fbpx

അനലിറ്റിക്സ് മൊഡ്യൂൾ

എന്താണ് അനലിറ്റിക്സ്

ഉപയോഗപ്രദമായ വിവരങ്ങൾ എക്‌സ്‌ട്രാക്‌റ്റുചെയ്യുന്നതിനും മികച്ച തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നതിനുമായി ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്നതിനും പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിനും വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനുമുള്ള പ്രക്രിയയാണ് അനലിറ്റിക്‌സ്.

സാരാംശത്തിൽ, ബിസിനസ്സ് പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനും ഉപഭോക്താക്കളെ നന്നായി മനസ്സിലാക്കുന്നതിനും കൂടുതൽ അറിവുള്ള തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നതിനും ഉപയോഗിക്കാവുന്ന വിവരങ്ങളാക്കി അനലിറ്റിക്സ് റോ ഡാറ്റയെ മാറ്റുന്നു.

ഇനിപ്പറയുന്നവ ഉൾപ്പെടെ വിവിധ ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ അനലിറ്റിക്‌സ് ഉപയോഗിക്കാം:

  • ബിസിനസ് ഇന്റലിജൻസ് (BI): ബിസിനസ്സ് പ്രകടനത്തിന്റെ ഒരു അവലോകനം നൽകുന്ന റിപ്പോർട്ടുകളും ഡാഷ്ബോർഡുകളും സൃഷ്ടിക്കാൻ അനലിറ്റിക്സ് ഉപയോഗിക്കുന്നു.
  • മാർക്കറ്റിംഗ് അനലിറ്റിക്സ്: മാർക്കറ്റിംഗ് കാമ്പെയ്‌നുകളുടെ ഫലപ്രാപ്തി അളക്കുന്നതിനും ടാർഗെറ്റുചെയ്യൽ തന്ത്രങ്ങൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിനും അനലിറ്റിക്‌സ് ഉപയോഗിക്കുന്നു.
  • വിൽപ്പന വിശകലനം: വിൽപ്പന വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനും മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനുള്ള അവസരങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിനും അനലിറ്റിക്സ് ഉപയോഗിക്കുന്നു.
  • കസ്റ്റമർ അനലിറ്റിക്‌സ്: ഉപഭോക്താക്കളെ മനസ്സിലാക്കുന്നതിനും വ്യക്തിഗത അനുഭവങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനും അനലിറ്റിക്‌സ് ഉപയോഗിക്കുന്നു.
  • പ്രവർത്തന വിശകലനം: കാര്യക്ഷമത മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനും ചെലവ് കുറയ്ക്കുന്നതിനും അനലിറ്റിക്സ് ഉപയോഗിക്കുന്നു.

കമ്പനികളെ മികച്ച തീരുമാനങ്ങളെടുക്കാനും മത്സരാധിഷ്ഠിത നേട്ടം നേടാനും സഹായിക്കുന്ന ശക്തമായ ഉപകരണമാണ് അനലിറ്റിക്സ്.

യഥാർത്ഥ ലോകത്ത് അനലിറ്റിക്‌സ് എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കപ്പെടുന്നു എന്നതിന്റെ ചില ഉദാഹരണങ്ങൾ ഇതാ:

  • ഒരു ഇ-കൊമേഴ്‌സ് കമ്പനി വാങ്ങുന്നയാളുടെ പെരുമാറ്റം ട്രാക്ക് ചെയ്യാനും പരിവർത്തനങ്ങൾക്കായി അതിന്റെ വെബ്‌സൈറ്റ് ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാനും അനലിറ്റിക്‌സ് ഉപയോഗിക്കുന്നു.
  • സോഷ്യൽ മീഡിയ കാമ്പെയ്‌നുകളുടെ വിജയം അളക്കുന്നതിനും പുതിയ പ്രേക്ഷകരെ തിരിച്ചറിയുന്നതിനും ഒരു മാർക്കറ്റിംഗ് കമ്പനി അനലിറ്റിക്‌സ് ഉപയോഗിക്കുന്നു.
  • യന്ത്രസാമഗ്രികൾ നിരീക്ഷിക്കുന്നതിനും അവ സംഭവിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് സാധ്യമായ പ്രശ്നങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിനും ഒരു നിർമ്മാണ കമ്പനി അനലിറ്റിക്സ് ഉപയോഗിക്കുന്നു.

