Wie Business Analytics Werte schafft und Organisationen hilft

Ob Marketing, Betrieb, Personalwesen oder Finanzen, keine Funktion kann sich der riesigen Datenmenge entziehen, die ihnen zur Verfügung steht. Beispiele sind Daten von Benutzern basierend auf ihrem Such-Browserverlauf und Standortverfolgungsdaten, die über GPS gesammelt wurden. Weitere Beispiele sind biometrische Daten, die über tragbare Geräte gesammelt werden, und Aufzeichnungen von Finanztransaktionen, die über Zahlungs-Apps gesammelt werden.

Dann gibt es riesige Mengen an Inhalten, die in Social-Media-Feeds generiert werden und wichtige Einblicke in das Kundenverhalten geben. Insgesamt sammeln Unternehmen viel mehr Daten als früher. Unabhängig von ihrem Platz in der Organisationshierarchie dient die Fähigkeit, die Macht der Daten zu nutzen, als Beweis für die Entscheidungskompetenz von Führungskräften. Betrachten wir den Anwendungsbereich von Business Analytics und wie sie angewendet werden können, um verschiedene Geschäftsziele zu erreichen.

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Umfang der Business Analytics

1. Datenanalyse

Ein wichtiger Teil der Business Analytics ist das Erlernen der Datenanalyse. Das Erlernen von Business Analytics beinhaltet, sich mit Tools und Techniken vertraut zu machen, um das Durcheinander zu beseitigen und die Antworten zu finden, die Sie benötigen. Grundlegende Kenntnisse in Statistik sind für die Datenanalyse unerlässlich. Konzepte wie Wahrscheinlichkeit, Regression, Varianz und Verteilungsarten helfen dabei, Daten zu verstehen und Muster zu erkennen. Darüber hinaus kann die Kenntnis von Tools wie Python und SQL Managern helfen, Echtzeit-Einblicke aus Daten zu gewinnen.

2. Datenvisualisierung

Zu lernen, Daten zu analysieren, reicht nicht aus. Manager sollten in der Lage sein, ihre Analyse effektiv zu visualisieren, um andere von ihren Ergebnissen und Empfehlungen zu überzeugen. Business Analytics umfasst fortgeschrittene Kenntnisse von Microsoft Excel und Datenvisualisierungstools wie Tableau. Fundiertes Arbeitswissen und regelmäßiges Üben der Arbeit an diesen Tools können Managern einen Vorteil gegenüber ihren nicht datenkundigen Kollegen verschaffen.

Anwendungen von Business Analytics

1. Verbesserung der Produktivität

Business Analytics kann dabei helfen, den Spielraum für Produktivitätsverbesserungen auf der Grundlage vergangener Daten zu identifizieren. Beispielsweise reduzierte Microsoft die Reisezeit für Besprechungen um 46 %, indem es sein 1200-köpfiges Team von früher 5 Gebäuden auf 4 Gebäude verlegte. Ihr Business-Analytics-Team analysierte die Daten in den Schulungskalendern der Mitarbeiter und analysierte die Zeit, die Teammitglieder für Reisen zu Meetings aufwenden. Basierend auf ihrer Analyse erzielten sie geschätzte jährliche Einsparungen in Höhe von 520.000 USD an Mitarbeiterzeit.

2. Verbessern Sie das Kundenerlebnis

Business Analytics kann Unternehmen dabei helfen, Kundenpräferenzen zu verstehen und ihre Serviceerfahrung zu verbessern. Beispielsweise verwendet Blue Apron, ein globaler Anbieter von Essenspaketen, prädiktive Analysen, um die Nachfrage nach dem festen Menü seiner Produkte zu prognostizieren. Diese Erkenntnisse helfen ihnen, Verschwendung zu reduzieren und die Geschwindigkeit der Auftragsabwicklung zu erhöhen.

Das Unternehmen verwendet historische Daten zur Bestellhäufigkeit einzelner Benutzer sowie zu ihren Rezeptpräferenzen. Es berücksichtigt auch die Saisonabhängigkeit, um Neben- und Hochsaisonen der Nachfrage vorherzusagen. Basierend auf diesen Informationen kann das Unternehmen seinen Benutzern ein zuverlässiges Erlebnis bieten und gleichzeitig Kosten sparen, indem es Verschwendung reduziert.

