Որոնք են Analytics
Վերլուծությունը տվյալների հավաքագրման, մշակման և վերլուծության գործընթացն է՝ օգտակար տեղեկատվություն կորզելու և ավելի լավ որոշումներ կայացնելու համար:
Ըստ էության, վերլուծությունը հում տվյալները վերածում է տեղեկատվության, որը կարող է օգտագործվել բիզնեսի արդյունավետությունը բարելավելու, հաճախորդներին ավելի լավ հասկանալու և ավելի տեղեկացված որոշումներ կայացնելու համար:
Վերլուծությունը կարող է օգտագործվել հավելվածների լայն շրջանակում, ներառյալ.
- Բիզնես հետախուզություն (BI)Վերլուծություններն օգտագործվում են հաշվետվություններ և վահանակներ ստեղծելու համար, որոնք ապահովում են բիզնեսի կատարողականի ակնարկ:
- Մարքեթինգային վերլուծություն. վերլուծություններն օգտագործվում են մարքեթինգային արշավների արդյունավետությունը չափելու և թիրախավորման ռազմավարությունները օպտիմալացնելու համար:
- Վաճառքի վերլուծություն. վերլուծություններն օգտագործվում են վաճառքը վերլուծելու և բարելավման հնարավորությունները բացահայտելու համար:
- Հաճախորդների վերլուծություն. վերլուծություններն օգտագործվում են հաճախորդներին հասկանալու և անհատականացված փորձառություններ ստեղծելու համար:
- Գործառնական վերլուծություն. վերլուծություններն օգտագործվում են արդյունավետությունը բարելավելու և ծախսերը նվազեցնելու համար:
Վերլուծությունը հզոր գործիք է, որը կարող է օգնել ընկերություններին ավելի լավ որոշումներ կայացնել և մրցակցային առավելություններ ձեռք բերել:
Ահա մի քանի օրինակներ, թե ինչպես են վերլուծությունները օգտագործվում իրական աշխարհում.
- Էլեկտրոնային առևտրի ընկերությունն օգտագործում է վերլուծություններ՝ հետևելու գնորդի վարքագծին և օպտիմալացնելու իր կայքը փոխարկումների համար:
- Մարքեթինգային ընկերությունն օգտագործում է վերլուծություն՝ չափելու սոցիալական լրատվամիջոցների արշավների հաջողությունը և բացահայտելու նոր լսարաններ:
- Արտադրող ընկերությունն օգտագործում է վերլուծություններ՝ մեքենաները վերահսկելու և հնարավոր խնդիրները հայտնաբերելու համար, նախքան դրանք առաջանալը:
Վերլուծությունը անընդհատ զարգացող ոլորտ է, որտեղ մշտապես զարգանում են նոր տեխնոլոգիաներ և տեխնիկա: Սա վերլուծությունը դարձնում է ավելի հզոր և բարդ գործընթաց:
Վերլուծության պատմություն
Վերլուծության պատմությանը կարելի է հետևել մինչև XNUMX-րդ դարը, երբ վաղ վիճակագիրները սկսեցին մշակել տվյալների հավաքագրման և վերլուծության մեթոդներ:
1920թ.-ին վերլուծական ռահվիրա Ֆրեդերիկ Ուինսլոու Թեյլորը սկսեց օգտագործել վիճակագրությունը՝ արտադրության արդյունավետությունը բարելավելու համար:
50-ականներին համակարգիչների հայտնվելը հնարավորություն տվեց վերլուծել մեծ քանակությամբ տվյալներ:
60-ական թվականներին բիզնեսի հետախուզության ոլորտը (BI) սկսեց զարգանալ՝ բիզնես տվյալների վերլուծության գործիքների և տեխնիկայի ստեղծմամբ։
70-ականներին վերլուծականները առաջին անգամ կիրառվեցին մարքեթինգում, այնպիսի մեթոդների մշակմամբ, ինչպիսիք են ուղղակի մարքեթինգը և վարքագծային թիրախավորումը:
80-ականներին վերլուծականները ավելի մատչելի դարձան փոքր և միջին բիզնեսի համար՝ շնորհիվ հեշտ օգտագործվող վերլուծական ծրագրերի և ծառայությունների հայտնվելու:
90-ական թվականներին համացանցի տարածումը հանգեցրեց առցանց բիզնեսի համար վերլուծական տվյալների աճի կարևորությանը:
XNUMX-րդ դարում վերլուծությունը շարունակել է զարգանալ՝ նոր տեխնոլոգիաների և տեխնիկայի ի հայտ գալով, ինչպիսիք են արհեստական ինտելեկտը և մեքենայական ուսուցումը:
Այսօր վերլուծությունը ցանկացած բիզնեսի էական բաղադրիչ է, ինչպես առցանց, այնպես էլ օֆլայն:
Ահա որոշ հիմնական իրադարձություններ, որոնք նշանավորել են վերլուծության պատմությունը.