പുതിയ സാങ്കേതികവിദ്യകളും സാങ്കേതിക വിദ്യകളും നിരന്തരം വികസിപ്പിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്ന, അനലിറ്റിക്‌സ് എക്കാലത്തെയും വികസിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്ന ഒരു മേഖലയാണ്. ഇത് അനലിറ്റിക്‌സിനെ കൂടുതൽ ശക്തവും സങ്കീർണ്ണവുമായ ഒരു പ്രക്രിയയാക്കുന്നു.

അനലിറ്റിക്സിന്റെ ചരിത്രം

ആദ്യകാല സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്നതിനും വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനുമുള്ള രീതികൾ വികസിപ്പിക്കാൻ തുടങ്ങിയ പത്തൊൻപതാം നൂറ്റാണ്ടിലാണ് അനലിറ്റിക്സിന്റെ ചരിത്രം കണ്ടെത്തുന്നത്.

1920-ൽ, അനലിറ്റിക്സ് പയനിയർ ഫ്രെഡറിക് വിൻസ്ലോ ടെയ്‌ലർ നിർമ്മാണ കാര്യക്ഷമത മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന് സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ ഉപയോഗിക്കാൻ തുടങ്ങി.

50 കളിൽ, കമ്പ്യൂട്ടറുകളുടെ ആവിർഭാവം വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുന്നത് സാധ്യമാക്കി.

60-കളിൽ, ബിസിനസ് ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ഉപകരണങ്ങളും സാങ്കേതിക വിദ്യകളും സൃഷ്ടിച്ചുകൊണ്ട് ബിസിനസ് ഇന്റലിജൻസ് (BI) ഫീൽഡ് വികസിപ്പിക്കാൻ തുടങ്ങി.

70-കളിൽ, ഡയറക്ട് മാർക്കറ്റിംഗ്, ബിഹേവിയറൽ ടാർഗെറ്റിംഗ് തുടങ്ങിയ സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ വികസിപ്പിച്ചുകൊണ്ട്, മാർക്കറ്റിംഗിൽ അനലിറ്റിക്സ് ആദ്യമായി ഉപയോഗിച്ചു.

80-കളിൽ, ചെറുകിട, ഇടത്തരം ബിസിനസുകൾക്ക് അനലിറ്റിക്‌സ് കൂടുതൽ പ്രാപ്യമായിത്തീർന്നു, എളുപ്പത്തിൽ ഉപയോഗിക്കാവുന്ന അനലിറ്റിക്‌സ് സോഫ്റ്റ്‌വെയറിന്റെയും സേവനങ്ങളുടെയും ആവിർഭാവത്തിന് നന്ദി.

90-കളിൽ, ഇന്റർനെറ്റിന്റെ വ്യാപനം ഓൺലൈൻ ബിസിനസുകൾക്കുള്ള അനലിറ്റിക്‌സിന്റെ വർദ്ധിച്ചുവരുന്ന പ്രാധാന്യത്തിലേക്ക് നയിച്ചു.

XNUMX-ാം നൂറ്റാണ്ടിൽ, ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ്, മെഷീൻ ലേണിംഗ് തുടങ്ങിയ പുതിയ സാങ്കേതികവിദ്യകളുടെയും സാങ്കേതികതകളുടെയും ആവിർഭാവത്തോടെ അനലിറ്റിക്‌സ് വികസിച്ചുകൊണ്ടിരുന്നു.

ഇന്ന്, ഓൺലൈനിലും ഓഫ്‌ലൈനായും ഏതൊരു ബിസിനസിന്റെയും അനിവാര്യ ഘടകമാണ് അനലിറ്റിക്‌സ്.

