業務分析如何創造價值並幫助組織

無論是營銷、運營、人力資源還是財務，任何職能部門都無法擺脫可供他們支配的大量可用數據。 示例包括基於搜索瀏覽歷史記錄的用戶數據和通過 GPS 收集的位置跟踪數據。 其他例子是通過可穿戴設備收集的生物特徵數據和通過支付應用程序收集的金融交易記錄。

然後，在社交媒體提要上生成大量內容，對客戶行為提供重要見解。 總體而言，企業收集的數據比以前多得多。 無論他們在組織層次結構中的位置如何，駕馭數據力量的能力都可以證明高管的決策能力。 讓我們看看業務分析的範圍以及如何應用它們來實現不同的業務目標。

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業務分析範圍

一、數據分析

業務分析的一個關鍵部分是學習如何分析數據。 學習業務分析涉及熟悉工具和技術，以消除混亂並找到您需要的答案。 統計工作知識對於數據分析至關重要。 概率、回歸、方差、分佈類型等概念有助於理解數據並識別模式。 此外，Python 和 SQL 等工具的知識可以幫助管理人員從數據中獲得實時洞察。

2.數據可視化

學習分析數據是不夠的。 管理人員應該能夠有效地將他們的分析可視化，以使其他人相信他們的發現和建議。 業務分析涵蓋 Microsoft Excel 和 Tableau 等數據可視化工具的高級知識。 深厚的工作知識和使用這些工具的常規實踐可以使管理人員比不具備數據素養的同行更具優勢。

商業分析的應用

1. 提高生產力

業務分析可以幫助根據過去的數據確定生產力改進的範圍。 例如，微軟通過將其 1200 人的團隊從之前的 5 座建築物遷至 4 座建築物，將會議旅行時間減少了 46%。 他們的業務分析團隊分析了員工培訓日曆中的數據，並分析了團隊成員出差參加會議所花費的時間。 根據他們的分析，他們估計每年可節省價值 520,000 美元的員工時間。

2. 改善客戶體驗

業務分析可以幫助企業了解客戶偏好並改善他們的服務體驗。 例如，全球膳食套件交付提供商 Blue Apron 使用預測分析來預測對其產品固定菜單的需求。 這些見解有助於他們減少浪費並提高履行訂單的速度。

該公司使用歷史數據來了解個人用戶的訂購頻率以及他們的食譜偏好。 它還考慮了季節性因素來預測需求的淡季和旺季。 基於這些信息，公司可以為用戶提供可靠的體驗，同時通過減少浪費來節省成本。

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3. 提供有針對性的內容

業務分析有助於了解客戶偏好並根據他們的偏好為他們提供內容。 例如，數字營銷人員會分析在頁面上花費的時間、搜索關鍵字、喜歡和在社交媒體上分享的數據。 他們利用這些洞察力來創建可能引起觀眾共鳴的內容。

Netflix 是另一個利用分析來發揮優勢的品牌示例。 該公司擁有大量關於其 1.8 億多用戶偏好的數據。 它使用這些數據根據他們過去的觀看歷史和其他訂閱者的歷史向訂閱者推薦。 Netflix 平台上超過 80% 的流媒體內容是由其強大的推薦系統驅動的。

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4. 促進銀行和金融服務業的發展

銀行和其他金融服務使用業務分析來管理其風險和不利因素。 例如，銀行使用過去的違約數據來批准新貸款。 業務分析還可以幫助金融機構檢測和防止欺詐交易。

銀行還可以通過分析提高收入。 根據麥肯錫的一份報告，一家美國銀行通過使用分析來識別不必要的折扣模式，使其收入增加了 8%。 同一份麥肯錫報告強調了一家亞洲銀行在其客戶群中識別出 15,000 個微細分市場的案例。 基於這些見解，該銀行創建了一種產品購買模型，將購買的可能性提高了兩倍。

5. 更好的應收賬款管理

預測分析的使用可以幫助企業改善其現金轉換週期。 企業可以為有延遲付款歷史的客戶使用過去的數據，並為這些客戶創建不同的流程或提醒。 他們還可以使用違約者數據，並根據地區、客戶人口統計、組織類型或其他變量識別違約模式。 基於這些數據，他們可以降低未來違約的可能性。

通過儀表板使用分析還可以幫助企業實時訪問其應收賬款情況。 通過智能分析，他們可以深入了解個人賬戶和發票，並根據服務/產品、地區或其他客戶屬性全面了解應收賬款。 這樣，財務團隊可以通過主動跟進可能延遲付款的客戶來減少壞賬。

6. 更好的人力資源管理

分析有助於人力資源管理的各個方面，包括招聘、績效管理和保留。 例如，企業可以使用過去的成功招聘數據（他們的機構、教育背景等）來改善未來的招聘。 他們還可以分析關閉特定職位所需天數的數據，並縮短招聘周轉時間。

此外，企業還可以識別人員流失趨勢，例如流失原因、流失率高的部門、經理流失率等。他們可以利用這些洞察力來識別問題領域並主動阻止流失。 分析還可以在其他方面幫助人力資源，例如培訓效率的有效性。

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結論

業務分析適用於各行各業。 數據素養是在企業界取得成功的途徑。 紮實的​​業務分析知識可以將普通經理轉變為精明的、數據驅動的決策者。

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