Kas yra „Analytics“.
„Analytics“ yra duomenų rinkimo, apdorojimo ir analizės procesas, siekiant gauti naudingos informacijos ir priimti geresnius sprendimus.
Iš esmės analitika neapdorotus duomenis paverčia informacija, kurią galima panaudoti siekiant pagerinti verslo veiklą, geriau suprasti klientus ir priimti labiau pagrįstus sprendimus.
„Analytics“ gali būti naudojama įvairiose programose, įskaitant:
- Verslo žvalgyba (BI): „Analytics“ naudojama ataskaitoms ir informacijos suvestinėms kurti, kuriose pateikiama verslo našumo apžvalga.
- Rinkodaros analizė: analitika naudojama rinkodaros kampanijų efektyvumui įvertinti ir taikymo strategijoms optimizuoti.
- Pardavimų analizė: pardavimui analizuoti ir tobulėjimo galimybėms nustatyti naudojama analitika.
- Klientų analizė: analitika naudojama norint suprasti klientus ir kurti asmeninius potyrius.
- Operatyvinė analizė: analitika naudojama siekiant pagerinti efektyvumą ir sumažinti išlaidas.
„Analytics“ yra galingas įrankis, galintis padėti įmonėms priimti geresnius sprendimus ir įgyti konkurencinį pranašumą.
Štai keletas pavyzdžių, kaip analizė naudojama realiame pasaulyje:
- Elektroninės prekybos įmonė naudoja analizę, kad stebėtų pirkėjų elgesį ir optimizuotų savo svetainę konversijoms.
- Rinkodaros įmonė naudoja analizę, kad įvertintų socialinės žiniasklaidos kampanijų sėkmę ir nustatytų naujas auditorijas.
- Gamybos įmonė naudoja analizę, kad galėtų stebėti mašinas ir nustatyti galimas problemas prieš joms atsirandant.
Analitika yra nuolat besivystanti sritis, kurioje nuolat kuriamos naujos technologijos ir metodai. Dėl to analizė tampa vis galingesniu ir sudėtingesniu procesu.
„Analytics“ istorija
Analitikos istoriją galima atsekti iki XIX amžiaus, kai ankstyvieji statistikai pradėjo kurti duomenų rinkimo ir analizės metodus.
1920 m. analitikos pradininkas Frederickas Winslow Tayloras pradėjo naudoti statistiką, kad pagerintų gamybos efektyvumą.
50-aisiais, atsiradus kompiuteriams, buvo galima analizuoti didelius duomenų kiekius.
60-aisiais verslo žvalgybos (BI) sritis pradėjo vystytis, kai buvo sukurti verslo duomenų analizės įrankiai ir metodai.
Aštuntajame dešimtmetyje analitika pirmą kartą buvo panaudota rinkodaroje, kuriant tokius metodus kaip tiesioginė rinkodara ir elgsenos taikymas.
Devintajame dešimtmetyje analitika tapo labiau prieinama mažoms ir vidutinėms įmonėms, nes atsirado lengvai naudojama analizės programinė įranga ir paslaugos.
Dešimtajame dešimtmetyje interneto plitimas lėmė didėjančią analitikos svarbą internetinėms įmonėms.
XXI amžiuje analizė toliau vystėsi, atsirandant naujoms technologijoms ir technikoms, tokioms kaip dirbtinis intelektas ir mašinų mokymasis.
Šiandien analizė yra esminė bet kokio verslo, tiek internetinio, tiek neprisijungusio, dalis.
Štai keletas pagrindinių įvykių, paženklinusių analitikos istoriją:
- 1837 m. Charlesas Babbage'as išleido „Apie mašinų ir gamybos ekonomiką“, vieną pirmųjų taikomosios statistikos knygų.
- 1908 m. Frederickas Winslow Tayloras išleidžia knygą „Mokslinio valdymo principai“, kurioje aprašomi jo gamybos efektyvumo didinimo metodai.
- 1954 m.: Johnas Tukey išleido knygą „Tyrinamasis duomenų analizės metodas“, kurioje pristatoma tiriamosios duomenų analizės koncepcija.
- 1962 m.: IBM pristato System/360 – pirmąjį pagrindinį kompiuterį, leidžiantį analizuoti didelius duomenų kiekius.
- 1969 m.: Howardas Dresneris įvedė terminą „verslo žvalgyba“.
- 1974 m. Peteris Druckeris išleidžia knygą „The Effective Executive“, kurioje pabrėžiama informacijos svarba priimant sprendimus.
- 1979 m. Gary Lovemanas išleidžia knygą „Rinkos dalies lyderystė: laisvo pinigų srauto modelis“, kurioje pristatoma rinkos vertės analizės koncepcija.
- 1982 m.: SAS pristato SAS Enterprise Guide – vieną iš pirmųjų lengvai naudojamų analizės programinės įrangos.
- 1995 m.: „Google“ pristato „Google Analytics“ – vieną populiariausių analizės įrankių pasaulyje.
- 2009 m.: „McKinsey“ išleido „Didieji duomenys: kita inovacijų, konkurencijos ir produktyvumo riba“ – ataskaitą, kurioje pabrėžiama didelių duomenų svarba įmonėms.
