Основы аналитики: 4 ключевых типа анализа
Аналитика делится на 4 основных типа, каждый из которых служит своей цели и помогает в решении различных задач.
1Описательная аналитика
Описательная аналитика отвечает на вопрос "Что произошло?". Она фокусируется на анализе исторических данных для выявления тенденций и закономерностей.
Примеры применения:
- Анализ продаж за прошлый год для выявления сезонных колебаний.
- Отчет о посещаемости сайта за месяц.
Инструменты:
- Excel, Google Sheets для создания сводных таблиц и графиков.
- BI-инструменты (Tableau, Power BI) для визуализации данных.
2Оценочная (диагностическая) аналитика
Диагностическая аналитика отвечает на вопрос "Почему это произошло?". Она углубляется в данные, чтобы понять причины определенных событий или тенденций.
Примеры применения:
- Анализ падения продаж в определенный период и выявление причин (например, изменение цен, конкуренция).
- Исследование причин увеличения числа отказов на сайте.
Инструменты:
- SQL для извлечения данных из баз данных.
- Excel, Google Sheets для обработки данных.
- Статистические методы для анализа причинно-следственных связей.
3Прогнозирующая (предсказательная) аналитика
Предсказательная аналитика отвечает на вопрос "Что может произойти в будущем?". Она использует исторические данные и алгоритмы машинного обучения для прогнозирования будущих событий.
Примеры применения:
- Прогнозирование продаж на следующий квартал.
- Оценка вероятности оттока клиентов.
Инструменты:
Excel, Google Sheets для работы с данными.
- Python и R для построения моделей машинного обучения.
4Предписывающая (прескриптивная) аналитика
Предписывающая аналитика отвечает на вопрос "Что следует сделать?". Она предлагает рекомендации на основе анализа данных и предсказаний.
Примеры применения:
- Оптимизация ценовой стратегии на основе анализа конкурентов и спроса.
- Рекомендации по улучшению клиентского сервиса для снижения оттока.
Инструменты:
- BI-инструменты для визуализации рекомендаций.
Еще больше интересных статей в Telegram-канале:
В маркетинге всё меняется стремительно: новые тренды, технологии, алгоритмы. Однако есть один мощный инструмент, который остаётся вне внимания большинства предпринимателей. Почему? Потому что он требует глубокой проработки, системного подхода и терпения. Речь идёт о поведенческой аналитике клиентов.
В этой статье не будет грязной математической статистики и других нечестных приемов. На пальцах объясняю как аналитика приносит денег малому и среднему бизнесу.
Зачем нужны регулярные замеры, отчеты, статистика и вся эта канитель с цифрами? Как и где вести аналитику своего бизнеса?Привет, Настя Ланская, то есть я, поможет в этом сложном вопросе.✌
В этой статье вы узнаете, почему конверсия сайта, его качество значительно влияет на рекламу и в итоге на продажи. Распишу детально основные проблемы на сайте, которые влияют на эффективность рекламных кампаний и снижают количество заявок, лидов, заказов. Также поделюсь, что нужно делать, чтобы увеличить конверсию сайта, какие есть варианты решения…
Сегодня я хочу рассказать, почему выстраивание системы аналитики входящего трафика — это не просто «хорошо бы», а необходимость для любого бизнеса, особенно на старте.
Общалась я на днях с кандидатом на позицию младшего аналитика в команду и задали ему вопрос: «Был ли у тебя опыт разработки драйверных моделей?»
Это будет статья их двух частей:
Первая часть: мой опыт создания сквозной аналитики условно бесплатно, какие шаги и инструменты нужны
В мире мобильных приложений аналитика — это ключ к пониманию поведения пользователей и эффективности маркетинга. Важнейшие задачи — выявление точек отвала в воронке, прогнозирование окупаемости и улучшение пользовательского опыта. Чтобы этого добиться, важно организовать данные, выбрать подходящую модель предсказаний и уметь анализировать результат…