منبع این مقاله
هوش تجاری

۱۳ مثال عملی از تحلیل داده با هوش تجاری

داده‌های دیجیتالی با توجه به ماهیت خود، تصویری شفاف، مختصر و پانوراما از تعدادی از مناطق حیاتی عملکرد کسب و کار ارائه می‌دهند و پنجره‌ای از بینش را در اختیار ما می‌گذارند که اغلب منجر به ایجاد یک استراتژی پیشرفته هوش تجاری و در نهایت موفقیت کسب و کار فعلی می‌شود. هوش تجاری در این فرایند با ایجاد یک دیدگاه جامع از داده‌ها، به تیم‌ها امکان می‌دهد تا به تنهایی بینش عملی ایجاد کنند. با معرفی هوش تجاری آنلاین، شرکت‌ها امروز این شانس را دارند که ارزش اضافی و در نهایت سود را کسب کنند.

در اصل، هوش تجاری (Business Intelligence) شامل استراتژی‌ها و فناوری‌های استفاده شده توسط شرکت‌ها برای تجزیه و تحلیل دقیق داده‌های آنلاین از اطلاعات کلیدی مبتنی بر کسب و کار است. فناوری‌های هوش تجاری بینش‌های تاریخی، جاری و پیش‌ینی‌کننده را نسبت به بخش‌های مختلف عملیات کسب و کار ارائه می‌دهد، بنابراین به شرکت کمک می‌کند تا درباره فعالیت‌های آگاهانه با محوریت امور مالی، بازاریابی، فروش، تحقیقات رقبا، دسترسی اجتماعی، فرایند‌های داخلی و موارد دیگر تصمیم‌گیری کند. هوش تجاری در دنیای با محوریت دیجیتالی ما بسیار حیاتی است زیرا اساساً این حس را به شما می‌دهد که با به دست آوردن بینش کسب و کار می‌توانید خیلی بیشتر از اطلاعات ارائه‌شده در سطح خود را ببینید و پردازش کنید.

برای اینکه قدرت هوش تجاری را ببینید، در اینجا ۴ بینش مهم وجود دارد که باید بدانید:

  • طبق مقاله‌ای که در BetterBuys منتشر شده است، کسب و کار‌هایی که از تحلیل داده استفاده می‌کنند پنج برابر بیشتر احتمال دارد تصمیمات بهتر و سریع‌تری بگیرند.
  •  پیش‌بینی می‌شود تا سال ۲۰۲۵، بازار جهانی هوش تجاری و تحلیل داده به ۱۴۷.۱۹ میلیارد دلار برسد و به ۲۶.۹۸٪ نرخ رشد مرکب سالانه (CAGR) از سال ۲۰۱۶ رشد کند.
  • کسب و کارها تا سال ۲۰۲۵، ۶۰٪ از داده‌های جهان را ایجاد و مدیریت می‌کنند.
  • ۸۵٪ از رهبران کسب و کارها معتقدند که کلان داده، به ویژه در پتانسیل شخصی‌سازی اطلاعات، روشی را که کسب و کار‌ها اداره می‌شوند را تغییر می‌دهند.

واضح است که هوش تجاری و ابزارهایی که باعث بهبود هوش تجاری می‌شوند، برای آینده هر شرکتی که در عرصه دیجیتال رقابت می‌کند، صرف نظر از صنعت یا هر بخش دیگری، اهمیت دارد.

در این مقاله ما ۱۳ نمونه هوش تجاری را بر اساس مطالعات موردی در زندگی واقعی، سناریوها، داده‌ها و اکتشافات بررسی می‌کنیم. این نمونه‌های هوش تجاری قدرت و پتانسیل تجزیه و تحلیل کلان داده را در عصر مدرن به نمایش می‌گذارند و اینکه چگونه کلان داده می‌تواند سرمایه‌گذاری شما را هوشمندانه‌تر، قوی‌تر، مقیاس‌پذیرتر و موفق‌تر سازد

۱) بهبود روند تصمیم‌گیری

یکی از مهم‌ترین مزایای هوش تجاری، توانایی تصمیم‌گیری بهتر و با ارزش‌تر است و این مثال از هوش تجاری مبتنی بر همین ایده می‌باشد. در اولین نمونه تحلیل کسب و کار ما، مدیرعامل و بنیانگذار یک شرکت با چالش تغییر فرهنگ درونی کسب و کار خود با هدف دستیابی ساده‌تر هیئت مدیره به اطلاعات جامع کسب و کار مواجه شد. برای کنترل کامل دپارتمان فناوری اطلاعات بر اساس داده‌ها، و در نتیجه کمک به فعالیت سایر دپارتمان‌ها با همکاری مشترک و تصمیم‌گیری آگاهانه به نفع کسب و کار، مدیرعامل شرکت یک نرم‌افزار داشبوردی گزارش‌ساز را برای یک فرایند خودکار گزارش‌دهی داده پیاده‌سازی کرد.

به عنوان نتیجه مستقیم این تصمیم، نه تنها داده‌های سازمان اکنون غیرمتمرکز و قابل فهم هستند و روند تصمیم‌گیری را در سراسر هیئت مدیره بهبود می‌بخشند، بلکه منجر به صرفه‌جویی به میزان ۴۰ ساعت در هفته برای تهیه گزارش می‌شوند. این یکی از نمونه‌های بینش کسب و کار است که تنها به اینجا ختم نمی‌شود.

مدیرعامل این شرکت با بیان این پیروزی گفت: “همه دپارتمان‌ها می‌توانند به داشبورد‌های واقعی خود دسترسی پیدا کنند، چه در دفتر باشند یا در جلسه. همه تصمیم‌گیرندگان دسترسی سریع و آسان به تجزیه و تحلیل و گزارش موقت حتی در تبلت‌های خود دارند.”

