什么是业务分析以及成功需要它的原因

当谈到企业使用的流行语时，分析必须位于最常用列表的顶部。

多亏了互联网和所有技术正在发生变化的方式，分析和数据挖掘从未像现在这样重要。 虽然数据很棒，但使用它可以成就或毁掉一家公司。

这就是业务分析的用武之地。

如果使用得当，BA 可以用来准确预测与消费者行为、市场趋势相关的未来事件，还有助于创建更有效的流程，从而增加收入。

业务分析的要点

业务分析有很多用例，但对于商业组织，BA 通常用于：

• 分析来自各种来源的数据。 这可以是从云应用程序到营销自动化工具和 CRM 软件的任何东西。
• 使用高级分析和统计数据来查找数据集中的模式。 这些模式可以帮助您预测未来的趋势，并获得有关消费者及其行为的新见解。
• 实时监控 KPI 和趋势的变化。 这使企业不仅可以轻松地将数据保存在一个地方，而且还可以快速准确地得出结论。
• 支持基于最新信息的决策。 由于 BA 提供了如此大量的数据，您可以使用这些数据来支持您的决策，您可以确保您完全了解不是一种情况，而是几种不同的情况。

虽然这些是最常见的用例，但有四种主要的业务分析方法。 它们分阶段实施，从最简单的开始。 一种方法并不比另一种更重要，这完全取决于您在使用 BA 时的最终目标。

当您使用这四种类型的分析时，您的数据可以被清理、剖析和吸收，无论您的组织可能面临什么挑战，都可以创建解决方案。

1. 描述性分析：解释历史数据和 KPI 以识别趋势和模式。 这允许使用数据聚合和数据挖掘技术对过去发生的事情和当前发生的事情进行全面了解。
   
   许多公司使用描述性分析来更深入地了解客户的行为以及他们如何针对这些客户制定营销策略。
2. 诊断分析：专注于过去的表现，以确定哪些元素会影响特定趋势。
   
   这是通过向下钻取、数据发现、数据挖掘和关联来完成的，以揭示特定事件的原因。 一旦对事件的可能性以及事件可能发生的原因达成了理解，就会使用算法进行分类和回归。
3. 预测分析：使用统计模型和机器学习技术使用统计数据来预测和评估未来结果。 这通常需要描述性分析的结果来创建确定特定结果可能性的模型。
   
   销售和营销团队经常使用这种类型来根据社交媒体数据预测特定客户的意见。
4. 规范性分析：使用过去的绩效数据来推荐未来如何处理类似情况。 这种类型的业务分析不仅可以确定结果，还可以推荐需要采取的具体行动以获得最佳结果。 这通常是使用深度学习和复杂的神经网络来实现的。
   
   这种类型的业务分析通常用于将各种选项与消费者的实时需求相匹配。

决定采用哪种方法将取决于手头的业务情况。

既然我们已经缩小了它的工作范围，现在让我们分解进入业务分析的所有组件以及它使用哪些方法来找到有价值的结论。

您在深入研究 BA 时决定采用的方法将取决于您在开始该过程之前设定的最终目标。 无论您选择哪种方法，您一定会在终点线找到可操作的见解等着您。

数据挖掘

数据挖掘是筛选海量数据集以发现模式、趋势和其他关于数据的模式、趋势和其他真相的策略，这些数据最初使用机器学习、统计和数据库系统是不可见的。 业务分析可以使用多种数据挖掘技术，包括回归、聚类和异常值检测。

这是业务分析的一个有用元素，因为它可以更快、更有效地做出决策。

例如，通过数据挖掘，企业可能能够看到哪些客户在一年中的特定时间购买特定产品。 然后可以使用此数据对这些客户进行细分。

文本挖掘

文本挖掘是从应用程序和整个万维网上的文本中提取高质量信息的过程。

公司使用文本挖掘从社交媒体网站、博客评论甚至呼叫中心脚本中收集文本信息。 然后，这些数据用于改善客户服务和体验、开发新产品以及审查竞争对手的表现。

数据聚合

数据聚合过程包括收集和收集数据，然后以汇总格式呈现。 从本质上讲，在对其进行分析之前，需要对其进行收集、集中、清理，然后进行过滤以消除任何不准确或冗余。

这是业务分析的关键步骤，因为您可以从数据中收集见解的准确性与您在流程结束时将获得的相关和可操作结果的类型直接相关。

数据聚合的一个例子是营销团队如何使用客户人口统计数据和指标（年龄、位置、交易数量等）等数据来个性化他们的消息传递和报价。

预测

当业务分析用于分析在特定时期或季节发生的流程时，由于历史数据，企业可以得到对未来事件或行为的预测。

预测可用于多种不同的事情，例如特定假期前后的零售额以及围绕特定事件（如颁奖典礼或超级碗）的特定互联网搜索的峰值。

Portent 的分析策略师 Jackie Jeffers 强调了将预测作为战略主要部分的重要性。 “基于历史数据的预测对于设定年度目标和预测在线用户行为（例如流量和转化率）非常有用。客户旅程分析使您能够识别与潜在潜在客户的首次接触互动，直至转化步骤。拥有可见性培养过程中的所有接触点让您可以优化中间步骤并改善用户旅程。”

