Data analyse innebærer å grave gjennom informasjon for å identifisere forutsigbare mønstre, tolke resultater og foreta forretningsbeslutninger. Programvareløsninger brukes ofte til å utføre effektiv og optimal dataanalyse. Bedrifter bruker analyse på områder som strategisk ledelse, markedsføring og salg, forretningsutvikling og menneskelige ressurser.
Strategisk ledelse
Selskapets styre og ledere møtes regelmessig for å utvikle fremtidsrettede mål og strategier. Data analyseres for å sikre at mål og strategier kvantifiseres, i tråd med selskapets nåværende situasjon og basert på forretningsinformasjon og ikke hunches. For ledere å etablere et mål om å øke markedsandelen med 5 prosent innen to år, sammenlignes selskapets inntektsdata med inntektsdata fra industrien for å identifisere dagens markedsandel. Markedsandelstrendene og projiserte inntektsdata er nyttige når det gjelder å sette rimelige mål. Bedrifter analyserer også konkurransedyktige data, som inntekt, fortjeneste og markedsstørrelse, for å identifisere gunstige styrker for å utnytte planlegging.
Markedsføring og salg
Markedsføring og salgsfunksjoner er sterkt drevet av data fra 2015. Programvare brukes til å samle og evaluere markedsundersøkelser. Bedrifter bruker data til å bli mer kjent med egenskaper til målkunder. Mål, for eksempel, sporer alle demografiske data, for eksempel alder og kjønn, sammen med transaksjonsadferd fra sine kunder gjennom en individuelt tildelt "Guest ID". Sporing av disse detaljene tillater svært målrettede kampanjer for direkte post eller e-post.
Det fremtredende forretningsmarkedsføringssystemet, kundeforholdsstyring, er også bygget på datadrevet programvare. Markedsførere bruker profildata og atferdsmessige transaksjonshistorier for å finne aktivitetsmønstre. Slike mønstre brukes til å målrette de riktige kundene på riktig måte med reklamemateriell. Dette bidrar til å forbedre salgs- og servicevirksomheten. Sælgere bruker CRM for bedre å håndtere løpende samhandling med prospekter og kunder, og å holde notater på kjernekunder.
Forretningsutvikling
Bedriftsutviklingsapplikasjoner med dataanalyse er nært knyttet til markedsføringsapplikasjoner. Forhandlere, for eksempel, analyserer ofte kundedata for å finne steder for nye butikker. Hvis et eksisterende sted tiltrekker seg betydelig trafikk fra en radius på 45 til 60 kilometer, kan selskapet for eksempel legge til nye butikker i nærliggende byer for å imøtekomme større deler av disse markedene. Bedrifter kan diversifisere produktmiks i bestemte kategorier ved å identifisere hvilke typer løsninger som appellerer mest til deres høyest verdsatte kunder. Undersøkelser brukes ofte til å samle og tolke data fra kunder om deres preferanser.
Menneskelige ressurser
Dataanalyse brukes også i menneskelige ressurser, da det er mer av en strategisk prosess enn forretningsfunksjon. HR-profesjonelle bruker dataanalyseprogramvare for talenthåndtering, som innebærer å projisere medarbeiderbehov i ulike avdelinger og stillinger i tråd med selskapets mål. Dataanalyse brukes også i ansattes evalueringer og målsetting. Kundeservicearbeidere får ofte kundetilfredshet. Hvis selskapet bestemmer at gjennomsnittlig vurdering er 92 prosent, kan det opprette trening og utviklingsplaner for å øke gjennomsnittet til 95 prosent innen tre måneder. Også, arbeidstakere som oppnår poeng over 95 eller 96 prosent kan få bonuser eller andre insentiver. Data-driving scoring systemer brukes også i forfremmelsesbeslutninger, til tider for å sikre objektivitet. HR-avdelinger sporer også ansatteomsetning og retensjonsnivå.
