Assistant Marketing Manager

I write about fintech, data, and everything around it

Leestijd : 3 minuten

Hoe wordt data-analyse gebruikt in het bedrijfsleven?

Assistant Marketing Manager

I write about fintech, data, and everything around it

Data-analyse is een steeds belangrijker aspect van het bedrijfsleven, en het is ook een van de meest onbegrepen. Ik hoop dat deze blog nuttige informatie kan geven over hoe data-analyse in het bedrijfsleven wordt gebruikt.

Gegevensanalyse wordt door de menselijke geschiedenis heen gebruikt om gegevens te interpreteren om toekomstige trends te voorspellen. Of het nu gaat om het observeren van dierengedrag of de trends van oude beschavingen, mensen hebben altijd gezocht naar manieren om grote hoeveelheden informatie om te zetten in bruikbare kennisklompjes.  

Tegenwoordig wordt de term ‘data-analyse’ op veel manieren gebruikt, soms zelfs door elkaar met meer voor de hand liggende termen als “business intelligenceof “marktonderzoek.”

In een ideale wereld zijn al deze termen echter verschillend en toch complementair: elk heeft zijn eigen unieke voordelen en kenmerken. Ik geloof dat moderne bedrijven meer succes zouden hebben als ze dergelijke AI & ML-technologieën in hun bedrijf om hun doelen effectief te bereiken.  

Om te helpen bij het bouwen van een data-analysestrategie, ik ben ik schrijf deze blogpost om één specifiek gebruiksscenario uit te leggen: hoe data-analyse in het bedrijfsleven wordt gebruikt (en waarom dit ertoe doet). 

In deze blogpost krijg je een overzicht van: 

Laten we aan de slag gaan. 

What is data and business analytics

Wat is data- en bedrijfsanalyse?

Data en business analytics worden vaak door elkaar gebruikt. Data-analyse is echter een subset van bedrijfsanalyses, die zich richt op het gebruik van gegevens bij het analyseren van huidige en vroegere bedrijfsprestaties om inzichten te verkrijgen die leidinggevenden helpen betere beslissingen te nemen. Bedrijfsleiders kunnen data-analyse gebruiken, maar het is is niet beperkt tot alleen de C-suite. Het kan zijn gebruikt op alle niveaus van de organisatie waar besluitvorming een rol speelt.

Een HR-manager kan bijvoorbeeld data-analyse gebruiken om te bepalen hoe veranderingen in interne processen van invloed zijn op het behoud van werknemers. Of een marketingmanager kan data-analyse gebruiken om de impact van advertentiecampagnes op de verkoop voor individuele productlijnen te beoordelen.

Veel mensen denken dat data-analyse alleen voor grote bedrijven is. Echter, bedrijven van elke omvang kunnen profiteren van het gebruik van gegevens en analyses om hun beslissingen te verbeteren.

Het maakt niet uit of uw bedrijf groot of klein is, gevestigd is of net begint – het nemen van weloverwogen beslissingen op basis van big data zal helpen de operationele efficiëntie te verbeteren, de winstgevendheid te vergroten, klanten te krijgen en ze tevreden te houden.

15 tips en best practices voor gegevensmodellering

Waarom is data-analyse belangrijk voor bedrijven?

Met data-analyse kan een bedrijf rapporten maken en patronen vinden waarmee het efficiënter kan werken. Het analyseren van gegevens kan ook de besluitvorming verbeteren door een bedrijf in staat te stellen: trends in zijn branche voorspellen of voorspellen wat zijn klanten hierna willen. Deze voorspellingen helpen bedrijven om voorop te blijven lopen en concurrerend te blijven.

Bijvoorbeeld, een pizzeria kan analyses gebruiken om inzicht te krijgen in de demografische gegevens van zijn klanten of hoeveel ze in het restaurant uitgeven. Dit kan hen helpen om promoties en marketingcampagnes beter te plannen.

