Что такое статистический анализ и как он помогает бизнесу?

1 июля 2021 г.

Практика статистики предоставляет компаниям несколько методов проверки теорий и изучения инновационных идей путем анализа данных. При правильном использовании статистический анализ направлен на принятие решений путем выявления тенденций и закономерностей и реагирования на них и может повлиять на каждый отдел бизнеса. Если вы хотите получить представление о текущей деятельности вашей компании и ее положении на рынке, вам может быть полезно узнать больше о статистическом анализе. В этой статье мы даем определение статистическому анализу, объясняем его использование и помогаем вам провести собственный анализ.

Что такое статистический анализ в бизнесе?

Компонент аналитики данных, статистический анализ, когда он используется предприятиями, направлен на выявление тенденций, связанных с моделями покупок или предпочтениями продуктов, чтобы адаптироваться к изменяющемуся потребительскому спросу. Этот тип анализа выбирает выборки или сегменты совокупности из наборов данных и анализирует каждую выборку для сбора количественных данных, отражающих поведение потребителей.

Основная цель статистического анализа — прогнозировать будущие тенденции покупок или готовиться к изменениям на конкретном рынке. Несколько источников данных могут способствовать статистическому анализу, в том числе:

• Данные опроса

• Данные наблюдений

• Экспериментальные данные

Использование для статистического анализа

Статистический анализ опирается на количественные данные или числовые данные, чтобы устранить систематическую ошибку при интерпретации результатов. Это позволяет компании улучшать качество обслуживания клиентов, увеличивать продажи и принимать обоснованные решения. Понимая, как, когда и почему потребители реагируют на тенденции и закономерности, компании разрабатывают стратегии для удовлетворения рыночного спроса и выполнения требований потребителей. Для предприятий использование статистического анализа может быть полезно во многих сценариях, в том числе:

Исследование

Регулярное проведение статистического анализа помогает компаниям улучшать свои исследовательские стратегии. Благодаря анализу данных компании могут выявлять модели покупок, в том числе тенденции возврата и обмена, в данных о клиентах, чтобы улучшить свой опыт. Презентация ключевых результатов улучшает способ внутреннего общения в бизнесе, одновременно улучшая внешние элементы, такие как отделы продаж и маркетинга, которые поддерживают бизнес.

Моделирование

Моделирование данных, которое визуально представляет данные в виде диаграмм или графиков, обеспечивает актуальность темы, делая понятными причины проведения анализа. Это также улучшает коммуникацию, побуждая аналитиков представлять данные таким образом, чтобы каждый мог их понять.

Регрессия и классификация являются распространенными методами моделирования. Регрессионное моделирование анализирует отношения между переменными, чтобы определить, как одна влияет на другую, в то время как классификационное моделирование стремится классифицировать данные по отдельным точкам для выявления закономерностей. В зависимости от потребностей конкретного бизнеса один или оба метода моделирования позволяют делать прогнозы будущих тенденций.

Разработка опросов

Чтобы провести тщательный и точный статистический анализ, важно собрать правильные данные. Компании достигают этого, разрабатывая опросы, которые оценивают удовлетворенность клиентов и отзывы для улучшения. Постоянно совершенствуя процесс сбора данных, предприятия могут ожидать, что статистический анализ будет содержать информацию, которая поможет маркетологам и отделам продаж лучше реагировать на потребности клиентов и получать доход.

Другие деловые интересы

Помимо разработки методов сбора и представления данных, эффективный статистический анализ дает компаниям возможность улучшить или смягчить:

• Стратегии привлечения клиентов

• Риски

• Рекламные стратегии

• Инновации

• Методы цепочки поставок

Как провести эффективный статистический анализ

Для проведения статистического анализа важно собрать, интерпретировать и представить результаты. Вот четыре основных этапа проведения статистического анализа:

1. Определите проблему

Когда вы начинаете проводить статистический анализ, важно определить его цель. Например, ваш анализ может быть направлен на улучшение удержания клиентов, а собранные вами данные могут отражать историческое и текущее поведение клиентов. В этом случае аналитик данных может собрать образцы данных, которые представляют целевую группу потребителей их компании, и предоставить подробное описание проблемы. Как правило, визуальное представление помогает заинтересованным сторонам понять концепции анализа. Рассмотрите возможность представления результатов с использованием:

• Круговые диаграммы

• Гистограммы

• Линейные графики

• Таблицы распределения частот

• Графики рассеяния

2. Объясните отношения данных

Затем попытайтесь объяснить, как вы рассчитали свои измерения и как вы нашли среднее или среднее значение для вашей целевой совокупности, поскольку важно определить, как среднее значение относится ко всей совокупности, которую вы собираетесь изучать. Рассмотрите возможность идентификации кластеров данных, того, что они представляют, и являются ли кластеры случайными или релевантными. Например, ваши результаты могут указывать на уменьшение числа участников пакета подписки вашей компании непосредственно перед большими праздниками и увеличение числа участников весной.

3. Докажите или опровергните свою теорию

Проверка вашей гипотезы необходима для прогнозирования будущих действий вашей целевой группы. В идеале ваш статистический анализ предоставляет доказательства того, что ваш прогноз верен. Например, вы можете разработать теорию о том, что членство в пакете подписки вашей компании колеблется в течение календарного года, и анализ подтверждает, что членство уменьшилось в сентябре и увеличилось в январе.

4. Проведите предиктивную аналитику

Формируя и определяя прогнозы, предприятия могут изучать сценарии возможных будущих действий потребителей. Это приносит пользу бизнесу, особенно в сфере розничной торговли, поскольку дает им возможность понимать покупательские тенденции и их влияние. Например, если компания связывает праздники с уменьшением членства в своем пакете подписки, а весну с увеличением, компания может разработать праздничные акции, чтобы улучшить удержание клиентов.

Ограничения статистического анализа

Статистический анализ имеет ограничения, на которые в основном влияют методы сбора или ввода данных. В некоторых случаях вы можете неверно истолковать или неправильно понять данные, в то время как в других данные могут вводить в заблуждение или быть неверными. Вот несколько примеров ограничений и мер предосторожности при статистическом анализе:

Парадокс Симпсона

Парадокс Симпсона — это явление в статистике, которое влечет за собой наличие тенденции для групп данных, но изменение или исчезновение при объединении групп. Это может исказить прогноз, если профессионал, проводящий статистический анализ, не учитывает его. Вот пример парадокса Симпсона:

Шелли совершает 10 из 20 попыток продаж в одном месяце и 20 из 50 продаж в следующем месяце. Ее показатели успеха за эти месяцы составляют 50% и 40% соответственно. Боб, работающий в той же команде по продажам, что и Шелли, совершил 120 из 250 продаж в первый месяц и 60 из 160 продаж в следующем месяце. Его показатели успеха за два месяца составляют 48% и 37,5% соответственно. Однако общий показатель успеха Шелли (30 продаж за 70 попыток) составляет около 43%, в то время как показатель успеха Боба (180 продаж за 410 попыток) немного выше и составляет около 44%. Несмотря на то, что у Шелли каждый месяц были более высокие показатели успеха, у Боба был более высокий показатель успеха в целом.

Неполные данные

В некоторых случаях выборки данных могут отсутствовать, исключая сегмент генеральной совокупности. Полные данные из этих наборов могут полностью изменить среднее значение или повлиять на прогнозы. Отсутствующие или неполные данные могут привести к ошибкам в суждениях и повлиять на компанию, ее сотрудников и клиентов. Рассмотрим статистический анализ автомобильной промышленности, в котором отсутствуют ключевые данные о водителях в возрасте от 18 до 24 лет. В анализе могут отсутствовать данные, связанные с функциями безопасности или привычками вождения. Эта недостающая информация может помешать компании разработать комплексные стратегии, поскольку она не полностью проанализировала свою клиентскую базу.

Вводящие в заблуждение интерпретации

Хотя это обычно не предназначено для статистического анализа, результаты данных могут подвергаться манипуляциям, чтобы доказать точку зрения, которая не является фактической или репрезентативной для всего населения. Например, статистический анализ, согласно которому 50% врачей согласны по конкретной теме, мог бы охватывать только 10 врачей, которые не отражают мнение большинства врачей в целом.