业务分析如何创造价值并帮助组织

无论是营销、运营、人力资源还是财务，任何职能部门都无法摆脱可供他们支配的大量可用数据。 示例包括基于搜索浏览历史记录的用户数据和通过 GPS 收集的位置跟踪数据。 其他例子是通过可穿戴设备收集的生物特征数据和通过支付应用程序收集的金融交易记录。

然后，在社交媒体提要上生成大量内容，对客户行为提供重要见解。 总体而言，企业收集的数据比以前多得多。 无论他们在组织层次结构中的位置如何，驾驭数据力量的能力都可以证明高管的决策能力。 让我们看看业务分析的范围以及如何应用它们来实现不同的业务目标。

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业务分析范围

一、数据分析

业务分析的一个关键部分是学习如何分析数据。 学习业务分析涉及熟悉工具和技术，以消除混乱并找到您需要的答案。 统计工作知识对于数据分析至关重要。 概率、回归、方差、分布类型等概念有助于理解数据并识别模式。 此外，Python 和 SQL 等工具的知识可以帮助管理人员从数据中获得实时洞察。

2.数据可视化

学习分析数据是不够的。 管理人员应该能够有效地将他们的分析可视化，以使其他人相信他们的发现和建议。 业务分析涵盖 Microsoft Excel 和 Tableau 等数据可视化工具的高级知识。 深厚的工作知识和使用这些工具的常规实践可以使管理人员比不具备数据素养的同行更具优势。

商业分析的应用

1. 提高生产力

业务分析可以帮助根据过去的数据确定生产力改进的范围。 例如，微软通过将其 1200 人的团队从之前的 5 座建筑物迁至 4 座建筑物，将会议旅行时间减少了 46%。 他们的业务分析团队分析了员工培训日历中的数据，并分析了团队成员出差参加会议所花费的时间。 根据他们的分析，他们估计每年可节省价值 520,000 美元的员工时间。

2. 改善客户体验

业务分析可以帮助企业了解客户偏好并改善他们的服务体验。 例如，全球膳食套件交付提供商 Blue Apron 使用预测分析来预测对其产品固定菜单的需求。 这些见解有助于他们减少浪费并提高履行订单的速度。

该公司使用历史数据来了解个人用户的订购频率以及他们的食谱偏好。 它还考虑了季节性因素来预测需求的淡季和旺季。 基于这些信息，公司可以为用户提供可靠的体验，同时通过减少浪费来节省成本。

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3. 提供有针对性的内容

业务分析有助于了解客户偏好并根据他们的偏好为他们提供内容。 例如，数字营销人员会分析在页面上花费的时间、搜索关键字、喜欢和在社交媒体上分享的数据。 他们利用这些洞察力来创建可能引起观众共鸣的内容。

Netflix 是另一个利用分析来发挥优势的品牌示例。 该公司拥有大量关于其 1.8 亿多用户偏好的数据。 它使用这些数据根据他们过去的观看历史和其他订阅者的历史向订阅者推荐。 Netflix 平台上超过 80% 的流媒体内容是由其强大的推荐系统驱动的。

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4. 促进银行和金融服务业的发展

银行和其他金融服务使用业务分析来管理其风险和不利因素。 例如，银行使用过去的违约数据来批准新贷款。 业务分析还可以帮助金融机构检测和防止欺诈交易。

银行还可以通过分析提高收入。 根据麦肯锡的一份报告，一家美国银行通过使用分析来识别不必要的折扣模式，使其收入增加了 8%。 同一份麦肯锡报告强调了一家亚洲银行在其客户群中识别出 15,000 个微细分市场的案例。 基于这些见解，该银行创建了一种产品购买模型，将购买的可能性提高了两倍。

5. 更好的应收账款管理

预测分析的使用可以帮助企业改善其现金转换周期。 企业可以为有延迟付款历史的客户使用过去的数据，并为这些客户创建不同的流程或提醒。 他们还可以使用违约者数据，并根据地区、客户人口统计、组织类型或其他变量识别违约模式。 基于这些数据，他们可以降低未来违约的可能性。

通过仪表板使用分析还可以帮助企业实时访问其应收账款情况。 通过智能分析，他们可以深入了解个人账户和发票，并根据服务/产品、地区或其他客户属性全面了解应收账款。 这样，财务团队可以通过主动跟进可能延迟付款的客户来减少坏账。

6. 更好的人力资源管理

分析有助于人力资源管理的各个方面，包括招聘、绩效管理和保留。 例如，企业可以使用过去的成功招聘数据（他们的机构、教育背景等）来改善未来的招聘。 他们还可以分析关闭特定职位所需天数的数据，并缩短招聘周转时间。

此外，企业还可以识别人员流失趋势，例如流失原因、流失率高的部门、经理流失率等。他们可以利用这些洞察力来识别问题领域并主动阻止流失。 分析还可以在其他方面帮助人力资源，例如培训效率的有效性。

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结论

业务分析适用于各行各业。 数据素养是在企业界取得成功的途径。 扎实的业务分析知识可以将普通经理转变为精明的、数据驱动的决策者。

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