Mitä on data-analytiikka? [Aloittelijan opas 2022]

Ihmisaivot turkoosilla taustalla
Ihmisaivot turkoosilla taustalla

Miten voin kasvattaa liiketoimintaani?

Miten asiakkaat ovat vuorovaikutuksessa äskettäin lanseeratun tuotteeni kanssa?

Miten voin lisätä työntekijöiden tuottavuutta?

Mistä tiedän, toimivatko markkinointitoimenpiteet?

Meillä on sinulle yksi sana... Data-analytiikka!

Tässä postauksessa sukellamme tähän mielenkiintoiseen alaan ja kerromme sinulle

  • mitä data-analytiikka on
  • miksi se on tärkeää yrityksellesi
  • mitä data-analyytikon työ vaatii
  • miten brändit parantavat prosessejaan data-analytiikan teknologian avulla

...ja paljon muuta.

Aloitetaan!

Sisältö

Data-analytiikan määritelmä

Data-analytiikka (DA) on prosessi, jossa analysoidaan, kerätään, järjestetään ja tallennetaan raakadataa liiketoiminnan kannalta merkityksellisten havaintojen saamiseksi.

Tämä tehdään käyttämällä erilaisia työkaluja, tekniikoita, viitekehyksiä ja tilastollisia analyysejä.

Data-analytiikkaa voi pitää eräänlaisena business intelligence (BI) -muotona, jota käytetään

  • vastaamaan liiketoimintaan liittyviin kysymyksiin
  • tunnistamaan trendejä
  • ja ratkaisemaan ongelmia, joita kaikki organisaatiot kohtaavat (käsittelemme niitä seuraavissa luvuissa).

Datan avulla yritykset voivat tehdä parempia, tietoon perustuvia päätöksiä yleisöstä, koko organisaatiosta ja toimialasta.

💡 Tiesitkö? Business Intelligencen tehtävä on myyntiputken määrällinen arvioiminen (esim. myyntiluvut, toimitukset). On olemassa kuitenkin markkinadataa, joka tarjoaa laadullisemman analyysin yrityksen myyntiympäristöstä (esim. tulevat markkinatrendit).

Haluatko tietää lisää? Tutustu miten markkinaymmärryksen keräämisessä käytetään reaaliaikaista dataa tulosten saamiseksi.

Muita data-analytiikkaan liittyviä käsitteitä ovat myös datatiede, data-analyysi ja datanhallinta.

Jotta vältytään sekaannuksilta ja opitaan erottamaan nämä toisistaan, siirrytään seuraavaan lukuun.

Tietokoneen näyttö, jossa paljon dataa eri väreillä

Datatiede, data-analyysi & muut [Tärkeitä termejä]

Mitä on datatiede?

Data-analytiikka ja datatiede ovat toisiinsa läheisesti liittyviä tieteenaloja, jotka molemmat käsittelevät suurta dataa omalla tavallaan.

Datatieteessä suunnitellaan algoritmeja, tilastollisia malleja ja analyysejä, joiden tarkoituksena on

  • tehdä kerätystä datasta helposti ymmärrettävää
  • herättää uusia kysymyksiä, jotka edistävät liiketoiminnan innovointia
  • luoda ennusteita ja johtopäätöksiä tulevaisuutta varten

Yksinkertaisesti sanottuna datatieteilijä ottaa eri lähteissä olevan sekalaisen datan ja muuttaa sen tarinaksi, jonka kaikki ymmärtävät. 😊

Data-analytiikka puolestaan on datatieteen osa-alue, jonka tarkoituksena on kertoa löydettyjen havaintojen erityispiirteet.

Jos haluat tietää, miten datatiede, koneoppiminen ja tekoäly (AI) liittyvät toisiinsa, katso seuraava 365 Data Sciencen video.

💡 Vinkki: Viime vuosina markkinoinnissa on tullut esiin toisenlainen tekoäly, jota käytetään pääasiassa video- ja äänihuijausten luomiseen - deepfake. Haluatko nähdä, miten Keanu Reeves istuu Forrest Gumpin rooliin? Nämä deepfake-esimerkit räjäyttävät tajuntasi. 🤯

Mikä on data-analyysi?

