การวิเคราะห์ธุรกิจคืออะไร

ต่อไปนี้เป็นตัวอย่างบางส่วนเพื่ออธิบายประเด็นนี้เพิ่มเติม

การเงิน

ผู้จัดการฝ่ายการเงินหรือผู้อำนวยการที่ดูแลการเงินหรือสาขาธุรกิจของแผนกจะต้องการทราบรายได้ต้นทุนอัตรากำไรและอื่น ๆ สำหรับสาขาธุรกิจของตน ในทางกลับกัน CFO ต้องการเรียนรู้เมตริกที่คล้ายกันในระดับรวมในทุกสาขาธุรกิจและสามารถเจาะลึกในทุกสาขาธุรกิจได้ CFO อาจต้องการทราบเกี่ยวกับค่าใช้จ่ายดอกเบี้ยผลกระทบของอัตราแลกเปลี่ยนสกุลเงินภาษีและอื่น ๆ ซึ่งอาจอยู่นอกเหนือขอบเขตของสิ่งที่ผู้จัดการฝ่ายการเงินใส่ใจ

การตลาด

ผู้จัดการฝ่ายการตลาดที่รับผิดชอบในการสร้างความต้องการจะต้องการทราบจำนวนลูกค้าเป้าหมายโอกาสและข้อตกลงที่ปิด พวกเขายังจะตรวจสอบว่าช่องทางการสร้างความต้องการออนไลน์และออฟไลน์ต่างๆทำงานอย่างไร ในทางกลับกัน ผู้จัดการฝ่ายการตลาดที่รับผิดชอบในการพัฒนาแบรนด์ต้องการทราบว่าลูกค้า พาร์ทเนอร์ คู่แข่ง อินฟลูเอนเซอร์ ฯลฯ รับรู้แบรนด์ของบริษัทอย่างไร CMO จะสนใจทั้งตัวชี้วัดที่เกี่ยวข้องกับแบรนด์และความต้องการและต้องการทำความเข้าใจผลตอบแทนรวมจากการลงทุนทางการตลาด (ROMI)

การขาย

ผู้จัดการฝ่ายขายที่มีดินแดนและโควต้าที่จะบรรลุจะมุ่งเน้นไปที่การขายของพวกเขาซึ่งประกอบด้วยโอกาสที่สร้างขึ้นชนะและแพ้ พวกเขายังต้องการทราบเวลาที่ต้องใช้ในการปิดโอกาสในการประเมินจำนวนโอกาสที่จำเป็นในการบรรลุเป้าหมายโควต้า ในทางกลับกัน รองประธานฝ่ายขายจะต้องการทราบข้อมูลที่คล้ายกันในระดับรวมและสามารถเจาะไปยังตัวแทนขายหรืออาณาเขตการขายได้

การดำเนินงาน

ผู้จัดการฝ่ายปฏิบัติการที่มุ่งเน้นไปที่สายการผลิตต้องการตรวจสอบให้แน่ใจว่าผลิตภัณฑ์จะออกมาอย่างรวดเร็วในขณะที่รักษาข้อบกพร่องให้น้อยที่สุดและรักษาระดับสินค้าคงคลังที่เหมาะสมเพื่อตอบสนองความต้องการของตลาด ดังนั้นพวกเขาจึงต้องการทราบว่ามีการประมวลผลกี่หน่วยในสายการผลิต เวลาที่หน่วยต้องผ่านกระบวนการ อัตราที่กระบวนการส่งมอบผลผลิต จำนวนหน่วยที่ล้มเหลวในการทดสอบคุณภาพ ฯลฯ

ทรัพยากรบุคคล

ผู้จัดการฝ่ายทรัพยากรมนุษย์ที่มุ่งเน้นไปที่การเปิดตัว การกักเก็บรักษา และการออฟบอร์ดพนักงานจะสนใจจำนวนผู้จัดการที่เปิดอยู่ จำนวนผู้สมัครในสายงานสัมภาษณ์ จำนวนพนักงานที่ออกจากบริษัทโดยสมัครใจหรือโดยไม่ได้ตั้งใจ และสถิติอื่น ๆ ที่เกี่ยวข้อง

ผู้บริหารระดับประธานเจ้าหน้าที่

ซีอีโอของ บริษัท ตรวจสอบแง่มุมทั้งหมดและสนใจตัวอย่างทั้งหมดที่ระบุไว้ข้างต้น พวกเขาต้องการที่จะสามารถดูเมตริกรวมสำหรับทุกแง่มุมของธุรกิจและเจาะลึกในพื้นที่เฉพาะเพื่อเรียนรู้เพิ่มเติม ซีอีโอยังต้องการทราบว่า บริษัท เปรียบเทียบกับ บริษัท ที่คล้ายกันในตลาดอย่างไร

