Превращаем бизнес в систему, используя инженерный подход основанный на данных.

Экономическое обоснование

инвестирования в аналитику и сбор данных

/ Введение

Инвестирование в аналитику данных - шаг, который приводит к значительным экономическим выгодам для бизнеса.
Данные являются фундаментом конкурентного преимущества и ценным активом, стимулируют новые волны роста производительности, инноваций и потребительского излишка — при условии принятия правильных мер.
Растущий объем и детализация информации, собираемой предприятиями, рост мультимедиа, социальных сетей и Интернета вещей способствуют экспоненциальному росту данных во всех отраслях.

Как решиться на внедрение аналитики данных в организации?
Как оценить реальную экономическую выгоду от этой инвестиции?
Стоит ли рисковать, вкладываясь в технологию, которая требует серьезных затрат на внедрение и обслуживание?
И наконец, как измерить успех и доказать, что инвестиции окупятся?

Эти вопросы неизбежно возникают у каждого, кто стоит на пороге принятия решения о внедрении аналитики данных.
И в этой статье мы попробуем немного разобрать как ответить на них.

/ Ключевые аспекты и цифры

Рост доходов:

Повышение эффективности маркетинга: По данным исследований, организации, активно использующие аналитику данных, могут увеличить эффективность маркетинговых кампаний на 15-20%. Это приводит к росту доходов на 5-10% в течение первого года (отчет Gartner: "The State of Data-Driven Marketing and Advertising 2020").
Персонализированные предложения: Аналитика данных позволяет точно сегментировать аудиторию и создавать персонализированные предложения, что может увеличить конверсию на 10-15% и повысить средний чек на 5-7% (отчет MIT Sloan Management Review: "Analytics as a Source of Business Innovation").

Снижение затрат:

Оптимизация операционных процессов: Внедрение аналитики помогает выявить и устранить неэффективности, что поможет снизить операционные затраты на 10-20% (отчет Gartner: "The State of Data-Driven Marketing and Advertising 2020").
Сокращение издержек на персонал: Автоматизация процессов анализа данных снижает потребность в ручной работе и позволяет экономить до 25% на затратах на трудовые ресурсы (отчет Deloitte: "The Analytics Advantage: We’re just getting started").

Анализ доходов и затрат можно реализовать с помощью коммерческого варианта отчета о прибылях и убытках Profit & Loss (P&L).

Повышение клиентской лояльности:

Снижение оттока клиентов: Благодаря аналитике можно выявить причины оттока клиентов и предпринять меры для их удержания. Это может снизить уровень оттока на 5-10%, что в свою очередь сохраняет до 25% доходов от существующих клиентов.
Увеличение времени жизни клиента (CLV): Улучшение опыта клиента с помощью данных может увеличить время его взаимодействия с организацией, что может повысить CLV на 20-30% (отчет Harvard Business Review: "The Value of Data Analytics in Business").

Управление рисками:

Снижение финансовых рисков: Аналитика позволяет точно прогнозировать кассовые разрывы и финансовые риски, что может снизить вероятность финансовых потерь на 30-40% (отчет Forrester Research: "The Total Economic Impact of Data Analytics").
Мошенничество и безопасность: Аналитика данных может помочь в выявлении мошеннических действий и аномалий, что снижает потери от мошенничества до 50% (отчет Forrester Research: "The Total Economic Impact of Data Analytics").

Быстрый возврат инвестиций (ROI):

Высокий ROI: По данным исследования McKinsey, компании, инвестирующие в аналитику данных, часто видят возврат инвестиций на уровне 200% и выше в течение первых двух лет (отчет McKinsey & Company: "Big Data: The Next Frontier for Innovation, Competition, and Productivity").
Ускорение принятия решений: Аналитика данных позволяет принимать решения быстрее и точнее, что способствует быстрому реагированию на рыночные изменения и экономит до 10-15% времени руководства.

/ Как рассчитать эффект от внедрения аналитики данных?