Gegevensanalyse kan nuttig zijn om inzicht te krijgen in de verschillende soorten klanten die de winkel bezoeken. Als de pizzeria bijvoorbeeld ontdekt dat de meeste van haar klanten gezinnen met kinderen zijn, wil ze misschien meer kindvriendelijke artikelen aanbieden. Aan de andere kant, als studenten vaste klanten zijn, willen ze misschien studentenkortingen aanbieden als marketingprikkels.

De pizzeria kan ook gegevensanalyse gebruiken om de prestaties van werknemers te beoordelen op basis van verkoopgegevens van elke server. Als een server gedurende de dag weinig verkopen heeft, wil zijn baas misschien bij hem controleren en kijken of hij meer training nodig heeft of niet aan de normen voldoet.

In het tijdperk van big data, waar bedrijfsleiders toegang hebben tot meer informatie dan ooit tevoren, is het analyseren van deze informatie een belangrijke vaardigheid voor elke professional in een leidende rol.

Dat is de reden waarom veel werkgevers training in bedrijfsanalyse tot een prioriteit maken voor hun werknemers die vooruitgang willen boeken binnen het bedrijf.

Wat zijn de soorten data-analyse?

Het aantal verschillende soorten gegevensanalyse is enorm, maar ze vallen allemaal onder een van de vier categorieën: beschrijvend, diagnostisch, voorspellend en prescriptief.

Wat zijn de soorten gegevensanalyse?

1. Beschrijvende analyses

Beschrijvende analyse richt zich op wat er in het verleden is gebeurd. Het kijkt niet vooruit, maar geeft wel een uitgebreid beeld van hoe de gebeurtenissen zich ontvouwden. Het belangrijkste voordeel van beschrijvende data-analyse is dat het mensen helpt te begrijpen wat er precies is gebeurd en waarom.

Enkele veelvoorkomende voorbeelden zijn:

  • Verkoopprestaties : bij verkoop willen managers misschien weten wanneer de dagelijkse verkoop een bepaald bedrag overschrijdt of hoeveel eenheden elke werknemer deze maand heeft verkocht.
  • Dashboardrapportage : Veel e-commercebedrijven gebruiken dashboards voor realtime updates over paginaweergaven, unieke bezoekers en gebruikerssessies over de verschillende vestigingen wereldwijd.
  • Fraudedetectie : creditcardmaatschappijen controleren voortdurend transacties op verdachte activiteiten die kunnen wijzen op creditcardfraude.
  • Prognoses van de vraag naar producten : retailers gebruiken historische verkoopgegevens om te voorspellen hoeveel voorraad nodig zal zijn voor toekomstige perioden.

 

2. Diagnostische analyse

Diagnostische analyses proberen te beantwoorden waarom een probleem zich voordeed door te kijken naar de factoren die tot een gebeurtenis hebben geleid. Dit type analyse kan bedrijven niet alleen helpen begrijpen wat er is gebeurd, maar ook waarom het is gebeurd en hoe ze kunnen voorkomen dat het opnieuw gebeurt.

De meest voorkomende voorbeelden van diagnostische analyses zijn:

Analyse van de hoofdoorzaak. Oorzaakanalyse is een analytisch proces dat wordt gebruikt om de onderliggende oorzaken van negatieve gebeurtenissen, zoals fabricagefouten, te identificeren.

Retrospectieve analyse: Retrospectieve analyse omvat het onderzoeken van historische gegevens om te bepalen waarom bepaalde gebeurtenissen hebben plaatsgevonden. Net als analyse van de oorzaak kan het helpen bij het identificeren van potentiële risico’s en het voorkomen van toekomstige gebeurtenissen.

Drill-down: Drill-down verwijst naar het navigeren door detaillagen om de onderliggende redenen voor een gebeurtenis of situatie te vinden. Een detailhandelaar kan bijvoorbeeld drill-downanalyse gebruiken om te ontdekken dat de voorraadniveaus laag zijn omdat de verkoop in een bepaalde regio de afgelopen zes maanden is gestegen.

Regressie analyse: Regressie omvat het gebruik van statistische methoden om trends en relaties tussen variabelen te identificeren om voorspellingen te doen over toekomstige resultaten. Regressiemodellen omvatten het maken van aannames over hoe variabelen zich gedragen (bijv. normale verdeling) en hoe ze zich tot elkaar verhouden (bijv. lineaire relatie).

