Monet yritykset hyödyntävät massadatan yleistymistä, ja tutkimukset osoittavat, että jotkin organisaatiot aikovat kaksinkertaistaa investointinsa tietojen tallennukseen, tiedonlouhintaan ja infrastruktuuriin vuodesta toiseen. Kyseisistä tiedoista saatava informaatio on kuitenkin tehokas liiketoimintatyökalu vain, jos siihen yhdistetään hyödynnettävissä olevia ja edistyksellisiä oivalluksia. Tässä kuvaan astuvat ennakoiva ja ohjaava analytiikka.
Yhdessä nämä analytiikkamenetelmät ovat keskeinen osa B2B-ennakoivaa markkinointia, ja oikein toteutettuina ne voivat tukea optimaalista liiketoiminnan kasvua. Tässä artikkelissa tarkastelemme ohjaavan ja ennakoivan analytiikan eroja, molempien hyötyjä ja haasteita sekä sitä, miten ne voivat ohjata yrityksesi päätöksentekoa ja tukea dataohjautuvia strategioita.
Mitä ennakoiva analytiikka on?
Ennakoivalla analytiikalla tarkoitetaan tilastollisia ja mallintamistekniikoita, jotka käyttävät nykyisiä ja historiallisia aineistoja ennusteiden eli tulevia liiketoiminnan trendejä, liiketoiminnan tuloksia ja markkinoinnin tehokkuutta koskevien ennakointien tekemiseen. Tämä voi sisältää lyhyen aikavälin ennusteita, kuten henkilöstötarpeita, tai pitkän aikavälin trendejä, jotka osoittavat liiketoiminnan kassavirran tai liikevaihdon.
Koneoppimisen, algoritmien ja tekoälyn avulla ennakoiva analytiikka voi tarjota yritysjohtajille kriittisiä tietoja, jotka auttavat arvioimaan riskejä tai hyödyntämispotentiaalia lukuisissa skenaarioissa. Ennakoiva analytiikka voi esimerkiksi auttaa vähittäiskauppiasta ymmärtämään, milloin suurin osa heidän myynnistään on aiemmin toteutunut, jotta he voivat laatia myyntiennusteita ja tukea henkilöstöä ja varastoa koskevaa päätöksentekoa.
Mitä ohjaava analytiikka on?
Ohjaavaa analytiikkaa pidetään usein liiketoiminnan data-analytiikan tulevaisuutena. Se ulottuu ennakoivaa dataa pidemmälle hyödyntämällä tekoälyä, monimutkaisia matemaattisia algoritmeja ja koneoppimista. Sen sijaan, että se vain ennustaisi vaihtoehtoja, sen tavoitteena on poistaa intuitioon perustuva lähestymistapa ja suositella sen sijaan optimaalisia tulevaisuuden strategioita organisaation tavoitteiden saavuttamiseksi sekä kuvata kunkin toimenpiteen mahdolliset seuraukset.
Ohjaava analytiikka toimii ottamalla huomioon kaikki liiketoiminnan toimintoihin vaikuttavat muuttujat ja tekijät. Kun laajempia aineistoja tulee saataville, ohjaava analytiikka voi jatkuvasti päivittää malleja ja strategioita monien organisaation osa-alueiden, kuten riskienhallinnan ja liiketoiminnan optimoinnin, käsittelemiseksi.
Have an account? Log In
Ohjaava vs. ennakoiva analytiikka
Teknologian ja tekoälyn nopean kehityksen sekä yhä kilpailullisempien markkinoiden myötä tutkimukset viittaavat siihen, että ennakoivan analytiikan markkinoiden odotetaan saavuttavan 23,4 miljardin dollarin arvon vuoteen 2030 mennessä. Sekä ohjaava että ennakoiva analytiikka ovat tärkeitä liiketoiminnan datatyökaluja, ja vaikka niiden toiminnot ovat toisinaan päällekkäisiä, niillä on tiettyjä keskeisiä eroja ja käyttötarkoituksia.
Sekä ennakoivan että ohjaavan analytiikan tavoitteena on tuottaa oivalluksia, jotka ohjaavat liiketoimintastrategioitasi. Ennakoiva analytiikka ennustaa historiallisten tietojen perusteella mahdollisia tulevaisuuden tuloksia, kun taas ohjaava analytiikka käyttää tietoja määrittääkseen konkreettisia toimenpiteitä erilaisten mahdollisten tulosten perusteella. Yksinkertaisimmillaan ennakoiva analytiikka pohtii, mitä tulevaisuudessa saattaa tapahtua, ja ohjaava analytiikka sitä, mitä yrityksesi pitäisi tehdä seuraavaksi.