۲) پرده‌برداری از بینش‌های جدید کسب و کار

دومین نمونه از تجزیه و تحلیل‌های کسب و کار ما بر کشف بینش‌های کسب و کار جدید متمرکز است که در نهایت می‌تواند به بهینه‌سازی فرایند‌های کسب و کار کمک کند، از این طریق باعث افزایش بهره‌وری و تقویت درآمد می‌شود.

یک کسب و کار آنلاین سفارش مواد غذایی می‌خواهد ضمن داشتن توانایی بهینه‌سازی گزارش‌های فروش و کمپین‌های بازاریابی به روشی با صرفه اقتصادی و صرفه‌جویی در هزینه، به درک بهتر از چرخه‌های زندگی مشتریان بپردازد. این شرکت با دستیابی به اطلاعات تحلیلی در زمان واقعی، توانست فعالیت‌های بازاریابی و فروش خود را ساده‌تر سازد و تصمیم‌گیری‌های سریع‌تر بر اساس اطلاعات در زمان واقعی انجام دهد و بینش‌های تازه‌ای که برای بهبود سطح تجربه مشتری استفاده کرده است، منجر به افزایش وفاداری به برند در مشتریان می‌شود.

استفاده از داشبورد زمان واقعی (Real-Time) به این کسب و کار آنلاین سفارش غذا کمک کرد تا بر تمام عملیات مهم کسب و کار خود از طریق شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI) سفارشی، نظارت کند. علاوه بر این، پلتفرم جدید تجزیه و تحلیل کسب و کار باعث شده است تا کسب و کارها بتوانند خود را به چالش بکشند زیرا در طی روز و نه هفته یا چند ماه بعد گسترش می‌یابد. با کمک نمودارهای فروش و گراف‌ها، آن‌ها به راحتی داده‌ها را درک کرده و توانستند آن‌ها را در یک صفحه واحد ارائه دهند. این یکی از نمونه‌های ما از تجزیه و تحلیل کسب و کار است که نشان می‌دهد تا چه اندازه قدرت هوش تجاری بر فرایند‌های تصمیم‌گیری در کسب و کار تاثیر می‌گذارد و ستونی برای رشد پایدار می‌باشد.

۳) تقویت بهره‌وری

مصرف‌کنندگان امروزی رتبه‌بندی‌ها و نظرات همتایان خود را طلب می‌کنند تا به آن‌ها در تصمیم‌گیری به خصوص هنگام سفر کمک کند. طبق این گفته، یک کسب و کار مبتنی بر سفر باید بتواند سطح خوبی از تجربه و پشتیبانی مشتری را به کاربران خود تحویل دهد.

در سومین نمونه هوش تجاری ما، یک شرکت در دسته‌بندی هتل مستقر در برلین به دلیل پراکندگی داده‌های خود، که در سراسر سازمان تاثیر گذاشت و در نتیجه میزان تولید و خدمات آن را مختل کرد، به نرم‌افزار تجزیه و تحلیل هوش تجاری روی آورد. با استفاده از راه‌حل تحلیلی مبتنی بر نرم‌افزار به عنوان سرویس (SaaS) که نیاز به حداقل مداخله فناوری اطلاعات و دسترسی به آن در سراسر سازمان دارد، این شرکت مسافرتی توانست داده‌های کلیدی خود را در یک فضای قابل دسترس تلفیق کند.

یکی از نرم‌افزارهای قوی حوزه هوش تجاری نرم‌افزار پاور بی آی (Power BI) است که پیشنهاد می‌کنیم در صورت علاقه به پیاده‌سازی هوش تجاری در سازمان حتما آموزش این نرم‌فزار را در سایت ما دنبال کنید.

وقتی صحبت از کلان داده در زندگی واقعی می‌شود، این کسب و کار مسافرتی حرکتی عاقلانه مبتنی بر هوش تجاری انجام داد که منجر به بهبود راندمان داخلی، انسجام بهتر بین دپارتمان‌ها و دسترسی به سطح جدیدی از بینش شد که در نتیجه سطح پشتیبانی مشتری شرکت را فراتر از انتظارات مدیرعامل ارتقا داد.

۴) افزایش فروش

نمونه شماره ۴ هوش تجاری الهام‌بخش ما، نشان می‌دهد که با استفاده از تجزیه و تحلیل کلان داده به نفع خود، می‌توانید فروش را افزایش دهید، که این یکی از اهداف اصلی کلیه کسب و کار‌ها در سراسر جهان است. با بهره‌گیری از KPI‌های فروش خوب، هر کسب و کار می‌تواند سود خالص خود را بهبود ببخشد. اجازه دهید این مورد را از طریق یکی از نمونه‌های برتر سازمان‌هایی که از هوش تجاری استفاده می‌کنند، ببینیم.

یک پخش‌کننده خرده‌فروشی آنلاین در حال توسعه، برای مدتی از عملکرد فروش نامتناسب و تا حدودی نامنظم رنج می‌برد و با وجود تلاش‌های فراوان قادر به تحقق استراتژی خود نبود. پس از مراجعه به روش‌های هوش تجاری و درج داشبورد فروش برای حل مشکل فعلی، تقریباً بلافاصله آشکار شد که به جای داده‌ها، فشار استراتژی فروش سازمان را سوق می‌دهد. با طراحی مجدد استراتژی سازمان و تحلیل اطلاعات موجود، میزان فروش سازمان ۲۴ درصد افزایش پیدا کرد در حالی که میزان بازپرداخت ۹۰ درصد کاهش یافت. فرایند تنظیم هدف سازماندهی‌شده و همچنین استراتژی‌های فروش ساده که توسط داده‌ها پیش می‌روند، اطمینان حاصل کردند که این سازمان نه تنها به سوددهی ادامه می‌دهد بلکه تیم فروش آن از اهداف خود فراتر می‌روند.