 

3. Voorspellende analyses

Predictive analytics maakt gebruik van bestaande gegevens om toekomstige resultaten of trends te bepalen. Bedrijven gebruiken deze methode vaak bij het ontwikkelen van nieuwe producten of diensten omdat het hen een idee geeft van wat klanten in de toekomst zullen willen op basis van hun gedrag uit het verleden.

Voorbeelden van voorspellende analyses in het bedrijfsleven:

Direct Marketing : het vermogen om te bepalen welke potentiële klanten waarschijnlijk zullen reageren op een marketingcampagne.

Klantprijzen : het vermogen om de optimale prijs voor een product of dienst te bepalen op basis van de onderliggende vraag.

Voorspelling van detailhandelsverkopen – Nauwkeurige prognose van de vraag naar producten op SKU-winkelniveau over meerdere perioden voor het bestellen van voorraad, het beheren van niet-voorradige voorraden, het bepalen van prijsverlagingsdoelen en het beheren van de toeleveringsketen.

 

4. Prescriptieve analyses

De prescriptieve analyse gaat een stap verder met voorspellende analyses door trends en gegevens uit het verleden te gebruiken om toekomstige acties aan te bevelen. Dit type gegevensanalyse is zeer nuttig bij het optimaliseren van resources en het identificeren van nieuwe zakelijke kansen, zoals uitbreiding.

Prescriptieve analyses kunnen worden gebruikt om beslissingen te nemen of aanbevelingen te doen waarmee anderen betere en snellere beslissingen kunnen nemen.

Een voorschrijvend model zou bijvoorbeeld kunnen aanbevelen of een organisatie:

  • Start een nieuwe productlijn of beëindig een bestaande.
  • Bouw een nieuwe fabriek of sluit een bestaande.
  • Bied op een project, en zo ja, tegen welke prijs.
  • Huur meer mensen in op de verkoopafdeling.
  • Stuur een gerichte advertentie naar een bepaalde klant.

Eerlijk gezegd is de primaire vraag niet langer of een bedrijf data-analyse moet gebruiken, maar welk type data-analyse het meest geschikt is voor een bepaalde situatie.

Wat is data-analyse in het bedrijfsleven?

Data-analyse in een zakelijke context verwijst naar het proces van het verzamelen, verwerken, analyseren en interpreteren van grote hoeveelheden gegevens om betekenisvolle inzichten, patronen en trends te extraheren die strategische beslissingen kunnen informeren en begeleiden, de operationele efficiëntie kunnen verbeteren en de algehele bedrijfsgroei kunnen stimuleren. Het omvat het gebruik van verschillende technieken, hulpmiddelen en methodologieën om ruwe gegevens om te zetten in bruikbare informatie die kan worden gebruikt om weloverwogen keuzes te maken en verschillende aspecten van het bedrijf te optimaliseren.

In essentie omvat data-analyse in het bedrijfsleven de volgende belangrijke stappen:

1) Gegevensverzameling: het verzamelen van relevante gegevens uit verschillende bronnen, waaronder klantinteracties, verkooptransacties, operationele processen, marketingcampagnes en externe marktgegevens.

2) Gegevensverwerking: het opschonen, organiseren en voorbereiden van de gegevens voor analyse, waarbij de nauwkeurigheid en consistentie ervan wordt gewaarborgd.

3) Gegevensanalyse: het toepassen van statistische, wiskundige en machinale leertechnieken om patronen, correlaties en inzichten in de gegevens bloot te leggen.

4) Gegevensinterpretatie: het interpreteren van de resultaten van de analyse om bruikbare inzichten af te leiden en conclusies te trekken die de besluitvorming kunnen sturen.

5) Besluitvorming: de inzichten uit data-analyse gebruiken om weloverwogen beslissingen te nemen die van invloed zijn op verschillende gebieden van het bedrijf, zoals marketingstrategieën, productontwikkeling, toewijzing van middelen en meer.

