У сучасному діловому світі підприємства значною мірою покладаються на аналітику даних, оскільки вона допомагає керівництву приймати більш обґрунтовані рішення, покращує маркетингові зусилля та підвищує ефективність. Використання аналітики даних дає підприємствам перевагу, оскільки дозволяє їм швидше впроваджувати зміни, що, у свою чергу, підвищує прибутки, зменшує витрати та заохочує творчість. Крім того, прийняття рішень на основі даних і розробка стратегії на основі аналізу є важливими в сучасному цифровому світі для лідерів у будь-якій галузі. У цій статті ми обговоримо дані та аналітику Dodge.
Що таке аналіз даних?
Аналіз даних (DA) — це акт оцінювання колекцій даних для виявлення тенденцій і формування висновків щодо інформації, що міститься в них. Зараз для аналізу даних зазвичай використовується спеціальне обладнання та програмне забезпечення. Компанії в усіх секторах все більше покладаються на інструменти та методи аналізу даних, які допомагають їм приймати розумніші та стратегічні маркетингові рішення. Інструменти аналітики також використовуються вченими та дослідниками для перевірки достовірності гіпотез, теорій і моделей.
Крім того, аналітика даних — це широке поняття, яке охоплює широкий спектр областей і методів, від традиційної бізнес-аналітики (BI) і звітності до розширеного OLAP та інших видів онлайн-аналітичної обробки (OLAP). Бізнес-аналітика, ще один загальний термін для методів аналізу даних, аналогічна в цьому відношенні. Останній зосереджений на бізнес-додатках, тоді як аналіз даних є більш загальним. Однак не всі поділяють це широке визначення; в інших контекстах «аналітика даних» відноситься лише до «розширеної аналітики», тоді як «бізнес-аналітика» вважається окремою сутністю.
Компанії можуть підвищити прибутки, ефективність, маркетинг і обслуговування клієнтів за допомогою ініціатив з аналізу даних. Крім того, аналітика допомагає компаніям краще передбачати та реагувати на нові події у своїх галузях. Аналіз даних може передбачати перегляд раніше зібраної інформації або абсолютно нових даних, які були оброблені в режимі реального часу. І він може надходити з різноманітних внутрішніх і зовнішніх джерел даних.
Як працює аналіз даних?
Щоб отримати достовірний висновок, аналіз даних потребує багатоетапного процесу. Ці завдання виконують науковці та інженери даних, які працюють з аналітиками даних, щоб побудувати конвеєри даних і допомогти з налаштуванням моделі. У наступних параграфах ми розглянемо процедури, пов’язані з аналізом даних:
#1. Збір даних
Існує два методи практичного застосування збору даних. Перший крок — зібрати всю інформацію, необхідну для аналізу, в одному місці. Якщо дані надходять з кількох систем, аналітику потрібно буде використовувати процедури інтеграції даних, щоб об’єднати їх.
Однак за певних обставин може знадобитися лише невелика частина більшого набору даних. У рамках свого аналізу дослідники даних розроблять план поділу відповідної підмножини даних. Це дає змогу поглиблено досліджувати підмножину, не вимагаючи жодних змін у повному наборі даних.
#2. Налаштування якості даних
Наступним кроком є дослідження та усунення будь-яких проблем із якістю зібраних даних. Дані для аналітичної моделі також повинні бути підготовлені відповідно до встановленої політики компанії. Невідповідності, помилки та дублікати є прикладами низької якості даних. Процедури профілювання та очищення даних допомагають вирішити ці проблеми.
Потім аналітики даних формують і впорядковують інформацію відповідно до специфікацій аналітичної моделі, яку він планує використовувати. Реалізація політики управління даними є останнім кроком у процесі забезпечення якості даних. Ці правила гарантують, що інформація використовується належним чином і відповідно до встановлених процедур.
#3. Побудова аналітичної моделі
Потім аналітик даних співпрацює з дослідниками даних для розробки аналітичних моделей, які можуть давати надійні результати. Для побудови цих моделей використовуються такі аналітичні програми, як інструменти прогнозного моделювання та мови програмування, такі як Python, Scala, R і Structured Query Language (SQL).
Після побудови модель тестується з використанням реальної інформації. Тестові дані аналізуються та вносяться корективи в модель. Модель тестується неодноразово, доки вона не досягне бажаних результатів. Нарешті, у режимі виробництва модель тестується на реальних даних.
№4. Презентація
Останнім етапом аналізу даних є обмін результатами моделей із клієнтами та вищим керівництвом. Рекомендується, щоб у презентаціях використовувалися візуальні засоби, такі як діаграми та інфографіка. Вони прості для розуміння та ефективно передають висновки.
Типи аналізу даних
Існує п’ять різних типів аналізу даних. Повний аналіз даних може вимагати використання їх усіх, залежно від поточної проблеми, але це рідко є необхідним. Однак дуже важливо знати всі види аналізу даних.
