Стремительное развитие информационных технологий изменило не только жизни людей, но и корпоративные подходы к ведению бизнеса. В последние годы произошел фундаментальный сдвиг в розничной торговле: от продажи товаров и услуг в обычных магазинах к продаже в онлайн-маркетплейсах, развернутых на специальных платформах.
Успех в электронной коммерции зависит от понимания рыночных условий и изменений. Что станет тенденцией в ближайшем будущем? Кто ваши целевые клиенты? Каковы их предпочтения? Что делают ваши конкуренты и как они взаимодействуют с покупателями? Насколько актуальны ваши товары и услуги по сравнению с конкурентами?
Ответить на эти вопросы непросто. Системы бизнес-аналитики (BI) упрощают задачу. В этой статье мы исследуем возможности BI, уделяя особое внимание многолетнему лидеру рынка: Microsoft Power BI.
ПРЕИМУЩЕСТВА И НЕДОСТАТКИ ЭЛЕКТРОННОЙ КОММЕРЦИИ
"Электронная коммерция” относится к распространению, продвижению и продаже товаров и /или услуг через Интернет. Для клиентов основным преимуществом электронной коммерции является удобство. Они могут легко сравнивать продукты разных компаний, читать отзывы перед совершением покупки, размещать заказы и организовывать доставку в удобное время, а также оплачивать это предпочтительным способом.
В свою очередь, компании получают возможность минимизировать бюрократическую волокиту и упростить бизнес-процессы. Они также могут анализировать и улучшать свое обслуживание клиентов, предвидя поведение клиентов и активно разрабатывая лучший опыт.
Однако с такой легкостью на рынок выходит все больше игроков и, конечно же, усиливается конкуренция. Чтобы добиться успеха, менеджеры должны всегда иметь подробную, актуальную информацию, позволяющую им быстро принимать стратегические решения, регулировать затраты на маркетинг и SMM, а также удерживать клиентов с помощью гибких систем лояльности.
Проблемы возникают, когда компании хранят данные — о продажах, клиентах, затратах на маркетинг и других расходах — в разрозненных источниках и различных форматах. Это замедляет работу отчетности и снижает ее точность. Сотрудники должны вручную загружать и консолидировать данные, затем рассчитывать ключевые показатели эффективности, которые могут отражать ранее необработанные необработанные данные. В конечном итоге сотрудники получают только разовые отчеты, и им необходимо повторять процесс всякий раз, когда они хотят обработать новую информацию. Механизмы отчетности, встроенные в вышеупомянутые платформы электронной коммерции, предлагают минимальную функциональность.
Опора на эти ограниченные, устаревшие процессы приводит к неэффективному принятию решений.
Однако, если вы максимально используете свои данные, преобразуя их в полезную информацию, вы можете повысить удовлетворенность клиентов и повысить свою конкурентоспособность. Только специализированные BI-системы могут автоматизировать сбор, анализ и представление ваших данных.
КАК BI ПОМОГАЕТ
Системы BI предоставляют множество преимуществ для бизнеса сотрудникам и менеджерам всей организации. Благодаря автоматизированной обработке и интуитивно понятной отчетности сотрудники могут изучать данные, отвечать на вопросы, делать важные выводы и принимать значимые решения.
Системы BI обрабатывают и консолидируют большие наборы данных из нескольких источников. Они используют как исторические, так и текущие данные для получения ценной аналитической информации, а затем представляют результаты в удобных для понимания формах (таблицы, графики, диаграммы, карты и т.д.). Системы BI позволяют пользователям выявлять болевые точки, анализировать и прогнозировать продажи, предвидеть поведение покупателей, находить потенциальных клиентов, разрабатывать конкурентные стратегии и адаптироваться к меняющимся рынкам.
Компании используют множество платформ BI для разработки аналитических приложений. Microsoft Power BI, Qlik (QlikView, QlikSense), Tableau, Sisense и IBM Cognos BI являются некоторыми распространенными примерами. Компании выбирают инструмент, наиболее соответствующий их потребностям, включая мощность оборудования, политику лицензирования и многие другие факторы и учитывают их при принятии управленческих решений.
ПОЧЕМУ MICROSOFT POWER BI?
Каждый год исследовательская и консалтинговая фирма Gartner проводит масштабное исследование рынка BI-систем. В 2021 году компания признала Microsoft Power BI лидером в своем Магическом квадранте Gartner.
