АНАЛИТИКА ПЛЮС
Профессиональные услуги в сфере BI

Анализ больших данных: основы для начинающих




Проблемы у компании могут начаться как раз с того, что конкуренты движутся вперед вместе с миром, а компания все еще хранит данные в Excel. Культура сбора и анализа данных должна стать одним из основополагающих принципов работы организации, которая собирается развиваться. Это базовый принцип современного ведения деятельности. Давайте рассмотрим все из них:

— собственно качественный сбор данных — для этого необходимо установить хотя бы любую CRM-систему,

— вовремя заполнять в ней все необходимые графы,

— проводить анализ данных,

— искать устойчивые зависимости.

Как анализируют данные в компании Яндекс?

Сбор информации для анализа большого объема данных

Руководителю компании или отдела маркетинга необходимо иметь под рукой информацию по следующим группам для дальнейшего анализа большого объема данных:

— данные о реальных и возможных клиентах (их пол, возраст, стоимость привлечения, уровень дохода, образование, география);

— данные конверсии в «песочных часах» — лучшем варианте, чем «воронка продаж»; клиента проводят через этапы охвата, захвата, нагрева, допродаж, лояльности, аффилиативности и продаж;

— данные по продажам, в том числе данные о совместно продаваемой продукции, чтобы в дальнейшем это учитывать;

— данные по повторным покупкам клиентов, чтобы также это учитывать при формировании предложения.

Анализ больших данных и поиск устойчивых закономерностей

Для того чтобы собранная информация работала, ее необходимо визуализировать для лучшего понимания (при помощи таких программ, как Tableau, Qlik, Power BI) и следовать следующим советам big data для анализа больших данных:

— максимальное внимание отдавать количественным исследованиям, так как на практике они показывают больший результат;

— использовать калькулятор выборки, потому что количество человек при опросе может сильно изменить полученный результат;

— проводить расчет шести сигм — это методика, завоевавшая мировую известность;

— проводить дискриминантный анализ, регрессивный и частотный — наиболее точные виды;

— на основе проведенных исследований провести сегментацию клиентов по лояльности (поделить их по частоте покупок, давности и сумме покупок).

Инструменты анализа больших объемов данных

Визуализацию информации лучше предоставить аналитической программе:

Так же как существуют инструменты сбора информации (Excel, CRM, счетчики статистики на сайтах, различные формы отчетности), так и инструменты анализа больших объемов данных. По мнению профессионалов, лучше всего использовать профессиональные отчетно-аналитические системы с акцентом на визуализацию данных, такие как Tableau.

Визуализация данных позволяет увидеть информацию в качественно новой форме и заметить те тенденции, которые скрывались за большими объемами цифр. Кроме того, такой подход позволяет работать с аналитикой нетехническим специалистам, какими и являются маркетологи. Подобные программы подключаются к инструментам сбора информации, при необходимости объединяют ее из разных источников. На основе этих данных можно проводить различные расчеты. 

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.

Хотите узнать, как провести анализ и сделать отчеты быстро?

 

Нам доверяют: 

 

x

Этот сайт использует файлы cookies, чтобы облегчить вам пользование нашим веб-сайтом.

Продолжая использовать этот веб-сайт, вы даете согласие на использование файлов cookies.