#1. Аналітика описових даних
Цей тип аналізу даних розглядає минулі події, щоб визначити їх причини. Це найпростіший метод для аналізу великих обсягів даних. Описова аналітика використовується певними аналітиками даних як підсумок для резервного копіювання розслідувань і аналізу з інших форм аналітики, залежно від ситуації. Ми можемо назвати це «найкращою практикою», оскільки воно уточнює висновки попередньої аналітики на основі минулих даних.
Крім того, описовий аналіз даних зазвичай виконується компаніями за допомогою статистичних методів. Аналізуючи дані таким чином, вони можуть побачити, як змінилися речі з часом, помітити викиди, порівняти та порівняти переваги та недоліки тощо. Підприємства часто використовують описовий аналіз, щоб зосередитися на джерелі проблеми.
#2. Аналітика діагностичних даних
Мета аналізу діагностичних даних — виявити, що призвело до несподіваної події в минулому. Використовуючи результати описової аналітики, цей метод намагається пояснити, «чому це сталося?»
Аналітика діагностичних даних використовує підходи деталізації, відкриття, видобутку та кореляції. Метод виявлення даних використовується аналітиками для пошуку інформації, яка може бути використана для висновку про значення на основі спостереження. Інформація «видобувається» з величезної кількості необроблених даних за допомогою обчислювальних методів. Діагностична аналітика спрямована на отримання висновків шляхом виявлення зв’язків або закономірностей у даних.
Крім того, компанії можуть використовувати інформацію, отриману в результаті цього аналізу, щоб сформулювати цілеспрямовані підходи до викликів, а не залежати від здогадок.
#3. Аналітика прогнозних даних
Дані з сьогодення або минулого аналізуються, щоб зробити прогнози щодо майбутнього. Прогнозний аналіз виконується окремими особами та компаніями шляхом використання суміші машинного навчання, інтелектуального аналізу даних і статистичного моделювання на основі наявних баз даних минулої інформації. Це допомагає їм визначати тенденції та передбачати потенційні проблеми чи можливості.
Крім того, інструментами цього типу аналітики є алгоритми та методи (такі як модель лінійної чи логістичної регресії). Існує кілька алгоритмів, розроблених для різних контекстів, і використання неправильного дасть неточні результати. Без їх застосування до проблеми клієнтські та зовнішні біти даних не мають сенсу. Компанії ризикували б зробити помилки, від яких вони б ніколи не оговталися, якби прогнозний аналіз не був доступним.
#4. Рекомендована аналітика даних
Мета прескриптивної аналітики даних полягає в тому, щоб визначити та призначити оптимальну відповідь на проблему. Цей аналіз даних враховує результати попередніх аналізів і визначає напрямок для отримання бажаного висновку.
Такі інструменти, як механізми рекомендацій, механізми схвалення позик, динамічні моделі ціноутворення та графіки ремонту машин, використовують аналітику приписних даних для аналізу всіх потенційних результатів і адаптації процесу до потреб кожного окремого користувача. Вони можуть бути представлені як пара «так/ні» або маркований список. Ці ресурси детально описують результати кожного вибору та пропонують покращення. Рекомендований аналіз дозволяє компаніям оптимізувати процеси затвердження та автоматизувати прийняття рішень.
#5. Аналітика даних у реальному часі
В аналітиці даних у режимі реального часу інформація обробляється, як тільки вона вводиться в базу даних. Нові дані від споживачів або зовнішніх джерел аналізуються в режимі реального часу, на відміну від інших методів аналізу даних, які спираються на інформацію з минулого (історичні дані).
Граничні обчислення, аналітика в базі даних, аналітика в пам’яті, пристрої для сховищ даних, паралельне програмування тощо – це технології, які використовуються в аналітиці даних у реальному часі. Найкраще використовувати цей тип аналізу даних у програмах, які потребують як високої доступності, так і короткого часу відгуку. Це допомагає компаніям виявляти тенденції та показники ефективності раніше, ніж їх конкуренти. Діяльність конкурентів можна відстежувати та аналізувати в режимі реального часу.
Яка роль даних і аналітики в бізнесі?
Мета даних і аналітики полягає в тому, щоб допомогти компаніям, їх співробітникам і керівникам приймати більш обґрунтовані рішення та підвищити якість суджень, які вони роблять. Це впливає на всі рішення — великі чи малі, прийняті заздалегідь чи миттєво, циклічні чи інші, стратегічні, тактичні чи оперативні. D&A також може виявити питання, які раніше не задавалися, разом із творчими відповідями та можливостями, які керівники компанії могли пропустити.
Для прийняття кращих бізнес-рішень сучасний бізнес значною мірою покладається на дані, і ці дані часто надходять із джерел поза межами безпосередньої сфери впливу організації.
