Analiza danych – definicja i rodzaje

Prowadzenie nowoczesnej firmy bez analityki danych przypomina podróżowanie bez mapy. Można dotrzeć do celu, ale najczęściej zajmuje to więcej czasu i wiąże się ze zbędnymi kosztami.  Czym tak naprawdę jest analiza danych i w jaki sposób może wspierać rozwój biznesu – zarówno na poziomie marketingu, jak i szeroko pojętej strategii.

Czym tak naprawdę jest analiza danych?

Analiza danych to proces przekształcania surowych informacji w konkretne, praktyczne wnioski. Dzięki niej można odkryć, dlaczego klienci reagują tak, a nie inaczej, które kanały marketingowe przynoszą najlepsze rezultaty czy jakie trendy rynkowe nabierają rozpędu. 

Zebrane informacje wcale nie muszą być wyłącznie liczbami – opinie użytkowników, nagrania wideo czy zapisy rozmów z działu obsługi klienta też stanowią cenne źródło wiedzy. Istotne jest, aby odpowiednio je gromadzić, a następnie łączyć w spójną całość, która posłuży przy podejmowaniu decyzji o dalszym kierunku rozwoju firmy.

Jak wygląda cały proces analizy danych?

1. Zdefiniowanie celu

Analizowanie danych bez jasno określonego powodu nie ma większego sensu. W pierwszej kolejności warto ustalić, co chcemy osiągnąć: poprawę wyników sprzedaży, usprawnienie kampanii marketingowej, a może lepsze zrozumienie potrzeb klientów? Dopiero znając cel, łatwo dobrać narzędzia i metody, które faktycznie dostarczą przydatnych informacji.

2. Gromadzenie informacji

Dane potrzebne do analizy mogą pochodzić z bardzo wielu źródeł – od systemów typu CRM, przez raporty sprzedażowe, aż po media społecznościowe. Niezależnie od skali, priorytetem jest ich wiarygodność. Wyłącznie rzetelne informacje pozwalają wyciągać trafne wnioski.

3. Porządkowanie i filtrowanie

Gdy dane trafią już do firmy, często okazuje się, że znajdują się w nich powtarzające się wpisy czy błędne rekordy. Dopiero po wyeliminowaniu takich „szumów” i uporządkowaniu poszczególnych zestawów informacyjnych można przejść do właściwej analizy.

4. Analiza właściwa

Na tym etapie sięga się zarówno po proste tabele i statystyki, jak i po narzędzia typu Tableau czy Power BI. W bardziej zaawansowanych przypadkach używa się algorytmów predykcyjnych czy metod uczenia maszynowego. Wybór metody powinien zależeć od celu i poziomu złożoności problemu.

5. Interpretacja wyników

Suche liczby nie przyniosą biznesowi korzyści, jeśli nikt nie przełoży ich na praktyczne wnioski. Analiza ma sens tylko wtedy, gdy na jej podstawie można wdrożyć realne zmiany, które usprawnią procesy w firmie, poprawią komunikację z klientem albo zwiększą sprzedaż. U nas w Box please robią to specjaliści ze statystyki i analizy danych. 

Rodzaje analizy danych

Aby skutecznie wykorzystać dane w biznesie, warto wiedzieć, jakie metody analizy można zastosować. Każda z nich odpowiada na inne pytania i służy do różnych celów.

• Analiza opisowa – wyjaśnia, co dokładnie zaszło (np. dynamikę sprzedaży w danym okresie).
• Analiza diagnostyczna – pomaga dociec, dlaczego coś się wydarzyło (np. spadek konwersji po wprowadzeniu zmiany w sklepie online).
• Analiza predykcyjna – prognozuje przyszłe zdarzenia (np. oczekiwane wzrosty popytu przed sezonem świątecznym).
• Analiza preskryptywna – wskazuje, jak należy postąpić (np. gdzie warto zwiększyć budżet reklamowy na podstawie historycznych danych).

Wybór odpowiedniego rodzaju analizy ma duże znaczenie, bo determinuje dobór narzędzi i zakres działań.

Podsumowanie

Analiza danych nie jest tylko dla dużych graczy. Każda firma powinna opierać swoje działanie na danych a nie działać po omacku.  Przetwarzając i interpretując informacje z różnych źródeł, można uniknąć przypadkowych decyzji i zdecydowanie lepiej reagować na zmiany w otoczeniu rynkowym. 

Jeśli interesuje Cię, jak wykorzystać potencjał danych w marketingu i sprzedaży, napisz do nas i zobacz, w czym może Ci pomóc. Takie wsparcie stanowi solidny krok w stronę firmy, która umie się uczyć na faktach, a nie jedynie na przypuszczeniach.