Przeciętne przedsiębiorstwo zarządza niemal 350 terabajtami danych. Wyobraź sobie, co by się stało, gdyby trzeba było zatrudnić ludzi do ręcznego przeglądania tych danych — prawdopodobnie firma zbankrutowałaby. Na szczęście inteligencja biznesowa może w tym pomóc.
W rzeczywistości znaleźliśmy 11 przykładów wykorzystania inteligencji biznesowej, w których duże firmy użyły wnikliwych narzędzi BI, aby oszczędzać czas, obniżać koszty i zwiększać satysfakcję klientów, dostarczając Ci wszelkiej inspiracji potrzebnej do wdrożenia własnego systemu i strategii BI.
Czym jest inteligencja biznesowa?
Inteligencja biznesowa opiera się na danych, dlatego oprogramowanie do inteligencji biznesowej pomaga ludziom i firmom podejmować lepsze decyzje. Każde oprogramowanie obsługuje różne etapy BI, w tym wizualizację danych, eksplorację danych i inne techniki służące przekształcaniu dużych zbiorów danych w bardziej przystępne informacje.
Gdyby trzeba było ręcznie przejrzeć każdy element danych zebranych przez firmę, po około godzinie prawdopodobnie zaczęłyby Ci się zamykać oczy. Inteligencja biznesowa i inteligencja sprzedażowa umożliwiają podejmowanie decyzji, przedstawiając złożone dane na wykresach, diagramach, pulpitach nawigacyjnych, w raportach i innych łatwych do odczytania materiałach.
Oto dlaczego inteligencja biznesowa jest tak ważna:
- Ten rodzaj oprogramowania przypomina Twojego osobistego Sherlocka Holmesa. Przeszukuje tysiące punktów danych, aby odkrywać trendy wśród klientów i pomagać Ci lepiej rozumieć ich zachowania. W rezultacie narzędzia inteligencji biznesowej pomagają zapewniać bardziej spersonalizowane doświadczenia.
- Dzięki inteligencji biznesowej można identyfikować najlepiej działające produkty i usługi, co daje możliwość skierowania większej ilości zasobów tam, gdzie są potrzebne.
- Oprogramowanie BI eliminuje konieczność ręcznego obliczania ważnych wskaźników biznesowych. Wystarczy rzut oka na pulpit nawigacyjny, aby dokładnie wiedzieć, w jakiej sytuacji znajduje się firma.
To powiedziawszy, inteligencja biznesowa ma również pewne wady, w tym wysoki koszt początkowy, zależność od zarządzania danymi oraz podatność na ludzkie uprzedzenia.
Kto korzysta z inteligencji biznesowej?
Niemal każdy może odnieść korzyści ze stosowania inteligencji biznesowej, ale oprogramowanie BI jest częściej wykorzystywane w niektórych działach niż w innych. Na przykład menedżerowie finansowi korzystają z inteligencji biznesowej, aby monitorować rentowność firmy. Pomaga ona również specjalistom ds. finansów identyfikować niepokojące trendy w generowaniu przychodów i wydatkach.
Specjaliści ds. marketingu w dużym stopniu polegają na oprogramowaniu BI, ponieważ muszą rozumieć zachowania klientów i podejmować odpowiednie decyzje biznesowe. Narzędzia BI ułatwiają również marketerom śledzenie kluczowych wskaźników w czasie rzeczywistym, dając im więcej możliwości dostosowywania kampanii.
Menedżerowie operacyjni korzystają z inteligencji biznesowej, aby zwiększać wydajność. Na przykład raporty tworzone przez oprogramowanie BI mogą pomóc specjaliście ds. operacyjnych zidentyfikować wąskie gardła w produkcji lub problemy logistyczne. Gdy firma zdaje sobie sprawę z tych problemów, może wykorzystać inteligencję biznesową do modelowania potencjalnych wyników każdego proponowanego rozwiązania.
Zespoły sprzedażowe również korzystają z narzędzi inteligencji biznesowej, ponieważ BI umożliwia określenie, jak rentowny jest każdy klient, ile pieniędzy klienci wydają podczas jednej transakcji oraz jak reagują na promocje. Menedżerowie sprzedaży czerpią korzyści z używania narzędzi BI do śledzenia wyników zespołu i ustalania, czy sprzedawcy realizują swoje cele.
