Analytics Nedir?
Analitik, yararlı bilgiler elde etmek ve daha iyi kararlar vermek için verileri toplama, işleme ve analiz etme sürecidir.
Temelde analitik, ham verileri iş performansını artırmak, müşterileri daha iyi anlamak ve daha bilinçli kararlar vermek için kullanılabilecek bilgilere dönüştürür.
Analytics, aşağıdakiler de dahil olmak üzere çok çeşitli uygulamalarda kullanılabilir:
- İş zekası (BI): Analitikler, iş performansına genel bakış sağlayan raporlar ve gösterge tabloları oluşturmak için kullanılır.
- Pazarlama analitiği: analizler, pazarlama kampanyalarının etkinliğini ölçmek ve hedefleme stratejilerini optimize etmek için kullanılır.
- Satış analitiği: Analitikler, satışları analiz etmek ve iyileştirme fırsatlarını belirlemek için kullanılır.
- Müşteri analitiği: analitikler müşterileri anlamak ve kişiselleştirilmiş deneyimler yaratmak için kullanılır.
- Operasyonel analiz: Analitikler verimliliği artırmak ve maliyetleri azaltmak için kullanılır.
Analitik, şirketlerin daha iyi kararlar almasına ve rekabet avantajı elde etmesine yardımcı olabilecek güçlü bir araçtır.
Analitiklerin gerçek dünyada nasıl kullanıldığına dair bazı örnekler:
- Bir e-ticaret şirketi, alıcı davranışını izlemek ve web sitesini dönüşümler için optimize etmek için analitiği kullanır.
- Bir pazarlama şirketi, sosyal medya kampanyalarının başarısını ölçmek ve yeni hedef kitleleri belirlemek için analitiği kullanıyor.
- Bir üretim şirketi, makineleri izlemek ve potansiyel sorunları ortaya çıkmadan önce belirlemek için analitiği kullanır.
Analitik, sürekli olarak yeni teknolojiler ve tekniklerin geliştirildiği, sürekli gelişen bir alandır. Bu, analitiği giderek daha güçlü ve karmaşık bir süreç haline getiriyor.
Analitik Tarihi
Analitiklerin geçmişi, ilk istatistikçilerin veri toplama ve analiz etme yöntemleri geliştirmeye başladıkları XNUMX. yüzyıla kadar uzanabilir.
1920'de analitik öncüsü Frederick Winslow Taylor, üretim verimliliğini artırmak için istatistikleri kullanmaya başladı.
50'li yıllarda bilgisayarların ortaya çıkışı, büyük miktarda verinin analiz edilmesini mümkün kıldı.
60'larda iş verilerinin analizine yönelik araç ve tekniklerin yaratılmasıyla iş zekası (BI) alanı gelişmeye başladı.
Analitik, 70'li yıllarda doğrudan pazarlama ve davranışsal hedefleme gibi tekniklerin gelişmesiyle birlikte ilk kez pazarlamada kullanılmaya başlandı.
80'lerde, kullanımı kolay analiz yazılımı ve hizmetlerinin ortaya çıkışı sayesinde, analizler küçük ve orta ölçekli işletmeler için daha erişilebilir hale geldi.
90'larda İnternet'in yaygınlaşması, çevrimiçi işletmeler için analitiğin öneminin artmasına yol açtı.
XNUMX. yüzyılda analitik, yapay zeka ve makine öğrenimi gibi yeni teknoloji ve tekniklerin ortaya çıkmasıyla birlikte gelişmeye devam etti.
Bugün analitik, hem çevrimiçi hem de çevrimdışı her işletmenin önemli bir bileşenidir.
Analitik tarihine damgasını vuran başlıca olaylardan bazıları şunlardır:
- 1837: Charles Babbage, uygulamalı istatistik üzerine ilk kitaplardan biri olan “Makine ve İmalat Ekonomisi Üzerine”yi yayınladı.
