7 подходов к бизнес-аналитике от ведущих компаний с примерами

Краткое содержание статьи

• Бизнес-аналитика использует полученные данные для выявления тенденций и повышения эффективности бизнеса. Это помогает компаниям принимать продуманные решения и оптимизировать свою деятельность.
• Отслеживание поведения клиентов положительно влияет на маркетинг, улучшает взаимодействие с пользователями, а также повышает удовлетворённость и лояльность клиентов.
• Бизнес-аналитика бывает четырёх типов: описательная, диагностическая, прогнозная и предписывающая. Первый изучает прошлые тенденции, второй выявляет причины, третий прогнозирует будущие события, а четвёртый рекомендует те или иные действия.
• Следует сегментировать клиентов по демографическим показателям и использованию для персонализации их обслуживания. Это повысит удовлетворённость клиентов и коэффициент их удержания благодаря индивидуальному подходу и предложениям.
• Отслеживайте путь пользователя, чтобы найти ключевые точки соприкосновения с ним. Анализируйте его поведение на сайте для повышения качества обслуживания, устранения разногласий и улучшения результатов.
• Используйте тепловые карты приложений для анализа поведения пользователей. Это помогает оптимизировать взаимодействие с приложением, продвигать ключевые функции, повышать удовлетворённость пользователей и удерживать их.
• Повышайте удобство использования продуктом, изучая данные и выявляя проблемы с помощью анализа воронки и отчётов об использовании. Затем вносите адресные улучшения.
• Находите возможности для увеличения суммы покупки на основе анализа особенностей использования. Выявляйте правильные сегменты, функции и сроки для создания персонализированных рекламных предложений.
• Используйте прогностическую аналитику пользовательских данных для расчёта оттока клиентов. Отслеживайте ситуацию с помощью панели мониторинга предотвращения оттока, чтобы улучшить удержание клиентов.
• Компания Cuvama использовала специальное программное обеспечение для анализа путей пользователей, чтобы находить и исправлять ошибки, характерные для конкретного клиента. Это улучшило качество обслуживания клиентов через прямое общение.
• Компания ClearCalcs увеличила количество регистраций, удовлетворив потребности пользователей с помощью когортного анализа и персонализированных инструкций.
• Компания RecruitNow использовала специальное приложение для создания и анализа опросов по поводу использования их программного обеспечения. Это улучшило процесс обучения клиентов и сэкономило более 1000 часов на их инструктаже.
• Компания DocuSign увеличила количество своих платных подписок на 5% с помощью анализа воронки. Она начала бесплатно предлагать пользователям некоторые премиум-функции, улучшающие их обслуживание.
• Коэффициент удержания пользователей компании Netflix в 93% был достигнут за счёт использования аналитики поведения пользователей и персонализации, что позволило ей предлагать индивидуальные рекомендации и контент, тем самым повышая вовлечённость клиентов.
• 35% продаж компании Amazon обеспечивается благодаря персонализированным рекомендациям и динамичному ценообразованию. Цены корректируются в зависимости от поведения пользователей и рыночных факторов.
• Компания Uber Eats использует бизнес-данные о работе такси для вычисления сроков доставки и координации отправлений. Также в ней работают метеорологи для обеспечения эффективной и своевременной доставки еды.
• Если вы хотите сегментировать пользователей, понять их поведение и спрогнозировать их отток, следует использовать специальное программное обеспечение.

Что такое бизнес-аналитика

Бизнес-аналитика предполагает использование данных для принятия более эффективных бизнес-решений. Она включает в себя сбор и изучение данных для выявления тенденций и закономерностей, способных улучшить результаты деятельности компании. С помощью пользовательской аналитики компании могут узнать о том, что нравится их клиентам и как они себя ведут. Подобный подход помогает принимать взвешенные решения, улучшать свою работу и добиваться более хороших результатов.

