Kratak vodič kroz analitiku: Analiza podataka za bolje poslovne odluke

Engleski filozof Frensis Bejkon govorio je da je znanje moć. 

Tu lekciju su dobro savladale najuspešnije svetske kompanije i to objašnjava zbog čega su podaci postali najvrednija imovina poslovnih organizacija širom sveta. Naravno, sami po sebi, podaci su beznačajni, ma koliko da ih posedujete. Ono što im daje vrednost jeste njihovo tumačenje, odnosno analiza. 

Pravilno analizirani podaci postaju vredne informacije koje kompanijama omogućavaju da donose prave i strateške poslovne odluke, i tako poboljšaju najbitnije segmente biznisa: od poslovnih operacija do zadovoljstva kupaca; drugim rečima, višestruko uvećaju prihode. 

Analiza podataka danas je nezaobilazna za sve – od vlasnika malih biznisa do globalnih svetskih korporacija. U ovom tekstu istražićemo koji su osnovni alati i tehnike analitike i kako se oni primenjuju u praksi radi donošenja boljih poslovnih odluka, a daćemo vam i primer kako biste i vi sami mogli da koristite analitiku u svom poslu ili ponudite svoje usluge nekoj kompaniji. 

Šta je analiza podataka i zašto je ona važna? 

Analiza podataka podrazumeva proces prikupljanja, filtriranja, transformisanja i modelovanja podataka radi otkrivanja korisnih informacija, donošenja zaključaka i pružanja podrške u odlučivanju. 

Ovaj proces koristi različite tehnike i alate, od jednostavne statističke analize do sofisticiranih metoda mašinskog učenja.

Analitika je korisna za niz veoma važnih aspekata poslovanja. 

• Poboljšanje operativne efikasnosti: Analitika pomaže kompanijama da identifikuju i otklone neefikasnost u operativnim procesima. Na primer, analiza proizvodnih podataka može otkriti uska grla u proizvodnji, što omogućava menadžerima da optimizuju proizvodne linije i smanje troškove. 
• Personalizacija korisničkog iskustva: Kroz analizu podataka o potrošačkim navikama i željama svojih kupaca, kompanije mogu personalizovati svoje proizvode i usluge. Na taj način, povećava se šansa za prodajom, a rastu i zadovoljstvo kupaca i njihova lojalnost.
• Jasni podaci za bolje odluke: Iako intuicija i iskustvo mogu imati svoju ulogu u donošenju poslovnih odluka, za menadžere je važno da imaju na raspolaganju pouzdane analitičke izveštaje, jer se tako smanjuje rizik od donošenja pogrešnih odluka i unapređuje strateško planiranje.   

Najpopularniji alati i tehnologije za analizu podataka 

U svetu analitike podataka postoji širok spektar softverskih rešenja koja omogućavaju kompanijama da prikupe, analiziraju i vizualizuju podatke. Svaki od njih ima svoje mesto i ulogu. Navešćemo neke od najčešće korišćenih alata. 

1. Microsoft Excel

Ovaj alat poznaju i oni koji se ne bave analizom podataka. Zahvaljujući njemu, možete krerati tabele i grafikone i izvoditi osnovne statističke analize, a posebno je pogodan za manje setove podataka i brze analize. Izuzetno je user-friendly, pa je odličan za početnike. 

2. Tableau

Reč je o moćnom alatu za vizualizaciju podataka koji omogućava korisnicima da kreiraju interaktivne grafikone, mape i dashboarde, da brzo istražuju podatke i donose odluke na osnovu vizualnih prikaza. Predstavlja optimalno rešenje za kompanije koje imaju potrebu da prezentuju podatke tako da budu vizualno privlačni i lako razumljivi. 

3. Power BI

Kao i Excel, Power BI je Microsoftov proizvod, nezaobilazan u organizacijama koje se oslanjaju na softverska rešenja ove kompanije. Reč je o alatu koji omogućava integraciju podataka iz različitih izvora kroz njihovu analizu i vizualizaciju. Koristan je u sastavljanju detaljnih izveštaja kao osnove za poslovno odlučivanje. 

