В современном деловом мире предприятия в значительной степени полагаются на аналитику данных, поскольку она помогает руководству принимать более обоснованные решения, улучшает маркетинговые усилия и повышает эффективность. Использование аналитики данных дает компаниям преимущество, поскольку позволяет им быстрее внедрять изменения, что, в свою очередь, увеличивает прибыль, снижает расходы и стимулирует творчество. Кроме того, принятие решений на основе данных и разработка стратегии на основе анализа имеют важное значение в современном цифровом мире для лидеров в любой области. В этой статье мы обсудим данные об уклонении и аналитику.
Что такое аналитика данных?
Аналитика данных (DA) — это процесс оценки наборов данных для выявления тенденций и выработки выводов об информации, содержащейся в них. В настоящее время для анализа данных обычно используется специализированное аппаратное и программное обеспечение. Предприятия во всех секторах все больше полагаются на инструменты и методы анализа данных, которые помогают им принимать более разумные и стратегические маркетинговые решения. Инструменты аналитики также используются учеными и исследователями для проверки правильности гипотез, теорий и моделей.
Кроме того, аналитика данных — это широкое понятие, охватывающее широкий спектр областей и методов, от традиционной бизнес-аналитики (BI) и отчетности до расширенного OLAP и других видов онлайн-аналитической обработки (OLAP). Бизнес-аналитика, еще один всеобъемлющий термин для методов анализа данных, аналогична в этом отношении. Последняя сосредоточена на бизнес-приложениях, тогда как аналитика данных носит более общий характер. Однако не все разделяют это широкое определение; в других контекстах «аналитика данных» относится только к «расширенной аналитике», тогда как «бизнес-аналитика» считается отдельным объектом.
Предприятия могут повысить свою прибыль, эффективность, а также маркетинг и обслуживание клиентов с помощью инициатив по анализу данных. Кроме того, аналитика помогает предприятиям лучше предвидеть и реагировать на новые разработки в своих отраслях. Анализ данных может включать просмотр ранее собранной информации или совершенно новых данных, которые обрабатывались в режиме реального времени. И они могут поступать из самых разных внутренних и внешних источников данных.
Как работает аналитика данных?
Чтобы прийти к надежному выводу, анализ данных требует многоэтапного процесса. Эти задачи выполняют специалисты по данным и инженеры данных, которые работают с аналитиками данных над созданием конвейеров данных и помогают с настройкой модели. В следующих параграфах мы рассмотрим процедуры, связанные с анализом данных:
№ 1. Сбор данных
Существует два метода практического сбора данных. Первый шаг — собрать всю информацию, необходимую для анализа, в одном месте. Если данные поступают из нескольких систем, аналитику потребуется использовать процедуры интеграции данных, чтобы объединить их.
Однако в определенных обстоятельствах может быть достаточно небольшой части большого набора данных. В рамках своего анализа специалисты по данным разработают план разделения соответствующего подмножества данных. Это позволяет проводить углубленное изучение подмножества без внесения каких-либо изменений в полный набор данных.
№ 2. Настройка качества данных
Следующим шагом является исследование и устранение любых проблем с качеством собранных данных. Данные для аналитической модели также должны быть подготовлены в соответствии с установленной политикой компании. Несоответствия, ошибки и дубликаты — все это примеры низкого качества данных. Процедуры профилирования и очистки данных помогают решить эти проблемы.
Затем аналитики данных формируют и упорядочивают информацию в соответствии со спецификациями аналитической модели, которую он планирует использовать. Внедрение политики управления данными — это последний шаг в процессе обеспечения качества данных. Эти положения гарантируют, что информация используется должным образом и в соответствии с установленными процедурами.
№3. Построение аналитической модели
Затем аналитик данных сотрудничает с учеными по данным для разработки аналитических моделей, которые могут давать надежные результаты. Для построения этих моделей используются аналитические программы, такие как инструменты прогнозного моделирования и языки программирования, такие как Python, Scala, R и язык структурированных запросов (SQL).
После сборки модель подвергается испытанию с использованием реальной информации. Анализируются тестовые данные и вносятся коррективы в модель. Модель многократно тестируется, пока не будут достигнуты желаемые результаты. Наконец, в режиме производства модель тестируется на реальных данных.
№ 4. Презентация
Последним этапом анализа данных является обмен выводами моделей с клиентами и высшим руководством. В презентациях рекомендуется использовать наглядные пособия, такие как диаграммы и инфографика. Они просты для понимания и эффективно передают результаты.
