Операционная аналитика: как превратить данные в конкурентное преимущество: часть 1

Данные уже стали ключевым активом, который позволяет бизнесу обходить конкурентов и оптимизировать процессы. Операционная аналитика выявляет слабые места, предсказывает будущие результаты и помогает быстро подстраиваться под изменения рынка, используя информацию в реальном времени. 

Мы в Platforma обнаружили интересный материал о том, какие возможности бизнесу дает операционная аналитика и как ее внедрить, и решили адаптировать его для вас.

Данные — ключевой актив цифровой эпохи

Данные стали настоящим сокровищем для компаний из всех отраслей. Они ищут новые способы использовать эту силу, и тут на помощь приходит операционная аналитика. Она помогает бизнесу действовать на основе фактов, а не догадок.

Анализируя данные о своей работе, корпорации могут:

• находить слабые места;
• точно предсказывать будущие результаты;
• увеличивать прибыль за счет оптимизации;
• быстро подстраиваться под меняющиеся условия.

Без операционной аналитики многие компании работают «вслепую», полагаясь на интуицию вместо данных при принятии важных решений. 

Чем же она отличается от традиционной аналитики? Операционная аналитика нацелена на быстрые действия — она проверяет информацию здесь и сейчас и делает моментальные выводы. Традиционный же формат ориентируется на прошлые данные и ищет тренды для долгосрочной стратегии.

Зачем инвестировать в операционную аналитику: практические примеры

Этот инструмент нужен разным отраслям — от здравоохранения и финансов до онлайн-магазинов, производства, маркетинга и поддержки клиентов. Вот яркие примеры его применения:

Персонализированные предложения

Аналитика помогает бизнесу выйти за рамки простого деления клиентов по возрасту и полу. Она выявляет, что им нравится, как они покупают и взаимодействуют с компанией прямо сейчас. На основе этих данных можно создавать действительно личные предложения.

Так, магазин одежды вместо рассылки одинаковых реклам может с помощью аналитики изучать, какие стили, размеры и цвета предпочитают разные покупатели. А затем автоматически сообщать им о новых товарах, которые точно им понравятся.

Разработка программ

При создании ПО операционная аналитика дает ценную информацию о работе команды, ходе проекта, трате ресурсов и отзывах о продукте. Компании используют эти данные для оптимизации решений — это повышает эффективность и качество.

Предсказание поломок оборудования

На производстве, в телекоммуникациях и коммунальном хозяйстве аналитика способна предвидеть поломки техники до того, как они случатся. Оценивая данные о работе оборудования, корпорации планируют своевременный ремонт, сокращая простои и затраты.

Например, интернет-провайдер может использовать аналитику для обнаружения обрыва проводов или отключения электричества в реальном времени. Компания отправляет ремонтную бригаду и заранее сообщает пользователям примерные сроки решения проблемы еще до того, как пойдут жалобы.

Апгрейд клиентской поддержки

Операционная аналитика отслеживает общение с покупателями и показатели обслуживания в реальном времени. Это позволяет находить проблемы, быстрее реагировать и повышать удовлетворенность аудитории за счет персонального подхода.

Если клиент покупает дорогой продукт, представители поддержки могут заранее связаться с ним через сообщение или звонок, тепло поприветствовать и помочь с настройкой.

Умная организация работы

Анализируя эффективность сотрудников и распределение нагрузки, компании могут лучше распределять рабочую силу с учетом срочности, важности и доступности ресурсов. Это гарантирует, что приоритетные проекты получат должное внимание.

Сеть магазинов может использовать эти данные для корректировки числа работников в часы наплыва покупателей и распределения задач между работниками с учетом их сильных сторон, обеспечивая более слаженный рабочий процесс.

Управление запасами

Магазины применяют этот инструмент для прогнозирования спроса, отслеживания предпочтений покупателей и оптимизации запасов. Онлайн-магазин может предсказывать периоды повышенного спроса и объемом товаров, предотвращая их нехватку или излишек и увеличивая продажи.

