Вы бизнесмен или руководитель высшего звена? Тогда одна из ваших ключевых задач — стратегическое планирование: поиск новых рынков и направлений развития, определение бизнес-целей, анализ внешней конкурентной среды, кадровая политика и т.д.
Ранее стратегический менеджмент во многом полагался на опыт и интуицию. Однако сегодня многое изменилось — главным козырем в рукаве грамотного стратега стала прогнозная аналитика (ПА).
Что такое даталогия и почему она способна изменить лицо Вашего бизнеса?
Прогнозная аналитика — технология, которая анализирует данные о поведении клиентов/сотрудников/партнеров, чтобы предсказать, как они будут вести себя в будущем, и на основе этих знаний оптимизировать бизнес-процессы. Это современный инструмент повышения эффективности бизнеса. В отличие от статистики, она не просто собирает, анализирует и обрабатывает данные, а рассказывает о том, как извлечь из них ценную информацию, необходимую для принятия решений — одним словом, превращает данные в конкурентные преимущества.
Что конкретно даталогия может дать вашему бизнесу?
- повышение качества принимаемых решений;
- увеличение производительности;
- целостное видение бизнеса;
- налаживание взаимодействия с клиентами.
Какие стратегические задачи решает даталогия?
Методы прогнозной аналитики помогут вам ответить на вопросы, возникающие во время стратегического планирования:
Прогнозирование. ПА позволяет на основе изучения больших объемов информации прогнозировать спрос на товары, поведение покупателей, отклик на воздействие (расширение ассортимента, сегментация продукта, программы лояльности). Таким образом, руководители могут принимать решения не только на основе интуиции, но и на основе данных.
Маркетинг. ПА помогает находить новые рыночные ниши, определять профиль наиболее выгодных покупателей, осмысленно направлять рекламу и другие маркетинговые активности. Кластеризация клиентов позволяет найти уже существующие сегменты покупателей, о которых вы еще не догадываетесь.
Персонал. Как известно, производительность труда зависит от ряда факторов: уровня подготовки специалистов, взаимоотношений с руководством, заработной платы и т.д. Выполнив профилирование сотрудников на основании анкетных данных и истории их работы можно определить основные значимые факторы и разработать методику повышения производительности труда и оптимальную стратегию подбора кадров в будущем.
Прогнозная аналитика — незаменимый инструмент для руководителя. Ведущие мировые компании из разных отраслей давно применяют эти методы в своей работе. Можно с уверенностью сказать, что новый этап развития бизнеса, где именно понимание ценности данных дает конкурентное преимущество, уже наступил.
Возникает вопрос: почему не все компании применяют методы анализа данных?
На наш взгляд, основные причины таковы:
- компании не знают о существовании таких методов;
- они по-прежнему не понимают, как ими пользоваться и какой от них прок;
- многие считают, что такие услуги очень дорого стоят.
Наша цель — помочь руководителям осознать возможности использования различных методов и техник ПА и применить их в своем бизнесе.
Заинтересовались?
ЧИТАЙТЕ ПОДРОБНЕЕ об опыте западных компаний, которым с помощью анализа данных удалось наладить бизнес-процессы, о методах даталогии, ее выгодах для бизнеса, а также о том, кто такой специалист в области анализа данных и чем он полезен компании — в нашем дайджесте:
Data science для бизнеса:
- Прогнозная аналитика в решении тактических бизнес-задач
- Непрофессиональное применение методов data science: риски и последствия
- Не ищите единорога — доверьте анализ данных команде специалистов
- Правило 1-10-100: Почему данные должны стать активом вашей компании?
- Интуиция vs Data Science
- Хорошее “подталкивание” лучше хорошего прогноза
- Data mining: новое оружие для малого бизнеса
- Интеллектуальный анализ данных — «золотая жила» большого бизнеса
Истории успеха мировых компаний:
- Анализ данных в издательствах: опыт компании HarperCollins
- Анализ данных: опыт General Motors
- Обработка данных как путь к успеху: примеры из жизни
- Роль аналитики в принятии бизнес-решений
- Опыт компании Heineken: больше пива — больше данных
Проблемы, вопросы:
- Приводим данные в порядок: 5 типовых проблем
- Стоит ли нанимать директора по работе с данными?
- 10 вопросов поставщику услуг интеллектуального анализа данных
- Как не ошибиться в выборе информационного аналитика?
- “Да” и “Нет” в работе с большими данными
- Как подружить свой бизнес с данными: 5 простых шагов