Приложения бизнес-аналитики | Использование бизнес-аналитики

Сегодня бизнес сталкивается с двумя очень суровыми реалиями: мир гиперконкурентный, и данные им управляют. Компании, которые обладают лучшей информацией, совершают меньше всего ошибок, что, в свою очередь, помогает им оставаться впереди остальных.

Современное цифровое общество, благодаря взрыву Больших данных и Интернета вещей (IoT), произвело тонну информации. Задача состоит в том, чтобы извлечь хоть какой-то смысл из всех этих данных. При всей этой информации, кто может разобраться, что полезно, а что нет? Вот почему бизнес-аналитика необходима для современных отраслей, и бизнес-аналитики пользуются большим спросом. Сегодня мы рассмотрим популярные приложения бизнес-аналитики и некоторые из часто используемых случаев.

Определение бизнес-аналитики

Прежде чем перейти к сути вопроса, давайте на минутку вспомним. Каково определение бизнес-аналитики? Бизнес-аналитика включает в себя сбор, сортировку, обработку и изучение бизнес-данных с использованием статистических моделей и итеративных методологий. Конечная цель — собрать практические и действенные бизнес-идеи для решения проблем организации — повышения эффективности, производительности и доходов.

Обратите внимание, что между бизнес-аналитикой и бизнес-аналитикой (BI) есть разница, хотя они и связаны. Бизнес-аналитика относится к дисциплине бизнес-аналитики, процессу сбора необходимых данных из всех источников и подготовки их для использования бизнес-аналитиками. Короче говоря, BI сообщает вам, что происходит, а бизнес-аналитика сообщает вам, почему это происходит и когда это произойдет снова. Таким образом, бизнес-аналитик выявляет слабые места компании, собирает и анализирует данные, создает план на основе этих результатов и помогает реализовать его.

Применение бизнес-аналитики в различных отраслях

Хотя бизнес-аналитика используется в большинстве коммерческих секторов и отраслей, наиболее распространенными являются следующие приложения.

1. Банковское дело

Кредитные и дебетовые карты являются повседневной частью потребительских расходов и представляют собой идеальный способ сбора информации о привычках покупателя, его финансовом положении, тенденциях поведения, демографических данных и предпочтениях в образе жизни.

2. Управление взаимоотношениями с клиентами (CRM)

Отличные отношения с клиентами имеют решающее значение для любой компании, которая хочет сохранить лояльность клиентов, чтобы оставаться в бизнесе в долгосрочной перспективе. CRM-системы анализируют важные показатели эффективности, такие как демографические данные, модели покупок, социально-экономическая информация и образ жизни.

3. Финансы

Финансовый мир — это нестабильное место, и бизнес-аналитика помогает извлекать идеи, которые помогают организациям маневрировать на сложной территории. Корпорации обращаются к бизнес-аналитикам для оптимизации бюджетирования, банковского дела, финансового планирования, прогнозирования и управления портфелем.

4. Кадровые ресурсы

Хотя HR часто становится темой многих офисных шуток, его значение для поддержания успеха компании нельзя недооценивать. Великие компании состоят из великих сотрудников, и работа HR заключается не только в том, чтобы найти идеальных кандидатов, но и в том, чтобы удержать их на борту. Бизнес-аналитики помогают процессу, просматривая данные, характеризующие высокоэффективных кандидатов, такие как образование, уровень текучести кадров, средняя продолжительность работы и т. д. Работая с этой информацией, бизнес-аналитики помогают HR, прогнозируя наилучшие соответствия между компанией и кандидатами.

5. Производство

Бизнес-аналитики работают с данными, чтобы помочь заинтересованным сторонам понять, что влияет на операции и конечный результат. Определение таких вещей, как время простоя оборудования, уровень запасов и расходы на техническое обслуживание, помогает компаниям оптимизировать управление запасами, рисками и цепочкой поставок для достижения максимальной эффективности.

