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.

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. 

 

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