Termejä data-analytiikka ja data-analyysi käytetään usein vaihdellen. Useimmat ihmiset eivät tiedä, että data-analyysi on data-analytiikan alaluokka, joka keskittyy seuraaviin asioihin:

  • tutkimiseen
  • puhdistamiseen
  • visualisointiin
    ja
  • datakokonaisuuksien mallintamiseen.

Sen tavoitteena on löytää raakadatasta tärkeä tieto ja käyttää sitä yrityksen tärkeiden päätösten tekemiseen.

💡 Tiesitkö? Termi, johon saatat törmätä data-analyysin yhteydessä, on datanlouhinta. Se on tilastollisten menetelmien soveltamista suuriin ja monimutkaisiin datakokonaisuuksiin uusien mallien tunnistamiseksi. Jos esimerkiksi haluat arvioida tiettyjen asiakasryhmien ostokäyttäytymistä, datanlouhinta voi auttaa.

Simpsons -hahmoja pukeutuneina kääpiöiksi matkalla louhokseen

Viimeisenä mutta ei vähäisimpänä...

Mitä on datanhallinta?

Datanhallinta on joukko toimenpiteitä, menettelyjä ja käsitteitä, joiden tarkoituksena on tuottaa dataa, joka tukee parhaalla mahdollisella tavalla yrityksen eri prosesseja.

Datanhallinnassa keskitytään muun muassa seuraaviin aloihin:

  • datan laatu
  • tietosuoja
  • datanhallinta jne.

Tässä vaiheessa tunnet tärkeimmät data-analytiikan termit. 🥳 Nyt on aika selvittää, miksi nämä ovat tärkeitä yrityksellesi.

Mikä on data-analytiikan tarkoitus?

On useita syitä, miksi data-analytiikka on tärkeää erikokoisille yrityksille.

Alla on lueteltu tärkeimpiä hyötyjä.

💡 Vinkki: Harkitse datan puhdistamisen ja rikastamisen lisäämistä data-analytiikan työnkulkuun. Näin saat enemmän arvokkaita tietoja.

Minimoitu taloudellinen tappio 💰

Tiedämme, että kaikki yritysratkaisut tähtäävät taloudellisten tappioiden minimointiin. Se ei ole suuri yllätys. MUTTA... Tiesitkö, että data-analytiikka voi auttaa myös tässä?

Yritys haluaa esimerkiksi testata, miten hinnoittelun tai tuotesuunnittelun muutokset vaikuttaisivat asiakkaiden kysyntään.

Kun myyntitiedot on kerätty, data-analyysityökalut astuvat kuvaan. Näin voidaan määrittää ja havainnollistaa, kuinka onnistuneita ehdotetut muutokset todellisuudessa olivat.

Siten päätöksentekijät voivat valita, toteuttavatko he nämä muutokset vai jättävätkö he asian sikseen.

Beatlesin albumin kansi, jossa kaikki 4 jäsentä. Yläpuolella lukee lause ''Let it be''.

Yksilöllinen asiakaskokemus 🥰

Kun haluat pitää asiakkaasi tyytyväisinä ja antaa heille sen, mitä he haluavat, data-analytiikka on avainasemassa.

Yritykset keräävät asiakasdataa eri lähteistä:

  • sosiaalisesta mediasta ja sosiaalisen median boteista
  • fyysisistä myymälöistä
  • sähköisen kaupankäynnin alustoilta jne.

Tässä kohtaa tilanne muuttuu mielenkiintoiseksi!

Käyttämällä data-analytiikkaa voit luoda yksilöllisiä asiakasprofiileja ja saada tietoa heidän käyttäytymisestään.

Mieti yritystä, jolla on fyysinen liike ja verkkokauppa. Analysoimalla reaaliaikaisesti myyntiä ja sosiaalista mediaa koskevaa dataa, voit käynnistää kohdennettuja markkinointikampanjoita verkkokauppa-alustalla ja edistää niiden tuotteiden myyntiä, joista asiakkaat ovat jo valmiiksi kiinnostuneita.