6. Маркетинг

Какие рекламные кампании наиболее эффективны? Насколько глубокое проникновение в социальные сети должно быть у компании? Что нравится/не нравится зрителям в рекламе? Бизнес-аналитики помогают ответить на эти и многие другие вопросы, измеряя показатели маркетинга и рекламы, определяя поведение потребителей и целевую аудиторию, а также анализируя тенденции рынка.

Как вы видите, бизнес-аналитика играет важную роль во многих различных отраслях. Вы также можете заметить, что некоторые приложения сливаются друг с другом, но это неудивительно. Используя бизнес-аналитику, несколько отделов и команд могут координировать свои усилия на основе собранной и обработанной информации. Задача бизнес-аналитика — выявить препятствия и области, требующие улучшения, помогая различным отделам работать вместе для достижения общей цели.

Приложения для бизнес-аналитики

1. Сегментация клиентов

Сегментация клиентов — это важное приложение бизнес-аналитики, которое помогает компаниям группировать своих клиентов на основе общих характеристик, таких как демография, покупательское поведение и предпочтения. Анализируя данные о клиентах, компании могут адаптировать свои маркетинговые стратегии, предложения продуктов и обслуживание клиентов для эффективного нацеливания на определенные сегменты, повышая удовлетворенность клиентов и общую прибыльность.

2. Прогностическая аналитика

Прогнозная аналитика использует исторические и данные в реальном времени для прогнозирования будущих тенденций и событий. Это приложение широко используется в таких отраслях, как финансы, здравоохранение и электронная коммерция, для таких задач, как прогнозирование цен на акции, результатов лечения пациентов и спроса на продукцию. Оно позволяет принимать упреждающие решения, снижать риски и оптимизировать бизнес-операции.

3. Оптимизация цепочки поставок

Компании используют аналитику для оптимизации своих цепочек поставок, анализируя данные, связанные с уровнями запасов, эффективностью поставщиков, транспортной логистикой и прогнозированием спроса. Выявляя неэффективность и узкие места в цепочке поставок, компании могут сократить расходы, улучшить доступность продукции и повысить общую операционную эффективность.

4. Обнаружение мошенничества

Аналитика обнаружения мошенничества использует передовые алгоритмы и модели машинного обучения для выявления и предотвращения мошеннических действий, таких как мошенничество с кредитными картами, мошенничество со страховкой и кибератаки. Анализируя шаблоны и аномалии транзакционных данных, организации могут минимизировать финансовые потери и сохранить доверие своих клиентов.

5. Анализ рыночной корзины

Анализ потребительской корзины включает изучение истории покупок клиентов для выявления закономерностей в совместных покупках продуктов. Розничные торговцы используют это приложение для оптимизации размещения продукта, перекрестных продаж и рекламных стратегий. Понимая, какие продукты часто покупаются вместе, компании могут увеличить продажи и улучшить покупательский опыт клиентов.

6. Анализ оттока клиентов

Анализ оттока сосредоточен на выявлении и сокращении оттока клиентов, то есть скорости, с которой клиенты прекращают использовать продукты или услуги компании. Анализируя поведение и отзывы клиентов, компании могут внедрять стратегии удержания, чтобы удерживать ценных клиентов и сокращать потери дохода.

7. A/B-тестирование

A/B-тестирование — это фундаментальное аналитическое приложение для оптимизации кампаний цифрового маркетинга и производительности веб-сайта. Оно включает в себя проведение контролируемых экспериментов путем случайного назначения пользователей различным версиям веб-страницы или маркетингового контента. Сравнивая производительность этих версий, компании могут принимать решения на основе данных для улучшения показателей конверсии и вовлеченности пользователей.

8. Аналитика эффективности работы сотрудников

Аналитика производительности сотрудников помогает организациям оценивать производительность и вовлеченность своих сотрудников. Анализируя данные по ключевым показателям производительности (KPI), посещаемости и отзывам сотрудников, компании могут принимать обоснованные решения об управлении талантами, обучении и оптимизации рабочей силы.