- 1837. Չարլզ Բեբիջը հրատարակում է «Մեքենաների և արտադրությունների տնտեսության մասին»՝ կիրառական վիճակագրության առաջին գրքերից մեկը:
- 1908. Ֆրեդերիկ Ուինսլոու Թեյլորը հրատարակում է «Գիտական կառավարման սկզբունքները» գիրքը, որը նկարագրում է արտադրության արդյունավետությունը բարելավելու իր մեթոդները:
- 1954. Ջոն Թուքին հրատարակում է «The Exploratory Approach to Analysis of Data» գիրքը, որը ներկայացնում է հետախուզական տվյալների վերլուծության հայեցակարգը:
- 1962. IBM-ը ներկայացնում է System/360-ը՝ առաջին հիմնական համակարգիչը, որը թույլ է տալիս մեծ քանակությամբ տվյալների վերլուծություն:
- 1969. Հովարդ Դրեզները օգտագործում է «բիզնեսի հետախուզություն» տերմինը:
- 1974. Փիթեր Դրաքերը հրատարակում է «Արդյունավետ գործադիրը» գիրքը, որն ընդգծում է տեղեկատվության կարևորությունը որոշումների կայացման մեջ:
- 1979. Գարի Լավմանը հրատարակում է «Market Share Leadership. The Free Cash Flow Model» գիրքը, որը ներկայացնում է շուկայական արժեքի վերլուծության հայեցակարգը:
- 1982. SAS-ը ներկայացնում է SAS Enterprise Guide-ը՝ առաջին հեշտ օգտագործվող վերլուծական ծրագրերից մեկը:
- 1995՝ Google-ը գործարկում է Google Analytics-ը՝ աշխարհում ամենահայտնի վերլուծական գործիքներից մեկը:
- 2009. McKinsey-ն թողարկում է «Մեծ տվյալներ. հաջորդ սահմանը նորարարության, մրցակցության և արտադրողականության համար» զեկույցը, որն ընդգծում է բիզնեսի համար մեծ տվյալների կարևորությունը:
- 2012. IBM-ը ներկայացնում է Watson արհեստական ինտելեկտի համակարգը, որը կարող է օգտագործվել տվյալների վերլուծության համար:
- 2015. Google-ը գործարկում է Google Analytics 360-ը՝ առաջադեմ վերլուծական հարթակ, որն օգտագործում է արհեստական բանականություն և մեքենայական ուսուցում:
Վերլուծությունը անընդհատ զարգացող ոլորտ է, որտեղ մշտապես զարգանում են նոր տեխնոլոգիաներ և տեխնիկա: Սա վերլուծությունը դարձնում է ավելի հզոր և բարդ գործընթաց:
առանձնահատկություններ
Վերլուծության ընդհանուր բնութագրերը
Վերլուծությունը բարդ գործընթաց է, որը ներառում է մի շարք գործողություններ, այդ թվում՝
- Տվյալների հավաքագրումը: տվյալները կարող են հավաքվել տարբեր աղբյուրներից, այդ թվում՝ CRM համակարգերից, շուկայավարման տվյալների բազաներից, կայքերից և սոցիալական լրատվամիջոցներից:
- Տվյալների մշակում. տվյալները փոխակերպվում են վերլուծվող ձևաչափի: Այս գործընթացը կարող է ներառել այնպիսի առաջադրանքներ, ինչպիսիք են տվյալների մաքրումը, տվյալների ապանորմալացումը և հիմնական կատարողականի ցուցիչների (KPIs) ստեղծումը:
- Տվյալների վերլուծություն: տվյալները վերլուծվում են՝ օրինաչափությունները, միտումները և հարաբերությունները բացահայտելու համար: Այս գործընթացը կարող է օգտագործել մի շարք տեխնիկա, ներառյալ վիճակագրական վերլուծություն, կանխատեսող վերլուծություն և տեքստի վերլուծություն:
- Արդյունքների մեկնաբանություն. վերլուծության արդյունքները մեկնաբանվում են օգտակար տեղեկատվություն տրամադրելու համար:
Վերլուծությունը բնութագրվում է մի շարք գործոններով, ներառյալ.