Перед внедрением аналитики данных в бизнес важно провести предварительную оценку её экономического эффекта. Это позволит принять обоснованное решение и определить потенциал инвестиций. Для этого необходимо учесть несколько ключевых факторов:

1. Исходные показатели:

Текущие операционные затраты: Необходимо выяснить затраты на основные бизнес-процессы.
Доходы и прибыль: Определить текущий уровень доходов и прибыли, чтобы можно было сопоставить их с показателями после внедрения аналитики.

2. Цели внедрения аналитики:

Увеличение доходов: Оценка ожидаемого увеличения доходов за счет улучшения маркетинговых стратегий, оптимизации продаж и повышения лояльности клиентов.
Снижение затрат: Оценка, ожидаемого сокражения расходов за счет оптимизации процессов, автоматизации и уменьшения ошибок.
Управление рисками: Подсчет потенциальных убытков, которые аналитика поможет предотвратить (например, за счет неправильных финансовых решений).

4. Ожидаемое время окупаемости (ROI):

Рассчет времени требуемого для возврата инвестиций в аналитику на основе увеличения доходов и снижения затрат.

3. Стоимость внедрения:

Оценка затрат на внедрение аналитической платформы, включая стоимость программного обеспечения, интеграции, обучения персонала и последующего обслуживания.

/ Пример рассчета

1. Исходные данные:

Текущие операционные затраты: 1 миллион руб. в год.
Текущий доход: 5 миллионов руб. в год.
Чистая прибыль: 5 миллионов - 1 миллион = 4 миллиона руб.

2. Ожидаемое воздействие аналитики:

Снижение затрат: Ожидается, что аналитика сократит операционные затраты на 15%, что эквивалентно экономии в 150 тысяч руб.
Увеличение доходов: Аналитика может способствовать увеличению доходов на 10%, или на 500 тысяч руб.

4. Доходы после внедрения аналитики:

Текущий доход: 5 миллионов руб.
Увеличение доходов за счет аналитики: 10% от 5 миллионов = 500 тысяч руб.
Доходы после внедрения: 5 миллионов + 500 тысяч = 5,5 миллионов руб.

3. Операционные затраты после внедрения аналитики:

Исходные операционные затраты: 1 миллион руб.
Экономия за счет аналитики: 150 тысяч руб.
Операционные затраты после внедрения: 1 миллион - 150 тысяч = 850 тысяч руб.

5. Чистая прибыль после внедрения аналитики:

Доходы после внедрения: 5,5 миллионов руб.
Операционные затраты после внедрения: 850 тысяч руб.
Чистая прибыль после внедрения аналитики: 5,5 миллионов - 850 тысяч = 4,65 миллиона руб.

6. Учёт затрат на внедрение аналитики

Затраты на внедрение аналитики: 200 тысяч руб.(единовременные).
Затраты на обслуживание аналитической системы: 50 тысяч руб. в год.

7. Расчет чистой прибыли с учетом затрат на внедрение:

Чистая прибыль в первый год: 4,65 миллиона руб. - 200 тысяч руб. (внедрение) - 50 тысяч руб. (обслуживание) = 4,4 миллиона руб.

В итоге, после внедрения аналитики и учета всех связанных с этим затрат, прибыль компании увеличится на 400 тысяч рублей в первый год (с 4 миллионов до 4,4 миллионов рублей). Это демонстрирует экономическую выгоду от инвестиций в аналитику.

/ Как оценить уровня воздействия от внедрения аналитики

Оценка ожидаемого уровня воздействия аналитики на бизнес зависит от нескольких факторов, которые необходимо учитывать для точного прогнозирования результатов:

1. Цели компании

Увеличение доходов: Если цель аналитики – улучшение продаж и маркетинга, то эффект будет зависеть от текущих показателей конверсии, объема продаж и потенциала рынка. Для оценки можно использовать исторические данные, анализ конкурентной среды и эффективность текущих маркетинговых кампаний.
Снижение затрат: Если аналитика направлена на оптимизацию операционных процессов, важно оценить текущие процессы и определить, где возможны улучшения. Например, сокращение издержек на производство, логистику или управление запасами.