- 2012 m. IBM pristato Watson – dirbtinio intelekto sistemą, kurią galima naudoti duomenų analizei.
- 2015 m.: „Google“ pristato „Google Analytics 360“ – pažangią analizės platformą, kurioje naudojamas dirbtinis intelektas ir mašininis mokymasis.
Analitika yra nuolat besivystanti sritis, kurioje nuolat kuriamos naujos technologijos ir metodai. Dėl to analizė tampa vis galingesniu ir sudėtingesniu procesu.
Įranga
Bendrosios analitikos charakteristikos
„Analytics“ yra sudėtingas procesas, apimantis daugybę veiksmų, įskaitant:
- Duomenų rinkimas: duomenis galima rinkti iš įvairių šaltinių, įskaitant CRM sistemas, rinkodaros duomenų bazes, svetaines ir socialinius tinklus.
- Duomenų apdorojimas: duomenys transformuojami į formatą, kurį galima analizuoti. Šis procesas gali apimti tokias užduotis kaip duomenų valymas, duomenų denormalizavimas ir pagrindinių veiklos rodiklių (KPI) kūrimas.
- Duomenų analizė: duomenys analizuojami siekiant nustatyti modelius, tendencijas ir ryšius. Šiame procese gali būti naudojami įvairūs metodai, įskaitant statistinę analizę, nuspėjamąją analizę ir teksto analizę.
- Rezultatų interpretacija: analizės rezultatai interpretuojami siekiant suteikti naudingos informacijos.
Analizei būdingi keli veiksniai, įskaitant:
- Taikinys: analitikos tikslas – suteikti naudingos informacijos, leidžiančios priimti geresnius sprendimus.
- Duomenys: analitika remiasi duomenimis. Duomenų kokybė yra labai svarbi analizės rezultatų pagrįstumui.
- Technika: analytics duomenims analizuoti naudoja įvairius metodus. Tinkamo metodo pasirinkimas priklauso nuo analizės tikslo ir turimų duomenų tipo.
- Interpretacija: analizės rezultatai turi būti interpretuojami siekiant suteikti naudingos informacijos.
Analitikos techninės charakteristikos
„Analytics“ yra procesas, kurį galima atlikti rankiniu būdu arba naudojant analizės įrankius ir technologijas.
Analizės įrankiai gali automatizuoti daugelį su analizės procese susijusių užduočių, todėl jis tampa efektyvesnis ir tikslesnis.
Analitikos technologijos, tokios kaip dirbtinis intelektas ir mašininis mokymasis, tampa vis svarbesnės analitikai. Šios technologijos gali būti naudojamos analizuojant didelius duomenų kiekius ir nustatyti modelius bei tendencijas, kurių gali nepavykti aptikti naudojant tradicinius analizės metodus.
Kai kurios techninės analizės savybės:
- Duomenų apimtis: analitika gali būti naudojama dideliems duomenų kiekiams analizuoti.
- Apdorojimo greitis: analitikai turi gebėti greitai ir efektyviai apdoroti duomenis.
- Tikslumas: analizės rezultatai turi būti tikslūs ir patikimi.
- Lankstumas: analitika turi gebėti prisitaikyti prie įvairių duomenų ir tikslų.
- Prieinamumas: analitika turi būti prieinama plačiam vartotojų ratui.
„Analytics“ yra sudėtingas procesas, kuris įmonėms tampa vis svarbesnis. Bendrosios ir techninės analizės charakteristikos yra labai svarbios norint suprasti jų potencialą ir efektyviai jas panaudoti.
Kodėl
Yra daug priežasčių, kodėl turėtumėte naudoti analizę. Trumpai tariant, analizė gali jums padėti:
- Pagerinkite verslo našumą: analizė gali padėti nustatyti sritis, kuriose įmonė gali pagerinti savo veiklą. Pavyzdžiui, analitika gali būti naudojama norint nustatyti populiariausius produktus ar paslaugas, lojaliausius klientus ir efektyviausius rinkodaros kanalus.
- Numatykite: analitika gali padėti numatyti ateities tendencijas. Pavyzdžiui, analitika gali būti naudojama norint numatyti produktų ar paslaugų paklausą, pardavimų rezultatus ar klientų elgesį.
- Priimkite pagrįstus sprendimus: analitika gali suteikti įmonėms informacijos, reikalingos labiau pagrįstiems sprendimams priimti. Pavyzdžiui, analizę galima naudoti norint nuspręsti, kuriuos produktus ar paslaugas pateikti rinkai, kokias rinkodaros kampanijas pradėti ir kokias kainodaros strategijas taikyti.
Štai keletas konkrečių pavyzdžių, kaip analitika gali būti naudojama siekiant pagerinti verslą:
- Elektroninės prekybos įmonė gali naudoti analitiką pirkėjų elgesiui stebėti ir optimizuoti savo svetainę konversijoms.
- Rinkodaros įmonė gali naudoti analizę, siekdama įvertinti socialinės žiniasklaidos kampanijų sėkmę ir nustatyti naujas auditorijas.
