Kio estas Analytics
Analytics estas la procezo kolekti, prilabori kaj analizi datumojn por ĉerpi utilajn informojn kaj fari pli bonajn decidojn.
Esence, analitiko transformas krudajn datumojn en informojn, kiuj povas esti uzataj por plibonigi komercan rendimenton, pli bone kompreni klientojn kaj fari pli informitajn decidojn.
Analytics povas esti uzata en larĝa gamo de aplikoj, inkluzive de:
- Komerca inteligenteco (BI): Analizoj estas uzataj por krei raportojn kaj panelojn, kiuj provizas superrigardon pri komerca agado.
- Merkata analizo: analitiko estas uzata por mezuri la efikecon de merkataj kampanjoj kaj optimumigi celajn strategiojn.
- Vendanalitiko: analitiko estas uzata por analizi vendojn kaj identigi ŝancojn por plibonigo.
- Klienta analizo: analitiko estas uzata por kompreni klientojn kaj krei personecigitajn spertojn.
- Funkcia analizo: analitiko estas uzata por plibonigi efikecon kaj redukti kostojn.
Analytics estas potenca ilo, kiu povas helpi kompaniojn fari pli bonajn decidojn kaj akiri konkurencivan avantaĝon.
Jen kelkaj ekzemploj pri kiel oni uzas analizojn en la reala mondo:
- E-komerca kompanio uzas analizojn por spuri aĉetantan konduton kaj optimumigi sian retejon por konvertiĝoj.
- Merkata kompanio uzas analizojn por mezuri la sukceson de kampanjoj pri sociaj amaskomunikiloj kaj identigi novajn spektantarojn.
- Produktanta firmao uzas analizojn por monitori maŝinaron kaj identigi eblajn problemojn antaŭ ol ili okazas.
Analytics estas ĉiam evoluanta kampo, kun novaj teknologioj kaj teknikoj konstante evoluantaj. Ĉi tio faras analizon ĉiam pli potenca kaj altnivela procezo.
Historio de Analytics
La historio de analizo povas esti spurita reen al la XNUMX-a jarcento, kiam fruaj statistikistoj komencis evoluigi metodojn por kolekti kaj analizi datenojn.
En 1920, analizpioniro Frederick Winslow Taylor komencis uzi statistikon por plibonigi produktad-efikecon.
En la 50-aj jaroj, la apero de komputiloj ebligis analizi grandajn kvantojn da datumoj.
En la 60-aj jaroj, la kampo de komerca inteligenteco (BI) komencis formiĝi, kun la kreado de iloj kaj teknikoj por analizado de komercdatenoj.
En la 70-aj jaroj, analizistoj unue estis utiligitaj en merkatigo, kun la evoluo de teknikoj kiel ekzemple rekta merkatado kaj kondutisma celado.
En la 80-aj jaroj, analizo iĝis pli alirebla por malgrandaj kaj mezgrandaj entreprenoj, dank'al la apero de facile uzeblaj analizsoftvaro kaj servoj.
En la 90-aj jaroj, la disvastiĝo de la Interreto kondukis al la kreskanta graveco de analizo por interretaj entreprenoj.
En la XNUMX-a jarcento, analizo daŭre evoluis, kun la apero de novaj teknologioj kaj teknikoj, kiel ekzemple artefarita inteligenteco kaj maŝinlernado.
Hodiaŭ, analizo estas esenca komponanto de iu ajn komerco, ambaŭ interrete kaj eksterrete.
Jen kelkaj el la ĉefaj eventoj, kiuj markis la historion de analizo:
- 1837: Charles Babbage publikigas "On the Economy of Machinery and Manufactures", unu el la unuaj libroj pri aplikata statistiko.
- 1908: Frederick Winslow Taylor publikigas "The Principles of Scientific Management (La Principoj de Scienca Administrado)", libron priskribanta liajn metodojn por plibonigado de produktada efikeco.
- 1954: John Tukey publikigas "The Exploratory Approach to Analysis of Data (La Esplora Aliro al Analizo de Datumoj)", libron kiu lanĉas la koncepton de esplorada datuma analizo.
- 1962: IBM prezentas la Sistemon/360, la unuan komputilegon kiu permesas analizon de grandaj kvantoj de datenoj.
- 1969: Howard Dresner elpensas la terminon "komerca inteligenteco".
- 1974: Peter Drucker publikigas "The Effective Executive", libron kiu emfazas la gravecon de informoj en decidiĝo.
- 1979: Gary Loveman publikigas "Market Share Leadership: The Free Cash Flow Model", libron kiu lanĉas la koncepton de merkatvaloranalizo.
- 1982: SAS prezentas SAS Enterprise Guide, unu el la unuaj facile uzeblaj analizprogramoj.
- 1995: Google lanĉas Google Analytics, unu el la plej popularaj analiziloj en la mondo.
- 2009: McKinsey publikigas "Big Data: The Next Frontier for Innovation, Competition, and Productivity", raporton elstarigante la gravecon de grandaj datumoj por entreprenoj.
