Cum să îmbunătățiți procesul decizional bazat pe date și analiza datelor?

Ultimul deceniu a fost unul determinat în întregime de producția în masă, consumul și analiza datelor. Companiile folosesc acum luarea deciziilor bazate pe date ca parte esențială a strategiilor lor corporative, folosind analiza datelor pentru a oferi decizii productive și pentru a eficientiza progresul. V-ar fi greu să găsiți o afacere care nu investește în prezent în analiza datelor și big data.

De fapt, peste 97% dintre companii investesc în proiecte de date mari, 79% dintre acestea declarând că sunt îngrijorați că alte companii bazate pe date le vor depăși. Analiza datelor în business intelligence și succesul acelei afaceri sunt strâns legate, companiile care folosesc datele putând lua decizii mai eficiente, mai precise și mai precise.

Cu toate acestea, analiza datelor vine în multe forme diferite. În timp ce ceea ce vine inițial în minte poate fi pur numeric, datele cantitative nu sunt singurul flux la care companiile au acces. Adesea, prin lărgirea numărului de surse de date pe care o companie le ingerează, este capabilă să dezvolte o înțelegere mai cuprinzătoare a pieței generale, a concurenților săi și a tendințelor interne ale companiei.

În acest articol, ne vom scufunda în lumea analizei datelor, explorând exact cum să îmbunătățim strategiile de luare a deciziilor bazate pe date. Explorând fiecare flux potențial de analiză a datelor, vom detalia cum să punem datele în funcțiune într-un mod eficient, direct și extrem de productiv. Să ne scufundăm direct.

Tipuri de analize de date pe care companiile le pot folosi

În cadrul unei organizații, analiza datelor permite oamenilor să obțină o perspectivă mai bună asupra proceselor cu care intră în contact zilnic. În loc să fie nevoită să ia decizii bazate pe opinii sau sentimente, integrarea analizei datelor oferă o metodă bazată pe dovezi de a identifica deciziile corecte și de a le executa.

În 2023, companiile din întreaga lume folosesc analiza datelor pentru a-și eficientiza procesele și pentru a optimiza fiecare element al operațiunilor lor de zi cu zi. Veți găsi analize de date peste tot, de la departamentele de marketing și vânzări la HR și multe altele. În special cu multitudinea de instrumente de democratizare a datelor disponibile pentru companii, este acum mai ușor ca niciodată să creați o bază de date centralizată în care angajații pot accesa rapid informațiile de care au nevoie.

Datorită cât de larg utilizată este analiza datelor, există o serie de domenii diferite de analiză pe care companiile pot alege să se concentreze. În funcție de natura unei afaceri, de piețele pe care concurează și de clienții săi, școlile specifice de analiză pe care le folosesc pot varia. Există patru sisteme de bază de analiză a datelor pe care companiile le folosesc:

• Analiza descriptivă.
• Social Media Analytics.
• Analiza textuală.
• Analize predictive.

Să le defalcăm în continuare.

Înrudit: Cum să utilizați analiza datelor sociale pentru a lansa o campanie de marketing de succes?

1. Analiza descriptivă

Analiza descriptivă este procesul de analiză a datelor într-o anumită perioadă de timp pentru a dezvălui tendințe, perspective și evenimente nevăzute. Majoritatea companiilor vor avea o comoară de date anterioare, cuprinzând înregistrările lor de vânzări, vizitatorii site-ului, datele de comerț electronic și multe altele. Prin colectarea acestor date pe perioade lungi de timp, analiza datelor poate trage sens din acestea.

Analiza descriptivă este utilă în special pentru a stabili factorii din spatele anumitor tendințe care se întâmplă într-o afacere. De exemplu, dacă un magazin de comerț electronic observă că vânzările sale au crescut brusc în ultimele trei luni, ar putea folosi analize descriptive pentru a stabili când a început această creștere.

