გადაწყვეტილებები

ბევრი ბიზნესი ფიქრობს, რომ თუ ბუღალტერია წესრიგშია, მაშინ ყველაფერი კონტროლქვეშაა. გადასახადები სწორად არის დათვლილი, შემოსავალი და ხარჯი დაფიქსირებულია, ბალანსიც არსებობს. მაგრამ ხშირად მაინც ჩნდება კითხვები, რომელზეც ბუღალტერია ზუსტ პასუხს ვერ გვაძლევს. მაგალითად: რატომ შემცირდა მოგება, როცა გაყიდვები გაიზარდა? რომელ პროდუქტს ან სერვისს მოაქვს მოგება და რომელი უბრალოდ „ტრიალებს“? სად იკარგება დრო, რესურსი ან ფული? რომელი კლიენტები არიან ყველაზე მომგებიანი? ბუღალტერიის მთავარი ამოცანაა წარსულის დაფიქსირება: რა მოხდა, რამდენი დაიხარჯა, რამდენი შემოვიდა, რა გადასახადია გადასახდელი. ეს აუცილებელია და მის გარეშე ბიზნესი ვერ იარსებებს. მაგრამ ბუღალტერია იშვიათად გვპასუხობს კითხვაზე – რატომ მოხდა ასე და რა ვქნათ შემდეგ. აქ ჩნდება მონაცემთა ანალიტიკა. მონაცემთა ანალიტიკაც ციფრებია, მაგრამ სხვა კუთხით დანახული. რა ტენდენციაა დროში? რომელი მიმართულება იზრდება და რომელი ეცემა? რა კავშირია პროცესებს შორის? თუ რაღაც შევცვალეთ, რა შედეგს მივიღებთ? თუ ბუღალტერია გვიჩვენებს სარკეს, ანალიტიკა გვაძლევს რუკას. ბუღალტერია ამბობს: „შარშან მოგება იყო 100,000 ლარი.“ ანალიტიკა კითხულობს: „რომელმა პროდუქტმა მოიტანა ეს მოგება? რომელი კლიენტების ხარჯზე? რა მოხდება, თუ ფასს შევცვლით ან ხარჯს შევამცირებთ?“ რომ შევაჯამოთ - თუ გსურთ, რომ ბიზნესი არამხოლოდ „გადარჩეს“, არამედ გაიზარდოს, თქვენ გჭირდებათ ხიდი ამ ციფრებსა და რეალურ გადაწყვეტილებებს შორის. სწორედ აქ იწყება მონაცემთა ანალიტიკა.

ბიზნესის მართვა რისკების მართვაა. თუმცა, ყველაზე საშიში ის რისკები არაა, რომლებსაც ველოდებით, არამედ ისინი, რომლებსაც ვერ ვხედავთ. მონაცემთა ანალიტიკა დღეს გვაძლევს საშუალებას, ეს საფრთხეები წინასწარ ვიწინასწარმეტყველოთ. 10 კრიტიკული რისკი, რომელიც თქვენს რადარზე უნდა იყოს: მონაცემთა იზოლაცია (Data Silos): როცა ინფორმაცია სხვადასხვა დეპარტამენტშია იზოლირებული. ეს იწვევს არაეფექტურ კომუნიკაციას და არასწორ სტრატეგიულ გადაწყვეტილებებს. ტექნოლოგიური ვალის დაგროვება: ძველი, მოუქნელი სისტემების გამოყენება, რომლებიც ხელს უშლის ინოვაციას და ზრდის შენახვის ხარჯებს. მომხმარებლის ქცევის იგნორირება: ბაზარი სწრაფად ცვალებადია. თუ არ აანალიზებთ კლიენტების ქცევის დინამიკას, კონკურენტები მათ აუცილებლად წაიყვანენ. კიბერუსაფრთხოების სისუსტე: მონაცემთა გაჟონვა არ ნიშნავს მხოლოდ ფინანსურ ზარალს, ეს არის რეპუტაციის მყისიერი ნგრევა. ერთი