Ghid scurt pentru analiză: Analiza datelor pentru decizii de afaceri mai bune

Filozoful englez Francis Bacon spunea că cunoașterea este putere.

Această lecție a fost bine învățată de cele mai de succes companii din lume și explică de ce datele au devenit cel mai valoros activ al organizațiilor de afaceri din întreaga lume. Desigur, datele în sine sunt nesemnificative, oricât de multe ar fi. Ceea ce le conferă valoare este interpretarea lor, adică analiza.

Datele analizate corect devin informații valoroase care permit companiilor să ia decizii de afaceri corecte și strategice, îmbunătățind astfel cele mai importante segmente ale afacerii: de la operațiuni de afaceri la satisfacția clienților; cu alte cuvinte, cresc semnificativ veniturile.

Analiza datelor este astăzi indispensabilă pentru toți – de la proprietarii de mici afaceri până la corporațiile globale. În acest text, vom explora care sunt principalele instrumente și tehnici de analiză și cum se aplică acestea în practică pentru a lua decizii de afaceri mai bune și, de asemenea, vă vom oferi un exemplu despre cum puteți utiliza și voi analiza datelor în afacerea voastră sau cum puteți oferi servicii de analiză unei companii.

Ce este analiza datelor și de ce este importantă?

Analiza datelor implică procesul de colectare, filtrare, transformare și modelare a datelor pentru a dezvălui informații utile, a trage concluzii și a oferi suport decizional.

Acest proces utilizează diverse tehnici și instrumente, de la analize statistice simple până la metode sofisticate de învățare automată.

Analiza este utilă pentru o serie de aspecte foarte importante ale afacerii.

• Îmbunătățirea eficienței operaționale: Analiza ajută companiile să identifice și să elimine ineficiența proceselor operaționale. De exemplu, analiza datelor de producție poate dezvălui blocajele de producție, permițând managerilor să optimizeze liniile de producție și să reducă costurile.
• Personalizarea experienței de utilizator: Prin analizarea datelor despre obiceiurile și preferințele consumatorilor, companiile își pot personaliza produsele și serviciile. În acest fel, șansa de vânzări crește, dar cresc și satisfacția și loialitatea clienților cresc.
• Date clare pentru decizii mai bune: Deși intuiția și experiența pot juca un rol în luarea deciziilor de afaceri, pentru manageri este important să aibă la dispoziție rapoarte analitice fiabile, deoarece acest lucru reduce riscul de a lua decizii greșite și îmbunătățește planificarea strategică.

Cele mai populare instrumente și tehnologii pentru analiza datelor

În lumea analizei datelor, există o gamă largă de soluții software care permit companiilor să colecteze, să analizeze și să vizualizeze date. Fiecare dintre ele are locul și rolul său. Vom enumera câteva dintre cele mai frecvent utilizate instrumente.

1. Microsoft Excel

Acest instrument este cunoscut chiar și de cei care nu se ocupă de analiza datelor. Datorită lui, puteți crea tabele și grafice și puteți efectua analize statistice de bază, fiind deosebit de potrivit pentru seturi de date mai mici și analize rapide. Este extrem de user-friendly, fiind ideal pentru începători.

2. Tableau

Este un instrument puternic de vizualizare a datelor care permite utilizatorilor să creeze grafice interactive, hărți și dashboard-uri, să exploreze rapid datele și să ia decizii pe baza reprezentărilor vizuale. Reprezintă soluția optimă pentru companiile care au nevoie să prezinte datele într-un mod atrăgător din punct de vedere vizual și ușor de înțeles.

3. Power BI

La fel ca Excel, Power BI este un produs Microsoft, indispensabil în organizațiile care se bazează pe soluțiile software ale acestei companii. Este un instrument care permite integrarea datelor din diferite surse prin analiza și vizualizarea acestora. Este util în compilarea rapoartelor detaliate ca bază pentru luarea deciziilor de afaceri.

4. Python

Datorită bibliotecilor sale bogate, cum ar fi pandas, NumPy și Matplotlib, acest limbaj de programare popular și distractiv are aplicații importante și în domeniul analizei datelor. Python este utilizat pentru analiză avansată, modelare statistică și învățare automată; datorită flexibilității și puterii sale, este prima alegere a multor analiști de date.

