По крайней мере, зерно истины есть в старой пословице: «Работай умнее, а не усерднее».

По правде говоря, вы можете приложить намного больше усилий или вы можете получить больше от приложенных усилий. В идеальном мире вы делаете и то, и другое, и начинаете генерировать экспоненциальный рост.

Для малого бизнеса половина уравнения «работайте умнее» может быть достигнута за счет лучшего понимания имеющихся данных. Глядя на своих клиентов, их покупательские привычки и результаты, которые приносит ваша текущая работа, вы можете принимать более разумные решения.

Аналитика данных может стать первым шагом на долгом пути к лучшим результатам и меньшему количеству пропусков зажигания. Сегодня мы рассмотрим, что такое аналитика данных, как она применяется и почему малые предприятия должны серьезно относиться к ней.

Что такое аналитика данных?

Аналитика данных - это процесс изучения информации, которую генерирует ваш бизнес, для выявления закономерностей в поведении клиентов, движениях на более широком рынке или других неочевидных бизнес-тенденциях. Аналитика данных имеет некоторое сходство с большими данными, но больше ориентирована на более мелкие структурированные наборы данных.

Давайте разберемся с этим еще немного, начав с анализа данных. Большие данные, которые сейчас очень популярны, направлены на поиск закономерностей в неструктурированных данных. Это может принимать практически любую форму. Например, мы могли бы проанализировать базу данных изображений лиц людей, идущих в местный торговый центр, или скорость и модели автомобилей, проезжающих по штату.

Большие данные говорят: «Держу пари, во всем этом шуме есть закономерность», а затем отправляются на ее поиски.

Аналитика данных рассматривает меньшие и более сжатые наборы данных. В нем говорится: «Вот 10 000 онлайн-покупок в нашем интернет-магазине в сочетании с некоторой информацией о покупателе. Какую информацию мы можем почерпнуть из этого набора данных? »

Что касается результатов, аналитика данных ищет рекомендации, которые сделают бизнес более прибыльным или эффективным. Мы - то есть «люди, которые говорят о бизнесе» - объединяем анализ данных в более широкий термин: « бизнес-аналитика » или BI.

По данным Gartner, бизнес-аналитика - это «общий термин, который включает приложения, инфраструктуру и инструменты, а также передовой опыт, который обеспечивает доступ к информации и ее анализ для улучшения и оптимизации решений и производительности» .

Как малые предприятия используют аналитику данных?

Самый простой способ начать работу с аналитикой данных малого бизнеса - найти программную систему, которая автоматизирует этот процесс. Эти системы могут получать данные с вашего веб-сайта и систем бухгалтерского учета и управления взаимоотношениями с клиентами (CRM), чтобы вы могли лучше понять, чем на самом деле занимается ваш бизнес.

Инструменты автоматизированной бизнес-аналитики

В большинстве случаев инструменты бизнес-аналитики используют информационную панель для визуального представления итоговой информации. Это может дать вам быстрый и автоматизированный взгляд на ключевые движущие силы и результаты вашего бизнеса.

Предварительный просмотр панели инструментов Sisense

Ключ к любому готовому решению заключается в том, что оно должно помогать вам принимать решения . Любой инструмент бизнес-аналитики, который не отвечает на вопросы вашего бизнеса, - пустая трата денег. В идеале вы зададите вопрос и сможете посмотреть на свою панель инструментов, чтобы придумать ответ и наилучшее действие.

Примером вопроса может быть: «Как нам распределить маркетинговый бюджет в следующем квартале?»

Если вы смотрите на хорошую панель инструментов, вы можете увидеть, откуда приходят покупатели, где они заходят на ваш сайт и какие товары они покупают.

Ключом к хорошему анализу является вывод этих данных за пределы их наивысшего уровня. Дело не только в том, кто посещает ваш сайт; Речь идет о том, как эти посетители попадают в покупательские сегменты.

Например, большинство покупателей Facebook попадают на страницу A, но покупают со страницы B. Те, кто попадает на страницу B, в два раза чаще добавляют что-то в свою корзину.

