Kas ir Analytics
Analytics ir datu vākšanas, apstrādes un analīzes process, lai iegūtu noderīgu informāciju un pieņemtu labākus lēmumus.
Būtībā analītika pārveido neapstrādātus datus informācijā, ko var izmantot, lai uzlabotu uzņēmējdarbības veiktspēju, labāk izprastu klientus un pieņemtu pārdomātākus lēmumus.
Analytics var izmantot plašā lietojumprogrammu klāstā, tostarp:
- Biznesa informācija (BI): Analytics tiek izmantots, lai izveidotu pārskatus un informācijas paneļus, kas sniedz pārskatu par uzņēmuma veiktspēju.
- Mārketinga analītika: analītika tiek izmantota, lai novērtētu mārketinga kampaņu efektivitāti un optimizētu mērķauditorijas atlases stratēģijas.
- Pārdošanas analīze: analītika tiek izmantota, lai analizētu pārdošanu un noteiktu uzlabošanas iespējas.
- Klientu analīze: analītika tiek izmantota, lai izprastu klientus un radītu personalizētu pieredzi.
- Operatīvā analītika: analītika tiek izmantota, lai uzlabotu efektivitāti un samazinātu izmaksas.
Analytics ir spēcīgs rīks, kas var palīdzēt uzņēmumiem pieņemt labākus lēmumus un iegūt konkurences priekšrocības.
Šeit ir daži piemēri, kā analītika tiek izmantota reālajā pasaulē.
- E-komercijas uzņēmums izmanto analīzi, lai izsekotu pircēju uzvedību un optimizētu savu vietni reklāmguvumiem.
- Mārketinga uzņēmums izmanto analīzi, lai novērtētu sociālo mediju kampaņu panākumus un identificētu jaunas auditorijas.
- Ražošanas uzņēmums izmanto analīzi, lai uzraudzītu iekārtas un identificētu iespējamās problēmas, pirms tās rodas.
Analītika ir joma, kas pastāvīgi attīstās, un tajā pastāvīgi tiek izstrādātas jaunas tehnoloģijas un paņēmieni. Tas padara analīzi par arvien jaudīgāku un sarežģītāku procesu.
Analytics vēsture
Analītikas vēsture meklējama XNUMX. gadsimtā, kad agrīnie statistiķi sāka izstrādāt datu vākšanas un analīzes metodes.
1920. gadā analītikas pionieris Frederiks Vinslovs Teilors sāka izmantot statistiku, lai uzlabotu ražošanas efektivitāti.
Piecdesmitajos gados datoru parādīšanās ļāva analizēt lielu datu apjomu.
60. gadsimta XNUMX. gados sāka attīstīties biznesa inteliģences (BI) joma, radot rīkus un metodes biznesa datu analīzei.
Septiņdesmitajos gados analītika pirmo reizi tika izmantota mārketingā, attīstot tādas metodes kā tiešais mārketings un uzvedības mērķauditorijas atlase.
Astoņdesmitajos gados analītika kļuva pieejamāka maziem un vidējiem uzņēmumiem, pateicoties viegli lietojamas analīzes programmatūras un pakalpojumu parādīšanās.
Deviņdesmitajos gados interneta izplatība izraisīja pieaugošo analītikas nozīmi tiešsaistes uzņēmumos.
XNUMX. gadsimtā analītika turpināja attīstīties, parādoties jaunām tehnoloģijām un paņēmieniem, piemēram, mākslīgajam intelektam un mašīnmācībai.
Mūsdienās analītika ir būtiska jebkura biznesa sastāvdaļa gan tiešsaistē, gan bezsaistē.
Šeit ir daži no galvenajiem notikumiem, kas iezīmējuši analītikas vēsturi.
- 1837. gads: Čārlzs Beidžs izdod “Par mašīnu un ražošanas ekonomiku”, vienu no pirmajām grāmatām par lietišķo statistiku.
- 1908. gads: Frederiks Vinslovs Teilors izdod grāmatu “Zinātniskās vadības principi”, kurā aprakstītas viņa metodes ražošanas efektivitātes uzlabošanai.
- 1954. gads: Džons Tūkijs publicē grāmatu “Pētnieciskā pieeja datu analīzei”, kas iepazīstina ar pētnieciskās datu analīzes jēdzienu.
- 1962. gads: IBM ievieš System/360 — pirmo lieldatoru, kas ļauj analizēt lielu datu apjomu.
- 1969. gads: Hovards Dresners ievieš terminu “biznesa inteliģence”.
- 1974. gads: Pīters Drukers izdod grāmatu “The Effective Executive”, kurā uzsvērta informācijas nozīme lēmumu pieņemšanā.
- 1979. gads: Gerijs Lavmens izdod grāmatu “Market Share Leadership: The Free Cash Flow Model”, kas iepazīstina ar tirgus vērtības analīzes jēdzienu.
- 1982. gads: SAS iepazīstina ar SAS Enterprise Guide — vienu no pirmajām viegli lietojamajām analītikas programmām.
- 1995. gads: Google izlaiž Google Analytics, vienu no pasaulē populārākajiem analīzes rīkiem.
