Come aumentare i profitti utilizzando l'analisi operativa

È stato dimostrato che l'analisi delle fonti di dati all'interno del reparto operativo di un'organizzazione aumenta la produttività e l'efficienza, il che si traduce direttamente in redditività per le aziende.

L'analisi operativa è uno strumento potente per qualsiasi azienda, grande o piccola che sia. Fornisce informazioni su ciò che sta accadendo nel vostro attuale stato di funzionamento e può aiutarvi ad apportare modifiche al volo per migliorare l'efficienza senza avere tempi di inattività che si ripercuotono sul servizio clienti!

Di seguito sono elencati alcuni degli argomenti che verranno trattati in questo articolo. Gli argomenti comprendono l'analisi operativa e il suo impatto sulla vostra azienda, che cos'è esattamente e perché dovete interessarvene!

Le decisioni operative possono essere considerate come azioni pre-decise prima di qualsiasi altra attività. Queste conoscenze di alto livello vi permetteranno di fare scelte più informate e oculate per le esigenze future della vostra azienda, consentendole di prosperare con successo!

La prossima grande novità della scienza dei dati: L'analisi operativa

L'analisi operativa è lo studio di come le operazioni influenzano e sono influenzate dal loro ambiente. Questo campo esiste da decenni, ma solo di recente grandi aziende come Google hanno iniziato ad applicare queste conoscenze per prendere decisioni migliori sui miglioramenti da apportare o sui servizi da offrire successivamente, senza dover attendere studi di ricerca a lungo termine dagli esiti incerti. Gli analisti operativi si trovano in una posizione unica per capire come funziona un'azienda e dove è possibile apportare miglioramenti.

L'analisi operativa è il futuro del business. Utilizza il data mining, l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico per fornire alle organizzazioni una maggiore trasparenza, in modo che possano prendere decisioni migliori per i profitti delle loro aziende. L'analisi operativa può aiutarvi:

• Migliorare l'esperienza del cliente
• Ottimizzare le campagne di marketing
• Prendere decisioni migliori sui prezzi
• Aumentare l'efficienza operativa

Automatizzando l'analisi dei dati, le aziende possono ottenere un vantaggio competitivo grazie a una migliore comprensione delle loro operazioni rispetto al passato.

Uno degli aspetti più importanti da considerare quando si parla di analisi dei dati operativi è quali piattaforme verranno utilizzate e quanto costa ciascuna aggiunta.

Ci sono centinaia, se non migliaia, di variabili che possono influenzare la vostra decisione in questo settore, quindi fate molte ricerche prima di prendere una decisione definitiva sull'inclusione o meno di queste aggiunte nelle operazioni esistenti della vostra azienda.

L'analisi operativa è la chiave per ottenere informazioni utili dai vostri dati. Questa tecnologia consente di integrare applicazioni come Salesforce, HubSpot e Marketo con un'unica interfaccia che fornisce una maggiore comprensione di tutti gli aspetti delle operazioni aziendali, semplificando al contempo i flussi di lavoro per i team interfunzionali al fine di ottenere un processo decisionale efficiente a tutti i livelli!

Come funziona l'analisi operativa

L'analisi operativa è una forma di analisi che utilizza i dati dell'ambiente operativo per fornire ai responsabili delle decisioni informazioni sul funzionamento dei programmi. L'analisi operativa funziona a ciclo chiuso, copiando le informazioni su ciò che sta accadendo in questo momento e analizzandole per utilizzarle nei rapporti di business intelligence (BI).

L'analisi operativa è parte integrante della gestione di qualsiasi azienda ed è importante sapere come le proprie decisioni influiscono sul risultato finale.

Gli operatori utilizzano i dati raccolti dagli ambienti operativi, insieme ad altre fonti come le tendenze storiche o il feedback dei clienti sulla qualità dei prodotti, per fare confronti informati tra le aspettative ciò che sperano che accada dopo e la realtà; questo li aiuta a identificare le opportunità di miglioramento, in modo che possiate essere sicuri che ogni dollaro speso porti un ritorno sull'investimento.