Удержание клиентов

С помощью операционной аналитики корпорации могут предсказывать и предотвращать уход клиентов. Они изучают, как люди пользуются услугами, как взаимодействуют с сервисом и какие отзывы оставляют.

Так, кофейня может отправить посетителю, который давно не заходил, купон на бесплатный десерт при следующей покупке кофе, мотивируя его вернуться.

Лучшая оценка рисков

В финансах и страховании операционная аналитика критически важна для создания надежных моделей рисков. Учитывая прошлые данные и внешние факторы, организации прогнозируют возможные риски, например, невозврат кредитов или мошенничество, и принимают обоснованные решения для их снижения. Такой проактивный формат помогает сократить финансовые потери.

Реальные истории успеха

Многие лидеры рынка уже используют операционную аналитику для превращения больших массивов данных в ценные идеи. Вот несколько показательных примеров:

Amazon

Гигант онлайн-торговли анализирует историю покупок и поведение пользователей на сайте для персонализации маркетинга. Благодаря такому подходу каждый посетитель получает индивидуальные рекомендации товаров, что улучшает впечатления от покупок и повышает вовлеченность.

Nissan

Этот автопроизводитель использует операционную аналитику для отслеживания популярности разных моделей и цветов машин в разных регионах. Это позволяет компании адаптировать маркетинг и стратегию продаж под предпочтения покупателей.

Shell

Энергетический гигант применяет предиктивную аналитику для контроля состояния бурового оборудования. Прогнозируя срок службы деталей и планируя техобслуживание до поломки, Shell сокращает время простоя техники и минимизирует затраты на запчасти.

Как внедрить операционную аналитику в бизнес

Интеграция этого инструмента требует системного подхода: аналитика должна соответствовать бизнес-целям и давать практические результаты. Вот основные шаги:

• Поставьте четкие цели. Начните с определения конкретных целей, которых хотите достичь с помощью операционной аналитики. Будь то повышение продуктивности, снижение затрат или улучшение клиентского обслуживания — четко сформулированные цели зададут направление для всего процесса внедрения.
• Определите ключевые показатели. Выберите показатели эффективности (KPI), которые напрямую связаны с вашими целями. Этот шаг критически важен для обеспечения целенаправленности и актуальности операционной аналитики в вашей компании.
• Соберите и проверьте данные. Информацию стоит собирать из разных источников, включая системы, процессы и внешнюю среду. Проверьте доступность и точность собранной информации, проверьте ее качество и устраните любые пробелы или несоответствия.
• Выберите правильные технологии. Подберите технологии и платформы, соответствующие вашим целям. Эти инструменты должны обрабатывать данные в реальном времени и удобно их визуализировать для получения практических выводов.
• Создайте аналитическую платформу. Разработайте систему, способную анализировать данные, находить закономерности и составлять прогнозы. Она должна объединять разрозненные данные для создания целостной картины, необходимой для принятия решений.
• Проведите тестирование. Внедрите аналитическую платформу в малом масштабе, чтобы оценить, как она работает и насколько продуктивна. Пилотный этап поможет выявить проблемы и области для оптимизации.
• Выполните полное внедрение. Интегрируйте аналитическую систему и убедитесь, что она соответствует всем сценариям использования и выдает оптимальную производительность.
• Организуйте мониторинг и обслуживание. Регулярно проверяйте работу инструмента. Вносите необходимые изменения на основе отзывов пользователей и меняющихся потребностей бизнеса.

Таким образом, интеграция операционной аналитики — трудоемкий процесс, но результаты с лихвой окупают все усилия, открывая перед бизнесом новые возможности для роста.

Мы в Platforma разработали инновационный продукт «Прогноз спроса», который воплощает лучшие принципы операционной аналитики. Наше решение предугадывает потребности покупателей и планирует поставки с точностью до 95%, что выше среднего показателя по рынку. Работая с обезличенными данными о покупках, транзакциях и интернет-активности, мы создаем детальный портрет вашего клиента и помогаем оптимизировать ассортимент.