Как сделать свой бизнес еще более прибыльным?
• Если это не выгодно, что я делаю не так?
• Какой пункт вызывает отсутствие прибыльности?
• Должен ли я продавать свое мороженое по более высокой или более низкой цене?

Наука о данных может помочь вам ответить на такие вопросы, как:

• Какова типичная демографическая ситуация для среднего любителя мороженого?
• Заставят ли мои клиенты больше давать чаевые при прослушивании по радио 40 лучших музыкальных композиций?
• Где лучше всего открыть еще один магазин мороженого?
• В каком месяце года я продаю больше всего мороженого?

Лучшие практики бизнес-аналитики

Внедрение правильной стратегии бизнес-аналитики — это не то, что компания может сделать за одну ночь. Однако при внедрении конкретных передовых методов вы можете быть уверены, что полученная вами информация позволит вашему бизнесу быть максимально успешным. Эти передовые методы включают в себя:

• Определение варианта использования в бизнесе и цели перед использованием бизнес-аналитики
• Определение конкретных критериев успеха и неудачи
• Проверка моделей с использованием ваших критериев успеха и неудачи
• Создание методологии, сужение данных и определение внутренних и внешних факторов, влияющих на точность прогноза.

Когда вы потратите время на выполнение этих четырех практик, вы можете быть уверены, что ваш бизнес получит наибольшую выгоду от принятия решений на основе данных.

Давайте приступим к делу

Когда ваша организация решит использовать бизнес-аналитику, вы обязаны принимать более обоснованные решения в отношении доходов, качества обслуживания клиентов и общей эффективности.

Эти методы часто считаются скрытой жемчужиной, поскольку они могут выявить способы получить преимущество над вашими конкурентами. Поставьте перед собой цель, следите за призом, и вы будете приятно удивлены тем, что найдете.

Не прекращайте учиться прямо сейчас! Узнайте больше об аналитике больших данных и о том, как ее использовать для принятия более быстрых и взвешенных решений.