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BI商业智能软件的13点价值

时间:2021-08-30来源:亿信ABI浏览数:12

就其本质而言,数字数据描绘了业务绩效的许多重要领域的清晰、简洁和全景图,提供了一个洞察之窗,通常会导致创建增强的 商业智能战略, 并最终取得持续的商业成功。

商业智能通过创建一个全面的数据透视图进入这个过程,使团队能够自己生成可操作的见解。随着在线 BI的引入,今天的公司有机会创造额外的价值,并最终创造利润。

就其核心而言,商业智能 (BI) 包含公司用于对 基于业务的关键信息进行详细在线数据分析的策略和技术 。BI 技术提供对业务运营各个方面的历史、当前和预测性洞察力,从而帮助公司就以财务、营销、销售、竞争对手研究、社会拓展、内部流程等为中心的活动做出明智的决策。

商业智能在我们数字驱动的世界中至关重要,因为它本质上给了你一种额外的感觉:一种商业愿景,可以帮助你看到和处理远远超过表面呈现的信息。并且有商业智能示例和见解可以证明每一个概念。

为了正确看待商业智能的力量,您应该了解以下 4 个关键见解:

根据 BetterBuys 上发表的一篇文章,使用分析的企业做出更好、更快决策的可能性要高出五倍。
到 2025 年,全球 BI 和分析市场预计将飙升至1471.9 亿美元,比 2016 年以 26.98% 的复合年增长率增长。
到 2025 年,企业将创建和管理全球 60% 的数据。
85% 的商业领袖认为,大数据将显着改变他们开展业务的方式,尤其是在智能个性化潜力方面。

很明显,BI 和促进更好商业智能的工具对于任何在数字领域竞争的公司的未来都至关重要,无论哪个行业或部门。

在这里,我们探索了基于现实案例研究、场景、数据和发现的 13 个 BI 示例。这些商业智能示例将展示大数据分析在现代时代的力量和潜力,以及它如何使您的企业更智能、更强大、更具可扩展性和更成功。

事不宜迟,这里有 13 个鼓舞人心的商业智能示例。

1) 改进决策过程

BI 的主要好处之一是能够做出更好、更有价值的决策,而这个商业智能示例正是基于这个想法。
在我们的第一个业务分析示例中,一家新兴金融科技公司的首席执行官兼创始人面临着改变其企业内部文化的挑战,以期让所有业务数据更易于全面访问。

为避免 IT 部门单独控制数据,从而阻止其他部门协同工作并做出有利于业务的明智决策,该公司的 CEO 部署了 仪表板报告软件 ,以实现自动化数据报告流程。这一决定的直接结果是,不仅公司的数据现在分散和易于消化,全面改进了决策过程,而且每周还节省了 40 个小时的报告准备时间。这是我们不止于此的业务洞察示例之一。

在谈到这次 BI 的胜利时,这位金融科技 CEO 说:“现在所有部门都可以访问自己的实时仪表板,无论他们是在办公室还是在开会。所有决策者都可以快速、轻松地访问临时分析和报告,即使在他们的平板电脑上也是如此。”

2) 发现新的商业洞察力

我们的第二个业务分析示例专注于发现新的业务洞察力,这些洞察力最终可以帮助简化商业流程,从而提高生产力并提高底线。

一家具有前瞻性的在线食品订购企业希望更好地了解客户的生命周期,同时能够以 省时、节省成本和自主的方式优化 销售报告和营销活动。

通过自助访问实时 分析信息, 该公司能够简化其营销和销售活动,根据实时信息做出更好、更快的决策,并发现有助于提高客户体验水平的新见解,从而提高品牌忠诚度。

实时仪表板的使用  使这家崭露头角的在线食品巨头能够通过定制的 KPI 监控所有重要的业务运营。此外,新的业务分析平台使企业更有能力应对挑战,因为它们在几天内展开,而不是几周甚至几个月后。借助销售图表和图表,数据可以轻松交互并显示在单个屏幕上。

