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商业数据分析这么做,老板看了才说好!

作者:FineBI

发布时间:2024.1.23

浏览次数:225 次浏览

在数字化时代,商业数据分析已经成为企业成功的关键因素之一。随着技术的不断进步和数据的爆炸式增长,企业面临着大量的信息和洪流般的数据。然而,这些数据如果不能被充分利用,仅仅是数字的堆积,并不能带来实际的商业价值。因此,商业数据分析的重要性就凸显出来了。通过深入挖掘和分析数据,企业可以发现隐藏的模式、趋势和洞察力,从而为决策制定提供有力支持。精确的数据分析可以帮助企业了解市场需求、优化产品和服务、改善运营效率,甚至发现新的商机。本文将深入探讨商业数据分析的全部流程,以便帮助大家更好地掌握如何有效地利用数据分析来推动企业的发展与创新。

商业数据分析

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一、明确老板期望

首先要明确的一点是,做商业数据分析,就必须靠数据说话,用清晰的数据来源、统计口径、判断标准,代替模糊的、感性的、口语化的问题,这才是后续所有分析的起点。

想要知道老板和业务部门的需求具体是什么,可以利用下面几个方法:

  1. 确定数据分析的目的:首先需要明确业务部门想要通过数据分析达成什么目标。比如,他们希望了解客户的购买偏好,或者希望了解销售额的变化趋势等等。
  2. 确定数据源:确定分析所需的数据源,包括来源、格式和存储位置等。
  3. 确定分析方法:根据业务部门的要求,确定采用的数据分析方法。例如,如果他们希望了解销售额的变化趋势,那么可以采用时间序列分析等方法。
  4. 确定结果呈现方式:根据业务部门的要求,确定结果的呈现方式。例如,如果他们需要一份报告,那么需要确定报告的格式和内容等。
  5. 定期反馈结果:定期向业务部门反馈数据分析的结果,并与他们进行交流,以便及时调整分析方案和满足他们的需求。

我们以运营部门最常碰到的问题——用户流失,来举例说明,想要弄懂业务部门的具体需求,那么至少需要梳理清楚以下三点内容:

商业数据分析的内容

二、巧用分析框架

由于业务部门人员的能力确有可能参差不齐,所以,在做商业数据分析的时候,我们可以利用一套数据分析框架来帮助他们解决遇到的问题:

描述性分析(Descriptive Analysis)、诊断性分析(Diagnostic Analysis)、预测性分析(Predictive Analysis)、处方性分析(Prescriptive Analysis),如下图所示:

商业数据分析框架

1.描述性分析

描述性分析是数据分析的基础,通过对已经发生的事实用数据做出准确的描述,可以更好地理解和解释数据。这种分析方法可以帮助我们了解数据中的模式、趋势和变化,以便更好地理解数据。

在描述性分析中,我们通常会使用图表和统计方法来呈现数据。例如,我们可以使用柱状图、折线图、散点图等来展示不同变量之间的关系,或者使用频率分布表、统计摘要等来总结数据的基本特征。

通过描述性分析,我们可以得到数据的基本特征和规律,并从中获取有价值的信息。例如,我们可以通过描述性分析发现一个市场上的产品销售情况,确定最受欢迎的产品类型和最适合的销售策略;或者从社会调查数据中找到人们生活中的主要问题和需要改进的方面。

2.诊断性分析

诊断性分析是在描述性分析的基础上,通过深入挖掘数据背后的原因和机制,来寻找问题发生的根本原因。相比于描述性分析,诊断性分析更加具有针对性和深度,可以让我们进一步了解为什么会发生特定问题。

在诊断性分析中,我们通常会采用各种分析方法,如回归分析、因子分析、聚类分析、决策树等,来探究不同变量之间的关系和影响,以及发生问题的可能原因和机制。例如,我们可以通过对销售数据进行回归分析,找到产品销售量下降的原因,可能是由于市场需求下降或竞争对手推出了更具吸引力的产品,从而提出相应的改进策略。

