Анализ данных – примеры анализа и оценка данных

Где и для чего применяют анализ данных? Наш ответ – везде. Ниже перечислены лишь несколько несколько направлений, где можно использовать анализ данных (примеры смотрите ниже):

Магазины, розница:

• Оценка покупательских предпочтений
• Анализ остатков товаров на складах
• Выявление наиболее и наименее продаваемых товаров
• Оценка динамики продаж
• Сравнение объемов продаж по контрагентам

Интернет-ресурсы

• Пути пользователей по сайту
• Брошенные корзины – причина
• Качественные рассылки
• Качественная настройка платной рекламы
• A/B тестирования

Отдел кадров

• Анализ затрат на корпоративные мероприятия
• Успешность мероприятий
• Срез зарплат и сотрудников
• Количество отработанных часов на менеджера
• Эффективность работников

Анализ данных – примеры по аналитике в контекстной рекламе

Давайте рассмотрим дашборд, разработанный в программе Tableau. Это несколько графиков, отражающих текущую ситуацию в контекстной рекламе компании:

• Общие затраты за период
• Количество кликов
• Количество конверсий
• Затраты на конверсию
• Отдельный график по каждой кампании: затраты, конверсии
• Отдельный график по эффективности каждой из кампаний

В чем плюс такой визуализации данных? Огромный объем информации уместился на одном листе! При таком представлении информации удобно отслеживать эффективные и неэффективные кампании, делать выводы, отключать.

И главное – эти графики интерактивные: можно кликнуть на любой показатель, на любой круг – и погрузиться на нижний уровень (увидеть все данные по конкретной кампании).

В табличной форме такой отчет занял бы несколько сотен строк и это были бы только цифры. Менеджеру нужно не только прочитать информацию, но и проделать определенный пул работ, чтобы привести к удобному для анализа виду: сортировка, фильтры, формулы… У сотрудника в этом случае уходят часы на выявление убыточных кампаний. При использовании визуализации – пару секунд.

Применяя продукт для визуализации отчетов, вы делаете серьезную аналитику простой и доступной – для себя, для своей компании, для других сотрудников. А еще такими отчетами можно делиться онлайн (интерактивность при этом будет сохраняться 🙂

Анализ и оценка данных

Конечно, чтобы получить на выходе вот такой отчет (которым вы потом будете пользоваться годами, при необходимости вносить изменения), нужно предварительно провести определенную работу. Но эта работа будет разовой, а не ежедневной или еженедельно: раз настроив отчет, вы сможете использовать его … вечно.

В первую очередь, у вас должны быть источники данных для анализа. Обычно, ни у одной из компаний с этим не возникает проблем: практически у каждой есть Google Analytics, установлены колл-трекинговые системы, привязаны различные CRM. Если говорить о продукте Tableau, то смело заявляем, что Tableau легко подключается ко всем популярным источникам данных (счетчики, колл-трекинг, CRM).

Ваша задача выбрать правильный источник для анализа и оценки данных. Откуда брать данные? Как их собрать?

1. Из различных учетных систем (счетчики, колл-трекинг, CRM). Это самый простой способ – в любой учетной системе есть возможность выгрузки информации в определенном формате.
2. Использовать косвенные данные. Допустим, у вас есть задача определить уровень финансового благосостояния жителей какого-нибудь региона. Прямых исследований не проводилось, но можно провести оценку косвенных данных: получить отчет о продаже товаров одинаковой функциональности, но отличающихся по цене. В результате анализа узнаем, доля какого товара в продажах выше: если товара с низкой ценой, то уровень финансовой обеспеченности жителей невысок.
3. Можно использовать открытые источники: различные государственные сайты со статистическими отчетами, корпоративные отчеты, результаты маркетинговых исследований от различных компаний (их тоже часто выкладывают в открытый доступ).
4. Проведите собственное маркетинговое исследование и соберите необходимые данные (если позволяет бюджет).

После сбора данных начинается непосредственно анализ и оценка этих данных. При этом анализ и оценка данных возможны только в том случае, если данные уже приведены к единому формату (например, Excel или файл для любой базы данных). Относиться к этапу сбора и унификации данных нужно достаточно серьезно: правильность данных – залог точного и успешного анализа, на основе которого вы сможете сделать выводы и принять судьбоносные решения.

В случае, если на этапе сбора информации вы понимаете, что данные нужно исправлять, но их объем таков, что вручную это сделать невозможно, и для этой ситуации есть решение: программный продукт Alteryx используется как раз в таких сложных случаях. Подробнее почитайте про продукт здесь.

О том, как мы помогаем компаниям и предприятиям анализировать данные, читайте в нашем Блоге, раздел Практика.

Анализируйте ваши данные быстро, легко и красиво!
Если у вас появились вопросы, напишите или позвоните нам. Мы любим отвечать на вопросы и знаем все про анализ данных и программные решения:
— напишите нам
— позвоните нам +7 499 391-2984

Наша необычная коллекция обоев для рабочего стола!
Выбирай картинку и скачивай абсолютно бесплатно>>