Показатель изменился. Почему?
Нужно исследовать отклонение, проверить возможные объяснения и понять, какие выводы действительно поддерживают данные.
DATA ANALYTICS · RESEARCH · AD HOC
Разбираемся в данных.
Помогаем найти ответ.
Ad hoc-анализ, исследование бизнес-показателей и клиентских коммуникаций — когда нужно разобраться в нестандартном вопросе, проверить гипотезу или понять, что делать дальше.
↳От точечного аналитического вопроса
до исследования сложной бизнес-ситуации.
до исследования сложной бизнес-ситуации.
RAW DATA / BUSINESS CONTEXT
PATTERN FOUND
ВОПРОС→АНАЛИЗ→ВЫВОД
01 / ANALYZEFROM DATA TO DECISION
Ad hoc-анализ · Бизнес-аналитика · Исследование коммуникацийСНАЧАЛА ВОПРОС ↘
01 КОГДА НУЖЕН АНАЛИЗ
Не на каждый вопрос
есть готовый дашборд.
Данных много. Решение неочевидно.
Нужен нестандартный срез, проверка гипотезы или отдельное исследование, которого нет в типовом отчёте.
Цифры показывают результат, но не причины.
Важно дополнить цифры контекстом: понять, что происходит в клиентских коммуникациях и бизнес-процессах.
02 НАПРАВЛЕНИЯ
От точечного вопроса
до обоснованного вывода.
Начинаем с бизнес-вопроса и подбираем формат под задачу, доступные данные и решение, которое предстоит принять.
01
AD HOC / BUSINESS ANALYTICS
Ad hoc-анализ и аналитические задачи
Разбираем нестандартные вопросы бизнеса: исследуем динамику показателей, сопоставляем сегменты, проверяем гипотезы и изучаем возможные объяснения отклонений.
Разовые исследованияПричины измененийПроверка гипотезНестандартные срезы
02
SPEECH ANALYTICS / QA
Анализ коммуникаций и аудит речевой аналитики
Исследуем успешные и неуспешные контакты, действия сотрудников и возможные упущенные возможности. Проверяем критерии контроля качества и надёжность выводов аналитических инструментов.
Контакт-центрКонтроль качестваЧек-листыУпущенные возможности
03
CUSTOMER INSIGHT / TEXT ANALYTICS
Клиентский опыт и обратная связь
Объединяем обращения, отзывы и другие источники, чтобы находить повторяющиеся проблемы и потребности, определять приоритеты и переводить наблюдения в задачи для бизнеса.
Темы и кластерыОтзывы и обращенияПотребности клиентовПриоритизация
+
Если выводы указывают на необходимость изменений — можно отдельно обсудить требования, проектирование решения и сопровождение внедрения.
“
03 ПРИНЦИП РАБОТЫ
Не подгоняем задачу
под инструмент.
Ищем ответ на вопрос.
Исследование может быть самостоятельным результатом. Если данных недостаточно для уверенного вывода, обозначаем ограничения и то, что стоит проверить дополнительно. Внедрение — отдельный следующий шаг, а не обязательное продолжение анализа.
QUESTION FIRSTANALYSIS WITH
BUSINESS CONTEXT
BUSINESS CONTEXT
04 КАК РАБОТАЕМ
От вопроса
к обоснованному выводу.
Сначала определяем, что именно нужно понять, что уже известно и какое решение предстоит принять. Затем оцениваем данные и выбираем подходящий метод.
Уточняем вопрос и контекст
Что произошло, что уже известно и какое решение предстоит принять?
Определяем данные и ограничения
Проверяем доступность, качество и достаточность источников для ответа.
Проводим анализ
Сопоставляем группы, проверяем гипотезы, ищем закономерности и альтернативные объяснения.
Передаём результат в работу
Формулируем выводы и рекомендации, обозначаем ограничения и возможные следующие шаги.
05 ПРАКТИКА
От данных
к решениям.
Примеры аналитических задач: что исследовали, какие закономерности обнаружили и как результаты можно использовать в работе бизнеса. Часть деталей обезличена.
RETAIL / R&D01 ↗
Отзывы покупателей: отделить шум от реальных проблем
Анализ отзывов и запросов покупателей помог разделить информационный шум, реальные проблемы продукта и идеи для дальнейшей разработки.
Что исследовали
Задача. Проверить репутацию карточек товаров, выявить повторяющиеся проблемы и понять, какие запросы покупателей заслуживают внимания команды продукта.
Подход. Фильтрация подозрительных и малополезных отзывов, анализ содержательных отзывов, группировка жалоб и запросов.
Практическая ценность. Разделение вопросов качества, комплектации и пользовательского опыта; материал для приоритизации R&D-задач.
SPEECH ANALYTICS / QA02 ↗
Кластеризация обращений и анализ тональности
Переход от выборочной прослушки к алгоритмической группировке диалогов и сопоставлению тем с эмоциональным состоянием в начале и конце контакта.
Что исследовали
Задача. Увидеть структуру обращений на большом объёме диалогов и находить темы, требующие внимания руководителей.
Подход. Автоматическая группировка обращений, анализ тем и тональности, выделение сценариев для дополнительной проверки.
Практическая ценность. Более системный контроль качества и возможность направлять обучение на конкретные типы сложных коммуникаций.
CONVERSION / ML03 ↗
ЗВОНКИ1 797
ЧАТЫ660
КАЧЕСТВО ML-МОДЕЛИAUC ≈ 0,768
COMMUNICATION → OUTCOME
Какие действия менеджера связаны с успехом продажи
Проверили, отражает ли действующая система оценки реальную эффективность коммуникаций, и сравнили закономерности между Москвой и Санкт-Петербургом.
Что обнаружили
Драйверы успеха. Заинтересованность, инициативность и работа с возражениями были связаны с более высокой вероятностью успеха.
Блокеры. Безразличие, раздражённый тон и неуверенность были связаны с более низкой вероятностью успеха.
Различия регионов. По результатам исследования методика оценки работала неодинаково в Москве и Санкт-Петербурге, поэтому рекомендации по её настройке различались.
Рекомендации. Пересмотреть веса критериев, убрать или смягчить формальные штрафы без подтверждённой связи с результатом и усилить обучение навыкам, связанным с эффективностью диалога.
Примеры представлены в обезличенном виде. Перед публичным размещением необходимо подтвердить право на публикацию визуалов, цифр и описаний, а также проверить интерпретацию результатов.
06 ОБСУДИТЬ ЗАДАЧУ
Есть вопрос,
на который не отвечает
обычный отчёт?
Опишите ситуацию и что нужно понять. Поможем определить, какие данные стоит исследовать, какой анализ будет полезен и с чего разумнее начать.
Обсудить аналитическую задачу ↗ Перед публикацией замените адрес на подтверждённый контакт.