5. R

Un alt limbaj de programare, dar și un mediu specializat pentru analiza statistică și vizualizarea datelor. Este preferat printre statisticieni și cercetători deoarece permite efectuarea de analize statistice complexe și crearea de reprezentări grafice detaliate ale datelor.

6. SAS

Statistical Analysis System (SAS) este un pachet software care oferă instrumente puternice pentru analiza statistică și vizualizarea datelor. Datorită complexității sale, este adesea folosit în corporații mari, adică în industrii precum cea farmaceutică și financiară, care necesită o precizie ridicată și analize complexe.

7. Google Analytics

Unul dintre cele mai faimoase și complet gratuite instrumente de analiză web, care permite monitorizarea și analiza traficului paginii web. Este indispensabil pentru marketingul digital și e-commerce, deoarece oferă o perspectivă asupra comportamentului utilizatorilor pe site și oferă astfel linii directoare clare atunci când vine vorba de optimizarea conținutului și planificarea strategiilor de marketing.

Vizualizarea datelor: 6 tehnici eficiente care facilitează luarea deciziilor

Pentru ca datele să fie utile, trebuie să fie ușor de înțeles, iar aici intervine vizualizarea datelor. Pe scurt, este vorba despre transformarea informațiilor complexe în reprezentări vizuale ușor de înțeles. Acest proces le permite managerilor și factorilor de decizie să aibă acces rapid la informațiile cheie, ajutându-i să ia decizii adecvate.

Iată câteva dintre cele mai eficiente tehnici de vizualizare.

1. Grafice și diagrame

Diagramă cu bare: Datele sunt prezentate sub formă de coloane dreptunghiulare ale căror lungimi corespund proporțional cu valorile pe care le reprezintă. De aceea este deosebit de potrivită pentru compararea diferitelor categorii.

Diagramă cu linii: O alegere bună pentru reprezentarea modificărilor în timp ale anumitor date, de aceea este potrivită pentru urmărirea tendințelor și descoperirea modelelor în segmente de timp.

Pie chart: Așa-numita diagramă plăcintă sau care este partea mea arată procentul fiecărei categorii din întreg. Este foarte potrivită pentru a reprezenta participarea diferitelor elemente într-un ansamblu total.

2. Dashboard-uri interactive

Dashboard-urile sunt colecții de vizualizări care oferă o imagine de ansamblu cuprinzătoare a indicatorilor cheie de performanță (KPI). Dashboard-urile interactive permit utilizatorilor să filtreze și să exploreze datele mai detaliat, în funcție de propriile nevoi. Acestea sunt utilizate în diferite industrii pentru a monitoriza performanța afacerii în timp real, pentru a identifica problemele și pentru a lua decizii rapide.

3. Hărți termice

Aceste hărți folosesc culori pentru a reprezenta valorile datelor. Intensitatea culorii reflectă magnitudinea valorii, făcând ușoară identificarea a zonelor cu valori ridicate sau scăzute. Sunt bune pentru analizarea corelațiilor, identificarea anomaliilor și vizualizarea datelor de geolocalizare, dar este posibil să nu fie cea mai bună alegere pentru utilizatorii daltoniști.

4. Diagrama de dispersie

Afișează puncte pe un sistem de coordonate, unde fiecare punct reprezintă valorile a două variabile. În acest fel ajută la descoperirea relațiilor și tiparelor dintre variabile, fiind folosit pentru a analiza corelații și modele de regresie, pentru a identifica grupuri sau abateri dintr-un set de date.

5. Histogramă

Un tip de diagramă cu bare în care diferite clase de date sunt reprezentate prin bare dreptunghiulare a căror înălțime corespunde frecvenței de apariție. Este folosită pentru a analiza distribuția datelor și pentru a identifica tendința și variabilitatea centrală.

6. Box plot

Este o casetă în care forma cadrului arată cum sunt distribuite datele, adică cum arată abaterile lor. Este util pentru compararea diferitelor seturi de date, deoarece puteți desena mai multe casete pe grafic.