- 2009. gads: McKinsey izdod ziņojumu “Big Data: The Next Frontier for Innovation, Competition un Productivity”, kurā uzsvērta lielo datu nozīme uzņēmumiem.
- 2012. gads: IBM iepazīstina ar Watson, mākslīgā intelekta sistēmu, ko var izmantot datu analīzei.
- 2015. gads: Google izlaiž Google Analytics 360 — progresīvu analītikas platformu, kurā tiek izmantots mākslīgais intelekts un mašīnmācīšanās.
Analītika ir joma, kas pastāvīgi attīstās, un tajā pastāvīgi tiek izstrādātas jaunas tehnoloģijas un paņēmieni. Tas padara analīzi par arvien jaudīgāku un sarežģītāku procesu.
Iespējas
Analītikas vispārīgās īpašības
Analytics ir sarežģīts process, kas ietver vairākas darbības, tostarp:
- Datu vākšana: datus var ievākt no dažādiem avotiem, tostarp CRM sistēmām, mārketinga datu bāzēm, vietnēm un sociālajiem medijiem.
- Datu apstrāde: dati tiek pārveidoti formātā, ko var analizēt. Šis process var ietvert tādus uzdevumus kā datu tīrīšana, datu denormalizācija un galveno darbības rādītāju (KPI) izveide.
- Datu analīze: dati tiek analizēti, lai noteiktu modeļus, tendences un attiecības. Šajā procesā var izmantot dažādas metodes, tostarp statistisko analīzi, paredzamo analīzi un teksta analīzi.
- Rezultātu interpretācija: analīzes rezultāti tiek interpretēti, lai sniegtu noderīgu informāciju.
Analytics raksturo vairāki faktori, tostarp:
- Mērķis: analītikas mērķis ir sniegt noderīgu informāciju, lai pieņemtu labākus lēmumus.
- Dati: analītika ir balstīta uz datiem. Datu kvalitāte ir ļoti svarīga analīzes rezultātu derīgumam.
- Metodes: analytics datu analīzei izmanto dažādas metodes. Piemērotas metodes izvēle ir atkarīga no analīzes mērķa un pieejamo datu veida.
- Interpretācija: analīzes rezultāti ir jāinterpretē, lai sniegtu noderīgu informāciju.
Analītikas tehniskie parametri
Analytics ir process, ko var veikt manuāli vai izmantojot analītikas rīkus un tehnoloģijas.
Analīzes rīki var automatizēt daudzus analītikas procesā iesaistītos uzdevumus, padarot to efektīvāku un precīzāku.
Analīzes tehnoloģijas, piemēram, mākslīgais intelekts un mašīnmācīšanās, kļūst arvien svarīgākas analīzē. Šīs tehnoloģijas var izmantot, lai analizētu lielu datu apjomu un noteiktu modeļus un tendences, kuras var nebūt nosakāmas ar tradicionālajām analītikas metodēm.
Dažas no analītikas tehniskajām funkcijām ietver:
- Datu apjoms: analīzi var izmantot, lai analizētu lielu datu apjomu.
- Apstrādes ātrums: analītikai jāspēj ātri un efektīvi apstrādāt datus.
- Precizitāte: analīzes rezultātiem jābūt precīziem un ticamiem.
- Elastība: analītikai jāspēj pielāgoties dažādiem datiem un mērķiem.
- Pieejamība: analītikai ir jābūt pieejamai plašam lietotāju lokam.
Analytics ir sarežģīts process, kas kļūst arvien svarīgāks uzņēmumiem. Analītikas vispārīgie un tehniskie parametri ir būtiski, lai izprastu to potenciālu un tos efektīvi izmantotu.
Kāpēc
Ir daudz iemeslu, kāpēc jums vajadzētu izmantot analīzi. Īsāk sakot, analītika var jums palīdzēt:
- Uzlabojiet biznesa veiktspēju: analītika var palīdzēt noteikt jomas, kurās uzņēmums var uzlabot savu darbību. Piemēram, analīzi var izmantot, lai identificētu populārākos produktus vai pakalpojumus, lojālākos klientus un efektīvākos mārketinga kanālus.
- Veiciet priekšnoteikumus: analītika var palīdzēt prognozēt nākotnes tendences. Piemēram, analīzi var izmantot, lai prognozētu pieprasījumu pēc produktiem vai pakalpojumiem, pārdošanas rezultātus vai klientu uzvedību.
- Pieņemiet apzinātus lēmumus: analītika var sniegt uzņēmumiem informāciju, kas nepieciešama, lai pieņemtu pārdomātākus lēmumus. Piemēram, analīzi var izmantot, lai izlemtu, kurus produktus vai pakalpojumus laist tirgū, kuras mārketinga kampaņas uzsākt un kādas cenu noteikšanas stratēģijas pieņemt.
Šeit ir daži konkrēti piemēri, kā analīzi var izmantot, lai uzlabotu uzņēmējdarbību.
- E-komercijas uzņēmums var izmantot analīzi, lai izsekotu pircēja rīcību un optimizētu savu vietni reklāmguvumiem.