- Gamybos įmonė gali naudoti analizę, kad galėtų stebėti mašinas ir nustatyti galimas problemas prieš joms atsirandant.
Apskritai analitika yra galingas įrankis, galintis padėti įmonėms priimti geresnius sprendimus ir įgyti konkurencinį pranašumą.
Štai keletas konkrečių analizės pranašumų:
- Pagerinkite klientų supratimą: analitika gali padėti geriau suprasti klientus, jų poreikius ir elgesį. Tai gali padėti jums sukurti produktus ir paslaugas, kurie geriau atitiktų jų poreikius, ir pagerinti jūsų santykius su jais.
- Pagerinkite veiklos efektyvumą: analitika gali padėti nustatyti sritis, kuriose galite pagerinti savo veiklos efektyvumą. Tai gali padėti sumažinti išlaidas ir pagerinti našumą.
- Padidinkite pelningumą: analitika gali padėti nustatyti galimybes padidinti pardavimą ir pelną. Tai gali padėti jums pasiekti savo verslo tikslus.
Jei norite pagerinti savo įmonės veiklą, turėtumėte apsvarstyti galimybę naudoti analizę.
Ką mes siūlome
„Agenzia Web Online“ kuria „WordPress“ papildinį, skirtą „Analytics“.
Nors rinkoje jau yra daug „Analytics“ skirtų „WordPress“ papildinių, „Agenzia Web Online“ nusprendė sukurti savo papildinį, skirtą šiam tikslui.
Išleidimo data dar nenustatyta.
Slinkite puslapių
puslapiai
- Iron SEO 3 – WordPress įskiepis: „The Mule“. (17 / 03 / 2024)
- Asmens duomenų politika (04 / 05 / 2023)
- Duomenų apdorojimas (04 / 05 / 2023)
- kontaktai (04 / 05 / 2023)
- „WordPress“ SEO papildinys (04 / 05 / 2023)
- Draugiškas paieškos sistemoms (15 / 10 / 2023)
- WORDPRESS PERMALINK Įrankių rinkinys, skirtas WOOCOMMERCE (15 / 10 / 2023)
- WORDPRESS PERMALINK Įrankių rinkinys (15 / 10 / 2023)
- Konversijų modulis (24 / 09 / 2023)
- „Bing Toolkit“ konversijų rodiklio optimizavimui (03 / 10 / 2023)
- Google Toolkit konversijos koeficiento optimizavimui (03 / 10 / 2023)
- „Yandex Toolkit“ konversijų rodiklio optimizavimui (03 / 10 / 2023)
- Baidu įrankių rinkinys, skirtas konversijų rodiklio optimizavimui (03 / 10 / 2023)
- „Naver Toolkit“ konversijų rodiklio optimizavimui (03 / 10 / 2023)
- Analitikos modulis (24 / 09 / 2023)
- „Bing“ įrankių rinkinys, skirtas „Analytics“. (03 / 10 / 2023)
- „Google“ įrankių rinkinys, skirtas „Analytics“. (03 / 10 / 2023)
- „Yandex“ įrankių rinkinys, skirtas „Analytics“. (03 / 10 / 2023)
- „Baidu“ įrankių rinkinys, skirtas „Analytics“. (03 / 10 / 2023)
- „Naver“ įrankių rinkinys, skirtas „Analytics“. (03 / 10 / 2023)
- Iron SEO 3 konfigūracijos (23 / 09 / 2023)
- SEO konsultantas (04 / 05 / 2023)
- Schemų modulis (04 / 05 / 2023)
- RDF/JSON-LD analizavimas ir serializavimas (16 / 01 / 2024)
- Daugiakalbių schemų (16 / 11 / 2023)
- Elektroninės prekybos schemos (16 / 11 / 2023)
- RDF/JSON analizavimas ir serializavimas (03 / 10 / 2023)
- N-trigubas analizavimas ir serializavimas (03 / 10 / 2023)
- RDF/XML analizavimas ir serializavimas (03 / 10 / 2023)
- Vėžlių analizė ir serializavimas (03 / 10 / 2023)
- Analizuojama ARC2 (03 / 10 / 2023)
- Nagrinėjantis reperis (03 / 10 / 2023)
- Geležies SEO metaduomenys (04 / 05 / 2023)
- Elektroninės prekybos forma (04 / 05 / 2023)
- Puslapių ir straipsnių formos bei pasirinktiniai laukai (04 / 05 / 2023)
- Bendra forma (04 / 05 / 2023)
- architektūra (04 / 05 / 2023)
- Architektūra: prieigos laikas (31 / 03 / 2024)
- Draugiškas paieškos sistemoms (15 / 10 / 2023)
- Pagrindinis meniu (04 / 05 / 2023)
- 👋 Geriausias „WordPress“ SEO papildinys | Geležinis SEO 3 (04 / 05 / 2023)
- Privatumo politika (04 / 05 / 2023)
Sužinokite daugiau iš Iron SEO
Prenumeruokite, kad gautumėte naujausius straipsnius el. paštu.
