Как вытащить из данных максимум. Навыки аналитики для неспециалистов
- Автор: Морроу Джордан
- Год: 2022
- Язык: русский
- Год: Альпина
- ISBN: 978-5-9614-7563-0
- Переводчик: Мария Леонидовна Кульнева
- Жанр: Бизнес
Электронная книга - «Как вытащить из данных максимум. Навыки аналитики для неспециалистов». Краткое содержание книги:
Для тех, кто хочет научиться говорить на языке данных уверенно, признанный эксперт в области дата-грамотности Джордан Морроу и написал свою книгу. Это практическое руководство позволит даже неспециалисту освоить четыре базовых уровня аналитики и узнать, как принимать эффективные решения на основе данных, чтобы извлекать максимум из информации и быть успешным в быстро меняющемся цифровом мире.
Помните, что любой пример описательного анализа – это всего лишь первый шаг. Дескриптивные методы помогают понять, что случилось в прошлом, а диагностический анализ дает возможность разобраться, почему это случилось.
● В сводке ежемесячных прибылей руководитель увидел рост продаж, квартал за кварталом, и задумался, что стало причиной этому. Дата-аналитик, изучив эту информацию, побеседовал с продавцами и узнал, что увеличить продажи на местах помогла новая программа стимулирования.
● В квартальных отчетах о коэффициенте кликабельности, который отражает эффективность рекламы, маркетинговый отдел заметил его резкое падение. В первые 7 месяцев текущего года коэффициент был стабилен, а затем произошел резкий спад. Руководитель отдела маркетинга захотел узнать, чем это обусловлено. Анализ помог выяснить, что маркетинговая команда поменяла расположение ссылки на сайт в электронных письмах. Оказалось, что на новом месте ее сложнее увидеть, и команда исправила эту ошибку.
● Согласно квартальным отчетам об индексе потребительской лояльности, все показатели стабильны, за исключением одного – «Порекомендовали бы вы нашу компанию друзьям?». Он устойчиво рос, однако при анализе данных выяснилось, что это не реальный рост, а результат сбоя в системе. Обнаружив сбой, организация смогла сэкономить деньги, решив не продвигать ложноположительный (как выяснилось) эффект.
Кто занимается диагностическим анализом? Опять-таки все! Все, кто хочет что-либо продиагностировать: например, топ-менеджеры и сотрудники, ответственные за принятие решений, задают вопросы аналитикам. Дата-аналитики роются в информации, представленной в таблицах и отчетах. Специалисты по обработке данных строят модели, чтобы понять, что случилось. Сотрудники разных отделов компании тоже должны быть готовы предоставить свои знания и профессиональный опыт. Словом, любой сотрудник может принять участие в диагностике случившегося или происходящего.
Предиктивные методы – это более продвинутый уровень аналитики. Предсказательный анализ позволяет понять, что произойдет в будущем.
● Отдел продаж хотел убедиться, что новый импульс, полученный в результате повышения прибылей за счет программы стимулирования, не пропадет зря. Команда дата-аналитиков построила новые модели, которые показывали, что именно улучшилось с точки зрения продаж и прибылей, и это позволило им спрогнозировать: «Если торговые представители сделают А, то произойдет Б». Это поможет планированию и сохранит динамику.
● Отдел маркетинга рассмотрел данные, прибег к помощи аналитиков и начал работу по прогнозированию последствий смены места ссылки в теле письма. Были проведены разнообразные тесты, на основе которых аналитики спрогнозировали вероятные результаты запуска новых email-кампаний и предположили, где лучше разместить ссылку. Благодаря проведенному анализу у маркетологов теперь есть полный отчет о прогнозах.
● После обнаружения сбоя команда вернулась к поиску способов повысить потребительскую лояльность, эффективно используя имеющиеся у нее технологии получения данных и построения прогностических моделей для анализа и улучшения показателей.
Кто может участвовать в предсказательном анализе? Правильно: все! Конечно, специалисты по обработке данных и другие «технические» сотрудники играют важную роль, так как именно они строят прогнозы и модели. Когда руководителям компании нужно предсказать, что произойдет в результате тех или иных действий, они должны как следует донести это до специалистов, которые заняты прогнозами. Различные отделы компании должны делиться своими планами, опытом и всем остальным, чтобы прогнозы были более точными.
Прескриптивный анализ подразумевает следующее: технология «подсказывает» организации, что делать.
● У отдела продаж теперь есть огромное количество данных, которые получены при анализе подхода, основанного на стимулировании, и специалисты могут использовать машинное обучение для поиска тенденций и закономерностей: компьютер сам придумает, что делать дальше. Очень важно, чтобы специалисты могли ставить правильные вопросы по поводу данных, а затем эффективно применять на практике полученные ответы.
● Отдел маркетинга, получив массу данных по коэффициенту кликабельности и почтовым рассылкам, может использовать соответствующие алгоритмы и технологии, чтобы получать рекомендации по размещению ссылок в теле письма.