业务分析不仅有助于建立您的潜在客户漏斗，而且还会以其他方式影响您的底线。 例如，预测呼叫量可以帮助优化呼叫中心的人力资源。 拥有收集和分析数据的能力不仅有益，而且对于做出数据驱动的明智决策至关重要。”

数据可视化

对于所有视觉学习者来说，数据可视化是业务分析中绝对必不可少的一部分。 它无缝地从您的数据中获取信息和见解，并将其呈现在交互式图形或图表中。

正确的数据可视化软件对于此过程至关重要，有助于实时跟踪业务指标和 KPI，以便您更好地了解绩效和目标。 如果您不确定哪个软件选项适合您的公司，请查看 G2 为您带来的数百条公正评论！

为什么业务分析很重要？

业务分析中有很多活动部分，但可能不清楚为什么 BA 首先对您的组织很重要。

首先，业务分析是您的公司做出准确决策所需的工具。 这些决策可能会影响您的整个组织，因为它们可以帮助您提高盈利能力、增加市场份额并为潜在股东提供更大的回报。

不可否认，很多企业都受到技术的影响，但如果使用得当，BA 有机会更好地影响您的公司，因为它为各种公司提供了竞争优势。

虽然一些公司不确定如何处理大量数据，但业务分析致力于将这些数据与可操作的洞察力相结合，以改进您作为公司做出的决策。

此外，由于这些数据可以使用任何格式呈现，因此您组织的决策者会以适合他们的方式以及您在流程开始时设定的目标感到知情。

从本质上讲，无论是哪个行业，业务分析都很重要的四种主要方式是：

• 通过让您的企业清楚地了解什么是有效的和无效的，从而提高绩效
• 提供更快、更准确的决策
• 最大限度地降低风险，因为它可以帮助企业就消费者行为、趋势和绩效做出正确的选择
• 通过回答有关消费者的问题来激发变革和创新

业务分析示例

业务分析在广泛的行业和组织中都有用例。 随着技术变得越来越先进，越来越多的公司正在开发新的方法来利用大数据来发挥自己的优势，从而最大限度地提高利润并改善客户体验。

例如，假设您经营一家快餐店。 您可以使用业务分析来加快使用得来速服务的客户的订购流程。 当您使用 BA 监控得来速接收的流量时，您将能够知道您的高峰时间以及何时提高效率。

当您知道队伍即将变长时，您可以在员工周围移动，让更多员工在得来速车道上工作，甚至让他们推荐可以快速完成的订单。 当生产线更短时，员工可以推荐利润率更高、成本更高、制作时间更长的商品。

流行的餐包送货服务 Blue Apron 使用业务分析来预测对其订单和食谱的需求。 每周他们都会向订阅者发送一份混合菜单供购买，并且由于预测分析，他们能够使用各种数据洞察力来避免产品变质并完成订单。

为此，Blue Apron 查看了与客户相关的洞察力，这些洞察力包括客户下达特定订单频率的历史数据。 还有一些与食谱相关的数据，重点关注客户过去对食谱的偏好。 最后，他们查看了季节性趋势，以了解一年中特定时间是否存在订单率较高或较低的采购模式。

多亏了预测分析，Blue Apron 能够更好地了解他们的客户、改善用户体验、预测不断变化的偏好，甚至确定膳食口味如何随时间变化。

Growth Hackers 的首席执行官Jonathan Aufray 花时间分享了他们如何使用业务分析。 “在增长黑客，我们使用业务分析来跟踪我们的流量来源和我们产生的潜在客户数量。这使我们能够了解哪些营销策略有效，哪些无效，使我们能够优化表现最差的策略，放弃一些，并在效果最好的营销渠道上加倍努力。”

我们还为我们帮助的客户使用业务分析。 能够跟踪您的行为并收集数据以不断改进您的策略至关重要。 没有数据，您就无法知道什么是有效的以及如何优化您的策略。 我相信所有企业都应该将分析用于他们的营销、潜在客户开发、销售和客户体验。”