L'analisi operativa è lo studio di come vengono utilizzate le risorse per produrre beni e servizi. Aiuta le aziende a identificare le inefficienze e a ottimizzare i processi. L'obiettivo è migliorare la produttività, la qualità e la redditività.

Come raccogliere dati da qualsiasi fonte

L'integrazione dei dati è da tempo al centro dell'attenzione della BI. Tradizionalmente, questo processo veniva realizzato consolidando e riconciliando i dati provenienti da diversi sistemi operativi ETL classici, come l'extract-transform load (ETL).

La fase di Estrazione prevede la raccolta dei dati dalle fonti. Le righe e le colonne del database analitico verranno create in base alle informazioni raccolte, motivo per cui è così importante che le aziende utilizzino file Excel o altri strumenti appropriati quando inseriscono gli ordini di acquisto in un determinato sistema!

La fase di Trasformazione modifica (trasforma) i dati acquisiti durante l'estrazione prima di salvarli nel database analitico. Sono disponibili diverse trasformazioni, tra cui la formattazione della data e dell'ora e il calcolo della valuta o del volume, ad esempio:

• Il processo di pulizia dei dati consiste nell'individuare e correggere o rimuovere qualsiasi informazione dubbia da un database. Operazioni come la rimozione dei valori mancanti, la rimozione dei valori anomali ai fini della codifica possono essere effettuate in questa fase.
• Il processo di arricchimento dei dati è importante per migliorarne la qualità, la quantità o l'accuratezza. A tal fine esistono diverse tecniche, come la combinazione di informazioni provenienti da più fonti e la deduplicazione, ad esempio, che significa eliminare i record ripetuti all'interno di un file di input in modo che sul disco esista una sola istanza piuttosto che istanze multiple con differenze minime tra loro.

La fase di Caricamento, i dati vengono trasferiti da un archivio o database a un altro. Può trattarsi di un database relazionale come MySQL che memorizza le informazioni in righe e campi con accessi non vincolati o di database NoSQL come Cassandra di Facebook; le aziende possono anche utilizzare laghi/magazzini per le loro esigenze di analisi.

La capacità di raccogliere dati su richiesta e la capacità di monitoraggio in tempo reale sono due requisiti chiave dell'analisi operativa:

• I dati vengono raccolti nel modo più rapido e accurato possibile per garantire che possano essere utilizzati nel modo più efficiente possibile.
• I dati dell'azienda vengono costantemente consultati e aggiornati da fonti diverse, sia esterne al sistema operativo che interne.

Ottenere una chiara comprensione dei dati

In questa fase, l'analisi operativa si concentra sull'acquisizione di una buona comprensione di come funzionano le cose e del perché accadono. Comprende l'esecuzione di misurazioni statistiche e di interrogazioni convenzionali per trovare schemi che potrebbero non essere evidenti osservando solo un punto o un evento, ma deve invece vedere l'intero quadro riunito in modo da poter prendere decisioni informate su ciò che deve essere sistemato in futuro.

L'obiettivo di questo processo è trovare connessioni tra comportamenti, caratteristiche e attività che potrebbero non essere intuitive o ovvie. Si tratta di un compito continuo, perché spesso sono centinaia, se non migliaia, gli aspetti che vengono misurati per ogni individuo, quindi la ricerca deve continuare all'infinito con milioni di punti dati raccolti ogni giorno - ma non può avvenire finché non si è capito tutto il resto!

I tempi in cui i dati venivano archiviati solo su documenti cartacei sono ormai lontani. L'esigenza di tempestività non è mai stata così forte: molte operazioni si svolgono durante la notte o per periodi più lunghi, per garantire che la ricerca prosegua senza interruzioni.