În care industrii se utilizează analiza datelor + exemple concrete din practică

Până acum v-ați dat seama că prosperitatea multor industrii depinde de calitatea analizei datelor. Să vedem în ce sectoare se aplică această procedură și cum arată pe exemple concrete.

Vânzarea cu amănuntul

Compania americană de retail Walmart utilizează analiza datelor pentru a optimiza lanțurile de aprovizionare și pentru a gestiona inventarul. De fapt, folosind instrumentele analitice avansate, Walmart prezice cu exactitate cererea pentru anumite produse, reduce stocul celor care nu se vând și îmbunătățește eficiența aprovizionării. Acest lucru permite o gestionare mai eficientă a stocurilor și reducerea costurilor de depozitare și, prin urmare, o creștere directă a profiturilor.

Finanțe

JPMorgan Chase, unul dintre cele mai puternice grupuri financiare din SUA și din lume, folosește machine learning și analiza datelor pentru a detecta frauda. Prin analiza în timp real a datelor despre tranzacții, algoritmii sunt capabili să detecteze diferite activități suspecte și să blocheze automat tranzacțiile frauduloase. În acest fel, pierderile prin fraudă sunt prevenite și încrederea clienților în siguranța fondurilor lor este sporită.

Sănătate

Kaiser Permanente, un consorțiu american de îngrijire, utilizează analiza datelor pentru a îmbunătăți îngrijirea pacienților. Prin analiza fișelor medicale electronice, pacienții cu risc ridicat de apariție a anumitor boli sunt identificați în timp util și astfel este posibilă îngrijirea preventivă a acestora. Datorită acestui fapt, se înregistrează o creștere a calității asistenței medicale, mai puține spitalizări și o scădere a costurilor asistenței medicale.

Producție

Compania multinațională General Electric (GE) combină senzori IoT (Internet of Things) și analiza datelor pentru întreținerea echipamentelor predictive. Analizând datele colectate de la senzorii de pe mașini, se fac predicții fiabile cu privire la momentul în care o mașină se va defecta și se iau măsuri preventive. Rezultatele sunt: ​​reducerea opririlor neplanificate, creșterea productivității și reducerea costurilor de întreținere.

Telecomunicații

Operatorul multinațional de telefonie mobilă Vodafone utilizează analiza datelor pentru a optimiza performanța rețelei și a îmbunătăți experiența utilizatorului. De exemplu, datele de trafic din rețea pot identifica congestia și pot optimiza alocarea resurselor. Acest lucru îmbunătățește calitatea serviciului, reduce numărul de reclamații ale utilizatorilor și crește loialitatea utilizatorilor.

Marketing și media

Platforma Netflix personalizează recomandările de conținut folosind analiza datelor. Astfel, algoritmii, prin perspectivă asupra comportamentului telespectatorilor, sunt capabili să sugereze seriale și filme care ar putea fi interesante pentru utilizatori. Acest lucru crește audiența, satisfacția utilizatorilor și menținerea lor pe platformă.

Transport

Bazându-se pe analiza datelor, Uber optimizează rutele și îmbunătățește eficiența șoferului. Folosind datele privind traficul și cererea, prezice cu exactitate unde va fi cea mai mare cerere de curse, astfel încât șoferii sunt direcționați către acele zone. Acest lucru reduce timpul de așteptare pentru utilizatori și crește numărul de călătorii și șoferi și clienți mulțumiți.

Bonus: Cum puteți folosi analiza pentru succesul propriei afaceri?

Afacerile mici, cum ar fi un magazin online, la fel ca și cele mari, își pot îmbunătăți semnificativ afacerea prin aplicarea adecvată a analizei datelor. De exemplu, dacă ați decis să încercați cu vânzarea online, iată cum puteți asigura succesul magazinului vostru online în doar câțiva pași folosind analiza.