6) Continue verbetering: het monitoren en evalueren van de uitkomsten van beslissingen op basis van data-analyse, en het verfijnen van strategieën in de loop van de tijd op basis van nieuwe data en inzichten.

Data-analyse biedt bedrijven de mogelijkheid om verder te gaan dan giswerk en intuïtie en beslissingen te nemen op basis van concreet bewijsmateriaal. Het helpt bedrijven de voorkeuren van klanten te begrijpen, hun activiteiten te optimaliseren, risico’s te beperken, groeikansen te identificeren en concurrerend te blijven in een snel veranderend zakelijk landschap.

Hoe werkt data-analyse?

Data-analyse is het proces om gegevens te begrijpen.

Het proces begint met het verzamelen van gegevens, het vinden van patronen en het vervolgens gebruiken van die patronen om voorspellingen te doen. Deze voorspellingen kunnen worden gebruikt om doelen te stellen of beslissingen te nemen. In sales wil je bijvoorbeeld data-analyse gebruiken om te voorspellen hoeveel van een bepaald product je volgende maand gaat verkopen. Als u dat aantal kent, kunt u doelen stellen voor uw team en inventaris plannen.

Om te beginnen verzamelen we gegevens en zetten deze in een database. We ordenen de data door er patronen in te vinden (dit heet opschonen en organiseren). Vervolgens zoeken we naar verbanden tussen patronen en ontwikkelen we een model dat deze verbanden verklaart (dit heet modelleren).

Zodra we een model hebben dat goed genoeg werkt, gebruiken we het om voorspellingen te doen (dit wordt testen genoemd). Deze voorspellingen worden gecommuniceerd naar besluitvormers in de vorm van rapportages van bevindingen.

Het proces voor gegevensanalyse vindt doorgaans plaats in 4 fasen:

4 fasen in het gegevensanalyseproces

1. Gegevensverzameling

Bedrijven verzamelen enorme hoeveelheden informatie over klanten, leveranciers, verkoop en andere zakelijke functies. Gegevens kunnen worden verzameld uit klantonderzoeken, verkoopbonnen, opmerkingen op sociale media en bedrijfswebsites.

Een data-integratieplatform kan zakelijke data samenvoegen en centraliseren met behulp van datapipelines voor gemakkelijke toegang, beheer en business intelligence. Tijdens deze fase verzamel je relevante datasets uit verschillende bronnen (intern of extern) die nodig zijn voor je project van een data lake, magazijn of datamart. Dit kan van alles zijn, van het verzamelen van verkoopcijfers uit een SQL-database of het schrapen van gebruikersrecensies van internet met behulp van Python-scripts. Zodra u de juiste datasets hebt geïdentificeerd, laadt u deze in uw favoriete tool (Excel/SQL/Python), waar u de gegevens kunt ruziën en opschonen indien nodig.

Top 15 Business Intelligence-tools

2. Gegevensorganisatie en -analyse

Als deze informatie eenmaal is verzameld, moet ze zo worden georganiseerd dat ze gemakkelijker te interpreteren en te analyseren is. Gegevens kunnen handmatig worden georganiseerd of via softwareprogramma’s die de informatie in databases opslaan.

3. Modelontwikkeling, testen en implementatie

De volgende fase omvat het bouwen van een model die het beste past bij de dataset met behulp van verschillende methoden. Deze modellen worden vervolgens getest en ingezet als ze aan specifieke criteria voldoen (bijvoorbeeld een nauwkeurigheid van meer dan 95%).

4. Resultaten communiceren aan besluitvormers

De laatste stap omvat het presenteren van de bevindingen aan bedrijfsleiders of andere leiders om inzichten te gebruiken om betere keuzes te maken met betrekking tot producten, diensten, marketingstrategieën en andere zakelijke gebieden.

Hoe data-analyse bedrijven helpt?

1) Geïnformeerde besluitvorming: Data-analyse stelt bedrijven in staat strategische beslissingen te nemen op basis van realtime inzichten en trends, waardoor de afhankelijkheid van intuïtie en giswerk tot een minimum wordt beperkt.

