Mitä ovat Analytics
Analytics on prosessi, jossa kerätään, käsitellään ja analysoidaan tietoja hyödyllisen tiedon poimia ja parempia päätöksiä varten.
Pohjimmiltaan analytiikka muuttaa raakadatan tiedoksi, jota voidaan käyttää parantamaan liiketoiminnan suorituskykyä, ymmärtämään asiakkaita paremmin ja tekemään tietoisempia päätöksiä.
Analytiikkaa voidaan käyttää monenlaisissa sovelluksissa, mukaan lukien:
- Business Intelligence (BI): Analytiikkaa käytetään raporttien ja hallintapaneelien luomiseen, jotka tarjoavat yleiskatsauksen liiketoiminnan tehokkuudesta.
- Markkinointianalytiikka: analytiikkaa käytetään markkinointikampanjoiden tehokkuuden mittaamiseen ja kohdistusstrategioiden optimointiin.
- Myyntianalytiikka: analytiikkaa käytetään myynnin analysointiin ja parannusmahdollisuuksien tunnistamiseen.
- Asiakasanalytiikka: analytiikkaa käytetään asiakkaiden ymmärtämiseen ja yksilöllisten kokemusten luomiseen.
- Operatiivinen analytiikka: analytiikkaa käytetään tehokkuuden parantamiseen ja kustannusten vähentämiseen.
Analyysi on tehokas työkalu, joka voi auttaa yrityksiä tekemään parempia päätöksiä ja saamaan kilpailuetua.
Tässä on esimerkkejä siitä, kuinka analytiikkaa käytetään todellisessa maailmassa:
- Verkkokauppayritys käyttää analytiikkaa seuratakseen ostajien käyttäytymistä ja optimoidakseen verkkosivustonsa konversioita varten.
- Markkinointiyritys mittaa analytiikan avulla sosiaalisen median kampanjoiden menestystä ja tunnistaa uusia yleisöjä.
- Valmistusyritys käyttää analytiikkaa koneiden valvontaan ja mahdollisten ongelmien tunnistamiseen ennen niiden ilmenemistä.
Analyysi on jatkuvasti kehittyvä ala, ja uusia teknologioita ja tekniikoita kehitetään jatkuvasti. Tämä tekee analytiikasta entistä tehokkaamman ja kehittyneemmän prosessin.
Analyticsin historia
Analytiikan historia voidaan jäljittää XNUMX-luvulle, jolloin varhaiset tilastotieteilijät alkoivat kehittää menetelmiä tiedon keräämiseen ja analysointiin.
Vuonna 1920 analytiikan edelläkävijä Frederick Winslow Taylor alkoi käyttää tilastoja tuotannon tehokkuuden parantamiseen.
50-luvulla tietokoneiden tulo mahdollisti suurten tietomäärien analysoinnin.
60-luvulla liiketoimintatiedon (BI) ala alkoi kehittyä, kun yritystietojen analysointiin luotiin työkaluja ja tekniikoita.
70-luvulla analytiikkaa käytettiin ensimmäisen kerran markkinoinnissa, kun kehitettiin tekniikoita, kuten suoramarkkinointia ja käyttäytymiseen perustuvaa kohdistamista.
80-luvulla analytiikka tuli helpommin pienten ja keskisuurten yritysten ulottuville helppokäyttöisten analytiikkaohjelmistojen ja -palveluiden myötä.
90-luvulla Internetin leviäminen johti analytiikan kasvavaan merkitykseen verkkoyrityksille.
XNUMX-luvulla analytiikka on kehittynyt jatkuvasti uusien teknologioiden ja tekniikoiden, kuten tekoälyn ja koneoppimisen, ilmaantumisen myötä.
Nykyään analytiikka on olennainen osa liiketoimintaa, sekä online- että offline-tilassa.
Tässä on joitain tärkeimpiä tapahtumia, jotka ovat leimanneet analytiikan historiaa:
- 1837: Charles Babbage julkaisee "On the Economy of Machinery and Manufactures", yhden ensimmäisistä sovellettavia tilastoja käsittelevistä kirjoista.
