Analytics คืออะไร
การวิเคราะห์คือกระบวนการรวบรวม ประมวลผล และวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อดึงข้อมูลที่เป็นประโยชน์และตัดสินใจได้ดีขึ้น
โดยพื้นฐานแล้ว การวิเคราะห์จะเปลี่ยนข้อมูลดิบให้เป็นข้อมูลที่สามารถใช้เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพทางธุรกิจ เข้าใจลูกค้าได้ดีขึ้น และทำการตัดสินใจด้วยข้อมูลมากขึ้น
การวิเคราะห์สามารถใช้งานได้หลากหลาย รวมถึง:
- ข่าวกรองธุรกิจ (BI): การวิเคราะห์ใช้เพื่อสร้างรายงานและแดชบอร์ดที่ให้ภาพรวมผลการดำเนินงานของธุรกิจ
- การวิเคราะห์การตลาด: การวิเคราะห์ใช้เพื่อวัดประสิทธิภาพของแคมเปญการตลาดและเพิ่มประสิทธิภาพกลยุทธ์การกำหนดเป้าหมาย
- การวิเคราะห์การขาย: การวิเคราะห์ใช้เพื่อวิเคราะห์การขายและระบุโอกาสในการปรับปรุง
- การวิเคราะห์ลูกค้า: การวิเคราะห์ใช้เพื่อทำความเข้าใจลูกค้าและสร้างประสบการณ์เฉพาะบุคคล
- การวิเคราะห์การดำเนินงาน: การวิเคราะห์จะใช้เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพและลดต้นทุน
การวิเคราะห์เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพที่สามารถช่วยให้บริษัทต่างๆ ตัดสินใจได้ดีขึ้นและได้รับความได้เปรียบทางการแข่งขัน
ต่อไปนี้คือตัวอย่างบางส่วนของวิธีใช้การวิเคราะห์ในโลกแห่งความเป็นจริง:
- บริษัทอีคอมเมิร์ซแห่งหนึ่งใช้การวิเคราะห์เพื่อติดตามพฤติกรรมของผู้ซื้อและเพิ่มประสิทธิภาพเว็บไซต์สำหรับ Conversion
- บริษัทการตลาดใช้การวิเคราะห์เพื่อวัดความสำเร็จของแคมเปญโซเชียลมีเดียและระบุผู้ชมใหม่ๆ
- บริษัทผู้ผลิตใช้การวิเคราะห์เพื่อตรวจสอบเครื่องจักรและระบุปัญหาที่อาจเกิดขึ้นก่อนที่จะเกิดขึ้น
การวิเคราะห์เป็นสาขาที่มีการพัฒนาอยู่ตลอดเวลา โดยมีการพัฒนาเทคโนโลยีและเทคนิคใหม่ๆ อย่างต่อเนื่อง สิ่งนี้ทำให้การวิเคราะห์มีกระบวนการที่ทรงพลังและซับซ้อนมากขึ้น
ประวัติความเป็นมาของการวิเคราะห์
ประวัติความเป็นมาของการวิเคราะห์สามารถย้อนกลับไปในศตวรรษที่ XNUMX เมื่อนักสถิติยุคแรกเริ่มพัฒนาวิธีการรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูล
ในปี 1920 ผู้บุกเบิกด้านการวิเคราะห์ Frederick Winslow Taylor เริ่มใช้สถิติเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพการผลิต
ในทศวรรษ 50 การถือกำเนิดของคอมพิวเตอร์ทำให้สามารถวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากได้
ในทศวรรษที่ 60 สาขาวิชาระบบธุรกิจอัจฉริยะ (BI) เริ่มพัฒนา โดยมีการสร้างเครื่องมือและเทคนิคในการวิเคราะห์ข้อมูลทางธุรกิจ
ในปี 70 การวิเคราะห์ถูกนำมาใช้เป็นครั้งแรกในด้านการตลาด โดยมีการพัฒนาเทคนิคต่างๆ เช่น การตลาดทางตรง และการกำหนดเป้าหมายตามพฤติกรรม
ในช่วงทศวรรษ 80 การวิเคราะห์สามารถเข้าถึงได้มากขึ้นสำหรับธุรกิจขนาดเล็กและขนาดกลาง เนื่องจากการกำเนิดของซอฟต์แวร์และบริการการวิเคราะห์ที่ใช้งานง่าย