Типы аналитики данных
Существует пять различных видов анализа данных. Полный анализ данных может потребовать использования их всех, в зависимости от рассматриваемой проблемы, но это редко бывает необходимым. Однако очень важно знать все типы анализа данных.
№1. Описательная аналитика данных
Этот тип анализа данных рассматривает прошлые события, чтобы определить их причины. Это самый простой метод анализа больших объемов данных. Описательная аналитика используется некоторыми аналитиками данных в качестве сводки для резервного копирования исследований и анализа из других форм аналитики, в зависимости от ситуации. Мы можем назвать это «лучшей практикой», потому что она проясняет результаты предыдущей аналитики по прошлым данным.
Кроме того, описательный анализ данных обычно выполняется предприятиями с использованием статистических методов. Анализируя данные таким образом, они могут увидеть, как вещи изменились с течением времени, обнаружить выбросы, сравнить и сопоставить сильные и слабые стороны и т. д. Компании часто используют описательный анализ, чтобы сосредоточиться на источнике проблемы.
№ 2. Аналитика диагностических данных
Цель анализа диагностических данных — выяснить, что привело к неожиданному происшествию в прошлом. Используя результаты описательной аналитики, этот метод пытается объяснить, «почему это произошло?»
Аналитика диагностических данных использует подходы детализации, обнаружения, анализа и корреляции. Метод обнаружения данных используется аналитиками для поиска информации, которая может быть использована для вывода значения из наблюдения. Информация «добывается» из огромного массива необработанных данных с использованием вычислительных методов. Диагностическая аналитика направлена на получение выводов путем выявления взаимосвязей или закономерностей в данных.
Кроме того, компании могут использовать информацию, полученную в результате этих анализов, для разработки целевых подходов к решению проблем, а не полагаться на предположения.
№ 3. Прогнозная аналитика данных
Данные из настоящего или прошлого анализируются, чтобы делать прогнозы на будущее. Прогнозный анализ выполняется отдельными лицами и предприятиями с использованием сочетания машинного обучения, интеллектуального анализа данных и статистического моделирования поверх существующих баз данных прошлой информации. Это помогает им выявлять тенденции и предвидеть потенциальные проблемы или возможности.
Кроме того, алгоритмы и методы (такие как модель линейной или логистической регрессии) являются инструментами этого типа аналитики. Существует несколько алгоритмов, разработанных для различных контекстов, и использование неправильного из них приведет к неточным результатам. Без применения их к проблеме биты клиентских и внешних данных бессмысленны. Компании были бы подвержены риску совершения ошибок, от которых они бы никогда не исправились, если бы не был доступен прогностический анализ.
№ 4. Предписывающая аналитика данных
Цель предписывающего анализа данных состоит в том, чтобы определить и предписать оптимальный ответ на проблему. Этот анализ данных учитывает результаты более ранних анализов и дает направление для достижения желаемого вывода.
Такие инструменты, как механизмы рекомендаций, механизмы утверждения кредитов, модели динамического ценообразования и графики ремонта машин, используют предписывающую аналитику данных для анализа всех потенциальных результатов и адаптации процесса к потребностям каждого отдельного пользователя. Они могут быть представлены в виде пары «да/нет» или в виде маркированного списка. Эти ресурсы подробно описывают результаты каждого выбора и предлагают улучшения. Предписывающий анализ позволяет компаниям оптимизировать процессы утверждения и автоматизировать процесс принятия решений.
№ 5. Аналитика данных в реальном времени
При анализе данных в реальном времени информация обрабатывается, как только она вводится в базу данных. Новые данные от потребителей или внешних источников анализируются в режиме реального времени, в отличие от других методов анализа данных, которые полагаются на информацию из прошлого (исторические данные).
Граничные вычисления, аналитика в базе данных, аналитика в памяти, устройства для хранения данных, параллельное программирование и т. д. — все это технологии, используемые в аналитике данных в реальном времени. Лучший вариант использования такого рода анализа данных — в приложениях, требующих как высокой доступности, так и короткого времени отклика. Это помогает компаниям определять тенденции и показатели эффективности раньше, чем их конкуренты. Действия конкурентов можно отслеживать и анализировать в режиме реального времени.
Какова роль данных и аналитики в бизнесе?
Цель данных и аналитики — помочь предприятиям, их сотрудникам и руководителям принимать более обоснованные решения и повышать качество принимаемых ими суждений. Все решения — большие или малые, принятые заранее или в данный момент, циклические или иные, стратегические, тактические или оперативные — затронуты. D&A также может выявить проблемы, которые раньше не задавались, а также творческие ответы и возможности, которые руководители компании могли упустить из виду.
