Mik azok az Analytics
Az Analytics az adatok gyűjtésének, feldolgozásának és elemzésének folyamata hasznos információk kinyerése és jobb döntések meghozatala érdekében.
Lényegében az analitika a nyers adatokat olyan információkká alakítja át, amelyek felhasználhatók az üzleti teljesítmény javítására, az ügyfelek jobb megértésére és megalapozottabb döntések meghozatalára.
Az Analytics számos alkalmazásban használható, többek között:
- Üzleti intelligencia (BI): Az Analytics jelentéseket és irányítópultokat készít, amelyek áttekintést nyújtanak az üzleti teljesítményről.
- Marketing elemzés: az elemzés a marketingkampányok hatékonyságának mérésére és a célzási stratégiák optimalizálására szolgál.
- Értékesítési elemzés: az elemzést az értékesítés elemzésére és a fejlesztési lehetőségek azonosítására használják.
- Ügyfélelemzés: az elemzést az ügyfelek megértésére és személyre szabott élmények létrehozására használják.
- Működési elemzés: az elemzést a hatékonyság növelésére és a költségek csökkentésére használják.
Az Analytics egy hatékony eszköz, amely segíthet a vállalatoknak jobb döntések meghozatalában és versenyelőny megszerzésében.
Íme néhány példa arra, hogyan használják az analitikát a való világban:
- Egy e-kereskedelmi vállalat analitika segítségével követi nyomon a vásárlók viselkedését, és optimalizálja webhelyét a konverziókhoz.
- Egy marketingcég elemzést használ a közösségi média kampányok sikerének mérésére és új közönségek azonosítására.
- Egy gyártó cég analitikai módszerekkel figyeli a gépeket, és azonosítja a lehetséges problémákat, mielőtt azok előfordulnának.
Az analitika egy folyamatosan fejlődő terület, ahol folyamatosan fejlődnek az új technológiák és technikák. Ez az elemzést egyre erőteljesebb és kifinomultabb folyamattá teszi.
Az Analytics története
Az analitika története a XNUMX. századig vezethető vissza, amikor a korai statisztikusok elkezdték kidolgozni az adatgyűjtési és -elemzési módszereket.
1920-ban az analitika úttörője, Frederick Winslow Taylor statisztikákat kezdett felhasználni a gyártás hatékonyságának javítására.
Az 50-es években a számítógépek megjelenése lehetővé tette nagy mennyiségű adat elemzését.
Az 60-as években az üzleti intelligencia (BI) területe fejlődésnek indult, az üzleti adatok elemzésére szolgáló eszközök és technikák létrehozásával.
Az 70-es években az analitikát először a marketingben használták, olyan technikák kifejlesztésével, mint a direkt marketing és a viselkedési célzás.
Az 80-as években a könnyen használható elemző szoftverek és szolgáltatások megjelenésének köszönhetően az analitika hozzáférhetőbbé vált a kis- és középvállalkozások számára.
Az 90-es években az internet elterjedése az elemzések növekvő fontosságához vezetett az online vállalkozások számára.
A XNUMX. században az analitika tovább fejlődött, új technológiák és technikák – például a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás – megjelenésével.
Manapság az analitika minden vállalkozás alapvető eleme, online és offline egyaránt.
Íme néhány fő esemény, amely az analitika történetét meghatározó volt:
- 1837: Charles Babbage kiadja „A gépek és gyártás gazdaságáról”, az egyik első alkalmazott statisztikai könyvet.
- 1908: Frederick Winslow Taylor kiadja a „The Principles of Scientific Management” című könyvet, amely leírja a gyártási hatékonyság javítására szolgáló módszereit.
- 1954: John Tukey kiadja a „The Exploratory Approach to Analysis of Data” című könyvet, amely bemutatja a feltáró adatelemzés fogalmát.
- 1962: Az IBM bemutatja a System/360-at, az első nagyszámítógépet, amely lehetővé teszi nagy mennyiségű adat elemzését.
- 1969: Howard Dresner megalkotja az „üzleti intelligencia” kifejezést.