- 2012: IBM prezentas Watson, sistemon de artefarita inteligenteco, kiu povas esti uzata por analizo de datumoj.
- 2015: Google lanĉas Google Analytics 360, altnivelan analizan platformon, kiu uzas artefaritan inteligentecon kaj maŝinlernadon.
Analytics estas ĉiam evoluanta kampo, kun novaj teknologioj kaj teknikoj konstante evoluantaj. Ĉi tio faras analizon ĉiam pli potenca kaj altnivela procezo.
Karakterizaĵoj
Ĝeneralaj karakterizaĵoj de analitiko
Analytics estas kompleksa procezo kiu implikas kelkajn agadojn, inkluzive de:
- Kolekto de datumoj: datumoj povas esti kolektitaj de diversaj fontoj, inkluzive de CRM-sistemoj, merkataj datumbazoj, retejoj kaj sociaj amaskomunikiloj.
- Prilaborado de datumoj: la datumoj estas transformitaj en formaton analizeblan. Ĉi tiu procezo povas inkluzivi taskojn kiel datumpurigado, datummalnormaligo kaj kreado de ŝlosilaj agado-indikiloj (KPIoj).
- Analizo de datumoj: datumoj estas analizitaj por identigi ŝablonojn, tendencojn kaj rilatojn. Ĉi tiu procezo povas uzi diversajn teknikojn, inkluzive de statistika analizo, prognoza analizo kaj tekstoanalizo.
- Interpreto de rezultoj: la analizrezultoj estas interpretitaj por provizi utilajn informojn.
Analytics estas karakterizita per kelkaj faktoroj, inkluzive de:
- Celo: la celo de analizo estas provizi utilajn informojn por fari pli bonajn decidojn.
- Datumoj: analitiko baziĝas sur datumoj. Datumkvalito estas kritika al la valideco de analizrezultoj.
- Teknikoj: analitiko uzas diversajn teknikojn por analizi datumojn. La elekto de la taŭga tekniko dependas de la celo de la analizo kaj la tipo de disponeblaj datumoj.
- Interpreto: la rezultoj de la analizo devas esti interpretitaj por provizi utilajn informojn.
Teknikaj karakterizaĵoj de analitiko
Analytics estas procezo, kiu povas esti farita permane aŭ uzante analizajn ilojn kaj teknologiojn.
Analizaj iloj povas aŭtomatigi multajn el la taskoj implikitaj en la analiza procezo, farante ĝin pli efika kaj preciza.
Analizaj teknologioj, kiel artefarita inteligenteco kaj maŝinlernado, iĝas ĉiam pli gravaj por analizo. Ĉi tiuj teknologioj povas esti uzataj por analizi grandajn kvantojn da datumoj kaj identigi ŝablonojn kaj tendencojn, kiuj eble ne estas detekteblaj per tradiciaj analizteknikoj.
Kelkaj el la teknikaj trajtoj de analizo inkluzivas:
- Volumo de datumoj: analitiko povas esti uzata por analizi grandajn kvantojn da datumoj.
- Rapido de procesado: analitiko devas povi prilabori datumojn rapide kaj efike.
- Precizeco: la analizrezultoj devas esti precizaj kaj fidindaj.
- Fleksebleco: analitiko devas povi adaptiĝi al diversaj datumoj kaj celoj.
- Alirebleco: analitiko devas esti alirebla por larĝa gamo de uzantoj.
Analytics estas kompleksa procezo, kiu fariĝas ĉiam pli grava por entreprenoj. La ĝeneralaj kaj teknikaj trajtoj de analitiko estas fundamentaj por kompreni ilian potencialon kaj uzi ilin efike.
Kial
Estas multaj kialoj, kial vi devus uzi analizojn. Resume, analizo povas helpi vin:
- Plibonigi komercan rendimenton: analitiko povas helpi vin identigi areojn kie kompanio povas plibonigi sian agadon. Ekzemple, analizo povas esti uzata por identigi la plej popularajn produktojn aŭ servojn, la plej fidelajn klientojn kaj la plej efikajn merkatajn kanalojn.
- Faru antaŭvidojn: analitiko povas helpi vin fari antaŭdirojn pri estontaj tendencoj. Ekzemple, analitiko povas esti uzata por antaŭdiri postulon je produktoj aŭ servoj, venda agado aŭ klienta konduto.
- Faru informitajn decidojn: analitiko povas provizi kompaniojn kun la informoj necesaj por fari pli informitajn decidojn. Ekzemple, analizo povas esti uzata por decidi kiujn produktojn aŭ servojn lanĉi sur la merkaton, kiujn merkatajn kampanjojn lanĉi kaj kiujn prezojn strategiojn adopti.
Jen kelkaj specifaj ekzemploj pri kiel analizo povas esti uzata por plibonigi komercon:
- E-komerca kompanio povas uzi analizojn por spuri aĉetantan konduton kaj optimumigi sian retejon por konvertiĝoj.