การวิเคราะห์ธุรกิจเกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ข้อมูลหลายประเภท แต่ละประเภทช่วยให้องค์กรตัดสินใจอย่างมีข้อมูลแม้จะมีความซับซ้อนและความซับซ้อนที่เพิ่มขึ้น

การวิเคราะห์แบบพรรณนา

การวิเคราะห์เชิงพรรณนาจะติดตามตัวบ่งชี้ประสิทธิภาพที่สำคัญ (KPI) และตัวชี้วัดการดำเนินงานอื่น ๆ เพื่อทำความเข้าใจสถานะปัจจุบันของธุรกิจ มันวิเคราะห์ประสิทธิภาพในอดีตเพื่อตอบคำถาม “เกิดอะไรขึ้น?“และสรุปข้อมูลทางประวัติศาสตร์เพื่อระบุแนวโน้ม รูปแบบ และข้อมูลเชิงลึก

ตัวอย่างเช่น บริษัท ค้าปลีกตรวจสอบข้อมูลยอดขายของไตรมาสที่ผ่านมาเพื่อระบุฤดูกาลการช้อปปิ้งยอดนิยม ผลิตภัณฑ์ยอดนิยม และข้อมูลประชากรของลูกค้า

การวิเคราะห์แบบวินิจฉัย

การวิเคราะห์เชิงพรรณนามองหาแนวโน้ม แต่การวิเคราะห์การวินิจฉัยพยายามค้นหาสาเหตุเบื้องหลังแนวโน้ม มันเกินคำอธิบายเพื่อทำความเข้าใจว่าทำไมบางสิ่งจึงเกิดขึ้น ใช้การขุดข้อมูล การวิเคราะห์สหสัมพันธ์ และความสามารถในการเจาะลึกเพื่อค้นพบสาเหตุหลัก

ตัวอย่างเช่น ผู้ให้บริการอีคอมเมิร์ซสังเกตเห็นการขายลดลงและใช้การวิเคราะห์การวินิจฉัยเพื่อตรวจสอบ โดยการวิเคราะห์อัตราการละทิ้งรถเข็นและความคิดเห็นของลูกค้า พวกเขาพบว่าการอัปเดตเว็บไซต์ล่าสุดทำให้การชำระเงินช้าลง ซึ่งนำไปสู่ยอดขายที่สูญหาย

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์พยายามทำนายแนวโน้มในอนาคต ใช้ประโยชน์จากการสร้างแบบจำลองทางสถิติ การเรียนรู้ของเครื่อง และ AI เพื่อตอบคำถาม “จะเกิดอะไรขึ้น?“ การวิเคราะห์ข้อมูลในอดีตช่วยให้ธุรกิจคาดการณ์แนวโน้ม ความเสี่ยง และโอกาส

ตัวอย่างเช่น ธนาคารใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อประเมินความเสี่ยงด้านเครดิตของลูกค้า โดยการวิเคราะห์ประวัติการชำระคืนเงินกู้ในอดีต ระดับรายได้ และรูปแบบการใช้จ่าย ธนาคารคาดการณ์โอกาสในการชำระหนี้และปรับนโยบายการให้กู้ยืมตามนั้น

ข้อมูลวิเคราะห์เชิงแนะนำ

การวิเคราะห์ตามกำหนดใช้แนวโน้มที่คาดการณ์ไว้เพื่อแจ้งการตัดสินใจทางธุรกิจ มันก้าวไปต่อไปโดยการแนะนำการดำเนินการเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพผลลัพธ์และปรับปรุงกระบวนการทางธุรกิจ มันรวมปัญญาประดิษฐ์ (AI) การเรียนรู้ของเครื่อง (ML) และอัลกอริทึมการเพิ่มประสิทธิภาพเพื่อเป็นแนวทางในการตอบสนองขององค์กรต่อความท้าทายและโอกาสในอนาคต

ตัวอย่างเช่น บริษัท โลจิสติกส์ใช้การวิเคราะห์ตามกำหนดเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพเส้นทางการจัดส่ง โดยคำนวณสภาพการจราจรแบบเรียลไทม์ การพยากรณ์อากาศ และต้นทุนเชื้อเพลิง ระบบจะแนะนำเส้นทางที่มีประสิทธิภาพมากที่สุดเพื่อลดเวลาและค่าใช้จ่ายในการจัดส่ง