4. Python

Zahvaljujući svojim bogatim bibliotekama kao što su pandas, NumPy i Matplotlib, ovaj popularan i zabavan programski jezik ima važnu primenu i u oblasti analize podataka. Python se koristi za naprednu analizu, statističko modeliranje i mašinsko učenje; zbog svoje fleksibilnosti i moći, prvi je izbor mnogih data analitičara. 

5. R

Još jedan programski jezik, ali i okruženje specijalizovano za statističku analizu i vizualizaciju podataka. Omiljen je među statističarima i istraživačima zato što omogućava izvođenje složenih statističkih analiza i izradu detaljnih grafičkih prikaza podataka.

6. SAS

Statistical Analysis System (SAS) predstavlja softverski paket koji donosi moćne alate za statističku analizu i vizualizaciju podataka. Zbog svoje sveobuhvatnosti, često se koristi u velikim korporacijama, odnosno industrijama kao što su farmaceutska i finansijska, koje zahtevaju visoku preciznost i složene analize.

7. Google Analytics

Jedan od najpoznatijih i potpuno besplatnih alata za web analitiku, koji omogućava praćenje i analizu saobraćaja na web stranici. Nezaobilazan je za digitalni marketing i e-commerce, jer pruža uvid u ponašanje korisnika na sajtu i time daje jasne smernice kad je reč o optimizaciji sadržaja i planiranju marketinških strategija.  

Vizualizacija podataka: 6 efektnih tehnika koje olakšavaju donošenje odluka 

Da bi podaci bili korisni, potrebno je da budu lako razumljivi, a tu na scenu stupa vizualizacija podataka. Ukratko, reč je o transformaciji složenih informacija u lako razumljive vizualne prikaze. Ovaj postupak omogućava menadžerima i donosiocima odluka brz pristup ključnim uvidima koji im pomažu da da donesu adekvatne odluke.

Navodimo neke od najefikasnijih tehnika vizualizacije.

1) Grafikoni i dijagrami 

Bar-grafikon: Podatke predstavlja u vidu pravougaonih stubova čije dužine proporcionalno odgovaraju vrednostima koje predstavljaju. Zato je posebno pogodan za upoređivanje različitih kategorija. 

Linijski grafikon: Dobar izbor za predstavljanje vremenskih promena određenih podataka, pa je otuda pogodan za praćenje trendova i otkrivanje obrazaca u vremenskim segmentima. 

Pie chart: Takozvana pita, odnosno koliki je moj deo grafikon prikazuje procentualni udeo svake kategorije u celini. Veoma je pogodan za prikaz učešća različitih elemenata u ukupnom skupu. 

2) Interaktivni dashboardi 

Dashboardi predstavljaju zbirke vizualizacija koje pružaju sveobuhvatan pregled ključnih pokazatelja performansi (KPI). Interaktivni dashboardi omogućavaju korisnicima da filtriraju i detaljnije istraže podatke u skladu sa sopstvenim potrebama. Koriste se u raznim industrijama za praćenje poslovnih performansi u realnom vremenu, identifikaciju problema i donošenje brzih odluka.

3) Toplotne mape 

Ove mape koriste boje za predstavljanje vrednosti podataka. Intenzitet boje odražava veličinu vrednosti, što omogućava lako uočavanje područja sa visokim ili niskim vrednostima. Dobre su za analizu korelacija, identifikaciju anomalija i vizualizaciju geolokacijskih podataka, ali možda nisu najbolji izbor za daltoniste. 

4) Raspršeni dijagram 

Prikazuje tačke na koordinatnom sistemu, gde svaka tačka predstavlja vrednosti dve promenljive. Na taj način pomaže u otkrivanju odnosa i obrazaca između promenljivih, pa se koristi za analizu korelacija i regresionih modela, za identifikaciju grupa ili odstupanja u skupu podataka. 

5) Histogram 

Vrsta bar-grafikona u kome su različite klase podataka predstavljene pravougaonim stubovima čija visina odgovara frekvenciji pojavljivanja. Primenjuje se za analizu distribucije podataka i identifikaciju centralne tendencije i varijabilnosti. 

