Бізнес-аналітика — мастхев для розвитку сучасної компанії

Знання основ та інструментів бізнес-аналітики (БА) може сприяти швидшому розвитку компанії. Так, у звіті від компанії MicroStrategy 56% респондентів зазначили, що завдяки бізнес-аналітиці їхня компанія набагато швидше приймає рішення, 64% — помітили вищу продуктивність, 51% — зафіксували кращі фінансові результати, 46% — почали створювати актуальні товари та послуги й отримувати більше доходів, 46% — краще залучають та утримують клієнтів, 43% — з БА посилили свої конкурентні переваги. З огляду на ці показники, розберемо тему детальніше, щоб кожна українська компанія могла застосувати бізнес-аналітику у своїй роботі.

Бізнес-аналітика — це сукупність процесів та інструментів, які допомагають аналізувати корпоративні дані для оцінки ключових показників діяльності та вилучення цінної інформації про роботу підприємства. Завдяки цим даним компанія зможе прийняти більш обґрунтоване рішення у досягненні бізнес-мети.

Водночас важливо відрізняти БА від науки про дані (Data Science). Ці два поняття іноді плутають, бо вони обидва пов’язані з даними. Однак різниця в тому, що завдяки БА можна отримати необхідну інформацію та візуалізувати дані, щоб полегшити керівникам компаній процес прийняття рішень. Тоді як спеціалісти Data Science створюють інструменти для роботи з необробленими даними, розробляють програми, ML-алгоритми для автоматизації збору та обробки інформації. Тобто дані у бізнес-аналітиці є засобом для прийняття рішень, а дані у Data Science — кінцевою метою.

Існує чотири основні методи бізнес-аналітики:

• Описовий.
• Діагностичний.
• Прогнозований.
• Прескриптивний.

Описова аналітика є найпростішим методом та основою, на якій будуються інші методи. Вона дозволяє стисло описувати те, що було раніше або відбувається зараз, і відповідає на запитання «Що сталося?». Компанія після аналізу даних може виявити, що зростання продажів одного з продуктів залежить від сезону. Наприклад, описова аналітика покаже, що продажі ігрової консолі зростають у вересні, листопаді та грудні щороку. Візуалізація даних є класичним підходом для описового аналізу, оскільки діаграми, графіки та карти можуть чітко та зрозуміло показати тенденції в даних, а також їхню динаміку.

Діагностична аналітика розширює аналіз та містить порівняння паралельних тенденцій, виявлення причинно-наслідкових зв’язків, і відповідає на наступне логічне запитання: «Чому це сталося?». Так, можна дослідити демографічні дані користувачів ігрових консолей і виявити, що вони, як правило, віком від 8 до 18 років. Однак купують товар люди віком від 35 до 55 років. Аналіз результатів опитування клієнтів покаже, що основний їхній мотив для покупки консолі — це дарувати її своїм дітям. Сплеск продажів восени та взимку може бути пов’язаний зі святами, які передбачають подарунки.

Прогнозована аналітика використовується для прогнозування майбутніх тенденцій або подій і відповідає на запитання: «Що може статися в майбутньому?». Аналізуючи історичні дані в поєднанні з галузевими тенденціями, можна робити обґрунтовані прогнози щодо майбутнього компанії. Наприклад, знання того, що продажі ігрових консолей суттєво зростають у вересні, листопаді та грудні щороку протягом останніх кількох років, дає підстави передбачити, що така ж тенденція відбуватиметься й наступного року. Створення прогнозів на майбутнє може допомогти вашій організації сформулювати стратегії на основі ймовірних сценаріїв.

Прескриптивна аналітика враховує всі можливі фактори сценарію та пропонує практичні висновки. Цей тип аналітики може бути особливо корисним під час прийняття рішень на основі даних і відповідає на запитання: «Що нам робити далі?». Продовжуємо приклад відеоігор — що має вирішити команда, враховуючи прогнозовану тенденцію до сезонності? Можливо, треба провести A/B-тест рекламної кампанії за двома факторами: один призначений для кінцевих користувачів продукту (дітей), а інший — для клієнтів (їхніх батьків). Дані з цього тесту можуть інформувати про те, як найкраще використовувати сезонність та її прогнозовану причину. Можливо під час сплеску покупок треба розширити маркетингові зусилля за допомогою передсвяткових SMS-повідомлень, email-розсилок та інших рекламних інструментів, щоб збільшити кількість продажів.

Як ще використовують бізнес-аналітику? Фахівці з маркетингу можуть відстежувати результати рекламних кампаній, наприклад, відсоток відкриттів листа з розсилки, переходів за посиланням, конверсію на цільових сторінках, щоб потім коригувати рекламні акції для вищої ефективності. Зокрема, фінансові компанії консолідують дані та відстежують рух коштів, витрати та доходи тощо. Завдяки БА спеціалісти в реальному часі можуть спостерігати за прибутковістю та приймати рішення, як підвищити доходи. А відділ кадрів може використовувати БА для моніторингу відвідуваності, продуктивності, плинності кадрів та залученості команди у роботу. Завдяки цьому приймати виважені рішення про наймання працівників, визначати потреби в навчанні, оптимізувати графік роботи та ін.

