In che modo l'analisi aziendale crea valore e aiuta le organizzazioni

Che si tratti di marketing, operazioni, risorse umane o finanza, nessuna funzione può sfuggire all'enorme quantità di dati a sua disposizione. Gli esempi includono i dati degli utenti basati sulla cronologia di navigazione delle ricerche e i dati di localizzazione raccolti tramite GPS. Altri esempi sono i dati biometrici raccolti tramite dispositivi indossabili e le registrazioni delle transazioni finanziarie raccolte tramite app di pagamento.

Poi, ci sono enormi quantità di contenuti generati sui feed dei social media, che forniscono informazioni critiche sul comportamento dei clienti. Nel complesso, le aziende stanno raccogliendo molti più dati rispetto a prima. Indipendentemente dal loro posto nella gerarchia organizzativa, la capacità di sfruttare il potere dei dati serve come dimostrazione delle capacità decisionali dei dirigenti. Esaminiamo l'ambito delle analisi aziendali e come possono essere applicate per raggiungere diversi obiettivi aziendali.

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Ambito di analisi aziendale

1. Analisi dei dati

Una parte fondamentale dell'analisi aziendale è imparare ad analizzare i dati. L'apprendimento dell'analisi aziendale implica acquisire familiarità con gli strumenti e le tecniche per eliminare il disordine e trovare le risposte di cui hai bisogno. La conoscenza pratica della statistica è essenziale per l'analisi dei dati. Concetti come probabilità, regressione, varianza, tipi di distribuzione aiutano a dare un senso ai dati e a identificare i modelli. Inoltre, la conoscenza di strumenti come Python e SQL può aiutare i manager a ottenere informazioni dettagliate in tempo reale dai dati.

2. Visualizzazione dei dati

Imparare ad analizzare i dati non basta. I manager dovrebbero essere in grado di visualizzare la loro analisi in modo efficace per convincere gli altri dei loro risultati e raccomandazioni. L'analisi aziendale copre una conoscenza avanzata di Microsoft Excel e strumenti di visualizzazione dei dati come Tableau. Una profonda conoscenza del lavoro e la pratica regolare di lavorare su questi strumenti possono offrire ai manager un vantaggio rispetto ai loro colleghi non esperti di dati.

Applicazioni di Business Analytics

1. Migliorare la produttività

L'analisi aziendale può aiutare a identificare l'ambito dei miglioramenti della produttività sulla base dei dati passati. Ad esempio, Microsoft ha ridotto del 46% i tempi di viaggio delle riunioni trasferendo i suoi 1200 team in 4 edifici da un numero precedente di 5 edifici. Il loro team di analisi aziendali ha analizzato i dati nei calendari di formazione dei dipendenti e ha analizzato il tempo trascorso dai membri del team in viaggio per le riunioni. Sulla base della loro analisi, hanno ottenuto risparmi annuali stimati per un valore di $ 520.000 di tempo impiegato dai dipendenti.

2. Migliora l'esperienza del cliente

L'analisi aziendale può aiutare le aziende a comprendere le preferenze dei clienti e a migliorare la loro esperienza di servizio. Ad esempio, Blue Apron, un fornitore globale di consegna di kit pasto, utilizza l'analisi predittiva per prevedere la domanda per il menu fisso dei suoi prodotti. Queste informazioni li aiutano a ridurre gli sprechi e ad aumentare la velocità di evasione degli ordini.

L'azienda utilizza i dati storici per la frequenza degli ordini dei singoli utenti e per le loro preferenze di ricetta. Inoltre, tiene conto della stagionalità per prevedere le stagioni basse e alte della domanda. Sulla base di queste informazioni, l'azienda può fornire ai propri utenti un'esperienza affidabile, risparmiando anche sui costi riducendo gli sprechi.