💡 Vinkki: Jos haluat ennustaa asiakkaiden käyttäytymistä, voit käyttää niin sanottua todennäköisyysmallia, joka perustuu koneoppimistekniikoihin. Tätä tilastollista mallia suositellaan, jos haluat hyödyntää personoidun ja dataan perustuvan markkinoinnin koko potentiaalin.

Toiminnan tehostaminen 📈

Pysytään vielä hetki muodin maailmassa...

Organisaatiosi pyörittää menestyksekästä vaatteiden verkkokauppaa, joka tekee yhteistyötä monien eri myyjien kanssa. Joulusesongin aikana tuotteiden kysyntä kasvaa voimakkaasti, ja haluat varmistaa, että varastossa on riittävästi tuotteita.

Käytä data-analytiikkaa!

Data-analyysityökalujen avulla pystyt keräämään dataa toimitusketjusta ja näkemään, mistä voi aiheutua esimerkiksi tuotantoviivästyksiä.

Näin voit korvata toimittajat, jotka eivät ehkä pysy tilausten perässä. Lisäksi parannat toiminnan tehokkuutta.

Parempi riskienhallinta ⛔️

Jokaiseen yritykseen kohdistuu riskejä, erityisesti kun on kyse

  • työntekijöiden turvallisuudesta
  • oikeudellisesta vastuusta
  • varkauksista jne.

Data-analyysimenetelmien avulla kerättyjen havaintojen perusteella yritys voi helposti tunnistaa riskit ja ryhtyä toimenpiteisiin niiden ehkäisemiseksi.

Jos sinulla on franchising-yritys, voit analysoida, mitkä myymälät saattavat olla suuremmassa vaarassa joutua varkauden kohteeksi. Analyysin jälkeen voit päättää, millaista turvatasoa tietyissä myymälöissä tarvitaan.

Vartija ja Eric Cartman animoidusta televisiosarjasta South Parkista seisomassa ja keskustelemassa hylätyssä rakennuksessa.

💡 Vinkki: Data-analytiikkaa voidaan käyttää myös moniin muihin tarkoituksiin. Lisäksi se voi auttaa valitsemaan parhaan markkinoinnin automaatio-ohjelmiston yrityksesi tarpeisiin.

Nyt siirrymme toiseen tärkeään kohtaan - data-analyysistrategiaan.

Onnistuneen data-analytiikkastrategian kehittäminen [Vinkkejä]

Tietoon perustuvan yrityksen johtaminen perustuu vankkaan data-analytiikkastrategiaan. Jos olet aloittamassa nollasta, olemme laatineet kolme hyödyllistä vinkkiä, joiden avulla pääset alkuun.

1. Aseta selkeä tavoite 🎯

Mikä on yrityksesi tavoite?

Millaisella datalla haluat mitata menestystä?

Kysymyksiin vastaaminen on ensimmäinen askel kohti onnistuneen data-analytiikkastrategian kehittämistä. Se antaa sinulle käsityksen siitä, millaisia analytiikkamalleja voit käyttää

  • tuloihin
  • markkinointitoimiin

ja muihin osa-alueisiin.

2. Tunnista keskeiset sidosryhmät 🙋‍♀️

Seuraavaksi on määritettävä, kuka tietoja käyttää.

Osa saattaa tarvita analytiikkaa tehdäkseen dataan perustuvia päätöksiä, kun taas toiset - esimerkiksi johtajat tai sijoittajat - saattavat pyytää sinua vain jakamaan heille yrityksen kehitystä koskevan datan ja ROI:n.

Kun tiedät, ketkä osallistuvat prosessiin, voit määritellä tärkeimmät tulosindikaattorit ja järjestää datan niin, että ne ovat helposti oikeiden henkilöiden saatavilla.