വിശകലനത്തിന്റെ ചരിത്രം അടയാളപ്പെടുത്തിയ ചില പ്രധാന ഇവന്റുകൾ ഇതാ:

  • 1837: ചാൾസ് ബാബേജ് "ഓൺ ദി ഇക്കണോമി ഓഫ് മെഷിനറി ആൻഡ് മാനുഫാക്ചേഴ്‌സ്" പ്രസിദ്ധീകരിച്ചു, പ്രായോഗിക സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളുടെ ആദ്യ പുസ്തകങ്ങളിലൊന്ന്.
  • 1908: ഫ്രെഡറിക് വിൻസ്ലോ ടെയ്‌ലർ "ദി പ്രിൻസിപ്പിൾസ് ഓഫ് സയന്റിഫിക് മാനേജ്‌മെന്റ്" എന്ന പുസ്തകം പ്രസിദ്ധീകരിച്ചു, നിർമ്മാണ കാര്യക്ഷമത മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനുള്ള തന്റെ രീതികൾ വിവരിക്കുന്നു.
  • 1954: പര്യവേക്ഷണ ഡാറ്റാ വിശകലനം എന്ന ആശയം അവതരിപ്പിക്കുന്ന പുസ്തകമായ "ദ എക്‌സ്‌പ്ലോറേറ്ററി അപ്രോച്ച് ടു അനാലിസിസ് ഓഫ് ഡാറ്റ" ജോൺ ടുക്കി പ്രസിദ്ധീകരിക്കുന്നു.
  • 1962: വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യാൻ അനുവദിക്കുന്ന ആദ്യത്തെ മെയിൻഫ്രെയിം കമ്പ്യൂട്ടറായ System/360 IBM അവതരിപ്പിച്ചു.
  • 1969: ഹോവാർഡ് ഡ്രെസ്നർ "ബിസിനസ് ഇന്റലിജൻസ്" എന്ന പദം ഉപയോഗിച്ചു.
  • 1974: തീരുമാനമെടുക്കുന്നതിൽ വിവരങ്ങളുടെ പ്രാധാന്യം ഊന്നിപ്പറയുന്ന ഒരു പുസ്തകം പീറ്റർ ഡ്രക്കർ "ദ എഫക്റ്റീവ് എക്സിക്യൂട്ടീവ്" പ്രസിദ്ധീകരിക്കുന്നു.
  • 1979: വിപണി മൂല്യ വിശകലനം എന്ന ആശയം അവതരിപ്പിക്കുന്ന പുസ്തകമായ "മാർക്കറ്റ് ഷെയർ ലീഡർഷിപ്പ്: ദി ഫ്രീ ക്യാഷ് ഫ്ലോ മോഡൽ" ഗാരി ലവ്മാൻ പ്രസിദ്ധീകരിക്കുന്നു.
  • 1982: SAS, SAS എന്റർപ്രൈസ് ഗൈഡ് അവതരിപ്പിച്ചു, അത് ഉപയോഗിക്കാൻ എളുപ്പമുള്ള ആദ്യത്തെ അനലിറ്റിക്‌സ് സോഫ്റ്റ്‌വെയറുകളിൽ ഒന്നാണ്.
  • 1995: ലോകത്തിലെ ഏറ്റവും ജനപ്രിയമായ അനലിറ്റിക്‌സ് ടൂളുകളിൽ ഒന്നായ Google Analytics ഗൂഗിൾ സമാരംഭിച്ചു.
  • 2009: മക്കിൻസി "ബിഗ് ഡാറ്റ: ദി നെക്സ്റ്റ് ഫ്രോണ്ടിയർ ഫോർ ഇന്നൊവേഷൻ, കോമ്പറ്റീഷൻ, പ്രൊഡക്ടിവിറ്റി" എന്നിവ ബിസിനസ്സുകൾക്കായുള്ള ബിഗ് ഡാറ്റയുടെ പ്രാധാന്യം എടുത്തുകാട്ടുന്ന ഒരു റിപ്പോർട്ട് പുറത്തിറക്കി.
  • 2012: ഡാറ്റാ വിശകലനത്തിനായി ഉപയോഗിക്കാവുന്ന ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് സംവിധാനമായ വാട്സൺ ഐബിഎം അവതരിപ്പിച്ചു.
  • 2015: ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസും മെഷീൻ ലേണിംഗും ഉപയോഗിക്കുന്ന വിപുലമായ അനലിറ്റിക്‌സ് പ്ലാറ്റ്‌ഫോമായ Google Analytics 360 ഗൂഗിൾ സമാരംഭിച്ചു.

പുതിയ സാങ്കേതികവിദ്യകളും സാങ്കേതിക വിദ്യകളും നിരന്തരം വികസിപ്പിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്ന, അനലിറ്റിക്‌സ് എക്കാലത്തെയും വികസിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്ന ഒരു മേഖലയാണ്. ഇത് അനലിറ്റിക്‌സിനെ കൂടുതൽ ശക്തവും സങ്കീർണ്ണവുമായ ഒരു പ്രക്രിയയാക്കുന്നു.