Чтобы принимать лучшие бизнес-решения, современные предприятия в значительной степени полагаются на данные, и эти данные часто поступают из источников, не входящих в непосредственную сферу влияния организации.
Способность принимать более эффективные и своевременные бизнес-решения в динамичных и сложных условиях является ключевым фактором цифровой трансформации.
Решение о покупке продукта или услуги принимается отдельным лицом, а решение о предоставлении максимально возможной услуги покупателю или гражданину принимается командой внутри организации.
Однако термин «принятие решений на основе данных» относится к практике анализа данных, чтобы определить, как сделать лучший выбор. Это приводит к концепции модели принятия решений, которая может включать предписывающие аналитические подходы для получения результатов, предписывающих, какие шаги следует предпринять. Помимо разъясняющих моделей, существуют также диагностические и предписывающие. Каждый из них полезен для принятия определенных видов выбора.
Важно отметить, что решения определяют не только то, когда действовать, но и когда воздерживаться от действия.
Бизнес-результаты поддаются измерению и доведению до сведения, а улучшения бизнеса на основе данных поощряются по мере того, как дальновидные компании внедряют данные и аналитику в свою бизнес-стратегию и цифровую трансформацию.
Методы анализа данных
Аналитики данных могут обрабатывать данные и извлекать информацию, используя различные аналитические методологии и методы. Вот некоторые из наиболее распространенных подходов.
- Монте-Карло. Вероятность событий моделируется с помощью симуляций Монте-Карло. Эти симуляции обладают большей прогностической силой, чем другие методы анализа данных, поскольку они учитывают более широкий диапазон значений и факторов, что полезно для снижения риска и предотвращения потерь.
- Регрессионный анализ. Цель регрессионного анализа — определить потенциальное влияние изменения одной зависимой переменной на другие зависимые переменные.
- Анализ временных рядов. Анализ временных рядов — это метод изучения данных за определенный период времени и установления причинно-следственной связи между значением точки данных и частотой ее появления. Финансовые рынки и деловые циклы являются обычными приложениями этого метода анализа данных.
- Факторный анализ. Используя факторный анализ, вы можете уменьшить массивный набор данных до более удобного размера. Есть надежда, что, применяя эту стратегию, можно выявить ранее скрытые тенденции.
- Когортный анализ. Когортный анализ — это процесс сегментации набора данных на подмножества со сравнимыми характеристиками, обычно основанный на профиле клиента. Это открывает путь для еще более глубокого статистического изучения выбранной выборки данных аналитиками данных и другими пользователями аналитики данных.
Инструменты анализа данных
Технологические возможности аналитики данных быстро развивались, и в ней используется широкий спектр математических и статистических подходов к обработке чисел. В наши дни аналитики данных могут выбирать из множества программ, которые помогают собирать данные, архивировать данные, обрабатывать данные и представлять результаты.
Анализ данных никогда особенно не зависел от электронных таблиц или программ, таких как Microsoft Excel. Современные аналитики данных часто используют нефильтрованные языки программирования для изменения баз данных и управления ими. Python, язык программирования с открытым исходным кодом, находит широкое применение. Для статистического анализа или графического моделирования можно использовать более специализированные программы анализа данных, такие как R.
Аналитики данных также получают поддержку при сообщении или сообщении выводов. Tableau и Power BI — это приложения для визуализации и анализа данных, используемые для сбора данных, проведения аналитики и обмена результатами с помощью информационных панелей и отчетов.
На горизонте также появятся новые инструменты, которые могут помочь аналитикам данных. В то время как Apache Spark — это платформа с открытым исходным кодом, полезная для обработки огромных объемов данных, SAS — это инструмент аналитики, который может помочь в интеллектуальном анализе данных. Аналитики данных сегодня имеют доступ к широкому спектру технологических инструментов, что позволяет им увеличить ценность, которую они приносят своей организации. Также читайте Лучшие инструменты для анализа данных: обновлено
Почему важна аналитика данных?
Большинство подразделений современного бизнеса полагаются на аналитику данных для анализа текущих событий и планирования будущего. Многие положительные результаты возможны в результате принятия этих мер. Среди этих преимуществ:
№ 1. Сокращение операционных расходов
Несмотря на опасения по поводу первоначальных затрат, в конечном итоге имеет смысл инвестировать в аналитика данных. Экономия денег может быть достигнута за счет предотвращения финансового риска, усиления безопасности данных и других мер, которые стали возможными благодаря тщательному анализу данных. Аналитика данных также используется предприятиями, чтобы увидеть, какие отделы тратят слишком много денег, а какие требуют больших денежных вливаний. Это приводит к экономии, особенно в областях операций и производства, и в конечном итоге снижает потребность в человеческом труде.