Здатність приймати кращі та своєчасніші бізнес-рішення в динамічних складних умовах є ключовим рушієм цифрової трансформації.
Рішення про покупку продукту чи послуги приймає окрема особа, тоді як рішення про надання максимально можливої послуги клієнту чи громадянину приймається командою всередині організації.
Однак термін «прийняття рішень на основі даних» стосується практики аналізу даних, щоб визначити, як зробити кращий вибір. Це веде до концепції моделі прийняття рішень, яка може включати нормативні аналітичні підходи для отримання результатів, які вказують, які кроки слід зробити. Крім з'ясованих моделей, існують також діагностичні та рецептурні. Кожен з них корисний для певного вибору.
Важливо, що рішення не лише визначають, коли діяти, але й коли утримуватися від дій.
Бізнес-результати можна вимірювати та повідомляти, а вдосконалення бізнесу на основі даних сприяють тому, що перспективні компанії впроваджують дані й аналітику у свою бізнес-стратегію та цифрову трансформацію.
Методи аналізу даних
Аналітики даних можуть обробляти дані та отримувати інформацію за допомогою різних аналітичних методологій і технік. Ось кілька найпоширеніших підходів.
- Монте Карло. Ймовірність подій моделюється за допомогою моделювання Монте-Карло. Ці симуляції пропонують більшу передбачувану силу, ніж інші методи аналізу даних, оскільки вони враховують ширший діапазон значень і факторів, що корисно для зниження ризику та запобігання втратам.
- Регресійний аналіз. Метою регресійного аналізу є визначення потенційного впливу зміни однієї залежної змінної на інші залежні змінні.
- Аналіз часових рядів. Аналіз часових рядів — це метод вивчення даних за певний період часу та встановлення причинно-наслідкового зв’язку між значенням точки даних і частотою, з якою вони виникають. Фінансові ринки та ділові цикли є поширеними застосуваннями цього методу аналізу даних.
- Факторний аналіз. Використовуючи факторний аналіз, ви можете зменшити величезний набір даних до більш керованого розміру. Сподіваємося, що використовуючи цю стратегію, можна виявити раніше приховані тенденції.
- Когортний аналіз. Когортний аналіз — це процес сегментації набору даних на підмножини з порівнянними характеристиками, зазвичай на основі профілю клієнта. Це відкриває шлях для ще більш глибокого статистичного дослідження вибраної вибірки даних аналітиками даних та іншими користувачами аналітики даних.
Інструменти аналізу даних
Технологічні можливості аналітики даних швидко розвиваються, і вона використовує широкий спектр математичних і статистичних підходів до обробки чисел. Сьогодні аналітики даних можуть вибирати з широкого спектру програм, які допомагають збирати дані, архівувати дані, обробляти дані та подавати результати.
Аналіз даних ніколи особливо не залежав від електронних таблиць або програм, таких як Microsoft Excel. Сучасні аналітики даних часто використовують нефільтровані мови програмування, щоб змінювати та маніпулювати базами даних. Python, мова програмування з відкритим вихідним кодом, знаходить широке застосування. Для статистичного аналізу або графічного моделювання можна використовувати більш спеціалізовані програми аналізу даних, такі як R.
Під час подання звітів або передачі висновків аналітики даних також мають підтримку. Tableau та Power BI — це програми для візуалізації та аналізу даних, які використовуються для збору даних, проведення аналітики та обміну результатами через інформаційні панелі та звіти.
На горизонті також з’являються нові інструменти, які можуть допомогти аналітикам даних. У той час як Apache Spark є платформою з відкритим вихідним кодом, корисною для обробки величезних обсягів даних, SAS є інструментом аналітики, який може допомогти в інтелектуальному аналізі даних. Сьогодні аналітики даних мають доступ до широкого спектру технологічних інструментів, що дозволяє їм підвищити цінність, яку вони приносять своїй організації. Крім того, читайте Найкращі інструменти аналізу даних: оновлено
Чому аналіз даних важливий?
Більшість підрозділів сучасних компаній покладаються на аналітику даних для аналізу поточних подій і планування на майбутнє. Завдяки застосуванню цих заходів можна отримати багато позитивних результатів. Серед цих переваг:
#1. Зменшіть операційні витрати
Незважаючи на занепокоєння початковими витратами, зрештою фінансово вигідно інвестувати в аналітика даних. Економії грошей можна досягти шляхом уникнення фінансового ризику, посилення безпеки даних та інших заходів, які стали можливими завдяки ретельному аналізу даних. Аналіз даних також використовується компаніями, щоб побачити, які відділи витрачають забагато грошей, а які потребують більших грошових вливань. Це призводить до економії, особливо в сферах діяльності та виробництва, і, зрештою, зменшує потребу в людській праці.