- Merkata kompanio povas uzi analizojn por mezuri la sukceson de kampanjoj pri sociaj amaskomunikiloj kaj identigi novajn spektantarojn.
- Produktanta firmao povas uzi analizojn por monitori maŝinaron kaj identigi eblajn problemojn antaŭ ol ili okazas.
Ĝenerale, analizo estas potenca ilo, kiu povas helpi kompaniojn fari pli bonajn decidojn kaj akiri konkurencivan avantaĝon.
Jen kelkaj specifaj avantaĝoj de analizo:
- Plibonigu klientan komprenon: analitiko povas helpi vin pli bone kompreni viajn klientojn, iliajn bezonojn kaj iliajn kondutojn. Ĉi tio povas helpi vin krei produktojn kaj servojn, kiuj pli taŭgas al iliaj bezonoj kaj plibonigi vian rilaton kun ili.
- Plibonigu funkcian efikecon: analitiko povas helpi vin identigi areojn kie vi povas plibonigi la efikecon de viaj operacioj. Ĉi tio povas helpi vin redukti kostojn kaj plibonigi produktivecon.
- Plibonigi profitecon: analitiko povas helpi vin identigi ŝancojn pliigi vendojn kaj profitojn. Ĉi tio povas helpi vin atingi viajn komercajn celojn.
Se vi volas plibonigi la agadon de via kompanio, vi devus konsideri uzi analizojn.
Kion ni proponas
Agenzia Web Online disvolvas WordPress-kromaĵon por Analytics.
Kvankam jam ekzistas multaj WordPress-aldonaĵoj por Analytics sur la merkato, Agenzia Web Online decidis krei sian propran kromprogramon dediĉitan al ĉi tiu celo.
La eldondato ankoraŭ ne estas fiksita.
Rulumu tra paĝoj
Paĝoj
- Iron SEO 3 - wordpress kromaĵo: "La Mulo". (17 / 03 / 2024)
- Politiko pri personaj datumoj (04 / 05 / 2023)
- Prilaborado de datumoj (04 / 05 / 2023)
- kontaktoj (04 / 05 / 2023)
- WordPress SEO-Kromaĵo (04 / 05 / 2023)
- Serĉilo Amika (15 / 10 / 2023)
- WORDPRESS PERMALINK ILARETO POR WOOCOMMERCE (15 / 10 / 2023)
- ILARO DE WORDPRESS PERMALINK (15 / 10 / 2023)
- Modulo de konvertoj (24 / 09 / 2023)
- Ilaro de Bing por optimumigo de konvertiĝo (03 / 10 / 2023)
- Ilaro de Google por optimumigo de konvertiĝo (03 / 10 / 2023)
- Yandex Toolkit por optimumigo de konvertiĝo (03 / 10 / 2023)
- Baidu Ilaro por optimumigo de konvertiĝo (03 / 10 / 2023)
- Naver Toolkit por optimumigo de konvertiĝo (03 / 10 / 2023)
- Analiza modulo (24 / 09 / 2023)
- Bing Toolkit por Analytics (03 / 10 / 2023)
- Ilaro de Google por Analytics (03 / 10 / 2023)
- Yandex Toolkit por Analytics (03 / 10 / 2023)
- Baidu Ilaro por Analytics (03 / 10 / 2023)
- Naver Toolkit por Analytics (03 / 10 / 2023)
- Fero SEO 3 agordoj (23 / 09 / 2023)
- SEO-konsultisto (04 / 05 / 2023)
- Skemoj modulo (04 / 05 / 2023)
- Analizado kaj seriigo de RDF/JSON-LD (16 / 01 / 2024)
- Plurlingvaj skemoj (16 / 11 / 2023)
- E-Komercaj Skemoj (16 / 11 / 2023)
- RDF/JSON analizado kaj seriigo (03 / 10 / 2023)
- Analizo kaj seriigo de N-trioblaj (03 / 10 / 2023)
- RDF/XML-analizo kaj seriigo (03 / 10 / 2023)
- Testudo-analizo kaj seriigo (03 / 10 / 2023)
- Analizante ARC2 (03 / 10 / 2023)
- Analiza repisto (03 / 10 / 2023)
- Feraj SEO Metadatumoj (04 / 05 / 2023)
- E-komerca formo (04 / 05 / 2023)
- Formoj sur paĝoj kaj artikoloj kaj kutimaj kampoj (04 / 05 / 2023)
- Ĝenerala formo (04 / 05 / 2023)
- Arkitekturo (04 / 05 / 2023)
- Arkitekturo: alirtempo (31 / 03 / 2024)
- Serĉilo Amika (15 / 10 / 2023)
- Ĉefa menuo (04 / 05 / 2023)
- 👋 Plej bona SEO-Aldonaĵo por WordPress | Fera SEO 3 (04 / 05 / 2023)
- Regularo Politiko (04 / 05 / 2023)
Eksciu pli de Iron SEO
Abonu por ricevi la plej novajn artikolojn retpoŝte.
