Kaj je Analytics
Analitika je postopek zbiranja, obdelave in analiziranja podatkov za pridobivanje koristnih informacij in sprejemanje boljših odločitev.
V bistvu analitika pretvarja neobdelane podatke v informacije, ki jih je mogoče uporabiti za izboljšanje poslovne uspešnosti, boljše razumevanje strank in sprejemanje bolj informiranih odločitev.
Analitiko je mogoče uporabiti v številnih aplikacijah, vključno z:
- Poslovna inteligenca (BI): Analitika se uporablja za ustvarjanje poročil in nadzornih plošč, ki nudijo pregled nad uspešnostjo poslovanja.
- Tržna analitika: analitika se uporablja za merjenje učinkovitosti marketinških kampanj in optimizacijo strategij ciljanja.
- Prodajna analitika: analitika se uporablja za analizo prodaje in prepoznavanje priložnosti za izboljšave.
- Analitika strank: analitika se uporablja za razumevanje strank in ustvarjanje prilagojenih izkušenj.
- Operativna analitika: analitika se uporablja za izboljšanje učinkovitosti in zmanjšanje stroškov.
Analitika je močno orodje, ki lahko podjetjem pomaga sprejemati boljše odločitve in pridobiti konkurenčno prednost.
Tukaj je nekaj primerov, kako se analitika uporablja v resničnem svetu:
- Podjetje za e-trgovino uporablja analitiko za sledenje vedenju kupcev in optimizira svoje spletno mesto za konverzije.
- Tržno podjetje uporablja analitiko za merjenje uspeha kampanj v družabnih medijih in prepoznavanje novih ciljnih skupin.
- Proizvodno podjetje uporablja analitiko za spremljanje strojev in prepoznavanje morebitnih težav, preden se pojavijo.
Analitika je nenehno razvijajoče se področje, kjer se nenehno razvijajo nove tehnologije in tehnike. Zaradi tega je analitika vse bolj zmogljiv in izpopolnjen proces.
Zgodovina analitike
Zgodovino analitike lahko zasledimo v XNUMX. stoletju, ko so zgodnji statistiki začeli razvijati metode za zbiranje in analizo podatkov.
Leta 1920 je pionir analitike Frederick Winslow Taylor začel uporabljati statistiko za izboljšanje učinkovitosti proizvodnje.
V petdesetih letih prejšnjega stoletja je pojav računalnikov omogočil analizo velikih količin podatkov.
V šestdesetih letih 60. stoletja se je začelo razvijati področje poslovne inteligence (BI) z nastankom orodij in tehnik za analizo poslovnih podatkov.
V sedemdesetih letih prejšnjega stoletja je bila analitika prvič uporabljena v trženju z razvojem tehnik, kot sta neposredno trženje in vedenjsko ciljanje.
V osemdesetih letih prejšnjega stoletja je analitika postala bolj dostopna malim in srednje velikim podjetjem, zahvaljujoč pojavu analitične programske opreme in storitev, ki so preproste za uporabo.
V devetdesetih letih prejšnjega stoletja je širjenje interneta povzročilo vse večji pomen analitike za spletna podjetja.
V XNUMX. stoletju se analitika še naprej razvija s pojavom novih tehnologij in tehnik, kot sta umetna inteligenca in strojno učenje.
Danes je analitika bistvena sestavina vsakega podjetja, tako na spletu kot zunaj njega.
Tukaj je nekaj glavnih dogodkov, ki so zaznamovali zgodovino analitike:
- 1837: Charles Babbage objavi "O gospodarstvu strojev in manufaktur", eno prvih knjig o uporabni statistiki.
- 1908: Frederick Winslow Taylor objavi knjigo »The Principles of Scientific Management«, ki opisuje njegove metode za izboljšanje učinkovitosti proizvodnje.
- 1954: John Tukey objavi knjigo »The Exploratory Approach to Analysis of Data«, ki predstavlja koncept raziskovalne analize podatkov.
- 1962: IBM predstavi System/360, prvi glavni računalnik, ki omogoča analizo velikih količin podatkov.
- 1969: Howard Dresner skova izraz »poslovna inteligenca«.
- 1974: Peter Drucker izda knjigo »The Effective Executive«, ki poudarja pomen informacij pri odločanju.
- 1979: Gary Loveman izda knjigo »Market Share Leadership: The Free Cash Flow Model«, knjigo, ki uvaja koncept analize tržne vrednosti.
- 1982: SAS predstavi SAS Enterprise Guide, eno prvih analitičnih programov, ki so preprosti za uporabo.
- 1995: Google lansira Google Analytics, eno najbolj priljubljenih analitičnih orodij na svetu.
- 2009: McKinsey izda poročilo »Veliki podatki: Naslednja meja za inovacije, konkurenco in produktivnost«, ki poudarja pomen velikih podatkov za podjetja.