۵) بهبود بهره‌وری مالی

بدون تردید، دپارتمان  مالی شما یکی از قلب‌های تپنده سازمان به حساب می‌آید، زیرا بدون جریان مداوم پول و سرمایه برای سرمایه‌گذاری دوباره در کسب و کار، کل عملیات متوقف می‌شود.

پنجمین نمونه از تحلیل‌های کسب و کار ما بر تکامل هوش تجاری یک شرکت برای شناسایی مسائل احتمالی جریان نقدی و بهبود کارایی مالی تمرکز دارد. در این مثال، یک برند تشخیص بیماری سراغ نرم‌افزار گزارشگری آنلاین و روش‌های هوش تجاری رفته است، زیرا با وجود یک دوره رشد سریع، درصد درآمد شرکت پایین بود و حساب‌های دریافتی و همچنین مطالبات انکارشده، به رکورد بالایی رسیده بودند.

برای مقابله با این مسئله که احتمالاً ویرانگر است، این شرکت یک سیستم گزارشگری مالی بصری را اجرا کرد که به آن‌ها اجازه می‌داد تا به تعداد زیادی از معیارهای مربوط به حساب کاربری دسترسی پیدا کنند و همچنین از نمودارهای مالی زیادی استفاده نمایند که به آن‌ها کمک می‌کند تا داده‌ها را به روشی بصری و ساده مشاهده کنند.

در نتیجه این برنامه هوش تجاری و اقتصادی که از مصادیق اطلاعات کسب و کار ما برخوردار است، این کسب و کار توانست با استفاده از توان گزارش‌های مالی، مشکلات را تشخیص دهد و مطالبات میلیونی دلاری در این روند را بازیابی کند.

۶) جریان فرایند‌های داخلی

یک شرکت مراقبت‌های بهداشتی مستقر در ایالات متحده که به سرعت در حال توسعه است و از تعدادی فرایند‌های داخلی ناپیوسته و ناکارآمدی کسب و کار رنج می‌برد، به دنبال قدرت هوش تجاری در ششمین نمونه تحلیلی ما بود. به دلیل عدم وجود سازگاری ناشی از ضعف پردازش، جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل داده‌ها، کسب و کار قادر به استفاده از ثروت بینش دیجیتال به نفع خود نبود. با این حال، همکاری با یک شریک هوش تجاری برای توسعه و استقرار یک سیستم هوشمند یکپارچه اطلاعاتی کسب و کار که چندین منبع داده را در یک بستر واحد ادغام می‌کند، این شرکت مراقبت‌های بهداشتی را قادر ساخت تا داده‌های خود را با فرمت کارآمد، ارزشمند و در دسترس تجزیه و تحلیل کند و تصمیمات هوشمندانه برای بهره‌مندی از کسب و کار اخذ نماید.

این یکی از نمونه‌های بینش کسب و کار ما است که نشان می‌دهد چگونه شرکت‌های بهداشت و درمان می‌توانند در سطح بسیار بالاتری عمل کنند. این شرکت مجهز به ابزارهای مورد نیاز برای انجام بهتر کار خود، دپارتمان‌هایی از جمله امور مالی، صورتحساب، بازاریابی و فروش با تولید بیشتر، پیشرفت در فرایند‌های داخلی و تقویت همکاری بین گروهی شروع به کار کرد.

این سناریو شاید یکی از نمونه‌های ارزشمند تجزیه و تحلیل کسب و کار ما باشد زیرا نشان می‌دهد چگونه کلان داده‌ها در بهداشت و درمان و هوش تجاری می‌توانند به فرهنگ تکامل مداوم کمک کنند، که این یک دارایی ارزشمند در دنیای پرسرعت دیجیتال امروزی است.

۷) پس‌انداز پول بازاریابی

یکی از نمونه‌های راه‌حل‌های هوش تجاری صنعت ما فقط بر دپارتمان بازاریابی یک شرکت متمرکز است. یک شرکت کسب و کار الکترونیکی مستقر در ایالات متحده با وجود اینکه کمپین‌های آن‌ها بصورت روزانه، هفتگی و ماهانه با کمک صفحات گسترده سنتی مورد نظارت قرار می‌گرفت، از نرخ تبدیل پایین رنج می‌برد. این شرکت در ۱۹ شهر ایالات متحده کمپین داشت و ارتباط آن‌ها اغلب اوقات کند بود. تا زمانی که مدیر یک کمپین داده‌های کمپین را تجزیه و تحلیل کند، کمپین دیگری نیاز به راه‌اندازی پیدا می‌کرد. این رویکرد کورکورانه به فعالیت‌های تبلیغاتی، به روزها و هفته‌ها برنامه‌ریزی صحیح، تجزیه و تحلیل و گزارش‌دهی مناسب نیاز دارد. از دست دادن وقت در بازاریابی موضوع مهمی‌ است که هزینه و در نهایت نرخ تبدیل پایین را به همراه دارد.

یک راه‌حل متمرکز هوش تجاری با اتوماسیون فرایند‌های گزارشگری، ۴ روز کاری در هفته را برای تیم ذخیره می‌کند، و هنگام بروز ناهنجاری در کمپین‌ها، و پیش‌بینی نتایج آینده کمپین به مدیر تعیین‌شده آن هشدار می‌دهد. آن‌ها از یک داشبورد بازاریابی مشابه مانند این استفاده کردند:

این مثال از هوش تجاری ۳ برنامه برتر را با بودجه صرف‌شده، تعداد کل ایمپرشن‌ها، کلیک‌ها، جمع‌آوری‌ها و CPA توسط یک کمپین برای ۱۲ هفته گذشته نشان می‌دهد. کل این تیم داشبوردی داشتند که هر هفته به طور خودکار به روز می‌شد، بینش‌ها سریع قابل دسترسی بودند، کمپین‌ها بهتر برنامه‌ریزی می‌شدند و مدیران کمپین‌ها در سراسر ایالات متحده هم‌زمان داده‌های یکسانی داشتند بنابراین ارتباط و انسجام آن‌ها نیز بهبود یافت.