Przykłady wykorzystania inteligencji biznesowej w praktyce
Nadal nie przekonuje Cię wartość inteligencji biznesowej? Sprawdź te przykłady zastosowań:
Have an account? Log In
1. Coca-Cola maksymalizuje wydajność operacyjną
W 2010 roku firma Coca-Cola miała 74 rozlewnie, z których każda stosowała inne sposoby gromadzenia i dystrybuowania danych. Ręczne wprowadzanie tych danych do jednej bazy danych było po prostu niemożliwe, co utrudniało pracownikom Coca-Coli tworzenie dokładnych raportów sprzedaży, identyfikowanie problemów w łańcuchu dostaw oraz określanie liczby jednostek, które należy wyprodukować, aby zaspokoić popyt klientów.
Aby rozwiązać te problemy, firma poleciła swoim rozlewniom zaprzestać korzystania ze starszych systemów. Coca-Cola zainwestowała w solidne rozwiązanie z zakresu analizy biznesowej, tworząc jedno wiarygodne źródło informacji o firmie. Ta decyzja znacząco zwiększyła wydajność, ponieważ pozwoliła zaoszczędzić równowartość 6 tygodni ręcznego przetwarzania danych rocznie. Wdrożenie oprogramowania do analizy biznesowej zmniejszyło również ryzyko błędu ludzkiego i pomogło firmie Coca-Cola zaoszczędzić pieniądze.
2. Starbucks przewiduje zakupy & personalizuje oferty
Starbucks słynie z niemal kultowej popularności, a klienci ustawiają się w kolejkach ciągnących się wokół całych kwartałów, aby kupić kawę lub spróbować jednego z wyrobów piekarniczych firmy. Filiżankę kawy można dostać niemal wszędzie, więc dlaczego Starbucks ma tak wielu zagorzałych fanów? Ponieważ korzysta z narzędzi analizy biznesowej do przewidywania zakupów i personalizowania ofert.
Firma korzysta z kilku źródeł danych, dlatego niezwykle ważne jest posiadanie ujednoliconego systemu zdolnego do tworzenia szczegółowych raportów i pulpitów nawigacyjnych. Gdy Starbucks uruchomił aplikację mobilną, zaczął gromadzić jeszcze więcej danych, co ułatwiło identyfikowanie trendów i przewidywanie przyszłych zachowań. Analiza biznesowa pozwala kierownictwu Starbucks lepiej zrozumieć następujące kwestie:
- Które sklepy są najbardziej dochodowe
- Jakie produkty najbardziej podobają się klientom
- Kiedy klienci zwykle dokonują największej liczby zakupów
- Jak święta i inne wydarzenia sezonowe wpływają na sprzedaż
Starbucks wykorzystuje te informacje, aby tworzyć spersonalizowane doświadczenia dla każdego klienta korzystającego z aplikacji. Jeśli na przykład klient zwykle kupuje filiżankę kawy, może zobaczyć promocję na opakowania kawy mielonej. To łatwy sposób dla Starbucks na zwiększenie sprzedaży.
Aplikacja Starbucks tworzy nawet rekomendacje produktów na podstawie pogody. Jeśli na zewnątrz jest gorąco, aplikacja może zasugerować orzeźwiające cold brew, które pomoże klientowi się ochłodzić. Te spersonalizowane rekomendacje przyniosły efekty — firma odnotowała wzrost o 7% porównywalnej globalnej sprzedaży sklepów w 2022 roku.
3. Netflix sugeruje, co obejrzeć w następnej kolejności
Jednym z powodów sukcesu Netflix jest to, że jego kierownictwo rozumie znaczenie analizy danych. Firma nie tylko gromadzi dane i pozostawia je bez wykorzystania — używa ich do podejmowania lepszych decyzji biznesowych. W rezultacie firma ma wysoki wskaźnik utrzymania klientów w porównaniu z podobnymi usługami streamingowymi.
Netflix gromadzi wiele punktów danych, takich jak informacje o tym, jakie filmy oglądasz, kiedy je oglądasz oraz czy kończysz oglądanie filmu, czy przerywasz je w połowie. Wykorzystuje te informacje do tworzenia spersonalizowanych rekomendacji dla każdego klienta. Jeśli uwielbiasz dramaty kryminalne, istnieje duża szansa, że serwis streamingowy przynajmniej raz zasugerował Ci obejrzenie seriali Criminal Minds, How to Get Away with Murder lub Good Girls.
Netflix wykorzystuje również dane do automatyzacji niektórych procesów. Bez analizy biznesowej trudno byłoby ustalić, czy dany serial powinien otrzymać kolejny sezon, czy zostać anulowany. Zamiast podejmować decyzje na podstawie intuicji, kierownictwo korzysta z narzędzi analizy biznesowej, aby określić, kiedy serial jest dochodowy, a kiedy generuje dla firmy większe koszty, niż jest wart. Dzięki wykorzystywaniu analizy biznesowej od samego początku Netflix ma obecnie kapitalizację rynkową przekraczającą 143 miliardy dolarów.