6) Box plot

Reč je o kutiji u kojoj oblik okvira pokazuje kako su podaci raspoređeni, odnosno kako izgledaju njihova odstupanja. Koristan je za upoređivanje različitih skupova podataka, jer možete nacrtati više od jednog okvira po grafikonu. 

U kojim se sve industrijama koristi analiza podataka + konkretni primeri iz prakse 

Do sada ste već shvatili da prosperitet velikog broja industrija zavisi od kvalitetne analize podataka. Pogledajmo u kojim se sve sektorima ovaj postupak primenjuje i kako to izgleda na konkretnim primerima. 

Maloprodaja 

Američka maloprodajna korporacija Walmart koristi analizu podataka za optimizaciju lanaca snabdevanja i upravljanje zalihama. Naime, korišćenjem naprednih analitičkih alata, Walmart sa velikom preciznošću predviđa potražnju za određenim proizvodima, smanjuje zalihe onih koji se ne prodaju i poboljšava efikasnost snabdevanja. To omogućava efikasnije upravljanje zalihama i smanjenje troškova skladištenja, a samim tim i direktno uvećavanje profita. 

Finansije 

JPMorgan Chase, jedna od najmoćnijih finansijskih grupa u SAD i svetu, koristi mašinsko učenje i analitiku podataka za otkrivanje prevara. Kroz analizu transakcijskih podataka u realnom vremenu, algoritmi su u stanju da otkriju različite sumnjive aktivnosti i automatski blokiraju prevarantske transakcije. Na taj način se sprečavaju gubici zbog prevara i povećava poverenje klijenata u bezbednost njihovih sredstava. 

Zdravstvo 

Kaiser Permanente, američki konzorcijum za negu, pomoću analize podataka unapređuje brigu o pacijentima. Analizom elektronskih zdravstvenih kartona na vreme se identifikuju pacijenti sa visokim rizikom od određenih bolesti i tako im se omogućava preventivna nega. Zahvaljujući tome, dolazi do povećanja kvaliteta zdravstvene zaštite, manjeg broja hospitalizacija i smanjenja troškova zdravstvene nege. 

Proizvodnja 

Multinacionalna kompanija General Electric (GE) kombinije IoT (Internet of Things) senzore i analizu podataka za prediktivno održavanje opreme. Analizom podataka prikupljenih sa senzora na mašinama, dolazi se do pouzdanih predviđanja kada će se mašina pokvariti i tako se preduzimaju preventivne mere. Rezultati su: smanjenje neplaniranih zastoja, povećanje produktivnosti i smanjenje troškova održavanja. 

Telekomunikacije 

Multinacionalni mobilni operater Vodafone služi se analizom podataka za optimizaciju mrežnih performansi i poboljšanje korisničkog iskustva. Na primer, podaci o saobraćaju na mreži mogu identifikovati zagušenja i optimizovati raspodelu resursa. Tako dolazi do poboljšanja kvaliteta usluge, smanjenja broja pritužbi korisnika i povećanja lojalnosti korisnika. 

Marketing i mediji 

Platforma Netflix personalizuje preporuke sadržaja pomoću analize podataka. Tako su algoritmi, uvidom u ponašanje gledalaca, u stanju da predlože serije i filmove koji bi korisnicima mogli da budu zanimljivi. Time se povećavaju gledanost, zadovoljstvo korisnika i njihovo ostajanje na platformi. 

Transport

Oslanjajući se na analizu podataka, Uber optimizuje rute i poboljšava efikasnost vozača. Korišćenjem podataka o saobraćaju i potražnji, precizno se predviđa gde će biti najviše zahteva za vožnju, pa se vozači usmeravaju na ta područja. Time se smanjuje vreme čekanja za korisnike, te povećava broj vožnji i zadovoljnih vozača i mušterija. 

Bonus: Kako možete koristiti analitiku za uspeh svog biznisa? 

Mali biznisi poput online prodavnice mogu, baš kao i veliki, značajno da unaprede poslovanje adekvatnom primenom analize podataka. Na primer, ukoliko ste rešili da se okušate u e-prodaji, evo kako možete pomoću analitike, u svega nekoliko koraka, obezbediti uspeh svojoj online prodavnici. 