2) Kansen identificeren: door grote datasets te analyseren, kunnen bedrijven verborgen kansen, marktlacunes en opkomende trends ontdekken, waardoor ze nieuwe inkomstenstromen kunnen aanboren.

3) Klantinzichten: gegevensanalyse biedt een diepgaand inzicht in het gedrag, de voorkeuren en de kooppatronen van klanten, waardoor bedrijven producten en diensten kunnen afstemmen op specifieke behoeften.

4) Operationele efficiëntie: Bedrijven kunnen processen en workflows optimaliseren door middel van data-analyse, waarbij knelpunten, inefficiënties en verbeterpunten worden geïdentificeerd om de activiteiten te stroomlijnen.

5) Risicobeheer: Gegevensanalyse helpt bij het identificeren van potentiële risico’s en kwetsbaarheden door historische gegevens te analyseren, waardoor proactieve strategieën voor risicobeperking mogelijk worden gemaakt.

6) Gepersonaliseerde marketing: door klantgegevens te analyseren, kunnen bedrijven gepersonaliseerde marketingcampagnes creëren die aansluiten bij individuele voorkeuren, wat leidt tot hogere betrokkenheids- en conversiepercentages.

7) Concurrentievoordeel: het benutten van data-analyse kan bedrijven een concurrentievoordeel geven door de markttrends voor te blijven, snel op veranderingen te reageren en beter te presteren dan de concurrentie.

8) Toewijzing van middelen: Bedrijven kunnen middelen effectiever toewijzen door gegevens te gebruiken om te begrijpen welke initiatieven het beste rendement opleveren, waardoor een optimaal gebruik van middelen wordt gegarandeerd.

9) Voorspellende inzichten: data-analyse stelt bedrijven in staat voorspellingen te doen over toekomstige trends en resultaten, waardoor de langetermijnplanning en strategieformulering worden verbeterd.

10) Prestatietracking: Bedrijven kunnen Key Performance Indicators (KPI’s) monitoren via data-analyse, waardoor ze succes kunnen meten, gebieden voor verbetering kunnen identificeren en strategieën indien nodig kunnen aanpassen.

Gebruiksscenario’s voor data-analyse in het bedrijfsleven

Het gebruik van data-analyse in het bedrijfsleven wordt steeds belangrijker. Hier volgt een overzicht van enkele veelvoorkomende gebruiksscenario’s voor data-analyse die in verschillende zakelijke functies worden toegepast. 

1. Gebruiksscenario’s voor gegevensanalyse in marketing en verkoop

Marketing en verkoop zijn de meest populaire gebieden waar bedrijven gebruiksscenario’s voor gegevensanalyse hebben geïmplementeerd. Beide sectoren profiteren op verschillende manieren van het gebruik van data:

Met behulp van big data kunnen marketingmanagers nu nauwkeurigere beslissingen nemen. Ze verzamelen gegevens uit verschillende bronnen, zoals sociale media, e-mailcommunicatie en andere platforms, om met hun klanten te communiceren om hun behoeften en voorkeuren beter te begrijpen. Marketingspecialisten analyseren vervolgens de verzamelde gegevens om de marketingstrategie te verbeteren en meer omzet te genereren.

Gegevensanalyse kan verkopers helpen effectiever te verkopen. Met behulp van data-analyse kunnen verkopers bijvoorbeeld gemakkelijk begrijpen welke producten het meest gevraagd worden door bepaalde doelgroepen en zich richten op de verkoop ervan om hun prestatieniveau te verhogen.