- 1974: Peter Drucker kiadja a „The Effective Executive” című könyvet, amely hangsúlyozza az információ fontosságát a döntéshozatalban.
- 1979: Gary Loveman kiadja a „Market Share Leadership: The Free Cash Flow Model” című könyvet, amely bemutatja a piaci érték elemzés fogalmát.
- 1982: A SAS bemutatja a SAS Enterprise Guide-t, az egyik első könnyen használható elemző szoftvert.
- 1995: A Google elindítja a Google Analytics szolgáltatást, amely a világ egyik legnépszerűbb elemző eszköze.
- 2009: A McKinsey kiadja a „Big Data: The Next Frontier for Innovation, Competition and Productivity” című jelentést, amely kiemeli a big data fontosságát a vállalkozások számára.
- 2012: Az IBM bemutatja a Watson nevű mesterséges intelligencia rendszert, amely adatelemzésre használható.
- 2015: A Google elindítja a Google Analytics 360-at, egy fejlett analitikai platformot, amely mesterséges intelligenciát és gépi tanulást használ.
Az analitika egy folyamatosan fejlődő terület, ahol folyamatosan fejlődnek az új technológiák és technikák. Ez az elemzést egyre erőteljesebb és kifinomultabb folyamattá teszi.
Caratteristiche
Az analitika általános jellemzői
Az elemzés egy összetett folyamat, amely számos tevékenységet foglal magában, többek között:
- Adatgyűjtés: adatok gyűjthetők különféle forrásokból, beleértve a CRM-rendszereket, marketing adatbázisokat, webhelyeket és közösségi médiát.
- Adatfeldolgozás: az adatokat elemezhető formátumba alakítják át. Ez a folyamat olyan feladatokat foglalhat magában, mint például az adatok tisztítása, az adatok denormalizálása és a kulcsfontosságú teljesítménymutatók (KPI-k) létrehozása.
- Adatelemzés: az adatokat elemzik a minták, trendek és kapcsolatok azonosítása érdekében. Ez a folyamat számos technikát alkalmazhat, beleértve a statisztikai elemzést, a prediktív elemzést és a szövegelemzést.
- Az eredmények értelmezése: az elemzési eredményeket hasznos információkkal szolgálják.
Az elemzést számos tényező jellemzi, többek között:
- Cél: az analitika célja, hogy hasznos információkat nyújtson a jobb döntések meghozatalához.
- Adat: az elemzés adatokon alapul. Az adatok minősége kritikus az elemzési eredmények érvényessége szempontjából.
- Technikák: az analitika különféle technikákat használ az adatok elemzésére. A megfelelő technika kiválasztása az elemzés céljától és a rendelkezésre álló adatok típusától függ.
- Értelmezés: az elemzés eredményeit értelmezni kell, hogy hasznos információkkal szolgáljanak.
Az analitika műszaki jellemzői
Az elemzés olyan folyamat, amelyet manuálisan vagy analitikai eszközök és technológiák segítségével lehet végrehajtani.
Az analitikai eszközök az elemzési folyamatban részt vevő számos feladatot automatizálhatják, hatékonyabbá és pontosabbá téve azt.
Az analitikai technológiák, például a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás egyre fontosabbá válnak az elemzés szempontjából. Ezek a technológiák nagy mennyiségű adat elemzésére és olyan minták és trendek azonosítására használhatók, amelyek a hagyományos elemzési technikákkal esetleg nem észlelhetők.
Az analitika néhány technikai jellemzője:
- Adatmennyiség: az analitika nagy mennyiségű adat elemzésére használható.
- Feldolgozási sebesség: az analitikának képesnek kell lennie az adatok gyors és hatékony feldolgozására.
- Pontosság: az elemzési eredményeknek pontosnak és megbízhatónak kell lenniük.
- Rugalmasság: az analitikának képesnek kell lennie arra, hogy alkalmazkodjon a különféle adatokhoz és célokhoz.
- Megközelíthetőség: az elemzésnek a felhasználók széles köre számára elérhetőnek kell lennie.
Az elemzés egy összetett folyamat, amely egyre fontosabbá válik a vállalkozások számára. Az analitika általános és technikai jellemzői alapvetőek a bennük rejlő lehetőségek megértéséhez és hatékony felhasználásához.