9. Контроль качества и улучшение процессов

В обрабатывающей и производственной отраслях аналитика используется для мониторинга качества продукции, обнаружения дефектов и оптимизации производственных процессов. Анализируя данные с датчиков и производственных линий, предприятия могут сократить количество дефектов, повысить эффективность и минимизировать отходы.

10. Анализ настроений

Анализ настроений, также известный как добыча мнений, использует методы обработки естественного языка и машинного обучения для оценки общественных настроений и мнений из таких источников, как социальные сети, отзывы клиентов и опросы. Компании могут получить представление о том, как воспринимается их бренд, и использовать эту информацию для формирования маркетинговых стратегий и разработки продуктов.

Станьте экспертом по бизнес-анализу с нашей магистерской программой по бизнес-аналитике. Изучите и зарегистрируйтесь сегодня!

Эти приложения для бизнес-аналитики в совокупности позволяют организациям принимать решения на основе данных, совершенствовать операции, улучшать качество обслуживания клиентов и оставаться конкурентоспособными в современной бизнес-среде, ориентированной на данные.

Использование бизнес-аналитики

Бизнес-аналитика помогает организациям работать более эффективно и прибыльно. Вот шесть случаев, когда бизнес-аналитика доказывает свою ценность в коммерческом секторе.

1. Предотвращение оттока клиентов

Отток — это показатель оттока клиентов, процент подписчиков или клиентов, которые прекращают вести бизнес с компанией. Успешные компании должны поддерживать низкий показатель оттока и компенсировать любые потери клиентов, которые неизбежно происходят. Кроме того, приобретать новых клиентов дороже, чем удерживать существующих. Используя предиктивный анализ, бизнес-аналитик помогает определить недовольство клиентов и наиболее вероятные риски или уход.

2. Персонализация электронной коммерции

Онлайн-компании, такие как Amazon, собирают, обрабатывают и анализируют данные клиентов, чтобы персонализировать их опыт покупок. Персонализируя опыт, продавцы могут давать рекомендации и повышать вероятность дальнейших продаж.

3. Прогностическое обслуживание

Компании должны столкнуться с неизбежностью обслуживания оборудования, как планового, так и внепланового. Бизнес-аналитики работают с данными, чтобы создать метрики о жизненных циклах обслуживания, чтобы предсказать будущие потребности в обслуживании и избежать дорогостоящих незапланированных простоев.

4. Выявление мошенничества в страховании

Страховое мошенничество обходится компаниям и их клиентам одинаково дорого. Это особенно актуально в сфере медицинского страхования, где мошенничество обходится организациям в США примерно 68 миллиардов долларов в год. Бизнес-аналитики используют большие данные для обработки миллиардов претензий и счетов, что позволяет следователям выявлять и пресекать любые мошеннические действия.

5. Автоматизированное размещение кандидатов

Как упоминалось ранее, найм новых сотрудников сопряжен с определенными рисками и неопределенностью. Бизнес-аналитики используют платформы подбора персонала на основе данных, чтобы получить более полное представление о любом кандидате, что значительно повышает вероятность успешного трудоустройства. В некоторых случаях эта информация может даже помочь предвидеть потребности в работе до того, как вакансия будет опубликована.

Станьте бизнес-аналитиком

Программа последипломного образования Simplilearn в области бизнес-анализа в партнерстве с Университетом Пердью предоставляет уникальный метод смешанного обучения, который вооружит вас всеми новейшими навыками и методиками, которые вам понадобятся для создания фантастической карьеры в области бизнес-анализа. Вы также сможете работать над реальными проектами под руководством ведущих экспертов из Университета Пердью и отрасли. Зарегистрируйтесь сегодня, чтобы стать профессионалом в области бизнес-аналитики с использованием искусственного интеллекта!