Как россияне понимают качество жизни?

Эксперты СберАналитики провели опрос и узнали, какие аспекты жизни россияне считают ключевыми.

💰 Стабильный доход и хорошее состояние здоровья — основные факторы, определяющие качество жизни россиян. С этим согласны 80% участников опроса. Однако приоритеты меняются в зависимости от возраста и жизненных обстоятельств.

👨‍💻 Высокий уровень доходов и профессиональную карьеру больше ценит молодежь (до 24 лет) и люди средних лет с детьми (30–40 лет). Первые считают, что успешная карьера — залог высокого качества жизни в будущем, а вторые хотят обеспечить хорошее образование и возможности детям.

Подробнее о влиянии стабильного дохода и карьеры на восприятие качества жизни в нашей карточке.

Исследование проводилось в октябре 2024 года по всей России.

#СберАналитика_Опросы

СберАналитика. В курсе цифр и трендов

Большие данные простым языком: что такое регрессионный анализ?

В одном из предыдущих постов мы говорили о кластеризации — методе группировки данных. Сегодня мы погрузимся в регрессию — метод машинного обучения, который на основе прошлых данных предсказывает будущие числовые значения.

🔍 Что такое регрессионный анализ?

Регрессионный анализ — это набор статистических методов, позволяющих понять связи между несколькими переменными и определить, как они влияют друг на друга.

Регрессия в анализе данных используется для исследования взаимосвязей между показателями. Она показывает, как изменения в одной области (например, расходы на рекламу) могут отразиться на другой (например, объем продаж).

🛠 Когда аналитики используют регрессионный анализ?

📊 При необходимости спрогнозировать продажи на следующий месяц или квартал. Часто регрессионный анализ используют для прогнозирования объёма продаж в зависимости от результатов предыдущих периодов, сезонности и других факторов.

💡 Планирование рекламных кампаний. При разработке рекламной стратегии регрессия поможет оценить, как увеличение бюджета повлияет на количество заявок и покупок. Это позволяет оптимизировать распределение ресурсов.

💸 Изучение влияния цены на спрос. Если вы хотите узнать, как изменение цены скажется на спросе, регрессия поможет рассчитать оптимальную стоимость товара, чтобы максимизировать прибыль.

Регрессия базируется на данных, поэтому чем полнее и актуальнее исходная информация о продажах, расходах на рекламу, поведении клиентов и других бизнес-показателях, тем точнее будет прогноз.

#СберАналитика_Информационные_Технологии

СберАналитика. В курсе цифр и трендов

Самое популярное время для заказа продуктов

Эксперты СберАналитики совместно с командой сервиса доставки из магазинов и ресторанов Купер провели исследование и выяснили, что по сравнению с 2023 годом в 2024-м люди активнее оформляли онлайн-заказы на продукты именно утром. Ниже — самое важное из собранных данных.

🕒 В 2024 году доля утренних заказов достигла 11%. Главный мотив для оформления заказов в раннее время — сэкономить время на приготовлении завтрака и получить доставку до ухода на работу.

🍞 Чаще всего по утрам заказывают овощи, молоко, хлебобулочные изделия, сыры, фрукты, яйца, воду, творог, колбасы, сметану, печенье и пряники.

📊 Согласно опросу, 57% респондентов предпочитают покупать продукты питания онлайн. По количеству таких заказов лидируют Центральный, Северо-Западный, Уральский и Сибирский федеральные округа.

Исследование проводилось с января по сентябрь 2024 года на основе агрегированной и обезличенной информации

#СберАналитика_Ритейл

СберАналитика. В курсе цифр и трендов

Итоги года сами себя не подведут, поэтому делимся ключевыми результатами 2024 года:

🎯 Запустили продукты для малого бизнеса.

📍 Помогли повысить эффективность деятельности более 200 регионов и муниципалитетов.

📈 Увеличили количество клиентов более чем на 50%.

🏆 Стали лауреатом CDO AWARDS с аналитической панелью «Туризм» в номинации «Цифровизация в госуправлении и муниципальных органах управления – 2024». А продукт «Мониторинг экономики регионов» занял третье место в этой же категории.

📢 Запустили телеграм-канал и уже преодолели отметку в 1000 подписчиков.

Не останавливаемся на достигнутом и стремимся к новым достижениям в 2025! 🚀

🎉 Желаем всем доброго, аналитического Нового года 🥳

Реклама. ООО «ТОТ». ИНН 7730241227. Erid: 2RanykdCmGM

С приближением 2025 года команда СберАналитики выражает искреннюю благодарность за ваше доверие и продуктивное сотрудничество в уходящем году.

