Apa itu Analisis
Analytics adalah proses pengumpulan, pemrosesan, dan analisis data untuk mengekstrak informasi berguna dan membuat keputusan yang lebih baik.
Intinya, analitik mengubah data mentah menjadi informasi yang dapat digunakan untuk meningkatkan kinerja bisnis, lebih memahami pelanggan, dan membuat keputusan yang lebih tepat.
Analytics dapat digunakan dalam berbagai aplikasi, termasuk:
- Intelijen bisnis (BI): Analytics digunakan untuk membuat laporan dan dasbor yang memberikan gambaran kinerja bisnis.
- Analisis pemasaran: analitik digunakan untuk mengukur efektivitas kampanye pemasaran dan mengoptimalkan strategi penargetan.
- Analisis penjualan: analitik digunakan untuk menganalisis penjualan dan mengidentifikasi peluang untuk perbaikan.
- Analisis pelanggan: analitik digunakan untuk memahami pelanggan dan menciptakan pengalaman yang dipersonalisasi.
- Analisis operasional: analitik digunakan untuk meningkatkan efisiensi dan mengurangi biaya.
Analisis adalah alat yang ampuh yang dapat membantu perusahaan membuat keputusan yang lebih baik dan mendapatkan keunggulan kompetitif.
Berikut beberapa contoh bagaimana analitik digunakan di dunia nyata:
- Sebuah perusahaan e-niaga menggunakan analitik untuk melacak perilaku pembeli dan mengoptimalkan situs webnya untuk konversi.
- Sebuah perusahaan pemasaran menggunakan analitik untuk mengukur keberhasilan kampanye media sosial dan mengidentifikasi audiens baru.
- Sebuah perusahaan manufaktur menggunakan analitik untuk memantau mesin dan mengidentifikasi potensi masalah sebelum terjadi.
Analisis adalah bidang yang terus berkembang, dengan teknologi dan teknik baru yang terus dikembangkan. Hal ini membuat analisis menjadi proses yang semakin kuat dan canggih.
Sejarah Analisis
Sejarah analitik dapat ditelusuri kembali ke abad ke-XNUMX, ketika para ahli statistik awal mulai mengembangkan metode untuk mengumpulkan dan menganalisis data.
Pada tahun 1920, pionir analitik Frederick Winslow Taylor mulai menggunakan statistik untuk meningkatkan efisiensi produksi.
Pada tahun 50-an, munculnya komputer memungkinkan analisis data dalam jumlah besar.
Pada tahun 60an, bidang intelijen bisnis (BI) mulai berkembang, dengan diciptakannya alat dan teknik untuk menganalisis data bisnis.
Pada tahun 70an, analitik pertama kali digunakan dalam pemasaran, dengan berkembangnya teknik seperti pemasaran langsung dan penargetan perilaku.
Pada tahun 80an, analitik menjadi lebih mudah diakses oleh usaha kecil dan menengah, berkat munculnya perangkat lunak dan layanan analitik yang mudah digunakan.
Pada tahun 90an, penyebaran Internet menyebabkan semakin pentingnya analisis untuk bisnis online.
Pada abad ke-XNUMX, analitik terus berkembang, dengan munculnya teknologi dan teknik baru, seperti kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin.
Saat ini, analitik merupakan komponen penting dalam bisnis apa pun, baik online maupun offline.
Berikut adalah beberapa peristiwa utama yang menandai sejarah analitik:
- 1837: Charles Babbage menerbitkan “On the Economy of Machinery and Manufactures,” salah satu buku pertama tentang statistik terapan.
- 1908: Frederick Winslow Taylor menerbitkan “Prinsip Manajemen Ilmiah,” sebuah buku yang menjelaskan metodenya untuk meningkatkan efisiensi produksi.
- 1954: John Tukey menerbitkan “Pendekatan Eksplorasi terhadap Analisis Data,” sebuah buku yang memperkenalkan konsep analisis data eksplorasi.
- 1962: IBM memperkenalkan System/360, komputer mainframe pertama yang memungkinkan analisis data dalam jumlah besar.
- 1969: Howard Dresner menciptakan istilah “kecerdasan bisnis”.
- 1974: Peter Drucker menerbitkan “The Effective Executive,” sebuah buku yang menekankan pentingnya informasi dalam pengambilan keputusan.
- 1979: Gary Loveman menerbitkan “Kepemimpinan Pangsa Pasar: Model Arus Kas Bebas,” sebuah buku yang memperkenalkan konsep analisis nilai pasar.
- 1982: SAS memperkenalkan SAS Enterprise Guide, salah satu perangkat lunak analitik pertama yang mudah digunakan.
- 1995: Google meluncurkan Google Analytics, salah satu alat analisis paling populer di dunia.