- 1908: Frederick Winslow Taylor, üretim verimliliğini artırmaya yönelik yöntemlerini anlatan "Bilimsel Yönetimin İlkeleri" kitabını yayınladı.
- 1954: John Tukey, keşfedici veri analizi kavramını tanıtan bir kitap olan "Veri Analizine Keşif Yaklaşımı"nı yayınladı.
- 1962: IBM, büyük miktarda verinin analizine olanak tanıyan ilk ana bilgisayar olan System/360'ı tanıttı.
- 1969: Howard Dresner “iş zekası” terimini ortaya attı.
- 1974: Peter Drucker, karar vermede bilginin önemini vurgulayan "Etkili Yönetici" kitabını yayınladı.
- 1979: Gary Loveman, piyasa değeri analizi kavramını tanıtan bir kitap olan "Pazar Payı Liderliği: Serbest Nakit Akışı Modeli"ni yayınladı.
- 1982: SAS, kullanımı kolay ilk analiz yazılımlarından biri olan SAS Enterprise Guide'ı tanıttı.
- 1995: Google, dünyanın en popüler analiz araçlarından biri olan Google Analytics'i piyasaya sürdü.
- 2009: McKinsey, işletmeler için büyük verinin önemini vurgulayan "Büyük Veri: Yenilik, Rekabet ve Üretkenliğin Yeni Sınırı" raporunu yayınladı.
- 2012: IBM, veri analizi için kullanılabilecek yapay zeka sistemi Watson'ı tanıttı.
- 2015: Google, yapay zeka ve makine öğrenimini kullanan gelişmiş bir analiz platformu olan Google Analytics 360'ı piyasaya sürdü.
Analitik, sürekli olarak yeni teknolojiler ve tekniklerin geliştirildiği, sürekli gelişen bir alandır. Bu, analitiği giderek daha güçlü ve karmaşık bir süreç haline getiriyor.
caratteristiche
Analitiklerin genel özellikleri
Analitik, aşağıdakiler de dahil olmak üzere bir dizi etkinliği içeren karmaşık bir süreçtir:
- Veri toplama: Veriler, CRM sistemleri, pazarlama veritabanları, web siteleri ve sosyal medya dahil olmak üzere çeşitli kaynaklardan toplanabilir.
- Veri işleme: veriler analiz edilebilecek bir formata dönüştürülür. Bu süreç, veri temizleme, veri denormalizasyonu ve temel performans göstergeleri (KPI'ler) oluşturma gibi görevleri içerebilir.
- Veri analizi: Veriler kalıpları, eğilimleri ve ilişkileri tanımlamak için analiz edilir. Bu süreçte istatistiksel analiz, tahmine dayalı analiz ve metin analizi dahil olmak üzere çeşitli teknikler kullanılabilir.
- Sonuçların yorumlanması: analiz sonuçları yararlı bilgiler sağlayacak şekilde yorumlanır.
Analizler aşağıdakiler de dahil olmak üzere bir dizi faktörle karakterize edilir:
- Hedef: Analitiklerin amacı daha iyi kararlar almak için faydalı bilgiler sağlamaktır.
- Veri: Analitikler verilere dayanır. Veri kalitesi analiz sonuçlarının geçerliliği açısından kritik öneme sahiptir.
- Teknikler: Analytics, verileri analiz etmek için çeşitli teknikler kullanır. Uygun tekniğin seçimi, analizin amacına ve mevcut veri türüne bağlıdır.
- Tercüme: Analiz sonuçları yararlı bilgiler sağlayacak şekilde yorumlanmalıdır.
Analitiklerin teknik özellikleri
Analitik, manuel olarak veya analitik araç ve teknolojileri kullanılarak gerçekleştirilebilen bir süreçtir.
Analitik araçları, analitik sürecine dahil olan görevlerin çoğunu otomatikleştirerek süreci daha verimli ve doğru hale getirebilir.