• Monitorizarea și analiza comportamentului clienților

Folosind instrumente precum Google Analytics și Facebook Insights și platforme de analiză de e-commerce (de exemplu, Shopify Analytics), puteți obține o perspectivă fiabilă asupra comportamentului vizitatorilor site-ului vostru, inclusiv asupra produselor pe care le văd, cât timp petrec pe anumite pagini, și ce acțiuni întreprind înainte de a face o achiziție. Astfel, veți putea adapta oferta și cererea pentru a crește conversia și a reduce numărul de achiziții abandonate.

• Analiza coșului de cumpărături

Analizând datele despre coșurile de cumpărături abandonate, magazinul vostru online poate identifica cele mai frecvente motive pentru a abandona achizițiile și poate implementa strategii de reducere a acestora (de exemplu, trimiterea de mementouri, livrare gratuită).

• Optimizarea campaniilor de marketing

Analizând datele din campaniile de marketing (Google Ads, Facebook Ads), puteți identifica care campanii aduc cele mai multe conversii la cele mai mici costuri. Astfel, vă veți concentra bugetul pe cele mai eficiente campanii, care vă vor reduce costurile și vă vor crește rentabilitatea investiției (ROI).

• Segmentarea clienților pentru campanii țintă

Atunci când planificați și executați campanii de marketing, este important să vă segmentați clienții pe baza comportamentului lor de cumpărare, a datelor demografice și a preferințelor, toate acestea contribuind la o conversie mai mare. Folosind instrumente analitice pentru segmentare (Klaviyo, Mailchimp), puteți crea oferte și promoții personalizate pe baza istoricului de achiziții și a preferințelor clienților voștri. Această abordare crește probabilitatea achizițiilor repetate și promovează loialitatea clienților.

• Analiza feedbackului clienților

Colectarea și analiza feedbackului prin sondaje, recenzii și rețele sociale permite identificarea problemelor potențiale și oferă o oportunitate de îmbunătățire a produselor și serviciilor. O experiență îmbunătățită a clienților duce la creșterea satisfacției și loialității clienților.

• Testarea site-ului A/B

Testarea A/B a diferitelor elemente ale site-ului web (de exemplu, design, butoane CTA, imagini ale produselor) poate ajuta la identificarea celor mai eficiente versiuni care duc la rate de conversie mai mari. În acest fel, veți îmbunătăți experiența utilizatorului, veți crește numărul de achiziții și veți reduce rata de părăsire a paginii.

• Gestionarea stocurilor

În exemplul Walmart, ați văzut cât de importantă este gestionarea stocurilor. Este similar și în cazul unui magazin online mic. Instrumente precum TradeGecko sau inFlow Inventory permit gestionarea eficientă a stocurilor și prognozarea cererii pentru anumite produse. Astfel, veți reduce costurile de depozitare și veți minimiza riscul penuriei sau suprastocului de produse.

• Analiza tendințelor pieței

Folosind instrumente de analiză a pieței (de exemplu, Google Trends, Semrush), puteți urmări popularitatea anumitor produse și puteți identifica noi tendințe în industrie. Astfel, veți fi mereu la curent și gata să răspundeți la nevoile actuale ale clienților.

Învățați să citiți datele și să gestionați proiecte

Analiza datelor este o abilitate profitabilă și foarte căutată. Indiferent dacă își gestionează propriile proiecte online sau lucrează cu mari companii globale, oamenii care dețin aceste abilități sunt foarte apreciați în lumea digitală de astăzi.

Pentru a deveni unul dintre ei, aveți nevoie de aproximativ 12 luni de școlarizare practică la programul nostru Web Project Manager & Data Analyst. Îndrumarea profesională a coordonatorilor cu experiență și proiectele online reale vă vor permite să obțineți cunoștințe prin experiență și, prin urmare, să învățați în cel mai bun mod că, acolo unde alții văd un haos de neînțeles, voi vedeți informații profitabile.

Înscrieți-vă.

Texte legate

CUM SĂ ÎNCEPEȚI O CARIERĂ IT FREELANCE ÎN 2024: Șapte sfaturi care fac posibilă această aventură profitabilă

Buyer persona - cum să vă definiți clientul ideal?

Google Search avansat: 8 trucuri pentru o mai bună filtrare a rezultatelor

Conținut video al brandurilor pe internet în perioada coronei