3. Keskity kasvua edistäviin mittareihin ⬆️

Varastointi on pahasta kaikin tavoin - myös datan osalta. Se, että sinulla on paljon dataa käytettävissä, ei tarkoita, että sinun on hyödynnettävä sitä kaikkea.

Keskity sen sijaan kolmeen liiketoiminnan kasvua edistävään mittariin ja hyödynnä näiden havaintojen keräämiseen tarvittavaa teknologiaa.

💡 Vinkki: Sosiaalisen median turhamaiset mittarit, kuten tykkääjät tai seuraajat, kannattaa unohtaa. Analysoi sen sijaan laadukkaiden liidien, tulojen tai konversioiden määrää.

Jatka lukemista ja opi, miten data-analytiikkaa toteutetaan käytännössä.

Kuva käsistä näppämistöllä. Näytöllä näkyy Hulu viihde alustan eri sarjoja ja elokuvia.

Kuka hyödyntää data-analytiikkaa?

Data-analytiikka on käytössä eri toimialoilla, kuten esimerkiksi

  • vähittäiskauppa
  • terveydenhuolto
  • julkinen sektori
  • rahoitus
  • viihde
  • kuljetus
  • tietoliikenne

ja monet muut.

Etenkin markkinoiden ennustamisessa, riskien arvioinnissa ja petosten ehkäisemisessä se on erittäin tärkeää.

Miten organisaatiot hyötyvät data-analytiikasta? (Esimerkkejä)

Kuten aiemmin mainittiin, data-analytiikan käyttömahdollisuudet markkinoinnissa ja erityisesti digitaalisessa maailmassa ovat lähes rajattomat asiakkaiden käyttäytymisen ennustamisesta mediavaikutusten analysointiin.

Haluamme näyttää, miten yritykset voivat hyötyä Meltwaterin sosiaalisen median analyysityökalujen käytöstä.

Älä huoli, tutustumme upeisiin ominaisuuksiin vielä myöhemmin. 😉

Esimerkki 1: Data-analytiikka persoonallisuusprofiilien laadinnassa

AxiaOrigin on organisaatio, joka auttaa yrityksiä saavuttamaan strategiset tavoitteensa näyttöön ja dataan perustuvalla tavalla.

Yhteistyössä erään asiakkaan kanssa heidän tehtävänään oli kehittää persoonallisuusprofiilin viitekehys, jonka avulla he voivat ymmärtää persoonallisuuden piirteitä psykologisesta näkökulmasta.

Henkilö istumassa tietokoneen äärellä työskennellen Meltwaterin sosiaalisen median analytiikan alustalla.

Haaste oli seuraava: AxiaOriginin oli kerättävä dataa tietyn alueen ominaispiirteiden määrittelemiseksi ja analysoitava, miten ihmiset käyttävät äidinkieltään sosiaalisessa mediassa.

Meltwaterin sosiaalisen median analytiikka-alustan avulla he pystyivät seuraavaan

  • valita tietyt ajanjaksot ja sijainnit
  • aloittaa reaaliaikaisen analyysin muutamassa minuutissa
    ja
  • saada uusia, ennennäkemättömiä havaintoja.

Tuloksena oli täydellinen, asiakkaan toivoma persoonallisuusprofiloinnin viitekehys.

Esimerkki 2: Tuotekehityksen data-analytiikka

Brut. on ranskalainen digitaalisen median yritys, joka tuottaa uutisia ja videoita Z- ja millenniaalisukupolville. Heidän tavoitteenaan on tarjota suodattamatonta dataa, jotta ihmiset voivat muodostaa oman mielipiteensä.

Brut. tarvitsi apua sosiaalisen median keskustelujen skannaamiseen yleisöään kiinnostavista aiheista.

Meltwaterin data-analyysiohjelman kautta saatavan datan avulla yritys pystyi

  • analysoimaan tietyn sosiaalisen median tilin tietoja ja löytämään tietoa kuluttajista
  • auttaa toimittajia tekemään aihevalintoja
  • ymmärtää sisältöstrategian todellisen vaikutuksen ja mukauttaa sisältöä sen mukaisesti
  • kehittämään uusia tuotteita, jotka saisivat vastakaikua yleisön keskuudessa

Katso, mitä muuta Brutin johtavalla data-analyytikolla on sanottavaa analytiikkatyökalustamme.