Prin perfecționarea datei specifice, afacerea de comerț electronic ar putea alinia creșterea vânzărilor cu ziua în care și-au publicat noul design de site web. Tendințele anterioare permit companiilor să răspundă la aceste întrebări „De ce”, precum și să se pregătească mai bine pentru viitor. Dacă o companie observă că vânzările cresc în lunile de vară, creșterea stocului disponibil pe care îl are pentru acele luni înainte de timp va facilita operațiunile fără probleme în perioadele aglomerate.

Această formă de analiză este una dintre cele mai frecvent utilizate, în principal datorită cât de largă este aplicarea sa.

2. Social Media Analytics

Pe măsură ce instrumentele pe care analiștii de date le au la dispoziție s-au îmbunătățit, noi domenii de analiză au devenit mai disponibile. Analiza rețelelor sociale este un produs al acestei inovații, companiile din întreaga lume utilizând acum Procesarea limbajului natural (NLP) pentru a extrage sens din cantități uriașe de date scrise.

Analiza rețelelor sociale folosește un amestec de NLP și AI pentru a procesa rapid cantități uriașe de date formate din tweet-uri, postări pe Facebook și alte site-uri sociale. Având în vedere cât de populară a devenit rețelele sociale, acesta este un loc fantastic pentru a afla mai multe despre percepția publică a unei companii. Analizând mii de postări care menționează o marcă, instrumentele de analiză a rețelelor sociale pot urmări comportamentul consumatorului și pot prezenta sentimentul mărcii de-a lungul timpului.

Atunci când o companie lansează un nou produs, trece printr-un rebrand sau pur și simplu dorește să-și sporească gradul de conștientizare cu privire la modul în care publicul îl percepe, transformarea lumii aglomerate a rețelelor sociale este o strategie excelentă.

3. Analiza textuală

Analiza textuală utilizează multe dintre aceleași tehnologii de bază ca și analiza rețelelor sociale. Cu toate acestea, se concentrează pe intrări textuale, cum ar fi recenziile clienților, asistența, biletele, e-mailurile și alte date text. La fel ca în cazul NLP pe rețelele sociale, analiștii pot ingera date din aceste elemente textuale și apoi pot efectua o analiză asupra lor pentru a determina dacă există tendințe de bază.

Companiile pot folosi cel mai bine analiza textuală pentru a înțelege comportamentul și feedback-ul consumatorilor. De exemplu, dacă o companie rulează un program Vocea clientului (VOC) și colectează feedback, atunci analiza textuală poate ajuta la identificarea a ceea ce clienții doresc să vadă îmbunătățit despre o afacere.

Pe măsură ce instrumentele de procesare a limbajului devin mai eficiente, analiza textuală devine rapid un instrument vital în lumea succesului, monitorizării și asistenței clienților. Începând să utilizeze analiza textuală, companiile sunt capabile să digere o cantitate imensă de date nestructurate pe care apoi le pot folosi.

4. Analiza predictivă

Analiza predictivă preia date istorice și le folosește pentru a proiecta o serie de rezultate viitoare probabile pe baza evenimentelor trecute. Dacă o companie a înregistrat o creștere a vânzărilor în decembrie în ultimii cinci ani, analiza predictivă ar sugera că probabil va apărea din nou o creștere în decembrie.

Dincolo de doar prezicerea creșterilor și scăderilor vânzărilor, analiza predictivă poate deveni un domeniu extrem de precis. De exemplu, furnizorii de asigurări vor folosi datele clienților, istoricul daunelor, locația, vârsta, sexul și alți factori demografici și psihografici pentru a calcula riscul relativ de a prelua un nou client.

Estimând probabilitatea ca un client să pretindă pe asigurarea lor, companiile își pot optimiza strategia de preț pentru a-și proteja interesele. Un domeniu secundar al analizei predictive, analiza prescriptivă, este pasul dincolo de acesta, în care companiile iau măsuri pe baza rezultatelor analizei predictive.