Почему важно опираться на аналитику поведения клиентов

Отслеживание поведения клиентов важно для бизнес-аналитики по нескольким причинам:

• Оптимизация маркетинговых кампаний на основе предпочтений клиентов. Поняв, что нравится и что не нравится вашим клиентам, вы сможете адаптировать свои маркетинговые кампании в соответствии с их интересами. Это сделает ваш маркетинг более эффективным и привлекательным.
• Выявление проблемных точек. Анализ поведения пользователей может помочь вам определить зоны, где клиенты сталкиваются с трудностями. Решение этих проблем сделает взаимодействие с вами более лёгким и приятным.
• Повышение удовлетворённости и лояльности клиентов. Опора на данные для понимания и удовлетворения запросов ваших клиентов делает их более довольными и повышает вероятность того, что они будут и впредь будут отдавать предпочтение вашему бренду. Довольные клиенты становятся более лояльными и могут стать добровольными рекламными агентами вашего бизнеса.

Четыре типа бизнес-аналитики

Бизнес-аналитику можно разделить на четыре основных типа. Каждый из них служит определённое цели, помогая вам анализировать данные для повышения эффективности вашего бизнеса. Бизнес-аналитик призван использовать эти аналитические данные для достижения успеха:

1. Описательная аналитика. Этот тип аналитики изучает старые данные, чтобы понять прошлые тенденции и оценить эффективность деятельности. Анализируя ключевые показатели эффективности, бизнес-аналитики могут выявить закономерности, которые можно учитывать при разработке будущих стратегий. Описательная аналитика помогает осмыслить прошлые события для планирования на будущее и принятия решений.
2. Диагностическая аналитика. Этот тип аналитики исследует причины прошлых успехов и неудач. Углубляясь в данные, бизнес-аналитики могут выявить первопричины конкретных результатов и понять, почему произошли те или иные события. Диагностическая аналитика позволяет глубже понять факторы, повлиявшие на результаты работы в прошлом.
3. Прогнозная аналитика. Она применяет модели для прогнозирования будущих тенденций и поведения клиентов. Используя машинное обучение и прошлые данные, прогнозная аналитика способна помочь компаниям прогнозировать будущие события. Это, в свою очередь, позволит подготовиться к ним и планировать на будущее.
4. Предписывающая аналитика. Она формулирует рекомендации для принятия решений с целью достижения желаемых результатов. Анализируя исходные данные и прогнозируя будущие тенденции, прогнозная аналитика предлагает действенные варианты шагов для достижения бизнес-целей. Бизнес-аналитики используют эти рекомендации для выработки взвешенных решений.

Как использовать данные о клиентах для получения полезной информации

Умение правильно использовать данные о клиентах способно изменить ваш бизнес. Чтобы извлечь из них ценную информацию, необходимо применять аналитику. Она, в свою очередь, поможет принимать ключевые решения и улучшать качество обслуживания клиентов. Вот несколько советов, по поводу того, как превращать данные о клиентах в полезную информацию.

Персонализируйте обслуживание для различных клиентских сегментов

Чтобы персонализировать обслуживание клиентов, их следует сегментировать по различным основаниям. Они могут включать возраст, пол и особенности использования продукта. Используя бизнес-аналитику, можно получить более глубокое представление об этих сегментах. Разобравшись в них, вы сможете осуществлять персонализированный маркетинг. Адаптируйте свои предложения к потребностям каждой группы. Подобный адресный подход улучшит качество обслуживания клиентов, а также повысит их удовлетворённость и коэффициент удержания.

Определите кратчайший путь к удовлетворению запросов пользователей

Отслеживание пути пользователя является ключом к поиску точек соприкосновения с ним. Анализируйте его поведение на сайте или в приложении для улучшения качества обслуживания. Разберитесь в этих важных моментах с помощью бизнес-аналитики. Устраните проблемы и упростите путь к удовлетворению запросов пользователей. Упростите им достижение целей. Сосредоточьтесь на этих улучшениях, чтобы повысить качество обслуживания клиентов. Это благотворно скажется на показателях вашего бизнеса.

Оптимизируйте взаимодействие с приложением

Чтобы оптимизировать взаимодействие с приложением, следует начать с анализа поведения пользователей. Используйте бизнес-аналитику, чтобы понять, что именно ими движет. Тепловые карты приложений представляют собой эффективные инструменты для этой цели. Они наглядно показывают, как пользователи взаимодействуют с различными элементами программы, какие функции используются чаще всего, а какие реже всего. Это поможет определить области для улучшения. Используйте эту информацию для продвижения ключевых функций. Настройте сообщения в приложении таким образом, чтобы они обращали внимание на важные функции. Поощряйте пользователей активнее взаимодействовать с вашим приложением. Это повысит уровень их удовлетворённости и коэффициент удержания.