№ 2. Улучшите свою способность принимать решения
Аналитика данных также позволяет компаниям принимать более быстрые и разумные решения, экономя время и деньги, которые в противном случае были бы потрачены впустую на расточительные тактики, неэффективные процедуры, ошибочную рекламу и непроверенные идеи для новых продуктов и услуг. Лидеры, использующие подход к принятию решений, основанный на данных, позволяют своим командам более активно видеть возможности, поскольку они могут основывать свои действия на эмпирических данных, а не на своих личных предпочтениях или мнениях окружающих. Ошибка в методе анализа или сбора потенциально может сделать данные ошибочными или вводящими в заблуждение, однако для лиц, принимающих решения, по-прежнему крайне важно признать, что данные могут выявить определенную тенденцию или предсказать результат.
Кроме того, вы должны пройти DATA 2100: Intermediate Data Analytics после того, как закончите начальный курс по анализу данных. Этот курс научит вас проводить как опросные, так и экспериментальные исследования. Вы узнаете все тонкости проведения опросов, от разработки анкеты до выбора выборки, анализа и интерпретации данных. Этот онлайн-курс для самостоятельного обучения отточит ваши навыки программирования на R, а также научит вас планировать и анализировать рандомизированный эксперимент.
№3. Снижение неэффективности и повышение безопасности операций
Еще одним важным преимуществом анализа данных является способность применять идеи для повышения операционной эффективности. Компании могут улучшать свои предложения, изучая комментарии клиентов и данные, которые они собирают в огромных количествах. Возможности для оптимизации процессов, сокращения затрат или увеличения доходов могут быть раскрыты с помощью анализа данных. Используя аналитику данных, предприятия могут быстро определить, какие процессы дают наилучшие результаты, а какие неэффективны. Затем лица, принимающие решения, могут адаптировать свою тактику, чтобы лучше предвидеть и предотвращать проблемы, а также управлять рисками и вносить изменения.
Также большим спросом пользуются специалисты по данным с опытом прогнозного моделирования, поскольку этот опыт используется в самых разных областях, от стратегии бизнеса и некоммерческих организаций до планирования политических кампаний. Начиная с углубленного изучения простого регрессионного анализа, DATA 4010: дополнительные предметы в области аналитики данных от Penn LPS Online продолжают охватывать более сложные предметы в R, такие как сопоставление, текстовый анализ, просмотр веб-страниц и работа со строковыми переменными. В дополнение к основам визуализации данных вы также изучите передовые методы, такие как использование пакета Shiny R для создания интерактивных представлений данных.
№ 4. Найдите возможности для новых продуктов/услуг
Получая представление о своей существующей клиентской базе с помощью анализа данных, фирмы могут лучше внедрять инновации, заполняя любые пробелы на рынке для продуктов и услуг, которые они уже предлагают. Используя данные, предприятия могут отслеживать не только то, насколько хорошо продаются их продукты и насколько удовлетворены клиенты, но и то, как обстоят дела у их конкурентов. Организации могут использовать информацию, полученную в результате анализа данных, для улучшения обслуживания клиентов, корректировки своих маркетинговых стратегий в соответствии с потребностями своей целевой демографической группы и обновления своих продуктовых линеек в соответствии с растущими предпочтениями своих клиентов. Успех или неудача компании могут зависеть от ее способности использовать информацию, обеспечиваемую повышенной гибкостью больших данных.
№ 5. Получите более глубокое понимание конкретных рынков
Компании могут получить исчерпывающую информацию о вкусах, желаниях и покупательских привычках клиентов, анализируя их цифровые следы. Компании могут быстрее обнаруживать тенденции и закономерности в целевых областях, анализируя данные, полученные с этих рынков, и соответствующим образом адаптируя свои продукты и услуги. Чем больше бизнес узнает о том, кто его потребители и чего они хотят, тем лучше он сможет развивать лояльность клиентов, обеспечивать их удовлетворение и увеличивать продажи. Если лидеры не обращают на это внимания, они могут увидеть, как их клиенты переходят к конкуренту.
Становится все более очевидным, что способность оценивать данные и объяснять результаты простым для понимания способом имеет решающее значение для успеха на сегодняшнем рынке труда, независимо от того, ищете ли вы должность начального уровня или руководящую должность. DATA 1010 от Penn LPS Online «Введение в аналитику данных» научит вас основам анализа данных в нескольких областях с помощью языка программирования R. После завершения этого курса вы сможете использовать количественные данные для быстрой и точной диагностики проблем, формулировать обоснованные выводы и разрабатывать эффективные решения.