La scelta giusta per ottenere scalabilità e tempestività dipende dalle caratteristiche dei dati utilizzati e dall'urgenza. Un modo è quello di utilizzare una piattaforma basata su Hadoop nelle fasi iniziali di preparazione o di ricerca; questo approccio è spesso vantaggioso a seconda delle esigenze!

Ottenere gli approfondimenti necessari per migliorare le prestazioni aziendali

L'analisi operativa è il processo di trasformazione delle interazioni tra un'organizzazione e i suoi consumatori per migliorare le prestazioni aziendali.

Si può affermare che questo avviene al di fuori del sistema di BI, ma se si vogliono ottenere risultati migliori, esistono dei passaggi per ottimizzare sia il lavoro analitico all'interno di un determinato quadro di reperimento delle informazioni, sia lo sviluppo di nuove strategie basate sulle intuizioni operative ottenute attraverso questi modelli!

La sofisticazione ha quattro fasi:

• Il call center è un classico esempio di processo non analizzato che si basa su modelli vecchi e sviluppati manualmente per guidare il coinvolgimento. Questo si può vedere nel modo in cui gli agenti sono controllati e misurati dalle loro metriche, mentre sono scollegati dai flussi di dati in tempo reale perché non hanno accesso prima o durante le interazioni con i clienti che hanno già fatto acquisti attraverso questo sistema una volta e quindi non ce n'è più bisogno - ma queste stesse persone rappresentano anche ciò che ci può aspettare se non miglioriamo la nostra capacità di leggere le intenzioni abbastanza da vicino!
• Gestione di un processo manuale. È simile all'ultimo esempio, ma con un maggiore livello di automazione che richiede una maggiore impostazione da parte dei dipendenti del call center e dei programmi analitici: non possono semplicemente entrare in azione senza alcuna direzione da parte vostra come manager! Nella fase 4 (analisi operativa), deve essere attivata la raccolta di dati in tempo reale, in modo che gli agenti abbiano accesso non solo a rapporti regolari su ciò che sta accadendo nella vostra organizzazione in questo momento, ma anche a suggerimenti basati su queste informazioni".
• Il processo di offerta è stato automatizzato per creare la percezione dei clienti del sito web di vendita al dettaglio. Questi modelli si basano sulle interazioni precedenti e sul flusso di clic attuale per ogni individuo, il che consente un'analisi accurata in tempo reale con un'interferenza umana minima!
• L'integrazione di più modelli in un unico sistema non solo fornisce una migliore visione, ma si sintonizza anche automaticamente in base alle esigenze del cliente, rendendo più facile che mai l'azione degli operatori. Con l'analisi in tempo reale ora possibile in tutta l'organizzazione, possiamo aiutarvi a prendere decisioni più informate che, in ultima analisi, vi porteranno al successo.

Analisi dei dati in tempo reale: Da dove iniziare?

L'analisi dei dati in tempo reale è quando il sistema tiene il passo con ciò che accade nella vostra azienda. Lo streaming deve essere attivo per consentire a enormi quantità di informazioni di entrare nelle risorse di un'azienda e renderle più efficienti, come una forza inarrestabile che non può essere fermata da nulla!

Lo streaming dei dati può essere costoso e richiedere molto tempo. Piuttosto, pianificate che l'applicazione recuperi i dati in intervalli diversi che vanno dai secondi fino alle ore o ai giorni, a seconda di quanto volete che il risultato finale sia rapido dopo l'analisi! I seguenti componenti sono coinvolti nell'analisi in tempo reale:

• L'aggregatore è una salvezza per chi ha bisogno di un riepilogo accurato di tutti gli ultimi avvenimenti in un unico luogo. I dati provengono da diverse fonti, quindi sono sempre aggiornati rispetto a quelli che trovereste da soli!
• Il motore di analisi non solo confronta i valori dei dati, ma li invia anche insieme per poterli elaborare in tempo reale.
• Agendo come broker, il sistema garantisce la disponibilità dei dati rendendo facile e veloce la condivisione delle informazioni tra le parti.
• I dati trasmessi dal processore di flusso vengono analizzati in tempo reale per eseguire operazioni logiche.