Miért
Számos oka van annak, hogy miért érdemes az elemzést használni. Röviden, az analitika segíthet:
- Az üzleti teljesítmény javítása: az elemzés segíthet azonosítani azokat a területeket, ahol a vállalat javítani tudja a teljesítményét. Az elemzések segítségével például azonosítani lehet a legnépszerűbb termékeket vagy szolgáltatásokat, a leghűségesebb ügyfeleket és a leghatékonyabb marketingcsatornákat.
- Készítsen előirányzatokat: az elemzések segítségével előrejelzéseket készíthet a jövőbeli trendekről. Például az analitika felhasználható a termékek vagy szolgáltatások iránti kereslet, az értékesítési teljesítmény vagy a vásárlói magatartás előrejelzésére.
- Hozz megalapozott döntéseket: az analitika olyan információkkal látja el a vállalatokat, amelyek megalapozottabb döntések meghozatalához szükségesek. Az elemzések például felhasználhatók annak eldöntésére, hogy mely termékeket vagy szolgáltatásokat kell piacra dobni, mely marketingkampányokat indítani, és milyen árképzési stratégiákat kell alkalmazni.
Íme néhány konkrét példa arra, hogyan lehet az elemzést felhasználni egy vállalkozás fejlesztésére:
- Egy e-kereskedelmi vállalat az analitika segítségével nyomon követheti a vásárlói viselkedést, és optimalizálhatja webhelyét a konverziókra.
- A marketingcégek elemzések segítségével mérhetik a közösségi média kampányok sikerét és új közönségeket azonosíthatnak.
- A gyártó vállalat analitika segítségével figyelheti a gépeket, és azonosíthatja a lehetséges problémákat, mielőtt azok előfordulnának.
Összességében az elemzés egy hatékony eszköz, amely segíthet a vállalatoknak jobb döntések meghozatalában és versenyelőny megszerzésében.
Íme az elemzés néhány konkrét előnye:
- Az ügyfelek megértésének javítása: az elemzés segíthet jobban megérteni ügyfeleit, igényeiket és viselkedésüket. Ez segíthet abban, hogy olyan termékeket és szolgáltatásokat hozzon létre, amelyek jobban megfelelnek az igényeiknek, és javíthatja a velük való kapcsolatot.
- A működési hatékonyság javítása: az analitika segíthet azonosítani azokat a területeket, ahol javíthatja működése hatékonyságát. Ez segíthet csökkenteni a költségeket és javítani a termelékenységet.
- A jövedelmezőség javítása: az elemzés segíthet azonosítani a lehetőségeket az eladások és a nyereség növelésére. Ez segíthet elérni üzleti céljait.
Ha javítani szeretné cége teljesítményét, fontolja meg az analitika használatát.
Amit ajánlunk
Az Agenzia Web Online egy WordPress beépülő modult fejleszt az Analytics számára.
Bár már számos WordPress-bővítmény létezik az Analytics számára a piacon, az Agenzia Web Online úgy döntött, hogy létrehoz egy saját bővítményt erre a célra.
A megjelenés dátuma még nincs kitűzve.
Görgessen végig oldalak
Oldalak
- Iron SEO 3 - wordpress plugin: "The Mule". (17.)
- Személyes adatokra vonatkozó szabályzat (04.)
- Adatfeldolgozás (04.)
- Kapcsolatok (04.)
- WordPress SEO bővítmény (04.)
- Keresőmotorbarát (15.)
- Konverziók modul (24.)
- Analytics modul (24.)
- Iron SEO 3 konfigurációk (23.)
- SEO tanácsadó (04.)
- Sémák modul (04.)
- Vas SEO metaadatok (04.)
- Építészet (04.)
- Főmenü (04.)
- 👋 A legjobb SEO beépülő modul a WordPresshez | Vas SEO 3 (04.)
- Adatkezelési tájékoztató (04.)
Tudjon meg többet az Iron SEO-tól
Iratkozzon fel, hogy e-mailben megkapja a legújabb cikkeket.