Какие навыки необходимы, чтобы стать аналитиком данных?
Для начала очень важно понять роль, которую играет аналитик данных. Все аналитики данных, рискуя констатировать очевидное, интересуются данными. Они используют сложные технологические инструменты, чтобы просеивать огромные объемы необработанных данных и делать полезные выводы. В обязанности аналитика данных обычно также входит очистка недостоверной информации, оценка качества данных и написание отчетов для руководства.
Все эти обязанности, как вы, возможно, уже поняли, требуют от аналитиков данных хорошо развитого набора технических навыков. Рассмотрим следующих избранных.
№1. Очистка и подготовка данных
Согласно исследованиям, специалисты по очистке и подготовке данных тратят около 80% своего времени на выполнение этих задач. Поэтому эта способность имеет решающее значение.
Неотъемлемой частью работы аналитика данных является сбор информации из многих источников и ее форматирование для статистического и логического анализа. Также частью очистки данных является заполнение любых пробелов и устранение любых несоответствий, которые могут испортить анализ.
Хотя подготовка данных не обязательно является самой увлекательной частью анализа данных, она может быть такой, если вы подходите к ней как к увлекательной и сложной деятельности по решению проблем.
№2. Статистические знания
Аналитики данных должны иметь четкое представление о вероятности и статистике. Это понимание будет направлять ваше расследование и анализ, позволяя вам понять результаты.
Кроме того, понимание статистики также поможет вам убедиться в достоверности вашего анализа и избежать распространенных заблуждений и логических ошибок.
Ваша конкретная работа и связанные с ней данные будут определять точный характер и глубину ваших требований к статистической экспертизе.
Например, в случае корпорации, использующей вероятностный анализ, требуется более глубокое знакомство с соответствующими областями.
№3. Письмо и общение
Одним из важных навыков, которым должен обладать аналитик данных, является способность представлять информацию различными способами. Успех на любой позиции в области анализа данных требует отличных навыков общения, включая письмо, устную речь, объяснение и умение слушать.
При работе с другими важно общение. Например, на стартовой встрече с заинтересованными сторонами внимательное слушание может помочь вам понять, какие виды анализа им нужны.
Точно так же важно иметь возможность доносить сложные идеи до коллег, которые не являются экспертами в той области, в которой вы работаете.
Выражение себя в письменной форме, будь то резюме вашего исследования или объяснение результатов вашего исследования данных, одинаково важно.
Если вы хотите продвинуться в цифровом мире, научитесь общаться просто и прямо. Это «мягкий» навык, но не сбрасывайте со счетов только из-за этого.
Способность сообщать о важности ваших выводов и убеждать других выполнять ваши рекомендации так же важна, как и ваше аналитическое мастерство.
№ 4. Решение проблем
Каждый день в качестве аналитика данных вы будете сталкиваться с такими проблемами, как сбои, ошибки и препятствия. Еще одним важным навыком для аналитика данных является способность выявлять проблемы и находить творческие решения.
Некоторые возможные результаты перечислены ниже:
- Возможно, вам нужно будет узнать об особенностях используемой вами программы или языка программирования.
- Иногда вам нужно мыслить нестандартно из-за ограниченности ресурсов вашей компании.
- Возможно, в ваших данных отсутствуют некоторые ключевые элементы.
- Если время истекает, вам может понадобиться провести «достаточно хороший» анализ.
В любой ситуации умение аналитика данных творчески мыслить и решать проблемы будет неоценимым.
№5. Создание визуализаций данных
Тенденции и закономерности в данных можно лучше понять, если их визуализировать. Поскольку большинство людей больше приспособлены к визуальным сигналам, чем к числовым, само собой разумеется, что диаграмму или график им будет легче понять, чем электронную таблицу.
Важно создавать диаграммы, которые будут удобны для глаз, чтобы обеспечить эффективное информирование о ваших выводах. Кроме того, держитесь подальше от всего, что может ввести читателей в заблуждение, например круговых диаграмм или изменения значений осей.
Визуализация также может быть важным аспектом исследования данных. Если вы просто смотрите на цифры, вы можете пропустить то, что бросается в глаза, когда вы визуализируете данные.
Чрезвычайно сложно найти функцию обработки данных, которая не требует визуализации данных, что делает ее ключевым навыком аналитика данных.
№ 6. Анализ данных и исследование
В списке важнейших навыков аналитика данных «анализ данных» может показаться неуместным, но на самом деле это важный навык.
Анализ данных для ответа на бизнес-вопрос или удовлетворения требований является основной функцией анализа данных.