2. Тип данных и их качество

Эффективность аналитики во многом зависит от доступных данных. Если у компании уже есть богатая база данных с качественными и структурированными данными, то влияние аналитики будет значительным.
Если данные разрознены, неполные или требуют значительной очистки, эффект может быть менее выраженным, и потребуется больше времени для получения результатов.

3. Уровень зрелости аналитики в компании

Начальный уровень: Если компания только начинает внедрение аналитики, то эффект может быть более заметным, так как будут внедряться новые методы и подходы.
Высокий уровень зрелости: В компаниях, где аналитика уже активно используется, дополнительное улучшение может принести меньший процентный прирост, но он может быть значимым в абсолютных цифрах.

4. Выбор аналитических инструментов и технологий

Разные аналитические инструменты обладают различной степенью эффективности. Прогнозируемый эффект будет зависеть от того, какие инструменты используются (например, BI-платформы, системы машинного обучения, инструменты визуализации данных) и насколько они подходят для решения конкретных задач компании.

5. Специалисты и уровень компетенций в компании

Наличие квалифицированных аналитиков и специалистов по данным, которые могут правильно интерпретировать данные и извлекать из них ценные инсайты, также влияет на эффект. Чем выше уровень компетенций, тем более точные прогнозы и рекомендации можно получить.

Оценка воздействия аналитики зависит от точного понимания текущего состояния компании, целей внедрения, качества данных и компетенций специалистов. Расчеты, основанные на этих факторах, помогут предсказать реальный экономический эффект и обоснованно принять решение о внедрении аналитики данных.

/ Ситуация в сфере хранения и анализа данных

1. На 2024 год в России усиливается дефицит мощностей центров обработки данных (ЦОД) в связи с активным развитием ИИ, ростом цифровых сервисов и сбором бизнесом данных. Экономика данных требует всё более мощной инфраструктуры для хранения, обработки и передачи больших объёмов информации.
В 2023 году совокупный объём всех мировых хранилищ данных достиг 11,7 зеттабайт (10²¹ байт).

Результаты опроса, охватившего 250 государственных и коммерческих предприятий, позволили выявить топ-5 задач, которые решают предприятия с помощью систем хранения данных и анализа данных:

для виртуализации их используют 16% компаний-респондентов;
в качестве элемента корпоративной инфраструктуры – 15%;
для развертывания файлового хранилища – также 15%;
высоконагруженные СУБД (Big Data) запускает 11% компаний;
бизнес-системы и аналитика данных (ERP/CRM/BI и т.д.) – 9,5%.

2. Существует пять основных способов, с помощью которых использование аналитики данных и Big Data может создавать ценность.

Во-первых, большие данные могут раскрыть значительную ценность, сделав информацию прозрачной и пригодной для использования на гораздо более высокой частоте.
Во-вторых, поскольку организации создают и хранят больше транзакционных данных в цифровой форме, они могут собрать более точную и подробную информацию о производительности по всему, от запасов продукции до больничных, и следовательно, выявлять изменчивость и повышать производительность. Ведущие компании используют сбор и анализ данных для проведения контролируемых экспериментов, чтобы принимать более эффективные управленческие решения. Другие используют данные для базового низкочастотного прогнозирования и высокочастотного текущего прогнозирования, чтобы вовремя корректировать свои бизнес-рычаги.
В-третьих, анлитика данных позволяет еще более узко сегментировать клиентов и, следовательно, гораздо более точно подбирать продукты или услуги.
В-четвертых, сложная аналитика может существенно улучшить процесс принятия решений.
В-пятых, большие данные можно использовать для улучшения разработки следующего поколения продуктов и услуг. Например, производители используют данные, полученные от датчиков, встроенных в продукты, для создания инновационных предложений послепродажного обслуживания, таких как упреждающее обслуживание (профилактические меры, которые выполняются до того, как произойдет сбой или даже будет замечен).