ในช่วงทศวรรษ 90 การแพร่กระจายของอินเทอร์เน็ตทำให้การวิเคราะห์สำหรับธุรกิจออนไลน์มีความสำคัญเพิ่มมากขึ้น
ในศตวรรษที่ XNUMX การวิเคราะห์มีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง โดยมีการเกิดขึ้นของเทคโนโลยีและเทคนิคใหม่ๆ เช่น ปัญญาประดิษฐ์ และการเรียนรู้ของเครื่อง
ในปัจจุบัน การวิเคราะห์ถือเป็นองค์ประกอบสำคัญของธุรกิจต่างๆ ทั้งทางออนไลน์และออฟไลน์
นี่คือเหตุการณ์หลักบางส่วนที่ถือเป็นประวัติศาสตร์ของการวิเคราะห์:
- พ.ศ. 1837 (ค.ศ. XNUMX): Charles Babbage ตีพิมพ์ “On the Economy of Machinery and Manufacturing” ซึ่งเป็นหนังสือเล่มแรกๆ เกี่ยวกับสถิติประยุกต์
- พ.ศ. 1908 (ค.ศ. XNUMX): เฟรดเดอริก วินสโลว์ เทย์เลอร์จัดพิมพ์หนังสือ “The Principles of Scientific Management” ซึ่งเป็นหนังสือที่อธิบายวิธีการของเขาในการปรับปรุงประสิทธิภาพการผลิต
- 1954: John Tukey ตีพิมพ์หนังสือ “The Exploratory Approach to Analysis of Data” ซึ่งเป็นหนังสือที่แนะนำแนวคิดของการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ
- พ.ศ. 1962: IBM เปิดตัว System/360 ซึ่งเป็นคอมพิวเตอร์เมนเฟรมเครื่องแรกที่สามารถวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากได้
- พ.ศ. 1969 (ค.ศ. XNUMX) Howard Dresner คิดค้นคำว่า “ระบบธุรกิจอัจฉริยะ”
- พ.ศ. 1974 (ค.ศ. XNUMX) – ปีเตอร์ ดรักเกอร์ ตีพิมพ์หนังสือ “The Effective Executive” ซึ่งเป็นหนังสือที่เน้นความสำคัญของข้อมูลในการตัดสินใจ
- พ.ศ. 1979 (ค.ศ. XNUMX) Gary Loveman ตีพิมพ์หนังสือ “Market Share Leadership: The Free Cash Flow Model” ซึ่งเป็นหนังสือที่แนะนำแนวคิดของการวิเคราะห์มูลค่าตลาด
- พ.ศ. 1982: SAS เปิดตัว SAS Enterprise Guide ซึ่งเป็นหนึ่งในซอฟต์แวร์การวิเคราะห์ที่ใช้งานง่ายตัวแรก ๆ
- พ.ศ. 1995: Google เปิดตัว Google Analytics หนึ่งในเครื่องมือวิเคราะห์ที่ได้รับความนิยมมากที่สุดในโลก
- พ.ศ. 2009 (ค.ศ. XNUMX): McKinsey เปิดตัวรายงาน “Big Data: The Next Frontier for Innovation, Competition, and Productivity” ซึ่งเป็นรายงานที่เน้นถึงความสำคัญของข้อมูลขนาดใหญ่สำหรับธุรกิจ
- พ.ศ. 2012: IBM เปิดตัว Watson ซึ่งเป็นระบบปัญญาประดิษฐ์ที่สามารถใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลได้
- พ.ศ. 2015: Google เปิดตัว Google Analytics 360 ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มการวิเคราะห์ขั้นสูงที่ใช้ปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง
การวิเคราะห์เป็นสาขาที่มีการพัฒนาอยู่ตลอดเวลา โดยมีการพัฒนาเทคโนโลยีและเทคนิคใหม่ๆ อย่างต่อเนื่อง สิ่งนี้ทำให้การวิเคราะห์มีกระบวนการที่ทรงพลังและซับซ้อนมากขึ้น
คุณสมบัติ
ลักษณะทั่วไปของการวิเคราะห์
การวิเคราะห์เป็นกระบวนการที่ซับซ้อนซึ่งเกี่ยวข้องกับกิจกรรมหลายอย่าง รวมถึง:
- การเก็บรวบรวมข้อมูล: สามารถรวบรวมข้อมูลได้จากแหล่งต่างๆ รวมถึงระบบ CRM ฐานข้อมูลการตลาด เว็บไซต์ และโซเชียลมีเดีย
- การประมวลผลข้อมูล: ข้อมูลจะถูกแปลงเป็นรูปแบบที่สามารถวิเคราะห์ได้ กระบวนการนี้อาจรวมถึงงานต่างๆ เช่น การล้างข้อมูล การทำให้ข้อมูลปกติ และการสร้างตัวบ่งชี้ประสิทธิภาพหลัก (KPI)
- การวิเคราะห์ข้อมูล: ข้อมูลจะถูกวิเคราะห์เพื่อระบุรูปแบบ แนวโน้ม และความสัมพันธ์ กระบวนการนี้สามารถใช้เทคนิคที่หลากหลาย รวมถึงการวิเคราะห์ทางสถิติ การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ และการวิเคราะห์ข้อความ
- การตีความผลลัพธ์: ผลการวิเคราะห์จะถูกตีความเพื่อให้ข้อมูลที่เป็นประโยชน์
การวิเคราะห์มีลักษณะเฉพาะด้วยปัจจัยหลายประการ ได้แก่:
- เป้าหมาย: เป้าหมายของการวิเคราะห์คือการให้ข้อมูลที่เป็นประโยชน์เพื่อการตัดสินใจที่ดีขึ้น
- ข้อมูล: การวิเคราะห์จะขึ้นอยู่กับข้อมูล คุณภาพของข้อมูลมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อความถูกต้องของผลการวิเคราะห์
- เทคนิค: การวิเคราะห์ใช้เทคนิคที่หลากหลายในการวิเคราะห์ข้อมูล การเลือกเทคนิคที่เหมาะสมขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์ของการวิเคราะห์และประเภทของข้อมูลที่มีอยู่
- การตีความ: ต้องตีความผลการวิเคราะห์เพื่อให้ข้อมูลที่เป็นประโยชน์
ลักษณะทางเทคนิคของการวิเคราะห์
การวิเคราะห์เป็นกระบวนการที่สามารถทำได้ด้วยตนเองหรือโดยใช้เครื่องมือและเทคโนโลยีการวิเคราะห์
เครื่องมือวิเคราะห์สามารถทำให้งานต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับกระบวนการวิเคราะห์เป็นไปโดยอัตโนมัติ ทำให้มีประสิทธิภาพและแม่นยำยิ่งขึ้น
เทคโนโลยีการวิเคราะห์ เช่น ปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง มีความสำคัญมากขึ้นสำหรับการวิเคราะห์ เทคโนโลยีเหล่านี้สามารถใช้เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมาก และระบุรูปแบบและแนวโน้มที่อาจตรวจไม่พบด้วยเทคนิคการวิเคราะห์แบบดั้งเดิม
คุณสมบัติทางเทคนิคบางประการของการวิเคราะห์ ได้แก่:
- ปริมาณข้อมูล: การวิเคราะห์สามารถใช้เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากได้
- ความเร็วในการประมวลผล: การวิเคราะห์จะต้องสามารถประมวลผลข้อมูลได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ
- พรีซิชั่น: ผลการวิเคราะห์จะต้องมีความถูกต้องและเชื่อถือได้
- ความยืดหยุ่น: การวิเคราะห์จะต้องสามารถปรับให้เข้ากับข้อมูลและวัตถุประสงค์ที่หลากหลายได้
- การเข้าถึง: ผู้ใช้ในวงกว้างจะต้องสามารถเข้าถึงการวิเคราะห์ได้
การวิเคราะห์เป็นกระบวนการที่ซับซ้อนซึ่งมีความสำคัญมากขึ้นเรื่อยๆ สำหรับธุรกิจ ลักษณะทั่วไปและทางเทคนิคของการวิเคราะห์เป็นพื้นฐานในการทำความเข้าใจศักยภาพและใช้งานอย่างมีประสิทธิภาพ