Gebruiksscenario's voor gegevensanalyse in marketing en verkoop

Op het gebied van marketing en verkoop kan data-analyse bedrijven helpen om:

  • Identificeer welke klanten het meest waarschijnlijk reageren op een specifiek aanbod
  • Vind de beste productmix voor een bepaalde klant
  • Vind de beste prijs voor een bepaald product of productmix
  • Bepaal de effectiviteit van verschillende reclame- of marketingcampagnes
  • Identificeer nieuwe markten voor bestaande producten of diensten

2. Gebruiksscenario’s voor gegevensanalyse in operations en supply chain management

Elk bedrijf met een supply chain of operations-component kan profiteren van data-analyse. Stel dat u widgets maakt, en voor die widgets zijn onderdelen nodig die door leveranciers zijn gemaakt. In dat geval wilt u anticiperen wanneer uw voorraad opraakt, zodat u niet zonder onderdelen komt te zitten voordat deze geleverd kunnen worden. U kunt ook gegevensanalyse gebruiken om productieschema’s en personeelsbezetting te optimaliseren.

Gebruiksscenario's voor gegevensanalyse in operations en supply chain management

Hier zijn enkele van de use-cases van data-analyse in operations en supply chain management:

Leveranciersselectie en prestatie-evaluatie: machine learning-algoritmen gebruiken, kunnen leveranciersselectieprocessen drastisch worden verbeterd. Daarnaast kunnen bedrijven data-analyse gebruiken om wanbetalingen van leveranciers te voorspellen en te beheren.

Voorspellend onderhoud: Dankzij voorspellende onderhoudstechnieken kunnen bedrijven gegevens van sensoren verzamelen en analyseren om de toestand van de apparatuur beter te begrijpen en storingen te voorspellen voordat ze optreden.

Locatieoptimalisatie: bedrijven kunnen locatiegebaseerde analyseoplossingen zoals GIS (geografische informatiesystemen) gebruiken om optimale locaties voor magazijnen, fabrieken en servicecentra te bepalen.

Voorraadbeheer: Data-analyse kan bedrijven helpen de vraagpatronen van klanten beter te begrijpen om het voorraadbeheer te verbeteren en de voorraadkosten te verlagen.

Hoe machine learning een revolutie teweegbrengt in de maakindustrie

3. Gebruiksscenario’s voor gegevensanalyse in human resources

De use-cases voor data-analyse in het bedrijfsleven zijn divers, maar een gebied waar kansen liggen, is human resources.

Uit een onderzoek van een populair onderzoeksbureau bleek dat 84 procent van de ondervraagde HR-managers investeert in analyses om talentmanagement te verbeteren. Van de 716 ondervraagde bedrijven is meer dan de helft (56 procent) van plan om de komende twee jaar de uitgaven voor analytics te verhogen.

Die investeringen werpen hun vruchten af: 63 procent van de ondervraagde bedrijven zegt dat ze hun investering in analytics al terugverdienen.

Gebruiksscenario's voor gegevensanalyse in human resources

Maar hoe gebruik je data-analyse precies in human resources? Hier zijn enkele van de gebruiksscenario’s.

  • Analyseer de prestaties van medewerkers, verlooppatronen en retentierisico’s
  • De effectiviteit van trainingsprogramma’s beoordelen
  • Bepaal de impact van interne promoties op het moreel van werknemers
  • Trainings- en ontwikkelingsbehoeften beoordelen
  • Ontdek trends die wijzen op mogelijke problemen met personeelsbehoud
  • Neem betere wervingsbeslissingen door eerdere prestaties en wervingscampagnes te analyseren om de beste methoden te identificeren om toptalent aan te trekken

4. Gebruiksscenario’s voor gegevensanalyse in klantenservice

De klant is koning en de meeste bedrijven willen de wensen van hun klanten begrijpen. Met behulp van data-analyse en kunstmatige intelligentie kunnen ze nu dieper inzicht krijgen in klantgedrag .

De meeste bedrijven gebruiken data-analyse in de een of andere vorm bij de klantenservice. Het kan net zo eenvoudig zijn als het bijhouden van statistieken zoals het aantal oproepen of wachttijd in de wacht. Maar bedrijven kunnen data-analyse ook gebruiken om: de behoeften, voorkeuren, tevredenheidsniveaus en meer van klanten beter begrijpen.