- 2012: IBM predstavi Watson, sistem umetne inteligence, ki se lahko uporablja za analizo podatkov.
- 2015: Google lansira Google Analytics 360, napredno analitično platformo, ki uporablja umetno inteligenco in strojno učenje.
Analitika je nenehno razvijajoče se področje, kjer se nenehno razvijajo nove tehnologije in tehnike. Zaradi tega je analitika vse bolj zmogljiv in izpopolnjen proces.
Caratteristiche
Splošne značilnosti analitike
Analitika je kompleksen proces, ki vključuje številne dejavnosti, vključno z:
- Zbiranje podatkov: podatke je mogoče zbrati iz različnih virov, vključno s sistemi CRM, tržnimi bazami podatkov, spletnimi mesti in družbenimi mediji.
- Obdelava podatkov: podatki se pretvorijo v obliko, ki jo je mogoče analizirati. Ta postopek lahko vključuje naloge, kot so čiščenje podatkov, denormalizacija podatkov in ustvarjanje ključnih kazalnikov uspešnosti (KPI).
- Analiza podatkov: podatki se analizirajo za prepoznavanje vzorcev, trendov in odnosov. Ta postopek lahko uporablja različne tehnike, vključno s statistično analizo, napovedno analizo in analizo besedila.
- Razlaga rezultatov: rezultati analize se interpretirajo tako, da zagotovijo koristne informacije.
Za analitiko so značilni številni dejavniki, vključno z:
- Cilj: cilj analitike je zagotoviti koristne informacije za sprejemanje boljših odločitev.
- podatki: analitika temelji na podatkih. Kakovost podatkov je ključnega pomena za veljavnost rezultatov analize.
- Tehnike: analitika uporablja različne tehnike za analizo podatkov. Izbira ustrezne tehnike je odvisna od cilja analize in vrste podatkov, ki so na voljo.
- Tolmačenje: rezultate analize je treba razlagati tako, da zagotovijo koristne informacije.
Tehnične značilnosti analitike
Analitika je postopek, ki se lahko izvede ročno ali z uporabo analitičnih orodij in tehnologij.
Orodja za analitiko lahko avtomatizirajo številne naloge, vključene v analitični proces, zaradi česar je bolj učinkovit in točen.
Analitične tehnologije, kot sta umetna inteligenca in strojno učenje, postajajo vse bolj pomembne za analitiko. Te tehnologije je mogoče uporabiti za analizo velikih količin podatkov in prepoznavanje vzorcev in trendov, ki jih s tradicionalnimi analitičnimi tehnikami morda ni mogoče zaznati.
Nekatere tehnične značilnosti analitike vključujejo:
- Količina podatkov: analitiko je mogoče uporabiti za analizo velikih količin podatkov.
- Hitrost obdelave: analitika mora biti sposobna hitro in učinkovito obdelati podatke.
- Natančnost: rezultati analize morajo biti točni in zanesljivi.
- Prilagodljivost: analitika se mora znati prilagajati različnim podatkom in ciljem.
- Dostopnost: analitika mora biti dostopna širokemu krogu uporabnikov.
Analitika je kompleksen proces, ki postaja vse bolj pomemben za podjetja. Splošne in tehnične značilnosti analitike so temeljne za razumevanje njihovega potenciala in njihovo učinkovito uporabo.
Ker
Obstaja veliko razlogov, zakaj bi morali uporabljati analitiko. Na kratko, analitika vam lahko pomaga:
- Izboljšati poslovno uspešnost: analitika vam lahko pomaga prepoznati področja, kjer lahko podjetje izboljša svojo uspešnost. Na primer, analitiko je mogoče uporabiti za prepoznavanje najbolj priljubljenih izdelkov ali storitev, najbolj zvestih strank in najučinkovitejših tržnih kanalov.
- Naredite predpostavke: analitika vam lahko pomaga napovedati prihodnje trende. Na primer, analitiko je mogoče uporabiti za napovedovanje povpraševanja po izdelkih ali storitvah, uspešnosti prodaje ali vedenja strank.
- Sprejemajte informirane odločitve: analitika lahko podjetjem zagotovi informacije, potrebne za sprejemanje bolj premišljenih odločitev. Na primer, analitiko je mogoče uporabiti za odločanje o tem, katere izdelke ali storitve lansirati na trg, katere marketinške kampanje začeti in katere cenovne strategije sprejeti.
Tukaj je nekaj konkretnih primerov, kako je mogoče analitiko uporabiti za izboljšanje poslovanja:
- Podjetje za e-trgovino lahko uporablja analitiko za sledenje vedenju kupcev in optimizira svoje spletno mesto za konverzije.
