Важность статистики в бизнесе (с примерами)

Область статистики занимается сбором, анализом, интерпретацией и представлением данных.

В деловой среде статистика важна по следующим причинам:

Причина 1. Статистика позволяет бизнесу лучше понять поведение потребителей с помощью описательной статистики.

Причина 2. Статистика позволяет бизнесу выявлять тенденции посредством визуализации данных.

Причина 3. Статистика позволяет бизнесу понять взаимосвязь между различными переменными с помощью регрессионных моделей.

Причина 4. Статистика позволяет бизнесу сегментировать потребителей на группы с помощью кластерного анализа.

В оставшейся части статьи мы рассмотрим каждую из этих причин.

Причина 1: понять поведение потребителей с помощью описательной статистики

Описательная статистика используется для описания наборов данных.

Компании практически во всех сферах используют описательную статистику, чтобы лучше понять поведение своих потребителей.

Например, продуктовый магазин может рассчитать следующую описательную статистику:

• Среднее количество клиентов, которые приходят каждый день.
• Средний заказ на одного клиента.
• Стандартное отклонение возраста покупателей, пришедших в магазин.
• Сумма продаж, произведенных за каждый месяц.

Благодаря этим показателям магазин может лучше понять, кто его клиенты и как они себя ведут.

С другой стороны, банк может рассчитать следующую описательную статистику:

• Процент клиентов, не погашающих кредит.
• Это среднее количество новых клиентов, которые присоединяются к банку каждый день.
• Сумма общих депозитов, сделанных всеми клиентами каждый месяц.

Благодаря этим измерениям банк может получить представление о поведении своих клиентов и о том, как они управляют своими деньгами.

Не все предприятия создают статистические модели или выполняют сложные расчеты, но почти все предприятия используют описательную статистику, чтобы лучше понять своих клиентов.

Причина 2: выявление тенденций с помощью визуализации данных

Другой распространенный способ использования статистики в бизнесе — это визуализация данных, таких как линейные графики, гистограммы, коробчатые диаграммы, круговые диаграммы и другие графики.

Эти типы диаграмм часто используются, чтобы помочь бизнесу выявить тенденции.

Например, малый бизнес может создать следующую комбинированную диаграмму , чтобы визуализировать количество новых клиентов и общий объем продаж, которые они совершают каждый месяц:

Используя эту простую диаграмму, компания может быстро увидеть, что ее продажи и количество новых клиентов имеют тенденцию к наибольшему увеличению в последнем квартале года.

Это может позволить предприятию подготовиться с привлечением большего количества сотрудников, более поздних часов, большего количества инвентаря и т. д. в это время года.

Причина 3. Поймите взаимосвязь между переменными с помощью регрессионных моделей.

Статистика также используется в бизнесе в виде моделей линейной регрессии .

Это модели, которые позволяют бизнесу понять взаимосвязь между одной или несколькими переменными-предикторами и переменной отклика .

Например, продуктовый магазин может отслеживать общую сумму, потраченную на печатную рекламу, общую сумму, потраченную на интернет-рекламу, и общий доход.

Затем они могли бы построить следующую модель множественной линейной регрессии:

Продажи = 840,35 + 2,55 (телереклама) + 4,87 (интернет-реклама)

Вот как интерпретировать коэффициенты регрессии в этой модели:

• На каждый дополнительный доллар, потраченный на телевизионную рекламу, общий доход увеличивается на 2,55 доллара (при условии, что онлайн-реклама остается неизменной).
• На каждый дополнительный доллар, потраченный на онлайн-рекламу, общий доход увеличивается на 4,87 доллара (при условии, что объем рекламы на телевидении останется неизменным).

Используя эту модель, продуктовый магазин быстро поймет, что его деньги лучше потратить на онлайн-рекламу, чем на телевизионную рекламу.

Примечание . В этом примере мы использовали только две переменные-предикторы (телевизионная реклама и реклама в Интернете), но на практике компании часто строят модели регрессии с гораздо большим количеством переменных-предикторов.

Причина 4: Сегментируйте потребителей на группы с помощью кластерного анализа

Другой способ использования статистики в бизнес-среде – это кластерный анализ .

Это метод машинного обучения , который позволяет компании группировать похожих людей по разным признакам.

Компании розничной торговли часто используют кластеризацию для выявления групп схожих домохозяйств.

Например, розничный бизнес может собирать следующую информацию о домохозяйстве:

• Семейный доход
• Размер семьи
• Глава семьи Профессия
• Расстояние до ближайшего населенного пункта

Затем они могут ввести эти переменные в алгоритм кластеризации, чтобы потенциально идентифицировать следующие кластеры:

• Группа 1: Маленькие семьи, большие транжиры.
• Группа 2: Большая семья, большие транжиры.
• Группа 3: Маленькая семья, низкие расходы.
• Группа 4: Большая семья, низкие расходы.

Затем компания может отправлять персонализированную рекламу или рекламные письма каждому домохозяйству в зависимости от вероятности того, что они отреагируют на определенные типы рекламы.

Дополнительные ресурсы

Следующие статьи объясняют важность статистики в других областях:

Значение статистики в экономике
Важность статистики в образовании
Важность статистики в здравоохранении