۸) کاهش مشارکت فناوری اطلاعات

یک شرکت مالی در فرایند‌های تحلیلی خود از جمله دپارتمان فناوری اطلاعات دچار مشکل بود. گزارش‌های تحلیلی و موقت روزانه آن‌ها غالباً دیر آماده می‌شد و کارمندان درک کافی از انبوه داده‌های جمع‌آوری‌شده نداشتند. دپارتمان فناوری اطلاعات با درخواست‌های هر دپارتمان از شرکت به مشکل بر می‌خورد و وقتی کارهای لازم برای رسیدگی نیز به کارهای قبلی اضافه می‌شد، شرکت با کمبود وقت و کارایی این دپارتمان مواجه می‌شد. این شرکت قصد داشت فرایند تصمیم‌گیری را غیرمتمرکز کند و به کاربران کسب و کار در سراسر شرکت امکان استخراج، اداره و نتیجه‌گیری بینش در هنگام تهیه گزارش‌های خود را اعطا نماید، بدون آنکه نیازی به ساعت‌ها و حتی روز‌ها صبر کردن برای دپارتمان فناوری اطلاعات داشته باشد. از آنجا که آن‌ها نیاز به ترکیب چندین منبع داده داخلی و خارجی داشتند، راه‌حل هوش تجاری یک گام منطقی برای اجرای مدیریت عملیاتی و استراتژیک آن‌ها بود.

این شرکت به سرعت شاهد بهبود فرایندهای گزارشگری و تحلیلی خود بود، نه تنها از طریق گزارش‌های استاندارد خودکار بلکه در تجزیه و تحلیل موقت، جایی که آن‌ها فقط برای ایجاد بینش فوری عملی نیاز به استفاده از رابط drag & drop داشتند. دپارتمان فناوری اطلاعات همچنین می‌تواند به ابزار گزارش بانک اطلاعاتی متوسل شود زیرا هوش تجاری ویژگی‌های مبتدی و پیشرفته‌ای را برای کاربران کسب و کار در صنایع و بخش‌ها فراهم می‌کند.

این یکی از نمونه‌های تجزیه و تحلیل کسب و کار است که نشان می‌دهد چگونه می‌توان بار اضافی را از دوش کارکنان برداشت و یک فرهنگ کاری ایجاد کرد که باعث صرفه‌جویی در وقت و افزایش بهره‌وری می‌شود.

۹) اتصال دپارتمان‌ها

یکی دیگر از نمونه‌های تجزیه و تحلیل کسب و کار در دنیای واقعی، در مورد یک برند مد مستقر در واشنگتن دی.سی با فروشگاه‌های مختلف در سطح شهر است. چالش‌های آن‌ها زمانی ایجاد می‌شود که نیاز به تلفیق داده‌های فروش و بازاریابی در زمان فعلی، بهینه‌سازی فعالیت‌های تبلیغاتی خود برای دستیابی به بهترین نتایج ممکن و ایجاد یک مرور کلی از چرخه زندگی مشتری دارند. این بدان معناست که مقدار زیادی از داده‌ها و KPI‌ها برای دستیابی به بهترین نتیجه نیاز به مدیریت و تجزیه و تحلیل موفقیت‌آمیز خواهند داشت. آن‌ها تصمیم گرفتند تا هوش تجاری را در عملیات خود پیاده‌سازی کنند تا بتوانند داده‌های زمان فعلی را رصد نمایند، اطمینان حاصل کنند که کارکنان به بازاریابی و تجزیه و تحلیل فروش دسترسی دارند و از داشبورد برای تجسم اطلاعات کسب و کار خود استفاده کنند.

این نه تنها وفاداری مشتری را بهبود بخشید (ما در نمونه دیگری از هوش تجاری در این مورد صحبت خواهیم کرد)، بلکه با اتصال مجموعه داده‌های مختلف از دپارتمان‌های مختلف، این شرکت موفق شد از این ابزارهای KPI هوش تجاری برای اهداف متفاوتی از جمله هم‌سو کردن فعالیت‌های تبلیغاتی با هدف بستن معاملات فروش بیشتر استفاده کند. در نهایت، دپارتمان فروش از فعالیت‌های بازاریابی آگاهی بهتری داشت و دپارتمان بازاریابی می‌توانست تبلیغات بهتری را متناسب با چرخه عمر کلی مشتری برنامه‌ریزی کند.

۱۰) بهبود عملکرد کارمندان

با مثال‌هایی از شرکت‌هایی که از هوش تجاری استفاده می‌کنند با ذکر دپارتمان منابع انسانی یک شرکت مستقر در ایالات متحده ادامه می‌دهیم که با افزایش ساعت اضافه کاری، مشکلاتی را تجربه کردند و بهره‌وری کاهش یافت، و تعداد روزهای ناکارآمد آن‌ها به طور پیوسته رو به افزایش گذاشت. این یک وضعیت غیرمعمول در برنامه‌ریزی منابع انسانی بود زیرا به آن‌ها نشان داد که مشکلاتی در مورد نیروی کار وجود دارد، اما آن‌ها نمی‌توانند فرصت صحبت با هر کارمند را داشته باشند چرا که این امر هفته‌ها و حتی ماه‌ها زمان می‌برد.

