什麼是業務分析以及成功需要它的原因

當談到企業使用的流行語時，分析必須位於最常用列表的頂部。

多虧了互聯網和所有技術正在發生變化的方式，分析和數據挖掘從未像現在這樣重要。 雖然數據很棒，但使用它可以成就或毀掉一家公司。

這就是業務分析的用武之地。

如果使用得當，BA 可以用來準確預測與消費者行為、市場趨勢相關的未來事件，還有助於創建更有效的流程，從而增加收入。

業務分析的要點

業務分析有很多用例，但對於商業組織，BA 通常用於：

• 分析來自各種來源的數據。 這可以是從雲應用程序到營銷自動化工具和 CRM 軟件的任何東西。
• 使用高級分析和統計數據來查找數據集中的模式。 這些模式可以幫助您預測未來的趨勢，並獲得有關消費者及其行為的新見解。
• 實時監控 KPI 和趨勢的變化。 這使企業不僅可以輕鬆地將數據保存在一個地方，而且還可以快速準確地得出結論。
• 支持基於最新信息的決策。 由於 BA 提供瞭如此大量的數據，您可以使用這些數據來支持您的決策，您可以確保您完全了解不是一種情況，而是幾種不同的情況。

雖然這些是最常見的用例，但有四種主要的業務分析方法。 它們分階段實施，從最簡單的開始。 一種方法並不比另一種更重要，這完全取決於您在使用 BA 時的最終目標。

當您使用這四種類型的分析時，您的數據可以被清理、剖析和吸收，無論您的組織可能面臨什麼挑戰，都可以創建解決方案。

1. 描述性分析：解釋歷史數據和 KPI 以識別趨勢和模式。 這允許使用數據聚合和數據挖掘技術對過去發生的事情和當前發生的事情進行全面了解。
   
   許多公司使用描述性分析來更深入地了解客戶的行為以及他們如何針對這些客戶制定營銷策略。
2. 診斷分析：專注於過去的表現，以確定哪些元素會影響特定趨勢。
   
   這是通過向下鑽取、數據發現、數據挖掘和關聯來完成的，以揭示特定事件的原因。 一旦對事件的可能性以及事件可能發生的原因達成了理解，就會使用算法進行分類和回歸。
3. 預測分析：使用統計模型和機器學習技術使用統計數據來預測和評估未來結果。 這通常需要描述性分析的結果來創建確定特定結果可能性的模型。
   
   銷售和營銷團隊經常使用這種類型來根據社交媒體數據預測特定客戶的意見。
4. 規範性分析：使用過去的績效數據來推薦未來如何處理類似情況。 這種類型的業務分析不僅可以確定結果，還可以推薦需要採取的具體行動以獲得最佳結果。 這通常是使用深度學習和復雜的神經網絡來實現的。
   
   這種類型的業務分析通常用於將各種選項與消費者的實時需求相匹配。

決定採用哪種方法將取決於手頭的業務情況。

既然我們已經縮小了它的工作範圍，現在讓我們分解進入業務分析的所有組件以及它使用哪些方法來找到有價值的結論。

您在深入研究 BA 時決定採用的方法將取決於您在開始該過程之前設定的最終目標。 無論您選擇哪種方法，您一定會在終點線找到可操作的見解等著您。

數據挖掘

數據挖掘是篩選海量數據集以發現​​模式、趨勢和其他關於數據的模式、趨勢和其他真相的策略，這些數據最初使用機器學習、統計和數據庫系統是不可見的。 業務分析可以使用多種數據挖掘技術，包括回歸、聚類和異常值檢測。

這是業務分析的一個有用元素，因為它可以更快、更有效地做出決策。

例如，通過數據挖掘，企業可能能夠看到哪些客戶在一年中的特定時間購買特定產品。 然後可以使用此數據對這些客戶進行細分。

文本挖掘

文本挖掘是從應用程序和整個萬維網上的文本中提取高質量信息的過程。

公司使用文本挖掘從社交媒體網站、博客評論甚至呼叫中心腳本中收集文本信息。 然後，這些數據用於改善客戶服務和體驗、開發新產品以及審查競爭對手的表現。

數據聚合

數據聚合過程包括收集和收集數據，然後以匯總格式呈現。 從本質上講，在對其進行分析之前，需要對其進行收集、集中、清理，然後進行過濾以消除任何不准確或冗餘。

這是業務分析的關鍵步驟，因為您可以從數據中收集見解的準確性與您在流程結束時將獲得的相關和可操作結果的類型直接相關。

數據聚合的一個例子是營銷團隊如何使用客戶人口統計數據和指標（年齡、位置、交易數量等）等數據來個性化他們的消息傳遞和報價。

預測

當業務分析用於分析在特定時期或季節發生的流程時，由於歷史數據，企業可以得到對未來事件或行為的預測。

預測可用於多種不同的事情，例如特定假期前後的零售額以及圍繞特定事件（如頒獎典禮或超級碗）的特定互聯網搜索的峰值。

Portent 的分析策略師 Jackie Jeffers 強調了將預測作為戰略主要部分的重要性。 “基於歷史數據的預測對於設定年度目標和預測在線用戶行為（例如流量和轉化率）非常有用。客戶旅程分析使您能夠識別與潛在潛在客戶的首次接觸互動，直至轉化步驟。擁有可見性培養過程中的所有接觸點讓您可以優化中間步驟並改善用戶旅程。”