Это то понимание, которое вам нужно. Теперь вы действительно можете что-то сделать - вы можете вложить больше маркетинговых долларов в Facebook на продвижение страницы B.

Сам делаю работу

Если вы хотите немного запачкать руки, вы можете вывести аналитику данных на новый уровень, вычислив числа самостоятельно.

В большинстве случаев это не обязательно. Если вы продаете футболки размером с кошку на своем веб-сайте и размещаете рекламу на пяти каналах, вы, вероятно, сможете отслеживать всю эту информацию в заранее разработанном решении.

Однако, если ваш бизнес более сложный, вы можете начать изучать варианты DIY.

Tableau - это вариант, с которым я наиболее знаком, поэтому я буду использовать его в качестве примера. Это может быть идеально для вас, а может и нет. Прочтите обзоры , ознакомьтесь с другими вариантами бизнес-аналитики и поговорите с людьми, которым доверяете, прежде чем что-либо покупать.

Вкратце, Tableau похож на супер-причудливый специализированный Excel. Это не совсем справедливо, но это хорошее место для начала.

Табло в действии

Представьте, что у вас есть программный продукт по подписке, который используется во всем мире. У вас небольшой, но растущий бизнес, который привлекает новых пользователей с помощью платной рекламы, SEO-продвижений вашего замечательного блога и сарафанного радио.

Где вы получите максимальную отдачу от своих маркетинговых вложений?

Используя Tableau, вы можете привлекать продукты и реферальные каналы, а затем упорядочивать их по рентабельности в течение всей жизни. Вы можете обнаружить, что рефералы LinkedIn, использующие продукт C, в три раза ценнее в течение своей жизни, чем пользователи Facebook того же продукта.

Зная это, вы можете перенаправить часть этих рекламных долларов Facebook в LinkedIn, создав тот же набор продуктов, увеличивая при этом свою ценность для клиентов на протяжении всей жизни.

Теперь у вас есть новый вопрос. На каких языках следует выпускать справочную документацию? Вернитесь в Tableau и составьте тепловую карту вопросов пользователей. Откуда они берутся? Где плотность пользователей и запросы на помощь перестают соответствовать? Это то место, которое больше всего нуждается в помощи.

Допустим, португальские пользователи в десять раз чаще задают вопрос. В качестве бонуса Бразилия - португалоговорящая страна - также с большей вероятностью отправит запросы о помощи.

Действия с обратной стороны анализа: это цель каждой программы анализа данных.

Почему малому бизнесу нужно использовать аналитику данных

Большая часть сегодняшнего Интернета основана на ценности данных. Создаваемые вами данные бесплатны. Это свободное окно в привычки ваших клиентов и будущее вашего бизнеса. Потратив время на изучение некоторых базовых аналитических техник, вы сможете раскрыть ценность, на которой уже сидите.

Даже если вы пропустите необычные инструменты, вы можете погрузиться в Excel или Google Таблицы и начать принимать более обоснованные решения.

Подумайте об этом так: у вашего бизнеса и у ближайшего конкурента примерно одинаковая сумма денег, которую они могут потратить на маркетинг. У вас обоих примерно одинаковое количество клиентов, и вы работаете с несколько разными сторонами одной и той же продуктовой медали. Как вы продвигаетесь?

Вы принимаете более разумные решения и более эффективно распределяете ресурсы.

Вот как ты побеждаешь. В этом нет никакого секрета. Имея аналогичные продукты и ресурсы, человек, который делает более эффективные шаги, добьется успеха.

Найдите время, чтобы разобраться в вопросах, которые возникают у вашего бизнеса, а затем найти способ ответить на них с помощью данных, которые вы уже собрали. Может быть, вы подключитесь к Tableau или другому варианту бизнес-аналитики, или, может быть, вы просто запустите Excel и научитесь его использовать .

Расскажите миру, как это было, в комментариях ниже или напишите мне по электронной почте и дайте мне знать, какие еще уловки с данными вы хотели бы изучить. Удачи.