مدیریت تصمیم گرفت تا از نرم‌افزار تحلیل منابع انسانی بهره ببرد و از هوش تجاری برای دپارتمان خود استفاده کند. با تجزیه و تحلیل رفتار و عملکرد نیروی کار، این دپارتمان دیدگاه بهتری در مورد موضوعاتی داشت که باید حل شوند. برجسته‌ترین KPI‌های منابع انسانی که مورد توجه قرار گرفتند عبارتند از: اثربخشی کلی کار، ساعات اضافه کاری، میزان غیبت و هزینه‌های آموزش برای بررسی اینکه آیا استخدام‌های جدید سودمند خواهند بود یا خیر. مدیر دپارتمان پس از نگاهی به داده‌های مربوط به تجسم‌های تعاملی که اطلاعات تاریخی و حال حاضر کل دپارتمان را گرد آورده است، می‌تواند به این نتیجه برسد که این دپارتمان کمبود نیرو دارد و خسته است و شرکت نیاز به استخدام‌های جدید دارد؛ در غیر این صورت روزهای ناکارآمد افزایش می‌یابند، و مشکلات قابل توجهی در درازمدت برای کسب و کار ایجاد می‌شوند.

این یکی از نمونه‌های عملیاتی هوش تجاری است که به ما نشان می‌دهد که چگونه می‌توان مدیریت نیروی کار را بهبود بخشید تا کل سازمان افت نکند زیرا کارمندان به کمک بیشتری نیاز دارند.

آن‌ها از داشبورد نیروی انسانی مشابه با مثال زیر استفاده کردند:

این امر آن‌ها را قادر می‌سازد تا بهره‌وری کارکنان خود و عملکرد کلی را ارتقا دهند زیرا فرایند تحلیلی به مدیر اختیار داده تا تصمیمی‌ بهتر بگیرد و گزارش‌های منظم نیروی انسانی را تهیه کند که داده‌های دقیقی را ارائه می‌دهد. همچنین این فرایند هفته‌ها یا ماه‌ها طول نکشید، تجسم تنها با چند کلیک ایجاد شد.

۱۱) تقویت فرایندهای تولید

تعداد زیادی از داده‌ها در صنعت تولید مدیریت می‌شوند و وقتی صحبت از استفاده بیشتر از رباتیک و هوش مصنوعی باشد، این صنعت یکی از پیشگامان استفاده از هوش تجاری است. مسائلی که این شرکت آلمانی با آن روبرو بود مربوط به ساده‌سازی روند تولید آن‌ها بود؛ آن‌ها با مشکلات بیشتری در تجهیزات خود مواجه شدند به طوری که حجم تولید کاهش یافته و نگرانی‌های کسب و کار آن‌ها نیز شروع شد. این شرکت با داشتن یک نگاه کلی از کلیه تجزیه و تحلیل‌های تولیدی مورد نیاز برای اجرای موفقیت‌آمیز فرایند تولید، توانست از هشدارهای داده هوشمند استفاده حداکثری را ببرد و این امکان را فراهم کند که کارگران تولیدی در صورت بروز ناهنجاری بلافاصله آگاه شوند. این تضمین می‌کند که دیگر ماشین‌آلات خراب نمی‌مانند زیرا تعمیرات و مدیریت آن‌ها می‌تواند تحت نظارت سریع قرار بگیرد، قبل از وقوع این تجزیه و تحلیل، فرایند تولید متوقف می‌شد و سرمایه عظیمی ‌از دست می‌رفت.

این یکی از نمونه‌های تحلیلی کسب و کار در دنیای واقعی است که توجه و تمرکز هوش مصنوعی را به خود جلب می‌کند و نگهداری از تجهیزات تولیدی که به کمترین زمان ممکن برای تولید محصول نیاز دارند، و یکی از مهم‌ترین KPI‌های تولیدی، در کنار حجم تولید و هزینه است را بهبود می‌دهد.

اکنون نگاهی خواهیم داشت به مثال‌های بعدی راه حل‌های هوش تجاری که متمرکز بر خرده‌فروشی و یک منبع الکترونیکی مبتنی بر وب است.

۱۲) بهبود وفاداری مشتری

در دوازدهمین نمونه تحلیل کسب و کار، یک خرده‌فروش لباس در مراحل اولیه موفقیت روزافزون خود در تلاش بود تا کسب و کار خود را ارتقا دهد. پس از یک سال رشد چشمگیر، این کسب و کار ضمن مشاهده افزایش چشمگیر مشتری، سود و سطح کسب مشتری را مشاهده کرد. این شرکت توانست قدرت خود را حفظ کند، بنابراین تصمیم گرفت از کمک‌های خارجی برای ادامه موفقیت کسب و کار خود استفاده نماید. این شرکت با انتخاب داشبورد خرده‌فروشی که به منظور نمایش تعداد زیادی از اطلاعات جمعیتی ارزشمند در مورد کاربران موجود و مخاطبان هدف خود و با KPI‌های خرده‌فروشی متمرکز بر افزایش ارزش مشتری و کسب مشتری جدید، سفارشی شده است، بار دیگر رشد مخاطبان خود را آغاز کرد. این کسب و کار توانست نقاط قوت و ضعف خود، روندهای نوظهور در نقاط مختلف را مشخص کند و مخاطبان خود را به طور دقیق تقسیم نماید تا اطمینان حاصل کند که معاملات مناسب یا شخصی‌سازی‌شده را به مجموعه مناسب مصرف‌کنندگان ارائه می‌دهد و در نتیجه رشد قابل توجهی در جلب مشتری ایجاد کرد و وفاداری به برند خود را افزایش داد.

۱۳) بهینه‌سازی موجودی

سیزدهمین و آخرین نمونه عملیاتی هوش تجاری ما یا نمونه تحلیل کسب و کار، متمرکز بر سهام و یا بهینه‌سازی موجودی است. حدود ۴۶٪ از  بلاک پیام سرورها (Server Message Block Protocol) موجودی خود را ردیابی نمی‌کنند یا از یک روش دستی پر زحمت برای این کار بهره می‌برند که هزینه، زمان و منابع زیاد با ارزش دیگری را صرف می‌کند.