În timp ce performanța trecută nu garantează neapărat rezultate viitoare, datele istorice oferă o perspectivă utilă pe care companiile o pot utiliza pentru a-și optimiza procesele.

Cum să creșteți eficiența luării deciziilor bazate pe date?

Analiza datelor nu există în vid. Fiecare dintre metodele de mai sus poate fi utilizată în relație cu toate celelalte. Adesea, cu cât o companie are mai multe informații, cu atât va fi mai bine echipată pentru a face față a tot ceea ce viitorul îi poate arunca.

Având în vedere acest lucru, există o serie de lucruri pe care companiile le pot face pentru a crește eficiența manipulării, prelucrării și utilizării datelor pentru luarea deciziilor:

1. Eficientizarea infrastructurii de bază

În timp ce calitatea este importantă atunci când vine vorba de analiza datelor, la fel este și cantitatea. Pentru a obține cele mai bune rezultate posibile din analiză, companiile trebuie să se asigure că au cât mai multe surse posibil. Pentru a stoca toate aceste date și a le interoga, companiile trebuie să se asigure că au instrumente de date bune. De exemplu, când se compară Apache Pinot cu Druid, o bază de date de analiză specializată este mai aptă pentru gestionarea și procesarea rapidă a datelor. Pentru ca analiza datelor dvs. să funcționeze cât mai bine posibil, afacerea dvs. trebuie să se asigure că infrastructura dvs. de bază servește scopului pe care îl căutați.

2. Creați o cultură bazată pe date

Chiar dacă afacerea dvs. oferă toate datele, instrumentele și structurile de vizualizare posibile, nu va deveni bazată pe date dacă angajații dvs. nu înțeleg puterea datelor. Crearea unei culturi bazate pe date prin demonstrarea importanței utilizării datelor în procesul de luare a deciziilor este unul dintre cei mai importanți pași în a deveni bazat pe date. Odată ce toți angajații dvs. înțeleg cum și de ce ar trebui să folosească analiza datelor, veți vedea brusc că toate deciziile provin dintr-un loc de logică, rațiune și analiză precisă.

3. Centralizați datele

În timp ce crearea unei culturi bazate pe date este o modalitate puternică de creștere a proeminenței deciziilor bazate pe date, acest lucru este aproape imposibil fără centralizarea datelor. Una dintre primele tale priorități ar trebui să fie centralizarea datelor și eliminarea silozurilor de date. Odată ce datele pot circula liber între departamente, echipe și sectoare ale afacerii dvs., toată lumea va avea acces la cunoștințele de care au nevoie pentru a deveni pe deplin bazate pe date.

Analiza datelor este un activ incredibil de puternic pentru companii, dar creează schimbări transformatoare doar atunci când o companie le integrează corect. Concentrându-se pe infrastructura subiacentă, cultura companiei și practicile de gestionare a datelor, companiile vor fi pregătite să pășească în această epocă de luare a deciziilor bazată pe date.

Vezi și: Scopul și metodele de colectare a datelor – Să aflăm!

Gânduri finale

Luarea deciziilor bazate pe date nu este doar o tendință de afaceri. Dimpotrivă, este un pilon central al afacerilor moderne și unul care conduce progresul în întreaga lume. Prin încorporarea strategiilor de analiză a datelor în operațiunile zilnice, companiile pot fi mai pregătite pentru ceea ce ne rezervă viitorul, optimizând rapid procesele, managementul și deciziile în interesul companiei.

Pentru a obține cele mai bune rezultate posibile din încorporarea datelor în procesele de luare a deciziilor, companiile ar trebui să se asigure că sunt echipate corespunzător pentru a gestiona analiza datelor la scară largă. Concentrarea asupra dezvoltării infrastructurii de bază pentru a colecta, transforma, stoca și analiza în mod corespunzător datele va aduce dividende în viitor.