Gebruiksscenario's voor gegevensanalyse in klantenservice

In de nabije toekomst zult u waarschijnlijk meer bedrijven zien profiteren van dit soort gevallen van gegevensgebruik:

  • Identificeer veelvoorkomende klachten en problemen die klanten hebben over producten of diensten
  • Los problemen sneller en effectiever op door een beter begrip van de geschiedenis en behoeften van klanten
  • Voorspel welke producten of diensten een klant waarschijnlijk als volgende zal kopen
  • Bied klanten gepersonaliseerde inhoud en aanbevelingen
  • Automatiseer processen zoals betalingsverwerking en fraudedetectie
  • Verlaag de kosten van het leveren van ondersteuning, bijvoorbeeld door zelfservice-opties te bieden

5. Gebruiksscenario’s voor data-analyse in de financiële wereld 

Financiën is een van die afdelingen waar het voor gemaakt lijkt te zijn big data — na Al met al worden financiële gegevens door computers bijgehouden sinds er computers waren. Maar eigenlijk is het zeer waarschijnlijk dat uw financiële afdeling het meeste werk nog steeds handmatig doet. En dit betekent dat het allerlei mogelijkheden voor efficiëntie en innovatie misloopt. 

Gebruiksscenario's voor gegevensanalyse in de financiële sector

Hier zijn enkele use-cases van data-analyse op financiële afdelingen:

  • Analyseer en voorspel financiële prestaties, zoals verkooptrends en winstmarges
  • Meet de efficiëntie van marketingcampagnes en neem weloverwogen beslissingen over waar meer geld in te steken en op welke te bezuinigen
  • Prijsstrategieën optimaliseren op basis van marktomstandigheden en klantvraag
  • Verminder frauduleuze activiteiten door ongebruikelijke patronen te identificeren, die een teken van fraude kunnen zijn
  • Voorspelling van uitgaven en inkomsten
  • Voorspel de cashflow, beheer budgetten en bepaal de cashbehoeften
Hoe wordt data-analyse gebruikt in de financiële en banksector?

Voordelen van data-analyse in het bedrijfsleven

Volgens Forbes is data-analyse tegenwoordig de belangrijkste drijfveer voor de meeste bedrijven.

Bedrijven die data-analyse gebruiken, hebben een enorm voordeel ten opzichte van bedrijven die dat niet doen. Gegevensanalyse kan u helpen uw klanten en hun behoeften beter te begrijpen, wat leidt tot nieuwe zakelijke kansen.

Voordelen van data-analyse in het bedrijfsleven

1. Verlaag de kosten

Het gebruik van de gegevens van uw bedrijf is een geweldige manier om geld te besparen en uw organisatie efficiënter te laten werken. Een voorbeeld: een vrachtbedrijf nam contact met ons op voor een integratiecentrum van uitmuntendheid gebruikte zijn gegevens om aan te tonen dat een bepaalde rijstrook onrendabel voor hen was, en ze konden die route elimineren. Het bedrijf bespaarde geld door het aantal zendingen op die specifieke route te verminderen.

 

2. Verbeter de efficiëntie

Gegevensanalyse kan de efficiëntie van een bedrijf helpen verbeteren door hen te helpen gebieden te ontdekken waar ze niet efficiënt zijn.

Met data-analyse kunnen bedrijven grote hoeveelheden gegevens verzamelen, die kunnen worden geanalyseerd en vervolgens kunnen worden gebruikt om zwakke punten in het bedrijfsmodel te identificeren. Inefficiëntie is vaak een zwakte die bedrijven niet meteen opmerken omdat ze te veel op andere dingen gefocust zijn. Echter, inefficiëntie kan een aanzienlijke aanslag op de winst veroorzaken en zelfs leiden tot de ondergang van het bedrijf.

Efficiëntie is essentieel, maar het is niet altijd eenvoudig om te bepalen waar inefficiënties liggen. Dat is waar data-analyse om de hoek komt kijken.

 

3. Neem betere beslissingen

Een van de grote voordelen van data-analyse in het bedrijfsleven is dat het u helpt betere beslissingen te nemen. Begrijpen wat er in het verleden is gebeurd, wat er nu gebeurt en wat er in de toekomst zou kunnen gebeuren, kan een game-changer zijn voor uw bedrijf.

