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:
