Анализ данных наблюдения — это интерпретация полученной информации в результате проведенного компанией исследования. Учетные-статистики разделяют анализ данных наблюдений на качественные наблюдения и количественные.

Качественные данные — это описательная информация, полученная благодаря анализу данных наблюдения в связи с такими вопросами компании, как «кто мой клиент?», «как посетитель себя ведет в магазине?» Ответ на первый вопрос выглядит примерно следующим образом: женщины в возрасте от 18 до 24 с доходом до 50 000 рублей, имеющие высшее образование и работающие в индустрии красоты. Количественные данные анализа наблюдения выражены в цифровом значении и могут формулироваться так: интернет-магазин посещает 4000 человек в сутки и совершает покупки на 40 000 рублей.

Анализ данных наблюдения как недооцененный метод

В большинстве случаев компании для анализа данных наблюдения используют количественные показатели, так как доступ к ним несравнимо проще, чем к качественным данным. Достаточно установить на сайт несколько счетчиков, и каждый день компании доступно множество цифр. Однако подобные исследования нельзя назвать полноценными. Для полноценного анализа данных наблюдения качественные показатели необходимы.

Бизнес-аналитик любой компании в состоянии собирать и анализировать качественные показатели, чтобы его работа стала эффективнее. Это могут быть:

— эмоциональные реакции клиентов на покупку, доставку, сервис;

— понимание посетителем алгоритма продажи товара;

— результативность выполнения заданий сотрудникам компании;

— понимание работниками целей компании, ее ценности и миссии.

Каждый из этих примеров поможет владельцам бизнеса или руководству компании лучше понимать происходящее, а, значит, ставить цели и решать задачи, меняющее будущее бизнеса.

Комбинированный подход в анализе наблюдений

Для бизнеса важны как качественные, так и количественные данные наблюдений:

Сильные стороны качественного и количественного анализа данных наблюдений раскрываются при их комбинировании. Любые данные наблюдения можно и нужно смешивать и сравнивать между собой. Например, аналитик может провести опрос среди клиентов, предоставив им возможность самостоятельно подобрать вариант ответа, не загоняя респондентов в собственные сценарии мышления. Тогда после первичной обработки результатов голосования могут обнаружиться внезапные закономерности, которые нужно будет сгруппировать и конвертировать в количественные отчеты и данные, а затем визуализировать.

Для big data для анализа больших данных аналитики часто используют Tableau, программное обеспечение, позволяющее трансформировать отчетность отделов в интерактивные и понятные графики и диаграммы. Tableau будет полезно для наглядного изучения полученных результатов исследования: программа покажет закономерности, поможет сформировать гипотезы для проведения новых исследований. 

Мы, компания АНАЛИТИКА ПЛЮС, с 2012 года помогаем нашим клиентам работать с данными – находить полезные инсайты и использовать эту информацию для увеличения прибыли компании.

За это время мы разработали и внедрили решения для различных отраслей и направлений бизнеса:

— анализ продаж,

— прогнозирование эффективности промо-акций,

— отслеживание воронки продаж по конкретной кампании с показателями конверсии на каждом этапе,

— сегментация по различным методам: ABC, RFM и т.д.,

— ключевые показатели интернет-маркетинга,

— анализ товара на складах,

— аналитика для отдела кадров (карточки сотрудников, обучение, анализ KPI и т.д.),

— анализ финансовых показателей

— и многое другое.

Внимание! Все обучающие видео перенесены на нашу платформу Академия Аналитики. Раздел Практика. Смотрите БЕСПЛАТНО.

НАЧАТЬ УЧИТЬСЯ БЕСПЛАТНО

Хотите научиться работать с данными?

Академия Аналитики — онлайн-образовательный проект, который создан командой АНАЛИТИКА ПЛЮС для того, чтобы компании быстро и успешно внедряли решения для анализа данных, а их сотрудники профессионально росли.

Сайт Академия Аналитики academy.analytikaplus.ru

Телеграм Академия Аналитики analytixacademy_chat