Аналитика для руководителей. Стратегия и развитие бизнеса на базе данных, а не на интуиции - страница 3

Шрифт
Интервал


Третья часть расскажет о том, как быстро и эффективно обрабатывать данные, какие инструменты вам для этого понадобятся и как управлять несколькими потоками информации одновременно.

Четвертая часть посвящена основным целям, задачам и ролям подразделений и специалистов, работающих с данными. Мы наконец-то узнаем, чем отличаются друг от друга все эти люди с приставкой «дата-» в названии должности.

И, наконец, пятая часть поможет вам понять, как формировать собственный аналитический отдел и когда это необходимо. Возможно, есть и альтернативные варианты, которые лучше подойдут вашему бизнесу.

Ну что, готовы погрузиться в мир данных? Тогда поехали!

Часть 1

Приносят ли данные пользу бизнесу

Глава 1

Зачем вообще бизнесу данные

Мы живем в век цифровых технологий. Наши перемещения отслеживаются с помощью геолокации, поисковые запросы сохраняются в истории браузера, даже проставленные лайки учитываются. Дни рождения, номера телефонов в личных кабинетах приложений, история покупок – все, что мы делаем в Сети, оставляет «след». Регулярно о нас записывается огромное количество информации. Она обрабатывается и оседает в различных базах данных, буквально создавая виртуальный слепок наших личностей.

Но могут ли эти данные помочь бизнесу? Безусловно.

Грамотная работа с предпочтениями, увлечениями и запросами клиентов позволяет специалистам – маркетологам, менеджерам, управленцам – принимать правильные решения, строить бизнес-стратегии и увеличивать прибыль.

Вот несколько примеров грамотного использования данных для решения задач бизнеса в разных сферах:


• Телеком-компании. У каждой вышки мобильной связи есть определенная пропускная способность. Компании собирают данные о количестве пользователей и об объеме генерируемого ими трафика. На карте отмечают места расположения станций, выявляют перегруженные и станции со слабой отдачей. Это позволяет перемещать вышки, чтобы оптимизировать затраты на обслуживание мобильной сети. Таким образом создается максимально широкое покрытие, и оборудование справляется с трафиком.

• Ретейл. Гипермаркеты практикуют анализ данных в своих приложениях. Если клиент всегда покупал продукты в определенные дни недели, тратя конкретную сумму, но внезапно его активность снизилась по одному из показателей, то у магазина есть шанс потерять покупателя. Тогда ему рассылаются специальные предложения, индивидуальные скидки или единоразовые бонусы. Это помогает сохранить около 30 % клиентов.