Phân tích kinh doanh là gì?

Phân tích kinh doanh liên quan đến một số loại phân tích dữ liệu khác nhau. Mỗi loại giúp các tổ chức đưa ra quyết định sáng suốt mặc dù sự phức tạp và tinh vi ngày càng tăng.

Phân tích mô tả

Phân tích mô tả theo dõi các chỉ số hiệu suất chính (KPI) và các chỉ số hoạt động khác để hiểu tình trạng hiện tại của doanh nghiệp. Nó phân tích hiệu suất trong quá khứ để trả lời câu hỏi, “Điều gì đã xảy ra?” và tóm tắt dữ liệu lịch sử để xác định xu hướng, mô hình và thông tin chuyên sâu.

Ví dụ: một công ty bán lẻ kiểm tra dữ liệu doanh số của quý trước để xác định mùa mua sắm cao điểm, các sản phẩm phổ biến và nhân khẩu học của khách hàng.

Phân tích chẩn đoán

Phân tích mô tả tìm kiếm xu hướng, nhưng phân tích chẩn đoán cố gắng khám phá lý do đằng sau các xu hướng. Nó không chỉ mô tả mà còn tìm hiểu tại sao một điều gì đó xảy ra. Nó sử dụng khả năng khai thác dữ liệu, phân tích tương quan và tìm hiểu sâu để khám phá nguyên nhân gốc rễ.

Ví dụ: một nhà cung cấp thương mại điện tử nhận thấy doanh số giảm và sử dụng phân tích chẩn đoán để điều tra. Bằng cách phân tích tỷ lệ bỏ giỏ hàng và phản hồi của khách hàng, họ phát hiện ra rằng một bản cập nhật trang web gần đây đã làm chậm quá trình thanh toán, dẫn đến mất doanh số.

Phân tích dự đoán

Phân tích dự đoán cố gắng dự đoán xu hướng trong tương lai. Nó tận dụng mô hình thống kê, máy học và AI để trả lời câu hỏi, “Điều gì sẽ xảy ra?” Phân tích dữ liệu lịch sử giúp các doanh nghiệp dự đoán xu hướng, rủi ro và cơ hội.

Ví dụ: một ngân hàng sử dụng phân tích dự đoán để đánh giá rủi ro tín dụng của khách hàng. Bằng cách phân tích lịch sử trả nợ trong quá khứ, mức thu nhập và mô hình chi tiêu, ngân hàng dự đoán khả năng vỡ nợ và điều chỉnh chính sách cho vay của mình cho phù hợp.

Phân tích theo quy định

Phân tích theo quy định sử dụng các xu hướng dự đoán để cung cấp thông tin cho các quyết định kinh doanh. Nó đi xa hơn bằng cách đề xuất các hành động để tối ưu hóa kết quả và cải thiện quy trình kinh doanh. Nó kết hợp trí tuệ nhân tạo (AI), máy học (ML) và các thuật toán tối ưu hóa để hướng dẫn phản ứng của tổ chức đối với những thách thức và cơ hội trong tương lai.

Ví dụ: một công ty kho vận sử dụng phân tích theo quy định để tối ưu hóa các tuyến giao hàng. Bằng cách tính đến điều kiện giao thông theo thời gian thực, dự báo thời tiết và chi phí nhiên liệu, hệ thống đề xuất các tuyến đường hiệu quả nhất để giảm thiểu thời gian và chi phí giao hàng.

Phân tích nhận thức

Phân tích nhận thức sử dụng AI, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và học sâu để giải thích dữ liệu phi cấu trúc (văn bản, hình ảnh, video) và đưa ra quyết định như con người. Hệ thống AI phân tích dữ liệu sau khi hiểu ngữ cảnh và ý nghĩa câu hoặc nhận ra các đối tượng nhất định trong hình ảnh và cải thiện việc ra quyết định của chúng theo thời gian. Phân tích nhận thức tiết lộ các mô hình và kết nối cụ thể mà phân tích đơn giản không thể.

Ví dụ: chatbot dịch vụ khách hàng sử dụng phân tích nhận thức để phân tích các truy vấn của khách hàng, phát hiện tâm lý và cung cấp phản hồi được cá nhân hóa, cải thiện sự hài lòng của khách hàng.