കാരാറ്ററിസ്റ്റിക്

വിശകലനത്തിന്റെ പൊതു സവിശേഷതകൾ

അനലിറ്റിക്സ് ഒരു സങ്കീർണ്ണമായ പ്രക്രിയയാണ്, അതിൽ ഇനിപ്പറയുന്നവ ഉൾപ്പെടെ നിരവധി പ്രവർത്തനങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുന്നു:

  • ഡാറ്റ ശേഖരണം: CRM സിസ്റ്റങ്ങൾ, മാർക്കറ്റിംഗ് ഡാറ്റാബേസുകൾ, വെബ്സൈറ്റുകൾ, സോഷ്യൽ മീഡിയകൾ എന്നിവയുൾപ്പെടെ വിവിധ ഉറവിടങ്ങളിൽ നിന്ന് ഡാറ്റ ശേഖരിക്കാനാകും.
  • ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗ്: വിശകലനം ചെയ്യാൻ കഴിയുന്ന ഒരു ഫോർമാറ്റിലേക്ക് ഡാറ്റ രൂപാന്തരപ്പെടുന്നു. ഈ പ്രക്രിയയിൽ ഡാറ്റ ക്ലീൻ ചെയ്യൽ, ഡാറ്റ ഡീനോർമലൈസേഷൻ, കീ പെർഫോമൻസ് ഇൻഡിക്കേറ്ററുകൾ (കെപിഐ) സൃഷ്ടിക്കൽ തുടങ്ങിയ ജോലികൾ ഉൾപ്പെടാം.
  • ഡാറ്റ വിശകലനം: പാറ്റേണുകളും ട്രെൻഡുകളും ബന്ധങ്ങളും തിരിച്ചറിയാൻ ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുന്നു. ഈ പ്രക്രിയയ്ക്ക് സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ വിശകലനം, പ്രവചന വിശകലനം, ടെക്സ്റ്റ് വിശകലനം എന്നിവയുൾപ്പെടെ വിവിധ സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ ഉപയോഗിക്കാം.
  • ഫലങ്ങളുടെ വ്യാഖ്യാനം: ഉപയോഗപ്രദമായ വിവരങ്ങൾ നൽകുന്നതിനായി വിശകലന ഫലങ്ങൾ വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നു.

അനലിറ്റിക്സ് ഇനിപ്പറയുന്നവ ഉൾപ്പെടെ നിരവധി ഘടകങ്ങളാൽ സവിശേഷതയാണ്:

  • ലക്ഷ്യം: മികച്ച തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നതിന് ഉപയോഗപ്രദമായ വിവരങ്ങൾ നൽകുക എന്നതാണ് അനലിറ്റിക്സിന്റെ ലക്ഷ്യം.
  • ഡാറ്റ: അനലിറ്റിക്‌സ് ഡാറ്റയെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്. വിശകലന ഫലങ്ങളുടെ സാധുതയ്ക്ക് ഡാറ്റയുടെ ഗുണനിലവാരം നിർണായകമാണ്.
  • വിദ്യകൾ: ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യാൻ അനലിറ്റിക്സ് വിവിധ സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഉചിതമായ സാങ്കേതികതയുടെ തിരഞ്ഞെടുപ്പ് വിശകലനത്തിന്റെ ലക്ഷ്യത്തെയും ലഭ്യമായ ഡാറ്റയുടെ തരത്തെയും ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു.
  • വ്യാഖ്യാനം: ഉപയോഗപ്രദമായ വിവരങ്ങൾ നൽകുന്നതിന് വിശകലനത്തിന്റെ ഫലങ്ങൾ വ്യാഖ്യാനിക്കണം.

വിശകലനത്തിന്റെ സാങ്കേതിക സവിശേഷതകൾ

സ്വമേധയാ അല്ലെങ്കിൽ അനലിറ്റിക്സ് ഉപകരണങ്ങളും സാങ്കേതികവിദ്യകളും ഉപയോഗിച്ച് നടപ്പിലാക്കാൻ കഴിയുന്ന ഒരു പ്രക്രിയയാണ് അനലിറ്റിക്സ്.