業務分析不僅有助於建立您的潛在客戶漏斗，而且還會以其他方式影響您的底線。 例如，預測呼叫量可以幫助優化呼叫中心的人力資源。 擁有收集和分析數據的能力不僅有益，而且對於做出數據驅動的明智決策至關重要。”

數據可視化

對於所有視覺學習者來說，數據可視化是業務分析中絕對必不可少的一部分。 它無縫地從您的數據中獲取信息和見解，並將其呈現在交互式圖形或圖表中。

正確的數據可視化軟件對於此過程至關重要，有助於實時跟踪業務指標和 KPI，以便您更好地了解績效和目標。 如果您不確定哪個軟件選項適合您的公司，請查看 G2 為您帶來的數百條公正評論！

為什麼業務分析很重要？

業務分析中有很多活動部分，但可能不清楚為什麼 BA 首先對您的組織很重要。

首先，業務分析是您的公司做出準確決策所需的工具。 這些決策可能會影響您的整個組織，因為它們可以幫助您提高盈利能力、增加市場份額並為潛在股東提供更大的回報。

不可否認，很多企業都受到技術的影響，但如果使用得當，BA 有機會更好地影響您的公司，因為它為各種公司提供了競爭優勢。

雖然一些公司不確定如何處理大量數據，但業務分析致力於將這些數據與可操作的洞察力相結合，以改進您作為公司做出的決策。

此外，由於這些數據可以使用任何格式呈現，因此您組織的決策者會以適合他們的方式以及您在流程開始時設定的目標感到知情。

從本質上講，無論是哪個行業，業務分析都很重要的四種主要方式是：

• 通過讓您的企業清楚地了解什麼是有效的和無效的，從而提高績效
• 提供更快、更準確的決策
• 最大限度地降低風險，因為它可以幫助企業就消費者行為、趨勢和績效做出正確的選擇
• 通過回答有關消費者的問題來激髮變革和創新

業務分析示例

業務分析在廣泛的行業和組織中都有用例。 隨著技術變得越來越先進，越來越多的公司正在開發新的方法來利用大數據來發揮自己的優勢，從而最大限度地提高利潤並改善客戶體驗。

例如，假設您經營一家快餐店。 您可以使用業務分析來加快使用得來速服務的客戶的訂購流程。 當您使用 BA 監控得來速接收的流量時，您將能夠知道您的高峰時間以及何時提高效率。

當您知道隊伍即將變長時，您可以在員工周圍移動，讓更多員工在得來速車道上工作，甚至讓他們推薦可以快速完成的訂單。 當生產線更短時，員工可以推薦利潤率更高、成本更高、製作時間更長的商品。

流行的餐包送貨服務 Blue Apron 使用業務分析來預測對其訂單和食譜的需求。 每週他們都會向訂閱者發送一份混合菜單供購買，並且由於預測分析，他們能夠使用各種數據洞察力來避免產品變質並完成訂單。

為此，Blue Apron 查看了與客戶相關的洞察力，這些洞察力包括客戶下達特定訂單頻率的歷史數據。 還有一些與食譜相關的數據，重點關注客戶過去對食譜的偏好。 最後，他們查看了季節性趨勢，以了解一年中特定時間是否存在訂單率較高或較低的採購模式。

多虧了預測分析，Blue Apron 能夠更好地了解他們的客戶、改善用戶體驗、預測不斷變化的偏好，甚至確定膳食口味如何隨時間變化。

Growth Hackers 的首席執行官Jonathan Aufray 花時間分享了他們如何使用業務分析。 “在增長黑客，我們使用業務分析來跟踪我們的流量來源和我們產生的潛在客戶數量。這使我們能夠了解哪些營銷策略有效，哪些無效，使我們能夠優化表現最差的策略，放棄一些，並在效果最好的營銷渠道上加倍努力。”

我們還為我們幫助的客戶使用業務分析。 能夠跟踪您的行為並收集數據以不斷改進您的策略至關重要。 沒有數據，您就無法知道什麼是有效的以及如何優化您的策略。 我相信所有企業都應該將分析用於他們的營銷、潛在客戶開發、銷售和客戶體驗。”

