fot. pexels.com
Właściciele małych i średnich przedsiębiorstw często podejmują kluczowe dla biznesu decyzje jedynie w oparciu o swoje doświadczenia, obserwacje i intuicję. Zamiast dokładnie przeanalizować daną sytuację, korzystamy z porad przypadkowych osób, bazujemy na niepotwierdzonych informacjach bądź na własną rękę staramy się przewidzieć przyszłość. Tymczasem, we współczesnym świecie biznesu, takie sytuacje nie powinny mieć już miejsca. Wobec konieczności konkurowania z wielkimi przedsiębiorstwami, często międzynarodowymi, małe i średnie firmy nie mogą sobie pozwolić na nadmierne koszty lub nieprzemyślane decyzje. Jak więc się tego ustrzec? Odpowiedzią jest analiza danych (ang. Big Data Analysis) – dziedzina dostępna do niedawna tylko dla największych, która obecnie staje się wręcz niezbędna dla każdego, kto chce prowadzić biznes z sukcesem. O skutecznej analizie danych przy podejmowaniu decyzji biznesowych opowiada Wojciech Kryński, współwłaściciel firmy Ground Frost, zajmującej się analizą danych dla małych i średnich przedsiębiorstw.
Po co gromadzić dane?
Większość dużych przedsiębiorstw już dawno dostrzegła korzyści płynące z analizy danych. Znane firmy z branży IT prowadzą ciągłą rejestrację naszego ruchu w Internecie, aby pokazywać reklamy lepiej dopasowane do naszych zainteresowań. Pomaga im to sprzedawać kampanie reklamowe w wyższych cenach, argumentując, że są one skutecznie dostosowane do profilu potencjalnych klientów. Zbieranie danych odbywa się nie tylko w Internecie, ale także i w codziennym życiu. Podczas wizyty na stacji benzynowej, jej pracownicy z chęcią wydają nam karty stałego klienta. W efekcie, w zamian za obietnice nagród przekazujemy im informacje na temat tego co, gdzie i kiedy kupujemy. Supermarkety zachęcają nas do zainstalowania na swoich telefonach aplikacji, dzięki którym otrzymamy u nich zniżki, ale za to będą one znać zawartość naszych koszyków oraz to, kiedy i gdzie robimy zakupy, co z kolei pozwala na oszacowanie wielkości naszych zarobków. Oprócz tego, udostępniamy też informacje o tym, gdzie mieszkamy oraz z jakich kanałów sprzedaży korzystamy najczęściej.
Dzięki takim praktykom firmy mogą kreować promocje bardziej dopasowane do potrzeb poszczególnych klientów, co znacznie zwiększa prawdopodobieństwo, że ci wybiorą właśnie ich sklep. Oprócz tworzenia promocji, analiza zebranych danych wpływa na wiele kluczowych decyzji biznesowych, jak wybór oferowanego asortymentu, tworzenie i umiejscowienie nowych placówek sprzedażowych i formę kontaktu z klientami. Trafne decyzje podjęte na podstawie analizy danych, które przekładają się np. na skuteczniejsze dotarcie do klienta, są efektywnym sposobem budowania przewagi konkurencyjnej na rynku.
Co mogą małe i średnie przedsiębiorstwa?
Czy sektor MŚP ma szansę na skorzystanie z dobrodziejstwa, jakim jest Big Data Analysis? Na pewno środki przeznaczane przez wielkie firmy na gromadzenie danych są niedostępne dla mniejszych przedsiębiorstw. Nowoczesne systemy informatyczne, a także systemy analizy danych (wspierane przez profesjonalnych matematyków i statystyków) to olbrzymi wydatek, nieuzasadniony w przypadku mniejszych firm. Zyski, które przedsiębiorstwa z sektora MŚP osiągnęłyby przy zastosowaniu tak rozbudowanych metod byłyby nieporównywalnie mniejsze do poniesionych kosztów zakupu, wdrożenia i utrzymania takich systemów. Małe i średnie firmy nie muszą jednak iść tak daleko. Ich siłą jest umiejętność dokonywania szybkich zmian i dostosowań. To, co duże firmy zrobią po przeanalizowaniu petabajtów danych i pięciu zebraniach zarządów, mała firma może zrobić na podstawie obserwacji trendów i jednej decyzji prezesa.
Jak przeprowadzić poprawną analizę danych?