业务分析的好处

无论您的业务规模或业务所在的行业如何，业务分析都可以提供多种优势。

主要好处之一是它允许您的企业为意外做好计划。 BA 可以对组织的销售、利润和其他关键指标的趋势进行建模，同时为未来进行预测。 这使企业能够看到每年、季节性或任何规模可能发生的变化，这为提前做好准备和计划提供了机会。

也许您需要减少支出来为淡季做准备，或者投资新的营销活动。 BA 可以让大型公司轻松预测订单量并最大程度地减少浪费。

业务分析还允许您的组织测试新的营销活动。 由于 BA 为您提供有关客户行为的数据，因此您可以更好地了解您的广告活动对不同受众和人口统计数据的有效性。 此外，当您能够确定客户不太可能返回时，您可以考虑提供有针对性的促销活动以重新获得他们的业务。

当您利用 BA 来发挥自己的优势时，无论您身处哪个行业，您都将在竞争中拥有竞争优势。

业务分析的挑战

业务分析有一些您需要克服的潜在陷阱。

对于初学者来说，当公司内的所有各方都完全支持它的采用和执行时，你会发现它最成功。 它总是需要高层领导的支持和清晰的企业战略。

让高层管理人员中的每个人都签署 BA 策略可能很困难，因此请务必将业务分析呈现为对现有策略的支持。 这还应该包括明确和可衡量的目标，以帮助那些迟迟不相信 BA 的好处的人。

除了高管所有权之外，业务分析还需要 IT 参与，这意味着有合适的技术基础设施和工具来处理数据。 业务和 IT 团队必须共同努力，业务分析才能真正取得成功。 当您使用它时，请确保您拥有正确的项目管理软件来实施预测模型并采用敏捷方法。

在分析项目的最初几个月，重要的是要始终致力于最终结果。 虽然分析软件的成本可能很高，而且投资回报率不是立竿见影的，但请保持专注。 分析模型将随着时间的推移而发展，预测只会有所改善。 无法通过投资期的企业可能会放弃整个概念。

一旦展示了您的分析，您还需要最终用户的支持。

最终用户需要参与采用业务分析，并在开发的预测模型中占有一席之地。 随之而来的是一流的变更管理，因为您的组织应该为这些见解将给当前业务和技术运营带来的变化做好准备。

商业分析职业

在喜欢处理数字的人中，从事商业分析工作是一个很受欢迎的选择。 要开始从事 BA 职业，您需要获得商业分析、数据科学、信息管理、商业智能、市场营销、统计学或相关领域的学士学位。

与业务分析相关的一些更受欢迎的职业道路是：

• 数据分析师或数据科学家：作为数据科学家，您将收集、分析和组织数据，以便为组织提供可供所有部门使用的宝贵见解。 数据分析师使用表格、图表和其他类型的报告将这些数据呈现给高层管理人员。
• 商业智能分析师：商业智能分析师的不同之处在于他们将收集和分析信息以获得优于竞争组织的优势。 他们将准确地向高层管理人员展示他们的业务所处的位置、优势和劣势，以及他们如何能够带来更大的利润。
• 大数据分析专家：利用技术和数据科学的最新发展，大数据分析专家解决了在数字行业工作时出现的挑战。 他们经常被要求使用通过数据获得的见解来权衡各种决策，并且需要能够用事实证据支持他们的结论。
• 管理分析师或顾问：管理分析师的角色包括与业务运营合作并确保他们顺利有效地运行。 您将与其他几个部门合作，缩小需要改进的业务流程，同时找到提高效率的方法。
• 营销经理：那些选择营销经理路线的人将被要求提出组织的营销策略。 无论是监督营销活动、收集零售分析、直接与销售和营销团队合作，还是向高层管理人员报告，都可能取决于组织和行业的类型。
• 运营研究分析师：运营研究分析师致力于使用信息技术分析运营数据，以进行分析并开发解决方案，以提高不同部门的效率。
• 市场研究分析师：那些选择成为市场研究分析师的人将直接使用营销数据。 此类信息将有助于识别潜在客户，评估产品的可取性，并制定特定的价格范围以随着时间的推移增加收入。
  

数据分析师工资

如果您需要从业务分析行业开始，更常见的途径之一是数据分析师的角色。 不可否认，这份工作的需求量很大，尤其是当您考虑到每个组织都开始看到数据分析师将为其员工增加的价值时。