- 2009: McKinsey merilis “Big Data: The Next Frontier for Innovation, Competition, and Productivity,” sebuah laporan yang menyoroti pentingnya big data bagi bisnis.
- 2012: IBM memperkenalkan Watson, sistem kecerdasan buatan yang dapat digunakan untuk analisis data.
- 2015: Google meluncurkan Google Analytics 360, platform analisis canggih yang menggunakan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin.
Analisis adalah bidang yang terus berkembang, dengan teknologi dan teknik baru yang terus dikembangkan. Hal ini membuat analisis menjadi proses yang semakin kuat dan canggih.
Fitur
Karakteristik umum analitik
Analisis adalah proses kompleks yang melibatkan sejumlah aktivitas, termasuk:
- Pengumpulan data: data dapat dikumpulkan dari berbagai sumber, termasuk sistem CRM, database pemasaran, situs web, dan media sosial.
- Pengolahan data: data diubah menjadi format yang dapat dianalisis. Proses ini dapat mencakup tugas-tugas seperti pembersihan data, denormalisasi data, dan pembuatan indikator kinerja utama (KPI).
- Analisis data: data dianalisis untuk mengidentifikasi pola, tren, dan hubungan. Proses ini dapat menggunakan berbagai teknik, termasuk analisis statistik, analisis prediktif, dan analisis teks.
- Interpretasi hasil: hasil analisis diinterpretasikan untuk memberikan informasi yang berguna.
Analisis dicirikan oleh sejumlah faktor, termasuk:
- Tujuan: tujuan analitik adalah memberikan informasi yang berguna untuk membuat keputusan yang lebih baik.
- Data: analitik didasarkan pada data. Kualitas data sangat penting untuk validitas hasil analisis.
- Teknik: analitik menggunakan berbagai teknik untuk menganalisis data. Pilihan teknik yang tepat bergantung pada tujuan analisis dan jenis data yang tersedia.
- Penafsiran: hasil analisis harus diinterpretasikan untuk memberikan informasi yang berguna.
Karakteristik teknis analitik
Analisis adalah proses yang dapat dilakukan secara manual atau menggunakan alat dan teknologi analisis.
Alat analisis dapat mengotomatiskan banyak tugas yang terlibat dalam proses analisis, menjadikannya lebih efisien dan akurat.
Teknologi analitik, seperti kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin, menjadi semakin penting bagi analitik. Teknologi ini dapat digunakan untuk menganalisis data dalam jumlah besar dan mengidentifikasi pola serta tren yang mungkin tidak dapat dideteksi dengan teknik analisis tradisional.
Beberapa fitur teknis analitik meliputi:
- Volume datanya: analitik dapat digunakan untuk menganalisis data dalam jumlah besar.
- Kecepatan pemrosesan: analitik harus mampu mengolah data dengan cepat dan efisien.
- presisi: hasil analisis harus akurat dan dapat diandalkan.
- Fleksibilitas: analitik harus mampu beradaptasi dengan berbagai data dan tujuan.
- Aksesibilitas: analitik harus dapat diakses oleh banyak pengguna.
Analisis adalah proses kompleks yang menjadi semakin penting bagi bisnis. Karakteristik umum dan teknis dari analitik sangat penting untuk memahami potensinya dan menggunakannya secara efektif.
Mengapa
Ada banyak alasan mengapa Anda harus menggunakan analitik. Singkatnya, analitik dapat membantu Anda:
- Meningkatkan kinerja bisnis: analitik dapat membantu Anda mengidentifikasi area di mana perusahaan dapat meningkatkan kinerjanya. Misalnya, analitik dapat digunakan untuk mengidentifikasi produk atau layanan paling populer, pelanggan paling setia, dan saluran pemasaran paling efektif.
- Buatlah prediksi: analitik dapat membantu Anda membuat prediksi tentang tren masa depan. Misalnya, analitik dapat digunakan untuk memprediksi permintaan produk atau layanan, kinerja penjualan, atau perilaku pelanggan.
- Buat keputusan berdasarkan informasi: analitik dapat memberi perusahaan informasi yang dibutuhkan untuk membuat keputusan yang lebih tepat. Misalnya, analitik dapat digunakan untuk memutuskan produk atau layanan mana yang akan diluncurkan di pasar, kampanye pemasaran mana yang akan diluncurkan, dan strategi penetapan harga mana yang akan diterapkan.
Berikut beberapa contoh spesifik tentang bagaimana analitik dapat digunakan untuk meningkatkan bisnis:
- Perusahaan e-niaga dapat menggunakan analitik untuk melacak perilaku pembeli dan mengoptimalkan situs webnya untuk konversi.
- Perusahaan pemasaran dapat menggunakan analitik untuk mengukur keberhasilan kampanye media sosial dan mengidentifikasi audiens baru.
