Entwicklung einer Analysestrategie, die die Unternehmenstransformation vorantreibt

Die heutige Technologie ermöglicht es, Daten aus verschiedenen Ansichten zu erhalten und High-End-Analysen von Daten durchzuführen. Business-Analytics-Tools können Top-Down-Berichte, detaillierte Berichte und elegant aussehende Diagramme und Dashboards erstellen. Aber wenn all diese Analysen nicht auf die Leistungsziele der Organisation ausgerichtet sind oder nicht in der Lage sind, Verbesserungen in den Kernprozessen zu erzielen, ist sie nicht von großem Nutzen. Business Analytics sollte den Wert der verfügbaren Informationen steigern und dabei helfen, die Unternehmensziele zu erreichen.

Wie erstelle ich eine Strategie?

Die Business-Analytics-Strategie muss es der Organisation ermöglichen, ihre Ziele zu erreichen. Sie soll Transformation und Innovation ermöglichen. Hier ist ein 4 -Punkte-Plan zur Erstellung einer Business-Analytics-Strategie, die es dem Unternehmen ermöglicht, sich so zu transformieren, dass es seine geplanten Geschäftsziele erreicht und diese über einen bestimmten Zeitraum hinweg verbessert.

1) Reale Anforderungen für potenzielle Transformationsziele verstehen

Die Organisation muss die Vision für die Transformation und die wichtigsten Transformationsziele festlegen. Das Team sollte ihnen die wirklichen Anforderungen entlocken, die aufgebaut werden müssen, um die Transformation zu erreichen. Beispielsweise hatten Banken früher Berichte über Kundendaten und seine Transaktionen. Eine Bank kann das Ziel der Kundenbindung haben. Die Bank hält den Kunden während seines gesamten finanziellen Lebenszyklus und maximiert den Verkauf von Finanzprodukten.

2) Holen Sie sich die richtigen Daten und die richtige Architektur und verwalten Sie diese effektiv

Um das Geschäft mithilfe von Business Analytics zu transformieren, besteht die grundlegende Komponente darin, die richtigen Daten zu erhalten und sie richtig zu verwalten. Die abgeleiteten Daten müssen korrekt, konsistent und aktuell sein. Jeder, der an der Geschäftstransformation arbeitet, sollte über denselben Datensatz verfügen. Dies wird zu einer effektiven Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Abteilungen beitragen und eine gute Entscheidungsfindung erleichtern. Tools für Datenspeicherung, Datenanalyse und -abruf müssen so beschaffen sein, dass die Nutzung von Daten effizient ist und sie die Transformationsziele unterstützen.

Die Datenarchitektur sollte so sein, dass Analysefunktionen gut genutzt werden können. Möglicherweise müssen Sie die Infrastruktur erweitern, um die Berichts-, Analyse- und Prognosefunktionen zu verbessern. Die richtige IT-Umgebung hilft dabei, Datenbeziehungen zu entdecken und neue Erkenntnisse zu gewinnen, die dem Unternehmen helfen können. Die Architektur sollte sicherstellen, dass die Daten sicher und privat sind. Eine gute Data Governance sollte immer ein zugrunde liegendes Ziel sein.

Wenn beispielsweise ein Kunde die Bank kontaktiert, um ein Konto zu eröffnen, aber nie wirklich zurückkommt, um das Konto zu eröffnen, können seine Daten verwendet und an das Vertriebsteam gesendet werden, das den Kunden kontaktieren kann, um ihn zur Kontoeröffnung zu bewegen. Hat ein Kunde seit einiger Zeit oder regelmäßig Zahlungsrückstände auf der Kreditkarte, kann die Bank ein unwiderstehliches Angebot für einen Kredit machen. Analytics kann solche Daten problemlos an Banken übermitteln, und wenn die Abteilungen zusammenarbeiten und Daten effektiv verwalten, ist eine Kundenbeziehung über mehrere Kanäle möglich.