Analiza danych to, w najprostszym ujęciu, składanie razem cząstek informacji i łączenie ze sobą kropek, które w przeszłości pozostawały niepołączone. To w zasadzie przedłużenie intuicji właściciela lub menedżera, tylko oparte na twardych danych pochodzących z różnych źródeł w firmie. Analiza danych składa się z trzech etapów:
1. Ustalenie celu analizy danych
Przed przystąpieniem do analizy małe i średnie przedsiębiorstwa muszą zastanowić się nad jej celem. Posiadając ograniczony budżet, musimy najpierw postawić odpowiednie pytania, tak aby przeprowadzona analiza była ukierunkowana na znalezienie dla nich trafnych odpowiedzi. Może chodzi o to, by zwiększyć sprzedaż do określonej grupy klientów, grupy zawodowej lub konkretnej kategorii wiekowej? Może zależy nam na zmniejszeniu kosztów lub zwiększeniu skuteczności akcji marketingowych? A może chodzi o to, by poprzez dogłębną analizę zmniejszyć koszty, które nie przekładają się na oczekiwane wyniki?
2. Pozyskanie rzetelnych danych
Analiza danych dla małych i średnich przedsiębiorstw musi spełniać dwa podstawowe kryteria:
- musi być tania – tak od strony gromadzenia danych, jak i ich analizy;
- musi w jak największym stopniu bazować na danych, które już, w jakiś sposób do organizacji docierają i uzupełniać je o nowe źródła danych, stopniowo minimalizując koszty.
Warto tu zaznaczyć, że małe i średnie firmy mają – wbrew pozorom – dużą ilość danych, z tym, że dane te nie są zazwyczaj poddawane analizie oraz kojarzeniu z danymi z innych źródeł, nawet w ramach tej samej firmy. Potrzebne nam informacje możemy pozyskiwać z systemów firmy, arkuszy prowadzonych przez przedsiębiorstwo, danych zewnętrznych jak Google Analytics, czy Facebook Insight.
Przykładami danych, które firma może zebrać w ramach codziennych działań, są:
- konwersacje na temat produktów/usług firmy w mediach społecznościowych i ich związek z trendami zakupowymi;
- wizyty na stronach internetowych, przepływ wizyt pomiędzy stronami, źródła wizyt;
- porównania kampanii marketingowych z ich efektem na stronie internetowej i w mediach społecznościowych;
- analiza reklamacji/zapytań/rezygnacji klientów;
- dane z systemów CRM, sprzedażowych, sieci sprzedaży;
- dane z kadr na temat wydajności lub retencji pracowników;
- dane z księgowości na temat przychodów i kosztów, oraz ich rodzajów.
Nawet jeżeli mała firma sama nie jest w stanie pozyskać wystarczająco dużo danych, aby wychwycić trendy, istnieje możliwość porównania pozyskanych danych z informacjami innych małych firm, by w ten sposób odkryć wzory zachowań i oczekiwań klientów z danej branży.
3. Analiza i wyciąganie wniosków
Łączenie danych i ich analiza może być wykonywana na wiele sposobów – poprzez arkusze kalkulacyjne, stworzone w tym celu bazy danych lub przez dostępne na rynku wyspecjalizowane aplikacje. Wszystko zależy od stopnia skomplikowania niezbędnych analiz oraz potencjalnych, możliwych do odniesienia korzyści. Warto jednak zwrócić uwagę, że analiza danych jest skutecznym narzędziem do budowania przewagi konkurencyjnej tylko pod warunkiem, że stanowi ona ciągły proces. Przykłady największych spółek na świecie – Facebooka, Google’a czy Walmarta – potwierdzają, że technika ta działa tylko w momencie, w którym zostanie wdrożona na stałe w działania firmy.
Jak korzystanie z analizy danych wpływa na nasz biznes?
Posiadanie twardych danych na temat klientów, zależności między przychodami a kosztami, efektywności wysiłków promocyjnych oraz skuteczności sprzedawców jest w stanie zmienić całkowicie charakter podejmowanych decyzji. W procesie decyzyjnym zostaje zniwelowany czynnik niepewności, a wybory podyktowane są rzetelną wiedzą, a nie przypadkowymi opiniami. Dzięki poznaniu wzorców zachowań klientów, przedsiębiorstwo jest w stanie edukować pracowników tak, aby mogli reagować na konkretne trendy. Analiza danych jest więc w stanie całkowicie zmienić sposób, w jaki zarządzana jest firma.
Analiza danych urasta w tej chwili do jednego z podstawowych narzędzi zarządzania biznesem. I tak jak w latach 90., polscy przedsiębiorcy musieli nauczyć się zasad profesjonalnego marketingu, aby nie pozostać w tyle firmami z Zachodu, tak teraz dokładnie ten sam proces następuje w zakresie analizy danych. Upowszechnianie się analiz danych jest zjawiskiem nie do przeskoczenia, a tym bardziej – nie do zignorowania. A ci z przedsiębiorców, którzy pierwsi to zauważą – wygrają.
Autor: Wojciech Kryński, spólnik w firmie Ground Forest