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3. Bereitstellung zielgerichteter Inhalte

Geschäftsanalysen helfen dabei, Kundenpräferenzen zu verstehen und ihnen Inhalte gemäß ihren Präferenzen bereitzustellen. Beispielsweise analysieren digitale Vermarkter Daten zur auf Seiten verbrachten Zeit, suchen nach Schlüsselwörtern, Likes und Shares in sozialen Medien. Sie nutzen diese Erkenntnisse, um Inhalte zu erstellen, die wahrscheinlich bei ihrem Publikum Anklang finden.

Netflix ist ein weiteres Beispiel für eine Marke, die Analysen zu ihrem Vorteil nutzt. Das Unternehmen verfügt über eine riesige Datenmenge zu den Vorlieben seiner über 180 Millionen Abonnenten. Es verwendet diese Daten, um seinen Abonnenten Empfehlungen zu geben, basierend auf ihrem bisherigen Wiedergabeverlauf und dem Verlauf anderer Abonnenten. Mehr als 80 % der auf der Netflix-Plattform gestreamten Inhalte werden von ihrem leistungsstarken Empfehlungssystem gesteuert.

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4. Förderung des Wachstums von Banken und Finanzdienstleistern

Banken und andere Finanzdienstleister nutzen Business Analytics, um ihre Risiken und Nachteile zu managen. Beispielsweise verwenden Banken Vergangenheitsdaten für Ausfälle, um neue Kredite zu genehmigen. Business Analytics hilft Finanzinstituten auch dabei, betrügerische Transaktionen aufzudecken und zu verhindern.

Banken können ihre Einnahmen auch durch Analysen verbessern. Laut einem McKinsey- Bericht steigerte eine US-Bank ihre Einnahmen um 8 %, indem sie Analysen zur Identifizierung unnötiger Rabattmuster einsetzte. Derselbe McKinsey-Bericht beleuchtet den Fall einer asiatischen Bank, die 15.000 Mikrosegmente innerhalb ihres Kundenstamms identifizierte. Basierend auf diesen Erkenntnissen erstellte die Bank ein Produktkaufmodell, das die Kaufwahrscheinlichkeit verdreifacht.

5. Besseres Forderungsmanagement

Der Einsatz von Predictive Analytics kann Unternehmen dabei helfen, ihren Cash-Conversion-Zyklus zu verbessern. Unternehmen können vergangene Daten für Kunden mit Zahlungsverzögerungen in der Vergangenheit verwenden und verschiedene Prozesse oder Erinnerungen für solche Kunden erstellen. Sie können auch Daten für säumige Personen verwenden und Ausfallmuster basierend auf Region, Kundendemografie, Organisationstyp oder anderen Variablen identifizieren. Basierend auf diesen Daten können sie die Wahrscheinlichkeit von Zahlungsausfällen in der Zukunft reduzieren.

Der Einsatz von Analysen über Dashboards kann Unternehmen auch dabei helfen, Echtzeit-Zugriff auf ihre Forderungssituation zu erhalten. Durch intelligente Analysen können sie einzelne Konten und Rechnungen aufschlüsseln und sich einen Gesamtüberblick über Forderungen basierend auf Service/Produkt, Region oder anderen Kundenattributen verschaffen. Auf diese Weise können Finanzteams Forderungsausfälle reduzieren, indem sie proaktiv Kunden verfolgen, die wahrscheinlich Zahlungen verzögern.

6. Besseres Personalmanagement

Analytics hilft bei allen Aspekten des Personalmanagements, einschließlich Einstellung, Leistungsmanagement und Bindung. Beispielsweise können Unternehmen frühere Daten für erfolgreiche Einstellungen (ihr Institut, Bildungshintergrund usw.) verwenden, um zukünftige Einstellungen zu verbessern. Sie können auch Daten über die Anzahl der Tage analysieren, die zum Schließen bestimmter Positionen benötigt werden, und ihre Bearbeitungszeiten bei der Einstellung verbessern.

Darüber hinaus können Unternehmen auch Fluktuationstrends identifizieren, z. B. Gründe für Fluktuation, Abteilungen mit hoher Fluktuation, Fluktuationsprozentsatz durch Manager usw. Sie können diese Erkenntnisse nutzen, um Problembereiche zu identifizieren und Fluktuation proaktiv zu stoppen. Analytics kann die Personalabteilung auch in anderen Aspekten unterstützen, z. B. in Bezug auf die Effektivität der Schulungseffizienz.

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Fazit

Business Analytics gilt für alle Geschäftsbereiche. Datenkompetenz ist der Weg zum Erfolg in der Unternehmenswelt. Fundierte Kenntnisse in Business Analytics können gewöhnliche Manager in versierte, datengesteuerte Entscheidungsträger verwandeln.

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