Yapay zeka ve makine öğrenimi gibi analitik teknolojileri analitik için giderek daha önemli hale geliyor. Bu teknolojiler, büyük miktarlardaki verileri analiz etmek ve geleneksel analiz teknikleriyle tespit edilemeyecek kalıpları ve eğilimleri belirlemek için kullanılabilir.
Analitiklerin teknik özelliklerinden bazıları şunlardır:
- Veri hacmi: Analitik, büyük miktarda veriyi analiz etmek için kullanılabilir.
- İşleme hızı: analitiklerin verileri hızlı ve verimli bir şekilde işleyebilmesi gerekir.
- Hassas: Analiz sonuçlarının doğru ve güvenilir olması gerekir.
- Esneklik: analitiklerin çeşitli verilere ve hedeflere uyum sağlayabilmesi gerekir.
- Ulaşılabilirlik: analitiklerin geniş bir kullanıcı kitlesi tarafından erişilebilir olması gerekir.
Analitik, işletmeler için giderek daha önemli hale gelen karmaşık bir süreçtir. Analitiklerin genel ve teknik özellikleri, potansiyellerini anlamak ve etkili bir şekilde kullanmak için temeldir.
perchè
Analitiği kullanmanızın birçok nedeni vardır. Kısacası analiz size şu konularda yardımcı olabilir:
- İş performansını iyileştirin: analizler bir şirketin performansını geliştirebileceği alanları belirlemenize yardımcı olabilir. Örneğin analitikler, en popüler ürün veya hizmetleri, en sadık müşterileri ve en etkili pazarlama kanallarını belirlemek için kullanılabilir.
- Öngörüler yapın: analizler gelecekteki trendler hakkında tahminler yapmanıza yardımcı olabilir. Örneğin analitikler, ürün veya hizmetlere olan talebi, satış performansını veya müşteri davranışını tahmin etmek için kullanılabilir.
- Bilgiye dayalı kararlar alın: analitikler şirketlere daha bilinçli kararlar almaları için gereken bilgileri sağlayabilir. Örneğin, hangi ürün veya hizmetlerin piyasaya sürüleceğine, hangi pazarlama kampanyalarının başlatılacağına ve hangi fiyatlandırma stratejilerinin benimseneceğine karar vermek için analitik kullanılabilir.
Analitiklerin bir işletmeyi geliştirmek için nasıl kullanılabileceğine dair bazı spesifik örnekler aşağıda verilmiştir:
- Bir e-ticaret şirketi, alıcı davranışını izlemek ve web sitesini dönüşümler için optimize etmek için analitiği kullanabilir.
- Bir pazarlama şirketi, sosyal medya kampanyalarının başarısını ölçmek ve yeni hedef kitleleri belirlemek için analitiği kullanabilir.
- Bir üretim şirketi, makineleri izlemek ve potansiyel sorunları ortaya çıkmadan önce belirlemek için analitiği kullanabilir.
Genel olarak analiz, şirketlerin daha iyi kararlar almasına ve rekabet avantajı elde etmesine yardımcı olabilecek güçlü bir araçtır.
Analitiklerin bazı spesifik faydaları şunlardır:
- Müşteri anlayışını geliştirin: analizler müşterilerinizi, ihtiyaçlarını ve davranışlarını daha iyi anlamanıza yardımcı olabilir. Bu, onların ihtiyaçlarına daha uygun ürün ve hizmetler oluşturmanıza ve onlarla ilişkinizi geliştirmenize yardımcı olabilir.
- Operasyonel verimliliği artırın: analizler, operasyonlarınızın verimliliğini artırabileceğiniz alanları belirlemenize yardımcı olabilir. Bu, maliyetleri azaltmanıza ve verimliliği artırmanıza yardımcı olabilir.
- Kârlılığı artırın: analizler, satışları ve kârı artıracak fırsatları belirlemenize yardımcı olabilir. Bu, iş hedeflerinize ulaşmanıza yardımcı olabilir.
