Ano ang Analytics
Ang Analytics ay ang proseso ng pagkolekta, pagproseso at pagsusuri ng data upang kunin ang kapaki-pakinabang na impormasyon at gumawa ng mas mahuhusay na desisyon.
Sa esensya, binabago ng analytics ang hilaw na data upang maging impormasyon na magagamit para mapahusay ang performance ng negosyo, mas maunawaan ang mga customer at gumawa ng mas matalinong mga desisyon.
Maaaring gamitin ang Analytics sa malawak na hanay ng mga application, kabilang ang:
- Business intelligence (BI): Ginagamit ang Analytics upang lumikha ng mga ulat at dashboard na nagbibigay ng pangkalahatang-ideya ng pagganap ng negosyo.
- Marketing analytics: ginagamit ang analytics upang sukatin ang pagiging epektibo ng mga kampanya sa marketing at i-optimize ang mga diskarte sa pag-target.
- Sales analytics: ginagamit ang analytics upang pag-aralan ang mga benta at tukuyin ang mga pagkakataon para sa pagpapabuti.
- Analytics ng customer: ginagamit ang analytics upang maunawaan ang mga customer at lumikha ng mga personalized na karanasan.
- Operational analytics: ginagamit ang analytics upang mapabuti ang kahusayan at bawasan ang mga gastos.
Ang Analytics ay isang mahusay na tool na makakatulong sa mga kumpanya na gumawa ng mas mahusay na mga desisyon at makakuha ng isang mapagkumpitensyang kalamangan.
Narito ang ilang halimbawa kung paano ginagamit ang analytics sa totoong mundo:
- Gumagamit ang isang e-commerce na kumpanya ng analytics upang subaybayan ang gawi ng mamimili at i-optimize ang website nito para sa mga conversion.
- Gumagamit ang isang kumpanya ng marketing ng analytics para sukatin ang tagumpay ng mga social media campaign at tukuyin ang mga bagong audience.
- Gumagamit ang isang kumpanya ng pagmamanupaktura ng analytics upang subaybayan ang mga makinarya at tukuyin ang mga potensyal na problema bago mangyari ang mga ito.
Ang Analytics ay isang patuloy na umuunlad na larangan, na may mga bagong teknolohiya at diskarte na patuloy na binuo. Ginagawa nitong mas makapangyarihan at sopistikadong proseso ang analytics.
Kasaysayan ng Analytics
Ang kasaysayan ng analytics ay maaaring masubaybayan pabalik sa ika-XNUMX na siglo, nang ang mga naunang istatistika ay nagsimulang bumuo ng mga pamamaraan para sa pagkolekta at pagsusuri ng data.
Noong 1920, ang analytics pioneer na si Frederick Winslow Taylor ay nagsimulang gumamit ng mga istatistika upang mapabuti ang kahusayan sa pagmamanupaktura.
Noong 50s, ang pagdating ng mga computer ay naging posible upang pag-aralan ang malaking halaga ng data.
Noong 60s, nagsimulang umunlad ang larangan ng business intelligence (BI), sa paglikha ng mga tool at diskarte para sa pagsusuri ng data ng negosyo.
Noong 70s, unang ginamit ang analytics sa marketing, kasama ang pagbuo ng mga diskarte gaya ng direktang marketing at pag-target sa asal.
Noong 80s, naging mas accessible ang analytics sa maliliit at katamtamang laki ng mga negosyo, salamat sa pagdating ng madaling gamitin na software at serbisyo ng analytics.
Noong 90s, ang pagkalat ng Internet ay humantong sa lumalaking kahalagahan ng analytics para sa mga online na negosyo.
Sa ika-XNUMX siglo, patuloy na umuunlad ang analytics, sa paglitaw ng mga bagong teknolohiya at diskarte, gaya ng artificial intelligence at machine learning.
Ngayon, ang analytics ay isang mahalagang bahagi ng anumang negosyo, parehong online at offline.
Narito ang ilan sa mga pangunahing kaganapan na minarkahan ang kasaysayan ng analytics:
- 1837: Inilathala ni Charles Babbage ang "On the Economy of Machinery and Manufactures," isa sa mga unang libro sa mga inilapat na istatistika.