这是我们的业务分析示例之一,它展示了商业智能的力量对决策过程的影响有多快,并为可持续增长创造了支柱。

3) 提高生产力

今天的消费者渴望得到同行的评级、意见和评论,以帮助他们做出决定,尤其是在旅行方面。也就是说,基于旅行的评级业务应该能够为其用户提供堪称典范的客户体验和支持。

在我们的第三个商业智能示例中,一家位于柏林的酒店评级公司转向商业智能分析软件,因为其数据分散,稀释了其对整个公司的影响,从而削弱了其生产力和服务水平。

通过推出基于 SaaS 的分析解决方案,该解决方案需要最少的 IT 干预并使其可在整个组织中访问,旅游公司能够将其关键数据整合到一个可访问的空间中。

谈到  现实生活中的大数据例子,这家旅游企业做出了基于BI的明智之举,提高了内部效率,加强了部门间的凝聚力,新的洞察力也提升了公司对客户支持的水平,超越了CEO的水平。最疯狂的期望。

4)增加销售额

我们鼓舞人心的 BI 示例中的第 4 个示例表明,通过利用大数据分析为您带来优势,您可以增加销售额——这是全球所有企业的主要目标之一。通过利用完善的销售 KPI,每个企业都可以提高其底线。让我们通过使用商业智能的公司的最佳示例之一来了解这一点。

一家崛起的在线零售企业一段时间以来一直受到销售业绩不稳定且有些不稳定的困扰,尽管做出了大量努力,但仍无法制定战略。

在转向 BI 方法并结合 销售仪表板 来解决这个持续存在的问题后,几乎立即就很明显,推动公司销售战略的是力量而非数据。通过重新调整战略并深入挖掘触手可及的数据,该公司的销售额增长了 24%,而代表流失率下降了 90%。一个更有组织的目标设定流程,以及由数据驱动的简化销售策略,确保了公司不仅继续扩大规模,而且其销售团队也继续超越其目标。

5) 提高财务效率

毫无疑问,您的财务部门是您组织的心脏之一,因为如果没有稳定的现金流和投资回业务的资金,整个运营将陷入停滞。

也就是说,我们的第五个业务分析示例侧重于发展公司的商业智能,以识别潜在的现金流问题并提高财务效率。在这种情况下,一个疾病诊断品牌转向了 在线报告软件 和商业智能方法,因为尽管经历了快速增长期,但公司的收款百分比很低,应收账款和索赔拒绝也创下了历史新高。

为了解决这个潜在的破坏性问题,该公司实施了一个直观的财务报告系统,使他们能够深入了解大量相关的基于帐户的指标,同时还利用大量财务图表帮助他们以直观和直接的方式查看数据。

作为这种精明的 BI 计划的结果,以及我们商业智能示例中最受财务驱动的结果,业务诊断能够通过利用财务报告的力量来诊断问题 ,揭示拒绝索赔的来源,并在此过程中追回价值数百万美元的索赔。

6) 流式内部流程

一家快速发展的美国医疗保健公司遭受了大量脱节的内部流程和商业效率低下的困扰,在我们的第六个分析示例中寻求 BI 的力量。

由于糟糕的数据处理、收集和分析流程导致缺乏跨部门兼容性,企业无法利用这种丰富的数字洞察力。但是,通过与 BI 合作伙伴合作开发和部署将多个数据源集成到一个平台中的统一商业智能系统,这家医疗保健公司能够以一种高效、有价值且易于访问的格式分析他们的数据,使其能够越来越明智的决策使企业受益。这是我们的业务洞察示例之一,向我们展示了医疗保健公司如何在更高的水平上发挥作用。

