Oricum, ce este analiza datelor?

Indiferent ce fel de site web executați, faceți pentru a căuta în date cumva. Cel mai probabil, aceasta va fi fie prin pluginul Jetpack și statisticile sale încorporate, fie prin Google Analytics și setul său incredibil de detaliat de valori urmărite. Când vă așezați pentru a analiza cu adevărat aceste numere, intrați în analiza datelor la diferite niveluri. Dar ce este analiza datelor? Și ce poți face cu asta? Ei bine, asta suntem aici să vă spunem.

Ce este analiza datelor?

Atunci când este pus cât mai simplu posibil, analiza datelor este procesul de a analiza datele brute, de a afla ce înseamnă și apoi de a aplica aceste cunoștințe pentru a rezolva probleme. Este un fel de subsecțiune a domeniului mai mare al științei datelor și cu adevărat una dintre cele mai omniprezente. Pentru că toată lumea cu un site web se ocupă cu date brute într-un fel.

De exemplu, să presupunem că utilizați Google Site Kit. Când faceți clic în tabloul de bord, veți vedea un set de date de acest gen.

Analiza datelor vine pentru că toate acestea sunt informații brute pe care le vedeți și le puteți citi. Dar interpretarea contează. Știind că ați avut o creștere cu 37,2% a clicurilor în ultima lună este minunat. Dar ... ce faci cu asta?

Acesta este locul în care analiza datelor devine o parte a prezenței dvs. pe web. Ceea ce aveți sunt date. Date despre utilizatori și comportamentele acestora, mai precis. Știința datelor este termenul general pe care îl folosiți atunci când spuneți că veți lucra cu aceste date într-un fel. Analiza datelor este modul în care o faceți și ceea ce faceți cu ea ulterior, analizând mai precis datele granulare decât tendințele mari.

S-ar putea să utilizați un algoritm pentru a sorta și curăța datele pentru a exclude valorile aberante și extreme sau duplicatele. Chiar și ceva la fel de simplu ca să vezi creșterea numărului de clicuri, să verifici paginile sau postările cu cea mai bună performanță și apoi să faci un plan pentru a crea conținut de piatră de temelie pe aceste subiecte se află în domeniul analizei datelor.

Cele patru tipuri de analize de date

Ori de câte ori vedeți termenul de analiză a datelor, cel mai probabil îl veți vedea împărțit în patru domenii specifice.

• Analitică descriptivă
• Analize de diagnostic
• Analize prescriptive
• Analize predictive

Indiferent cu ce lucrați, datele și modul în care le prelucrați se vor încadra în una dintre aceste categorii.

Analitică descriptivă

Acesta este ceea ce s-ar folosi mai sus atunci când vorbim despre statisticile site-urilor web. Analiza descriptivă acoperă ceea ce se întâmplă în timp. Lucruri în creștere sau în scădere - timpul petrecut pe platformă, clicuri, care platforme se referă cel mai des la site-ul dvs. etc. Este posibil să nu obțineți raționamentul din spatele motivului pentru care utilizatorul acționează într-un anumit mod, dar puteți identifica exact ceea ce sunt face.

Analiza diagnostic

Când căutați motivul pentru care se întâmplă ceva, utilizați analize de diagnostic. În cazul în care statisticile site-ului dvs. web sunt în plină expansiune și doriți să știți de ce (pentru a putea continua să o faceți), veți consulta toate informațiile de pe site. Știți că clicurile sunt sus. Dar ce articole anume se văd? Există momente din zi care obțin mai mult trafic? Veți căuta și veți stabili datele demografice ale vizitatorilor și dacă au fost trimise sau nu campanii de e-mail care sunt corelate cu vârful. Dacă aruncați o privire holistică asupra datelor, puteți determina într-o marjă rezonabilă de eroare, factorii cei mai probabili care au determinat datele să arate așa cum apar. Și diagnosticând de ce s-a întâmplat, puteți încerca apoi să o reproduceți. (Sau, dacă ceva nu a mers bine, evitați să faceți aceleași alegeri.)

Analiza prescriptivă

Analiza prescriptivă este atunci când aruncați o privire asupra datelor și determinați o reacție la acestea. De exemplu, dacă numărul de clicuri pe articolele Nintendo Switch crește cu încă 25% pentru următoarele câteva luni, atunci ați planifica să creșteți numărul de articole pe acest subiect și poate chiar să începeți procesul de angajare a mai multor scriitori pentru a acoperi creșterea. Faceți planuri bazate în întregime pe datele pe care le aveți și știți că au durat într-o perioadă de timp.

Analiza predictivă

Acum, pe de altă parte, este practica de a analiza un set de date din trecut și de a face un plan presupus bazat pe acesta. Acest lucru diferă de cel prescriptiv, deoarece nu există nicio modalitate de a ști dacă planul dvs. va funcționa 100%. De exemplu, dacă ați avut 70% din toți cetățenii, indicați într-un sondaj că vor o piață fermieră în orașul dvs. și faceți un plan pentru a deschide o piață săptămânală ... asta face un plan predictiv bazat pe date. Faceți o presupunere educată bazată pe date, prezicând că locuitorii orașului vor răspunde pozitiv afacerii dvs., dar nu aveți date proprii de piață ale fermierilor.

De unde să începeți cu analiza datelor

Deci, acesta este schema de bază a analizei datelor. Dar unde te duci acum?

Mai întâi, veți dori să instalați Google Analytics pe site-ul dvs. Este foarte ușor și sunt doar câteva clicuri. După ce ați făcut acest lucru, puteți începe cu unele dintre tutorialele noastre, cum ar fi urmărirea paginii de destinație și urmărirea implicării utilizatorilor. Puteți chiar să vă configurați propriul tablou de bord analitic pentru a integra platforma.

Dacă nu sunteți de tipul Google, nu sunt singurul joc din oraș - chiar dacă sunt cel mai mare. Permiteți-ne să vă arătăm câteva dintre celelalte opțiuni pe care le aveți, care nu sunt Big G.

Și există tot felul de diferite tipuri de date pe care le puteți urmări și aprofunda. S-ar putea să doriți să obțineți date heatmap, astfel încât să înțelegeți modul în care utilizatorii dvs. interacționează cu site-ul dvs. Poate că doriți să vă aduceți prezența pe rețelele sociale.

De asemenea, am dori să recomandăm instrumentul Databox. Practic, îți ia toate instrumentele de analiză a datelor diferite și diverse și le pune într-un singur loc. Deși trebuie să lucrați cu analiza datelor dvs., aveți toate KPI-urile într-un singur loc este incredibil.

Încheierea

Indiferent unde vă aflați cu analiza datelor, un începător sau un veteran experimentat, este o idee bună să treceți peste elementele de bază. Pentru că dacă te uiți doar la date, nu iei măsuri. Ai doar date. Contează modul în care privești aceste date și mergi mai departe cu ele. Indiferent dacă diagnosticați o problemă sau prevedeți un răspuns utilizatorilor dvs., luând cele mai bune decizii pe care le puteți începe și se termină cu analiza datelor.

La ce folosiți analiza datelor în afacerea dvs.?

Imagine prezentată de articol de Julia Tim / shutterstock.com