Que son Analytics
A analítica é o proceso de recompilación, procesamento e análise de datos para extraer información útil e tomar mellores decisións.
En esencia, a analítica transforma os datos brutos en información que se pode usar para mellorar o rendemento empresarial, comprender mellor os clientes e tomar decisións máis fundamentadas.
A analítica pódese usar nunha ampla gama de aplicacións, incluíndo:
- Inteligencia de negocios (BI): As analíticas úsanse para crear informes e paneis de control que ofrecen unha visión xeral do rendemento empresarial.
- Análise de mercadotecnia: as analíticas úsanse para medir a eficacia das campañas de mercadotecnia e optimizar as estratexias de orientación.
- Análise de vendas: as analíticas úsanse para analizar as vendas e identificar oportunidades de mellora.
- Análise de clientes: as analíticas úsanse para comprender aos clientes e crear experiencias personalizadas.
- Análise operacional: utilízanse analíticas para mellorar a eficiencia e reducir os custos.
A analítica é unha poderosa ferramenta que pode axudar ás empresas a tomar mellores decisións e obter unha vantaxe competitiva.
Aquí tes algúns exemplos de como se usan as analíticas no mundo real:
- Unha empresa de comercio electrónico usa análises para rastrexar o comportamento dos compradores e optimizar o seu sitio web para as conversións.
- Unha empresa de mercadotecnia usa análises para medir o éxito das campañas de redes sociais e identificar novos públicos.
- Unha empresa de fabricación usa análises para supervisar a maquinaria e identificar posibles problemas antes de que se produzan.
A analítica é un campo en constante evolución, con novas tecnoloxías e técnicas que se desenvolven constantemente. Isto fai da analítica un proceso cada vez máis potente e sofisticado.
Historia da analítica
A historia da analítica remóntase ao século XIX, cando os primeiros estatísticos comezaron a desenvolver métodos para recoller e analizar datos.
En 1920, o pioneiro da analítica Frederick Winslow Taylor comezou a utilizar as estatísticas para mellorar a eficiencia da fabricación.
Na década de 50, a aparición dos ordenadores permitiu analizar grandes cantidades de datos.
Na década de 60 comezou a desenvolverse o campo da intelixencia empresarial (BI), coa creación de ferramentas e técnicas para analizar datos empresariais.
Na década de 70, a analítica utilizouse por primeira vez en mercadotecnia, co desenvolvemento de técnicas como o marketing directo e a orientación comportamental.
Na década de 80, a análise fíxose máis accesible para as pequenas e medianas empresas, grazas á aparición de software e servizos de análise fáciles de usar.
Na década de 90, a difusión de Internet levou á crecente importancia da analítica para as empresas en liña.
No século XXI, a analítica seguiu evolucionando, coa aparición de novas tecnoloxías e técnicas, como a intelixencia artificial e a aprendizaxe automática.
Hoxe, as analíticas son un compoñente esencial de calquera empresa, tanto en liña como fóra de liña.
Estes son algúns dos principais acontecementos que marcaron a historia da analítica:
- 1837: Charles Babbage publica "On the Economy of Machinery and Manufactures", un dos primeiros libros sobre estatística aplicada.
- 1908: Frederick Winslow Taylor publica "The Principles of Scientific Management", un libro que describe os seus métodos para mellorar a eficiencia de fabricación.
- 1954: John Tukey publica "The Exploratory Approach to Analysis of Data", un libro que introduce o concepto de análise exploratoria de datos.
- 1962: IBM presenta o System/360, o primeiro ordenador mainframe que permite a análise de grandes cantidades de datos.
- 1969: Howard Dresner acuña o termo "intelixencia empresarial".
- 1974: Peter Drucker publica "The Effective Executive", un libro que enfatiza a importancia da información na toma de decisións.
- 1979: Gary Loveman publica "Market Share Leadership: The Free Cash Flow Model", un libro que introduce o concepto de análise de valor de mercado.
- 1982: SAS presenta SAS Enterprise Guide, un dos primeiros software de análise fácil de usar.
- 1995: Google lanza Google Analytics, unha das ferramentas de análise máis populares do mundo.
- 2009: McKinsey publica "Big Data: The Next Frontier for Innovation, Competition, and Productivity", un informe que destaca a importancia do big data para as empresas.
- 2012: IBM presenta Watson, un sistema de intelixencia artificial que se pode usar para a análise de datos.