業務分析的好處

無論您的業務規模或業務所在的行業如何，業務分析都可以提供多種優勢。

主要好處之一是它允許您的企業為意外做好計劃。 BA 可以對組織的銷售、利潤和其他關鍵指標的趨勢進行建模，同時為未來進行預測。 這使企業能夠看到每年、季節性或任何規模可能發生的變化，這為提前做好準備和計劃提供了機會。

也許您需要減少支出來為淡季做準備，或者投資新的營銷活動。 BA 可以讓大型公司輕鬆預測訂單量並最大程度地減少浪費。

業務分析還允許您的組織測試新的營銷活動。 由於 BA 為您提供有關客戶行為的數據，因此您可以更好地了解您的廣告活動對不同受眾和人口統計數據的有效性。 此外，當您能夠確定客戶不太可能返回時，您可以考慮提供有針對性的促銷活動以重新獲得他們的業務。

當您利用 BA 來發揮自己的優勢時，無論您身處哪個行業，您都將在競爭中擁有競爭優勢。

業務分析的挑戰

業務分析有一些您需要克服的潛在陷阱。

對於初學者來說，當公司內的所有各方都完全支持它的採用和執行時，你會發現它最成功。 它總是需要高層領導的支持和清晰的企業戰略。

讓高層管理人員中的每個人都簽署 BA 策略可能很困難，因此請務必將業務分析呈現為對現有策略的支持。 這還應該包括明確和可衡量的目標，以幫助那些遲遲不相信 BA 的好處的人。

除了高管所有權之外，業務分析還需要 IT 參與，這意味著有合適的技術基礎設施和工具來處理數據。 業務和 IT 團隊必須共同努力，業務分析才能真正取得成功。 當您使用它時，請確保您擁有正確的項目管理軟件來實施預測模型並採用敏捷方法。

在分析項目的最初幾個月，重要的是要始終致力於最終結果。 雖然分析軟件的成本可能很高，而且投資回報率不是立竿見影的，但請保持專注。 分析模型將隨著時間的推移而發展，預測只會有所改善。 無法通過投資期的企業可能會放棄整個概念。

一旦展示了您的分析，您還需要最終用戶的支持。

最終用戶需要參與採用業務分析，並在開發的預測模型中佔有一席之地。 隨之而來的是一流的變更管理，因為您的組織應該為這些見解將給當前業務和技術運營帶來的變化做好準備。

商業分析職業

在喜歡處理數字的人中，從事商業分析工作是一個很受歡迎的選擇。 要開始從事 BA 職業，您需要獲得商業分析、數據科學、信息管理、商業智能、市場營銷、統計學或相關領域的學士學位。

與業務分析相關的一些更受歡迎的職業道路是：

• 數據分析師或數據科學家：作為數據科學家，您將收集、分析和組織數據，以便為組織提供可供所有部門使用的寶貴見解。 數據分析師使用表格、圖表和其他類型的報告將這些數據呈現給高層管理人員。
• 商業智能分析師：商業智能分析師的不同之處在於他們將收集和分析信息以獲得優於競爭組織的優勢。 他們將準確地向高層管理人員展示他們的業務所處的位置、優勢和劣勢，以及他們如何能夠帶來更大的利潤。
• 大數據分析專家：利用技術和數據科學的最新發展，大數據分析專家解決了在數字行業工作時出現的挑戰。 他們經常被要求使用通過數據獲得的見解來權衡各種決策，並且需要能夠用事實證據支持他們的結論。
• 管理分析師或顧問：管理分析師的角色包括與業務運營合作並確保他們順利有效地運行。 您將與其他幾個部門合作，縮小需要改進的業務流程，同時找到提高效率的方法。
• 營銷經理：那些選擇營銷經理路線的人將被要求提出組織的營銷策略。 無論是監督營銷活動、收集零售分析、直接與銷售和營銷團隊合作，還是向高層管理人員報告，都可能取決於組織和行業的類型。
• 運營研究分析師：運營研究分析師致力於使用信息技術分析運營數據，以進行分析並開發解決方案，以提高不同部門的效率。
• 市場研究分析師：那些選擇成為市場研究分析師的人將直接使用營銷數據。 此類信息將有助於識別潛在客戶，評估產品的可取性，並製定特定的價格範圍以隨著時間的推移增加收入。
  

數據分析師工資

如果您需要從業務分析行業開始，更常見的途徑之一是數據分析師的角色。 不可否認，這份工作的需求量很大，尤其是當您考慮到每個組織都開始看到數據分析師將為其員工增加的價值時。

