Примеры обработки и анализа данных для бизнеса
Примеры анализа данных в бизнесе — первое, о чем нужно задуматься предпринимателю, даже если он только в начале пути. Дорога, по которой он собирается идти, должна быть освещена: этот свет — знания, которые подсказывают ему, что от него ожидают потребители и как он может им это дать. Примеры — хорошее подспорье в вере, что это работает.
Применяют big data для анализа больших данных, если говорить о примерах, абсолютно везде: наш мир полностью состоит из информации, и с этим нужно считаться. Условно можно поделить сферы использования анализа данных по виду бизнеса (на офлайн и онлайн-розницу) и по отделам внутри компании (в отделе кадров, в отделе продаж, маркетинге и т.д.).
Примеры задач, которые выполняет анализ данных
Анализ и обработка данных помогает выполнять задачи контроля выполнения намеченных планов, изучения различных ситуаций от потребительского спроса до соотношения долей конкурентов на рынке, а также прогнозирования и планирования. Давайте рассмотрим примеры анализа данных в офлайне, онлайне в целом и в отделе кадров как в частном случае анализа данных внутри компании.
Пример задач анализа данных в розничных магазинах:
— оценка покупательских предпочтений,
— анализ остатков товаров на складах,
— выявление наиболее и наименее продаваемых товаров,
— оценка динамики продаж,
— сравнение объемов продаж по контрагентам.
Пример задач анализа данных в интернет-магазинах:
— выявление путей пользователей по сайту,
— выявление причин брошенных корзин,
— создание качественных рассылок на основании выявленных предпочтений покупателей,
— настройка эффективной рекламы,
— проведение A/B-тестирования.
Отдел кадров — одно из самых нуждающихся в анализе данных подразделений любого бизнеса. Здесь всегда много информации, которой требуется структурирование и анализ. Анализ данных в отделе кадров выполняет следующие задачи:
— анализ затрат на корпоративные мероприятия с последующим их уменьшением,
— анализ успешности мероприятий с последующей коррекцией программы и затрат на них,
— срез зарплат сотрудников и изменение корпоративной политики,
— анализ количества отработанных часов на менеджера с последующей корректировкой его действий,
— отслеживание эффективности работников.
Примеры источников анализа и обработки данных
Примеры анализа данных в супермаркетах показывают, что покупатели чаще возвращаются в магазин, который следит за статистикой:
Стандартными источниками анализа и обработки данных в компании являются Google Analytics, колл-трекинговые системы, CRM. Когда данных становится слишком много и их нужно объединить в одном месте, аналитики советуют подключить к ним хранилище данных или аналитическую систему. Однако можно выделить и другие дополнительные источники данных. Обычно о них заходит разговор, когда задачи для анализа достаточно оригинальны и не ограничиваются исследованием имеющимися у компании данными. Это:
— косвенные данные — они могут использоваться, например, для определения уровня финансового благосостояния жителей какого-либо региона; для этого можно провести анализ продаж товаров одинаковой функциональности, но отличающихся по цене (если доля продаж выше у товара с низкой ценой, то уровень финансовой обеспеченности жителей невысок);
— данные из открытых источников — различных государственных сайтов со статистическими отчетами, корпоративных отчетов конкурентов, результатов маркетинговых исследований от различных компаний,
— данные собственного маркетингового исследования.
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