- 1908: Inilathala ni Frederick Winslow Taylor ang "The Principles of Scientific Management," isang aklat na naglalarawan sa kanyang mga pamamaraan para sa pagpapabuti ng kahusayan sa pagmamanupaktura.
- 1954: Inilathala ni John Tukey ang "The Exploratory Approach to Analysis of Data," isang aklat na nagpapakilala sa konsepto ng exploratory data analysis.
- 1962: Ipinakilala ng IBM ang System/360, ang unang mainframe computer na nagbibigay-daan sa pagsusuri ng malalaking halaga ng data.
- 1969: Binayaran ni Howard Dresner ang terminong “business intelligence”.
- 1974: Inilathala ni Peter Drucker ang "The Effective Executive," isang aklat na nagbibigay-diin sa kahalagahan ng impormasyon sa paggawa ng desisyon.
- 1979: Inilathala ni Gary Loveman ang “Market Share Leadership: The Free Cash Flow Model,” isang aklat na nagpapakilala sa konsepto ng market value analysis.
- 1982: Ipinakilala ng SAS ang SAS Enterprise Guide, isa sa unang madaling-gamitin na software ng analytics.
- 1995: Inilunsad ng Google ang Google Analytics, isa sa pinakasikat na tool sa analytics sa mundo.
- 2009: Inilabas ni McKinsey ang "Big Data: The Next Frontier for Innovation, Competition, and Productivity," isang ulat na nagha-highlight sa kahalagahan ng malaking data para sa mga negosyo.
- 2012: Ipinakilala ng IBM ang Watson, isang artificial intelligence system na magagamit para sa pagsusuri ng data.
- 2015: Inilunsad ng Google ang Google Analytics 360, isang advanced na platform ng analytics na gumagamit ng artificial intelligence at machine learning.
Ang Analytics ay isang patuloy na umuunlad na larangan, na may mga bagong teknolohiya at diskarte na patuloy na binuo. Ginagawa nitong mas makapangyarihan at sopistikadong proseso ang analytics.
Mga tampok
Pangkalahatang katangian ng analytics
Ang Analytics ay isang kumplikadong proseso na nagsasangkot ng ilang aktibidad, kabilang ang:
- Pagkolekta ng data: ang data ay maaaring kolektahin mula sa iba't ibang mga mapagkukunan, kabilang ang mga CRM system, marketing database, website at social media.
- Pagproseso ng data: ang data ay binago sa isang format na maaaring masuri. Maaaring kasama sa prosesong ito ang mga gawain gaya ng paglilinis ng data, denormalization ng data, at paggawa ng mga key performance indicator (KPI).
- Pagsusuri sa datos: sinusuri ang data upang matukoy ang mga pattern, trend at relasyon. Ang prosesong ito ay maaaring gumamit ng iba't ibang diskarte, kabilang ang istatistikal na pagsusuri, predictive analysis, at text analysis.
- Interpretasyon ng mga resulta: ang mga resulta ng pagsusuri ay binibigyang kahulugan upang magbigay ng kapaki-pakinabang na impormasyon.
Nailalarawan ang Analytics ng ilang salik, kabilang ang:
- Layunin: ang layunin ng analytics ay magbigay ng kapaki-pakinabang na impormasyon upang makagawa ng mas mahusay na mga desisyon.
- Data: ang analytics ay batay sa data. Ang kalidad ng data ay kritikal sa bisa ng mga resulta ng pagsusuri.
- Mga diskarte: Gumagamit ang analytics ng iba't ibang pamamaraan upang pag-aralan ang data. Ang pagpili ng naaangkop na pamamaraan ay nakasalalay sa layunin ng pagsusuri at ang uri ng data na magagamit.
- Interpretasyon: ang mga resulta ng pagsusuri ay dapat bigyang-kahulugan upang magbigay ng kapaki-pakinabang na impormasyon.
Mga teknikal na katangian ng analytics
Ang Analytics ay isang proseso na maaaring gawin nang manu-mano o gamit ang mga tool at teknolohiya ng analytics.
Maaaring i-automate ng mga tool ng Analytics ang marami sa mga gawaing kasangkot sa proseso ng analytics, na ginagawa itong mas mahusay at tumpak.