3. Использование аналитики данных стало ключевой основой конкуренции и роста для отдельных фирм. С точки зрения конкурентоспособности и потенциального получения стоимости, все компании должны серьезно относиться к сбору и хранению данных. В большинстве отраслей, как устоявшиеся конкуренты так и новые участники используют стратегии, основанные на данных, для инноваций, конкуренции и получения стоимости из глубокой и актуальной информации в режиме реального времени.

4. Использование больших данных лежит в основе новых волн роста производительности и потребительского излишка. Например, ритейлер, использующий большие данные в полной мере, имеет потенциал для увеличения своей операционной маржи более чем на 60 процентов. Большие данные предлагают значительные преимущества как потребителям, так и компаниям и организациям. Например, услуги, поддерживаемые данными о личном местоположении, могут позволить потребителям получить 600 миллиардов долларов экономического излишка.

5. Хотя использование аналитики данных имеет значение во всех секторах, некоторые секторы настроены на больший выигрыш. Агентства сравнили историческую производительность секторов в Соединенных Штатах с потенциалом этих секторов извлекать ценность из хранимых данных и обнаружили, что возможности и проблемы различаются от сектора к сектору. Секторы компьютерных и электронных продуктов, информации, а также финансы, страхование, правительство получают существенную выгоду от использования больших данных.

6. По разным исследованиям, даже при пессимистичном сценарии объем рынка big data в России к 2025 году вырастет с 45 млрд до 65 млрд рублей, а при хорошем развитии событий — до 230 млрд.

Из-за некачественных данных в среднем компании теряют около $13 млн ежегодно, подсчитали в консалтинговой компании Gartner. По инфорции ряда российских предприятий, спрос на разработку и внедрение хранилищ данных за год вырос в два раза. Интерес к проблемам вокруг систем данных и к data-инженерам — тенденция последних 2–3 лет, организации начинают управлять данными системно, объясняют в eCommerce-агентстве Aero.
Спрос на аналитиков, обладающих навыками использования анализа больших данных для принятия эффективных решений, подтверждает нехватку человеческих ресурсов — в июне 2023-го он увеличился вдвое по сравнению с прошлым годом.

7. Для того чтобы полностью раскрыть потенциал аналитики данных, необходимо решить несколько вопросов. В мире больших данных, организациям необходимо не только привлекать нужных специалистов и технологии, но и структурировать рабочие процессы и стимулы для оптимизации использования данных. Доступ к данным имеет решающее значение — компании все чаще интегрируют информацию из нескольких источников данных, часто от третьих лиц, и для этого должны быть предусмотрены мотивации.

/ Вывод

Инвестиции в аналитику данных не только окупаются, но и приводят к устойчивому росту доходов, снижению затрат и укреплению конкурентных преимуществ. В условиях возрастающей конкуренции и быстро меняющегося рынка использование аналитики данных уже стало неотъемлемой частью успешной бизнес-стратегии.

Использование данных в бизнесе стремительно набирает обороты, превращая их в важнейший актив, который не только усиливает конкурентные преимущества, но и способствует раскрытию потенциала сотрудников.

В современных условиях данные становятся ценным инвестиционным ресурсом, который помогает компаниям максимально эффективно использовать человеческий капитал. Внедрение аналитики в бизнес-процессы обеспечивает долгосрочный рост и устойчивое развитие, делая данные ключевым элементом успешной стратегии и доминирования над конкурентами.

ДЕЛАЕМ АНАЛИТИКУ ДЛЯ БИЗНЕСА

Прививаем культуру работы с данными в компании.

/ ПОЛУЧИТЕ КОНСУЛЬТАЦИЮ

Узнайте как бизнес-аналитика может оптимизировать ваш бизнес.

Нажимая на кнопку, вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности.