İş Analitiği Nasıl Değer Yaratır ve Kuruluşlara Nasıl Yardımcı Olur?

Pazarlama, operasyonlar, insan kaynakları veya finans olsun, hiçbir işlev ellerinde bulunan devasa miktardaki veriden kaçamaz. Örnekler, arama tarama geçmişine dayalı kullanıcı verilerini ve GPS aracılığıyla toplanan konum izleme verilerini içerir. Diğer örnekler, giyilebilir cihazlar aracılığıyla toplanan biyometrik veriler ve ödeme uygulamaları aracılığıyla toplanan finansal işlemlerin kayıtlarıdır.

Ardından, sosyal medya akışlarında oluşturulan ve müşteri davranışına ilişkin kritik bilgiler veren çok miktarda içerik bulunur. Genel olarak, işletmeler eskisinden çok daha fazla veri topluyor. Örgütsel hiyerarşideki yerlerine bakılmaksızın, verilerin gücünden yararlanma yeteneği, yöneticilerin karar verme becerilerinin bir göstergesi olarak hizmet eder. İş analitiğinin kapsamına ve farklı iş hedeflerine ulaşmak için nasıl uygulanabileceklerine bakalım.

Okumalısınız: MBA Business Analytics'ten Sonra En İyi 7 Kariyer Seçeneği

İş Analitiğinin Kapsamı

1. Veri Analizi

İş analitiğinin önemli bir parçası, verilerin nasıl analiz edileceğini öğrenmektir. İş analitiğini öğrenmek, dağınıklığı ortadan kaldırmak ve ihtiyacınız olan yanıtları bulmak için araçlara ve tekniklere aşina olmayı içerir. İstatistiklerin çalışma bilgisi, veri analizi için esastır. Olasılık, regresyon, varyans, dağılım türleri gibi kavramlar, verileri anlamlandırmaya ve kalıpları tanımlamaya yardımcı olur. Ek olarak, Python ve SQL gibi araçlar hakkında bilgi sahibi olmak, yöneticilerin verilerden gerçek zamanlı içgörüler almasına yardımcı olabilir.

2. Veri Görselleştirme

Verileri analiz etmeyi öğrenmek yeterli değildir. Yöneticiler, başkalarını bulguları ve önerileri hakkında ikna etmek için analizlerini etkili bir şekilde görselleştirebilmelidir. İş analitiği, Microsoft Excel'in ileri düzeyde bilgisini ve Tableau gibi veri görselleştirme araçlarını kapsar. Derin çalışma bilgisi ve bu araçlar üzerinde düzenli çalışma uygulaması, yöneticilere veri okuryazarı olmayan meslektaşlarına göre bir avantaj sağlayabilir.

İş Analitiği Uygulamaları

1. Verimliliği Artırma

İş analitiği, geçmiş verilere dayalı üretkenlik iyileştirmelerinin kapsamının belirlenmesine yardımcı olabilir. Örneğin Microsoft, 1200 ekibini daha önceki 5 binadan 4 binaya taşıyarak toplantı seyahat süresini %46 azalttı. İş analitiği ekibi, çalışan eğitim takvimlerindeki verileri ve toplantılar için seyahat eden ekip üyelerinin harcadıkları zamanı analiz etti. Analizlerine dayanarak, çalışan zamanından 520.000$ değerinde tahmini yıllık tasarruf sağladılar.

2. Müşteri Deneyimini İyileştirin

İş analitiği, işletmelerin müşteri tercihlerini anlamalarına ve hizmet deneyimlerini geliştirmelerine yardımcı olabilir. Örneğin, küresel bir yemek seti teslimat sağlayıcısı olan Blue Apron, ürünlerinin sabit menüsüne yönelik talebi tahmin etmek için tahmine dayalı analitik kullanır. Bu içgörüler, israfları azaltmalarına ve siparişleri yerine getirme hızını artırmalarına yardımcı olur.

Şirket, bireysel kullanıcıların sipariş sıklığı ve tarif tercihleri ​​için geçmiş verileri kullanır. Ayrıca, düşük ve yüksek talep mevsimlerini tahmin etmek için mevsimselliği de etkiler. Bu bilgilere dayanarak şirket, kullanıcılarına güvenilir bir deneyim sunarken, aynı zamanda fireleri azaltarak maliyet tasarrufu da sağlayabilir.

Dünyanın en iyi Üniversitelerinden en iyi MBA kurslarını alın. Kariyerinizi hızlandırmak için Master, Executive PGP veya Advanced Certificate Programları kazanın.

3. Hedeflenen İçeriğin Sunulması

İş analitiği, müşteri tercihlerinin anlaşılmasına ve tercihlerine göre içerik sağlanmasına yardımcı olur. Örneğin, dijital pazarlamacılar, sayfalarda geçirilen süre, anahtar kelimeleri, beğenileri ve sosyal medyadaki paylaşımları araştırır. Bu bilgileri, kitlelerinde yankı uyandırması muhtemel içerik oluşturmak için kullanırlar.