یک تأمین‌کننده لوازم الکترونیکی مبتنی بر وب که با انبار بزرگی از محصولات مورد معامله سرو کار دارد، اثرات ضعف مدیریت موجودی را هنگامی‌ احساس کرد که شروع به از دست دادن موارد با ارزش و تعداد فزاینده‌ای از محصولات و خسارت کرد.

این کسب و کار پیش از این که شرایط از کنترل خارج شود، یک سیستم پشتیبانی تصمیم‌گیری (DSS) اتخاذ کرده بود، بنابراین می‌توانست از تمام داده‌های مبتنی بر موجودی خود برای انتخاب آگاهانه در مورد نحوه ذخیره، کمیت و مدیریت سهام خود بر اساس پایداری استفاده کند. این تجزیه و تحلیل جامع و فوق‌العاده هوشمند از داده‌های تاریخی علاوه بر معیارهای ذخیره برای کالاهای انبار، نه تنها به کسب و کار کمک می‌کند تا موارد مختلف خود را ردیابی نماید، بلکه از خسارت جلوگیری کرده و اطمینان حاصل می‌کند که کلیه محصولات محبوب آن در همه زمان‌ها موجود است.

مزایای استفاده از نرم‌افزار هوش تجاری

گزارش‌دهی سریع و دقیق: کارمندان می‌توانند از الگوها یا گزارش‌های سفارشی‌سازی شده برای نظارت بر KPI با استفاده از منابع مختلف داده، از جمله داده‌های مالی، عملیاتی و فروش استفاده کنند. این گزارش‌ها در زمان واقعی تولید می‌شوند و از مرتبط‌‌ترین داده‌ها استفاده می‌کنند تا کسب‌وکارها بتوانند به سرعت عمل کنند. بیشتر گزارش‌ها شامل تجسم‌هایی خوانا مانند جداول و نمودارها هستند. برخی از گزارش‌های نرم‌افزار هوش تجاری تعاملی هستند تا کاربران بتوانند با متغیرهای مختلف بازی کنند یا حتی سریع‌تر به اطلاعات دسترسی پیدا نمایند.

بینش‌های ارزشمند کسب‌وکار: کسب‌وکارها می‌توانند بهره‌وری کارکنان، درآمد، موفقیت کلی و همچنین عملکردهای خاص دپارتمان را بسنجند. این می‌تواند نقاط قوت و ضعف را آشکار کند زیرا ابزارهای هوش تجاری به سازمان‌ها کمک می‌کنند تا بفهمند چه چیزی کار می‌کند و چه چیزی باید تغییر یابد. تنظیم هشدارها آسان است و می‌تواند به ردیابی این معیارها کمک کرده و به مدیران پرمشغله کمک کند تا از شاخص‌های KPI که برای کسب‌وکارشان مهم است، مطلع بمانند.

تجزیه و تحلیل رقابتی: توانایی مدیریت و دستکاری حجم زیادی از داده‌ها به خودی خود یک مزیت رقابتی است. علاوه بر این، بودجه‌بندی، برنامه‌ریزی و پیش‌بینی روشی فوق‌العاده قدرتمند برای جلوتر ماندن از رقبا می‌باشد، فراتر از تجزیه و تحلیل استاندارد است، و همچنین به راحتی با نرم‌افزار هوش تجاری انجام می‌شود. کسب‌وکارها همچنین می‌توانند عملکرد فروش و بازاریابی رقبای خود را پیگیری کنند و یاد بگیرند که چگونه محصولات و خدمات را متمایز سازند.

کیفیت بهتر داده‌ها: داده‌ها به ندرت تمیز می‌شوند و راه‌های زیادی وجود دارد که می‌تواند مغایرت‌ها و نادرستی‌ها را نشان دهد – به‌ویژه با یک “پایگاه داده” هک شده. کسب‌وکارهایی که از جمع‌آوری، به‌روزرسانی و ایجاد داده‌های با کیفیت سود می‌برند معمولاً موفق‌تر هستند. با نرم‌افزار هوش تجاری، شرکت‌ها می‌توانند منابع داده‌های مختلف را برای تصویر کامل‌تری از آنچه در کسب‌وکارشان اتفاق می‌افتد جمع‌آوری کنند.

افزایش رضایت مشتری: نرم‌افزار هوش تجاری می‌تواند به شرکت‌ها در درک رفتارها و الگوهای مشتری کمک کند. اکثر شرکت‌ها بازخورد مشتریان را به‌صورت بلادرنگ دریافت می‌کنند و این اطلاعات می‌تواند به کسب‌وکارها در حفظ مشتریان و دستیابی به مشتریان جدید کمک نماید. این ابزارها همچنین ممکن است به شرکت‌ها کمک کنند تا الگوهای خرید را تشخیص دهند، که به کارکنان کمک می‌کند تا نیازها را پیش‌بینی نموده و خدمات بهتری ارائه دهند.

شناسایی روندهای بازار: شناسایی فرصت‌های جدید و ایجاد یک استراتژی با داده‌های حمایتی می‌تواند به کسب‌وکارها مزیت رقابتی بدهد، مستقیماً بر سودآوری بلندمدت تأثیر بگذارد و دامنه کامل آنچه را که اتفاق می‌افتد در بر گیرد. کارمندان می‌توانند از داده‌های بازار خارجی با داده‌های داخلی استفاده کنند تا با تجزیه و تحلیل داده‌های مشتری و شرایط بازار، و همچنین شناسایی مشکلات تجاری، روندهای فروش جدید را شناسایی نمایند.