4. Chipotle tworzy ujednolicony obraz działalności restauracji
Chipotle słynie z guacamole i przepełnionych miskami burrito, ale firma ma również reputację przedsiębiorstwa skutecznie wykorzystującego analizę biznesową. Mając ponad 3000 restauracji na całym świecie, firma poniosłaby katastrofę, gdyby biuro centrali próbowało gromadzić dane z wielu starszych systemów. Zanim ktoś zakończyłby ręczne wprowadzanie danych, byłyby one już nieaktualne, co uniemożliwiłoby podejmowanie decyzji opartych na danych.
Chipotle rozwiązało ten problem, wdrażając jeden system analizy biznesowej. To rozwiązanie BI zapewnia dostęp do ustandaryzowanych raportów, dzięki czemu wszyscy mają te same informacje, gdy przychodzi czas na podejmowanie decyzji dotyczących otwierania nowych restauracji, tworzenia pozycji w menu lub zmiany dostawców. Użytkownicy biznesowi również mają dostęp do ustandaryzowanych raportów, co pozwala im zaoszczędzić tysiące godzin każdego roku.
5. Uber wdraża ceny dynamiczne
Uber w dużym stopniu polega na analizie danych przy podejmowaniu kluczowych decyzji biznesowych. Jednym z przykładów jest praktyka dynamicznego ustalania cen, która ma na celu zrównoważenie podaży z popytem, skrócenie czasu oczekiwania na przejazd i zwiększenie przychodów firmy.
Aby dynamiczne ustalanie cen działało, Uber wykorzystuje sztuczną inteligencję do analizowania danych dotyczących podaży i popytu. Jeśli popyt wzrośnie z powodu złej pogody lub specjalnego wydarzenia, aplikacja aktywuje dynamiczne ceny na danym obszarze. Gdy obowiązują dynamiczne ceny, klienci mogą zapłacić więcej za usługę albo poczekać, aż będzie mniejszy ruch. Dzięki temu możliwości predykcyjne AI umożliwiają zapewnienie spersonalizowanych doświadczeń.
6. Delta rozpoznaje cennych często podróżujących pasażerów
Dane nie przynoszą żadnych korzyści, jeśli tylko leżą w hurtowni danych. Trzeba wyjść poza surowe dane i uzyskać praktyczne informacje. Właśnie w ten sposób Delta była w stanie zapewniać lepszą obsługę klienta w ciągu ostatnich kilku lat.
Jeśli często podróżujesz, być może zauważyłeś, że personel pokładowy Delty czasami wita Cię po imieniu, gdy już zajmiesz swoje miejsce. Dzieje się tak, ponieważ system samoobsługowej analityki biznesowej linii lotniczej udostępnia informacje o cennych klientach. Kierownictwo wie, że powitanie kogoś po imieniu i zadbanie o jego potrzeby to świetny sposób na poprawę jakości obsługi klienta, zwiększenie zaufania i lojalności.
System analityki biznesowej Delty śledzi również klientów uczestniczących w programie Delta SkyMiles, umożliwiając pracownikom lepsze zrozumienie kluczowych aspektów działalności firmy. Na przykład narzędzia BI ułatwiają monitorowanie kluczowych wskaźników efektywności i ustalanie, kiedy należy wprowadzić istotne zmiany w działalności.
7. REI zwiększa liczbę zapisów członkowskich
REI działa w modelu spółdzielczym, umożliwiając klientom zostanie członkami w zamian za specjalne ceny wydarzeń oraz zniżki na wysokiej jakości sprzęt outdoorowy. Im więcej członkostw sprzedaje REI, tym większe przychody generuje, dlatego zapisy członkowskie są ważnym aspektem działalności firmy.
Według studium przypadku opublikowanego przez Tableau firma REI wykorzystuje analitykę biznesową, uczenie maszynowe i inne technologie w celu poprawy wyników swojej działalności. Firma przeszła z programu Excel na Tableau, zapewniając pracownikom dostęp do dodatkowych narzędzi prognozowania i większą zdolność identyfikowania trendów rynkowych.
Dzięki nowemu systemowi analityki biznesowej REI zwiększa liczbę zapisów członkowskich, analizując wskaźniki pozyskiwania i utrzymania klientów. Pracownicy firmy monitorują również liczbę klientów, ich wartość w całym okresie relacji z firmą oraz cenę za sztukę. Pozwala im to usprawniać procesy biznesowe i lepiej odpowiadać na potrzeby każdego klienta.
8. New York Shipping Exchange centralizuje dane w czasie rzeczywistym
New York Shipping Exchange nieustannie szuka sposobów na zwiększenie efektywności. Dlatego kierownictwo firmy zdecydowało się zrezygnować z procesów manualnych i rozpocząć korzystanie z platformy BI w celu odkrywania kluczowych informacji biznesowych.
