Какие аналитические задачи стоят перед бизнесом и как их решать?

По прогнозам Allied Market Research, рынок ПО для бизнес-аналитики в 2030 году достигнет примерно 177 млрд долларов — это почти в 3 раза выше показателя 2020 года. При этом, в NewVantage Partners рассказали, что в 2023 году 91,9% организаций получили ощутимую выгоду от инвестиций в данные и аналитику. В этой статье расскажем, почему аналитика полезна для бизнеса и какие задачи она решает.

Анализ поведения пользователей нужен, чтобы понять, почему люди меньше используют продукт, и отследить удачные решения, которые привлекают к товару или услуге больший интерес. Для этого оценивается:

Например, проанализировать опыт взаимодействия с мобильным ПО можно по следующему алгоритму:

Понимая отношение пользователей к продукту, компании смогут оценить, что лучше изменить в товаре или услуге, на какую аудиторию запускать рекламу и как оптимизировать свою маркетинговую стратегию.

Оценка продуктивности маркетинговых каналов определяет, какие рекламные инструменты приносят больше всего клиентов, а какие — просто тратят деньги компании. Здесь важно определить цели маркетинговой кампании и уже под них выбирать соответствующие метрики. Например, при увеличении уровня продаж лучше отслеживать стоимость привлечения клиента (САС), конверсию и возврат инвестиций (ROI), а для повышения узнаваемости бренда — охват, частоту показов и CTR.

После определения всех целей и метрик, данные об эффективности рекламы собираются через разные маркетинговые инструменты. Например:

Как только начнут поступать первые результаты, компания сможет построить сравнительный отчет для каждого канала по таким ключевым показателям, как CAC, ROI и конверсии. Кроме того, это позволит сравнить стоимость привлечения клиента с его LTV — например, если канал привлекает дорогих, но не очень прибыльных покупателей, возможно, от него стоит отказаться.

Такой подход поможет выбрать максимально продуктивные каналы для привлечения клиентов и существенно сэкономить бюджет компании.

Анализ управленческих KPI помогает отследить эффективность отдельных работников или целых отделов компании. С помощью аналитики можно оценить выручку от одного сотрудника, количество выполненных задач, соблюдение сроков и другие показатели, которые влияют на общие результаты бизнеса.

Обычно данные о продуктивности команды собираются с помощью следующих платформ:

Кроме того, эти сервисы можно интегрировать с BI-системой. Это позволит создавать дашборды, на которых в реальном времени будут отображаться данные по сотрудникам, группам и подразделениям — все это значительно ускорит процесс получения информации.

С помощью своевременной оценки KPI работников компании смогут своевременно оценить отклонения от графиков, моментально реагировать на снижение показателей, а также сравнивать результаты работы разных команд.

Оптимизация данных особенно актуальна для компаний, которые работают с большими объемами информации, а также имеют множество отделов, филиалов или бизнес-партнеров. В таких случаях ручную обработку и анализ данных провести фактически невозможно, поэтому для оптимизации работы с корпоративной информацией лучше использовать BI-системы в комплексе с мощными хранилищами данных. Это решение дает бизнесу следующие преимущества:

Например, чтобы оптимизировать обработку данных по более 70 000 пробам в день, крупный диагностический центр внедрил аналитическую систему на базе Modus BI с подключением ClickHouse и Modus ETL. Это позволило структурировать более 2 млрд проб по площадке, приоритету, виду исследования и еще 14 показателям. В этой системе PostgreSQL выполнял роль операционного ядра — он готовил данные и направлял их в ClickHouse, которая существенно ускоряла всю BI-систему. В итоге, информация за полгода из 500 млн+ строк весили до 12 ГБ — что в 10 раз меньше, чем при использовании менее мощного СУБД.

Сокращение времени на анализ данных помогает компаниям быстрее принимать решения, выявлять проблемы и отклонения в производстве. а также улучшать клиентское обслуживание. Быстрая аналитика обеспечивает:

Так, упомянутая связка Modus BI+ClickHouse+Modus ETL, помогла существенно сократить время обработки низкоагрегированных данных — дашборд на 500 млн+ записей составлялся всего за 5 секунд. При этом, использование ETL и сегмента Data Marts меньше нагружало систему учета.

Это дало возможность фиксировать и показывать основные метрики на едином дашборде, а высокодетализированные сведения о клиентах — еще на десяти информационных панелях. Также система помогла ускорить поиск причин брака и улучшить мониторинг качества сервиса компании.

Аналитика данных — важнейший инструмент для повышения эффективности бизнеса. Она помогает компаниям оптимизировать свои процессы, повышать эффективность маркетинга, контролировать KPI работников и выполнять другие внутренние задачи.