Ang mga teknolohiya ng Analytics, gaya ng artificial intelligence at machine learning, ay lalong nagiging mahalaga para sa analytics. Maaaring gamitin ang mga teknolohiyang ito upang pag-aralan ang malaking halaga ng data at tukuyin ang mga pattern at trend na maaaring hindi matukoy sa mga tradisyunal na diskarte sa analytics.
Ang ilan sa mga teknikal na tampok ng analytics ay kinabibilangan ng:
- Dami ng data: maaaring gamitin ang analytics upang pag-aralan ang malaking halaga ng data.
- Pagpoproseso ng bilis: Dapat na maiproseso ng analytics ang data nang mabilis at mahusay.
- Katumpakan: ang mga resulta ng pagsusuri ay dapat na tumpak at maaasahan.
- Flexibility: dapat na kayang umangkop ang analytics sa iba't ibang data at layunin.
- Accessibility: Ang analytics ay dapat na naa-access sa isang malawak na hanay ng mga gumagamit.
Ang Analytics ay isang kumplikadong proseso na lalong nagiging mahalaga para sa mga negosyo. Ang pangkalahatan at teknikal na mga katangian ng analytics ay mahalaga sa pag-unawa sa kanilang potensyal at paggamit ng mga ito nang epektibo.
Bakit
Maraming dahilan kung bakit dapat mong gamitin ang analytics. Sa madaling salita, makakatulong sa iyo ang analytics:
- Pagbutihin ang pagganap ng negosyo: makakatulong sa iyo ang analytics na matukoy ang mga lugar kung saan mapapabuti ng isang kumpanya ang pagganap nito. Halimbawa, maaaring gamitin ang analytics upang matukoy ang mga pinakasikat na produkto o serbisyo, ang mga pinakatapat na customer at ang pinakaepektibong mga channel sa marketing.
- Gumawa ng mga prebisyon: makakatulong sa iyo ang analytics na gumawa ng mga hula tungkol sa mga trend sa hinaharap. Halimbawa, maaaring gamitin ang analytics upang mahulaan ang demand para sa mga produkto o serbisyo, performance ng mga benta o gawi ng customer.
- Gumawa ng matalinong mga desisyon: maaaring magbigay ang analytics sa mga kumpanya ng impormasyong kailangan para makagawa ng mas matalinong mga desisyon. Halimbawa, maaaring gamitin ang analytics upang magpasya kung aling mga produkto o serbisyo ang ilulunsad sa merkado, kung aling mga kampanya sa marketing ang ilulunsad at kung aling mga diskarte sa pagpepresyo ang dapat gamitin.
Narito ang ilang partikular na halimbawa kung paano magagamit ang analytics para mapahusay ang isang negosyo:
- Ang isang e-commerce na kumpanya ay maaaring gumamit ng analytics upang subaybayan ang gawi ng mamimili at i-optimize ang website nito para sa mga conversion.
- Ang isang kumpanya ng marketing ay maaaring gumamit ng analytics upang sukatin ang tagumpay ng mga social media campaign at tukuyin ang mga bagong audience.
- Ang isang kumpanya ng pagmamanupaktura ay maaaring gumamit ng analytics upang subaybayan ang makinarya at tukuyin ang mga potensyal na problema bago mangyari ang mga ito.
Sa pangkalahatan, ang analytics ay isang mahusay na tool na makakatulong sa mga kumpanya na gumawa ng mas mahusay na mga desisyon at makakuha ng isang mapagkumpitensyang kalamangan.
Narito ang ilang partikular na benepisyo ng analytics:
- Pagbutihin ang pag-unawa sa customer: makakatulong sa iyo ang analytics na mas maunawaan ang iyong mga customer, ang kanilang mga pangangailangan at ang kanilang mga pag-uugali. Makakatulong ito sa iyo na lumikha ng mga produkto at serbisyo na mas angkop sa kanilang mga pangangailangan at mapabuti ang iyong kaugnayan sa kanila.
- Pagbutihin ang kahusayan sa pagpapatakbo: matutulungan ka ng analytics na matukoy ang mga lugar kung saan maaari mong pagbutihin ang kahusayan ng iyong mga operasyon. Makakatulong ito sa iyo na bawasan ang mga gastos at pahusayin ang pagiging produktibo.
