[ToMo] Sự Phân Tích và Dự Đoán: Hai Bước Quan Trọng Cho Sự Phát Triển Của Doanh Nghiệp

Buzz

Nội dung bài viết

Bài viết này dành cho các doanh nhân muốn áp dụng phân tích dự đoán và đề xuất một cách hiệu quả và đầy đủ hiểu biết về chúng.

Sự Khác Biệt Giữa Phân Tích Dự Đoán và Đề Xuất

Khám Phá Phân Tích Dự Đoán

Sự Điều Tra của Phân Tích Mô Tả

Phân tích và dự báo sử dụng dữ liệu để dự đoán tương lai, trong khi phân tích đề xuất đi sâu vào dữ liệu và tiềm năng của các hành động cụ thể.

Minh họa cho phân tích dự báo và phân tích đề xuất thực tế

Áp dụng kiến thức vào thực tế

Lập kế hoạch tồn kho

Dự báo thời tiết

Bài học chính: Có nhiều cách sử dụng cho cả phân tích dự đoán và phân tích quy định, bao gồm điều hướng, dự báo và kiểm kê. Nhu cầu của doanh nghiệp sẽ xác định cách tốt nhất để sử dụng cả hai loại phân tích.

Áp dụng phân tích

Bắt đầu nhỏ

Tạo tập dữ liệu đa dạng

Hiểu lý do đằng sau các khuyến nghị

Luôn cập nhật hệ thống của bạn

Xem thêm

Đọc tóm tắt

- Phân tích dự đoán và đề xuất quan trọng trong chiến lược dữ liệu.
- Phân tích dự đoán dự báo kết quả tiềm năng, phân tích đề xuất tạo lựa chọn và hướng đi.
- Sự phát triển của doanh nghiệp nhờ cả hai loại phân tích.
- Ứng dụng phân tích dự đoán và đề xuất hiệu quả trong doanh nghiệp.
- Ví dụ về phân tích dự đoán và đề xuất trong thực tế.
- Mẹo tận dụng phân tích dự đoán và đề xuất: bắt đầu nhỏ, tạo tập dữ liệu đa dạng, hiểu lý do đằng sau khuyến nghị, cập nhật hệ thống.
- Khả năng phân tích không nhất thiết cần đến nhóm chuyên gia, quan trọng là nhận biết hạn chế và phát triển phương pháp phù hợp.

Công ty bạn cần sử dụng cả phân tích dự đoán và đề xuất để hiểu rõ hơn về tương lai và đưa ra các quyết định chính xác.

Phân tích dự đoán và phân tích đề xuất đều đóng vai trò quan trọng trong chiến lược dữ liệu.

Phân tích dự đoán giúp dự đoán các kết quả tiềm năng, trong khi phân tích đề xuất tạo ra các lựa chọn và hướng đi cho quyết định.

Cả hai loại phân tích đều hỗ trợ cho sự phát triển của doanh nghiệp, kể cả những doanh nghiệp nhỏ.

Bài viết này dành cho các doanh nhân muốn áp dụng phân tích dự đoán và đề xuất một cách hiệu quả và đầy đủ hiểu biết về chúng.

Sức Mạnh Của Dữ Liệu Lớn Trong Kinh Doanh

Phân Tích Kinh Doanh: Mô Tả, Dự Đoán và Đề Xuất

Sự Khác Biệt Giữa Phân Tích Dự Đoán và Đề Xuất

Phân Tích Dự Đoán và Đề Xuất Trong Chiến Lược Kinh Doanh

Tận Dụng Sự Kết Hợp của Phân Tích Dự Đoán và Đề Xuất

Mick Hollison Về Sức Mạnh của Phân Tích Đề Xuất

Khám Phá Phân Tích Dự Đoán

Phân Tích Dự Đoán và Sự Tiềm Năng Tương Lai

Sự Điều Tra của Phân Tích Mô Tả

Sức Mạnh của Phân Tích Mô Tả

Immanuel Lee Về Phân Tích Mô Tả

Tầm Quan Trọng của Phân Tích Dự Đoán và Đề Xuất

Những kinh nghiệm quý báu:

Phân tích và dự báo sử dụng dữ liệu để dự đoán tương lai, trong khi phân tích đề xuất đi sâu vào dữ liệu và tiềm năng của các hành động cụ thể.

Minh họa cho phân tích dự báo và phân tích đề xuất thực tế

Cả hai loại phân tích đều quan trọng trong đời sống hàng ngày. Chúng tôi đã yêu cầu các chuyên gia cung cấp ví dụ cụ thể về phân tích dự báo và phân tích đề xuất để hiểu rõ hơn về tiềm năng.