Şirketinizin performansını artırmak istiyorsanız analitiği kullanmayı düşünmelisiniz.
Teklifimiz
Agenzia Web Online, Analytics için bir WordPress eklentisi geliştiriyor.
Piyasada Analytics'e yönelik pek çok WordPress eklentisi bulunmasına rağmen Agenzia Web Online, bu amaca yönelik kendi eklentisini oluşturmaya karar verdi.
Çıkış tarihi henüz belirlenmedi.
Kaydır sayfaları
Sayfalar
- Demir SEO 3 - wordpress eklentisi: "Katır". (17 / 03 / 2024)
- kişisel veri politikası (04 / 05 / 2023)
- Veri işleme (04 / 05 / 2023)
- İletişim (04 / 05 / 2023)
- WordPress SEO Eklentisi (04 / 05 / 2023)
- Arama Motoru Dostu (15 / 10 / 2023)
- WOOCOMMERCE İÇİN WORDPRESS KALICI BAĞLANTI ARAÇ SETİ (15 / 10 / 2023)
- WordPress KALICI BAĞLANTI ARAÇ SETİ (15 / 10 / 2023)
- Dönüşümler modülü (24 / 09 / 2023)
- Dönüşüm oranı optimizasyonu için Bing Araç Seti (03 / 10 / 2023)
- Dönüşüm oranı optimizasyonu için Google Araç Seti (03 / 10 / 2023)
- Dönüşüm oranı optimizasyonu için Yandex Araç Seti (03 / 10 / 2023)
- Dönüşüm oranı optimizasyonu için Baidu Araç Seti (03 / 10 / 2023)
- Dönüşüm oranı optimizasyonu için Naver Araç Seti (03 / 10 / 2023)
- Analitik modülü (24 / 09 / 2023)
- Analitik için Bing Araç Seti (03 / 10 / 2023)
- Analytics için Google Araç Seti (03 / 10 / 2023)
- Analytics için Yandex Araç Seti (03 / 10 / 2023)
- Analitik için Baidu Araç Seti (03 / 10 / 2023)
- Analitik için Naver Araç Seti (03 / 10 / 2023)
- Demir SEO 3 yapılandırmaları (23 / 09 / 2023)
- SEO danışmanı (04 / 05 / 2023)
- Şemalar modülü (04 / 05 / 2023)
- RDF/JSON-LD ayrıştırma ve serileştirme (16 / 01 / 2024)
- Çok dilli şemalar (16 / 11 / 2023)
- E-Ticaret Şemaları (16 / 11 / 2023)
- RDF/JSON ayrıştırma ve serileştirme (03 / 10 / 2023)
- N-Üçlü ayrıştırma ve serileştirme (03 / 10 / 2023)
- RDF/XML ayrıştırma ve serileştirme (03 / 10 / 2023)
- Kaplumbağa ayrıştırma ve serileştirme (03 / 10 / 2023)
- ARC2 ayrıştırılıyor (03 / 10 / 2023)
- Rapçi ayrıştırılıyor (03 / 10 / 2023)
- Demir SEO Meta Verileri (04 / 05 / 2023)
- e-ticaret formu (04 / 05 / 2023)
- Sayfalardaki formlar, makaleler ve özel alanlar (04 / 05 / 2023)
- Genel form (04 / 05 / 2023)
- mimari (04 / 05 / 2023)
- Mimari: erişim süresi (31 / 03 / 2024)
- Arama Motoru Dostu (15 / 10 / 2023)
- Ana menü (04 / 05 / 2023)
- 👋 WordPress için En İyi SEO Eklentisi | Demir SEO 3 (04 / 05 / 2023)
- Gizlilik Politikası (04 / 05 / 2023)
Iron SEO'dan daha fazlasını öğrenin
En son makaleleri e-postayla almak için abone olun.