3) Schritte zur Transformation ausführen

Sobald die richtigen Ressourcen für die Analysestrategie vorhanden sind, ist es an der Zeit, Schritte zur Geschäftstransformation durchzuführen. Man muss mit den kleineren Anwendungsfällen beginnen, den Erfolg messen und dann weitermachen. Wenn die quantitative und qualitative Analyse Erfolg zeigt, kann das Team mit dem Transformationsplan fortfahren, andernfalls muss der Plan geändert werden. Die Vertriebsabteilung der Bank erstellt immer Berichte, die die Zielkunden, die gewonnenen Kunden und das Verhältnis zwischen beiden zeigen. Es wird auch Berichte erstellen, um die Kosten für die Gewinnung von Kunden im Vergleich zu den von Kunden erzielten Einnahmen aufzuzeigen. Aber die neue Analyselösung sammelt einen Bericht von verschiedenen Stellen wie dem Empfang der Filiale, Internetanfragen zu interessierten potenziellen Kunden und sendet ihn an das Verkaufsteam, das dann eine Strategie entwickeln und ausführen kann, um diese Anfragen in Kunden umzuwandeln. Das Vertriebsteam kann Daten über Kunden abrufen, die mit ihrer Kreditkartenzahlung in Verzug geraten sind, und sich mit Kreditprodukten an sie wenden. Kunden, die große Beträge auf ihrem Bankkonto haben, können von Vermögensverwaltern angesprochen werden, um ihnen zu helfen, ihr Geld besser zu verwalten. Dies wird eine weitere Einnahmequelle für die Bank sein.

4) Verwenden Sie Analysen, um zu messen, ob die Transformationsziele gültig sind und einen Mehrwert für das Unternehmen schaffen

Sie müssen die Effektivität der Investitionen in Analytics messen und auswerten, inwieweit die Transformationsziele erreicht werden. Wenn die Transformation zu mehr Umsatz führt, überprüfen Sie die Verkaufsberichte. Wenn es um verbesserte Prozesse geht, überprüfen Sie Metriken, die Prozessverbesserungen zeigen, wie kürzere Zeit pro Transaktion oder Kostensenkung bei jeder Transaktion. Helfen die analytischen Berichte Managern, bessere Entscheidungen zu treffen, neue Chancen zu nutzen usw.? Wenn mittels Business Analytics Verbesserungen nachgewiesen werden können,

Stakeholder werden dafür empfänglicher sein und Sie werden leicht Finanzierung und Genehmigungen erhalten, sonst werden die Leute es nicht annehmen.

Schlüsselelemente einer Business Analytics-Strategie

1) Daten

Daten sind der wichtigste Rohstoff für eine Business-Analytics-Strategie. Die Daten müssen aktuell, genau und konsistent sein. Daten müssen sicher sein. Wenn Daten falsch gehandhabt oder kompromittiert werden, liefert die Analyse keine korrekten Ergebnisse.

2) Technologie

Es stehen viele Berichts- und Analysetools zur Verfügung, um eine große Menge unterschiedlicher Arten von Datensätzen schnell und korrekt zu verwalten. Die Organisation muss eine strategische Entscheidung über die zu verwendende Software und Hardware treffen. Dies hängt von Legacy-Systemen, Datenanforderungen usw. ab. Hadoop ist ein Open-Source-Framework, das Hardware und Open-Source-Software verwendet, um Daten zu verwalten und zu analysieren.

3) Führung

Ich kann die Führung nicht genug betonen. Es ist die wichtigste Komponente. Menschen, die arbeiten, brauchen Anleitung und Anleitung, und die Führung spielt eine große Rolle bei der Einführung von Business Analytics für die Transformation. Es sollte eine Vorstellung davon haben, was in diesem Bereich zu tun ist.

4 Leute

Menschen sind natürlich entscheidend für die Entwicklung einer Business-Analytics-Strategie. Die Organisation muss vorhandene Talente, Qualifikationslücken und die Verstärkung des Teams mit den erforderlichen Fähigkeiten berücksichtigen. Es sollte ein dediziertes Team geben, das für die Business-Analytics-Strategie verantwortlich ist. bei der Entwicklung oder Erweiterung einer Analysefunktion innerhalb einer Gesundheitsorganisation.

Der Strategieimplementierungsplan sollte das Erreichen der Ziele der Analysestrategie vorsehen. Der Plan sollte die Stakeholder und ihre Ziele überprüfen und entscheiden, was in den Projektumfang aufgenommen werden muss.