- 1908: Frederick Winslow Taylor julkaisee "The Principles of Scientific Management" -kirjan, joka kuvaa hänen menetelmiään valmistustehokkuuden parantamiseksi.
- 1954: John Tukey julkaisee "The Exploratory Approach to Analysis of Data" -kirjan, joka esittelee tutkivan data-analyysin käsitteen.
- 1962: IBM esittelee System/360:n, ensimmäisen keskustietokoneen, joka mahdollistaa suurten tietomäärien analysoinnin.
- 1969: Howard Dresner omaksui termin "business intelligence".
- 1974: Peter Drucker julkaisee The Effective Executive -kirjan, joka korostaa tiedon merkitystä päätöksenteossa.
- 1979: Gary Loveman julkaisee "Market Share Leadership: The Free Cash Flow Model" -kirjan, joka esittelee markkina-arvoanalyysin käsitteen.
- 1982: SAS esittelee SAS Enterprise Guiden, yhden ensimmäisistä helppokäyttöisistä analytiikkaohjelmistoista.
- 1995: Google julkaisee Google Analyticsin, yhden maailman suosituimmista analytiikkatyökaluista.
- 2009: McKinsey julkaisee "Big Data: The Next Frontier for Innovation, Competition ja Productivity" -raportin, joka korostaa big datan merkitystä yrityksille.
- 2012: IBM esittelee Watsonin, tekoälyjärjestelmän, jota voidaan käyttää tietojen analysointiin.
- 2015: Google julkaisee Google Analytics 360:n, edistyneen analytiikka-alustan, joka käyttää tekoälyä ja koneoppimista.
Analyysi on jatkuvasti kehittyvä ala, ja uusia teknologioita ja tekniikoita kehitetään jatkuvasti. Tämä tekee analytiikasta entistä tehokkaamman ja kehittyneemmän prosessin.
Caratteristiche
Analytiikan yleiset ominaisuudet
Analyysi on monimutkainen prosessi, joka sisältää useita toimintoja, mukaan lukien:
- Tiedonkeruu: Tietoja voidaan kerätä useista eri lähteistä, mukaan lukien CRM-järjestelmät, markkinointitietokannat, verkkosivustot ja sosiaalinen media.
- Tietojenkäsittely: tiedot muunnetaan muotoon, jota voidaan analysoida. Tämä prosessi voi sisältää tehtäviä, kuten tietojen puhdistamista, tietojen denormalisointia ja keskeisten suorituskykyindikaattoreiden (KPI) luomista.
- Tietojen analysointi: tietoja analysoidaan kuvioiden, trendien ja suhteiden tunnistamiseksi. Tässä prosessissa voidaan käyttää erilaisia tekniikoita, mukaan lukien tilastollinen analyysi, ennakoiva analyysi ja tekstianalyysi.
- Tulosten tulkinta: analyysitulokset tulkitaan hyödyllisen tiedon saamiseksi.
Analyticsille on ominaista useat tekijät, mukaan lukien:
- Kohde: analytiikan tavoitteena on tarjota hyödyllistä tietoa parempien päätösten tekemiseen.
- tiedot: analytiikka perustuu tietoihin. Tietojen laatu on kriittinen analyysitulosten oikeellisuuden kannalta.
- Tekniikat: analytics käyttää erilaisia tekniikoita tietojen analysointiin. Sopivan tekniikan valinta riippuu analyysin tavoitteesta ja käytettävissä olevien tietojen tyypistä.
- Tulkinta: analyysin tulokset on tulkittava hyödyllisen tiedon saamiseksi.
Analytiikan tekniset ominaisuudet
Analyysi on prosessi, joka voidaan suorittaa manuaalisesti tai käyttämällä analytiikkatyökaluja ja -tekniikoita.
Analyysityökalut voivat automatisoida monia analytiikkaprosessiin liittyviä tehtäviä, mikä tekee siitä tehokkaampaa ja tarkempaa.
