¿Qué datos analizan diariamente los analistas de datos?
El análisis de datos incluye: análisis de clasificación, análisis matricial, análisis de embudo, análisis de correlación, análisis de árbol lógico, análisis de tendencias, análisis de trayectoria de comportamiento, etc. Utilizaré el trabajo de RR.HH. como ejemplo para ilustrar cómo realizar el análisis anterior para obtener información.
01) Análisis de clasificación
Por ejemplo, se puede dividir en diferentes departamentos, diferentes niveles laborales y diferentes grupos de edad para analizar la tasa de fuga de cerebros. Por ejemplo, si descubre que la tasa de rotación de un determinado departamento es particularmente alta, puede analizarla.
02) Análisis matricial
Por ejemplo, si la empresa tiene una evaluación de valores y habilidades, entonces los resultados de la evaluación se pueden convertir en un gráfico matricial de empleados con fuertes habilidades. y emparejamiento de valores, empleados con gran capacidad y desajuste de valores La proporción de empleados, empleados con capacidades débiles y desajuste de valores, y empleados con capacidades débiles y desajuste de valores tienen en cuenta cada uno, descubriendo así la salud del talento de la empresa.
03) Análisis de embudo
Por ejemplo, registrar datos de contratación, enviar currículum, aprobar la evaluación preliminar, aprobar la primera entrevista, aprobar la segunda entrevista, aprobar la entrevista final, aceptar oferta, unirse con éxito al trabajo, pase la prueba En este período, este es un embudo de reclutamiento completo. A partir de los datos, puede ver qué enlace se puede optimizar.
04) Análisis relacionado
Por ejemplo, si la tasa de rotación de talentos de cada sucursal de la empresa es bastante diferente, entonces la tasa de rotación de empleados de cada sucursal se puede comparar con algunas características. de los factores de la sucursal (ubicación geográfica, nivel salarial, nivel de bienestar, edad del empleado, edad de la gerencia, etc.) para encontrar los factores clave que pueden retener mejor a los empleados.
05) Análisis del árbol lógico
Por ejemplo, si se descubre que la satisfacción de los empleados ha disminuido recientemente, lo desmantelaremos. La satisfacción está relacionada con el salario, los beneficios y el desarrollo profesional. y ambiente de trabajo Luego, el salario se divide en salario básico y bonificación. Esto se desmantela capa por capa para descubrir los factores cambiantes en los diversos factores que influyen en la satisfacción, a fin de obtener información.
06) Análisis de tendencias
Por ejemplo, la tendencia de cambio de la tasa de rotación cerebral en los últimos 12 meses.
07) Análisis de la trayectoria del comportamiento
Por ejemplo, rastrear la trayectoria del comportamiento de un vendedor, desde que se incorpora al trabajo hasta que comienza a producir desempeño, pasando por un rápido crecimiento del desempeño y hasta el período de agotamiento. , hasta estabilizarse gradualmente.
Al proporcionar soluciones integrales de análisis de big data para escenarios empresariales, puede aportar valor a las empresas desde cuatro perspectivas: aumentar los ingresos, reducir los costos, mejorar la eficiencia y controlar los costos.
1. Aumentar los ingresos
La aplicación más intuitiva es utilizar el análisis de datos para lograr un marketing de precisión digital. A través de un análisis en profundidad del comportamiento de compra de los usuarios, hábitos de consumo, etc., podemos crear retratos de usuarios, transformar los resultados del análisis de datos en estrategias viables de gestión de clientes y llegar a más clientes de la mejor manera para lograr un crecimiento de los ingresos por ventas.
La siguiente figura muestra el cálculo y análisis de los ingresos y gastos de promoción, proporcionando una base para la toma de decisiones de colocación de publicidad.
La siguiente figura muestra el análisis de ventas del canal, proporcionando soporte de datos para el soporte del canal.
2. Reducción de costos
Por ejemplo, la gestión de recursos financieros y humanos se puede lograr mediante el análisis de datos, controlando así diversos costos y gastos y reduciendo costos.
La siguiente figura muestra el análisis de costos de producción para comprender la composición de costos.
La siguiente figura muestra un análisis comparativo de los gastos estimados durante el periodo para controlar los gastos.
3. Mejorar la eficiencia
Cada empresa emitirá informes relevantes. Utilizando herramientas de análisis de datos, el personal empresarial que no entiende de tecnología también puede implementar un análisis de autoservicio ágil con solo arrastrar y soltar. , Sin la necesidad de que el personal comercial envíe solicitudes y el personal de TI prepare informes, lo que mejora en gran medida la puntualidad de los informes y la eficiencia del uso de los informes.
A través de herramientas de análisis de datos, se puede mostrar en el lado de la PC y también admite vallas publicitarias móviles, lo que le permite obtener información sobre las operaciones en cualquier momento y en cualquier lugar y mejorar la eficiencia en la toma de decisiones.
4. Controlar los riesgos
¿Se ha sobrepasado el presupuesto? ¿La deuda está vencida? ¿Está agotado o agotado? ¿Cuál es la tasa de devolución del cliente? ¿El equipo está funcionando normalmente? ¿Qué producto es necesario acelerar para lograr un equilibrio entre producción y ventas? ...De hecho, casi todas las empresas se enfrentarán a diversos problemas de riesgo.
A través del análisis de datos, puede ayudar a las empresas a realizar un seguimiento en tiempo real, advertir de forma proactiva contra desviaciones del presupuesto y valores que se desvían del rango normal y reducir los riesgos empresariales.
La siguiente figura muestra el indicador de la tasa de carga tributaria cuando la tasa de carga tributaria integral es demasiado alta, se pueden implementar avisos y alertas tempranas.
La siguiente imagen es una advertencia temprana de indicadores importantes, centrándose en monitorear el margen de beneficio bruto del proyecto.