Áp dụng kiến thức vào thực tế

Người lái xe trên khắp nơi đều dùng các ứng dụng GPS để đi từ A đến B, đặc biệt là trên những con đường không quen thuộc. Điều này cũng quan trọng với các doanh nghiệp nhỏ dựa vào giao hàng kịp thời.

Phân tích dự đoán có thể sử dụng dữ liệu hiện có để đề xuất tuyến đường nhanh hơn. Theo Thomas Mathew, giám đốc sản phẩm tại Zoomph, đây chỉ là bước đầu tiên.

'Phân tích đề xuất dựa trên [phân tích dự đoán] để thông báo cho người ra quyết định về các tác động dự kiến dựa trên chỉ số hiệu suất cụ thể,' ông nói. Ví dụ, ứng dụng Waze tư vấn tuyến đường dựa trên nhiều yếu tố, mỗi tuyến có thời gian dự đoán.

Lập kế hoạch tồn kho

Như một nhà bán lẻ nhỏ, bạn muốn biết cần bao nhiêu hàng để đầy kệ. Phân tích giúp lập kế hoạch dự trữ chính xác.

Guy Yehiav, Giám đốc điều hành của Profitect, cho biết phân tích mô tả giúp cải thiện doanh số bán hàng. Ông ví dụ về một nhà bán lẻ cung cấp dịch vụ giao hàng nhanh. Dựa trên hành vi của khách hàng, một mô hình dự đoán sẽ giả định hành vi mua sắm của họ.

Yehiav nói: 'Nhà bán lẻ đã trả tiền cho vận chuyển nhanh dựa trên giả định rằng một khách hàng tốt đã mua nhiều sản phẩm, vì vậy họ sẵn lòng đầu tư và chấp nhận một chút lợi nhuận'. 'Thuật toán không tính đến hành vi hoàn trả hàng'.

Đối với nhà bán lẻ này, giảm thiểu tổn thất từ các khách hàng 'ngẫu nhiên' không tuân thủ dự báo có nghĩa là cần có các chính sách tự bảo hiểm. Bằng cách sử dụng phân tích đề xuất, nhà bán lẻ có thể cung cấp các phiếu giảm giá tại cửa hàng cho các khách hàng trả lại hàng hoặc thông báo về việc họ phải trả phí vận chuyển trả lại hàng.

Dự báo thời tiết

Dự đoán thời tiết có thể phức tạp, nhưng có thể ảnh hưởng từ việc chuyển từ hoạt động trong nhà sang ngoài trời và thay đổi mùa vụ. Các cửa hàng thể thao có thể tăng doanh số bán hàng khi thời tiết đẹp.

Nếu dự báo cho thấy doanh số bán giày chạy bộ sẽ tăng khi thời tiết ấm dần vào mùa xuân, việc tăng cung ở các cửa hàng có vẻ hợp lý. Tuy nhiên, doanh số bán hàng có thể tăng không đồng đều theo địa điểm và thời tiết.

Arijit Sengupta, cựu Giám đốc điều hành của BeyondCore và người sáng lập Aible, cho biết phân tích dự đoán và đề xuất có thể giúp bạn lập kế hoạch cho tình huống này.

Sengupta cho biết: 'Chuyển sang phân phối giày chạy bộ trên quy mô quốc gia sẽ là một sai lầm lớn, mặc dù phân tích dự đoán cho thấy doanh số bán hàng sẽ tăng'. 'Nhưng với phân tích đề xuất, bạn có thể sử dụng các nguồn bên thứ ba như dữ liệu thời tiết và khí hậu để đưa ra đề xuất tốt hơn'.

Bài học chính: Có nhiều cách sử dụng cho cả phân tích dự đoán và phân tích quy định, bao gồm điều hướng, dự báo và kiểm kê. Nhu cầu của doanh nghiệp sẽ xác định cách tốt nhất để sử dụng cả hai loại phân tích.

Áp dụng phân tích

Chuyên gia đã đưa ra một số mẹo để tận dụng tối đa các chương trình phân tích.

Bắt đầu nhỏ

Phân tích dữ liệu là một chủ đề phức tạp có thể làm cho bạn bị choáng và bạn không muốn mất đi sự hiểu biết sâu sắc của mình. Hãy suy nghĩ lớn về chiến lược phân tích tổng thể nhưng bắt đầu từ những bước nhỏ.

Ông nói: 'Với dữ liệu lớn và hệ thống quản lý, chúng ta có thể bỏ qua giải pháp đơn giản nhất'. 'Những chiến thắng nhỏ sẽ hỗ trợ các dự án phân tích dài hạn'.

Tạo tập dữ liệu đa dạng

Khi tiến hành và tiếp thị một doanh nghiệp, không phải lúc nào phân tích dự đoán cũng tính đến các khả năng thay thế. Mathew khuyên tạo ra thông tin phong phú hơn bằng cách tính đến nhân khẩu học như giới tính và tuổi.