- Perusahaan manufaktur dapat menggunakan analitik untuk memantau mesin dan mengidentifikasi potensi masalah sebelum terjadi.
Secara keseluruhan, analitik adalah alat yang ampuh yang dapat membantu perusahaan membuat keputusan yang lebih baik dan mendapatkan keunggulan kompetitif.
Berikut adalah beberapa manfaat spesifik dari analitik:
- Meningkatkan pemahaman pelanggan: analitik dapat membantu Anda lebih memahami pelanggan, kebutuhan, dan perilaku mereka. Hal ini dapat membantu Anda menciptakan produk dan layanan yang lebih sesuai dengan kebutuhan mereka dan meningkatkan hubungan Anda dengan mereka.
- Meningkatkan efisiensi operasional: analitik dapat membantu Anda mengidentifikasi area di mana Anda dapat meningkatkan efisiensi operasi Anda. Ini dapat membantu Anda mengurangi biaya dan meningkatkan produktivitas.
- Meningkatkan profitabilitas: analitik dapat membantu Anda mengidentifikasi peluang untuk meningkatkan penjualan dan keuntungan. Ini dapat membantu Anda mencapai tujuan bisnis Anda.
Jika Anda ingin meningkatkan kinerja perusahaan Anda, Anda harus mempertimbangkan untuk menggunakan analitik.
Apa yang kita tawarkan
Agenzia Web Online sedang mengembangkan plugin WordPress untuk Analytics.
Meskipun sudah banyak plugin WordPress untuk Analytics di pasaran, Agenzia Web Online telah memutuskan untuk membuat plugin sendiri yang didedikasikan untuk tujuan ini.
Tanggal rilisnya belum ditentukan.
Gulir ke seluruh halaman
Halaman
- Besi SEO 3 - plugin wordpress: "The Mule". (17 / 03 / 2024)
- Kebijakan data pribadi (04 / 05 / 2023)
- Pengolahan data (04 / 05 / 2023)
- kontak (04 / 05 / 2023)
- Plugin WordPress SEO (04 / 05 / 2023)
- Ramah Mesin Pencari (15 / 10 / 2023)
- ALAT PERMALINK WORDPRESS UNTUK WOOCOMMERCE (15 / 10 / 2023)
- ALAT PERMALINK WORDPRESS (15 / 10 / 2023)
- Modul konversi (24 / 09 / 2023)
- Bing Toolkit untuk pengoptimalan tingkat konversi (03 / 10 / 2023)
- Google Toolkit untuk pengoptimalan tingkat konversi (03 / 10 / 2023)
- Yandex Toolkit untuk pengoptimalan tingkat konversi (03 / 10 / 2023)
- Baidu Toolkit untuk pengoptimalan tingkat konversi (03 / 10 / 2023)
- Naver Toolkit untuk pengoptimalan tingkat konversi (03 / 10 / 2023)
- Modul analisis (24 / 09 / 2023)
- Perangkat Bing untuk Analisis (03 / 10 / 2023)
- Perangkat Google untuk Analytics (03 / 10 / 2023)
- Perangkat Yandex untuk Analisis (03 / 10 / 2023)
- Perangkat Baidu untuk Analisis (03 / 10 / 2023)
- Perangkat Naver untuk Analisis (03 / 10 / 2023)
- Setrika konfigurasi SEO 3 (23 / 09 / 2023)
- konsultan SEO (04 / 05 / 2023)
- Modul Skema (04 / 05 / 2023)
- Penguraian dan serialisasi RDF/JSON-LD (16 / 01 / 2024)
- Skema multibahasa (16 / 11 / 2023)
- Skema E-Commerce (16 / 11 / 2023)
- Penguraian dan serialisasi RDF/JSON (03 / 10 / 2023)
- Penguraian dan serialisasi N-Triples (03 / 10 / 2023)
- Penguraian dan serialisasi RDF/XML (03 / 10 / 2023)
- Penguraian dan serialisasi penyu (03 / 10 / 2023)
- Mengurai ARC2 (03 / 10 / 2023)
- Mengurai rapper (03 / 10 / 2023)
- Metadata SEO Besi (04 / 05 / 2023)
- Formulir e-niaga (04 / 05 / 2023)
- Formulir di halaman dan artikel serta bidang khusus (04 / 05 / 2023)
- Bentuk umum (04 / 05 / 2023)
- arsitektur (04 / 05 / 2023)
- Arsitektur: waktu akses (31 / 03 / 2024)
- Ramah Mesin Pencari (15 / 10 / 2023)
- menu Principale (04 / 05 / 2023)
- 👋 Plugin SEO Terbaik untuk WordPress | Besi SEO 3 (04 / 05 / 2023)
- Kebijakan Privasi (04 / 05 / 2023)
Cari tahu lebih lanjut dari Besi SEO
Berlangganan untuk menerima artikel terbaru melalui email.