افزایش بهره‌وری عملیاتی: ابزارهای هوش تجاری منابع داده چندگانه را یکپارچه می‌سازند، که باعث می‌شود مدیران و کارکنان زمان کمتری را برای ردیابی اطلاعات صرف کنند و بتوانند بر تولید گزارش‌های دقیق و به موقع تمرکز نمایند. با داشتن اطلاعات به روز و دقیق، کارمندان می‌توانند روی اهداف کوتاه‌مدت و بلندمدت خود تمرکز کرده و تأثیر تصمیمات خود را تجزیه و تحلیل نمایند.

تصمیمات بهبودیافته و دقیق: رقبا به سرعت در حرکت هستند و برای شرکت‌ها مهم است که در سریع‌ترین زمان ممکن، تصمیم بگیرند. عدم توجه به مسائل مربوط به دقت و سرعت می‌تواند منجر به از دست دادن مشتریان و درآمد شود. سازمان‌ها می‌توانند از داده‌های موجود برای ارائه اطلاعات به ذینفعان مناسب در زمان مناسب استفاده کنند و زمان تصمیم‌گیری را بهینه سازند.

افزایش درآمد: افزایش درآمد یک هدف مهم برای هر کسب و کاری است. داده‌های ابزارهای هوش تجاری می‌توانند به کسب‌وکارها کمک کنند تا از طریق مقایسه در ابعاد مختلف و شناسایی نقاط ضعف فروش، سؤالات بهتری درباره چرایی اتفاقات رخ‌داده بپرسند. هنگامی که سازمان‌ها به مشتریان خود گوش می‌دهند، رقبای خود را زیر نظر دارند و عملیات خود را بهبود می‌بخشند، احتمال افزایش درآمد بیشتر خواهد بود.

حاشیه سود بیشتر: حاشیه سود یکی دیگر از نگرانی‌های بیشتر کسب و کارها است. خوشبختانه، ابزارهای هوش تجاری می‌توانند ناکارآمدی‌ها را تجزیه و تحلیل کنند و به افزایش حاشیه سود کمک نمایند. داده‌های فروش انبوه به شرکت‌ها کمک می‌کنند تا مشتریان خود را درک نمایند و تیم‌های فروش را قادر می‌سازد تا استراتژی‌های بهتری در مورد اینکه بودجه‌ها در کجا باید خرج شوند، توسعه دهند.

جمع‌بندی

ما در عصری غنی از داده زندگی می‌کنیم، و کسانی که امروز از آن عاقلانه استفاده می‌کنند، پاداش‌های بی‌پایان فردا و پس از آن را به دست می‌آورند. این نمونه‌های تجزیه و تحلیل کسب و کار ثابت می‌کنند که هوش تجاری دیگر روندی نیست که صرفاً توسط صنایع خاص مورد استفاده قرار گیرد، بلکه اجرای آن توسط مدیران، کارمندان، کاربران متوسط ​​کسب و کار و متخصصان IT که می‌خواهند با یک سازنده گزارش SQL یکپارچه کار کنند و تجزیه و تحلیل خود را با این زبان محبوب بسازند، با موفقیت به کار گرفته می‌شود.

برای خلاصه کردن موضوعات، در اینجا برجسته‌ترین نمونه‌های هوش تجاری را مطرح می‌کنیم که کسب و کارها از آن‌ها استفاده می‌کنند:

  • بهبود روند تصمیم‌گیری
  • پرده‌برداری از بینش تازه کسب و کار
  • افزایش بهره‌وری
  • افزایش فروش
  • بهبود بهره‌وری مالی
  • جریان فرایند‌های داخلی
  • پس‌انداز پول بازاریابی
  • کاهش مشارکت فناوری اطلاعات
  • اتصال دپارتمان‌ها
  • بهبود عملکرد کارمندان
  • تقویت فرایندهای تولید
  • بهبود وفاداری مشتری
  • بهینه‌سازی موجودی

مجموعه

هوش تجاری

این پست بخشی از مجموعه هوش تجاری در کار و کسب است. ترتیب زیر را در این حوزه پیشنهاد می‌کنیم.