🎄 Пусть наступающий год станет временем для новых профессиональных побед и достижений, а новогодние праздники подарят вам тепло и радость общения с близкими.

✨ Желаем вам неисчерпаемых сил для реализации амбициозных проектов и исполнения всех задумок. Мы продолжим работать на благо вашего роста!

С наступающим Новым годом! 🥂

Навигация по каналу для новых читателей

🌟 Мы рады видеть, что наш канал растёт! Чтобы вам было проще ориентироваться, мы обновили навигацию для быстрого доступа к интересующим вас материалам и добавили хэштеги:

📊 Аналитика, исследования трендов и инфографика по различным категориям рынка:
#СберАналитика_Экономика
#СберАналитика_Туризм
#СберАналитика_Ритейл
#СберАналитика_Недвижимость
#СберАналитика_АПК
#СберАналитика_Медицина
#СберАналитика_Потребительские_Услуги
#СберАналитика_Производство
#СберАналитика_Регионы

🗂 Рекомендации от экспертов СберАналитики, как наши инструменты могут облегчать работу с данными:
#СберАналитика_Для_Бизнеса

💡 Рассказываем простыми словами о способах работы с большими данными:
#СберАналитика_Информационные_Технологии

🎤 Выступления экспертов СберАналитики на крупных отраслевых мероприятиях:
#СберАналитика_Мероприятия

📰 Важные новости недели:
#СберАналитика_Дайджест

📊 Управление продуктом на основе данных: ключ к успешному развитию

В современном мире данные стали основой для принятия обоснованных решений в управлении продуктами. Подход data-driven не только помогает глубже понять потребности клиентов, но и оптимизирует процессы разработки и вывода новых продуктов на рынок. В русском языке data-driven означает «управляемый данными».

🔍 Что такое data-driven?

Это метод, при котором данные и аналитика становятся основой для принятия решений на всех этапах разработки продукта. Заинтересованные стороны могут анализировать взаимодействие пользователей с продуктом, чтобы:

• Выявить наиболее популярные функции продукта или решения

• Определить, где пользователи сталкиваются с трудностями

• Понять, каких элементов не хватает для улучшения пользовательского опыта

На основе этой информации можно вносить изменения в продукт: добавлять, улучшать или удалять функции.

📈Почему это важно?

Data-driven подход помогает находить точки роста продукта и принимать взвешенные решения о развитии бизнеса. Например, он позволяет определить:

• В каком регионе (городе или районе) стоит развивать бизнес

• Как перераспределить ресурсы внутри продуктового портфеля

• В продвижение какого продукта инвестировать

• Какие продукты следует закрыть или трансформировать

💡 Принципы data-driven подхода:

1. Принятие решений на основе данных. Все решения должны основываться на объективных данных, что снижает операционные, инвестиционные и маркетинговые риски и делает управление продуктом более эффективным.

2. Регулярный мониторинг и анализ данных. Постоянный сбор и анализ информации о продукте и пользователях помогают выявлять тренды и адаптировать продукт к изменяющимся условиям.

3. Пользовательский фокус. Учет пользовательского поведения и предпочтений — ключ к созданию продукта, который действительно удовлетворяет потребности клиентов.

4. Тестирование гипотез. Проведение A/B-тестирования и других методов экспериментирования позволяет проверять различные подходы и находить оптимальные решения для улучшения метрик.


🌟 Data-driven подход минимизирует риск ошибок — руководители принимают взвешенные решения, опираясь на статистику и информацию, что способствует увеличению прибыли компании.

#СберАналитика_Информационные_Технологии

СберАналитика. В курсе цифр и трендов

Российские компании активно переходят на отечественное программное обеспечение для бизнес-аналитики.

Опрос СберАналитики среди IT-директоров компаний показал, что большинство организаций успешно справляются с импортозамещением. Несколько ключевых выводов из исследования:

🔄Переход на российские BI-платформы

82% предприятий ведут бизнес-аналитику на отечественных решениях — год назад их доля составляла 77%. Только 18% компаний продолжают использовать иностранное ПО.

📈Уровень удовлетворенности растёт

70% организаций довольны качеством российских BI-платформ, что на 7 процентных пунктов выше, чем в прошлом году.

👨‍💻 Импортозамещение в кибербезопасности

Одной из главных задач для компаний остаётся замещение иностранных систем кибербезопасности. В этой области 36% организаций малого, среднего и крупного уровня разработали собственные решения.

Более подробно читайте в материале Cnews.

Исследование проводилось на основе онлайн-опроса среди IT-директоров компаний в ноябре 2024 года по всей России.