Ennakoiva analytiikka ammentaa oivalluksia strukturoidusta datasta ja muuttujista, kuten asiakas- tai tapahtumatiedoista, määrittääkseen tuntemattoman muuttujan arvon. Ohjaava analytiikka puolestaan on vähemmän sidottu datan rajoitteisiin ja ottaa huomioon useita aineistoja, syötteitä ja muita muuttujia sekä niiden keskinäisen vuorovaikutuksen. Tämän seurauksena ohjaava analytiikka voi kehittää malleja, joissa kompromissit on määritetty määrällisesti ja joiden tavoitteena on optimoida liiketoiminnan suorituskyky.
Monissa tapauksissa ennakoiva analytiikka ei riitä pitämään yritystäsi kilpailukykyisenä. Kun nämä työkalut kuitenkin yhdistetään ohjaavaan analytiikkaan, ne voivat täydentää toisiaan ja tarjota yrityksellesi optimaaliset seuraavat toimenpiteet. Esimerkiksi molempia työkaluja käyttävä organisaatio voi hyödyntää ennakoivaa analytiikkaa seuraavan vuoden liikevaihtoennusteiden laatimiseen. Ottamalla sen jälkeen käyttöön ohjaavan analytiikan organisaatio voi mallintaa useita lähestymistapoja liikevaihdon kasvustrategioiden optimoimiseksi.
Ohjaavan ja ennakoivan analytiikan käyttötapaukset
Lähes kaikki yritykset voivat hyötyä ennakoivan ja ohjaavan analytiikan käyttöönotosta. Tutustu seuraaviin esimerkkeihin:
- Henkilöstötarpeet: Määritä kattavuus- ja rekrytointitarpeet eri tekijöiden, kuten vuodenaikojen, vuorokaudenaikojen ja muiden yksityiskohtien perusteella tehokkuuden ja asiakaskokemuksen optimoimiseksi.
- Kohdennettu markkinointi: Hyödyntämällä aiempia kuluttajakäyttäytymistä koskevia tietoja voit ennustaa kuluttajatrendejä ja suunnitella markkinointikampanjoita niiden mukaisesti.
- Taloudelliset mallit: Historiallisten tietojen ja data-analytiikan avulla voit ennustaa taloudellisia tekijöitä, kuten myyntiä, kuluja ja kassavirtaa, ja tehdä dataan perustuvia päätöksiä.
- Laitteiden toimintahäiriöiden vähentäminen: Voit käyttää algoritmeja ja tekoälyä teknologisten toimintahäiriöiden ennustamiseen tai ehkäisemiseen, mikä vähentää ongelmia ja säästää kustannuksia.
- Sisältöstrategia ja menestys: Selvitä, täyttääkö markkinointisisältösi tehtävänsä. Maksaako se enemmän kuin saat siitä hyötyä? Sitoutuvatko asiakkaat siihen myönteisesti? Esimerkiksi yrityksen blogi tai useat sosiaalisen median tilit voivat kuluttaa paljon resursseja, jos ne eivät tuota liidejä.
Muita yritysanalytiikan tyyppejä
Ennakoiva ja ohjaileva analytiikka eivät ole ainoita työkaluja yritystietojen tulkintaan. Yhdistettynä kuvailevan analytiikan ja diagnostisen analytiikan kaltaisiin työkaluihin nämä menetelmät auttavat muodostamaan kokonaisvaltaisen kuvan yrityksestäsi sekä tulevaisuuden tilanteista ja strategioista.
Kuvaileva analytiikka
Yksinkertaistettuna kuvaileva analytiikka vastaa kysymykseen: ”Mitä tapahtui?”
Yhdistämällä ja tulkitsemalla historiallisia tietoja kuvaileva analytiikka tuottaa helposti ymmärrettäviä oivalluksia, jotka kuvaavat, esittävät ja tiivistävät yrityksesi eri osa-alueita koskevia tietopisteitä. Kuvaileva analytiikka voi yksinään kuvata tietoaineistoja, kuten käyttäjä- tai asiakastietoja, liikevaihdon kasvua ja hintojen muutoksia.