- Tržno podjetje lahko uporabi analitiko za merjenje uspeha kampanj v družabnih medijih in prepoznavanje novih ciljnih skupin.
- Proizvodno podjetje lahko uporablja analitiko za spremljanje strojev in prepoznavanje morebitnih težav, preden se pojavijo.
Na splošno je analitika močno orodje, ki lahko podjetjem pomaga sprejemati boljše odločitve in pridobiti konkurenčno prednost.
Tukaj je nekaj posebnih prednosti analitike:
- Izboljšajte razumevanje strank: analitika vam lahko pomaga bolje razumeti vaše stranke, njihove potrebe in vedenje. To vam lahko pomaga ustvariti izdelke in storitve, ki so bolj prilagojeni njihovim potrebam, in izboljšati vaš odnos z njimi.
- Izboljšati operativno učinkovitost: analitika vam lahko pomaga prepoznati področja, kjer lahko izboljšate učinkovitost svojih operacij. To vam lahko pomaga zmanjšati stroške in izboljšati produktivnost.
- Izboljšajte donosnost: analitika vam lahko pomaga prepoznati priložnosti za povečanje prodaje in dobička. To vam lahko pomaga doseči vaše poslovne cilje.
Če želite izboljšati uspešnost svojega podjetja, razmislite o uporabi analitike.
Kaj ponujamo
Agencija Web Online razvija vtičnik WordPress za Analytics.
Čeprav je na trgu že veliko vtičnikov WordPress za Analytics, se je Agenzia Web Online odločila ustvariti svoj vtičnik, namenjen temu namenu.
Datum izdaje še ni določen.
Prelistajte strani
strani
- Iron SEO 3 - vtičnik za wordpress: "The Mule". (17 / 03 / 2024)
- Politika osebnih podatkov (04 / 05 / 2023)
- Obdelava podatkov (04 / 05 / 2023)
- Kontakti (04 / 05 / 2023)
- WordPress SEO vtičnik (04 / 05 / 2023)
- Iskalnikom prijazen (15 / 10 / 2023)
- WORDPRESS PERMALINK TOOLKIT ZA WOOCOMMERCE (15 / 10 / 2023)
- WORDPRESS PERMALINK TOOLKIT (15 / 10 / 2023)
- Modul za pretvorbe (24 / 09 / 2023)
- Bing Toolkit za optimizacijo stopnje konverzije (03 / 10 / 2023)
- Google Toolkit za optimizacijo stopnje konverzije (03 / 10 / 2023)
- Yandex Toolkit za optimizacijo stopnje konverzije (03 / 10 / 2023)
- Baidu Toolkit za optimizacijo stopnje konverzije (03 / 10 / 2023)
- Naver Toolkit za optimizacijo stopnje konverzije (03 / 10 / 2023)
- Analitični modul (24 / 09 / 2023)
- Bing Toolkit for Analytics (03 / 10 / 2023)
- Google Toolkit for Analytics (03 / 10 / 2023)
- Yandex Toolkit za analitiko (03 / 10 / 2023)
- Baidu Toolkit for Analytics (03 / 10 / 2023)
- Naver Toolkit for Analytics (03 / 10 / 2023)
- Iron SEO 3 konfiguracije (23 / 09 / 2023)
- SEO svetovalec (04 / 05 / 2023)
- Modul sheme (04 / 05 / 2023)
- Razčlenjevanje in serializacija RDF/JSON-LD (16 / 01 / 2024)
- Večjezične sheme (16 / 11 / 2023)
- Sheme e-trgovine (16 / 11 / 2023)
- Razčlenjevanje in serializacija RDF/JSON (03 / 10 / 2023)
- Razčlenjevanje in serializacija N-trojk (03 / 10 / 2023)
- Razčlenjevanje in serializacija RDF/XML (03 / 10 / 2023)
- Razčlenjevanje in serializacija želve (03 / 10 / 2023)
- Razčlenjevanje ARC2 (03 / 10 / 2023)
- Razčlenjevanje raperja (03 / 10 / 2023)
- Iron SEO metapodatki (04 / 05 / 2023)
- Obrazec za e-trgovino (04 / 05 / 2023)
- Obrazci na straneh in člankih ter polja po meri (04 / 05 / 2023)
- Splošni obrazec (04 / 05 / 2023)
- Architettura (04 / 05 / 2023)
- Arhitektura: dostopni čas (31 / 03 / 2024)
- Iskalnikom prijazen (15 / 10 / 2023)
- Glavni meni (04 / 05 / 2023)
- 👋 Najboljši vtičnik SEO za WordPress | Iron SEO 3 (04 / 05 / 2023)
- Pravilnik o zasebnosti (04 / 05 / 2023)
Izvedite več pri Iron SEO
Naročite se na prejemanje najnovejših člankov po e-pošti.