通过诊断性分析,我们可以深入挖掘数据背后的原因和机制,找到问题发生的根本原因,并根据分析结果提出相应的解决方案。

3.预测性分析

预测性分析是在描述性分析和诊断性分析的基础上,通过建立模型来对未来可能发生的事情进行预测。它可以帮助我们了解特定趋势和模式,并根据这些趋势和模式做出相应的决策和计划。

在预测性分析中,我们通常会使用各种统计学方法和机器学习算法来构建模型。例如,我们可以使用时间序列分析来预测销售量的趋势和季节性变化,或者使用回归分析和决策树等算法来预测市场需求和消费者行为。通过这些模型,我们可以预测未来可能发生的事情,并根据预测结果制定相应的计划和策略。

预测性分析在商业领域具有广泛的应用。例如,企业可以通过预测市场需求和消费者行为来规划产品开发和销售策略,从而获得更好的竞争优势;在金融领域,银行可以通过预测客户违约率和信用风险来制定相应的风险管理策略。

4.处方性分析

处方性分析是在预测性分析的基础上,为了应对未来可能发生的情况,制定相应的行动计划和策略。它可以帮助我们在事前就做好准备,有效地应对潜在的问题和风险。

在进行处方性分析时,我们需要根据预测结果和目标设定,制定相应的行动计划。这些行动计划可以包括以下几个方面:

  • 调整业务策略:根据预测结果,评估当前的业务策略是否适应未来的变化趋势。如果预测到市场需求将下降,可以考虑调整产品组合或开拓新的市场领域。如果预测到竞争将加剧,可以考虑提升产品质量或采取其他竞争策略。
  • 风险管理:对于预测到的潜在风险,制定相应的风险管理计划。例如,如果预测到供应链中可能出现瓶颈,可以建立备用供应商或提前采购原材料。如果预测到客户流失率可能增加,可以制定客户保留计划并改善客户体验。
  • 资源规划:根据预测结果,合理规划和配置资源。例如,如果预测到某个产品的需求将大幅增长,可以增加相关资源的投入,确保生产和供应能够满足需求。如果预测到某个市场的需求将下降,可以调配资源到其他有潜力的市场领域。
  • 制定应急方案:针对可能发生的意外事件或突发情况,制定相应的应急方案。这些方案可以用于应对自然灾害、经济波动、技术故障等各种不可预见的情况,帮助企业在危机中保持运转和稳定。

三、探索方案可行性

当业务部门已经制定了初步改进计划,例如优化服务条款、提供更高价值的产品等,商业数据分析便可以进行进一步的深入分析。

通过分析用户画像,我们可以评估计划可能影响的用户范围;通过分析用户投资行为,我们可以评估备选产品的吸引力并进行优选;通过逻辑回归预测用户响应情况,我们可以制定挽留模型,预计效果并优化方案。总之,随着业务方案的具体化,分析也可以越深入。

商业分析是一个不断循环迭代的过程。通过量化分析,我们可以不断缩小问题范围,聚焦讨论内容,剖析问题本质,最终得出答案。这个过程可能需要很长时间,也可能需要数个小的分析过程拼接起来。这才是数据指导业务的真实过程,因为业务本身需要不断进化、思考、尝试和复盘。商业数据分析本身就是一个不断聚焦、尝试和演化的过程。

四、结语

在当今竞争激烈的商业环境中,商业数据分析已经成为企业取得成功的不可或缺的工具。通过充分利用数据分析技术,企业可以更好地了解自身业务和市场趋势,优化决策制定过程,实现更高效的运营和更精准的市场营销。数据驱动的决策能够帮助企业减少风险、提高竞争力,并为未来的发展提供战略指引。随着人工智能和机器学习的迅速发展,商业数据分析的前景更加广阔,将会进一步推动企业创新和成长。

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