Gdy firma dopiero rozpoczynała działalność, pracownicy ręcznie pobierali dane z wielu aplikacji, a następnie wprowadzali je do programu Excel w celu przeprowadzenia analizy. Nie każdy pracownik miał taki sam poziom dostępu, co utrudniało terminowe zakończenie procesu importu. Zespół inżynierów był przeciążony prośbami o pomoc w zakresie dużych zbiorów danych, tracąc znaczną ilość czasu, który można było przeznaczyć na inne obowiązki.
W końcu kierownictwo nie mogło już ignorować tego nieefektywnego procesu. Firma wdrożyła system BI, dzięki czemu możliwe stało się gromadzenie dużych ilości danych biznesowych w jednym miejscu. BI pomaga teraz firmie New York Shipping Exchange skuteczniej wykorzystywać dane.
9. Reddit eliminuje wąskie gardło związane z danymi
Reddit odwiedzają co miesiąc setki milionów użytkowników. Ręczne śledzenie tych odwiedzających byłoby niemożliwe, dlatego firma korzysta z różnych narzędzi analityki biznesowej i analizy danych w celu zwiększenia efektywności. Zanim Reddit zaczął korzystać z obecnego systemu BI, pracownicy tracili mnóstwo czasu na obsługę próśb związanych z danymi i interpretowanie wszystkich danych gromadzonych przez witrynę.
Liderzy firmy rozwiązali ten problem, wdrażając Chartio — narzędzie BI, które umożliwia szybkie analizowanie dużych ilości danych i identyfikowanie aktualnych trendów. Na przykład Chartio pozwala Redditowi ustalić, które produkty cieszą się dużym zainteresowaniem użytkowników, co ułatwia generowanie przychodów z reklam.
More Articles
10. Expedia buduje satysfakcję klientów
Satysfakcja klientów jest jednym z kluczy do sukcesu firmy, dlatego Expedia zdecydowała się zrezygnować z procesów manualnych i wdrożyć zaawansowany system analityki biznesowej. Początkowo pracownicy poświęcali tak dużo czasu na gromadzenie danych, że nie mieli go wystarczająco dużo na ich analizowanie, przez co firmie Expedia trudno było zrozumieć potrzeby klientów.
Teraz, gdy firma korzysta z BI, pracownicy mają dostęp do najważniejszych kluczowych wskaźników efektywności i celów, co pozwala im monitorować wyniki w czasie rzeczywistym. Pulpity nawigacyjne, raporty i inne narzędzia umożliwiają również tworzenie spersonalizowanych ofert, zwiększając satysfakcję klientów i pomagając firmie Expedia budować lojalne relacje.
11. American Express opracowuje nowe produkty
Opracowywanie nowych produktów pozwala firmie American Express przyciągać nowych klientów, zwiększać przychody i zapewniać inwestorom lepszy zwrot z zainwestowanych środków. Gdy firma opierała się na procesach manualnych, nie miała zbyt dużej wiedzy na temat produktów, których oczekiwali klienci. Teraz jednak, gdy American Express korzysta z analityki biznesowej, pracownicy mogą wykorzystywać ogromne ilości dostępnych danych do podejmowania lepszych decyzji.
W rezultacie firma ma obecnie duże portfolio produktów — od tradycyjnej karty obciążeniowej po karty zabezpieczone dla klientów, którzy potrzebują pomocy w budowaniu swojej historii kredytowej. Analityka biznesowa ułatwia identyfikowanie aktualnych trendów, zdobywanie wiedzy na temat potrzeb klientów i opracowywanie produktów, które prawdopodobnie spotkają się z dobrym przyjęciem.
Chcesz dowiedzieć się jeszcze więcej o analityce biznesowej?
Zapoznaj się z naszym kompletnym przewodnikiem po BI, dowiedz się, jak zaprojektować inteligentny pulpit BI, i zacznij tworzyć własną skuteczną strategię analityki biznesowej.
Jeśli szukasz zasobów dotyczących BI, które pomogą Ci podnieść poziom własnych umiejętności lub umiejętności Twojego zespołu, zapoznaj się z tymi książkami o BI, zapisz się do tych newsletterów o BI albo ucz się na podstawie tych studiów przypadków dotyczących BI w różnych branżach i wyzwań związanych z BI. Możesz też pogłębić swoją wiedzę, zapisując się na kurs analityki biznesowej lub kurs analityki danych.
Skoro już tu jesteś, koniecznie zapisz się do newslettera The CRO Club, aby być na bieżąco z najnowszymi wskazówkami.