有了更好地完成工作所需的工具,财务、计费、营销和销售等部门开始提高工作效率,改进内部流程并促进跨部门协作。

这个场景可能是我们最有价值的业务分析示例之一,因为它展示了医疗保健 和商业智能中的大数据如何 帮助培养持续发展的文化,这是当今快节奏的数字世界中的宝贵资产。

7) 节省营销费用

我们的行业 BI 解决方案示例之一仅关注公司的营销部门。一家美国电子商务公司的转化率很低,尽管他们的营销活动每天、每周和每月都在传统电子表格的帮助下进行监控。该团队分布在美国 19 个城市,他们的沟通常常很慢。当活动经理分析活动数据时,已经需要启动另一个活动。这种盲目的促销活动方式使他们花费数天甚至数周的时间进行适当的计划、分析和报告过程。在营销中浪费时间是一个重要的问题,它会花费金钱,并最终会导致转换。

集中式 BI 解决方案通过自动化报告流程、在活动中发生异常时向指定的活动经理发出警报以及预测未来活动结果,每周为团队节省了 4 个工作日。

此商业智能示例显示了过去 12 周内按支出预算、总展示次数、点击次数、获取次数和每次转化费用排序的前 3 个营销活动。整个团队每周都会在他们的收件箱中自动交付和更新这个仪表板——洞察力很快,活动计划得更好,美国各地的活动经理同时拥有相同的数据,因此他们的沟通和凝聚力也得到了改善。

8) 减少 IT 参与

一家金融公司在涉及 IT 部门的分析过程中遇到了困难。他们的日常分析报告和临时报告常常迟到,员工对他们收集的大量数据没有适当的洞察力。IT 部门只是被公司每个部门的请求负担过重,当您添加他们需要处理的额外任务时,他们因时间和效率不足而不堪重负。

该公司希望分散决策过程,并让整个公司的业务用户可以在创建自己的报告的同时提取、管理和获得洞察力,而无需等待 IT 部门数小时甚至数天。由于他们需要结合多个内部和外部数据源,因此商业智能解决方案是实施到他们的运营和战略管理中的合乎逻辑的一步。

该公司很快就看到了他们的报告和分析流程的改进,不仅通过自动化标准报告,而且在临时分析中,他们只需要利用拖放界面来生成立即可操作的见解。IT 部门也可以求助于数据库报告工具,因为商业智能为跨行业和部门的业务用户提供初学者和高级功能。

这是一个业务分析示例,展示了如何减轻员工的负担并创建一种节省时间和提高生产力的工作文化。

9) 连接部门

另一个真实世界的业务分析示例以位于华盛顿特区的时尚品牌为中心,该品牌在整个城市拥有多家商店。

当他们需要实时结合销售和营销数据、优化促销活动以提供最佳结果以及创建客户生命周期的全面概览时,他们面临着挑战。这意味着需要管理和成功分析大量数据和 KPI 以获得最佳结果。

他们决定在他们的运营中实施商业智能,以便能够监控实时数据,确保员工可以访问营销和销售分析,并使用仪表板构建器来可视化他们的所有业务信息。

它不仅提高了客户忠诚度(我们将在另一个商业智能示例中讨论这一点),而且通过连接来自不同部门的各种数据集,该公司设法将这些商业智能KPI 工具用于各种目的,例如使促销活动与目标保持一致完成更多的销售交易。最终,销售部门可以更好地了解营销活动,并且营销部门可以更好地规划促销活动以适应整个客户生命周期。

10) 提高员工绩效

我们继续举一些公司使用商业智能的例子,提到一家美国公司的人力资源部门,当员工开始增加加班时间时遇到问题,生产力下降,但病假天数稳步增加。这在 HR 中是不寻常的情况,因为它向他们表明劳动力存在问题,但他们负担不起与每位员工交谈的时间,这将花费他们数周甚至数月的时间。

经理决定利用人力资源分析软件并为其部门利用商业智能。通过分析员工行为和绩效,该部门可以更好地了解需要解决的问题。

最突出的人力资源 KPI是整体劳动效率、加班时间、缺勤率和培训成本,以了解新员工是否有意义。在查看收集整个部门历史和当前信息的交互式可视化数据后,经理可以清楚地得出结论,该部门人手不足,长期疲倦,公司需要新员工或病假将成倍增加,从而创造大量从长远来看,业务问题。