Colmare il gap informativo per prendere decisioni intelligenti

Feedback per l'aggiornamento dei dati utilizzati per gli approfondimenti con le nuove informazioni e i risultati acquisiti durante un processo di monitoraggio in tempo reale.

Il gap informativo dei sistemi di business intelligence è da tempo un ostacolo al processo decisionale intelligente.

La mancanza di integrazione tra la progettazione operativa e quella basata sui dati spesso porta le persone che utilizzano questi strumenti a scopi diversi, con conseguenti scarse prestazioni complessive da parte di ogni reparto o organizzazione quando lavorano insieme come un'unica entità con risorse condivise come la tecnologia dell'informazione (IT).

Analisi operativa: L'arma segreta per la crescita

L'analisi operativa può essere uno strumento potente per qualsiasi azienda che voglia ottimizzare le proprie operazioni e competere nelle economie digitali di oggi. Fornisce informazioni chiave su ciò che accade nella vostra azienda, dandovi il potere necessario non solo per prendere decisioni, ma anche per pianificare il futuro in modo da ottenere il successo! 

Ecco alcuni motivi per cui le aziende investono tempo e denaro in Operatial Analytics:

Prendete decisioni migliori in tempo reale

Con l'analisi dei dati in tempo reale, le aziende possono fare scelte migliori e intervenire più rapidamente per risolvere i problemi prima che si aggravino. Le aziende si accorgerebbero di difetti evidenti nelle loro operazioni solo sulla base di statistiche trimestrali o annuali, se non ci fosse un feedback immediato da parte dei clienti su ciò che non va; ma a quel punto potrebbe essere già troppo tardi, perché è stato fatto un aggiustamento reattivo che potrebbe non risolvere affatto questi problemi se passa abbastanza tempo senza ulteriori inputdai clienti.

L'analisi operativa è uno strumento potente che può essere utilizzato per migliorare l'efficienza e la redditività dell'azienda, consentendo di modificare i processi. Le aziende che adottano questa strategia possono sfruttare le opportunità o i problemi prima che diventino gravi, riducendo gli sprechi e la propria responsabilità se qualcosa va storto sul lavoro!

Snellire le operazioni aziendali

Con un'elevata efficienza, le aziende possono utilizzare l'analisi operativa per snellire le proprie operazioni, identificando le inefficienze e apportando le modifiche necessarie. Ad esempio, un'azienda ha scoperto di avere un problema con il processo del sistema di fatturazione, che aveva aumentato il tempo medio di attesa dei clienti.

La rivisitazione dei flussi di lavoro e la semplificazione dei processi possono portare a un processo di approvazione più efficiente, riducendo i tempi di consegna.

Arrivare al cuore del cliente

L'analisi operativa può migliorare l'esperienza del cliente consentendo alle aziende di reagire in tempo reale alle situazioni aziendali. Ad esempio, un fornitore temporaneo di un portale di ordini ha utilizzato gli Operational Analytics, che sono aumentati di recente nonostante l'offerta di sconti e altri incentivi, perché ha permesso ai clienti una maggiore flessibilità nell'effettuare gli ordini senza obbligarli ad aspettare in attesa o a perdersi tra migliaia e milioni di persone online contemporaneamente mentre cercavano ciò che volevano; risparmiando tempo e alleviando lo stress!

Questo è un ottimo esempio di come i dati dell'analisi operativa possano essere utilizzati per identificare i bug del software e rendere felici i clienti. Quando l'azienda proprietaria ha scoperto un bug inosservato che riguardava gli utenti di un particolare sistema operativo, è stata in grado di risolverlo rapidamente, in modo che nessuno perdesse affari, perché questo tipo di esperienza utente si traduce nella fidelizzazione dei clienti!