• Praćenje i analiza ponašanja kupaca 

Korišćenjem alata kao što su Google Analytics i Facebook Insights i platformi za analizu e-trgovine (npr. Shopify Analytics), možete steći pouzdan uvid u ponašanje posetilaca na sajtu, uključujući to koje proizvode gledaju, koliko vremena provode na određenim stranicama i koje korake preduzimaju pre nego što obave kupovinu. Tako ćete biti u prilici da prilagodite ponudu i sadržaj kako bi se povećala konverzija i smanjio broj napuštenih kupovina. 

• Analiza korpe za kupovinu 

Uvidom u podatke o napuštenim korpama, vaša online prodavnica može identifikovati najčešće razloge za odustajanje od kupovine i implementirati strategije za njihovo smanjenje (recimo: slanje podsetnika, besplatna dostava). 

• Optimizacija marketing kampanja 

Analizom podataka iz marketing kampanja (Google Ads, Facebook Ads), možete identifikovati koje kampanje donose najviše konverzija po najnižim troškovima. Tako ćete fokusirati budžet na najefikasnije kampanje, što će vam smanjiti troškove i povećavati povrat na investiciju (ROI). 

• Segmentiranje kupaca za ciljane kampanje 

Prilikom planiranja i sprovođenja marketinških kampanja, važno je da segmentirate svoje kupce na osnovu njihovog ponašanja prilikom kupovine, demografskih podataka i preferencija, jer sve to doprinosi većoj konverziji. Korišćenjem analitičkih alata za segmentiranje (Klaviyo, Mailchimp), možete kreirati personalizovane ponude i promocije bazirane na istoriji kupovine i preferencijama svojih kupaca. Ovakav pristup povećava verovatnoću ponovnih kupovina i pospešuje lojalnost kupaca. 

• Analiza povratnih informacija od kupaca 

Prikupljanje i analiza povratnih informacija kroz ankete, recenzije i društvene mreže omogućavaju identifikaciju eventualnih problema i pružaju priliku za poboljšanje proizvoda i usluga. Unapređeno korisničko iskustvo dovodi do povećanog zadovoljstva i lojalnosti kupaca. 

• A/B testiranje web stranice

A/B testiranje različitih elemenata web stranice (npr. dizajn, CTA dugmad, slike proizvoda) može pomoći u identifikaciji najefikasnijih verzija koje vode ka višim stopama konverzije.

Tako ćete poboljšati korisničko iskustvo, povećati broj kupovina i smanjiti stopu napuštanja stranice. 

• Upravljanje zalihama 

Na primeru Walmarta videli ste koliko je važno upravljanje zalihama. Slično je i u slučaju male online prodavnice. Alati kao što su TradeGecko ili inFlow Inventory omogućavaju efikasno upravljanje zalihama i predviđanje potražnje za određenim proizvodima. Tako ćete smanjiti troškove skladištenja i minimizovati rizik od nedostatka ili prekomernog nagomilavanja proizvoda.

• Analiza tržišnih trendova 

Korišćenjem alata za analizu tržišta (npr. Google Trends, Semrush), u prilici ste da pratite popularnost određenih proizvoda i identifikujete nove trendove u industriji. Tako ćete uvek biti u toku i spremni da odgovorite na aktuelne potrebe kupaca. 

Naučite da čitate podatke i rukovodite projektima

Analiza podataka je profitabilna i veoma tražena veština. Bilo da upravljaju sopstvenim online projektima ili rade sa velikim svetskim kompanijama, osobe koje poseduju ova znanja veoma su cenjene u današnjem digitalnom svetu. 

Da biste postali jedna od njih, potrebno vam je otprilike 12 meseci praktičnog školovanja na našem programu Web Project Manager & Data Analyst. Stručno vođstvo iskusnih predavača i realni online projekti omogućiće vam da znanja stičete kroz iskustvo i time na najbolji način naučite da tamo gde drugi vide nerazumljivi haos – vi uočite profitabilnu informaciju. 

Prijavite se.