如果你走这条路，你可能想知道你是否住在一个付出最多的城市。 以下是收入最高的五个城市：

业务分析技能

为了在上面列出的角色中拥有一份职业，您需要一套特定的技能才能取得成功。

• 批判性思维：使用业务分析的一个主要部分是了解哪些数据有助于做出决策并批判性地思考所收集数据的含义。
• 解决问题：收集数据的总体目标通常是解决组织内的特定痛点，因此拥有此技能可以更轻松地连接各个点并在此过程中得出结论。
• 沟通：无论您是与团队中的其他人一起工作，还是与高层管理人员交流发现，通过写作和展示成为一个强有力的沟通者是关键。
• 好奇心：使用业务分析意味着对事物的运作方式、组合方式以及随时间变化的方式保持好奇。
• 注重细节：由于该领域的人员使用如此复杂的数据，因此关注这些数据的许多细节以及它可能提出的建议至关重要。
  

商业分析与商业智能

商业智能 (BI) 经常与商业分析混淆并不少见，反之亦然，因为两者相似。 BI 还处理历史数据，但这些数据往往是从各个地方编译而来的，例如公司的 CRM 软件、ERP 系统和营销自动化工具。

使用 BA 和 BI，可以使用数据可视化软件收集、分类和显示数据，以便业务主管可以直观地表示可能发现的任何尖峰或痛点。

但是，两者之间有一个主要区别：

商业智能更关心报告公司的业绩以及它在关键指标上的位置。 它为过去发生的事情、可能发生的原因以及现在发生的事情提供了背景信息。

业务分析采用商业智能提供的上下文，并应用统计分析、数据挖掘、预测建模和其他技术。 这些方法更先进，它们将提供更多关于未来预期的背景——也称为预测。

确定哪种方法适合您的业务可能很棘手。 在以下情况下使用商业智能：

• 您需要可视化公司过去或现在的业绩。
• 与聚合和可视化重要指标相比，您不太关心预测。
• 您希望更多用户了解这些数据。 自助式商业智能使这成为可能，这是一种面向技术含量较低的用户的解决方案，因此他们可以生成图表和报告。
• 您可以根据数据做出决策。

另一方面，在以下情况下使用业务分析：

• 您需要一种可视化公司未来业绩的方法。
• 预测是公司成功的关键。
• 您有数据分析师来探索和操作数据，他们还可以可视化结果以进行准确的预测。
• 您更愿意根据数据挖掘、统计分析和预测建模的结果做出决策。

业务分析与数据科学

与商业智能一样，有时不清楚商业分析与数据科学有何不同。 两者都涉及收集数据、建模和获得各种见解。

两者之间的差异源于 BA 专门针对与业务相关的问题，例如成本和利润，并且可以预测未来会发生什么。

数据科学是两者的较大或超集，因为它的主要重点是回答与客户偏好、季节性因素和业务地理相关的问题。 它将数据与算法构建和技术相结合来回答这些问题。

简而言之，数据科学是使用统计、算法和技术研究数据的科学。 BA是商业数据的统计研究。

让我们考虑一个现实生活中的例子。

假设您开了一家冰淇淋店。 你购买了所有必要的原料和设备，甚至想出了一个吸引人的名字。

业务分析将帮助您回答以下问题：

• 我的生意有利可图吗？
• 我怎样才能使我的业务更有利可图？
• 如果它不赚钱，我做错了什么？
• 什么项目导致缺乏盈利能力？
• 我应该以更高还是更低的价格出售我的冰淇淋？

数据科学可以帮助您回答以下问题：

• 普通冰淇淋食客的典型人口特征是什么？
• 在收音机上播放前 40 首音乐会让我的客户获得更多小费吗？
• 再开一家冰淇淋店的最佳地理位置在哪里？
• 一年中哪个月份我卖的冰淇淋最多？

业务分析最佳实践

实施正确的业务分析策略不是一家公司可以在一夜之间完成的事情。 但是，当实施具体的最佳实践时，您可以确保您获得的洞察力使您的业务尽可能成功。 这些最佳实践包括：

• 在使用业务分析之前定义您的业务用例和目标
• 确定成功和失败的具体标准
• 使用成功和失败的标准验证模型
• 创建方法，缩小数据范围，并确定做出准确预测的内部和外部因素

当您花时间进行这四种做法时，您可以确定您的企业将从数据驱动的决策中获益最多。

让我们谈正事吧

当您的组织选择使用业务分析时，您必然会在收入、客户体验和整体效率方面做出更好的决策。

这些方法通常被认为是一颗隐藏的宝石，因为它们可以揭示出超越竞争对手的方法。 设定你的目标，密切关注奖品，你会对你的发现感到惊喜。

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