Data analytics, ili na Hrvatskom mnogo manje catchy analitika podataka je pojam koji mnogima zvuči dosta apstraktno i šturo. No, u doba digitalne tehnologije koju pokreću milijarde terabajta podataka – prema nekim procjenama svaki dan se stvori novih 329 milijuna terabajta podataka.
Kako bi Vam dočarali koliko je to zapravo veliko, dovoljno je reći da čitava Wikipedia, dakle skup čitavog (gotovo) znanja ljudskog roda stane na oko pet DVD diskova (oko 22 gigabajta bez slika i medijskih zapisa). Znači, svo znanje koje postoji možete spremiti u tekstualnom obliku na svaki iole veći USB disk i čuvati ako dođe do apokalipse (što se, ako je suditi po vijestima, mora dogoditi svaki čas)
No, da se vratimo temi ovog članka, analitici podataka. Dakle, ogromne količine podataka koji se stvaraju i dijele preko interneta treba nekako klasificirati, sortirati, i u konačnici analizirati. Recimo da imate on-line dučan koji svakodnevno zaprima stotinjak narudžbi. Svaka narudžba sadrži određeni slijed podataka koji se negdje spremaju. Kako bi poboljšali korisničko iskustvo, Vama je u interesu da te podatke sakupite, kategorizirate i analizirate kako bi bolje razumjeli ponašanje korisnika dok su na Vašem web mjestu.
Omogućavanje prvoklasnog korisničkog iskustva je iznimno bitno za sve kompanije, a posebno one koje se natječu na digitalnom tržištu. Salesforce, najveći globalni provider analitike za prodaju navodi kvalitetu iskustva kao najbitniju stavku pri odluci za kupnju kod velike večine kupaca.
Bilo da ste Amazon ili pak mnogo manji Žuti Klik, ovo saznanje će Vam biti iznimno bitno pri donošenju odluka. Zašto? Pa zato jer kroz obradu i analitiku korisničkih podataka stičete mnogo bolje razumijevanje ponašanja koje potom možete iskoristiti za razvoj novih alata i opcija za korisnike.
Analiza podataka za donošenje odluka
Razvoj digitalne ekonomije je posljedično dovelo i do veće važnosti razumijevanja podatkovnih tokova. Tako danas velika većina menadžera donosi odluke temeljene na analizi podataka – tzv. data-driven decision making. No, čak ni ovo nije dovoljno za natjecanje u iznimno kompetitivnom digitalnom okruženju. Kako bi se izdignuli iznad konkurencije, iznimno je važno imati kvalitetne podatke i znati kako ih iskoristiti. Ovo je kamen spoticanja za mnoge kompanije jer ne uzimaju u obzir kvalitetu podataka ni analize pri donošenju odluka.
Znati koje podatke prikupiti i kako ih analizirati značajno poboljšava kvalitetu rezultata analize, što opet vodi do boljih prodajnih rezultata. Kako navode iz KPMG-a, širok spektar dobro obrađenih podataka omogućuje bolje razumijevanje klijenata, što je nužan preduvjet uspješne implementacije novih proizvoda i usluga.
Jedna od ključnih odrednica modernog poslovanja je personalizacija korisničkih zahtjeva i individualiziran odnos. Da bi ovo bilo moguće, potrebno je sveobuhvatno razumijevanje kupca i njegovih interakcija s organizacijom ili brandom u stvarnom vremenu.
Izazovi upravljanja podacima za tvrtke nužno zahtijevaju i integraciju umjetne inteligencije (AI) u strategije upravljanja podacima jer omogućuje razvijanje hiperpersonaliziranih iskustava koja se usklađuju s promjenjivim zahtjevima kupaca.
Tako Vam i Amazon može pružiti personalizirane preporuke i dostaviti relevantan sadržaj putem sofisticiranih algoritama svaki put kada se prijavite. Ovo poboljšava zadovoljstvo jer se prikazuju proizvodi koje korisnik vrlo vjerovatno želi, što povećava prodaju i retenciju kupaca.
Izazovi analize podataka
Osnova učinkovite strategije upravljanja podacima je mapiranje putovanja kupca – tzv. pathway. Tradicionalno su se organizacije oslanjale na segmentaciju kupaca kao dio marketinške strategije kako bi osigurale da kupci primaju relevantne komunikacije i ponude.
Međutim, često im je teško postići dublje razine personalizacije zbog nedostatka podataka. Istraživanja su pokazala da osnovna segmentacija funkcionira u manje od 10% slučajeva, i to uglavnom kod malih i srednjih kompanija. Gotovo sve veće kompanije nužno integriraju data analytics u svoje poslovne procese, jer se pokazalo da količina podataka koje posjeduju omogućava dubinsku analizu svakog kupca i trendova.
Jedan od glavnih izazova je razvijanje i implementacija sveobuhvatne strategije za prikupljanje i organiziranje podataka – koji su tradicionalno bili limitirani na pojedine odjele. Pa tako su financije imale uvid u potrošnju dok je marketing imao uvid u vrstu kupljenog proizvoda. Moderna analiza podataka spaja sve dosad raštrkane podatke u jednu koherentnu cijelinu koja menadžerima pruža široki uvid u poslovanje i trendove.
Kako bi postigli visoku kvalitetu ulaznih podataka, potrebno je osmisliti strategiju koja obuhvaća sve podatke, ali pritom dosljedno prati tipologiju i arhitekturu sustava za analizu. Nepodudarni ili nestandardizirani podaci mogu rezultirati nejasnim i beskorisnim zaključcima, što može dovesti do velikih problema.