Повышайте удобство использования продукта для улучшения качества обслуживания

Чтобы повысить удобство использование продукта и улучшить качество обслуживания, используйте бизнес-аналитику для поиска и устранения проблем. Выявляйте их с помощью анализа воронки, покажет, на каком этапе пути пользователи теряют интерес к продукту. Используйте отчёты об использовании, чтобы увидеть, где у пользователей возникают проблемы. Зная, где и почему это происходит, вы сможете вносить адресные исправления, которые, в свою очередь, улучшат качество обслуживания. Подобный упреждающий подход помогает удерживать пользователей и удовлетворять их запросы.

Чтобы не упускать возможности для увеличения суммы покупок, следует изучать особенности использования с помощью бизнес-аналитики. Это поможет вам точно определить:

• Подходящие сегменты для увеличения суммы покупок. Определите, какие группы клиентов наиболее активны. Привлекайте этих пользователей с помощью адресных рекламных сообщений. Сегменты могут включать как постоянных пользователей, так тех, кто часто использует определённые функции.
• Подходящие функции для увеличения суммы покупок. Выясните, какие функции особенно популярны. Предлагайте обновления или дополнения, соответствующие запросам пользователей. Пользователям той или иной функции может потребоваться обновлённая версия или дополнительные возможности.
• Подходящее время для увеличения суммы покупок. Время здесь играет ключевую роль. Обратите внимание на то, когда пользователи наиболее активны или достигают определённого опыта использования. После частого использования какой-либо функции или выполнения задачи им можно направить дополнительное предложение, расширяющее функционал или предоставляющее новые услуги.

Анализируя эти закономерности с помощью бизнес-аналитики, вы сможете организовывать эффективные кампании по увеличению суммы покупки, которые одновременно увеличат вашу прибыли и повысят удовлетворённость клиентов.

Прогнозирование оттока клиентов для повышения коэффициента их удержания

Формирование прогностических моделей с использованием данных о поведении пользователей может помочь предсказать отток клиентов. Используйте бизнес-аналитику, чтобы выявить закономерности, указывающие на возможный уход того или иного клиента. Чтобы контролировать эти сведения, создайте панель мониторинга предотвращения оттока. Этот инструмент поможет вам отслеживать уровень оттока и оперативно на него реагировать. Устраняя приводящие к оттоку проблемы, вы сможете повысить коэффициент удержания клиентов, а также их удовлетворённость и вовлечённость.

Семь подходов к бизнес-аналитике от ведущих компаний

Теперь пришло время рассмотреть, как ведущие компании используют бизнес-аналитику для достижения успеха. Эти примеры покажут, как те опираются на данные для оптимизации рабочих процессов, улучшения качества обслуживания клиентов и повышения производительности труда.

1. Cuvama

Компания Cuvama преуспела в бизнес-аналитике, анализе данных и использовании Userpilot. Она прибегла к анализу путей пользователей с целью нахождения сообщения об ошибке, затрагивающее некоторых из них. Получив доступ к данным о профилях через Userpilot, они также получили возможность щёлкнуть по именам в отчёте о путях и напрямую связаться с этими пользователями дабы устранить ошибку. Специалисты компании высоко оценили функцию получения информации о профилях пользователей, позволяющую сразу видеть, у кого из них возникли проблемы и напрямую связаться с этим человеком. Подобный упреждающий подход позволил Cuvama значительно улучшить качество обслуживания клиентов.

2. ClearCalcs

Компания ClearCalcs, занимающаяся программным обеспечением для структурного проектирования, значительно повысило количество регистраций пользователей. Её специалисты выявили клиентов, откладывающих регистрацию, с помощью бизнес-аналитики и когортного анализа. Этот анализ помог им понять поведение пользователей и удовлетворить их конкретные запросы. Также они внедрили систему персонализированных инструкций, которая сыграла решающую роль в повышении количества регистраций и ускорении процесса обслуживания. Благодаря такому индивидуальному подходу новые пользователи учились быстро находить и использовать нужные им функции, что облегчало им освоение нового продукта.

