Принятие решений является одним из важных навыков, которыми обладают различные бизнес-лидеры, менеджеры, инженеры и дипломированные бухгалтеры в компании. Руководство принимает бизнес-решения на основе нескольких исходных данных, таких как рыночные условия, спрос, предложение, стоимость операций, ожидаемая прибыль и устойчивость бизнеса.

Принятие решений на основе данных — это процесс сбора, очистки и обработки данных, извлечения информации из закономерностей в данных и использования их для прогнозирования будущего.

В этой статье я расскажу о следующих пяти ключевых преимуществах принятия решений на основе данных в организации.

1. Откройте для себя скрытые закономерности, чтобы получить полезную информацию

2. Добейтесь более высоких темпов роста бизнеса, используя исторические данные

3. Оптимизируйте операции, анализируя закономерности в данных.

4. Повысьте удовлетворенность клиентов, изучая поведение клиентов

5. Прогнозируйте будущие тенденции, используя прошлые данные

1. Откройте для себя скрытые закономерности, чтобы получить полезную информацию

Используя различные инструменты визуализации данных, вы можете обнаружить скрытые закономерности в данных, например, какой сегмент клиентов покупает недавно выпущенный смартфон, каковы первые 3 магазина по продажам нового телефона и т. д. Различные визуальные графики, такие как точечные диаграммы, прямоугольники графики, гистограммы и т. д. могут использоваться для визуализации различных атрибутов данных. Визуальные диаграммы, полученные на основе данных, являются частью информационных панелей бизнес-аналитики, которые используются для мониторинга бизнеса, принятия соответствующих бизнес-решений и выполнения необходимых действий. Например, аналитик данных может изучить потенциальные новые рынки для сбыта недавно выпущенного внедорожника, изучив структуру продаж в различных регионах.

2. Добейтесь более высоких темпов роста бизнеса, используя исторические данные:

Проанализировав шаблоны в данных, вы можете искать области, в которых вы можете развивать свой бизнес и нацеливаться на новых клиентов в разных географических точках города, штата или страны. Специалисты по данным и аналитики данных пытаются найти ответы на следующие вопросы:

Каков профиль моего целевого клиента для недавно выпущенного смартфона?

В каких регионах наблюдается тенденция роста продаж нового смартфона?

Есть ли связь между возрастом покупателя и объемом продаж?

Вы также можете сделать свои продукты доступными для международных клиентов на глобальной платформе, чтобы добиться более быстрого роста бизнеса. Ценность информации, хранящейся в исторических данных, может быть использована для дальнейшего расширения вашего бизнеса.

3. Оптимизируйте операции, анализируя закономерности в данных:

Различные операционные группы компании изучают операционные данные и ищут в них сезонные закономерности и тенденции. Например — данные о продажах iPhone 12, пассажиропоток авиакомпании, данные об операциях обслуживания клиентов внедорожников среднего размера и т. д.

Исследователи данных и операционная группа пытаются найти ответы на следующие вопросы:

Есть ли тенденция к увеличению или уменьшению данных?

Есть ли в данных какая-либо сезонная закономерность (ежемесячно, раз в две недели, ежегодно)?

Есть ли какая-то определенная частота, с которой повторяется паттерн?

Операционные данные можно использовать для принятия важных решений по управлению дополнительной рабочей силой, сырьем, партнерами по логистике и обслуживающему персоналу, а также для оптимизации бизнес-операций для обеспечения гибкости спроса, чтобы спрос клиента удовлетворялся по оптимальной цене.

4. Повысьте удовлетворенность клиентов, изучая поведение клиентов

Специалисты по данным могут выполнять более глубокий анализ заказов клиентов, частоты заказов, отзывов клиентов, отзывов клиентов и предпочтений клиентов, используя различные методы машинного обучения без учителя и с учителем. Эти методы помогают бизнес-лидерам искать ответы на следующие вопросы:

Какие клиенты регулярно размещают заказы? Кто лояльные клиенты?

Какова частота заказов, размещаемых постоянными клиентами?

Какие клиенты очень довольны или очень недовольны?

Каковы основные причины удовлетворенности (неудовлетворенности) клиентов?

Этот анализ не только поможет понять клиентов, но и поможет компаниям внедрить краткосрочные и долгосрочные стратегии для улучшения индекса удовлетворенности клиентов.

Бизнес-лидеры сосредотачиваются на максимизации доходов бизнеса от существующих клиентов, поскольку стоимость привлечения нового клиента в 7-10 раз превышает стоимость удержания существующих клиентов.

5. Предсказывать будущее, используя исторические данные

Специалисты по данным могут получить более высокую ценность информации, хранящейся в бизнес-данных, с помощью нескольких методов интеллектуального анализа данных и различных алгоритмов машинного обучения для создания прогностических моделей, которые помогают различным командам в компании прогнозировать будущий бизнес-сценарий и быть готовыми к решению будущих задач. требовать или предпринимать действия, предсказывая поведение клиента. Например, специалисты по данным пытаются найти ответы на следующие вопросы, используя методы прогнозного моделирования:

Каким будет прогнозируемый спрос на следующий квартал?

Сколько авиапассажиров мы ожидаем вылететь из Парижа на следующей неделе?

Какой клиент, скорее всего, примет предложение о покупке внедорожника?

Прогнозные модели помогают компаниям в нескольких видах деятельности, таких как операции, маркетинг, разработка новых продуктов, снижение затрат, прогнозирование бюджета и планирование рабочей силы. Менеджеры и бизнес-лидеры могут использовать футуристические идеи, чтобы принимать соответствующие меры сегодня и оставаться конкурентоспособными в бизнесе.

Краткое содержание

В этой статье мы рассмотрели пять основных преимуществ использования подхода, основанного на данных, для принятия решений.

Если вам понравилась эта статья, поделитесь ею в Twitter, LinkedIN и Facebook, а также похлопайте мне.

Я специалист по данным, блогер и энтузиаст данных. Приятного чтения еще одной интересной статьи Data Analyst Vs Data Scientist. Вы можете подписаться на меня в LinkedIN для профессионального общения.