- Թիրախ: Վերլուծության նպատակն է օգտակար տեղեկատվություն տրամադրել ավելի լավ որոշումներ կայացնելու համար:
- Տվյալներ: վերլուծությունը հիմնված է տվյալների վրա: Տվյալների որակը չափազանց կարևոր է վերլուծության արդյունքների վավերականության համար:
- Տեխնիկա: վերլուծությունը օգտագործում է մի շարք տեխնիկա տվյալների վերլուծության համար: Համապատասխան տեխնիկայի ընտրությունը կախված է վերլուծության նպատակից և առկա տվյալների տեսակից:
- Մեկնաբանություն: վերլուծության արդյունքները պետք է մեկնաբանվեն՝ օգտակար տեղեկատվություն տրամադրելու համար:
Վերլուծության տեխնիկական բնութագրերը
Վերլուծությունը գործընթաց է, որը կարող է իրականացվել ձեռքով կամ օգտագործելով վերլուծական գործիքներ և տեխնոլոգիաներ:
Վերլուծության գործիքները կարող են ավտոմատացնել վերլուծության գործընթացում ներգրավված շատ առաջադրանքներ՝ դարձնելով այն ավելի արդյունավետ և ճշգրիտ:
Վերլուծության տեխնոլոգիաները, ինչպիսիք են արհեստական ինտելեկտը և մեքենայական ուսուցումը, գնալով ավելի կարևոր են դառնում վերլուծության համար: Այս տեխնոլոգիաները կարող են օգտագործվել մեծ քանակությամբ տվյալների վերլուծության և օրինաչափությունների և միտումների բացահայտման համար, որոնք հնարավոր է չհայտնաբերվեն ավանդական վերլուծական տեխնիկայի միջոցով:
Վերլուծության որոշ տեխնիկական հատկանիշներ ներառում են.
- Տվյալների ծավալը՝ վերլուծությունը կարող է օգտագործվել մեծ քանակությամբ տվյալների վերլուծության համար:
- Մշակման արագություն. վերլուծությունը պետք է կարողանա արագ և արդյունավետ կերպով մշակել տվյալները:
- Ճշգրտություն: վերլուծության արդյունքները պետք է լինեն ճշգրիտ և հուսալի:
- Ճկունություն: վերլուծությունը պետք է կարողանա հարմարվել մի շարք տվյալների և նպատակների:
- Մատչելիություն: վերլուծությունները պետք է հասանելի լինեն օգտվողների լայն շրջանակի համար:
Վերլուծությունը բարդ գործընթաց է, որը գնալով ավելի կարևոր է դառնում բիզնեսի համար: Վերլուծության ընդհանուր և տեխնիկական բնութագրերը հիմնարար են դրանց ներուժը հասկանալու և արդյունավետ օգտագործելու համար:
Ինչու
Կան բազմաթիվ պատճառներ, թե ինչու պետք է օգտագործեք վերլուծություն: Մի խոսքով, վերլուծությունը կարող է օգնել ձեզ.
