Function & Industry

关于Business Analytics出来做什么,上一篇文章讲了不同的三个职位。这篇文章,从function和industry的角度来给大家介绍下具体的场景。

Business Analytics 出来,最多的是在B2C的行业做customer analytics,这是因为数据量大的行业,大部分都是消费类行业,B2B的行业,除非是针对中小企业的公司,类似于UPS这种,很多分析数据量并不是很大。Customer analytics 可以有很多种,包括marketing analytics和银行里的risk analytics。这里给大家介绍一下marketing analytics的几类常见工作。

  1. 是在一个aggregate的level做分析,比如store level。最典型的例子就是Marketing Mix Modeling。Nike把每家店每周的销量作为Y,其他所有主要的可能影响销量的因素作为x,对此进行统计建模,能够发现价格、广告、促销这些条件在变化的时候,销量是如何变化的,以此作为决策参考。
  2. 则是在individual customer的level上作分析。最典型的例子是在线广告的投放。亚马逊将点击广告的概率作为y,其他所有主要的可能影响广告点击的因素作为x,对此进行建模(这里运用到的基础算法为logistics regression或者decision tree)。能够知道未来一个广告摆在你面前,你点击的概率为多少,以决定是否将这个广告呈现在你面前。

除了marketing,business analytics在各个商业function都有运用,比如人力资源管理,预测员工的流失概率,以提前进行招聘需求或者加薪挽留。再比如运营的领域,酒店对每天不同时段的访问量进行预测,对前台人员进行合理的安排,节省人工费用。

从行业的角度,根据我们团队多年的观察,business analytics运用最广的几个行业依次为:互联网、金融、零售、媒体广告和交通旅游。我们的团队也正好都在这五大行业从事过数据分析。互联网最典型的的business analytics运用是广告投放、商品推荐。金融最典型的的运用是风险管理和Direct marketing。零售最典型的运用是marketing mix modeling和需求预测。媒体广告行业最典型的运用是广告投放和效果评估。交通旅游行业最典型的运用是客户忠诚度和需求预测。

以上这些,都是这些年学business analytics、做business analytics的总结,希望对大家有帮助。大家如果有更多问题,欢迎和我们联系。

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