ทำไม
มีเหตุผลหลายประการที่คุณควรใช้การวิเคราะห์ กล่าวโดยสรุป การวิเคราะห์สามารถช่วยคุณได้:
- ปรับปรุงผลการดำเนินงานทางธุรกิจ: การวิเคราะห์สามารถช่วยให้คุณระบุส่วนที่บริษัทสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพได้ ตัวอย่างเช่น การวิเคราะห์สามารถใช้เพื่อระบุผลิตภัณฑ์หรือบริการยอดนิยม ลูกค้าประจำมากที่สุด และช่องทางการตลาดที่มีประสิทธิภาพสูงสุด
- จัดทำบทนำ: การวิเคราะห์ช่วยให้คุณคาดการณ์แนวโน้มในอนาคตได้ ตัวอย่างเช่น การวิเคราะห์สามารถใช้เพื่อคาดการณ์ความต้องการผลิตภัณฑ์หรือบริการ ประสิทธิภาพการขาย หรือพฤติกรรมของลูกค้า
- ตัดสินใจอย่างมีข้อมูล: การวิเคราะห์สามารถให้ข้อมูลที่จำเป็นต่อบริษัทในการตัดสินใจโดยมีข้อมูลมากขึ้น ตัวอย่างเช่น การวิเคราะห์สามารถใช้เพื่อตัดสินใจว่าจะเปิดตัวผลิตภัณฑ์หรือบริการใดในตลาด แคมเปญการตลาดใดที่จะเปิดตัว และกลยุทธ์การกำหนดราคาใดที่จะใช้
ต่อไปนี้คือตัวอย่างบางส่วนของวิธีใช้การวิเคราะห์เพื่อปรับปรุงธุรกิจ:
- บริษัทอีคอมเมิร์ซสามารถใช้การวิเคราะห์เพื่อติดตามพฤติกรรมของผู้ซื้อและเพิ่มประสิทธิภาพเว็บไซต์สำหรับการแปลง
- บริษัทการตลาดสามารถใช้การวิเคราะห์เพื่อวัดความสำเร็จของแคมเปญโซเชียลมีเดียและระบุผู้ชมใหม่ๆ
- บริษัทผู้ผลิตสามารถใช้การวิเคราะห์เพื่อตรวจสอบเครื่องจักรและระบุปัญหาที่อาจเกิดขึ้นก่อนที่จะเกิดขึ้น
โดยรวมแล้ว การวิเคราะห์เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพที่สามารถช่วยให้บริษัทต่างๆ ตัดสินใจได้ดีขึ้น และได้รับความได้เปรียบทางการแข่งขัน
ต่อไปนี้เป็นประโยชน์บางประการของการวิเคราะห์:
- ปรับปรุงความเข้าใจของลูกค้า: การวิเคราะห์สามารถช่วยให้คุณเข้าใจลูกค้า ความต้องการ และพฤติกรรมของพวกเขาได้ดีขึ้น สิ่งนี้สามารถช่วยให้คุณสร้างผลิตภัณฑ์และบริการที่เหมาะสมกับความต้องการได้ดีขึ้น และปรับปรุงความสัมพันธ์ของคุณกับพวกเขา
- ปรับปรุงประสิทธิภาพการดำเนินงาน: การวิเคราะห์สามารถช่วยคุณระบุจุดที่คุณสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพการดำเนินงานของคุณได้ สิ่งนี้สามารถช่วยคุณลดต้นทุนและปรับปรุงประสิทธิภาพการผลิตได้
- ปรับปรุงความสามารถในการทำกำไร: การวิเคราะห์สามารถช่วยให้คุณระบุโอกาสในการเพิ่มยอดขายและผลกำไรได้ สิ่งนี้สามารถช่วยให้คุณบรรลุเป้าหมายทางธุรกิจได้
หากคุณต้องการปรับปรุงประสิทธิภาพของบริษัทของคุณ คุณควรพิจารณาใช้การวิเคราะห์
สิ่งที่เรานำเสนอ
Agenzia Web Online กำลังพัฒนาปลั๊กอิน WordPress สำหรับ Analytics
แม้ว่าจะมีปลั๊กอิน WordPress สำหรับ Analytics มากมายในตลาด แต่ Agenzia Web Online ได้ตัดสินใจสร้างปลั๊กอินของตัวเองเพื่อจุดประสงค์นี้โดยเฉพาะ
ยังไม่ได้กำหนดวันวางจำหน่าย
เลื่อนดู หน้า
หน้า