这是我们的运营商业智能示例之一,它向我们展示了如何简化和升级劳动力管理,以便整个公司不会因为员工只是需要更多帮助而恶化。

这使他们能够提高员工的生产力和整体绩效,因为分析过程使经理能够做出更明智的决策并创建提供准确数据的定期人力资源报告。无需花费数周或数月的时间即可完成,只需单击几下即可生成可视化效果。

现在,我们将专注于改进位于法国的制造业务的业务分析示例。

11) 加强制造流程

制造业管理着大量数据,当您增加机器人和人工智能的使用时,该行业是利用商业智能的先驱之一。

这家总部位于德国的公司面临的问题与简化生产流程有关,因为他们开始遇到更多设备问题,因此产量下降,业务问题开始出现。

通过对成功运行生产过程所需的所有制造分析的鸟瞰图,该公司设法充分利用智能数据警报,使生产工人能够在发生异常时立即发出警报。这确保了机器不再出现故障,因为它们的维修和管理可以立即接受检查,甚至在实际故障发生、生产过程停止并损失大量收入之前。

这是我们真实世界的业务分析示例之一,重点关注人工智能,以及它如何改进需要尽可能减少生产停机时间的生产设施的维护,这是最重要的制造 KPI 之一,以及产量和成本。

现在,我们将看看我们的下一个商业智能解决方案示例,重点是零售和基于 Web 的电子产品供应商。

12) 提高客户忠诚度

在我们的第 12 个业务分析示例中,一家处于成功初期的服装零售商正在努力进一步扩大业务规模。在经历了令人瞩目的一年增长之后,该业务的利润和客户获取水平趋于平稳,同时客户流失率也在上升。该公司能够保持其发展势头,因此决定需要外部帮助才能继续取得成功。

通过选择 定制的 零售仪表板来显示有关其现有用户和目标受众的大量宝贵的人口统计数据,以及零售 KPI专注于增加客户价值和新客户获取,该公司再次开始扩大其受众。

该企业能够识别其优势和劣势,发现新兴趋势并准确细分受众,以确保为合适的消费者群提供合适的个性化交易或优惠,从而显着增加其客户群并提高品牌忠诚度。

13) 优化库存

我们的运营商业智能示例或业务分析示例中的第十三个也是最后一个以库存或库存优化为中心。大约 46% 的 SMB 要么不跟踪其库存,要么使用费力的手动方法来跟踪,这会耗费时间、金钱和大量其他宝贵资源。

一家紧密联系的基于网络的电子产品供应商处理大量不断变化的库存,当它开始失去对高价值物品的跟踪并确保越来越多的库存时,它开始感受到库存管理流程不善的影响。房屋损坏。

在情况失控之前,该公司采用了 决策支持系统 (DSS),以便可以使用其所有基于库存的数据,就可持续地存储、量化和管理库存的方式做出明智的选择。除了仓库产品的盘点指标之外,这种对历史数据的详尽且令人难以置信的智能分析不仅帮助企业跟踪其各种物品,而且还防止了损坏并确保其所有受欢迎的产品始终保持库存状态。

我们生活在一个数据丰富的时代,今天明智地使用它的人将在明天及以后收获无穷无尽的回报。这些业务分析示例证明 BI 不再是特定行业单独使用的流程,但其实施受到希望使用无缝SQL 报表生成器和用这种流行的语言构建他们的分析。

我们希望这些 BI 示例能够启发您改进组织的流程,并希望进一步阅读这 10 项基本 数据可视化技术。

总结我们的主题,以下是企业使用的最突出的商业智能示例:

1) 改进决策过程
2) 发现新的商业洞察力
3) 提高生产力
4)增加销售额
5) 提高财务效率
6) 流式内部流程
7) 节省营销费用
8) 减少 IT 参与
9) 连接部门
10) 提高员工绩效
11) 加强制造流程
12) 提高客户忠诚度
13) 优化库存

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