Casi d'uso

Medicina

L'uso dell'analisi operativa si è dimostrato un modo accurato sia per gli ospedali che per gli infermieri, in quanto consente a entrambi di risparmiare tempo e risorse preziose identificando chi potrebbe aver bisogno di un'attenzione extra durante la visita.

Marketing

L'analisi operativa è uno strumento potente per i professionisti del marketing, perché fornisce loro informazioni guidate dai dati su ciò che funziona e non funziona nelle loro campagne. Ciò consente di prendere decisioni basate sui risultati effettivi piuttosto che su ipotesi, il che, in ultima analisi, farà aumentare il tasso di successo della vostra azienda!

Prodotti

I product manager utilizzano i dati per ottimizzare i loro prodotti. Esaminano i registri di utilizzo forniti dall'analisi operativa per determinare quali funzioni sono apprezzate dagli utenti, con quale frequenza vengono utilizzate e se stanno rallentando o accelerando il processo di utilizzo del prodotto come è stato progettato, in modo da poter apportare modifiche a nome vostro e dei futuri clienti che potrebbero desiderare di più da questo tipo di attrezzatura!

Servizi

L'analisi operativa viene utilizzata da fornitori di servizi di mobilità come Uber per offrire esperienze di viaggio impeccabili. Queste aziende utilizzano gli Operational Analytics per diversi scopi, tra cui la selezione dei punti di prelievo dei passeggeri più convenienti e la proiezione dei percorsi più brevi, in modo che possiate arrivare in tempo dove siete diretti senza problemi o ritardi!

Finanza

Le istituzioni finanziarie utilizzano l'analisi operativa per rilevare frodi e rischi di liquidità. Analizzano i modelli di spesa dei clienti per classificarli in base al loro livello di rischio di credito o ad altri fattori come il livello di reddito, l'ubicazione, ecc.

Produzione

L'uso dell'analisi operativa nel settore manifatturiero è un ottimo modo per prevenire i problemi più gravi prima che si verifichino. I dati raccolti da queste misure preventive possono essere utilizzati dai produttori per programmi di manutenzione proattiva che informano quando è necessario effettuare riparazioni, consentendo alle aziende di evitare costosi tempi di inattività con un'interruzione minima!

Approviggionamento

La gestione della catena di approvvigionamento è il processo di tracciamento e monitoraggio delle merci che si muovono attraverso un sistema complesso. Quando non c'è una connessione digitale tra acquirente, fornitore o distributore, può essere difficile ottenere forniture in tempo per la vostra azienda!

È necessaria un'analisi dettagliata dei tassi di consumo, in modo che tutte le parti coinvolte sappiano quali risorse probabilmente non funzioneranno più insieme, senza attirare troppo l'attenzione su di sé con un eccesso di scorte di determinati articoli prima che la domanda sia stata completamente soddisfatta.

Questo può essere un compito difficile e spesso richiede l'uso della tecnologia per monitorare accuratamente i dati. L'uso di analitiche operative fornisce ai dipendenti cruscotti ben strutturati contenenti dati vitali che possono analizzare e concordare tempestivamente consegne aggiuntive attraverso i loro fornitori.

Commercio

L'uso dell'analisi operativa per i commercianti online è stato uno dei principali incentivi alla crescita e al successo di questo settore. Con l'accesso ai dati in tempo reale sulle ricerche dei clienti e sulle tendenze più in voga in tutto il mondo (a seconda dell'offerta), è abbastanza facile che qualsiasi azienda possa avere successo con questi strumenti a disposizione!

Conclusione

L'Operational Analytics è uno strumento che aiuta le aziende a identificare e risolvere i problemi nelle loro catene di fornitura. Le informazioni che fornisce possono portare a pratiche aziendali più efficienti, il che significa meno sprechi per voi!