- Iron SEO 3 - ปลั๊กอินเวิร์ดเพรส: "The Mule" (17 / 03 / 2024)
- นโยบายข้อมูลส่วนบุคคล (04 / 05 / 2023)
- การประมวลผลข้อมูล (04 / 05 / 2023)
- รายชื่อผู้ติดต่อ (04 / 05 / 2023)
- ปลั๊กอิน WordPress SEO (04 / 05 / 2023)
- เครื่องมือค้นหาที่เป็นมิตร (15 / 10 / 2023)
- ชุดเครื่องมือ PERMALINK ของ WORDPRESS สำหรับ WOOCOMMERCE (15 / 10 / 2023)
- ชุดเครื่องมือ PERMALINK ของ WORDPRESS (15 / 10 / 2023)
- โมดูลการแปลง (24 / 09 / 2023)
- Bing Toolkit สำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพอัตราการแปลง (03 / 10 / 2023)
- Google Toolkit สำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพอัตราการแปลง (03 / 10 / 2023)
- Yandex Toolkit สำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพอัตราการแปลง (03 / 10 / 2023)
- Baidu Toolkit สำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพอัตราการแปลง (03 / 10 / 2023)
- Naver Toolkit สำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพอัตราการแปลง (03 / 10 / 2023)
- โมดูลการวิเคราะห์ (24 / 09 / 2023)
- ชุดเครื่องมือ Bing สำหรับการวิเคราะห์ (03 / 10 / 2023)
- ชุดเครื่องมือ Google สำหรับการวิเคราะห์ (03 / 10 / 2023)
- ชุดเครื่องมือ Yandex สำหรับการวิเคราะห์ (03 / 10 / 2023)
- ชุดเครื่องมือ Baidu สำหรับการวิเคราะห์ (03 / 10 / 2023)
- ชุดเครื่องมือ Naver สำหรับการวิเคราะห์ (03 / 10 / 2023)
- กำหนดค่าเหล็ก SEO 3 (23 / 09 / 2023)
- ที่ปรึกษา SEO (04 / 05 / 2023)
- โมดูลแบบแผน (04 / 05 / 2023)
- การแยกวิเคราะห์และการทำให้เป็นอนุกรมของ RDF/JSON-LD (16 / 01 / 2024)
- แผนงานหลายภาษา (16 / 11 / 2023)
- แผนอีคอมเมิร์ซ (16 / 11 / 2023)
- การแยกวิเคราะห์และการทำให้เป็นอนุกรมของ RDF/JSON (03 / 10 / 2023)
- การแยกวิเคราะห์และการทำให้เป็นอนุกรมของ N-Triples (03 / 10 / 2023)
- การแยกวิเคราะห์ RDF/XML และการทำให้เป็นอนุกรม (03 / 10 / 2023)
- การแยกวิเคราะห์เต่าและการทำให้เป็นอนุกรม (03 / 10 / 2023)
- กำลังแยกวิเคราะห์ ARC2 (03 / 10 / 2023)
- การแยกวิเคราะห์แร็ปเปอร์ (03 / 10 / 2023)
- ข้อมูลเมตาของ Iron SEO (04 / 05 / 2023)
- แบบฟอร์มอีคอมเมิร์ซ (04 / 05 / 2023)
- แบบฟอร์มในหน้าและบทความและฟิลด์ที่กำหนดเอง (04 / 05 / 2023)
- แบบฟอร์มทั่วไป (04 / 05 / 2023)
- สถาปัตยกรรม (04 / 05 / 2023)
- สถาปัตยกรรม: เวลาในการเข้าถึง (31 / 03 / 2024)
- เครื่องมือค้นหาที่เป็นมิตร (15 / 10 / 2023)
- หลักเมนู (04 / 05 / 2023)
- 😃 ปลั๊กอิน SEO ที่ดีที่สุดสำหรับ WordPress | เหล็ก SEO3 (04 / 05 / 2023)
- นโยบายความเป็นส่วนตัว (04 / 05 / 2023)
ค้นหาข้อมูลเพิ่มเติมได้จาก Iron SEO
สมัครสมาชิกเพื่อรับบทความล่าสุดทางอีเมล