Analytiikkateknologiat, kuten tekoäly ja koneoppiminen, ovat yhä tärkeämpiä analytiikan kannalta. Näitä tekniikoita voidaan käyttää analysoimaan suuria tietomääriä ja tunnistamaan malleja ja trendejä, joita ei ehkä voida havaita perinteisillä analytiikkatekniikoilla.
Jotkut analytiikan teknisistä ominaisuuksista sisältävät:
- Tietojen määrä: analytiikkaa voidaan käyttää suurten tietomäärien analysointiin.
- Käsittelynopeus: analytiikan on kyettävä käsittelemään tietoja nopeasti ja tehokkaasti.
- Tarkkuus: analyysitulosten tulee olla tarkkoja ja luotettavia.
- Joustavuus: analytiikan on kyettävä mukautumaan erilaisiin tietoihin ja tavoitteisiin.
- Esteettömyys: analytiikan on oltava laajan käyttäjien saatavilla.
Analyysi on monimutkainen prosessi, josta on tulossa yhä tärkeämpi yrityksille. Analytiikan yleiset ja tekniset ominaisuudet ovat olennaisia niiden mahdollisuuksien ymmärtämisessä ja tehokkaassa käytössä.
Miksi
On monia syitä, miksi sinun pitäisi käyttää analytiikkaa. Lyhyesti sanottuna analytiikka voi auttaa sinua:
- Paranna liiketoiminnan suorituskykyä: analytiikan avulla voit tunnistaa alueita, joilla yritys voi parantaa suorituskykyään. Analytiikan avulla voidaan esimerkiksi tunnistaa suosituimmat tuotteet tai palvelut, uskollisimmat asiakkaat ja tehokkaimmat markkinointikanavat.
- Tee ennakkovarauksia: analytiikka voi auttaa sinua ennustamaan tulevaisuuden trendejä. Analytiikan avulla voidaan esimerkiksi ennustaa tuotteiden tai palveluiden kysyntää, myynnin suorituskykyä tai asiakkaiden käyttäytymistä.
- Tee tietoisia päätöksiä: analytiikka voi tarjota yrityksille tietoa, jota tarvitaan tietoisempien päätösten tekemiseen. Analytiikan avulla voidaan esimerkiksi päättää, mitkä tuotteet tai palvelut tuodaan markkinoille, mitkä markkinointikampanjat käynnistetään ja mitkä hinnoittelustrategiat otetaan käyttöön.
Tässä on joitain konkreettisia esimerkkejä siitä, kuinka analytiikkaa voidaan käyttää liiketoiminnan parantamiseen:
- Verkkokauppayritys voi käyttää analytiikkaa seuratakseen ostajien käyttäytymistä ja optimoidakseen verkkosivustonsa konversioita varten.
- Markkinointiyritys voi analytiikan avulla mitata sosiaalisen median kampanjoiden menestystä ja tunnistaa uusia yleisöjä.
- Valmistusyritys voi käyttää analytiikkaa valvoakseen koneita ja tunnistaakseen mahdolliset ongelmat ennen niiden ilmenemistä.
Kaiken kaikkiaan analytiikka on tehokas työkalu, joka voi auttaa yrityksiä tekemään parempia päätöksiä ja saavuttamaan kilpailuetua.
Tässä on joitain analytiikan erityisiä etuja:
- Paranna asiakkaiden ymmärrystä: analytiikka voi auttaa sinua ymmärtämään paremmin asiakkaitasi, heidän tarpeitaan ja käyttäytymistään. Tämä voi auttaa sinua luomaan tuotteita ja palveluita, jotka sopivat paremmin heidän tarpeisiinsa, ja parantaa suhdettasi heihin.
- Paranna toiminnan tehokkuutta: analytiikan avulla voit tunnistaa alueita, joilla voit tehostaa toimintaasi. Tämä voi auttaa sinua vähentämään kustannuksia ja parantamaan tuottavuutta.