അനലിറ്റിക്‌സ് ടൂളുകൾക്ക് അനലിറ്റിക്‌സ് പ്രക്രിയയിൽ ഉൾപ്പെട്ടിരിക്കുന്ന പല ജോലികളും ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യാൻ കഴിയും, ഇത് കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമവും കൃത്യവുമാക്കുന്നു.

ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ്, മെഷീൻ ലേണിംഗ് തുടങ്ങിയ അനലിറ്റിക്‌സ് സാങ്കേതികവിദ്യകൾ അനലിറ്റിക്‌സിന് കൂടുതൽ പ്രാധാന്യമർഹിക്കുന്നു. വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യാനും പരമ്പരാഗത അനലിറ്റിക്സ് ടെക്നിക്കുകൾ ഉപയോഗിച്ച് കണ്ടെത്താനാകാത്ത പാറ്റേണുകളും ട്രെൻഡുകളും തിരിച്ചറിയാനും ഈ സാങ്കേതികവിദ്യകൾ ഉപയോഗിക്കാം.

അനലിറ്റിക്സിന്റെ ചില സാങ്കേതിക സവിശേഷതകളിൽ ഇവ ഉൾപ്പെടുന്നു:

  • ഡാറ്റ വോളിയം: വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യാൻ അനലിറ്റിക്സ് ഉപയോഗിക്കാം.
  • പ്രോസസ്സിംഗ് വേഗത: ഡാറ്റ വേഗത്തിലും കാര്യക്ഷമമായും പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാൻ അനലിറ്റിക്സിന് കഴിയണം.
  • കൃത്യത: വിശകലന ഫലങ്ങൾ കൃത്യവും വിശ്വസനീയവുമായിരിക്കണം.
  • വഴക്കം: അനലിറ്റിക്‌സിന് വിവിധ ഡാറ്റകളോടും ലക്ഷ്യങ്ങളോടും പൊരുത്തപ്പെടാൻ കഴിയണം.
  • പ്രവേശനക്ഷമത: അനലിറ്റിക്‌സ് വിശാലമായ ഉപയോക്താക്കൾക്ക് ആക്‌സസ് ചെയ്യാവുന്നതായിരിക്കണം.

അനലിറ്റിക്‌സ് എന്നത് ഒരു സങ്കീർണ്ണമായ പ്രക്രിയയാണ്, അത് ബിസിനസുകൾക്ക് കൂടുതൽ പ്രാധാന്യമർഹിക്കുന്നു. അനലിറ്റിക്‌സിന്റെ പൊതുവായതും സാങ്കേതികവുമായ സവിശേഷതകൾ അവയുടെ സാധ്യതകൾ മനസ്സിലാക്കുന്നതിനും അവ ഫലപ്രദമായി ഉപയോഗിക്കുന്നതിനും അടിസ്ഥാനപരമാണ്.

എന്തുകൊണ്ട്

നിങ്ങൾ അനലിറ്റിക്സ് ഉപയോഗിക്കുന്നതിന് നിരവധി കാരണങ്ങളുണ്ട്. ചുരുക്കത്തിൽ, അനലിറ്റിക്സ് നിങ്ങളെ സഹായിക്കും:

  • ബിസിനസ്സ് പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്തുക: ഒരു കമ്പനിക്ക് അതിന്റെ പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്താൻ കഴിയുന്ന മേഖലകൾ തിരിച്ചറിയാൻ അനലിറ്റിക്സ് നിങ്ങളെ സഹായിക്കും. ഉദാഹരണത്തിന്, ഏറ്റവും ജനപ്രിയമായ ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ സേവനങ്ങൾ, ഏറ്റവും വിശ്വസ്തരായ ഉപഭോക്താക്കൾ, ഏറ്റവും ഫലപ്രദമായ മാർക്കറ്റിംഗ് ചാനലുകൾ എന്നിവ തിരിച്ചറിയാൻ അനലിറ്റിക്സ് ഉപയോഗിക്കാം.
  • മുൻകരുതലുകൾ ഉണ്ടാക്കുക: ഭാവിയിലെ ട്രെൻഡുകളെക്കുറിച്ച് പ്രവചനങ്ങൾ നടത്താൻ അനലിറ്റിക്സ് നിങ്ങളെ സഹായിക്കും. ഉദാഹരണത്തിന്, ഉൽപ്പന്നങ്ങൾക്കോ ​​സേവനങ്ങൾക്കോ ​​ഉള്ള ഡിമാൻഡ്, വിൽപ്പന പ്രകടനം അല്ലെങ്കിൽ ഉപഭോക്തൃ പെരുമാറ്റം എന്നിവ പ്രവചിക്കാൻ അനലിറ്റിക്സ് ഉപയോഗിക്കാം.
  • അറിവുള്ള തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുക: കൂടുതൽ അറിവുള്ള തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നതിന് ആവശ്യമായ വിവരങ്ങൾ അനലിറ്റിക്സിന് കമ്പനികൾക്ക് നൽകാൻ കഴിയും. ഉദാഹരണത്തിന്, വിപണിയിൽ ഏതൊക്കെ ഉൽപ്പന്നങ്ങളോ സേവനങ്ങളോ ലോഞ്ച് ചെയ്യണം, ഏത് മാർക്കറ്റിംഗ് കാമ്പെയ്‌നുകൾ ആരംഭിക്കണം, ഏത് വിലനിർണ്ണയ തന്ത്രങ്ങൾ സ്വീകരിക്കണം എന്നിവ തീരുമാനിക്കാൻ അനലിറ്റിക്‌സ് ഉപയോഗിക്കാം.

ഒരു ബിസിനസ് മെച്ചപ്പെടുത്താൻ അനലിറ്റിക്‌സ് എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാമെന്നതിന്റെ ചില പ്രത്യേക ഉദാഹരണങ്ങൾ ഇതാ:

  • ഒരു ഇ-കൊമേഴ്‌സ് കമ്പനിക്ക് വാങ്ങുന്നയാളുടെ പെരുമാറ്റം ട്രാക്ക് ചെയ്യാനും പരിവർത്തനങ്ങൾക്കായി അതിന്റെ വെബ്‌സൈറ്റ് ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാനും അനലിറ്റിക്‌സ് ഉപയോഗിക്കാം.
  • സോഷ്യൽ മീഡിയ കാമ്പെയ്‌നുകളുടെ വിജയം അളക്കാനും പുതിയ പ്രേക്ഷകരെ തിരിച്ചറിയാനും ഒരു മാർക്കറ്റിംഗ് കമ്പനിക്ക് അനലിറ്റിക്‌സ് ഉപയോഗിക്കാം.
  • ഒരു നിർമ്മാണ കമ്പനിക്ക് യന്ത്രസാമഗ്രികൾ നിരീക്ഷിക്കാനും അവ സംഭവിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് സാധ്യമായ പ്രശ്നങ്ങൾ തിരിച്ചറിയാനും അനലിറ്റിക്സ് ഉപയോഗിക്കാം.

മൊത്തത്തിൽ, മികച്ച തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാനും മത്സരപരമായ നേട്ടം നേടാനും കമ്പനികളെ സഹായിക്കുന്ന ശക്തമായ ഉപകരണമാണ് അനലിറ്റിക്സ്.

വിശകലനത്തിന്റെ ചില പ്രത്യേക നേട്ടങ്ങൾ ഇതാ:

  • ഉപഭോക്തൃ ധാരണ മെച്ചപ്പെടുത്തുക: നിങ്ങളുടെ ഉപഭോക്താക്കളെയും അവരുടെ ആവശ്യങ്ങളെയും അവരുടെ പെരുമാറ്റങ്ങളെയും നന്നായി മനസ്സിലാക്കാൻ അനലിറ്റിക്സ് നിങ്ങളെ സഹായിക്കും. അവരുടെ ആവശ്യങ്ങൾക്ക് അനുയോജ്യമായ ഉൽപ്പന്നങ്ങളും സേവനങ്ങളും സൃഷ്ടിക്കാനും അവരുമായുള്ള നിങ്ങളുടെ ബന്ധം മെച്ചപ്പെടുത്താനും ഇത് നിങ്ങളെ സഹായിക്കും.
  • പ്രവർത്തനക്ഷമത മെച്ചപ്പെടുത്തുക: നിങ്ങളുടെ പ്രവർത്തനങ്ങളുടെ കാര്യക്ഷമത മെച്ചപ്പെടുത്താൻ കഴിയുന്ന മേഖലകൾ തിരിച്ചറിയാൻ അനലിറ്റിക്സ് നിങ്ങളെ സഹായിക്കും. ചെലവ് കുറയ്ക്കാനും ഉൽപ്പാദനക്ഷമത മെച്ചപ്പെടുത്താനും ഇത് നിങ്ങളെ സഹായിക്കും.
  • ലാഭക്ഷമത മെച്ചപ്പെടുത്തുക: വിൽപ്പനയും ലാഭവും വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള അവസരങ്ങൾ തിരിച്ചറിയാൻ അനലിറ്റിക്സ് നിങ്ങളെ സഹായിക്കും. ഇത് നിങ്ങളുടെ ബിസിനസ്സ് ലക്ഷ്യങ്ങൾ നേടാൻ സഹായിക്കും.