Bedrijven die data-analyse gebruiken, kunnen het gedrag en de wensen van klanten voorspellen, waardoor ze meer geneigd zijn om diensten te leveren die klanten willen consumeren. Een detailhandelaar kan bijvoorbeeld data-analyse gebruiken om te bepalen welke producten goed hebben verkocht en vervolgens meer van die producten en soortgelijke artikelen bestellen.

Een ander voorbeeld is dat Netflix data-analyse gebruikt om te bepalen welke tv-programma’s en films het populairst zijn bij de gebruikers. Op basis van deze informatie beslist het bedrijf welke shows het gaat produceren. Een deel van hun succes in data-analyse resulteerde in ‘Orange is the New Black’ en ‘House of Cards’.

 

4. Maakt uw bedrijf concurrerender

Data-analyse geeft bedrijven een kans om de concurrentie voor te blijven door hen een beter inzicht te geven in hun klantenbestand en hoe ze deze kunnen bereiken. Het kan bedrijven ook helpen te identificeren wat ze verkeerd doen en hoe ze dit kunnen verbeteren.

 

5. Verhoog de omzet

Gegevensanalyse kan bedrijven helpen hun omzet te verhogen door hen inzicht te geven in hoe ze betere beslissingen kunnen nemen op het gebied van prijzen en productaanbiedingen. Data-analyse zou er bijvoorbeeld op kunnen wijzen dat de meeste klanten die het ene product kopen, ook een ander bepaald product kopen. Een bedrijf zou dan kunnen besluiten om deze twee artikelen samen te bundelen en ze tegen een lagere prijs aan te bieden dan wanneer ze afzonderlijk zouden worden verkocht.

Afhalen

Het valt niet te ontkennen dat data-analyse een revolutie teweeg heeft gebracht in de manier waarop bedrijven beslissingen nemen. De kracht van big data en analyses ligt in hun vermogen om bedrijven te helpen hun klanten, concurrenten en andere zakelijke elementen beter te begrijpen voor bedrijfsgroei.

Met de juiste gegevensanalyse kunt u in de loop van de tijd een volledig beeld krijgen van verschillende aspecten van uw bedrijf, wat voor een persoon onmogelijk te controleren zou zijn.

Of u nu een klein bedrijf / onderneming runt of groot schaalorganisatie, het nauwlettend volgen van de gegevens is in alle gevallen de sleutel tot succes. Plan een gesprek van 30 minuten met Zuci’s data-engineers om een enkelvoudig waarheidssysteem te bouwen voor realtime bedrijfsrapportage, -optimalisatie en -analyse. Meld u aan en ontvang gratis uw op maat gemaakte roadmap.

Leave A Comment

Verwante berichten

Lead Marketing Strategist

A web-analytics nerd, speaker - here delving into (Big)-data.

Assistant Marketing Manager

I write about fintech, data, and everything around it

Assistant Marketing Manager

I write about fintech, data, and everything around it

Assistant Marketing Manager

I write about fintech, data, and everything around it

Assistant Marketing Manager

I write about fintech, data, and everything around it

Assistant Marketing Manager

I write about fintech, data, and everything around it

Assistant Marketing Manager

I write about fintech, data, and everything around it

Assistant Marketing Manager

I write about fintech, data, and everything around it

Assistant Marketing Manager

I write about fintech, data, and everything around it

Assistant Marketing Manager

I write about fintech, data, and everything around it

Assistant Marketing Manager

I write about fintech, data, and everything around it

Assistant Marketing Manager

I write about fintech, data, and everything around it

Assistant Marketing Manager

I write about fintech, data, and everything around it

Assistant Marketing Manager

I write about fintech, data, and everything around it

Assistant Marketing Manager

I write about fintech, data, and everything around it

Assistant Marketing Manager

I write about fintech, data, and everything around it

Assistant Marketing Manager

I write about fintech, data, and everything around it

Assistant Marketing Manager

I write about fintech, data, and everything around it

Assistant Marketing Manager

I write about fintech, data, and everything around it

Assistant Marketing Manager

I write about fintech, data, and everything around it