Kun kuvailevaa analytiikkaa käytetään yhdessä muiden data-analytiikan työkalujen kanssa, se voi auttaa tunnistamaan yrityksesi erilaisia vahvuuksia ja mahdollisuuksia sekä ohjata myöhempiä liiketoimintastrategioita.
Diagnostinen analytiikka
Sen sijaan että diagnostinen analytiikka analysoisi ja kuvailisi tapahtunutta, se tarkastelee, miksi tietyt muutokset tai tapahtumat tapahtuivat. Diagnostinen analyysi toteutetaan usein loogisena seuraavana vaiheena kuvailevan analytiikan jälkeen, ja siinä käytetään historiallisia tietoja muuttujien välisten syy- ja korrelaatioyhteyksien ehdottamiseen tai tunnistamiseen.
Diagnostinen analytiikka voi auttaa ymmärtämään yrityksesi osa-alueita, kuten:
- Asiakkaiden tai käyttäjien käyttäytyminen
- Teknologiaongelmat
- Työntekijöiden tyytyväisyys
- Organisaatiokulttuuri
- Brändäyksen ja markkinointistrategian tehokkuus
Vinkkejä analytiikan käyttämiseen liiketoimintapäätösten tukena
Ennakoiva, ohjaileva ja muuntyyppinen data-analytiikka ovat tehokkaita työkaluja liiketoimintastrategioiden suunnitteluun ja yrityksesi parhaan toimintatavan määrittämiseen. Alta löydät muutamia vinkkejä, joiden avulla saat kaiken hyödyn irti yritysanalytiikastasi.
1. Aloita yksinkertaisesta data-analytiikasta
Voit ottaa käyttöön lukemattomia tietoaineistoja ja sääntöjä, mutta liiallinen tietomäärä voi tuntua ylivoimaiselta ja viedä huomion merkityksellisistä oivalluksista. Jotta tietosi pysyvät kohdennettuina ja olennaisina, aloita pienimuotoisesti yksinkertaisella analytiikalla. Kun olet ottanut käyttöön yrityksellesi toimivat ratkaisut, voit harkita monimutkaisemman data-analytiikan lisäämistä strategioidesi täsmentämiseksi ja tehostamiseksi.
2. Luo kattavia tietoaineistoja
Koska ennakoiva analytiikka toimii usein ohjailevan analytiikan ja liiketoimintamallien tai -strategioiden perustana, on tärkeää, että se sisältää kaikki olennaiset tiedot. Laajentamalla ennakoivan analytiikan tietoja ja huomioimalla asiaankuuluvat muuttuvat tekijät, kuten videopelien käyttäjien iän tai sijaintiin liittyvät demografiset tiedot tai toimitusketjun saatavuuden, voit saada ohjailevan analytiikan ehdotuksista kattavampia oivalluksia ja parempia tuloksia.
More Articles
3. Pidä järjestelmät ajan tasalla
Käytätpä ohjailevaa, ennakoivaa tai muita data-analytiikkatyökaluja, on tärkeää muistaa, että kaavioidesi tehokkuus riippuu niiden tietosyötteiden laadusta. Toisin sanoen varmista, että ennakoiva ja ohjaileva analytiikka perustuvat tarkasti hankittuihin ja ylläpidettyihin tietoihin, jotta analytiikkatulosten pätevyys säilyy. Optimoi tietosi ja oivalluksesi ylläpitämällä jatkuvasti yrityksesi tietojen laatua sekä päivittämällä algoritmisia ja tekoälyyn perustuvia liiketoimintatiedon työkaluja.
Miksi yrityksesi tarvitsee molempia
Jos haluat viedä liiketoimintamallisi ja strategiasi seuraavalle tasolle, harkitse sekä ennakoivan että ohjailevan analytiikan hyödyntämistä. Kehittämällä realistisia ennusteita lopputuloksista sekä käytännönläheisiä ja mitattavia toimintasuunnitelmia yrityksesi seuraavia askeleita varten voit optimoida liiketoimintasi toiminnot ja kasvun.
Oletko valmis oppimaan lisää liiketoimintastrategioiden tehostamisesta? Tutustu katsauksiimme aiheista 10 parasta markkinoinnin analytiikkaohjelmistoa ja 10 parasta sosiaalisen median analytiikkaohjelmistoa. Muista jakaa suosikkiartikkelisi vertaistesi ja kollegojesi kanssa sekä tilata uutiskirjeemme, jotta saat päivityksiä uusista liiketoimintatrendeistä ja -työkaluista.