1) Das Team sollte aufgestellt werden. Es muss eine Mischung aus IT-Spezialisten und Mitgliedern des Geschäftsteams sein. Routineaufgaben und Transformationsaufgaben sollten ordnungsgemäß verwaltet und priorisiert werden, damit Konflikte vermieden werden.

2) Strukturierte und unstrukturierte Datenquellen müssen identifiziert und Methoden zur Datenidentifikation, Datenbereinigung, Speicherung, Übertragung und Nutzung geplant und implementiert werden.

3) Software und Hardware, die zur Umsetzung der Analysestrategie erforderlich sind, sollten ausgewählt und beschafft werden. Typischerweise sind ein Data Warehouse, Middleware-Tools, ETL-Tools und OLAP-Tools erforderlich. Auch Integrationstools werden benötigt. Vorhandene Infrastruktur muss untersucht und dann notwendige Soft- und Hardware beschafft werden.

4) Die Transformation muss schrittweise erfolgen, um Risiken zu minimieren. Kleinere Anwendungsfälle müssen implementiert werden und sobald der Erfolg evaluiert ist, sollte das Team zu größeren Anwendungsfällen übergehen.

5) Der Plan sollte Metriken entwickeln, um die Effektivität der Analysestrategie beim Erreichen der Transformationsziele zu messen. Die Metriken sollten qualitativ und quantitativ sein. Im Beispiel der Bank könnten die Metriken so etwas wie die Anzahl der an Kreditkartenkunden verkauften Kreditprodukte oder die Anzahl der Bankkonto-bezogenen Online-Anfragen sein, die in Bankkunden umgewandelt wurden. Der Plan sollte in verschiedenen Stadien der Umsetzung evaluiert werden, um den Nutzen gegenüber den Kosten zu vergleichen.

Fallstudien

Hier sind Beispiele für wirklich erfolgreiche Implementierungen von Business Analytics, die zur Transformation von Unternehmen verwendet werden –

Eine große amerikanische Kaufhauskette wollte Werbeaktionen aggressiv vorantreiben. Sie brauchten 2 Monate, um zu lange Werbeaktionen zu planen und umzusetzen. Es stellte fest, dass es bereits viele Daten aus der Kunden- und Produktperspektive hatte. Es hatte auch Daten über Werbematerial. Um sein Geschäft für schnelle Werbung und maßgeschneiderte Angebote für Kunden in verschiedenen Städten und Bundesstaaten umzugestalten, nutzte das Geschäft Analysen. Die Organisation sammelte Daten zu Kundenprofilen, Kundenpräferenzen und Werbung der Wettbewerber in verschiedenen Bereichen und speicherte sie in einem Cluster aus Marken-/Produktperspektive. Die Cluster wurden individuell untersucht und personalisierte Werbeaktionen wurden präziser und nahmen auch weniger Zeit in Anspruch – nur etwa zwei Wochen.

Eine große Website für Online-Finanznachrichten mit über 2 Millionen Abonnenten begann mit der Erfassung von Kundendaten durch Registrierung. Anhand der Registrierungsdetails und des Konsums von Inhalten durch den Verbraucher, des Konsumtrends und der zum Lesen verwendeten Geräte erstellte das Unternehmen digitale Konsumsignaturen für verschiedene Nachrichtensegmente – Geschäft, Unterhaltung, Privat usw. Die gesammelten Daten halfen ihnen, verschiedene Kundenpersönlichkeiten zu analysieren und zu erstellen. Die Inhalte wurden dann gemäß der Persona erstellt, veröffentlicht und verteilt. Dies veränderte das Geschäft und die Prozesse der Nachrichtenseite –

– Sie könnten Kundenpräferenzen besser verstehen und Inhalte personalisieren

– Die Transformation trug dazu bei, dass die Nachrichten-Website mehr Abonnements erhielt als die Zeitung.

– Die Analysestrategie half ihnen, Informationen zu entwickeln und gezielte Werbekampagnen durchzuführen.

Eine umfassende Analytics-Strategie hilft, wenn sie richtig geplant und umgesetzt wird, eine Transformation des Unternehmens zum Besseren herbeizuführen.