#2. Покращуйте свою здатність приймати рішення
Аналітика даних також дозволяє компаніям приймати швидші й мудріші рішення, заощаджуючи час і гроші, які інакше були б витрачені на марнотратну тактику, неефективні процедури, помилкову рекламу та неперевірені ідеї щодо нових продуктів і послуг. Лідери, які використовують підхід до прийняття рішень на основі даних, дають змогу своїм командам бути більш активними у визначенні можливостей, оскільки вони можуть базувати свої дії на емпіричних даних, а не на власних особистих уподобаннях чи думках оточуючих. Помилка в методі аналізу або збору потенційно може зробити дані помилковими або такими, що вводять в оману, але для осіб, які приймають рішення, все одно важливо усвідомлювати, що дані можуть виявити певну тенденцію або передбачити результат.
Крім того, ви повинні пройти курс DATA 2100: Intermediate Data Analytics після закінчення початкового курсу з аналізу даних. Цей курс навчить вас, як проводити опитування та експериментальні дослідження. Ви дізнаєтесь про тонкощі проведення опитувальних досліджень, від розробки анкети до відбору вибірки до аналізу та інтерпретації даних. Цей онлайн-курс для самостійного вивчення темпу вдосконалить ваші навички програмування на R, а також навчить вас планувати й аналізувати рандомізований експеримент.
#3. Зменшення неефективності та підвищення безпеки операцій
Ще однією важливою перевагою аналітики даних є можливість застосовувати інформацію для підвищення ефективності роботи. Компанії можуть покращувати свої пропозиції, вивчаючи коментарі клієнтів і дані, які вони збирають у величезній кількості. За допомогою аналітики даних можна відкрити можливості для оптимізації процесів, скорочення витрат або збільшення доходів. Використовуючи аналітику даних, підприємства можуть швидко визначити, які процеси дають найкращі результати, а які – неефективні. Тоді особи, які приймають рішення, можуть адаптувати свою тактику, щоб краще передбачати та запобігати проблемам, а також керувати ризиками та вносити зміни.
Крім того, великим попитом користуються науковці з обробки даних, які мають досвід прогнозного моделювання, оскільки цей досвід використовується в різноманітних сферах, від бізнес-стратегії та некомерційної стратегії до планування політичних кампаній. Починаючи з поглибленого розгляду простого регресійного аналізу, DATA 4010: Advanced subjects in Data Analytics від Penn LPS Online охоплює більш складні теми R, як-от картографування, текстовий аналіз, веб-скрейпінг і робота з рядковими змінними. Окрім основ візуалізації даних, ви також дізнаєтеся про передові методи, такі як використання пакету Shiny R для створення інтерактивних представлень даних.
#4. Знайдіть нові можливості для продукту/послуги
Отримавши розуміння своєї поточної клієнтської бази за допомогою аналітики даних, фірми можуть краще впроваджувати інновації, заповнюючи будь-які прогалини на ринку продуктів і послуг, які вони вже пропонують. Використовуючи дані, компанії можуть відстежувати не лише те, наскільки добре продаються їхні продукти та наскільки задоволені клієнти, а й як йдуть справи їхніх конкурентів. Організації можуть використовувати інформацію, отриману в результаті аналітики даних, щоб покращити обслуговування клієнтів, скорегувати свої маркетингові стратегії відповідно до потреб цільової демографічної групи та оновити лінійку продуктів відповідно до змінних уподобань клієнтів. Успіх чи поразка компанії може залежати від її здатності використовувати інформацію, надану підвищеною гнучкістю великих даних.
#5. Отримайте глибше розуміння конкретних ринків
Підприємства можуть отримати широке уявлення про смаки, бажання та звички клієнтів у веб-перегляді/купівлі, аналізуючи їхні цифрові сліди. Компанії можуть швидше виявляти тенденції та закономірності в цільових областях, аналізуючи дані, отримані з цих ринків, і відповідно адаптуючи свої продукти та послуги. Чим більше підприємство дізнається про те, хто його споживачі та чого вони хочуть, тим краще воно зможе розвинути лояльність клієнтів, переконатися, що вони задоволені, і збільшити продажі. Якщо лідери не звертають уваги, вони можуть побачити, як їхні клієнти переходять на бік конкурента, який є.
Стає все більш очевидним, що вміння оцінювати дані та пояснювати результати у зрозумілий спосіб має вирішальне значення для успіху на сучасному ринку праці, незалежно від того, шукаєте ви посаду початкового рівня чи керівну. Penn LPS Online DATA 1010, Introduction to Data Analytics, навчить вас основам аналізу даних у кількох областях за допомогою мови програмування R. Після завершення цього курсу ви зможете використовувати кількісні дані для швидкої та точної діагностики проблем, формулювати обґрунтовані висновки та розробляти ефективні рішення.
Які навички потрібні, щоб стати аналітиком даних?