- 2015: Google lanza Google Analytics 360, unha plataforma de análise avanzada que utiliza intelixencia artificial e aprendizaxe automática.
A analítica é un campo en constante evolución, con novas tecnoloxías e técnicas que se desenvolven constantemente. Isto fai da analítica un proceso cada vez máis potente e sofisticado.
características
Características xerais da analítica
A analítica é un proceso complexo que implica unha serie de actividades, entre elas:
- Recollida de datos: Os datos pódense recoller de diversas fontes, incluíndo sistemas CRM, bases de datos de mercadotecnia, sitios web e redes sociais.
- Tratamento de datos: os datos transfórmanse nun formato que se poida analizar. Este proceso pode incluír tarefas como a limpeza de datos, a desnormalización de datos e a creación de indicadores clave de rendemento (KPI).
- Análise de datos: analízanse os datos para identificar patróns, tendencias e relacións. Este proceso pode utilizar unha variedade de técnicas, incluíndo análise estatística, análise preditiva e análise de texto.
- Interpretación dos resultados: os resultados da análise interprétanse para proporcionar información útil.
As analíticas caracterízanse por unha serie de factores, incluíndo:
- Obxectivo: o obxectivo da analítica é proporcionar información útil para tomar mellores decisións.
- Datos as análises baséanse en datos. A calidade dos datos é fundamental para a validez dos resultados da análise.
- Técnicas: analytics utiliza unha variedade de técnicas para analizar datos. A elección da técnica adecuada depende do obxectivo da análise e do tipo de datos dispoñibles.
- Interpretación: os resultados da análise deben ser interpretados para proporcionar información útil.
Características técnicas da analítica
A analítica é un proceso que se pode realizar manualmente ou mediante tecnoloxías e ferramentas de análise.
As ferramentas de análise poden automatizar moitas das tarefas implicadas no proceso de análise, facéndoo máis eficiente e preciso.
As tecnoloxías analíticas, como a intelixencia artificial e a aprendizaxe automática, son cada vez máis importantes para a analítica. Estas tecnoloxías pódense utilizar para analizar grandes cantidades de datos e identificar patróns e tendencias que poden non ser detectables coas técnicas de análise tradicionais.
Algunhas das características técnicas da analítica inclúen:
- Volume de datos: a analítica pódese utilizar para analizar grandes cantidades de datos.
- Velocidade de procesamento: analítica debe ser capaz de procesar os datos de forma rápida e eficiente.
- Precisión: os resultados da análise deben ser precisos e fiables.
- Flexibilidade: a analítica debe ser capaz de adaptarse a unha variedade de datos e obxectivos.
- Accesibilidade: as analíticas deben ser accesibles a unha ampla gama de usuarios.
A analítica é un proceso complexo que é cada vez máis importante para as empresas. As características xerais e técnicas da analítica son fundamentais para comprender o seu potencial e utilizalas de forma eficaz.
Por que
Hai moitas razóns polas que deberías usar análises. En resumo, a analítica pode axudarche:
- Mellorar o rendemento empresarial: as analíticas poden axudarche a identificar áreas nas que unha empresa pode mellorar o seu rendemento. Por exemplo, a analítica pódese utilizar para identificar os produtos ou servizos máis populares, os clientes máis fieis e as canles de mercadotecnia máis eficaces.
- Facer previsións: a analítica pode axudarche a facer predicións sobre tendencias futuras. Por exemplo, as análises pódense usar para predecir a demanda de produtos ou servizos, o rendemento das vendas ou o comportamento dos clientes.
- Toma decisións informadas: analytics pode proporcionar ás empresas a información necesaria para tomar decisións máis fundamentadas. Por exemplo, a analítica pódese utilizar para decidir que produtos ou servizos lanzar no mercado, que campañas de mercadotecnia lanzar e que estratexias de prezos adoptar.
Aquí tes algúns exemplos específicos de como se poden usar as analíticas para mellorar unha empresa:
- Unha empresa de comercio electrónico pode usar análises para rastrexar o comportamento dos compradores e optimizar o seu sitio web para conversións.
- Unha empresa de mercadotecnia pode usar análises para medir o éxito das campañas de redes sociais e identificar novos públicos.
- Unha empresa de fabricación pode usar análises para supervisar a maquinaria e identificar posibles problemas antes de que se produzan.