- Mārketinga uzņēmums var izmantot analīzi, lai novērtētu sociālo mediju kampaņu panākumus un identificētu jaunas auditorijas.
- Ražošanas uzņēmums var izmantot analīzi, lai uzraudzītu iekārtas un identificētu iespējamās problēmas, pirms tās rodas.
Kopumā analītika ir spēcīgs rīks, kas var palīdzēt uzņēmumiem pieņemt labākus lēmumus un iegūt konkurences priekšrocības.
Šeit ir dažas īpašas analītikas priekšrocības:
- Uzlabojiet klientu izpratni: analītika var palīdzēt labāk izprast klientus, viņu vajadzības un uzvedību. Tas var palīdzēt jums izveidot produktus un pakalpojumus, kas ir labāk piemēroti viņu vajadzībām, un uzlabot attiecības ar tiem.
- Uzlabojiet darbības efektivitāti: analytics var palīdzēt noteikt jomas, kurās varat uzlabot savu darbību efektivitāti. Tas var palīdzēt samazināt izmaksas un uzlabot produktivitāti.
- Uzlabojiet rentabilitāti: analītika var palīdzēt jums noteikt iespējas palielināt pārdošanas apjomu un peļņu. Tas var palīdzēt sasniegt jūsu biznesa mērķus.
Ja vēlaties uzlabot sava uzņēmuma darbību, apsveriet iespēju izmantot analīzi.
Ko mēs piedāvājam
Agenzia Web Online izstrādā WordPress spraudni pakalpojumam Analytics.
Lai gan tirgū jau ir daudz Analytics spraudņu, Agenzia Web Online ir nolēmusi izveidot savu šim nolūkam paredzētu spraudni.
Izlaišanas datums vēl nav noteikts.
Ritiniet cauri lapas
Lapas
- Iron SEO 3 — WordPress spraudnis: "The Mule". (17 / 03 / 2024)
- Personas datu politika (04 / 05 / 2023)
- Datu apstrāde (04 / 05 / 2023)
- Kontakti (04 / 05 / 2023)
- SEO spraudnis WordPress (04 / 05 / 2023)
- Meklētājprogrammai draudzīgs (15 / 10 / 2023)
- WORDPRESS PERMALINK RĪKKITS WOOCOMMERCE (15 / 10 / 2023)
- WORDPRESS PERMALINK TOOLKIT (15 / 10 / 2023)
- Reklāmguvumu modulis (24 / 09 / 2023)
- Bing Toolkit reklāmguvumu līmeņa optimizācijai (03 / 10 / 2023)
- Google rīkkopa reklāmguvumu līmeņa optimizācijai (03 / 10 / 2023)
- Yandex rīkkopa reklāmguvumu līmeņa optimizēšanai (03 / 10 / 2023)
- Baidu rīkkopa reklāmguvumu līmeņa optimizēšanai (03 / 10 / 2023)
- Naver Toolkit reklāmguvumu līmeņa optimizācijai (03 / 10 / 2023)
- Analytics modulis (24 / 09 / 2023)
- Bing rīku komplekts pakalpojumam Analytics (03 / 10 / 2023)
- Google rīkkopa pakalpojumam Analytics (03 / 10 / 2023)
- Yandex rīkkopa pakalpojumam Analytics (03 / 10 / 2023)
- Baidu rīkkopa pakalpojumam Analytics (03 / 10 / 2023)
- Naver rīkkopa pakalpojumam Analytics (03 / 10 / 2023)
- Dzelzs SEO 3 konfigurācijas (23 / 09 / 2023)
- SEO konsultants (04 / 05 / 2023)
- Shēmu modulis (04 / 05 / 2023)
- RDF/JSON-LD parsēšana un serializācija (16 / 01 / 2024)
- Daudzvalodu shēmas (16 / 11 / 2023)
- E-komercijas shēmas (16 / 11 / 2023)
- RDF/JSON parsēšana un serializācija (03 / 10 / 2023)
- N-Triples parsēšana un serializācija (03 / 10 / 2023)
- RDF/XML parsēšana un serializācija (03 / 10 / 2023)
- Bruņurupuču parsēšana un serializācija (03 / 10 / 2023)
- ARC2 parsēšana (03 / 10 / 2023)
- Parsē reperis (03 / 10 / 2023)
- Dzelzs SEO metadati (04 / 05 / 2023)
- E-komercijas veidlapa (04 / 05 / 2023)
- Veidlapas lapās un rakstos un pielāgotos laukos (04 / 05 / 2023)
- Vispārējā forma (04 / 05 / 2023)
- arhitektūra (04 / 05 / 2023)
- Arhitektūra: piekļuves laiks (31 / 03 / 2024)
- Meklētājprogrammai draudzīgs (15 / 10 / 2023)
- Galvenā izvēlne (04 / 05 / 2023)
- 👋 Labākais SEO spraudnis WordPress | Dzelzs SEO 3 (04 / 05 / 2023)
- Privātuma politika (04 / 05 / 2023)
Uzziniet vairāk vietnē Iron SEO
Abonējiet, lai saņemtu jaunākos rakstus pa e-pastu.
