Приложения для бизнес-аналитики | Использование бизнес-аналитики

Сегодня предприятия сталкиваются с двумя очень суровыми реалиями: мир гиперконкурентен, и данные управляют этим. Компании, располагающие лучшей информацией, совершают меньше ошибок, что, в свою очередь, помогает им оставаться впереди остальных.

Сегодняшнее цифровое общество благодаря бурному развитию больших данных и Интернета вещей (IoT) произвело массу информации. Задача состоит в том, чтобы разобраться во всех этих данных. Имея всю эту информацию, кто сможет разобраться, что полезно, а что нет? Вот почему бизнес-аналитика необходима для современных отраслей, а бизнес-аналитики пользуются большим спросом. Сегодня мы рассмотрим популярные приложения бизнес-аналитики и некоторые часто используемые кейсы.

Определение бизнес-аналитики

Прежде чем приступить к сути вопроса, давайте уделим немного времени обзору. Каково определение бизнес-аналитики? Бизнес-аналитика включает в себя сопоставление, 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, повышая эффективность, производительность и доходы.

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

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 являются идеальным способом сбора информации о покупательских привычках, финансовом положении, тенденциях поведения, демографии и предпочтениях образа 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 демография, модели покупок, социально-экономическая информация и образ жизни.

3. Финансы

Финансовый мир — нестабильное место, и бизнес-аналитика помогает извлечь информацию, которая помогает организациям маневрировать в сложных условиях. Корпорации обращаются к бизнес-аналитикам для оптимизации бюджетирования, банковского дела, финансового планирования, прогнозирования и управления портфелем.

4. Человеческие ресурсы

Хотя HR часто становится изюминкой многих офисных шуток, его значение для поддержания успеха компании не следует недооценивать. Хорошие компании состоят из отличных сотрудников, и задача HR – не только находить идеальных кандидатов, но и удерживать их на борту. Бизнес-аналитики помогают этому процессу, анализируя данные, которые характеризуют высокоэффективных кандидатов, такие как образование, уровень отсева, средний стаж работы и т. д. Работая с этой информацией, бизнес-аналитики помогают HR, прогнозируя наилучшее соответствие между компанией и кандидаты.

5. Производство

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

6. Маркетинг

Какие рекламные кампании наиболее эффективны? Насколько глубокое проникновение в социальные сети следует предпринимать бизнесу? Что зрителям нравится/не нравится 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 рыночные тенденции.

Как видите, бизнес-аналитика играет ценную 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. Бизнес-аналитик должен выявить препятствия и области, требующие улучшения, помогая различным отделам работать вместе для достижения общей цели.

Приложения бизнес-аналитики

1. Сегментация клиентов

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

2. Прогнозная аналитика

Прогнозная аналитика использует исторические данные 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. Это позволяет принимать упреждающие решения, снижать риски и оптимизировать бизнес-операции.

3. Оптимизация цепочки поставок

Предприятия используют аналитику для оптимизации своих цепочек поставок путем анализа данных, связанных с уровнями запасов, эффективностью работы поставщиков, транспортной логистикой и прогнозированием спроса. Выявляя неэффективность и узкие места в цепочке поставок, компании могут снизить затраты, 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, страховое мошенничество и кибератаки. Анализируя закономерности 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 продавцы используют это приложение для оптимизации размещения продуктов, перекрестных продаж и стратегий продвижения. Понимая, какие продукты часто покупаются вместе, компании могут увеличить продажи и улучшить качество обслуживания клиентов.

6. Анализ оттока

Анализ оттока направлен на выявление и сокращение оттока клиентов, то есть скорости, с которой клиенты перестают пользоваться продуктами или услугами компании. Анализируя поведение и обратную связь клиентов, компании могут реализовать стратегии удержания, чтобы сохранить ценных клиентов и сократить потери доходов.

7. А/Б-тестирование

A/B-тестирование — это фундаментальное аналитическое приложение для оптимизации цифровых маркетинговых кампаний и производительности веб-сайта. Он предполагает проведение контролируемых экспериментов путем случайного распределения пользователей по разным версиям веб-страницы или маркетинговому контенту. Сравнивая производительность этих версий, компании могут принимать решения на основе данных для повышения коэффициентов конверсии и вовлеченности пользователей.

8. Аналитика эффективности сотрудников

Аналитика производительности сотрудников помогает организациям оценить производительность и вовлеченность своих сотрудников. Анализируя данные о ключевых показателях эффективности (KPI), посещаемости и отзывах сотрудников, компании могут принимать обоснованные решения об управлении талантами, обучении и оптимизации персонала.

9. Контроль качества и улучшение процессов

В обрабатывающей промышленности и производстве аналитика применяется для контроля качества продукции, выявления дефектов и оптимизации производственных процессов. Анализируя данные датчиков и производственных линий, предприятия могут уменьшить количество дефектов, повысить эффективность и минимизировать отходы.

10. Анализ настроений

Анализ настроений, также известный как интеллектуальный анализ 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 бизнес-аналитика. Исследуйте и зарегистрируйтесь сегодня!

Эти приложения бизнес-аналитики в совокупности позволяют организациям принимать решения на основе данных, совершенствовать операции, улучшать качество обслуживания клиентов и оставаться конкурентоспособными в современном бизнесе, ориентированном 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 уровень оттока клиентов, процент подписчиков или клиентов, которые прекращают вести дела с компанией. Успешные компании должны поддерживать низкий уровень оттока клиентов и восполнять любые потери клиентов, которые неизбежно происходят. Кроме того, привлечь новых клиентов дороже, чем удержать существующих. Используя прогнозный анализ, бизнес-аналитик помогает выявить неудовлетворенность клиентов и наиболее вероятные риски или уход.

2. Персонализация электронной коммерции

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

3. Прогностическое обслуживание

Компании должны столкнуться с неизбежностью проведения технического обслуживания оборудования, как планового, так и внепланового. Бизнес-аналитики работают с данными для создания показателей жизненного цикла обслуживания, чтобы прогнозировать будущие потребности в обслуживании и избегать дорогостоящих незапланированных простоев.

4. Обнаружение страхового мошенничества

Страховое мошенничество дорого обходится как компаниям, так и их клиентам. 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 платежных записей, что позволяет следователям выявлять и смягчать любые мошеннические действия.

5. Автоматизированное размещение кандидатов

Как упоминалось ранее, найм нового персонала сопряжен с определенными рисками и неопределенностью. Бизнес-аналитики используют платформы подбора персонала, основанные на данных, чтобы получить более полное представление о любом конкретном кандидате, что значительно повышает вероятность успешного подбора работы. В некоторых случаях эта информация может даже помочь предугадать потребности вакансий до того, как вакансия будет опубликована.

Стать бизнес-аналитиком

Программа последипломного образования Simplilearn по бизнес-анализу в партнерстве с Университетом Пердью предлагает уникальный метод смешанного обучения, который предоставит вам все новейшие навыки и методологии, необходимые для создания фантастической карьеры в области бизнес-анализа. Вы также сможете работать над реальными проектами под руководством ведущих экспертов из Университета Пердью и других представителей отрасли. Зарегистрируйтесь сегодня, чтобы стать профессионалом в области бизнес-аналитики на базе искусственного интеллекта!