Исследовательский анализ — еще один метод изучения данных. Исследование данных — это процесс изучения данных с целью поиска скрытых закономерностей или корреляций, которые могут помочь компании.
Исследование может быть направлено на деловой вопрос, а может быть совершенно ненаправленным. Возможно, вы сможете сэкономить деньги или открыть новые рынки для своей компании, если потратите время на поиск тенденций в данных.
Маркетинговые данные и аналитика
Применение анализа данных в маркетинге становится все более важной ролью. Когда вы запускаете кампании, вы всегда можете узнать о своих клиентах по кликам, которые они делают, а также по лайкам, открытиям и репостам.
Данные — король. Однако реальная сила заключается в способности обрабатывать и анализировать данные для получения информации, которая в конечном итоге приведет к более четким суждениям относительно будущих инициатив.
Маркетинг не всегда прост. Гораздо сложнее, если вы только начинаете свою новую рекламную кампанию или экспериментируете с различными методами выхода на потенциальных клиентов.
Если у вас нет аналитики, вы не будете знать, насколько хорошо работают ваши маркетинговые стратегии с точки зрения того, что работает, а что нет. Это может быть неэффективно и может привести к серьезным последствиям.
Вполне возможно, что некоторые предприятия могут добиться замечательных результатов без использования аналитики. Они могут быть не в состоянии объяснить успех своих инициатив и могут просто сказать: «Нам повезло». Между тем, когда маркетинговые усилия полностью проваливаются, никто не может точно определить причину.
Что такое маркетинговая аналитика данных?
Аналитика маркетинговых данных — это практика изучения маркетинговых данных для получения значимой информации. Это включает в себя установление критических маркетинговых показателей, сбор достоверных данных, отслеживание показателей с течением времени и применение результатов для улучшения будущей тактики.
«Маркетинговая аналитика» звучит как просто статистика, но это гораздо больше. Для достижения маркетинговых целей это процесс, в котором участвуют люди, инструменты и технологии.
Анализ маркетинговых данных дает вам возможность узнать, что работает и почему. Эта процедура поможет вам в полной мере воспользоваться тем, на что она способна.
Почему аналитика данных важна для маркетинга?
Анализ маркетинговых данных используется предприятиями по-разному. Рассмотрим несколько частых примеров:
№1. Прогнозируйте возможные результаты
Используя текущие и исторические данные, можно построить модель прогнозирования с прогнозной аналитикой. Кроме того, используя этот тип анализа, вы можете определить уровень интереса к определенному контенту или маркетингу, а также временные рамки, в течение которых вы можете ожидать покупку от данного лида. Вы можете максимизировать прибыль, охватить более широкую демографическую группу и привлечь новых потребителей с помощью более целенаправленной рекламы, если четко понимаете, как ваши скидки и специальные предложения воспринимаются различными демографическими подгруппами, например, по возрасту.
№ 2. Тенденции и предпочтения клиентов
Если вы понимаете тенденции и предпочтения своих клиентов, вы сможете изменить свой маркетинговый комплекс, чтобы он был более привлекательным для населения, которое вы пытаетесь охватить.
Эти данные также могут помочь вам разделить вашу потребительскую базу на более управляемые части для более целенаправленных рекламных усилий.
№3. Вещание и отправка сообщений
Используя аналитику данных, вы можете определить, какие каналы и каналы наиболее продуктивны с точки зрения охвата и преобразования вашей целевой аудитории. С помощью этих данных можно проводить более точные и успешные маркетинговые кампании.
№4. Служба поддержки
Использование аналитики позволяет улучшить поддержку клиентов, позволяя определить области, в которых потребители испытывают трудности или нуждаются в помощи. Эту информацию можно использовать для создания учебных материалов, а также для улучшения альтернатив самообслуживания.
Плюсы и минусы анализа данных в маркетинге
Аналитика данных становится все более важной в современном экономическом ландшафте. Приведу несколько примеров почему.
PROS
#1. Лучшая маркетинговая стратегия
Аналитика данных дает вам нейтральный взгляд на ваши маркетинговые усилия. Это позволит вам сделать более осознанный выбор, а не полагаться на догадки. Применение аналитики как до, так и после принятия решения может помочь вам достичь оптимальных результатов. Это поможет отслеживать результаты ваших кампаний и при необходимости вносить коррективы.
№ 2. Экономит время и деньги
Анализ данных позволяет определить, какие маркетинговые методы наиболее продуктивны для достижения результатов, и соответственно выбрать эти стратегии. Это не только поможет вам сэкономить время и деньги на будущих инициативах, но также гарантирует, что деньги не будут потрачены на действия, которые не приносят результатов.