നിങ്ങളുടെ കമ്പനിയുടെ പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്താൻ നിങ്ങൾ ആഗ്രഹിക്കുന്നുവെങ്കിൽ, നിങ്ങൾ അനലിറ്റിക്സ് ഉപയോഗിക്കുന്നത് പരിഗണിക്കണം.

ഞങ്ങൾ എന്താണ് വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നത്

Agenzia Web Online, Analytics-നായി ഒരു WordPress പ്ലഗിൻ വികസിപ്പിക്കുന്നു.

വിപണിയിൽ അനലിറ്റിക്‌സിനായി നിരവധി വേർഡ്പ്രസ്സ് പ്ലഗിനുകൾ ഇതിനകം ഉണ്ടെങ്കിലും, ഈ ആവശ്യത്തിനായി സമർപ്പിച്ചിരിക്കുന്ന സ്വന്തം പ്ലഗിൻ സൃഷ്ടിക്കാൻ Agenzia Web Online തീരുമാനിച്ചു.

റിലീസ് തീയതി ഇതുവരെ നിശ്ചയിച്ചിട്ടില്ല.

സ്ക്രോൾ ചെയ്യുക പേജുകൾ

പേജുകൾ

0/5 (0 അവലോകനങ്ങൾ)
0/5 (0 അവലോകനങ്ങൾ)
0/5 (0 അവലോകനങ്ങൾ)

അയൺ SEO-യിൽ നിന്ന് കൂടുതൽ കണ്ടെത്തുക

ഏറ്റവും പുതിയ ലേഖനങ്ങൾ ഇമെയിൽ വഴി ലഭിക്കാൻ സബ്‌സ്‌ക്രൈബ് ചെയ്യുക.

രചയിതാവ് അവതാർ
അഡ്മിൻ സിഇഒ
WordPress-നുള്ള മികച്ച SEO പ്ലഗിൻ | ഇരുമ്പ് SEO 3.
എന്റെ ചടുലമായ സ്വകാര്യത
ഈ സൈറ്റ് സാങ്കേതികവും പ്രൊഫൈലിംഗ് കുക്കികളും ഉപയോഗിക്കുന്നു. അംഗീകരിക്കുക എന്നതിൽ ക്ലിക്കുചെയ്യുന്നതിലൂടെ നിങ്ങൾ എല്ലാ പ്രൊഫൈലിംഗ് കുക്കികളും അംഗീകരിക്കുന്നു. നിരസിക്കുക അല്ലെങ്കിൽ X എന്നതിൽ ക്ലിക്കുചെയ്യുന്നതിലൂടെ, എല്ലാ പ്രൊഫൈലിംഗ് കുക്കികളും നിരസിക്കപ്പെടും. ഇഷ്‌ടാനുസൃതമാക്കുക എന്നതിൽ ക്ലിക്കുചെയ്യുന്നതിലൂടെ ഏത് പ്രൊഫൈലിംഗ് കുക്കികൾ സജീവമാക്കണമെന്ന് തിരഞ്ഞെടുക്കാൻ സാധിക്കും.
ഈ സൈറ്റ് ഡാറ്റാ പ്രൊട്ടക്ഷൻ ആക്റ്റ് (LPD), 25 സെപ്റ്റംബർ 2020-ലെ സ്വിസ് ഫെഡറൽ നിയമം, വ്യക്തിഗത ഡാറ്റയുടെ സംരക്ഷണവും അത്തരം ഡാറ്റയുടെ സ്വതന്ത്രമായ ചലനവുമായി ബന്ധപ്പെട്ട GDPR, EU റെഗുലേഷൻ 2016/679 എന്നിവയും പാലിക്കുന്നു.