Для початку вкрай важливо зрозуміти роль, яку відіграє аналітик даних. Усі аналітики даних, ризикуючи сказати очевидне, зацікавлені в даних. Вони використовують складні технологічні інструменти, щоб просіяти величезну кількість необроблених даних і зробити корисні висновки. Обов’язки аналітика даних зазвичай також включають очищення недостовірної інформації, оцінку якості даних і написання звітів для керівництва.
Усі ці обов’язки, як ви, можливо, вже зрозуміли, вимагають від аналітиків даних добре розвиненого інструментарію технічних навичок. Розглянемо декілька вибраних нижче.
№1. Очищення та підготовка даних
Згідно з дослідженнями, спеціалісти з очищення та підготовки даних витрачатимуть близько 80% свого часу на ці завдання. Тому ця здатність має вирішальне значення.
Невід’ємною частиною роботи аналітика даних є збір інформації з багатьох джерел і її форматування для статистичної та логічної перевірки. Частиною очищення даних також є заповнення будь-яких пропусків і виправлення будь-яких невідповідностей, які можуть перешкодити аналізу.
Хоча підготовка даних не обов’язково є найзахопливішою частиною аналізу даних, це може бути, якщо ви підходите до цього як до веселої та складної діяльності з вирішення проблем.
№2. Статистичні знання
Аналітики даних повинні мати чітке розуміння ймовірності та статистики. Це розуміння спрямовуватиме ваше дослідження та аналіз, дозволяючи зрозуміти сенс результатів.
Крім того, розуміння статистики також допоможе вам переконатися, що ваш аналіз дійсний, і це допоможе вам уникнути поширених помилок і логічних помилок.
Ваша конкретна робота та пов’язані з нею дані визначатимуть точний характер і глибину ваших вимог до статистичної експертизи.
Наприклад, у випадку корпорації, яка використовує ймовірнісний аналіз, потрібне більш глибоке знайомство з відповідними сферами.
#3. Письмо та спілкування
Однією з важливих навичок аналітика даних є вміння подавати інформацію різними способами. Успіх на будь-якій посаді аналітика даних вимагає відмінних навичок спілкування, зокрема письма, говоріння, пояснення та слухання.
Коли працюєш з іншими, комунікація є важливою. Наприклад, під час стартової зустрічі із зацікавленими сторонами бізнесу уважне слухання може допомогти вам зрозуміти, які типи аналізу їм потрібні.
Подібним чином важливо вміти доносити складні ідеї до колег, які не є фахівцями в галузі, у якій ви працюєте.
Виразити себе в письмовій формі, незалежно від того, чи це короткий виклад вашого дослідження, чи пояснення результату дослідження даних, є однаково важливим.
Якщо ви хочете просунутися вперед у цифровому світі, навчіться спілкуватися відкрито й прямо. Це «м’який» навик, але не скидайте його лише через це.
Здатність повідомити про важливість ваших висновків і переконати інших виконати ваші рекомендації так само важлива, як і ваша аналітична майстерність.
#4. Вирішення проблеми
Щодня, як аналітик даних, ви стикатиметеся з проблемами, такими як несправності, помилки та перешкоди. Ще одна важлива навичка, якою повинен володіти аналітик даних, — це здатність визначати проблеми та придумувати творчі рішення.
Деякі можливі результати перераховані нижче:
- Цілком можливо, що вам знадобиться дізнатися про особливість програми або мови програмування, яку ви використовуєте.
- Іноді вам потрібно мислити нестандартно через обмеження ресурсів вашої компанії.
- Можливо, у ваших даних відсутні деякі ключові елементи.
- Якщо час закінчується, вам може знадобитися провести «досить хороший» аналіз.
У будь-якій ситуації вміння аналітика даних творчо мислити та вирішувати проблеми буде неоціненним.
#5. Створення візуалізації даних
Тенденції та закономірності в даних можна краще зрозуміти, якщо їх візуалізувати. Оскільки більшість людей більше налаштовані на візуальні підказки, ніж на числові, цілком зрозуміло, що діаграму чи графік їм легше зрозуміти, ніж електронну таблицю.
Важливо складати діаграми, які приємні для очей, щоб переконатися, що ваші висновки будуть ефективно передані. Крім того, тримайтеся подалі від усього, що може ввести читачів в оману, як-от кругових діаграм або змінення значень осі.
Візуалізації також можуть бути важливим аспектом вашого дослідження даних. Якщо ви просто подивитеся на цифри, ви можете пропустити те, що виразить вас під час візуалізації даних.
Надзвичайно важко знайти функцію обробки даних, яка не потребує візуалізації даних, що робить її ключовим навиком аналітика даних.
#6. Аналіз та дослідження даних
У списку найважливіших навичок для аналітика даних «аналіз даних» може здатися недоречним, але насправді це важлива навичка.
Аналіз даних, щоб відповісти на бізнес-запитання або задовольнити вимогу, є основною функцією аналізу даних.
