Identifikovanje novih prodajnih prilika unutar postojeće baze kupaca, otkrivanje novih kupaca, brže modeliranje novih proizvoda i usluga i bolji uvid u buduće tržišne scenarije samo su neka od područja u kojima se primenjuje multivarijabilna analiza.
Poslovni dnevnik razgovarao je s Joeom Hairom, autorom najuspešnijeg, istoimenog svetskog udžbenika za multivarijabilnu analizu.
Podataka o kupcima je više nego ikad, a nikad ih nije bilo teže predvideti. Kako je taj paradoks moguć?
Tačno je da se menadžeri, i to ne samo u trgovini, već u gotovo svim industrijama, žale da danas imaju previše podataka. No, problem nije u tome što imaju previše podataka. Štaviše, problem uopšte nije u količini podataka, već u tome kako ih upotrebiti da bi vam bili korisni.
Znači, menadžeri ne znaju koristiti te podatke? Govorimo o ljudima kojima se posao vrti oko tablica?
Problem je što nedostaju ljudi koji imaju znanja iz trgovine, ali i i drugih industrija s jedne strane, te koji imaju znanja o metodama, koje podučavam, o tome kako podatke pretvoriti u korisne informacije. Na primer, iz multivarijabilne analitike. To je svetski problem. Takvih stručnjaka nedostaje u SAD-u, Evropi, Aziji, pa tako i u jugoistočnoj Europi i Hrvatskoj.
Koliko je to potencijalnih novih radnih mesta?
Jako mnogo. Procenjuje se da će se samo u SAD-u u idućih deset godina otvoriti 80 hiljada novih radnih mesta u ovom području. Zato nije neobično što izvršni direktori vodećih trgovačkih lanaca imaju problema.
Kakva su to radna mjesta? Šta moraju znati oni koji žele obavljati takve poslove?
Ne bih ulazio u specifične zahteve, jer oni će biti različiti. No, u osnovi, rekao bih da je ključno da obrazovni sistemi na zapadu promene način na koji mlade obrazuju o brojkama i statistici. Sada se na matematiku i statistiku gleda kao na probleme, a ne kao rešenja. U azijskim zemljama, kao i u državama bivšeg istočnog bloka, situacije je pozitivnija i kao rezultat toga ljudi su bolji u matematici i statistici. Nije tačno da je lakše učiti čitati slova nego brojke. Takođe, nije tačno da formule morate učiti napamet. Posredi su neke od onih stvari u koje većina veruje, a uopšte nisu tačne. Danas se matematika, a posebno statistika, mora učiti kroz primere iz stvarnog života. Formule treba pokazati i objasniti, ali odmah nakon toga ljudima treba pokazati softverske i hardverske alate koji po tim formulama računaju umesto njih. Ključ svega je da ljudi razumeju koncept, znaju koristiti hardverski ili softverski alat i mogu dobiti rešenje.
Koji su to alati?
Ima ih mnogo. To mogu biti SPSS AMOS ili SmartPLS.
Ko su ljudi unutar organizacije koji bi trebali znati raditi takve analize? Marketingaši, prodavci, viši menadžment ili pak istraživači i razvoj?
Marketing, koji je danas ključ rada organizacija, vrlo je široko područje. Uključuje prodaju, koja treba informacije o potencijalnim i postojećim kupcima, zatim promociju, koja treba uvid u konkurenciju i interese tržišta itd. Big data analize dobijaju svoj puni smisao kad se upoređuju raznorazni podaci i zato je bitno da se ljudi koji obavljaju te različite funkcije marketinga međusobno cene i dobro sarađuju. Moje iskustvo je pak da to u praksi često nije tako. Marketingaši su obično opčinjeni kreativnošću kao glavnim načinom privlačenja pažnje, dok ostalo stavljaju u drugi plan. U takvom pristupu ima puno igranja na pokušaje i pogreške, igranja na humor. Mnogo je, međutim, važnije imati prave informacije o ciljnoj grupi kojoj se želimo obratiti, a pre toga informacije o tome koja je to ciljna grupa kojoj se zapravo želimo obratiti i zašto.
Ceo tekst pročitajte na portalu poslovni.hr.
Autor: Bernard Ivezić
Loading...