- Բարելավել բիզնեսի արդյունավետությունը. վերլուծությունը կարող է օգնել ձեզ բացահայտել ոլորտները, որտեղ ընկերությունը կարող է բարելավել իր աշխատանքը: Օրինակ, վերլուծությունը կարող է օգտագործվել՝ բացահայտելու ամենահայտնի ապրանքները կամ ծառայությունները, ամենահավատարիմ հաճախորդներին և ամենաարդյունավետ մարքեթինգային ուղիները:
- Կատարեք կանխատեսումներ. վերլուծությունները կարող են օգնել ձեզ կանխատեսումներ անել ապագա միտումների վերաբերյալ: Օրինակ, վերլուծությունը կարող է օգտագործվել ապրանքների կամ ծառայությունների պահանջարկը, վաճառքի արդյունավետությունը կամ հաճախորդի վարքագիծը կանխատեսելու համար:
- Տեղեկացված որոշումներ կայացնել. վերլուծությունը կարող է ընկերություններին տրամադրել տեղեկատվություն, որն անհրաժեշտ է ավելի տեղեկացված որոշումներ կայացնելու համար: Օրինակ, վերլուծությունը կարող է օգտագործվել՝ որոշելու համար, թե որ ապրանքները կամ ծառայությունները պետք է թողարկվեն շուկայում, որ մարքեթինգային արշավները և գնային որ ռազմավարություններն ընդունվեն:
Ահա մի քանի կոնկրետ օրինակներ, թե ինչպես կարելի է վերլուծությունը օգտագործել բիզնեսը բարելավելու համար.
- Էլեկտրոնային առևտրի ընկերությունը կարող է օգտագործել վերլուծություններ՝ հետևելու գնորդի վարքագծին և օպտիմալացնելու իր կայքը փոխարկումների համար:
- Մարքեթինգային ընկերությունը կարող է օգտագործել վերլուծությունները՝ չափելու սոցիալական մեդիայի արշավների հաջողությունը և բացահայտելու նոր լսարաններ:
- Արտադրող ընկերությունը կարող է օգտագործել վերլուծական տվյալները՝ վերահսկելու մեքենաները և հայտնաբերելու հնարավոր խնդիրները՝ նախքան դրանք առաջանալը:
Ընդհանուր առմամբ, վերլուծությունը հզոր գործիք է, որը կարող է օգնել ընկերություններին ավելի լավ որոշումներ կայացնել և մրցակցային առավելություններ ձեռք բերել:
Ահա վերլուծության որոշ հատուկ առավելություններ.
- Բարելավել հաճախորդների ըմբռնումը. վերլուծությունները կարող են օգնել ձեզ ավելի լավ հասկանալ ձեր հաճախորդներին, նրանց կարիքները և վարքագիծը: Սա կարող է օգնել ձեզ ստեղծել ապրանքներ և ծառայություններ, որոնք ավելի լավ են համապատասխանում նրանց կարիքներին և բարելավել ձեր հարաբերությունները նրանց հետ:
- Բարելավել գործառնական արդյունավետությունը. վերլուծությունը կարող է օգնել ձեզ բացահայտել ոլորտները, որտեղ դուք կարող եք բարելավել ձեր գործողությունների արդյունավետությունը: Սա կարող է օգնել ձեզ նվազեցնել ծախսերը և բարելավել արտադրողականությունը:
- Բարելավել շահութաբերությունը. վերլուծությունը կարող է օգնել ձեզ բացահայտել վաճառքը և շահույթը մեծացնելու հնարավորությունները: Սա կարող է օգնել ձեզ հասնել ձեր բիզնես նպատակներին:
Եթե ցանկանում եք բարելավել ձեր ընկերության կատարողականը, դուք պետք է մտածեք վերլուծական տվյալների օգտագործման մասին:
Այն, ինչ մենք առաջարկում ենք
Agenzia Web Online-ը մշակում է WordPress հավելված՝ Analytics-ի համար:
Թեև շուկայում արդեն կան բազմաթիվ WordPress հավելվածներ Analytics-ի համար, Agenzia Web Online-ը որոշել է ստեղծել իր սեփական փլագինը, որը նվիրված է այս նպատակին:
Թողարկման ամսաթիվը դեռ որոշված չէ:
Ոլորեք էջեր
էջեր
- Iron SEO 3 - wordpress plugin՝ «The Mule»: (17 / 03 / 2024)
- Անձնական տվյալների քաղաքականություն (04 / 05 / 2023)
- Տվյալների մշակում (04 / 05 / 2023)
- Կապ (04 / 05 / 2023)
- WordPress SEO Plugin (04 / 05 / 2023)
- Friendly որոնիչ (15 / 10 / 2023)
- WORDPRESS PERMALINK TOOLKIT WOOCOMMERCE-ի համար (15 / 10 / 2023)
- WORDPRESS PERMALINK TOOLKIT (15 / 10 / 2023)
- Փոխակերպումների մոդուլ (24 / 09 / 2023)
- Bing Toolkit՝ փոխակերպման տոկոսադրույքի օպտիմալացման համար (03 / 10 / 2023)
- Google Toolkit՝ փոխարկման տոկոսադրույքի օպտիմալացման համար (03 / 10 / 2023)
- Yandex Toolkit փոխակերպման տոկոսադրույքի օպտիմալացման համար (03 / 10 / 2023)
- Baidu Toolkit փոխակերպման տոկոսադրույքի օպտիմալացման համար (03 / 10 / 2023)
- Naver Toolkit փոխակերպման տոկոսադրույքի օպտիմալացման համար (03 / 10 / 2023)
- Վերլուծություն մոդուլ (24 / 09 / 2023)
- Bing Toolkit վերլուծության համար (03 / 10 / 2023)
- Google Toolkit վերլուծության համար (03 / 10 / 2023)
- Yandex Toolkit վերլուծության համար (03 / 10 / 2023)
- Baidu Toolkit վերլուծության համար (03 / 10 / 2023)
- Naver Toolkit վերլուծության համար (03 / 10 / 2023)
- Երկաթե SEO 3 կոնֆիգուրացիաներ (23 / 09 / 2023)
- SEO խորհրդատու (04 / 05 / 2023)
- Սխեմաների մոդուլ (04 / 05 / 2023)
- RDF/JSON-LD վերլուծություն և սերիականացում (16 / 01 / 2024)
- Բազմալեզու սխեմաներ (16 / 11 / 2023)
- Էլեկտրոնային առևտրի սխեմաներ (16 / 11 / 2023)
- RDF/JSON վերլուծություն և սերիականացում (03 / 10 / 2023)
- N-Triples վերլուծություն և սերիականացում (03 / 10 / 2023)
- RDF/XML վերլուծություն և սերիականացում (03 / 10 / 2023)
- Կրիայի վերլուծություն և սերիականացում (03 / 10 / 2023)
- Վերլուծություն ARC2 (03 / 10 / 2023)
- Վերլուծող ռեփեր (03 / 10 / 2023)
- Iron SEO մետատվյալներ (04 / 05 / 2023)
- Էլեկտրոնային առևտրի ձև (04 / 05 / 2023)
- Ձևեր էջերում և հոդվածներում և հատուկ դաշտերում (04 / 05 / 2023)
- Ընդհանուր ձև (04 / 05 / 2023)
- ճարտարապետություն (04 / 05 / 2023)
- Ճարտարապետություն՝ մուտքի ժամանակ (31 / 03 / 2024)
- Friendly որոնիչ (15 / 10 / 2023)
- Հիմնական մենյու (04 / 05 / 2023)
- 👋 Լավագույն SEO հավելված WordPress-ի համար | Երկաթե SEO 3 (04 / 05 / 2023)
- Գաղտնիության քաղաքականություն (04 / 05 / 2023)
Իմացեք ավելին Iron SEO-ից
Բաժանորդագրվեք՝ վերջին հոդվածները էլեկտրոնային փոստով ստանալու համար:
