Диагностическая аналитика как возможность для роста бизнеса

Выявление основных причин и тенденций в случившихся событиях играет значимую роль для успеха в любом бизнесе. Диагностическая аналитика предназначена именно для достижения такой цели. Она помогает углубляться в данные, чтобы понять, что движет тенденциями и аномалиями, такими как неожиданное падение доходов, изменение поведения клиентов или увеличение расходов.

В результате компании могут принимать более обоснованные решения о том, как решать проблемы и добиваться большего успеха в бизнесе. Дочитав статью до конца, вы сможете найти ответы на такие вопросы, как:

  • Нужна ли диагностическая аналитика вашему бизнесу?
  • В чем важность, преимущество и недостатки данного типа анализа?
  • Как работает диагностическая аналитика?
  • Какие шаги нужно предпринять для ее внедрения в компании?

рис: почему это случилось

Что такое диагностическая аналитика?

Диагностическая аналитика [англ. diagnostic analytics] — это второй шаг в построении правильного направления развития аналитики в компании. Это чуть более расширенный тип анализа данных, при котором задача найти ответы на вопрос «Почему это произошло?». Как правило, когда организация внедряет описательную аналитику, она может применить диагностику, приложив чуть больше усилий.

Диагностическая аналитика — это раздел аналитики, используя которую компании могут получить представление о причинах закономерностей, которые они наблюдали в своих данных. Это один из из четырех основных типов аналитики. Все вместе эти аналитические подходы помогают компаниям лучше понимать и прогнозировать эффективность бизнеса.

Однако очень часто наблюдается картина, когда увидев что произошло в компании стремятся понять, что нужно делать и что будет, при этом полностью забывая о первопричинах произошедшего. А это очень важный шаг, который никак нельзя «перескакивать».

Диагностическая аналитика исследует причины любых тенденций, произошедших в компании, помогая понять почему именно так. Тут поводов для углубленного изучения много:

  • это могут быть факторы внешнего воздействия (погода, политика, форс-мажор)
  • или внутренние факторы (логистика, ценообразование, маркетинг)

К примеру, последний отчет о продажах показывает рост продаж выше среднего. Аналитик компании может углубиться во внутренние данные о продажах, чтобы увидеть, были ли причиной этого роста конкретные клиенты или новые продукты.

или

Например, если было выявлено, что конкретная маркетинговая активность привела к более высоким продажам ключевого продукта, компания может направить больше ресурсов на подобного рода активности и для других продуктов.

Как работает диагностическая аналитика?

Диагностическая аналитика использует различные методы для понимания причин тенденций.

Детализация данных. Детализация набора данных может предоставить более подробную информацию о том, какие аспекты данных определяют наблюдаемые тенденции. Например, аналитики могут углубиться данные о географии продажах, чтобы определить, ответственны ли определенные регионы, клиенты или розничные каналы за увеличение продаж. Или это может стать детализация продаж по SKU, для выявления наиболее востребованного ассортимента. Здесь хорошо применимы abc анализ по ассортименту и всевозможные рейтинги продаж.

рис: детализация данных

Интеллектуальный анализ данных. Применяя этот метод, аналитик просматривает большие объемы данных, чтобы найти закономерности и ассоциации в данных. Например, интеллектуальный анализ данных может выявить наиболее распространенные факторы, связанные с ростом страховых случаев. Интеллектуальный анализ данных может проводиться вручную или автоматически с помощью технологии машинного обучения. В рамках данной методики нельзя не отметить важность факторного анализа.

Корреляционный анализ. Данный метод позволяет исследовать, насколько сильно разные переменные связаны друг с другом. Например, в жаркие дни продажи мороженого и газированных напитков могут резко возрастать.

Другими словами, чтобы диагностическая аналитика начала работать, необходимо разбивать данные на микрокластеры для выявления закономерностей и корреляций. Но всё это работает лишь на правильно подготовленных данных.

З этапа диагностической аналитики

Процесс диагностической аналитики для выявления основной причины проблемы или тенденции обычно состоит из трех основных этапов.

Этап 1. Выявление аномалий

Тенденции или аномалии, выявленные описательным анализом, могут потребовать диагностической аналитики, если причина не сразу очевидна. Кроме того, иногда может быть трудно определить, действительно ли результаты описательного анализа показывают новую тенденцию, особенно если в данных существует большая естественная изменчивость. В таких случаях статистический анализ может помочь определить, действительно ли результаты представляют собой отклонение от нормы.

Этап 2. Обнаружение

Следующим шагом является поиск данных, объясняющих аномалии: обнаружение данных. Это может включать сбор внешних данных, а также углубление внутренних данных. Например, поиск внешних данных может выявить изменения в цепочках поставок, новые нормативные требования, меняющуюся конкурентную среду или погодные условия, связанные с аномальными данными.

Этап 3. Причинно-следственные связи

Дальнейшее исследование может дать представление о том, указывают ли связи в данных на истинную причину аномалии. Тот факт, что два события коррелируют, не обязательно означает, что одно вызывает другое. Более глубокое изучение данных, связанных с увеличением продаж, может указать, какой фактор или факторы были наиболее вероятной причиной.

рис: причинно-следственная связь

Преимущества и недостатки диагностической аналитики

Понимание причин результатов бизнеса имеет решающее значение для способности компании расти и учиться на ошибках. Однако не всё так радужно, как кажется на первый взгляд.

Основные плюсы

  1. Диагностическая аналитика позволяет компаниям сосредоточиться на факторах, которые способствуют успеху или вызывают неудачу, включая факторы, которые могут быть неочевидными на первый взгляд.
  2. Диагностическая аналитика может помочь привить аналитическую культуру, основанную на данных, во всем бизнесе. Когда бизнес-лидеры понимают, что у компании есть инструменты для исследования причин проблем, они с большей вероятностью будут использовать диагностическую аналитику при принятии решений. Например, если выявляется проблема со своевременными поставками, а дальнейший анализ цепочки поставок выявляет сбои и непредсказуемые сроки выполнения заказов, менеджеры могут принять решение об увеличении имеющихся запасов, чтобы удовлетворить спрос клиентов.
  3. Компании могут ликвидировать двусмысленность в принятии решений, зная, каково их положение на рынке, и имея четкое представление о своем месте в конкурентной борьбе. В результате руководители бизнеса могут принимать более взвешенные и обоснованные решения, которые позволят оптимизировать бизнес в целом, выводя его на совершенно иной уровень.
  4. Понимание того, чем были вызваны прошедшие события, означает, что в компании могут избежать повторения дорогостоящих ошибок или, наоборот, повторно совершать действия, которые привели к положительным результатам.

Важные минусы

  1. Недостатком диагностической аналитики является то, что она фокусируется на исторических данных; это может только помочь бизнесу понять, почему события произошли в прошлом.
  2. Кроме того, может потребоваться дальнейшее исследование, чтобы определить, действительно ли корреляции, выявленные диагностической аналитикой, показывают причинно-следственную связь.
  3. Чтобы заглянуть в будущее, компаниям необходимо использовать другие аналитические методы, такие как прогнозная аналитика, которая исследует потенциальное влияние тенденций и событий в будущем, и предписывающая аналитика, которая предлагает действия, которые предприятия могут предпринять, чтобы повлиять на результаты этих будущих тенденций.
  4. Затраты дополнительных ресурсов, как временных, так и материальных, может ухудшить экономическую составляющую продаж. Для углубленного анализа может потребоваться иная инфраструктура оборудования или дополнительные сотрудники, что значительно увеличит затратную часть бизнеса.

Примеры использования диагностической аналитики

Каждый отдел в организации может извлечь выгоду из анализа причин основных событий, чтобы улучшить свои процессы и результаты. Например, компании могут применять диагностику для:

  • выявления причин падения или роста доходов
  • понимания популярности конкретного товара или услуги
  • нивелирования текучки кадров
  • перераспределения производства

Однако без наглядных примеров не обойтись.

Розничная торговля

В сети магазинов, торгующих экологически чистыми продуктами, зафиксировали недавний всплеск продаж в одном регионе. При детальном анализе удалось выяснить, что всплеск был вызван скачком продаж одного продукта — холщовой сумки. Исследование выявило причинно-следственную связь: губернатор штата подписал закон, запрещающий пластиковые пакеты для покупок, что привело к резкому росту продаж многоразовых сумок.

Человеческие ресурсы

Годовой отчет компании показал, что один отдел нанял больше людей, чем остальные отделы вместе взятые, однако увеличения штата отдела не произошло, потому что он терял людей так же быстро, как и нанимал их. Детализация данных показала, что многие должности предназначались для конкретной команды, которая платила своим сотрудникам меньше, чем в среднем по отрасли. Компания использовала эту информацию, чтобы изучить шкалу заработной платы, опросить сотрудников и принять другие меры для снижения постоянной текучки.

