Услуги бизнес аналитики и IT консалтинг
Бизнес-консалтинг в сфере управления продуктами и проектами
12+ лет
опыта работы в IT
30+ проектов
от идеи до денег
50+
консультаций ежегодно
Виды аналитики для бизнеса
Аналитика бизнес-данных
Определяем прибыльность продукта/услуги, оцениваем производительность сотрудников, выявляем узкие места внутренних бизнес-процессов.
Веб и мобильная аналитика
Анализируем и интерпретируем данные сайтов/приложений с целью понимания поведения посетителей и оптимизации его производительности.
Аналитика клиентского опыта (CX/CJM)
Определяем точки контакта, для улучшения клиентского опыта. Анализируем процессы клиентского сервиса и измеряем уровень удовлетворенности клиентов.
Анализ воронки продаж
Проводим комплексный анализ процесса привлечения клиентов и их конвертации в покупателей. Фиксируем точки финансового роста.
Аналитика эффективности маркетинга
Проводим комплексный анализ вашего маркетинга, предоставляя четкие метрики эффективности – от ROMI до поведенческой аналитики. Оцениваем качество аудитории в различных каналах
Конкурентный анализ в сети
Анализируем конкурентов в онлайн-среде с целью выявления их сильных и слабых сторон, и формирования собственной стратегии присутствия.
Этапы решения аналитических задач
Этап | Процесс работы | Результат |
---|---|---|
1. Агрегация требований и получение данных | Уточнение запроса и формирование образа конечного результата. Определение источников данных. Обеспечение доступа и получение данных в удобном формате. | Четкое определение целей проекта, ожидаемого результата и готовые данные в подходящем для анализа формате. |
2. Предобработка данных | Обнаружение и устранение проблем в данных: пропуски, дубликаты, ошибки и т.д. Подготовка данных. | Очищенные и готовые к анализу данные в нужном формате. |
3. Анализ данных | Построение графиков для визуализации особенностей и аномалий. Формулирование выводов и гипотез. | Понимание данных, выявленные закономерности. |
4. Разработка прототипа решения | Создание прототипов и MVP. Циклическая работа над улучшением прототипа до необходимого качества. | Готовые прототипы, улучшенный итеративный вариант решения. |
5. Тестирование и отладка | Проверка результатов, сопоставление с поставленной задачей, внесение изменений в прототип при необходимости. | Решение задачи с возможной необходимой точностью. |
6. Оформление и презентация результатов | Подготовка отчета с визуализацией результатов, выводами и рекомендациями. | Передача решения заказчику в удобной форме. |
7. Оценка эффективности в реальных условиях | Подтверждение эффективности решения в реальных условиях | Решение принято и успешно внедрено, подтверждение эффективности. |
Напишите мне в Telegram, чтобы обсудить свой проект
Обо мне
Приветствую вас на моем сайте. Меня зовут Руслан Машаков, и я имею более 12 лет опыта в управлении проектами в IT и digital. За это время я успешно руководил большими командами, создавал цифровые продукты, оптимизировал бизнес-процессы. В том числе, с использованием data science, ML и AI.
Данный сайт представляет собой мое личное пространство, где я делюсь готовыми рабочими инструментами, своими мыслями и инсайтами. Моя миссия – предоставить ценную информацию, ресурсы и консалтинг, которые помогут вам эффективнее решать свои бизнес-задачи.
Как бизнес аналитика и аналитика данных могут улучшить ваш бизнес
Для успешного развития компании необходимо эффективно управлять данными на всех этапах бизнес-процессов. Когда мы рассматриваем существующие компании с уже функционирующими клиентскими базами, сбор и хранение данных обычно являются уже, на том или ином уровне, решенным вопросом.
Однако, когда речь заходит об аналитике данных, компании могут столкнуться с проблемами, такими как, низкое качество данных, нехватка времени, недостаток квалифицированных специалистов или убеждение в достаточной эффективности текущих процессов — непонимание ценности. Бизнес аналитика и аналитика данных играют ключевую роль в успешном развитии любой компании. Давайте более подробно рассмотрим, как эти области взаимодействуют и почему они так важны.
Бизнес аналитика – это ключ к пониманию текущего состояния компании и ее положения на рынке, относительно конкурентов. С использованием методов исследования рынка и анализа бизнес-процессов, бизнес аналитик выявляет слабые места, определяет возможности для роста и разрабатывает стратегии повышения эффективности бизнеса.
Аналитика данных охватывает более широкий спектр инструментов и методологий для работы с данными, включая в том числе машинное обучение, генеративные модели и нейросети. Эта область позволяет выявлять закономерности в больших объемах информации, тем самым улучшая эффективность бизнес аналитики, предоставляя более глубокие и точные инсайты для бизнеса.
Применяя современные инструменты и подходы к анализу данных, можно более детально изучить показатели бизнеса, выявить его слабые места и выявить точки для масштабирования бизнес-процессов и увеличения прибыли. Анализ данных также обеспечивает возможность строить прогнозы для новых сегментов целевой аудитории, создавать рекомендательные системы для увеличения конверсии и выявлять «узкие» места в бизнес-процессах для последующего устранения.
Использование аналитики данных обеспечивает комплексный взгляд на все бизнес-процессы, что помогает менеджерам компании принимать обоснованные решения и успешно адаптироваться к изменениям в динамичном бизнес-мире.
Блог
- Теория ограничений систем Элияху Моше Голдратта: как повысить эффективность бизнеса
- Топ-10 методологий управления проектами
- Отзыв на курс «Специалист по Data Science» от ЯП
- Что мы упускаем при создании Customer Journey Map
Напишите мне в Telegram, чтобы обсудить свой проект