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3. Fornire contenuti mirati

L'analisi aziendale aiuta a comprendere le preferenze dei clienti e a fornire loro contenuti in base alle loro preferenze. Ad esempio, i marketer digitali analizzano i dati sul tempo trascorso sulle pagine, cercano parole chiave, Mi piace e condivisioni sui social media. Usano queste informazioni per creare contenuti che potrebbero entrare in risonanza con il loro pubblico.

Netflix è un altro esempio di marchio che sfrutta l'analisi a proprio vantaggio. L'azienda dispone di un'enorme quantità di dati sulle preferenze dei suoi oltre 180 milioni di abbonati. Utilizza questi dati per fornire consigli ai suoi abbonati, in base alla cronologia di visione passata e alla cronologia di altri abbonati. Oltre l'80% dei contenuti trasmessi in streaming sulla piattaforma Netflix è guidato dal suo potente sistema di consigli.

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4. Promuovere la crescita delle Banche e dei Servizi Finanziari

Le banche e altri servizi finanziari utilizzano l'analisi aziendale per gestire i propri rischi e svantaggi. Ad esempio, le banche utilizzano i dati passati per le inadempienze per approvare nuovi prestiti. L'analisi aziendale aiuta anche gli istituti finanziari a rilevare e prevenire transazioni fraudolente.

Le banche possono anche migliorare i propri ricavi attraverso l'analisi. Secondo un rapporto McKinsey , una banca statunitense ha aumentato i propri ricavi dell'8% utilizzando l'analisi per identificare modelli di sconto non necessari. Lo stesso rapporto McKinsey evidenzia il caso di una banca asiatica che ha identificato 15.000 microsegmenti all'interno della propria base clienti. Sulla base di queste informazioni, la banca ha creato un modello di acquisto del prodotto che ha triplicato la probabilità di acquisto.

5. Migliore gestione dei crediti

L'uso dell'analisi predittiva può aiutare le aziende a migliorare il ciclo di conversione del denaro. Le aziende possono utilizzare i dati passati per i clienti con una cronologia di pagamenti ritardati e creare diversi processi o promemoria per tali clienti. Possono anche utilizzare i dati per gli inadempienti e identificare i modelli predefiniti in base alla regione, alla demografia del cliente, al tipo di organizzazione o ad altre variabili. Sulla base di questi dati, possono ridurre la probabilità di inadempienze in futuro.

L'uso dell'analisi tramite dashboard può anche aiutare le aziende a ottenere l'accesso in tempo reale alla situazione dei propri crediti. Attraverso l'analisi intelligente, possono approfondire i singoli conti e fatture, nonché ottenere una visione d'insieme dei crediti in base al servizio/prodotto, alla regione o ad altri attributi del cliente. In questo modo, i team finanziari possono ridurre i crediti inesigibili seguendo in modo proattivo i clienti che potrebbero ritardare i pagamenti.

6. Migliore gestione delle risorse umane

L'analisi aiuta in tutti gli aspetti della gestione delle risorse umane, comprese le assunzioni, la gestione delle prestazioni e la fidelizzazione. Ad esempio, le aziende possono utilizzare i dati passati per assunzioni di successo (istituto, background educativo, ecc.) per migliorare le assunzioni future. Possono anche analizzare i dati relativi al numero di giorni necessari per chiudere posizioni specifiche e migliorare i tempi di consegna delle assunzioni.

Inoltre, le aziende possono anche identificare tendenze di logoramento, come ragioni per logoramento, dipartimenti con logoramento elevato, percentuale di logoramento da parte dei manager, ecc. Possono utilizzare queste informazioni per identificare le aree problematiche e arrestare in modo proattivo l'abbandono. L'analisi può anche aiutare le risorse umane in altri aspetti, come l'efficacia dell'efficienza della formazione.

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Conclusione

L'analisi aziendale si applica a tutti i ceti aziendali. L'alfabetizzazione dei dati è la strada da percorrere per avere successo nel mondo aziendale. Una solida conoscenza dell'analisi aziendale può trasformare i gestori ordinari in decisori esperti e basati sui dati.

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