Analityka biznesowa - jakie korzyści może przynieść Twojej firmie? Poznaj 3 case studies

Dlaczego analiza danych jest tak ważna?

Głównym celem wykorzystania business intelligence jest pomoc menedżerom, kadrze zarządzającej i innym pracownikom operacyjnym w podejmowaniu bardziej świadomych decyzji, popartych dokładnymi danymi. Finalnie pomoże im to dostrzec nowe możliwości biznesowe, obniżyć koszty, a także zidentyfikować nieefektywne procesy, które wymagają przeprojektowania.

Użytkownicy systemów klasy business intelligence, takich jak Power BI, analizują i przedstawiają dane w formie kokpitów i interaktywnych raportów, wizualizując złożone dane w łatwiejszy, bardziej przystępny i zrozumiały sposób. Dzięki takiej analizie możliwe jest zaprezentowanie zarówno stanu przeszłego, jak i obecnego. O analizie danych opartej na BI można więc powiedzieć, że nie mówi ona nam dokładnie co robić, ale poprzez wskazanie obecnej sytuacji firmy, jak i archiwalnych wskaźników oraz łatwe ich porównanie, daje kierownictwu większą możliwość do podejmowania trafnych decyzji biznesowych.

Jakie korzyści płyną z analityki biznesowej?

Korzyści płynące z business intelligence i analityki są liczne i zróżnicowane, ale wszystkie one mają jedną wspólną cechę: dają wgląd we wszystkie sfery funkcjonowania firmy. Przedstawiamy trzy korzyści płynące z analizy danych na podstawie ciekawych case studies:

Lepsze zrozumienie potrzeb klientów

Andre Chaperon, lider branży e-mail marketingu, powiedział kiedyś, że „biznes, który odnosi największy sukces to ten, który najlepiej rozumie swoich klientów”. W praktyce oznacza to, że zbadanie potrzeb odbiorców naszych usług daje realne szanse na bardzo dokładne dostosowanie oferty do ich potrzeb. Idealnie obrazuje to case study firmy Versatel, niemieckiego operatora telekomunikacji.

Versatel radził sobie całkiem dobrze, ale zmagał się z rosnącą konkurencją i presją cenową. Kierownictwo wyższego szczebla postanowiło poszukać nowych sposobów na obniżenie wskaźnika churn oznaczającego odsetek utraty klientów. W końcu pozyskanie nowego klienta jest bardziej kosztowne niż utrzymanie starego. W tym celu postanowili dokładnie przeanalizować posiadane dane. Okazało się, że ich klienci naprawdę nie lubili mieć do czynienia z zewnętrznym call center w celu uzyskania wsparcia. Po wprowadzeniu zmian Versatel był w stanie utrzymać najniższy wskaźnik rezygnacji w swojej branży w Niemczech.

Stymulowanie rozwoju firmy i wzrostu jej dochodów

McKinsey zrealizował studium przypadku jednej z sieci restauracji typu fast-food. Firma ta chciała skupić się na swoim personelu i dokładniej przeanalizować wszelkie dane dotyczące ich pracowników, aby zrozumieć, czym się kierują i co mogą zrobić, aby poprawić wyniki biznesowe. Zarząd uznał, że rozwiązanie problemu rotacji pracowników będzie miało kluczowe znaczenie dla poprawy doświadczeń klientów i że doprowadzi to do zwiększenia przychodów.

W tym celu firma rozpoczęła prace od zdefiniowania celów i znalezienia sposobu przełożenia zachowań i doświadczenia pracowników na dane, tak aby modelować je w stosunku do rzeczywistych wyników. Cele były wielorakie: wzrost przychodów, zadowolenie klientów i szybkość obsługi. Następnie przystąpiono do analizy trzech obszarów: doboru pracowników i ich zatrudnienia, codziennego zarządzania personelem oraz analizy zachowań i interakcji pracowników w restauracjach.

Zebrane dane pozwoliły im na wprowadzenie zmian, które doprowadziły do wzrostu zadowolenia klientów o ponad 100% w ciągu czterech miesięcy, szybkość obsługi poprawiła się o 30 sekund, ubytek nowych pracowników znacznie się zmniejszył, a sprzedaż wzrosła o 5%.

Identyfikacja trendów sprzedaży

Analitykę biznesową wykorzystał także znany na całym świecie koszykarski klub Boston Celtics. Dzięki danym, które zebrali na temat swoich klientów, byli w stanie przeanalizować kim są, gdzie siedzą i ile płacą za bilety. Pomogło im to w szybkim tworzeniu promocji w celu sprzedaży większej ilości biletów, a także w przeprowadzeniu analizy przychodów w oparciu o trendy sprzedażowe. Co więcej, wizualizacja danych pomogła im zobaczyć, ile przychodów przynosi konkretne miejsce w danym sezonie i porównać różne obszary stadionu.

Jak widać na powyższych przykładach, business intelligence i analityka to o wiele więcej niż technologia wykorzystywana do zbierania i analizy danych. Tu chodzi przede wszystkim o wykorzystanie danych w celu lepszego zrozumienia rzeczywistości. Dzięki temu firmy mogą podejmować lepsze strategiczne decyzje, zamiast polegać wyłącznie na instynkcie i przewidywaniom.

Więcej na temat analizy danych oraz Power BI przeczytasz także w pozostałych artykułach na naszym blogu. Polecamy szczególnie artykuł „Chcesz sprawniej analizować dane? Poznaj Power BI!”.