Netflix, analitikten kendi avantajına yararlanan bir markanın başka bir örneğidir. Şirket, 180 milyonu aşkın abonesinin tercihleriyle ilgili büyük miktarda veriye sahip. Bu verileri, abonelerine geçmiş izleme geçmişlerine ve diğer abonelerin geçmişlerine dayalı olarak önerilerde bulunmak için kullanır. Netflix platformunda yayınlanan içeriğin %80'inden fazlası, güçlü öneri sistemi tarafından yönlendiriliyor.

Okuyun: İş Analitiğinde MBA Kapsamı

4. Bankaların ve Finansal Hizmetlerin Büyümesini Artırma

Bankalar ve diğer finansal hizmetler, risklerini ve olumsuz taraflarını yönetmek için iş analitiğini kullanır. Örneğin, bankalar yeni kredileri onaylamak için temerrütler için geçmiş verileri kullanır. İş analitiği, finansal kurumların hileli işlemleri tespit etmesine ve önlemesine de yardımcı olur.

Bankalar ayrıca analitik yoluyla gelirlerini artırabilir. Bir McKinsey raporuna göre , bir ABD bankası, gereksiz indirim modellerini belirlemek için analitik kullanarak gelirlerini %8 artırdı. Aynı McKinsey raporu, müşteri tabanında 15.000 mikro segment tanımlayan bir Asya bankasının durumunu vurgulamaktadır. Bu içgörülere dayanarak banka, satın alma olasılığını üç katına çıkaran bir ürün satın alma modeli oluşturdu.

5. Daha İyi Alacak Yönetimi

Tahmine dayalı analitik kullanımı, işletmelerin nakit dönüşüm döngüsünü iyileştirmelerine yardımcı olabilir. İşletmeler, gecikmiş ödeme geçmişi olan müşteriler için geçmiş verileri kullanabilir ve bu tür müşteriler için farklı süreçler veya hatırlatıcılar oluşturabilir. Ayrıca varsayılanlar için verileri kullanabilir ve bölge, müşteri demografisi, kuruluş türü veya diğer değişkenlere göre varsayılan kalıpları tanımlayabilirler. Bu verilere dayanarak, gelecekte temerrüt olasılığını azaltabilirler.

Gösterge tabloları aracılığıyla analitiklerin kullanılması, işletmelerin alacak durumlarına gerçek zamanlı erişim sağlamasına da yardımcı olabilir. Akıllı analitik sayesinde, bireysel hesapları ve faturaları derinlemesine inceleyebilir ve ayrıca hizmet/ürün, bölge veya diğer müşteri özelliklerine göre alacakların büyük resmini elde edebilirler. Bu şekilde finans ekipleri, ödemeleri geciktirmesi muhtemel müşterileri proaktif olarak takip ederek şüpheli alacakları azaltabilir.

6. Daha İyi İnsan Kaynakları Yönetimi

Analytics, işe alma, performans yönetimi ve elde tutma dahil olmak üzere insan kaynakları yönetiminin tüm yönlerinde yardımcı olur. Örneğin, işletmeler gelecekteki işe alımları iyileştirmek için başarılı işe alımlar (kuruluşları, eğitim geçmişleri vb.) için geçmiş verileri kullanabilir. Ayrıca, belirli pozisyonları kapatmak ve işe alım geri dönüş sürelerini iyileştirmek için geçen gün sayısı için verileri analiz edebilirler.

Ayrıca işletmeler, yıpranma nedenleri, yüksek yıpranmaya sahip bölümler, yöneticiler tarafından yıpranma yüzdesi vb. gibi yıpranma eğilimlerini de belirleyebilirler. Bu bilgileri sorunlu alanları belirlemek ve yıpranmayı proaktif olarak durdurmak için kullanabilirler. Analytics, eğitim verimliliğinin etkinliği gibi diğer yönlerden de insan kaynaklarına yardımcı olabilir.

Ayrıca Okuyun: Hindistan'da İş Analisti maaşı

Çözüm

İş analitiği, tüm iş dalları için geçerlidir. Veri okuryazarlığı, kurumsal dünyada başarılı olmanın yolu. İş analitiğinin sağlam bilgisi, sıradan yöneticileri anlayışlı, veri odaklı karar vericilere dönüştürebilir.

Kariyerinizi bir Executive MBA kursu ile yükseltmek istiyorsanız, upGrad, NMIMS Global Access School ile işbirliği içinde MBA Business Analytics programını sunuyor. Program, dünyadaki en iyi kampüs içi Executive MBA programlarıyla aynı seviyede olacak şekilde tasarlanmıştır.

Ve üstelik kiraz - upGrad'ın mükemmel esnek ve etkileşimli öğrenme ve değerlendirme sistemleri, kişisel ve profesyonel yaşamınızı sorunsuz bir şekilde dengelemenize olanak tanır. Daha fazla bilgi için göz atın ve öğrenci danışmanımızın sorularınızda size yardımcı olmasına izin verin.