Дослідницький аналіз – це ще один метод вивчення даних. Дослідження даних — це процес пошуку прихованих закономірностей або кореляцій, які можуть допомогти компанії.
Розвідка може бути спрямована на ділове питання, або вона може бути зовсім ненаправленою. Ви можете заощадити гроші або відкрити нові ринки для своєї компанії, якщо приділите час пошуку тенденцій у даних.
Маркетингові дані та аналітика
Застосування аналітики даних у маркетингу стає дедалі важливішим. Коли ви проводите кампанії, завжди є речі, які ви можете дізнатися про своїх клієнтів за клацаннями, які вони роблять, а також за лайками, відкриттями та поширенням.
Дані є королем. Однак справжня сила полягає в здатності обробляти та аналізувати дані, щоб отримати розуміння, що зрештою призведе до кращих суджень щодо майбутніх ініціатив.
Маркетинг не завжди легкий. Набагато складніше, якщо ви тільки починаєте свою нову рекламну кампанію або якщо ви експериментуєте з різними методами охоплення потенційних клієнтів.
Якщо у вас немає аналітики, ви не знатимете, наскільки ефективні ваші маркетингові стратегії з точки зору того, що працює, а що ні. Це може бути неефективним і може призвести до серйозних наслідків.
Цілком можливо, що певні підприємства можуть досягти чудових результатів без використання аналітики. Вони можуть бути не в змозі пояснити успіх своїх ініціатив і можуть просто сказати: «Нам пощастило». У той же час, коли маркетингові зусилля вибухають, ніхто не може визначити причину.
Що таке аналітика маркетингових даних?
Аналітика маркетингових даних – це практика вивчення маркетингових даних для отримання суттєвої інформації. Це включає в себе встановлення критичних маркетингових показників, збір надійних даних, відстеження показників у часі та застосування результатів для кращої майбутньої тактики.
«Маркетингова аналітика» звучить просто як статистика, але це набагато більше. Щоб досягти маркетингових цілей, це процес, який включає людей, інструменти та технології.
Аналітика маркетингових даних дає вам можливість виявити, що працює і чому. Ця процедура допоможе вам повною мірою скористатися всіма перевагами, на які він здатний.
Чому аналіз даних є важливим у маркетингу?
Аналіз маркетингових даних використовується різними способами в бізнесі. Розглянемо кілька частих прикладів:
#1. Прогноз потенційних результатів
Використовуючи поточні та історичні дані, можна побудувати модель прогнозування з прогнозною аналітикою. Крім того, використовуючи цей тип аналізу, ви можете визначити рівень інтересу до певної частини вмісту чи маркетингу, а також часові проміжки, протягом яких ви можете очікувати покупки від певного потенційного клієнта. Ви можете максимізувати прибуток, охопити ширшу демографію та залучити нових споживачів за допомогою цілеспрямованої реклами, якщо у вас є тверде уявлення про те, як ваші знижки та спеціальні пропозиції сприймаються різними демографічними групами, як-от ті, що визначаються за віком.
#2. Тенденції та переваги клієнтури
Якщо ви розумієте тенденції та вподобання своїх клієнтів, ви зможете змінити свій маркетинговий комплекс таким чином, щоб він був більш привабливим для населення, якого ви намагаєтеся охопити.
Ці дані також можуть допомогти вам розділити вашу споживчу базу на більш керовані блоки для цілеспрямованіших рекламних зусиль.
#3. Трансляція та надсилання повідомлень
Використовуючи аналітику даних, ви можете визначити, які канали та засоби масової інформації є найбільш продуктивними з точки зору охоплення та конверсії вашої цільової аудиторії. З цими даними можна проводити більш точні й успішні маркетингові кампанії.
#4. Підтримка клієнтів
Використання аналітики дозволяє покращити підтримку клієнтів, дозволяючи ідентифікувати сфери, у яких споживачі відчувають труднощі або потребують допомоги. Цю інформацію можна використати для створення навчальних матеріалів, а також для вдосконалення альтернатив самообслуговування.
Плюси та мінуси аналізу даних у маркетингу
Аналітика даних набуває все більшого значення в сучасному економічному ландшафті. Я наведу вам кілька прикладів чому.
PROS
#1.Краща маркетингова стратегія
Data Analytics надає вам нейтральний погляд на ваші маркетингові зусилля. Це дозволить вам робити більш обґрунтований вибір, а не покладатися на припущення. Застосування аналітики як до, так і після прийняття рішення може допомогти вам досягти оптимальних результатів. Це допоможе контролювати результати ваших кампаній і вносити необхідні зміни.
#2. Економить час і гроші
Аналітика даних дає змогу визначити, які маркетингові методи є найбільш продуктивними для досягнення результатів, і відповідно вибрати ці стратегії. Це не тільки допоможе вам заощадити час і гроші на майбутніх ініціативах, але й гарантує, що гроші не будуть витрачені на діяльність, яка не принесе результатів.