  1. به روز رسانی حاکمیت داده در سازمان: از کجا شروع کنیم
  2. کارشناس پایگاه داده کیست و چه وظایفی دارد؟
  3. بررسی تفاوت‌های میان داده، اطلاعات و دانش در یک نگاه
  4. وقتی از هوش تجاری صحبت می‌کنیم، از چه حرف می‌زنیم؟
  5. تبدیل داده به اطلاعات با هوش تجاری
  6. تجزیه و تحلیل داده (Data Analytics) چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  7. کلان داده (Big Data) چیست؟
  8. تجزیه و تحلیل کلان داده (Big Data) چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  9. مقایسه مفاهیم تحلیل داده، علوم داده و کلان داده (Big Data)
  10. طراحی پایگاه داده چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  11. حاکمیت داده (Data Governance) چیست و چه اهمیتی دارد؟
  12. هوش تجاری (BI) چیست و چه تفاوتی با آنالیز تجاری (BA) دارد؟
  13. آنچه باید درباره‌ هوش تجاری بدانیم
  14. هوش تجاری (BI) چطور می‌تواند به کسب و کار شما کمک کند؟
  15. معرفی ۵ کتاب برتر درباره هوش تجاری
  16. ۷ کلید برای یک استراتژی موفقیت آمیز در زمینه هوش تجاری
  17. ۹ راه عدم موفقیت هوش تجاری
  18. تجسم داده (Data Visualization) چیست و چرا اهمیت دارد؟
  19. تمیزسازی داده (Data cleaning) به چه معناست و چه اهمیتی دارد؟
  20. ۱۰ تکنیک اساسی تجسم داده در ایجاد گزارش‌های هوش تجاری
  21. معرفی ۱۳ روش متداول تجسم داده‌ها
  22. تفاوت داشبورد و گزارش چیست؟
  23. ۱۰ اصل طراحی داشبورد هوش تجاری
  24. ۱۳ مثال عملی از تحلیل داده با هوش تجاری
  25. کاربرد هوش تجاری در صنایع مختلف
  26. معرفی نرم افزارهای مختلف هوش تجاری
  27. چگونه نرم‌افزار مناسب هوش تجاری را انتخاب کنیم؟
  28. پاور بی آی (Power BI) چیست و در هوش تجاری چه کاربردی دارد؟
  29. راهنمای کامل پاور بی آی (Power BI)
  30. ویژگی‌های نرم افزار Power BI
  31. تفاوت پاور بی آی و اکسل
  32. معرفی انواع نمودارها در نرم افزار پاور بی آی (Power BI)
  33. راهنمای کامل معماری نرم افزار پاور بی آی (Power BI)
  34. راهنمای انتخاب ابزار مناسب بین پاور بی آی و اکسل
  35. آموزش توابع زبان DAX در هوش تجاری با پاور بی آی (Power BI)
  36. معرفی نرم‌افزار Tableau، کاربردها و محصولات آن
  37. هر آنچه که لازم است درباره نرم‌افزار QlikView بدانید
  38. تفاوت زبان M و DAX در نرم افزار Power BI
  39. مقایسه ابزار Power BI و Tableau در هوش تجاری
  40. آموزش Power BI Report Server
  41. آموزش نصب و راه اندازی Power BI Report Server
  42. AIOps چیست و چه ساختاری دارد؟
  43. مسیر شغلی در هوش تجاری
  44. مهندسی داده چیست؟
  45. تحلیلگر داده (Data Analyst) کیست و چه کاری انجام می‌دهد؟
  46. تحلیل‌گر هوش تجاری کیست و چگونه می‌توان به یک تحلیل‌گر هوش تجاری تبدیل شد؟
  47. ۸ مهارت‌ مهم که هر تحلیل‌گر داده برای موفقیت به آن‌ها نیاز دارد
  48. معرفی مهم‌ترین مدارک و گواهینامه‌های مورد نیاز تحلیل‌گر داده
  49. آیا داشتن مدرک SQL ضروری است؟ معرفی انواع و اهمیت مدرک SQL
  50. مهمترین تکنیک‌های هوش تجاری
  51. پیاده سازی هوش تجاری در سازمان‌ها
  52. نقشه راه پیاده سازی موفق استراتژی هوش تجاری در سازمان
  53. معرفی ۵ کاربرد ارزشمند هوش تجاری در سازمان‌ها
  54. داده کاوی چیست و چه تکنیک‌هایی دارد؟
  55. همه‌چیز درباره علم داده و نحوه استفاده از آن
  56. معرفی معتبرترین مدارک و گواهینامه‌های علم داده
  57. معرفی برترین ابزار برای داده‌کاوی
  58. دانشمند داده کیست و چه نقشی در کسب و کار دارد؟
  59. معرفی برترین زبان‌های برنامه‌نویسی علم داده
  60. آسان ترین زبان برنامه‌نویسی برای یادگیری کدام است؟
  61. تفاوت‌های اصلی در نقش‌های مهندس داده و دانشمند داده
  62. زبان برنامه‌نویسی پایتون چیست و چرا باید آن را یاد بگیرید؟
  63. یادگیری ماشین چیست؟
  64. SSRS چیست و چه کاربردی در مدیریت داده‌ها دارد؟
  65. SSAS چیست و چه کاربردهایی دارد؟
  66. بهترین زبان‌ها برای یادگیری ماشین (Machine Learning) کدام هستند؟
  67. نقش‌ها و مسئولیت‌های کلیدی در یک تیم هوش تجاری چیست؟
  68. تفاوت زبان پایتون (Python) و R در چیست؟
  69. کاربرد KPI در داشبوردهای هوش تجاری
  70. زبان برنامه نویسی R چیست؟
  71. بررسی تفاوت‌های میان داده‌کاوی و یادگیری ماشین در علم داده
  72. مروری بر نحوه یادگیری زبان R
  73. چگونه می‌توان یک داشبورد فروش ایجاد کرد؟
  74. معرفی برترین ابزارهای علم داده
  75. پایگاه داده چیست و چه اجزایی دارد؟
  76. انبار داده چیست؟
  77. مفاهیم، معماری و اجزای انبار داده
  78. دانشمند داده چه تفاوتی با تحلیل‌گر داده دارد؟
  79. فرایند ETL در ایجاد انبار داده چیست؟
  80. مدل‌سازی داده چیست؟
  81. دریاچه داده (Data Lake) چیست و چه ساختاری دارد؟
  82. بهترین شیوه‌های طراحی پایگاه داده (Database design)
  83. نرمال‌سازی داده چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  84. سیستم‌های پشتیبانی تصمیم‌گیری چیست و چه کاربردهایی دارد؟
  85. بازار داده (Data Mart) چیست و چه تفاوتی با انبار داده دارد؟
  86. تحلیل‌های پیش‌بینی کننده چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  87. علم تصمیم‌گیری چیست و چگونه می‌توانیم تصمیمات داده‌محور بگیریم؟
  88. تصمیم‌گیری مبتنی بر داده چیست و چه تاثیری در موفقیت کسب و کار دارد؟
  89. کاربرد تحلیل داده در بانکداری و شرکت‌های خدمات مالی
  90. معماری اطلاعات (IA) چیست و چطور می‌توان از آن استفاده کرد؟
  91. کلان داده (Big Data) و بررسی تأثیرات آن بر تجارت الکترونیک
  92. بانکداری باز (Open Banking) چیست و چه اصولی دارد؟

نوشته های مشابه

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

دوره جامع و بلندمدت «تحلیلگر حرفه‌ای کسب‌وکار» با رویکرد کاربردی و اجراییاطلاعات بیشتر و ثبت‌نام
بستن