“Các nhà tiếp thị trên mạng xã hội quan tâm đến việc tương tác và tiếp cận bài đăng của họ', ông nói. “Phân tích mô tả có thể đưa ra đề xuất dựa trên dữ liệu, chẳng hạn như sử dụng hashtag hoặc biểu tượng cảm xúc để tăng sức hút trên mạng xã hội với một phân khúc cụ thể'.

Hiểu lý do đằng sau các khuyến nghị

Sengupta nhấn mạnh tầm quan trọng của việc hiểu logic, sắc thái và hoàn cảnh đằng sau kết quả phân tích trước khi hành động. Bạn cần chứng minh rằng kết quả của mình là đúng thống kê.

Sengupta nói: 'Đồ thị đẹp có thể thu hút, nhưng sức mạnh phân tích chỉ chính xác như con người thiết kế và dữ liệu cung cấp.' 'Người dùng doanh nghiệp cần hiểu 'câu chuyện' đằng sau kết quả và hành động được đề xuất.'

Luôn cập nhật hệ thống của bạn

Khi doanh nghiệp phát triển, thuật toán cũng cần phát triển. Phân tích dự đoán và đề xuất cần được cập nhật thường xuyên với dữ liệu mới nhất để cải thiện dự đoán và quy định.

Mathew nói: “Phân tích dự đoán và đề xuất phụ thuộc vào dữ liệu vững chắc”. 'Phân tích chỉ hiệu quả khi dữ liệu làm nền tảng cho chúng là đáng tin cậy'.

Bài học chính: Khả năng phân tích sâu không nhất thiết phải có một nhóm chuyên gia. Miễn là bạn nhận biết rõ ràng những hạn chế của mình, bạn có thể phát triển phương pháp phân tích phù hợp với nhu cầu của mình.

Nội dung được phát triển bởi đội ngũ Mytour với mục đích chăm sóc khách hàng và chỉ dành cho khích lệ tinh thần trải nghiệm du lịch, chúng tôi không chịu trách nhiệm và không đưa ra lời khuyên cho mục đích khác.

Nếu bạn thấy bài viết này không phù hợp hoặc sai sót xin vui lòng liên hệ với chúng tôi qua email [email protected]

Các câu hỏi thường gặp

Phân tích dự đoán có thể giúp gì cho doanh nghiệp nhỏ?

Phân tích dự đoán giúp doanh nghiệp nhỏ dự báo các kết quả tiềm năng, tối ưu hóa quy trình kinh doanh và đưa ra quyết định chính xác hơn, từ đó nâng cao hiệu quả và giảm thiểu rủi ro.

Sự khác biệt giữa phân tích dự đoán và phân tích đề xuất là gì?

Phân tích dự đoán tập trung vào việc dự báo kết quả tương lai dựa trên dữ liệu hiện tại, trong khi phân tích đề xuất tạo ra các lựa chọn và hướng đi cho quyết định dựa trên những dự đoán đó.

Làm thế nào để kết hợp phân tích dự đoán và đề xuất trong chiến lược kinh doanh?

Kết hợp phân tích dự đoán và đề xuất giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định chính xác và hiệu quả. Phân tích dự đoán cung cấp cái nhìn về xu hướng tương lai, còn phân tích đề xuất đưa ra những hành động cụ thể dựa trên dữ liệu đó.

Có những cách sử dụng thực tế nào cho phân tích dự đoán và phân tích đề xuất trong doanh nghiệp?

Doanh nghiệp có thể sử dụng phân tích dự đoán để dự báo nhu cầu sản phẩm hoặc thời gian giao hàng, và phân tích đề xuất để tối ưu hóa chiến lược tiếp thị, quản lý tồn kho hoặc cải thiện trải nghiệm khách hàng.

Phân tích đề xuất có thể hỗ trợ như thế nào trong việc lập kế hoạch tồn kho?

Phân tích đề xuất giúp dự đoán nhu cầu hàng hóa dựa trên dữ liệu về hành vi khách hàng, giúp doanh nghiệp xác định số lượng sản phẩm cần tồn kho và tránh tình trạng thiếu hàng hoặc dư thừa.

Tại sao các nhà bán lẻ cần sử dụng phân tích đề xuất và phân tích dự đoán trong kinh doanh?

Nhà bán lẻ cần sử dụng phân tích dự đoán để hiểu hành vi mua sắm của khách hàng và dự báo nhu cầu, trong khi phân tích đề xuất giúp đưa ra các chiến lược tối ưu cho việc cung cấp sản phẩm, giảm thiểu rủi ro và tăng lợi nhuận.