#СберАналитика_Информационные_Технологии

СберАналитика. В курсе цифр и трендов

Завершаем неделю тематическим филвордом на тему аналитики.

🔎Задача проста: найдите как можно больше слов. В следующем посте мы расскажем, сколько их было на самом деле.

Сколько слов видите? 👇
👍 — 3-4 слова
🤩 — Нашел 7
❤️ — Разглядел больше 10

Готовы увидеть ответы? 
 
Всего в филворде мы загадали: 
— Хранилище
— Тренды
— Инсайт
— Сравнение
— Данные
— Аудит
— Обработка
— Сегментация
— Верификация
— Прогнозирование
— Инфографика
— Моделирование
— Метрика
— Корреляция
— Статистика
 
Сколько терминов удалось найти? Делитесь результатами!

❤️ — Легко нашел все
👍 — Почти все, осталось пара
🔥 — Увидел 10

Большие данные простым языком: что такое ассоциативные правила?

В одном из предыдущих постов мы говорили о регрессионном анализе — методе, который предсказывает будущие числовые значения на основе прошлых данных. Сегодня мы рассмотрим ассоциативные правила — еще один важный инструмент в арсенале аналитиков.

📊 Что такое ассоциативные правила?

Ассоциативные правила — это метод анализа данных, который позволяет выявлять взаимосвязи между различными элементами в наборах данных. Этот подход используется для определения, как часто определенные события или элементы встречаются вместе, что помогает находить скрытые паттерны и закономерности.

Ассоциативные правила часто применяются в ритейле, когда необходимо понять, какие товары покупают вместе. Например, если клиенты, покупающие хлеб, также часто покупают молоко, это может стать основой для кросс-продаж.

Когда аналитики используют ассоциативные правила?

📣 Маркетинговые стратегии. Аналитики используют ассоциативные правила для создания целевых рекламных кампаний. Зная, какие товары часто покупаются вместе, можно предложить скидки на связанные продукты, что увеличит средний чек.

🛒 Оптимизация ассортимента. Ассоциативные правила помогают ритейлерам понять, какие товары следует размещать рядом друг с другом на полках. Это способствует увеличению продаж и улучшению клиентского опыта.

🎁 Персонализация предложений. Используя ассоциативные правила, компании могут создавать персонализированные рекомендации для клиентов на основе их предыдущих покупок. Это увеличивает вероятность покупки и повышает уровень удовлетворенности клиентов.

Ассоциативные правила основываются на больших объемах данных, поэтому чем больше информации о покупках, поведении клиентов и других аспектах, тем точнее и полезнее будут выявленные взаимосвязи.

#СберАналитика_Информационные_Технологии

СберАналитика. В курсе цифр и трендов

Маркетинговая стратегия на основе данных

В рамках конференций для поставщиков продуктов питания на выставке «Продэкспо–2025», на стратегической сессии «Код «MOTHERLODE» или любимые инструменты для маркетологов продовольственного рынка на 2025 год» руководитель маркетингового консалтинга СберАналитики Ксения Дементьева расскажет о подходах к исследованию целевой аудитории на основе ее трат и поделится, как использовать эти данные для построения позиционирования и разработки эффективной маркетинговой стратегии.

📅 4 февраля, 12:50-14:35

📍 Москва, ЦВК «Экспоцентр»

#СберАналитика_Мероприятия

СберАналитика. В курсе цифр и трендов

Сегодня команда СберАналитики отмечает важное событие — наш 7-й день рождения! 🎉

На протяжении этих лет мы активно развиваемся на рынке больших данных, реализуем проекты, которые помогают компаниям оптимизировать бизнес-процессы и эффективно управлять данными. Мы гордимся каждым шагом, сделанным вместе с вами!

🌟 За это время:

• Создали продукты, которые меняют традиционные подходы к бизнес-решениям, повышая эффективность на всех уровнях управления — от торговой точки до уровня региона.

• Разработали 20+ инструментов анализа данных.

• Сформировали команду из 500+ профессионалов, горящих идеей создания лучшего продукта и готовых первыми интегрировать новые инструменты и подходы.

• Помогли повысить эффективность деятельности более 200 регионов и муниципалитетов.

• Трансформировали большие данные в решения, которые помогли более 1500 клиентам достичь своих бизнес-целей.

Каждый проект для нас — это не просто цифры и данные, а реальные истории успеха. Мы искренне благодарим наших партнеров и клиентов за доверие и поддержку!

🚀 Впереди нас ждёт ещё больше интересных проектов и достижений!