Microsoft Power BI - отличная платформа для интеллектуального анализа данных и интерактивной отчетности. Ее широко считают одной из самых простых и доступных систем BI как для пользователей, так и для разработчиков. Самым очевидным преимуществом Power BI является интуитивно понятный и удобный интерфейс, который помогает пользователям быстро адаптироваться к нему.
Microsoft Power BI включает в себя три основных компонента:
- Power BI Desktop — программное обеспечение для загрузки и преобразования данных, построения модели данных и разработки отчетов
- Power BI Mobile — приложение для просмотра отчетов на мобильных устройствах
- Power BI Service — облачный сервис SaaS для публикации и настройки автоматических обновлений отчетов и авторизации пользователей для доступа к ним
Работа в Power BI состоит из нескольких этапов:
- Выгрузка данных из различных источников с помощью встроенных коннекторов
- Подготовка, преобразование и унификация данных в Power Query
- Построение модели данных
- Расчет необходимых показателей, метрик и ключевых показателей эффективности с использованием языка запросов DAX, а затем визуализация их путем разработки отчетов
- Публикация отчетов на портале для обмена с бизнес-пользователями
Особенностью Power BI являются встроенные возможности искусственного интеллекта (ИИ), которые не требуют написания какого-либо кода. Примеры включают:
1 / Вопросы и ответы — позволяет пользователям задавать вопросы и получать ответы о своих данных на естественном языке
2 / Ключевые влиятельные лица — помогает пользователям определить, какие факторы влияют на те или иные показатели
3 / Дерево декомпозиции — позволяет пользователям визуализировать данные в нескольких измерениях, сначала агрегируя данные, а затем детализируя интересующие измерения для определения первопричин
Сегодня Power BI предлагает три типа лицензирования: бесплатное (базовое, подходит для начинающих); Pro (позволяет масштабировать сквозную аналитику для нескольких пользователей); и Premium (подходит для крупных организаций с большим объемом данных).
В целом, Power BI - это универсальное и многофункциональное решение, которое позволяет управлять данными, представлять отчеты и влиять на эффективность бизнеса с помощью ключевых показателей, облегчая жизнь менеджерам и аналитикам.
ИНТЕГРАЦИЯ POWER BI В ЭЛЕКТРОННУЮ КОММЕРЦИЮ: ТЕМАТИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ
Нашей задачей было разработать аналитическое приложение с использованием Power BI, которое позволило бы нам анализировать:
- Динамика продаж
- Закупка продукции
- Стратегия продаж
- Предпочтения и поведение покупателей
- Затраты на маркетинговые операции
- Эффективность системы лояльности
Мы выполнили эти задачи с помощью пяти последовательных шагов, которые достигли цели и привели к успешному развертыванию бизнес-ориентированного приложения.
Первым шагом была выгрузка данных из источников (файлов JSON и Excel). Используя расширенный редактор в Power Query, мы написали цикл на языке M, который собирал все доступные заказы, страница за страницей. Мы загрузили данные о продукте и клиенте с помощью встроенного веб-коннектора, написав соответствующие запросы GET. Мы подключились к файлу Excel напрямую. (Важно отметить, что для оптимальной загрузки данных необходимо загружать только те столбцы, которые впоследствии будут использоваться при расчете показателей и построении визуализации.)
На втором шаге мы использовали встроенную функциональность ETL для преобразования данных. Все доступные таблицы можно разделить на две группы: Факты (заказы) и Справочники (товары, клиенты, анкеты). Сначала мы определили правильный тип данных для каждого столбца. Затем, используя инструменты профилирования данных, мы проверили частоту и распределение значений в каждом из столбцов, убедились, что в данных нет выбросов, заменили пустые значения в справочниках на “Неизвестно” по умолчанию (фактически на 0), чтобы сделать наши расчеты KPI достоверными, и удалили пустые строки. Для анализа данных за соответствующие периоды времени мы создали календарь с использованием DAX, основанный на массиве дат из таблицы “Заказы”.