Case study Brut x Meltwater

Kuten huomaat, data-analytiikka palvelee monia tarkoituksia. Mutta tiesitkö, että on olemassa myös erilaisia data-analytiikan tyyppejä?

Data-analytiikan päätyypit [Infografiikka]

Datan analysointimenetelmiä on neljä.

Infografiikka, joka näyttää 4 data-analytiikan päätyyppiä; kuvaileva, diagnostinen, ennakoiva ja ohjaileva

Kuvaileva data-analytiikka 🖊

"Mitä tapahtui aiemmin?"

"Mitä tapahtuu juuri nyt?"

Nämä ovat kuvailevan analytiikan kriittisiä kysymyksiä.

Eri lähteistä saatuja nykyisiä ja historiallisia tietoja analysoidaan nykytilanteen kuvaamiseksi ja datan kehityssuuntausten ja -mallien tunnistamiseksi.

Diagnostinen data-analytiikka🔎

Diagnostinen analytiikka kysyy

"Miksi tämä tapahtuu juuri nyt?"

Käytetty data on usein kuvailevan analytiikan tulosta.

Tällä menetelmällä määritetään tekijät tai syyt, jotka vaikuttavat tiettyihin menneisiin suorituksiin.

Ennakoiva data-analytiikka 🔜

Ennakoivassa analytiikassa kaikki pyörii kysymyksen ympärillä.

"Mitä tapahtuu tulevaisuudessa?"

Menetelmiä kuten

  • tilastotiede
  • syväoppiminen
  • koneoppiminen

käytetään kuvailevan ja diagnostisen analytiikan tulosten hyödyntämiseen ja tulevien tulosten ennustamiseen.

Ohjaileva data-analytiikka 📣

Ohjaileva analytiikka keskittyy kysymykseen

"Mitä on tehtävä, jotta tavoite saavutetaan?"

Kuvailevan analytiikan yritysratkaisuissa käytetään

  • algoritmeja
  • sovellusten testausta
  • koneoppimista

ja muita tekniikoita haluttujen tulosten saavuttamiseksi.

Tutustutaanpa siihen, mitä data-analyytikko itse asiassa tekee päivittäin.

Miten data-analyysi toimii? (5 tärkeää vaihetta)

Käymme läpi data-analyysin tärkeimmät vaiheet.

Vaihe 1: Aseta konkreettiset tavoitteet 🥅

Ennen kuin aloitat big datan keräämisen ja analysoinnin, sinun on ymmärrettävä, mitä sillä tehdään. Kun olet määrittänyt, mikä liiketoimintaongelma pitäisi ratkaista, osaat kysyä oikeita kysymyksiä ja luoda konkreettisia ja mitattavia tavoitteita.

Vaihe 2: Kerää raakadata 👀

Tässä vaiheessa määritellään, mitä dataa tarvitset kysymyksiin vastaamiseksi. Tarkista ensin, onko organisaatiossasi jo saatavilla dataa (esim. työntekijäkyselyjen, suoritusarviointien yms. avulla). Jos jotakin dataa puuttuu, harkitse sen hankkimista ulkopuolelta.

Mitä ikinä teetkin, varmista, että sinulla on lopulta 360 asteen näkemys ongelmasta, jonka aiot ratkaista.

Vaihe 3: Puhdista data 🧹

Analyysisi tarkkuus riippuu suuresti käytetyn datan laadusta. Siksi on tärkeää puhdistaa data.

Raakadata ovat nykyisessä muodossaan harvoin käyttökelpoisia, ja ne on "kiillotettava". Datan puhdistamisen avulla

  • poistetaan virheellinen ja tarpeeton data (esim. päällekkäiset tiedot).
  • tarkistetaan epäjohdonmukaisuudet tai epätäydellinen data.

