Ваш бизнес тонет в данных, но вы их не используете. Всё, что вам нужно знать о бизнес-аналитике
Привет! Меня зовут Сергей Чащин – я CEO и основатель компании BVM. Мы занимаемся заказной разработкой и создаем it-решения для бизнеса.
В этой статье я хочу поговорить о бизнес-аналитике: что это такое и почему это важно. У нас даже был свой стартап по бизнес-аналитике. Писал о нем здесь. Так что я знаю, о чем говорю. Давайте разбираться.
Ваши данные – это ценный ресурс, который можно и нужно анализировать. Причем вы уже обладаете им, но не знаете, как использовать на полную мощность. Информация о продажах, клиентах, складах, закупках и производстве накапливается каждый день. В итоге решения принимаются «на глаз», а не на основе цифр и фактов. Хорошая новость — это можно исправить.
Зачем нужна бизнес-аналитика?
Бизнес-аналитика помогает понять, что происходит в компании. Где вы теряете деньги, а где можно вырасти в выручке. Например, когда бизнес растёт и масштабируется, управлять процессами становится сложнее. Без анализа все превращается в хаос: финансы утекают, клиенты уходят, а сотрудники перегружены.
Основная цель бизнес-аналитики – проанализировать данные и помочь принять управленческое решение. Аналитика выявит неэффективные процессы и найдет решение, как это оптимизировать.
Бизнес-аналитика – кладезь важных инсайтов. При анализе выясняется то, что было скрыто за большим объемом данных. Вот несколько примеров, когда аналитика необходима:
- Продажи падают, и вы не знаете почему. Данные покажут, где отваливаются клиенты: на первом контакте, при оформлении заказа или на этапе доставки.
- Остатки на складе замораживают деньги. Вы закупаете то, что не продаётся, и не предугадываете, что разлетится в момент.
- Отдел продаж работает неэффективно. Аналитика выявит, что является причиной снижения конверсии.
Data Science и Machine Learning
Современные IT-технологии играют не последнюю роль в бизнес-аналитике. Data Science и Machine Learning позволяют не просто анализировать данные, но и получать точные прогнозы. Предсказывать тренды и находить скрытые возможности для роста.
Современная бизнес-аналитика невозможна без Data Science и машинного обучения. Вот ключевые направления, где они применяются:
- Автоматическое выявление закономерностей. Алгоритмы машинного обучения могут находить скрытые тренды в данных, которые сложно заметить при традиционном анализе.
- Предсказательное моделирование. Data Science помогает прогнозировать спрос, текучесть клиентов, возможные сбои в цепочках поставок и другие важные показатели.
- Персонализация предложений. ИИ-модели анализируют поведение клиентов и позволяют настраивать персонализированные предложения, что увеличивает конверсию и лояльность аудитории.
Пример использования
Рассказываю на примере ГК «Эпотос». Мы не разрабатывали аналитику с нуля, а взяли уже проверенные методики из нашего предыдущего стартапа и адаптировали их под задачи компании.
Вот как это работает:
- Анализируем трафик на сайт, звонки и почту, чтобы понять, какие маркетинговые каналы работают лучше всего.
- Отслеживаем, сколько выставленных счетов в итоге оплачивается — это помогает точнее прогнозировать выручку.
- Исследуем средний чек и уникальные покупки, чтобы выявить точки роста и скорректировать ассортимент.
- Сегментируем клиентов. Новичкам предлагаем обучающие вебинары, а тем, кто перестал проявлять активность, отправляем персональные предложения, чтобы вернуть интерес.
Заключение
Бизнес-аналитика необходима, если вы хотите расти. Все необходимые данные у вас уже есть, нужно лишь научиться их правильно использовать. ИИ поможет анализировать информацию глубже и точнее. Те компании, что уже применяют его в аналитике, зарабатывают больше и управляют бизнесом эффективнее.
Если вам нужна команда, которая поможет внедрить такую аналитику – свяжитесь со мной. Мы знаем, как сделать так, чтобы данные начали работать на вас.
А как у вас обстоят дела с анализом данных? Делитесь примерами в комментариях, мне будет интересно почитать.