Три стратегии для построения успешных команд аналитики и идеи
analitics, data, microsoft support
По мере того как организации собирают все больше и больше данных с помощью своих приложений и инструментов, они очень заинтересованы в получении полезных инсайтов из этих источников. Добытые сведения используются для улучшения результатов работы по обслуживанию клиентов, а также для повышения эффективности.
Исследование Forrester Consulting, проведенное по заказу Microsoft, показало, что 85% опрошенных бизнес-лидеров считают аналитику ключевым фактором роста бизнеса, более 90% заявили, что данные и аналитика играют незаменимую роль в их повседневной работе, а 86% сказали, что аналитика является ключом к продвижению бизнес-инноваций.
Несмотря на такое сочетание преимуществ аналитики, только треть организаций анализирует данные, которые они собирают. В Microsoft мы улучшаем нашу аналитику и внедряем машинное обучение (ML) и искусственный интеллект (AI) в различные инструменты принятия решений для продаж и маркетинга. Благодаря этому опыту мы узнали несколько стратегий, которые повысят скорость реализации и внедрения аналитических проектов.
Совместимая технология обеспечивает качественную генерацию данных
Сбор качественных данных необходим для проведения глубокого анализа и обучения. Совместимая технология – это основа для сбора взаимосвязанных данных, по которым можно отслеживать и связывать действия клиентов. Таким образом, организации должны сосредоточиться на совместимых и интегрированных технологиях, чтобы гарантировать сбор данных хорошего качества. В Microsoft мы постоянно обновляем и заменяем наши маркетинговые технологии, чтобы сократить количество «ручных операций», устранить отключенные системы и обеспечить получение надежных данных.
Защитить данные и объединить приложения поможет их перемещение в облако. Следующим важным шагом на пути внедрения аналитики является визуализация данных. Некоторые инструменты, такие как Power BI, доступны для интуитивно понятной и более глубокой визуализации. Они отображают сложные данные простыми диаграммами, это в свою очередь и заинтересует пользователя. Организациям следует модернизировать свои инструменты визуализации данных.
Настройка видения и нацеленность на действие
Все больше руководителей бизнеса признают ценность науки о данных. Согласно исследованию Forrester, 86% опрошенных бизнес-лидеров инвестируют в аналитику. Организациям нужно устанавливать четкий вектор с прозрачными требованиями для работы команды Data Science, приводить все проекты в соответствие с этим вектором и побуждать к действиям. Без конкретного видения и понятных шагов для конечных пользователей аналитические проекты могут получить одобрение, но не будут приняты пользователями. Подобное исследование Forrester, проведенное по заказу Microsoft, показало, что только 32% организаций анализируют маркетинговые и демографические данные. Еще ниже показатель для других наборов данных, включая предпочтения, историю покупок, программы лояльности и многое другое.
Наше видение в Microsoft – мы стремимся выстроить комбинированный пользовательский опыт в маркетинге и продажах, где будет очевидно и понятно, на какой стадии и когда вовлекать продавцов в маркетинговый процесс, и наоборот. Сегодня наши продавцы фокусируются на маркетинге высоко вовлеченных аккаунтов, выстроенном с учетом нескольких моделей машинного обучения, результатов бизнеса, вовлеченности клиентов и демографических данных. Мы предоставляем продавцам высоко вовлеченные аккаунты без потока, с незавершенным потоком или с низким потоком, чтобы принять соответствующие меры и увеличить поток информации. Кроме того, наша Маркетинговая наука о данных предлагает лучшие варианты последующих действий с целевыми аккаунтами и контактами, что способствует увеличению размера сделки и повышению процента выигрыша.
Аналитические данные должны побуждать к последующим действиям и не могут быть просто идеями из прошлого.
Повышение квалификации специалистов по данным / аналитиков
Многие организации создают или расширяют отдел Data Science, осознав его ценность. На рынке наблюдается высокий спрос на специалистов с достаточным уровнем навыков. Следовательно, набрать такую команду довольно сложно.
В полевом маркетинге компания Microsoft использует двоякий подход для повышения квалификации специалистов по анализу данных.
1. Наши нынешние аналитики являются большим активом для Microsoft, и мы разработали поэтапную программу обучения для их тренировки в AI и ML. Эта программа помогает участникам повышать квалификацию и поддерживать их навыки на актуальном уровне.
2. Мы наняли несколько опытных специалистов по обработке данных, чтобы они повлияли и обучили нашу команду в режиме реального времени. При таком подходе разработчики данных учатся в процессе работы.
Эти подходы повышают удовлетворенность сотрудников и улучшают их производительность.
Подведем итоги
Большинство управленцев бизнесом согласятся с тем, что аналитика может улучшить результаты их работы, а также то, что AI будет играть важную роль в цифровой трансформации. Чтобы аналитика данных заработала, организации должны создать совместимые технологии, модернизировать визуализацию данных и разработать смелую и согласованную стратегию анализа данных. Необходимо внедрить аналитику, основанную на действиях, и повысить уровень своих экспертных команд, нанимая опытных специалистов по данным.