Система бизнес-аналитики:
Превратите данные в уверенность
На этой странице вы узнаете, как система бизнес-аналитики помогает менеджерам принимать обоснованные управленческие решения на основе данных.
Не полное понимание бизнеса
Данных много, но времени, чтобы их понять, не хватит.
Не могу точно сказать, где компания теряет деньги или что конкретно генерирует прибыль.
Информация хранится в Excel, CRM, Google Docs и т.д. Бизнес оцифрован, но единой картины бизнеса нет.
У нас всё вроде бы работает, но я не понимаю, что реально приносит деньги, а что – просто шум.
Я не вижу целостной картины бизнеса – каждый сотрудник и отдел тянет в свою сторону.
Не могу объяснить, кто наш идеальный клиент и почему он выберет нас.
У нас есть куча отчетов, но я не получаю из них реальных инсайтов.
Инвесторы задают простые вопросы, а я не могу дать четкие ответы.
Необоснованность решений
Стратегические сессии превращаются в гипотезы и «интуицию», а не в data-driven решения.
Команда делает продукт без A/B тестов, гипотез и обратной связи с рынком.
Неизвестно, как улучшить процессы до собственно продажи – и поэтому не оптимизируется путь клиента.
Я больше полагаюсь на интуицию, чем на цифры. Это начинает пугать.
Неясно, какая фича работает, какая нет. Продуктовая команда не может расставить приоритеты.
Не знаю, на каком этапе воронки мы теряем клиентов.
Решения принимаются на эмоциях или по срочности, а не по приоритетам.
Мы внедряем улучшения наугад, надеясь, что хоть что-то сработает.
Размытие ответственности
KPI размазаны или отсутствуют, сложно измерить вклад отдельных команд или функций.
Я не могу оценить эффективность отдела / продукта / канала — просто нет нужных метрик.
Пытаюсь внедрять KPI, но команда не чувствует связи с ними.
Команда работает, а продукт не летит — но никто не может объяснить, почему.
Ручная управляемость
Рост ограничен ручной управлением. Если будем расти, то уже сложно будет планировать ресурсы и зоны роста.
Я не могу объяснить команде, что у нас работает, а что нет – сам не до конца понимаю.
Мы растем, но нет ощущения контроля. Боюсь, что в любой момент все может рассыпаться.
Мы теряем время, пытаясь понять, какая версия данных точная.
Чтобы получить ответ на простой вопрос, нужно просить аналитику несколько дней.
Необъяснимые потери конверсии
Клиенты не используют потенциал продукта или быстро уходят и неясно почему.
Я не понимаю, почему клиенты уходят – причин много, но нет данных.
Решение проблем пост-фактум
Мы влетаем в операционные проблемы, потому что не видим их заранее.
Система бизнес-аналитики – программных комплекс, агрегирующий множественные источники данных, который дает возможность мгновенно рассчитывать юнит-экономику, маржинальность, ROI, создавать сквозные отчеты и получать управленческие инсайты. Позволяет принимать обоснованные решения на основе данных, решая проблемы отсутствия прозрачности и информационной базы для управленческих решений.
Система включает в себя 3 области знаний: бизнес, аналитическую и техническую:
Примеры дашбордов из различных систем бизнес-аналитики:
(прим.) – взято из неконфиденциальных, публичных источников
Этап 1. Наличие цифровых данных
Чтобы данные могли быть использованы, они должны быть в цифровом формате и храниться доступным для выгрузки образом.
Где и как могут храниться первичные данные?
– Собственные хранилища данных (Data Warehouse / Data Lake)
– Стороннее облачное хранилище (Cloud)
– CRM-приложение / Записи о клиентах
– Склад / Прайс-листы / Данные о продажах
– Маркетинговые отчеты
Этап 2. Сбор данных
Данные зачастую копируются (выгружаются) для цели быстродействия (из медленного или менее доступного источника в быстрый). Также для оптимизации размера базы данных и скорости, данные фильтруются либо трансформируются для согласованности, единообразия, консистентности.
Как получаются и обрабатываются данные?
– ETL процессинг (хранение только трансформированных данных)
– ELT процессинг (дублирование первичных и хранение трансформированных данных)
– Коннекторы (к базам данным и приложениям, ERP)
Этап 3. Анализ данных
Собранные данные надо анализировать – выявлять закономерности, строить модели, прогнозировать поведение клиентов или динамику бизнеса. Благодаря анализу данные превращаются в управленческие инсайты.
Что значит “анализ данных”?
– Поиск закономерностей (поиск паттернов в данных, выявления неожиданных связей между метриками и событиями)
– Интеллектуальный анализ (статистические и машинно-обучающие методы для извлечения значимых правил и корреляций, например, какие клиенты чаще уходят и почему)
– Моделирование (создание аналитических моделей: прогнозных, причинно-следственных, сегментационных; может включать построение unit-экономики, расчет ROI, Customer Lifetime Value и т.д.)
– Прогнозная аналитика (прогнозирование будущих событий: отток клиентов, сезонные колебания продаж, потребность в ресурсах.
– Предписывающая аналитика (рекомендации о том, какие действия предпринять для достижения цели на основе модели, например, какие фичи стоит приоритизировать или какие сегменты аудитории более прибыльны)
Этап 4. Визуализация
Когда данные собраны, обработаны и проанализированы, следующим шагом становится их подходящая визуализация. Цель этого этапа – превратить таблицу, график или массив информации в наглядную визуализацию для принятия решений.
Что можно настроить в интерфейсе?
– Интерактивные дашборды (динамичные панели с ключевыми метриками, которые обновляются в реальном времени и позволяют управленцам видеть ситуацию по всей компании)
– Сквозные отчеты (позволяют объединить данные из разных источников – CRM, ERP, Excel и других – и представить полную картину в едином интерфейсе)
– Финансовые и продуктовые показатели (ROI, маржинальность, LTV, Retention, CAC, отток, активация – визуализируются в удобных форматах с возможностью drill-down по отделам, сегментам, этапам воронки)
– Алерты и автоматизации (yастраиваются события и триггеры – например, система сообщает, когда KPI падают ниже нормы или выявлен всплеск оттока клиентов)
– Права доступа (можно настроить разные графики и дашборды для разных сотрудников с разным уровенм доступа)
Следует различать инструмент бизнес-аналитики и систему бизнес-аналитики:
Инструмент бизнес-аналитики (например, Yandex DataLens, Power BI) — это конкретное ИТ-решение, которое работает с собиранными и обработанными данными, строит отчеты и визуализации. Это технологический инструмент в составе более широкой системы.
Система бизнес-аналитики – это целостная система, включающая инструменты, источники данных, способы их копирования, выбранные метрики (бизнесовые и продуктовые), процессы, регламенты и роли. Она превращает данные в управленческие инсайты и используется для принятия решений на уровне бизнеса.
Пример:
Инструмент = Microsoft Power BI или Yandex Datalens
Система = Microsoft Power BI + источники данных + KPI + логика расчетов + роли + регламенты + бизнес-процессы
Следует различать отчетную бизнес-аналитику (Business Intelligence) и углубленную бизнес-аналитику (Business Analytics):
Отчетная бизнес-аналитика – это описательная, информационная аналитика.
Углубленная бизнес-аналитика – это аналитика для принятия решений или прогнозно-диагностическая аналитика. Также может называться аналитикой данных в широком смысле, особенно когда включает машинное обучение.
Пример:
Отчетная: выручка упала на 10% в мае.
Углубленная:
- причина – отток ключевого сегмента;
- прогноз – снижение на 15% в июне;
- рекомендация – пересмотр оффера.