На третьем шаге мы определили взаимосвязи между таблицами и построили модель данных. Мы создали шаблон “снежинка”:
К четвертому шагу необходимо было рассчитать показатели и представить их пользователю в различных визуализациях (карточки ключевых показателей эффективности, линейные и столбчатые диаграммы, круговые диаграммы, сводные таблицы и т.д.). Итак, мы построили два интерактивных отчета: анализ розничной торговли и Анализ клиентов. Первый отчет был посвящен анализу показателей продаж во времени и категориальных выражениях, в то время как второй отчет демонстрировал поведение и лояльность клиента с течением времени.
Наконец, на пятом шаге мы загрузили аналитическое приложение в корпоративное облако с помощью Power BI, доступ к которому мы настроили для определенных пользователей. Кроме того, мы установили ежедневный график перегрузки.
Одним из основных ключевых показателей эффективности онлайн-продаж является процент от пожизненной стоимости (LTV). Он показывает прибыль, которую клиент приносит компании за время взаимодействия. Если процент LTV невелик, стоит подумать о способах его увеличения. Тактика включает рассылку электронных писем, уведомляющих клиентов о специальных предложениях и распродажах, повышение продаж и перекрестные продажи.
Увеличение выручки зависит от привлечения новых клиентов, но вы не должны забывать о своих постоянных. Не уделяя им должного внимания, вы можете столкнуться с оттоком клиентов. Вы должны помнить, что постоянный клиент приносит больший доход, чем новый. Чтобы определить способность компании поддерживать долгосрочные отношения с клиентом, необходимо рассчитать такие факторы, как коэффициент удержания клиентов (CRR), коэффициент оттока (CR), коэффициент повторных покупок (RPR) и частота покупок (PF). Чтобы мотивировать клиентов совершать покупки чаще, необходимо организовывать рекламные акции и распродажи.
Для оценки удовлетворенности клиентов вам необходимо проводить опросы. Анкеты по электронной почте и / или SMS помогут вам определить ваш показатель Net Promoter Score (NPS), ключевой показатель лояльности клиентов. Если NPS низкий, это означает совершенствование вашего подхода к каждой группе клиентов.
В прошлом подготовка отчетов предполагала много ручного труда и низкую эффективность. Благодаря внедрению нашего аналитического решения многие бизнес-процессы компании были автоматизированы, что повысило скорость обработки данных и принятия решений.
Итоговая аналитическая система содержит все необходимые разделы, которые можно анализировать с разной степенью детализации. Они могут быть такими же конкретными, как просмотр определенного артикула или клиента. Она также содержит функциональность, направленную на понимание модели покупательского поведения. Рассчитанный анализ RFM позволяет менеджерам сегментировать клиентов в соответствии с потенциальными клиентами и текущими источниками дохода, а затем помогает выработать индивидуальный подход к каждому клиенту, который стимулирует частые покупки с высокой стоимостью. Это повысит общую прибыльность компании.
Основываясь на показателях продаж, менеджеры могут определить, какой бренд или категория продукта пользуется спросом, сезонность товаров, пиковое время для заказов в течение дня, средний счет для каждого клиента и колебания ежемесячной выручки.
Бизнес аналитика помогает вам принимать более взвешенные решения на основе текущих и исторических данных. Всего несколькими щелчками мыши вы можете увидеть частоту покупок клиентов, оценить покупательную способность и, таким образом, легко классифицировать клиентов для разработки дальнейших стратегий привлечения и удержания.
Одним из преимуществ нашего решения является скорость расчета показателей, восстановления таблиц и графиков с возможностью мгновенного сохранения, печати и отправки готовых отчетов по электронной почте. Наше приложение позволяет многократно обновлять данные ежедневно.
В целом, аналитическое приложение, которое мы разработали для этого клиента, позволило ему более эффективно изучать свои данные, быстрее и проще анализировать свою активность в электронной коммерции и выявлять скрытые тенденции в своем бизнесе с течением времени. Это дало им конкурентное преимущество, обеспечило рост продаж, позволило разработать осмысленную маркетинговую политику, улучшило качество принимаемых решений и способствовало более глубокому пониманию своих клиентов.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
С помощью подходящего инструмента разработки вы сможете эффективно анализировать данные как в агрегированной, так и в детализированной форме, выявляя проблемные области. Располагая надежными данными, менеджеры могут более эффективно решать стратегические и операционные задачи. Чтобы полностью использовать потенциал своего бизнеса, не заглядывайте дальше UniqSolve.