如果你走這條路，你可能想知道你是否住在一個付出最多的城市。 以下是收入最高的五個城市：

業務分析技能

為了在上面列出的角色中擁有一份職業，您需要一套特定的技能才能取得成功。

• 批判性思維：使用業務分析的一個主要部分是了解哪些數據有助於做出決策並批判性地思考所收集數據的含義。
• 解決問題：收集數據的總體目標通常是解決組織內的特定痛點，因此擁有此技能可以更輕鬆地連接各個點並在此過程中得出結論。
• 溝通：無論您是與團隊中的其他人一起工作，還是與高層管理人員交流發現，通過寫作和展示成為一個強有力的溝通者是關鍵。
• 好奇心：使用業務分析意味著對事物的運作方式、組合方式以及隨時間變化的方式保持好奇。
• 注重細節：由於該領域的人員使用如此復雜的數據，因此關注這些數據的許多細節以及它可能提出的建議至關重要。
  

商業分析與商業智能

商業智能 (BI) 經常與商業分析混淆並不少見，反之亦然，因為兩者相似。 BI 還處理歷史數據，但這些數據往往是從各個地方編譯而來的，例如公司的 CRM 軟件、ERP 系統和營銷自動化工具。

使用 BA 和 BI，可以使用數據可視化軟件收集、分類和顯示數據，以便業務主管可以直觀地表示可能發現的任何尖峰或痛點。

但是，兩者之間有一個主要區別：

商業智能更關心報告公司的業績以及它在關鍵指標上的位置。 它為過去發生的事情、可能發生的原因以及現在發生的事情提供了背景信息。

業務分析採用商業智能提供的上下文，並應用統計分析、數據挖掘、預測建模和其他技術。 這些方法更先進，它們將提供更多關於未來預期的背景——也稱為預測。

確定哪種方法適合您的業務可能很棘手。 在以下情況下使用商業智能：

• 您需要可視化公司過去或現在的業績。
• 與聚合和可視化重要指標相比，您不太關心預測。
• 您希望更多用戶了解這些數據。 自助式商業智能使這成為可能，這是一種面向技術含量較低的用戶的解決方案，因此他們可以生成圖表和報告。
• 您可以根據數據做出決策。

另一方面，在以下情況下使用業務分析：

• 您需要一種可視化公司未來業績的方法。
• 預測是公司成功的關鍵。
• 您有數據分析師來探索和操作數據，他們還可以可視化結果以進行準確的預測。
• 您更願意根據數據挖掘、統計分析和預測建模的結果做出決策。

業務分析與數據科學

與商業智能一樣，有時不清楚商業分析與數據科學有何不同。 兩者都涉及收集數據、建模和獲得各種見解。

兩者之間的差異源於 BA 專門針對與業務相關的問題，例如成本和利潤，並且可以預測未來會發生什麼。

數據科學是兩者的較大或超集，因為它的主要重點是回答與客戶偏好、季節性因素和業務地理相關的問題。 它將數據與算法構建和技術相結合來回答這些問題。

簡而言之，數據科學是使用統計、算法和技術研究數據的科學。 BA是商業數據的統計研究。

讓我們考慮一個現實生活中的例子。

假設您開了一家冰淇淋店。 你購買了所有必要的原料和設備，甚至想出了一個吸引人的名字。

業務分析將幫助您回答以下問題：

• 我的生意有利可圖嗎？
• 我怎樣才能使我的業務更有利可圖？
• 如果它不賺錢，我做錯了什麼？
• 什麼項目導致缺乏盈利能力？
• 我應該以更高還是更低的價格出售我的冰淇淋？

數據科學可以幫助您回答以下問題：

• 普通冰淇淋食客的典型人口特徵是什麼？
• 在收音機上播放前 40 首音樂會讓我的客戶獲得更多小費嗎？
• 再開一家冰淇淋店的最佳地理位置在哪裡？
• 一年中哪個月份我賣的冰淇淋最多？

業務分析最佳實踐

實施正確的業務分析策略不是一家公司可以在一夜之間完成的事情。 但是，當實施具體的最佳實踐時，您可以確保您獲得的洞察力使您的業務盡可能成功。 這些最佳實踐包括：

• 在使用業務分析之前定義您的業務用例和目標
• 確定成功和失敗的具體標準
• 使用成功和失敗的標準驗證模型
• 創建方法，縮小數據范圍，並確定做出準確預測的內部和外部因素

當您花時間進行這四種做法時，您可以確定您的企業將從數據驅動的決策中獲益最多。

讓我們談正事吧

當您的組織選擇使用業務分析時，您必然會在收入、客戶體驗和整體效率方面做出更好的決策。

這些方法通常被認為是一顆隱藏的寶石，因為它們可以揭示出超越競爭對手的方法。 設定你的目標，密切關注獎品，你會對你的發現感到驚喜。

不要停止學習！ 了解有關大數據分析的更多信息，以及如何使用它來做出更快、更多計算的決策。