По прогнозам Allied Market Research, рынок ПО для бизнес-аналитики в 2030 году достигнет примерно 177 млрд долларов — это почти в 3 раза выше показателя 2020 года. При этом, в NewVantage Partners рассказали, что в 2023 году 91,9% организаций получили ощутимую выгоду от инвестиций в данные и аналитику. В этой статье расскажем, почему аналитика полезна для бизнеса и какие задачи она решает.
Оптимизация продукта за счет понимания пользовательского опыта
Анализ поведения пользователей нужен, чтобы понять, почему люди меньше используют продукт, и отследить удачные решения, которые привлекают к товару или услуге больший интерес. Для этого оценивается:
Какие функции продукта наиболее популярны, а какие используются реже.
Какие обновления повышают уровень продаж.
Как быстро люди принимают решение о покупке.
Насколько часто клиенты используют продукт.
Например, проанализировать опыт взаимодействия с мобильным ПО можно по следующему алгоритму:
Выберите сервис для отслеживания действий пользователей в приложении. Для этого подойдут такие платформы, как AppMetrica или Firebase.
Установите базовые показатели для мониторинга. Это может быть коэффициент вовлеченности, количество сессий или метрики монетизации.
Спроектируйте карту событий. Например, для расчета конверсии в заказ, понадобится отследить факт оплаты каждой сделки с привязкой к определенному клиенту.
Создайте дашборды по выбранным метрикам. Чаще всего для этого используется BI-системы. В некоторых случаях для работы с ними достаточно выгрузок из Excel или Google-таблиц, но для масштабных задач могут понадобится более продвинутые хранилища данных.
Понимая отношение пользователей к продукту, компании смогут оценить, что лучше изменить в товаре или услуге, на какую аудиторию запускать рекламу и как оптимизировать свою маркетинговую стратегию.
Выбор эффективных маркетинговых каналов
Оценка продуктивности маркетинговых каналов определяет, какие рекламные инструменты приносят больше всего клиентов, а какие — просто тратят деньги компании. Здесь важно определить цели маркетинговой кампании и уже под них выбирать соответствующие метрики. Например, при увеличении уровня продаж лучше отслеживать стоимость привлечения клиента (САС), конверсию и возврат инвестиций (ROI), а для повышения узнаваемости бренда — охват, частоту показов и CTR.
После определения всех целей и метрик, данные об эффективности рекламы собираются через разные маркетинговые инструменты. Например:
Google Analytics или Яндекс Метрика, которые отслеживают переходы на сайт, конверсию и поведение пользователей.
CRM-системы (Битрикс24, amoCRM), которые показывают взаимодействия с покупателями, историю продаж и помогают анализировать эффективность каждой операции.
Маркетинговые платформы (Яндекс.Директ, Google Ads, VK Реклама, MyTarget), которые запускают рекламные кампании в интернете, измеряют их результаты и оценивают реакцию пользователей.
Сервисы SMS и email-рассылок (NotiSend, Unisender), которые автоматически отправляют письма и SMS, а также отслеживают, как пользователи с ними взаимодействуют.
Как только начнут поступать первые результаты, компания сможет построить сравнительный отчет для каждого канала по таким ключевым показателям, как CAC, ROI и конверсии. Кроме того, это позволит сравнить стоимость привлечения клиента с его LTV — например, если канал привлекает дорогих, но не очень прибыльных покупателей, возможно, от него стоит отказаться.
Такой подход поможет выбрать максимально продуктивные каналы для привлечения клиентов и существенно сэкономить бюджет компании.
Выявление проблем в работе команды
Анализ управленческих KPI помогает отследить эффективность отдельных работников или целых отделов компании. С помощью аналитики можно оценить выручку от одного сотрудника, количество выполненных задач, соблюдение сроков и другие показатели, которые влияют на общие результаты бизнеса.
Обычно данные о продуктивности команды собираются с помощью следующих платформ:
Трекеры времени и производительности (Toggl, Hubstaff), которые фиксируют время, потраченное на конкретные задачи.
Системы управления проектами (Trello, Jira, Asana), которые отслеживают прогресс выполнения задач и соблюдение сроков.
CRM-системы (Bitrix24, Salesforce), которые хранят информацию о продажах и взаимодействиях с клиентами.
HRM-системы (SAP SuccessFactors, Workday, BambooHR), которые используются для управления данными сотрудников, включая рабочие часы, отпуска и производительность.
Кроме того, эти сервисы можно интегрировать с BI-системой. Это позволит создавать дашборды, на которых в реальном времени будут отображаться данные по сотрудникам, группам и подразделениям — все это значительно ускорит процесс получения информации.
С помощью своевременной оценки KPI работников компании смогут своевременно оценить отклонения от графиков, моментально реагировать на снижение показателей, а также сравнивать результаты работы разных команд.
Оптимизация обработки и содержания данных
Оптимизация данных особенно актуальна для компаний, которые работают с большими объемами информации, а также имеют множество отделов, филиалов или бизнес-партнеров. В таких случаях ручную обработку и анализ данных провести фактически невозможно, поэтому для оптимизации работы с корпоративной информацией лучше использовать BI-системы в комплексе с мощными хранилищами данных. Это решение дает бизнесу следующие преимущества:
Централизованное хранение и доступ к данным из разных источников.
Автоматизация и повышение скорости обработки информации.
Выявление системных проблем бизнеса.
Визуализация данных в режиме реального времени.
Масштабируемость и адаптация к изменениям в бизнесе.
Например, чтобы оптимизировать обработку данных по более 70 000 пробам в день, крупный диагностический центр внедрил аналитическую систему на базе Modus BI с подключением ClickHouse и Modus ETL. Это позволило структурировать более 2 млрд проб по площадке, приоритету, виду исследования и еще 14 показателям. В этой системе PostgreSQL выполнял роль операционного ядра — он готовил данные и направлял их в ClickHouse, которая существенно ускоряла всю BI-систему. В итоге, информация за полгода из 500 млн+ строк весили до 12 ГБ — что в 10 раз меньше, чем при использовании менее мощного СУБД.
Ускорение бизнес-процессов
Сокращение времени на анализ данных помогает компаниям быстрее принимать решения, выявлять проблемы и отклонения в производстве. а также улучшать клиентское обслуживание. Быстрая аналитика обеспечивает:
Оптимизацию бизнес-процессов. Быстрый сбор данных и построение отчетов помогают ускорить производство, логистику и другие бизнес-процессы.
Повышение эффективности маркетинга. Своевременная отчетность позволяет маркетологам оперативно оценивать успешность кампаний и, при необходимости, быстрее вносить в них коррективы.
Улучшение менеджмента. Руководство и менеджеры компании быстрее знакомятся с ключевыми показателями бизнеса и своевременно продумывают план распределения ресурсов.
Так, упомянутая связка Modus BI+ClickHouse+Modus ETL, помогла существенно сократить время обработки низкоагрегированных данных — дашборд на 500 млн+ записей составлялся всего за 5 секунд. При этом, использование ETL и сегмента Data Marts меньше нагружало систему учета.
Это дало возможность фиксировать и показывать основные метрики на едином дашборде, а высокодетализированные сведения о клиентах — еще на десяти информационных панелях. Также система помогла ускорить поиск причин брака и улучшить мониторинг качества сервиса компании.
Заключение
Аналитика данных — важнейший инструмент для повышения эффективности бизнеса. Она помогает компаниям оптимизировать свои процессы, повышать эффективность маркетинга, контролировать KPI работников и выполнять другие внутренние задачи.