#3. Вплив на інші території
Застосування маркетингової аналітики може вплинути на інші сфери. Наприклад, це може значно підвищити впізнаваність вашого бренду, а також якість вашого вмісту, оптимізацію ваших каналів і ваше розуміння клієнтів.
CONS
Багатьом компаніям може бути важко налагодити процес аналітики, який надійно вимірюватиме та відстежуватиме важливі KPI. Розробка надійного методу аналітики представляє широкий спектр труднощів. Ось деякі з основних перешкод, які нам доведеться подолати.
#1. Маркетингові дані великі й різноманітні
Сучасне маркетингове середовище величезне та складне. Більшість розповсюдження зараз відбувається онлайн, а інформація, яку генерують кампанії, читається на різноманітних платформах. Хоча така кількість інформації корисна, вона часто призводить до перевантаження даних для відділів маркетингу.
#2. Неадекватні засоби
Інша типова складність полягає в тому, що фірмам потрібні більші ресурси для ефективного використання аналітики даних. Основна увага буде зосереджена на збільшенні кількості співробітників з досвідом аналітики. Багатьом компаніям не вистачає ресурсів, щоб присвятити їх аналітиці даних, і ще менше мають час, щоб присвятити їх аналітиці маркетингових даних.
#3. Неадекватна освіта та підготовка
У багатьох маркетингових фірмах бракує досвіду використання аналітики даних. Статистичний аналіз, візуалізація даних і технічна експертиза необхідні для ефективної аналітики маркетингових даних. Дуже важливо добре знати ринок і пропоновані продукти. Ці здібності необхідні, щоб інтерпретувати дані та робити корисні висновки.
Як аналіз даних може допомогти маркетинговій стратегії?
Навіть без чіткої маркетингової стратегії чи процесу аналітики підприємства можуть займатися маркетинговою діяльністю. Аналітика може не бути частиною маркетингових бюджетів стартапів і невеликих підприємств. Чи могли б вони обійтися без нього? Можливо, ні, тому що маркетингова аналітика допомагає підтримувати єдиний підхід. Без процедури аналітики ви можете їздити в темряві.
Застосувавши правильний підхід до аналізу даних, ви зможете побачити, як зараз працює ваш маркетинг, і визначити, як його покращити. Крім того, читайте СЛУЖБА АНАЛІТИКИ: посібник із служби аналізу даних
Аналітика також допоможе вам побачити, наскільки добре працює ваша стратегія, щоб за потреби ви могли її налаштувати. Ви зможете зосередитися на поточному завданні й таким чином підвищити продуктивність.
Як використовувати аналіз даних у маркетингу
Існує безліч ефективних підходів до впровадження аналітики даних у маркетинг, які можна адаптувати до потреб вашого клієнта або компанії та галузі, у якій вони працюють. Нижче наведено деякі основні принципи, які допоможуть отримати максимальну віддачу від аналітики маркетингових даних.
#1. Подумайте про свої минулі маркетингові зусилля
Першим важливим кроком є визначення того, чи використовувала ваша компанія або клієнт аналітику даних для прийняття маркетингових рішень. Ось чому важливо дізнатися, наскільки успішними були їхні маркетингові кампанії. Графіки та інші візуальні представлення даних можуть виявити тенденції продажів і ефективність маркетингових кампаній.
#2. Вивчіть недавню траєкторію ринку
Перевірка стану ринку може виявити корисні відомості про людей, яких ви хочете охопити своїми маркетинговими зусиллями. Найважливіше те, що це дозволяє вам побачити, чи є реальна можливість для нових учасників на ринку. Одним із поширених методів для цього є вивчення частки ринку, яку займають конкуруючі продукти.
Вивчаючи їхніх конкурентів і спостерігаючи за змінами на ринку, ви можете допомогти своїм клієнтам рекламувати свій бізнес. Для таких компаній, як ті, що виробляють канцелярське приладдя, реклама для дистанційної роботи є життєздатним варіантом. Оскільки все більше компаній впроваджують політику дистанційної роботи, співробітники шукають комфортні способи ведення бізнесу з дому.
#3. Монітор моделей ринків, що розвиваються
Іноді за допомогою аналізу даних можна передбачити кардинальні зміни ринку. Ви можете покращити свої маркетингові зусилля та задоволеність цільової аудиторії, використовуючи знання, отримані в результаті аналізу ваших маркетингових даних. Прогнозування маркетингових тенденцій, як короткострокових, так і довгострокових, вимагає розуміння факторів, які викликають інтерес клієнтів.