№3. Воздействие на другие области
Применение маркетинговой аналитики может оказать влияние на другие области. Например, это может значительно повысить узнаваемость вашего бренда, а также качество вашего контента, оптимизацию ваших каналов и ваше понимание ваших клиентов.
CONS
Многим предприятиям может быть сложно наладить аналитический процесс, который надежно измеряет и отслеживает важные ключевые показатели эффективности. Разработка надежного метода аналитики сопряжена с целым рядом трудностей. Вот некоторые из основных препятствий, которые нам нужно будет преодолеть.
№1. Маркетинговые данные обширны и разнообразны
Современная маркетинговая среда обширна и сложна. В настоящее время большая часть распространения происходит в Интернете, а информация, генерируемая кампаниями, читается на самых разных платформах. Хотя это огромное количество информации полезно, оно часто приводит к перегрузке данных для отделов маркетинга.
№ 2. Неадекватные средства
Другая типичная трудность заключается в том, что фирмам требуется больше ресурсов для эффективного использования анализа данных. Основное внимание будет уделяться увеличению числа сотрудников, обладающих опытом в области аналитики. Многим компаниям не хватает ресурсов для анализа данных, и еще меньше у них есть время для анализа маркетинговых данных.
№3. Неадекватное образование и обучение
Во многих маркетинговых фирмах не хватает опыта в использовании аналитики данных. Статистический анализ, визуализация данных и технические знания необходимы для эффективного анализа маркетинговых данных. Крайне важно иметь четкое представление о рынке и предлагаемых продуктах. Эти способности необходимы для интерпретации данных и получения полезных выводов.
Как аналитика данных может помочь в маркетинговой стратегии?
Даже без четкой маркетинговой стратегии или аналитического процесса предприятия могут заниматься маркетинговой деятельностью. Аналитика не может быть частью маркетинговых бюджетов стартапов и малых предприятий. Смогут ли они обойтись без него? Вероятно, нет, потому что маркетинговая аналитика помогает сохранить единый подход. Без аналитической процедуры вы можете ездить в темноте.
При правильном подходе к анализу данных вы сможете увидеть, как сейчас работает ваш маркетинг, и понять, как его улучшить. Также читайте ANALYTICS SERVICE: руководство по услуге аналитики данных
Аналитика также поможет вам увидеть, насколько хорошо работает ваша стратегия, чтобы при необходимости вы могли ее настроить. Вы сможете сосредоточиться на текущей задаче и, таким образом, повысить производительность.
Как использовать аналитику данных в маркетинге
Существует множество эффективных подходов к включению анализа данных в маркетинг, которые могут быть адаптированы к потребностям вашего клиента или компании и отрасли, в которой они работают. Вот некоторые основные принципы, позволяющие максимально эффективно использовать анализ маркетинговых данных:
№1. Подумайте о своих маркетинговых усилиях в прошлом
Определение того, использовала ли ваша компания или клиент ранее аналитику данных для принятия маркетинговых решений, является важным первым шагом. Вот почему важно узнать, насколько успешными были их маркетинговые кампании. Графики и другие визуальные представления данных могут отображать тенденции продаж и эффективность маркетинговых кампаний.
№ 2. Изучите недавнюю траекторию рынка
Проверка состояния рынка может выявить полезную информацию о людях, которых вы хотите охватить своими маркетинговыми усилиями. Самое главное, это позволяет вам увидеть, есть ли реальная возможность для новых участников рынка. Одним из распространенных методов для этого является изучение доли рынка, занимаемой конкурирующими продуктами.
Изучая их конкурентов и наблюдая за изменениями на рынке, вы можете помочь своим клиентам рекламировать свой бизнес. Для таких предприятий, как те, которые производят канцелярские товары, реклама для удаленных сотрудников является жизнеспособным вариантом. Поскольку все больше компаний принимают политику удаленной работы, сотрудники ищут удобные способы ведения бизнеса из дома.
№3. Следите за моделями развивающихся рынков
Иногда с помощью анализа данных можно предвидеть движение рынка, которое изменит правила игры. Вы можете улучшить свои маркетинговые усилия и повысить удовлетворенность своей целевой аудитории, используя информацию, полученную в результате анализа ваших маркетинговых данных. Прогнозирование маркетинговых тенденций, как краткосрочных, так и долгосрочных, требует понимания факторов, вызывающих интерес клиентов.