3. RecruitNow

Компания RecruitNow сфокусировалась на обучении своей растущей клиентской базы. Её сотрудники использовали бизнес-аналитику и специальное приложение для создания опросов по поводу использования их программного обеспечения с целью контроля процесса обучения пользователей. Они отслеживали завершённые опросы, уровень удовлетворённости клиентов и отзывы с помощью аналитики опросов. Подобный основанный на данных подход позволил им улучшить процесс обучения и обеспечить высокую удовлетворённость клиентов. Всё это позволило RecruitNow сэкономить более 1000 часов на инструктаже клиентов и при этом сделать процесс их обучения более эффективным и результативным.

4. DocuSign

DocuSign, ведущий сервис электронной подписи, поставил перед собой цель повысить число платных подписок. Его специалисты использовали бизнес-аналитику и анализ данных, чтобы предоставить пользователям бесплатный доступ к некоторым премиум-функциям. С помощью анализа воронки они определили, какие именно функции будут способствовать достижению поставленной цели. Подобный подход привёл к увеличению платных подписок на 5%, что весьма немало, учитывая, что ежедневно у них появляется 130 000 новых пользователей. Кроме того, используя аналитические данные, сервис DocuSign успешно повысил коэффициент конверсии и общий уровень обслуживания.

5. Netflix

Netflix с его порядка 270 млн подписчиков является крупнейшим в мире стриминговым сервисом, который может похвастаться коэффициентом удержания клиентов в 93%. Его успех обусловлен использованием бизнес-аналитики и персонализацией обслуживания. Netflix анализирует закономерности просмотров, включая, что именно, когда и как долго пользователи смотрят. Опора на эти данные позволяет ему предлагать персонализированные рекомендации, показывать трейлеры на основе искусственного интеллекта и разрабатывать оригинальный контент, соответствующий вкусам их аудитории. Подобный основанный на данных подход повышает коэффициент удержания и помогает Netflix конкурировать с известными медиа-гигантами, о чём свидетельствуют его награды на «Золотом глобусе» и «Оскаре».

6. Amazon

Amazon, крупнейшая торговая онлайн-площадка, обязана 35% своих продаж персонализированным рекомендациям. Анализируя поведение пользователей, включая просмотренные товары, добавленные в корзину продукты и покупки, её сотрудники формулируют индивидуальные предложения для каждого пользователя. Amazon также применяет динамическое ценообразование, корректируя цены до 2,5 млн раз в день в зависимости от поведения пользователей, цен конкурентов и спроса на продукцию. Подобная опора на большие объёмы данных и их анализ повышает качество обслуживания клиентов и способствует значительному объёму продаж, демонстрируя способность этой компании применять эффективные основанные на данных стратегии для сохранения своего лидерства на рынке.

7. Uber Eats

Компания Uber Eats использовала свои обширные данные о сфере такси, чтобы преуспеть на высококонкурентном рынке доставки еды. Чтобы обеспечить своевременную и бесперебойную доставку, в этой компании использовали бизнес-аналитику и обработку естественного языка для моделирования реальных физических условий и точного прогнозирования сроков. Они начали собирать данные о времени приготовления блюд, чтобы точно координировать отправления, что позволило водителям доставлять несколько заказов за одну поездку и получать поощрительные выплаты. Подобный новаторский подход предполагал также привлечение метеорологов для прогнозирования погодного фактора. Компания Uber Eats продемонстрировала, как большие массивы данных и их анализ способны расширить спектр услуг, получить конкурентные преимущества и прогнозировать потребности клиентов.

Заключение

Из всего нашего рассмотрения должно быть понятно, что данные имеют решающее значение для всех видов бизнес-аналитики и способны обеспечить фантастические результаты. С помощью бизнес-аналитики вы сможете понять, как работает ваш продукт. Однако начало работы с ней может оказаться непростой задачей, и поэтому следует воспользоваться специальным программным обеспечением. Подобные платформы помогут вам сегментировать пользователей для обеспечения персонализированного их обслуживания, а также оценивать активность применения вашего приложения и особенности использования вашего продукта для улучшения качества сервиса.