- Pagbutihin ang kakayahang kumita: makakatulong sa iyo ang analytics na matukoy ang mga pagkakataon upang mapataas ang mga benta at kita. Makakatulong ito sa iyo na makamit ang iyong mga layunin sa negosyo.
Kung gusto mong pagbutihin ang pagganap ng iyong kumpanya, dapat mong isaalang-alang ang paggamit ng analytics.
Ang inaalok namin
Ang Agenzia Web Online ay bumubuo ng isang WordPress plugin para sa Analytics.
Bagama't marami nang WordPress plugins para sa Analytics sa merkado, nagpasya ang Agenzia Web Online na lumikha ng sarili nitong plugin na nakatuon sa layuning ito.
Hindi pa nakatakda ang petsa ng paglabas.
Mag-scroll sa mga pahina
Pahina
- Iron SEO 3 - wordpress plugin: "The Mule". (17 / 03 / 2024)
- Patakaran sa personal na data (04 / 05 / 2023)
- Pagproseso ng data (04 / 05 / 2023)
- Contact (04 / 05 / 2023)
- Plugin ng WordPress SEO (04 / 05 / 2023)
- Search Engine Friendly (15 / 10 / 2023)
- WORDPRESS PERMALINK TOOLKIT PARA SA WOOCOMMERCE (15 / 10 / 2023)
- WORPRESS PERMALINK TOOLKIT (15 / 10 / 2023)
- Module ng mga conversion (24 / 09 / 2023)
- Bing Toolkit para sa pag-optimize ng rate ng conversion (03 / 10 / 2023)
- Google Toolkit para sa pag-optimize ng rate ng conversion (03 / 10 / 2023)
- Yandex Toolkit para sa pag-optimize ng rate ng conversion (03 / 10 / 2023)
- Baidu Toolkit para sa pag-optimize ng rate ng conversion (03 / 10 / 2023)
- Naver Toolkit para sa pag-optimize ng rate ng conversion (03 / 10 / 2023)
- Module ng Analytics (24 / 09 / 2023)
- Bing Toolkit para sa Analytics (03 / 10 / 2023)
- Google Toolkit para sa Analytics (03 / 10 / 2023)
- Yandex Toolkit para sa Analytics (03 / 10 / 2023)
- Baidu Toolkit para sa Analytics (03 / 10 / 2023)
- Naver Toolkit para sa Analytics (03 / 10 / 2023)
- Iron SEO 3 configuration (23 / 09 / 2023)
- SEO consultant (04 / 05 / 2023)
- Module ng mga scheme (04 / 05 / 2023)
- RDF/JSON-LD na pag-parse at serialization (16 / 01 / 2024)
- Multilingual na mga scheme (16 / 11 / 2023)
- Mga E-Commerce Scheme (16 / 11 / 2023)
- RDF/JSON parsing at serialization (03 / 10 / 2023)
- N-Triples parsing at serialization (03 / 10 / 2023)
- RDF/XML parsing at serialization (03 / 10 / 2023)
- Pag-parse at serialization ng pagong (03 / 10 / 2023)
- Pag-parse ng ARC2 (03 / 10 / 2023)
- Pag-parse ng rapper (03 / 10 / 2023)
- Iron SEO Metadata (04 / 05 / 2023)
- E-commerce na form (04 / 05 / 2023)
- Mga form sa mga pahina at artikulo at custom-field (04 / 05 / 2023)
- Pangkalahatang anyo (04 / 05 / 2023)
- Arkitektura (04 / 05 / 2023)
- Arkitektura: oras ng pag-access (31 / 03 / 2024)
- Search Engine Friendly (15 / 10 / 2023)
- Pangunahing Menu (04 / 05 / 2023)
- 👋 Pinakamahusay na SEO Plugin para sa WordPress | Iron SEO 3 (04 / 05 / 2023)
- Pribadong Patakaran (04 / 05 / 2023)
Alamin ang higit pa mula sa Iron SEO
Mag-subscribe upang makatanggap ng pinakabagong mga artikulo sa pamamagitan ng email.