Производство

Контрактный производитель обнаружил, что обрабатывающие станки начали испытывать периодические сбои, вызывая простои. Используя диагностическую аналитику для изучения журналов машин, компания обнаружила, что накануне были установлены стандартные обновления программного обеспечения, которое и стало вероятной причиной сбоя. Удалив программное обеспечение, удалось устранить и проблему простоя оборудования.

Финансовое мошенничество

Диагностическая аналитика имеет жизненно важное значение для обнаружения финансового мошенничества. Например, если компания-эмитент кредитных карт обнаруживает непредвиденную транзакцию за границей, диагностическая аналитика может обнаружить это необычное поведение, предупредив поставщика кредитной карты о проблеме. Карта пользователя будет заблокирована или приостановлена ​​до тех пор, пока провайдер не сможет определить, была ли транзакция мошеннической.

Страхование

Точно так же страховые компании могут выявить общие факторы краж со взломом, анализируя заявления о краже. Например, в определенном месте может произойти всплеск взломов. Другими распространенными факторами могут быть незапертые окна и двери. Выявление клиентов из группы риска позволяет страховым компаниям предупредить этих домовладельцев, побуждая их быть более бдительными, возможно, оставляя включенным свет, когда они выходят из дома, запирая двери и так далее. Это может уменьшить взломы и дорогостоящие страховые выплаты.

Диагностическая аналитика может быть полезна в любой отрасли, от производства и розничной торговли до финансовых услуг. Применив диагностическую аналитику, чтобы выяснить, почему произошло событие, компании могут использовать эти знания для создания решений и разработки моделей прогнозирования на будущее.

Как внедрить диагностическую аналитику в компании?

Каждый бизнес все больше зависит от данных. Превращая ваши сложные данные в визуализацию и идеи, понятные каждому, инструменты диагностики помогут вам извлечь из них максимальную пользу. Однако для получения действительно стоящего результата, потребуется пройти путь внедрения.

Нормализация данных

Если внедряя описательную аналитику нам достаточно понимания фактовых значений и это может быть банальная выгрузка с любой CRM системы, то для глубокого погружения этой информации может быть недостаточно.

  1. Для решения этой задачи потребуется более обширные данные, обогащенные информацией из всевозможных аналитических справочников.
  2. Данные должны иметь простую и понятную структуру, пригодные для обработки с помощью инструментов от Microsoft или всевозможных языков обработки данных (SQL, Python, M, Java и пр.)
  3. Необходимо обеспечение хранения большого количества данных, будь то в облаке или собственных серверах компании. Должна быть соответствующая инфраструктура.

Кадровый резерв

Если для выгрузки фактовых данных вполне достаточно стажера-аналитика или ассистента отдела продаж, то для перехода на другой уровень необходимы и соответствующий уровень кадров.

  1. Как минимум необходимы специалисты с аналитическим складом ума, умеющие работать с данными. Причем, в слове работа, подразумевается не только их чтение, но и возможность обработки и дополнительной визуализации. Для этого потребуется либо нанимать соответствующий персона, либо прокачивать скилы имеющимся сотрудникам (целенаправленные курсы и обучения вам в помощь).
  2. Специалисты IT индустрии, которые смогут обеспечить работоспособность и безопасность хранения всей инфраструктуры данных.

Техническое оснащение

Нет никакого смысла от большого объема данных, если их обработка на устаревшем оборудовании занимает часы рабочего времени. Многое потребует модификации и улучшения:

  • серверы
  • маршрутизаторы
  • персональные компьютеры аналитиков

Сюда же относится и наличие современного и функционального программного обеспечения, которое позволит быстро превращать данные в полезные идеи и решения.

Всё это важные составляющие для внедрения диагностической аналитики в компании и пренебрежение или экономия на какой-либо из них не даст существенного и желаемого результата.

Диагностическая аналитика выходит за рамки простой иллюстрации ключевых тенденций и закономерностей и направлена ​​на выявление их причин. Выявляя факторы, определяющие тенденции, диагностика помогает компаниям лучше понять различия в эффективности бизнеса и поведении клиентов. Компании могут использовать эту информацию для точной настройки маркетинговых кампаний, ориентированных на этих клиентов. Несомненно это уже другой уровень бизнеса. А вот переходить ли на него или остаться там где есть — это решать вам.

Оцените статью
Будни аналитика
Добавить комментарий