1. Обґрунтовано прийняти важливе стратегічне рішення, спираючись на факти.

Цікавий досвід Uber, який після оновлення клієнтського сервісу з продажу квитків Customer Obsession Ticket Assistant використав бізнес-аналітику, щоб перевірити ефективність нового продукту у порівнянні з початковою версією. Так, за допомогою методу зіставлення результатів двох різних варіантів (A/B-тестування) компанія визначила, що оновлений продукт покращив швидкість обслуговування та показники задоволеності клієнтів. Ці висновки не тільки дозволили спростили процес покупки квитків Uber, але й заощадили компанії мільйони доларів.

2. Збільшити доходи компанії.

Підприємства, які інвестують в аналіз даних, мають середній прибуток на 6% більший, аніж ті, хто цього не робить. Крім того, протягом п’яти років він може збільшитися до 9%, а витрати знизитися на 10%. Ці висновки ілюструють явну фінансову вигоду, яку може принести надійна стратегія, розроблена на основі бізнес-аналізу.

3. Покращити ефективність бізнес-процесів.

Компанії використовують прогнозовану аналітику, щоб передбачити проблеми з техобслуговуванням та експлуатацію обладнання, перш ніж вони стануться. Так, один телекомоператор завдяки використанню БА прогнозує збої за 7 днів до їхнього виникнення. Озброївшись цією інформацією, організація більш ефективно планує технічні роботи. Це дозволяє не тільки заощаджувати на операційних витратах, але й підтримувати стан устаткування на оптимальному рівні продуктивності.

Бізнес-аналітика існує вже понад 30 років. Спочатку цим займалися ІТ-фахівці. Коли у підприємства з’являвся запит на аналітику, керівники йшли до ІТ-відділу та отримували відповіді у статистичних звітах. Якщо виникали нові питання, потрібно було знову комунікувати з ІТ. У сучасному світі існують вже готові системи для бізнес-аналізу, які настільки інтерактивні та зрозумілі, що можна самостійно працювати з даними, налаштовувати інформаційні панелі, створювати звіти та ділитися результатами з колегами — все це без участі ІТ-фахівців. Бізнес найчастіше користується хмарними інструментами БА, які підключаються до великої кількості джерел даних компанії й доступні скрізь у реальному часі. Сучасні платформи роблять бізнес-аналітику доступною не тільки для професійних аналітиків, але і для звичайних користувачів.

Інструменти для БА на часі ще й тому, що зараз існує брак кваліфікованих бізнес-аналітиків. Професор Гарвардської бізнес-школи Ян Хаммонд зазначає, що багато хто з аналітиків може знайти необхідні показники, але крім цього спеціалісти повинні знати, як інтерпретувати цифри в контексті бізнес-стратегії. Внаслідок популяризації бізнес-аналітики, за прогнозами, з 2020 до 2030 року кількість кваліфікованих фахівців може зрости на 25%, що набагато швидше, ніж середній показник для всіх інших професій.

Поки спеціалісти напрацьовують досвід у бізнес-аналітиці, можна перевіряти гіпотези, будувати аналітичну структуру, робити висновки, щоденно приймати рішення за допомогою хмарного інструменту — Дата-платформи від Київстар (Data Warehouse, DWH). Вона використовується для консолідації даних та їхнього аналізу з різних джерел, автоматичного складання звітності, організації досліджень та розвитку моделювання. Більше не треба робити аналітику вручну. Завдяки цій Дата-платформі мінімізується людський фактор та зменшується ризик помилок.

Можна об’єднувати та консолідувати інформацію з наступних джерел: Excel, YouTube, Google Ads, Facebook Ads, системи ERP (Enterprise Resource Planning), CRM систем (Dynamics, Terrasoft CRM тощо), Google Big Query, SAP HANA, будь-яких месенджерів, ботів тощо. Дата-платформа від Київстар допомагає автоматично створювати звіти та комплексні візуалізації в Power BI. Так можна зробити результати аналізу більш промовистими та зрозумілими, а також заощадити час та ресурси.

Усе це реалізується у хмарному сховищі Microsoft Azure від Київстар. Хмара дозволяє безпечно зберігати дані та мати доступ до них 24/7, не витрачати кошти на підтримку власної інфраструктури та сплачувати виключно за фактичне користування сховищем.

Ян Хаммонд стверджує, що компанії, які досі не використовують бізнес-аналітику, згодом відстають від колег у галузі. Натомість розуміння важливості аналізу даних дає компаніям цінність та можливості для впливу на настрої ринку. Ви можете вдосконалити виробництво, збільшити продажі та покращити клієнтський досвід.

Матеріал був підготовлений на основі вільної адаптації перекладу статті Harvard Business School Online.