მომწოდებლის იმედზე ყოფნა: მიწოდების ჯაჭვის დივერსიფიკაციის გარეშე, ნებისმიერი გლობალური თუ ლოკალური შეფერხება თქვენს ბიზნესს გააჩერებს. კრიტიკული ცოდნის კონცენტრაცია: როცა მნიშვნელოვანი პროცესები მხოლოდ ერთი თანამშრომლის მეხსიერებაზეა დამოკიდებული და არა სისტემაზე. მარეგულირებელი ეკოსისტემის ცვლილებები: კანონმდებლობა მონაცემთა დაცვისა და ფინანსების შესახებ მუდმივად მკაცრდება. შეუსაბამობა დიდ ჯარიმებს ნიშნავს. არასწორი ფასწარმოება: მონაცემების გარეშე ფასის დადგენა "ინტუიციით" ხშირად ნიშნავს ან მოგების დაკარგვას, ან ბაზრიდან გაძევებას. სკალირების შიში: ბიზნესის ზრდა სისტემების მომზადების გარეშე ხშირად ხდება ხარისხის ვარდნის მიზეზი. ინფორმაციული სიბრმავე: როცა გაქვთ ბევრი მონაცემი, მაგრამ არ გაქვთ ინსტრუმენტი მათგან ღირებული ინფორმაციის გამოსატანად. DataVision-ის ხედვა მარტივია: რისკი მცირდება იქ, სადაც იწყება ცოდნა. ჩვენი პრიორიტეტია დავეხმაროთ ბიზნესებს ამ რისკების იდენტიფიცირებასა და მათ პრევენციაში მონაცემთა ჭკვიანი მართვის მეშვეობით. ჩვენი მიზანია, თქვენს ბიზნესს ჰქონდეს "იმუნიტეტი" გაურკვევლობის მიმართ. ჩვენ ვქმნით სისტემებს, რომლებიც არა მხოლოდ ინახავს ინფორმაციას, არამედ გაფრთხილებთ პოტენციური საფრთხეების შესახებ, სანამ ისინი პრობლემად იქცევა. DataVision - შენი ანალიტიკური პარტნიორი

2008 წელს Starbucks სერიოზული კრიზისის წინაშე იდგა. კომპანიის აქციების ფასი განახევრდა, ხოლო ფილიალების დიდი ნაწილი ზარალის გამო იხურებოდა. სწორედ ამ დროს კომპანიაში დაბრუნდა მისი დამფუძნებელი, ჰოვარდ შულცი, რომელმაც გადაწყვიტა ინტუიციური მართვის დასრულება და მონაცემების გაანალიზება დაიწყო. ბრმა გაფართოების პრობლემა მანამდე Starbucks ხსნიდა ფილიალებს ყველგან, სადაც შესაძლებლობა მიეცემოდა. შედეგად მოხდა ის, რომ ხშირად ერთ ქუჩაზე ორი ფილიალი მდებარეობდა, რაც იწვევდა იმას, რომ ისინი ერთმანეთს კლიენტებს "პარავდნენ", რაც საბოლოოდ ორივე ფილიალს წამგებიანს ხდიდა. რეფორმა კომპანიამ დანერგა მონაცემთა ანალიტიკის სისტემა, რომელიც აანალიზებდა: ლოცაკიას: მოსახლეობის სიმჭიდროვეს, საშუალო შემოსავალს და ტრაფიკის მიმართულებას მომხმარებლის ქცევას: სად ჩერდებიან ადამიანები სამსახურში წასვლისას და სად უკან დაბრუნებისას კანიბალიზაციის ეფექტს: რამდენად დააზიანებდა ახალი ობიექტი უკვე არსებულს შედეგი: მონაცემების საფუძველზე მათ შეცვალეს არა მხოლოდ ლოკაციები, არამედ მენიუც. ანალიზმა აჩვენა, რომ მომხმარებლები ცივ სასმელებს ანიჭებდნენ უპირატესობას ნაშუადღევს. სწორედ ამ დასკვნამ ჩაუყარა საფუძველი "Frappuccino" ხაზის გაძლიერებას. დღეს კი მათ აქვთ აპლიკაცია "Rewards App" რომელიც არის მონაცემების გენერატორი. კომპანიამ ზუსტად იცის: რას და როდის უკვეთავთ რა ტიპის შეტყობინებებზე რეაგირებთ როგორი ამინდის დროს რა სასმლის მირთმევა გირჩევნიათ თქვენ არ გჭირდებათ იყოთ Starbucks, იმისთვის რომ მონაცემებით მართოთ ბიზნესი. მთავარია გქონდეთ "ხედვა", რათა დაინახოთ ის სწორი მიმართულებები, რომლებიც თქვენს მონაცემებშია დამალული. DataVision - შენი ანალიტიკური პარტნიორი

ხშირად სასტუმროს მფლობელებისთვის "სეზონურობა" ერთადერთი განაჩენია. "ახლა მკვდარი სეზონია" - ეს ფრაზა ალბათ ხშირად ამართლებს ცარიელ ნომრებსა და შემცირებულ შემოსავლებს. მაგრამ რა მოხდება თუ გეტყვით, რომ სეზონურობა არაა დაუძლეველი ბარიერი, გამოსავალი არსებობს და ის ყოველთვის თქვენს თვალწინაა. ბრმა ფასწარმოება და გამოუყენებელი რესურსები თუ ფასს მხოლოდ გასული წლის გამოცდილებით ადგენთ, თქვენ არ იცით: კვირის რომელ დღეებშია ყველაზე დიდი მოთხოვნა რომელი არხი გიგზავნით ყველაზე მომგებიან სტუმრებს (Booking, Expedia და ა.შ) რა კავშირშია ერთმანეთთან ამინდის პროგნოზი და გაუქმებული ჯავშნები ამ ინფორმაციის გარეშე, თქვენ ან ძალიან ძვირად აქირავებთ ნომერს, რის გამოც კარგავთ კლიენტს, ან ძალიან იაფად აქირავებთ და კარგავთ მოგებას. გამოსავალი: მონაცემთა სიღრმისეული ანალიზი როდესაც ყველა მონაცემს, ჩანაწერებიდან პირდაპირ თქვენს მაგიდაზე დეშბორდებზე გადავიტანთ, ყველაფერი გაცილებით მარტივი და გასაგები გახდება. რას ხედავს სასტუმროს მენეჯერი ჩვენს რეპორტში? დატვირთულობის რუკა (Occupancy Heatmap) - ნათლად ჩანს, რომ ყოველ ოთხშაბათს სასტუმრო 30% ით ცარიელია. გამოსავალი? სპეციალური "Midweek Family Stay" შეთავაზება ოჯახებისთვის. ჯავშნის წინასწარი პერიოდი (Booking Lead Time) - თუ ხედავთ, რომ სტუმრები ჯავშანს საშუალოდ 14 დღით ადრე აკეთებენ და 10 დღით ადრე ნომრების 60% თავისუფალია, ჩვენ ვიჭერთ ამ მომენტს და გაძლევთ რეკომენდაციას ფასის ოპტიმიზაციაზე. სტუმრის პორტრეტი - მონაცემების მიხედვით, თქვენი სტუმრების 70% არიან ოჯახები, თქვენ ზუსტად იცით რა აუდიტორიაზე უნდა მიმართოთ მარკეტინგი. სასტუმროს მართვა ინტუიციით შეცდომაა, სტაბილური ზრდა და წარმატება თქვენს მონაცემებში იმალება არ მისცეთ თქვენს მონაცემებს უქმად ყოფნის უფლება. გადააქციეთ ისინი თქვენი ბიზნესის მთავარ უპირატესობად. DataVision - შენი ანალიტიკური პარტნიორი