En xeral, a analítica é unha poderosa ferramenta que pode axudar ás empresas a tomar mellores decisións e obter unha vantaxe competitiva.
Aquí tes algúns beneficios específicos da analítica:
- Mellora a comprensión do cliente: as analíticas poden axudarche a comprender mellor os teus clientes, as súas necesidades e os seus comportamentos. Isto pode axudarche a crear produtos e servizos que se adapten mellor ás súas necesidades e mellorar a túa relación con eles.
- Mellorar a eficiencia operativa: as analíticas poden axudarche a identificar áreas nas que podes mellorar a eficiencia das túas operacións. Isto pode axudarche a reducir custos e mellorar a produtividade.
- Mellorar a rendibilidade: a analítica pode axudarche a identificar oportunidades para aumentar as vendas e os beneficios. Isto pode axudarche a alcanzar os teus obxectivos comerciais.
Se queres mellorar o rendemento da túa empresa, deberías considerar o uso de análises.
O que ofrecemos
Agenzia Web Online está a desenvolver un complemento de WordPress para Analytics.
Aínda que xa hai moitos complementos de WordPress para Analytics no mercado, Agenzia Web Online decidiu crear o seu propio complemento dedicado a este fin.
A data de lanzamento aínda non está fixada.
Desprácese páxinas
páxinas
- Iron SEO 3 - plugin de wordpress: "The Mule". (17 / 03 / 2024)
- Política de datos persoais (04 / 05 / 2023)
- Tratamento de datos (04 / 05 / 2023)
- contactos (04 / 05 / 2023)
- Complementos SEO de WordPress (04 / 05 / 2023)
- Amigable con buscadores (15 / 10 / 2023)
- WORDPRESS PERMALINK TOOLKIT PARA WOOCOMMERCE (15 / 10 / 2023)
- KIT DE FERMENTAS DE WORDPRESS PERMALINK (15 / 10 / 2023)
- Módulo de conversións (24 / 09 / 2023)
- Bing Toolkit para optimizar a taxa de conversión (03 / 10 / 2023)
- Google Toolkit para a optimización da taxa de conversión (03 / 10 / 2023)
- Yandex Toolkit para a optimización da taxa de conversión (03 / 10 / 2023)
- Baidu Toolkit para a optimización da taxa de conversión (03 / 10 / 2023)
- Naver Toolkit para a optimización da taxa de conversión (03 / 10 / 2023)
- Módulo analítico (24 / 09 / 2023)
- Bing Toolkit for Analytics (03 / 10 / 2023)
- Google Toolkit para Analytics (03 / 10 / 2023)
- Yandex Toolkit for Analytics (03 / 10 / 2023)
- Baidu Toolkit for Analytics (03 / 10 / 2023)
- Naver Toolkit for Analytics (03 / 10 / 2023)
- Iron SEO 3 configuracións (23 / 09 / 2023)
- Consultor SEO (04 / 05 / 2023)
- Módulo de esquemas (04 / 05 / 2023)
- Analiza e serialización RDF/JSON-LD (16 / 01 / 2024)
- Esquemas multilingües (16 / 11 / 2023)
- Esquemas de comercio electrónico (16 / 11 / 2023)
- Serialización e análise RDF/JSON (03 / 10 / 2023)
- Análise e serialización de N-Triples (03 / 10 / 2023)
- Serialización e análise RDF/XML (03 / 10 / 2023)
- Análise e serialización de tartarugas (03 / 10 / 2023)
- Analizando ARC2 (03 / 10 / 2023)
- Rapero de análise (03 / 10 / 2023)
- Metadatos de Iron SEO (04 / 05 / 2023)
- Formulario de comercio electrónico (04 / 05 / 2023)
- Formularios en páxinas e artigos e campos personalizados (04 / 05 / 2023)
- Forma xeral (04 / 05 / 2023)
- Arquitectura (04 / 05 / 2023)
- Arquitectura: tempo de acceso (31 / 03 / 2024)
- Amigable con buscadores (15 / 10 / 2023)
- Menú principal (04 / 05 / 2023)
- 👋 Mellor complemento de SEO para WordPress | Iron SEO 3 (04 / 05 / 2023)
- Política de Privacidade (04 / 05 / 2023)
Obtén máis información sobre Iron SEO
Subscríbete para recibir os últimos artigos por correo electrónico.