- Paranna kannattavuutta: analytiikan avulla voit tunnistaa mahdollisuuksia lisätä myyntiä ja voittoja. Tämä voi auttaa sinua saavuttamaan liiketoimintatavoitteesi.
Jos haluat parantaa yrityksesi suorituskykyä, sinun kannattaa harkita analytiikan käyttöä.
Mitä me tarjoamme
Agenzia Web Online kehittää WordPress-laajennusta Analyticsille.
Vaikka markkinoilla on jo monia WordPress-laajennuksia Analyticsille, Agenzia Web Online on päättänyt luoda oman tähän tarkoitukseen omistetun laajennuksen.
Julkaisupäivää ei ole vielä asetettu.
Selaa läpi sivut
sivut
- Iron SEO 3 - wordpress-laajennus: "The Mule". (17 / 03 / 2024)
- Henkilötietopolitiikka (04 / 05 / 2023)
- Tietojenkäsittely (04 / 05 / 2023)
- Yhteydet (04 / 05 / 2023)
- WordPress SEO -laajennus (04 / 05 / 2023)
- Hakukoneystävällinen (15 / 10 / 2023)
- WORDPRESS PERMALINK TOOLKIT WOOCOMMERCElle (15 / 10 / 2023)
- WORDPRESS PERMALINK TOOLKIT (15 / 10 / 2023)
- Konversiot-moduuli (24 / 09 / 2023)
- Bing Toolkit tulosprosentin optimointiin (03 / 10 / 2023)
- Google Toolkit tulosprosentin optimointiin (03 / 10 / 2023)
- Yandex Toolkit tulosprosentin optimointiin (03 / 10 / 2023)
- Baidu Toolkit tulosprosentin optimointiin (03 / 10 / 2023)
- Naver Toolkit tulosprosentin optimointiin (03 / 10 / 2023)
- Analytics-moduuli (24 / 09 / 2023)
- Bing Toolkit Analyticsille (03 / 10 / 2023)
- Google Toolkit for Analytics (03 / 10 / 2023)
- Yandex Toolkit Analyticsille (03 / 10 / 2023)
- Baidu Toolkit Analyticsille (03 / 10 / 2023)
- Naver Toolkit Analyticsille (03 / 10 / 2023)
- Iron SEO 3 -kokoonpanot (23 / 09 / 2023)
- SEO konsultti (04 / 05 / 2023)
- Kaavioiden moduuli (04 / 05 / 2023)
- RDF/JSON-LD jäsennys ja serialisointi (16 / 01 / 2024)
- Monikieliset suunnitelmat (16 / 11 / 2023)
- Sähköisen kaupankäynnin järjestelmät (16 / 11 / 2023)
- RDF/JSON-jäsennys ja serialisointi (03 / 10 / 2023)
- N-Triples jäsennys ja serialisointi (03 / 10 / 2023)
- RDF/XML-jäsennys ja serialisointi (03 / 10 / 2023)
- Kilpikonnan jäsentäminen ja sarjoittaminen (03 / 10 / 2023)
- Jäsennetään ARC2 (03 / 10 / 2023)
- Jäsentää räppäri (03 / 10 / 2023)
- Iron SEO Metadata (04 / 05 / 2023)
- Sähköinen kaupankäyntilomake (04 / 05 / 2023)
- Lomakkeet sivuilla ja artikkeleissa sekä mukautettuja kenttiä (04 / 05 / 2023)
- Yleinen muoto (04 / 05 / 2023)
- Arkkitehtuuri (04 / 05 / 2023)
- Arkkitehtuuri: pääsyaika (31 / 03 / 2024)
- Hakukoneystävällinen (15 / 10 / 2023)
- Päävalikko (04 / 05 / 2023)
- 👋 Paras SEO-laajennus WordPressille | Rauta SEO 3 (04 / 05 / 2023)
- Tietosuojakäytännön (04 / 05 / 2023)
Lue lisää Iron SEO:sta
Tilaa saadaksesi uusimmat artikkelit sähköpostitse.
