কিভাবে একজন বিজনেস এনালিস্ট বিজনেসের সমস্যা সমাধান করতে পারে ?

কীভাবে একজন BI Analyst বিজনেস সমস্যার সমাধান করতে পারে?

ধরুন, একটি ই-কমার্স কোম্পানি ShopNow হঠাৎ লক্ষ্য করলো, ওয়েবসাইটের ভিজিটর সংখ্যা বাড়ছে, কিন্তু কনভার্শন রেট কমে যাচ্ছে! অর্থাৎ, মানুষ ওয়েবসাইটে আসছে ঠিকই, কিন্তু কেনাকাটা করছে না।

কোম্পানির ম্যানেজমেন্ট প্রথমে ভাবলো, “দাম কমাতে হবে, তাহলে হয়তো সেলস বাড়বে!” কিন্তু এখানেই আসে একজন BI Analyst, যিনি বললেন, “না, আগে ডেটা দেখা দরকার!”

—

BI Analyst ডেটা অ্যানালাইসিস করে দেখলেন, ভিজিটররা কার্টে প্রোডাক্ট যোগ করছে কিন্তু চেকআউট করছে না। মূল কারণ? চেকআউট প্রসেস জটিল এবং লোডিং টাইম বেশি।

তাহলে কি দাম কমানো সমাধান? না! Instead, checkout process সহজ করা হলো, এবং conversion rate ২৫% বেড়ে গেল!

এটাই হলো “মাইন্ড চেঞ্জিং কনসেপ্ট” – অনুমান নয়, বরং ডেটা দিয়ে সিদ্ধান্ত নেওয়া।

—

ডেটা বলছে, ৭০% ভিজিটর মোবাইল দিয়ে ওয়েবসাইট ভিজিট করছে। কিন্তু মোবাইল ভার্সনের ইউজার এক্সপেরিয়েন্স (UX) খারাপ!

BI Analyst বললেন, “দাম কমানো বা বেশি মার্কেটিং না করে, আমাদের মোবাইল অপ্টিমাইজেশনে ফোকাস করা উচিত।”

Optimization-এর পর সেলস আরও বেড়ে গেল!

—

সিনিয়র ম্যানেজার বললেন, “আমরা আগেও এমন সমস্যা ফেস করেছি, তখন মার্কেটিং বাজেট বাড়িয়েছিলাম, কিন্তু তেমন লাভ হয়নি।”

BI Analyst বললেন, “এবার A/B টেস্টিং করা যাক।”

পরীক্ষায় দেখা গেল, শুধু checkout process সহজ করলেই কনভার্শন রেট ৩০% বেড়ে যায়!

—

BI Analyst দেখলেন, বেশিরভাগ ভিজিটর রাত ৮টা থেকে ১১টার মধ্যে ওয়েবসাইটে আসে, কিন্তু ওই সময়ে কেনাকাটার হার কম।

তিনি প্রস্তাব দিলেন, “এই সময়ে Flash Sale অফার করি!”

ফলাফল? সেলস ২০% বেড়ে গেল!

—

কোম্পানির রিভিউ ডেটা বিশ্লেষণ করে Analyst দেখলেন, কিছু প্রোডাক্টের রিভিউ খুবই খারাপ, যা কাস্টমারদের নিরুৎসাহিত করছে!

তিনি বললেন, “এই প্রোডাক্টগুলো উন্নত করতে হবে, নাহলে এগুলো স্টকে রাখা ঠিক হবে না।”

কোম্পানি প্রোডাক্ট ইম্প্রুভ করলো, এবং সেলস আবার বাড়তে শুরু করলো!

—

ডেটা অ্যানালাইসিস দেখালো, বেশিরভাগ কাস্টমার একই ক্যাটাগরির প্রোডাক্ট কিনছে।

BI Analyst বললেন, “এই ক্যাটাগরির প্রোডাক্টগুলোর জন্য স্পেশাল ডিসকাউন্ট দিই, এবং ক্রস-সেলিং স্ট্র্যাটেজি ব্যবহার করি!”

ফলাফল? কাস্টমাররা বেশি প্রোডাক্ট কিনতে শুরু করলো, এবং কোম্পানির রেভেনিউ বেড়ে গেল!

—

কাস্টমাররা প্রোডাক্ট সার্চ করার সময় প্রায়ই হতাশ হয়ে যাচ্ছিল, কারণ সার্চ রেজাল্ট রিলেভেন্ট ছিল না।

BI Analyst বললেন, “সার্চ অ্যালগরিদম ইম্প্রুভ করি এবং পার্সোনালাইজড রিকমেন্ডেশন সিস্টেম চালু করি!”

ফলাফল? User Experience উন্নত হলো, কাস্টমাররা সহজেই পছন্দের প্রোডাক্ট পেলো, এবং Repeat Purchase বেড়ে গেল!

—

Conclusion: ডেটা অ্যানালিটিক্স না জানলে ব্যবসা টিকে থাকা কঠিন!

ShopNow-এর ম্যানেজমেন্ট যদি শুধু অনুমানের উপর নির্ভর করতো, তাহলে হয়তো তারা দাম কমাতো, কিন্তু আসল সমস্যাটা বুঝতে পারতো না!

কিন্তু একজন BI Analyst ডেটার মাধ্যমে সমস্যার আসল কারণ খুঁজে বের করলেন, এবং সঠিক সিদ্ধান্ত নেওয়ার মাধ্যমে বিজনেস বাঁচালেন!

আপনিও কি BI Analyst হতে চান?

ডেটা থেকে ইনসাইট বের করে বিজনেসের সাফল্যে ভূমিকা রাখতে চান?

বিশ্বের বড় কোম্পানিগুলোতে হায়ার হওয়ার জন্য রিয়েল-লাইফ স্কিল শিখতে চান?

তাহলে আমাদের BI Analyst Bootcamp-এ জয়েন করুন!

সীমিত সিট! আজই এনরোল করুন এবং ক্যারিয়ারে নতুন উচ্চতায় পৌঁছান!