#4. Стимулюйте маркетингові зміни за допомогою даних
Набагато простіше побачити, як смаки споживачів змінюються з часом, якщо відстежувати їхню поточну активність щодо певного бренду. Можливо, ви захочете включити більше відеоконтенту у свою маркетингову стратегію, коли побачите, що менше людей бачать, наприклад, письмові матеріали вашого клієнта. Компанії часто можуть зберегти свою частку ринку і навіть збільшити її, швидко пристосовуючись до незначних змін у поведінці клієнтів, що призводить до збільшення доходів і залучення нових клієнтів.
Dodge Data and Analytics
Dodge Construction Network (DCN) — це технологічна фірма, яка надає повний набір даних, аналітику та стосунки, що виходять за рамки комерційного будівельного сектору, щоб створити найпотужніше джерело інформації, знань, ідей і зв’язків у цій галузі. Крім того, Dodge Data & Analytics, The Blue Book Network, Sweets, IMS і Principia – це лише деякі з галузевих рішень, які створені цією організацією. Ці рішення існують протягом тривалого часу та заслужили довіру промисловості комерційного будівництва.
Загалом, ці варіанти відкривають чіткі та ефективні перспективи для підприємств будь-якого розміру, від локальних підрозділів до конгломератів із кількома штатами. Більше століття Dodge Construction Network постачає галузь даними, необхідними для подальшого зростання та процвітання.
Ролі Dodge Data and Analytics
Щоб краще зрозуміти та отримати вигоду від критичних перспектив проекту та взаємовідносин, вони допомагають зацікавленим сторонам будівельної галузі, включаючи виробників та дистриб’юторів будівельних матеріалів, генеральних підрядників, субпідрядників та спеціалізованих професіоналів, архітекторів, професіоналів з дизайну та постачальників будівельних послуг. Ми надаємо послуги з дослідження ринку, щоб допомогти підприємствам сформулювати як найближчі, так і довгострокові плани розширення, а також передові рішення для інтеграції робочого процесу для прискорення етапу перед будівництвом. Пов'язана стаття: КОМПАНІЇ З АНАЛІЗУ ДАНИХ: найкращі компанії з аналізу даних 2023 року
Ці опції надають професіоналам у сфері будівництва дані, необхідні для розвитку свого бізнесу, і роблять складні потреби будівельних проектів більш керованими для підприємств будь-якого розміру. Dodge Construction Network є рушійною силою сучасного комерційного будівництва завдяки своєму столітньому досвіду в цій галузі.
Чи вимагає аналітика даних кодування?
Так. Коли ви отримуєте ступінь з аналізу даних через Інтернет, кодування є абсолютною необхідністю. Однак це не вимагає високих навичок програмування. Однак необхідно отримати фундаментальне розуміння R і Python. На додаток до цього, всебічне розуміння мов запитів, таких як SQL, є більш ніж необхідним.
Чи може новачок стати аналітиком даних?
Так. Зараз роботодавці шукають людей, які пройшли курси аналітики даних або навчальні табори. Портфоліо вашої попередньої роботи також стане в нагоді під час подання заявки на посаду аналітика даних початкового рівня.
Висновок
Сьогодні аналітика даних є однією з найбільш інвестованих галузей дослідження. За словами Gartner, до 2025 року традиційна аналітика припинить своє існування завдяки новітнім методам, таким як контекстний аналіз і штучний інтелект. Gartner також передбачає значні зміни в зв’язаному управлінні, обміні даними та розповсюдженні мереж даних.
Однак компанії повинні добре володіти аналітикою даних і численними її формами та способами використання, якщо вони хочуть повністю реалізувати потенціал цих інструментів. Навіть у конкурентній галузі правильне впровадження аналітики може сприяти успіху компанії та пришвидшити результати.
Часті запитання
Чи добре платять аналітикам даних?
Так. Зарплати аналітиків даних високі. Бюро статистики праці (BLS) повідомляє, що середня річна зарплата в Сполучених Штатах становить 58,260 XNUMX доларів США. Типова зарплата аналітика даних набагато вища.
Скільки годин працюють аналітики даних?
Аналітики даних часто працюють від 40 до 60 годин на тиждень з понеділка по п’ятницю. Цей графік залежить від робочих годин компанії. Зазвичай це робочі будні з 9 до 5 або з 8 до 6.
Чи є аналітика даних гарною кар’єрою?
Так. Компетентні аналітики даних є одними з найбільш затребуваних спеціалістів у світі. Аналітики даних, навіть на початковому рівні, можуть розраховувати на оплату та переваги вище середнього через високий попит і незначну кількість компетентних кандидатів.
Подібні статті
- Опубліковано 37 найвеселіших кар’єр, ЯКІ ДОБРЕ ОПЛАЧУЮТЬСЯ у 2023 році!!
- Які навички потрібні для просування до керівної посади?
- ЯК СТАТИ РЕКРЮТЕРОМ: виконайте прості кроки
- АНАЛІТИКА ШЛЯХУ КЛІЄНТА: посібник і все, що потрібно знати
Посилання