การวิเคราะห์ทางปัญญา

การวิเคราะห์ทางปัญญาใช้ AI การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) และการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อตีความข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง (ข้อความ รูปภาพ วิดีโอ) และให้การตัดสินใจที่คล้ายกับมนุษย์ ระบบ AI วิเคราะห์ข้อมูลหลังจากทำความเข้าใจบริบทและความหมายของประโยคหรือจดจำวัตถุบางอย่างในภาพและปรับปรุงการตัดสินใจเมื่อเวลาผ่านไป การวิเคราะห์ทางปัญญาเผยให้เห็นรูปแบบและการเชื่อมต่อที่เฉพาะเจาะจงซึ่งการวิเคราะห์แบบง่ายไม่สามารถทำได้

ตัวอย่างเช่น แชทบอทฝ่ายบริการลูกค้าใช้การวิเคราะห์ทางปัญญาเพื่อวิเคราะห์การสอบถามของลูกค้า ตรวจจับความรู้สึกและให้การตอบสนองส่วนบุคคล ปรับปรุงความพึงพอใจของลูกค้า

การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นคำร่มสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลทุกประเภท ประกอบด้วยทุกอย่างตั้งแต่การทำความสะอาดและการประมวลผลข้อมูลไปจนถึงการสร้างแบบจำลองและการสร้างภาพที่ซับซ้อน ไม่ว่าเป้าหมายจะเกี่ยวข้องกับธุรกิจหรือไม่ การวิเคราะห์ทางธุรกิจเป็นชุดย่อยเฉพาะของการวิเคราะห์ข้อมูลที่มุ่งเน้นไปที่การแก้ปัญหาทางธุรกิจและการขับเคลื่อนการปรับปรุงการดำเนินงาน

แอปพลิเคชัน

การวิเคราะห์ทางธุรกิจมุ่งเน้นไปที่การตัดสินใจการทำกำไรและประสิทธิภาพในการดำเนินงาน โดยทั่วไปจะใช้ในการตั้งค่าองค์กรซึ่งข้อมูลขับเคลื่อนการดำเนินการเชิงกลยุทธ์ ในทางตรงกันข้าม การวิเคราะห์ข้อมูลอาจเป็นการสำรวจมากขึ้น โดยมีจุดมุ่งหมายเพื่อค้นพบรูปแบบและข้อมูลเชิงลึกที่อาจไม่จำเป็นต้องมีแอปพลิเคชันทางธุรกิจทันที ใช้ในการค้นพบทางวิทยาศาสตร์การวิจัยทางสังคมและการแก้ปัญหาทางวิศวกรรม

ตัวอย่าง

บริษัท ใช้การวิเคราะห์ธุรกิจเพื่อรับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับพฤติกรรมการซื้อของลูกค้าและแนะนำผลิตภัณฑ์ส่วนบุคคลเพื่อปรับปรุงผลลัพธ์ในอนาคตสำหรับธุรกิจ ในทางตรงกันข้าม นักวิจัยที่ใช้การวิเคราะห์ข้อมูลอาจวิเคราะห์ภาพดาวเทียมเพื่อระบุรูปแบบการตัดไม้ทำลายป่าและการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ หรือใช้ข้อมูลสาธารณสุขเพื่อทำนายการระบาดของโรค

หากต้องการเก็บเกี่ยวประโยชน์จากการวิเคราะห์ธุรกิจ คุณต้องมีสามสิ่ง:

มุ่งเน้น

ถามคำถามที่เกี่ยวข้องกับธุรกิจของคุณ เป็นเรื่องง่ายที่จะตกอยู่ในกับดักของการถามคำถามที่ไม่เกี่ยวข้องซึ่งอาจนำคุณไปสู่เส้นทางที่ไม่ถูกต้องหรือทำให้คุณทำงานมากมายเพื่อรับคำตอบสำหรับคำถามที่ไม่ช่วยคุณ

ข้อมูล

การเข้าถึงข้อมูลที่ถูกต้องเพื่อช่วยให้คุณตอบคำถามมักจะพูดได้ง่ายกว่าทำ ในการรับข้อมูลที่คุณต้องการ คุณต้องปลูกฝังวัฒนธรรมที่เน้นข้อมูลในองค์กร (จากบนลงและล่างขึ้นบน) และมีกระบวนการจัดการข้อมูลเพื่อจับข้อมูลอย่างซื่อสัตย์และแม่นยำ

ระบบและเครื่องมือ

มีวิธีการประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูล เราอาศัยอยู่ในเศรษฐกิจสารสนเทศที่ธุรกิจรวบรวมข้อมูลเป็นเทราไบต์และเพตาไบต์ซึ่งตั้งอยู่ในฐานข้อมูลที่แตกต่างกันที่เชื่อมโยงกับระบบฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ต่างๆ คุณจะต้องมีระบบหรือเครื่องมือเพื่อช่วยคุณแยกข้อมูลประมวลผลวิเคราะห์และแสดงภาพในภายหลัง