Vaihe 4: Datan analysointi 🧑‍💻

Kun data on saatu lopulliseen muotoon, on aika aloittaa hauskin osa - sen analysointi!

Toteuttamalla erilaisia data-analyysimenetelmiä löydät toimintamalleja ja voit tehdä arvokkaita johtopäätöksiä.

Vaihe 5: Datan esittely 📊

Jos haluat ilmoittaa päätöksentekijöille havainnoista, sinun on visualisoitava näkemykset valitsemalla sopivimmat kaaviot ja taulukot.

On tärkeää, että tulokset esitetään helposti ymmärrettävällä ja kiinnostavalla tavalla (esim. datan tarinallistamisen avulla).

Kuten huomaat, data-analyytikon rutiini on melko moniulotteinen, eikä se sovi kaikille. Onko sinulla edellytykset siihen?

Mitkä ovat data-analyytikon 3 tärkeintä taitoa?

Olemme laatineet luettelon taidoista, joita tarvitaan data-analyytikon tehtävissä.

Kohtaus elokuvasta Hangover, jossa näyttelijä Zach Galifianakis keskittyy, numerot ja laskutoimitukset ilmestyvät leijuen hänen eteensä.

Matemaattiset ja tilastolliset valmiudet (vietät paljon aikaa numeroiden parissa).

Ohjelmointikielten tuntemus (esim. Oracle, SQL).

✓ Erinomaiset viestintätaidot (kun olet koonnut datasta arvokkaita havaintoja, sinun on jaettava tulokset asiaankuuluvien henkilöiden kanssa).

Pystytkö täyttämään kaikki kriteerit?

Oppaamme lähestyy pian loppuaan. Haluamme kuitenkin käsitellä vielä yhtä asiaa, jotta elämä data-analyytikkona olisi helpompaa. Nämä ovat tarvittavat työkalut 👇

Data-analytiikan tärkeimmät työkalut vuonna 2022

Jos haluat tehdä perusteellisen analyysin, tarvitset tarvittavan data-analyysiteknologian.

Vuonna 2022 nämä ovat työkalut, jotka tarvitset.

  1. Microsoft Excel ja Google Sheets - peruskyselyiden tekeminen, pivot-taulukoiden, kaavioiden ja diagrammien luominen.
  2. Tableau - Business Intelligence -ohjelmisto, jolla voidaan yksinkertaistaa raakadataa visuaalisiksi koontitauluiksi, kaavioiksi, kartoiksi jne.
  3. Python - ohjelmointikieli datan käsittelyyn, yhdistämiseen ja ryhmittelyyn eri muodoissa.
  4. R - avoimen lähdekoodin ohjelmointikieli data-analyysin tulosten esittämiseen ja välittämiseen.
  5. SAS - komentopohjainen data-analyysiohjelmisto, jolla voidaan tehdä edistyksellisiä tilastollisia analyysejä ja datan visualisointia.

Lopuksi...

Miten Meltwater voi auttaa löytämään olennaisia havaintoja sosiaalisen median käytöstä?

Nyt on aika syventyä yritystäsi koskeviin tietoihin. Meltwaterin media-analyysityökalun avulla pääset syventymään sosiaalisen median dataan.

Näyttökuva Meltwaterin sosiaalisen median analyysityökalusta Engagesta, joka näyttää dataa yleisön sijainnista sekä väestötiedoista.

✓ Tietojen siirtäminen API:n kautta (lisää tietoa Meltwaterin APIsta)

✓ Puheentunnistus tekoälyllä

✓ 15 kuukauden arkisto sosiaalisen median datasta

✓ Mukautettavat, helpot dashboardit ja raportit

✓ Kuluttajasegmentointi ja käyttäytymisen analysointi

✓ Brändin, avainsanan tai monimutkaisten kyselyjen vertailu

ja paljon muuta.

Jos haluat tietää, miten sosiaalisen median analytiikkatyökalu voi olla hyödyksi yrityksellesi, täytä alle yhteystietosi, niin katsotaan yrityksellesi paras tapa hyödyntää Meltwaterin tarjoamaa dataa.

Loading...