№ 4. Стимулируйте маркетинговые изменения с помощью данных
Гораздо проще увидеть, как со временем меняются вкусы потребителей, если вы отслеживаете их текущую активность с данным брендом. Вы можете захотеть включить больше видеоконтента в свою маркетинговую стратегию, если, например, увидите, что меньше людей видят письменные материалы вашего клиента. Компании часто могут сохранить свою долю рынка и даже увеличить ее, быстро адаптируясь к незначительным изменениям в поведении клиентов, что приводит к увеличению доходов и приобретению новых клиентов.
Данные и аналитика Dodge
Dodge Construction Network (DCN) — компания, занимающаяся технологиями решений, которая предоставляет полный набор данных, аналитики и отношений, выходящих за рамки коммерческого строительного сектора, чтобы создать самый мощный источник информации, знаний, идей и связей в этой области. Кроме того, Dodge Data & Analytics, The Blue Book Network, Sweets, IMS и Principia — это лишь некоторые из отраслевых решений, поддерживаемых этой организацией. Эти решения существуют уже давно и заслужили доверие в сфере коммерческого строительства.
В целом, эти варианты открывают четкие и реальные перспективы для предприятий любого размера, от местных подразделений до конгломератов с участием нескольких штатов. Более века Dodge Construction Network поставляет отрасли данные, необходимые для ее роста и процветания.
Роли Dodge Data and Analytics
Чтобы лучше понять и извлечь выгоду из важных перспектив проекта и отношений, они помогают заинтересованным сторонам строительной отрасли, включая производителей и дистрибьюторов строительных материалов, генеральных подрядчиков, субподрядчиков и специалистов, архитекторов, специалистов по проектированию и поставщиков строительных услуг. Мы предоставляем услуги по исследованию рынка, чтобы помочь предприятиям сформулировать как краткосрочные, так и долгосрочные планы расширения, а также передовые решения по интеграции рабочих процессов для ускорения этапа подготовки к строительству. Связанная статья: КОМПАНИИ ПО АНАЛИЗА ДАННЫХ: Лучшие компании по анализу данных 2023 года
Эти опции предоставляют специалистам по строительству данные, необходимые для развития их бизнеса, и делают сложные потребности строительных проектов более управляемыми для предприятий любого размера. Dodge Construction Network является движущей силой современного коммерческого строительства благодаря своему вековому опыту в этой области.
Требуется ли кодирование для анализа данных?
Да. При получении степени в области анализа данных через Интернет кодирование является абсолютной необходимостью. Тем не менее, это не требует очень продвинутых навыков программирования. Однако необходимо получить фундаментальное понимание R и Python. В дополнение к этому более чем требуется всестороннее понимание языков запросов, таких как SQL.
Может ли первокурсник стать аналитиком данных?
Да. В настоящее время работодатели ищут людей, прошедших курсы по анализу данных или учебные лагеря. Портфолио вашей предыдущей работы также полезно при подаче заявления на должность аналитика данных начального уровня.
Заключение
Сегодня аналитика данных является одной из самых популярных областей обучения. К 2025 году, по мнению Gartner, традиционная аналитика будет заменена более новыми методами, такими как контекстно-ориентированный анализ и искусственный интеллект. Gartner также предвидит значительные изменения в объединенном управлении, совместном использовании данных и распространении структур данных.
Однако компании должны владеть аналитикой данных и ее многочисленными формами и способами использования, если они хотят полностью реализовать потенциал этих инструментов. Даже в конкурентной отрасли правильное внедрение аналитики может способствовать успеху компании и ускорить получение результатов.
Частые вопросы
Хорошо ли платят аналитикам данных?
Да. Зарплаты у аналитиков данных высокие. Бюро трудовой статистики (BLS) сообщает, что средняя годовая заработная плата в США составляет 58,260 XNUMX долларов. Типичная заработная плата аналитика данных намного выше.
Сколько часов работают аналитики данных?
Аналитики данных часто работают от 40 до 60 часов в неделю с понедельника по пятницу. Этот график зависит от часов, которые компания доступна для бизнеса. Обычно это рабочие дни с 9:5 до 8:6 или с XNUMX:XNUMX до XNUMX:XNUMX.
Аналитика данных - хорошая карьера?
Да. Компетентные аналитики данных — одни из самых востребованных специалистов в мире. Аналитики данных, даже на начальном уровне, могут рассчитывать на заработную плату и льготы выше среднего из-за высокого спроса и небольшого количества компетентных кандидатов.
похожие статьи
- 37 самых интересных профессий, за которые хорошо платят в 2023 году!
- Какие навыки необходимы для перехода на руководящую должность?
- КАК СТАТЬ РЕКРАЙТЕРОМ: выполните простые шаги
- АНАЛИТИКА ПОЕЗДКИ КЛИЕНТА: руководство и все, что нужно знать
Справка
