Data Analytics คืออะไรกันแน่?

ไม่ว่าคุณจะใช้งานเว็บไซต์ประเภทใด คุณกำลังพยายามค้นหาข้อมูล เป็นไปได้มากว่าจะผ่านปลั๊กอิน Jetpack และสถิติในตัวหรือผ่าน Google Analytics และชุดเมตริกที่ติดตามรายละเอียดอย่างไม่น่าเชื่อ เมื่อคุณนั่งลงเพื่อแยกวิเคราะห์ตัวเลขเหล่านั้น คุณกำลังเข้าสู่การวิเคราะห์ข้อมูลในระดับต่างๆ แต่การวิเคราะห์ข้อมูลคืออะไร? และคุณสามารถทำอะไรกับมันได้บ้าง? นั่นคือสิ่งที่เราอยู่ที่นี่เพื่อบอกคุณ

การวิเคราะห์ข้อมูลคืออะไร?

เมื่อพูดให้เข้าใจง่ายที่สุด การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นกระบวนการของการดูข้อมูลดิบ หาความหมายของมัน จากนั้นจึงนำความรู้นั้นไปใช้เพื่อแก้ปัญหา เป็นสาขาย่อยของ สาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูล ขนาดใหญ่ และเป็นหนึ่งในสาขาที่แพร่หลายมากขึ้นอย่างแท้จริง เพราะทุกคนที่มีเว็บไซต์เกี่ยวข้องกับข้อมูลดิบในทางใดทางหนึ่ง

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าคุณกำลังใช้ Google Site Kit เมื่อคุณคลิกเข้าสู่แดชบอร์ด คุณจะเห็นชุดข้อมูลเช่นนี้

การวิเคราะห์ข้อมูลเข้ามาเนื่องจากทั้งหมดนี้เป็นข้อมูลดิบที่คุณเห็นและอ่านได้ แต่การตีความเป็นสิ่งสำคัญ การรู้ว่าคุณมีคลิกเพิ่มขึ้น 37.2% ในช่วงเดือนที่ผ่านมาถือเป็นเรื่องดี แต่…คุณจะทำอย่างไรกับสิ่งนั้น?

นั่นคือสิ่งที่การวิเคราะห์ข้อมูลกลายเป็นส่วนหนึ่งของการมีอยู่เว็บของคุณ สิ่งที่คุณมีคือข้อมูล ข้อมูลเกี่ยวกับผู้ใช้และพฤติกรรมของผู้ใช้ให้แม่นยำ วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นคำศัพท์ทั่วไปที่คุณใช้เมื่อพูดว่าคุณกำลังจะทำงานกับข้อมูลนี้ในทางใดทางหนึ่ง การ วิเคราะห์ ข้อมูล เป็นวิธีที่คุณทำและสิ่งที่คุณทำหลังจากนั้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งการดูข้อมูลที่ละเอียดมากกว่าแนวโน้มขนาดใหญ่

คุณอาจใช้อัลกอริทึมในการจัดเรียงและล้างข้อมูลเพื่อแยกค่าผิดปกติและสุดขั้วหรือซ้ำซ้อน แม้แต่เรื่องง่ายๆ อย่างการเห็นจำนวนคลิกที่เพิ่มขึ้น การไปตรวจสอบหน้าหรือโพสต์ที่มีประสิทธิภาพสูงสุดของคุณ จากนั้นจึงวางแผนสร้างเนื้อหาที่สำคัญในหัวข้อเหล่านั้นก็อยู่ในขอบเขตของการวิเคราะห์ข้อมูล

การวิเคราะห์ข้อมูลสี่ประเภท

เมื่อใดก็ตามที่คุณเห็นคำว่า การวิเคราะห์ข้อมูล คุณมักจะเห็นคำนี้แบ่งออกเป็นสี่ส่วนเฉพาะ

• การวิเคราะห์เชิงพรรณนา
• การวิเคราะห์การวินิจฉัย
• การวิเคราะห์เชิงกำหนด
• การวิเคราะห์เชิงทำนาย

ไม่ว่าคุณจะทำงานอะไร ข้อมูลและวิธีที่คุณประมวลผลจะจัดอยู่ในหมวดหมู่ใดหมวดหมู่หนึ่งเหล่านี้

การวิเคราะห์เชิงพรรณนา

นี่คือสิ่งที่จะใช้ด้านบนเมื่อพูดถึงสถิติเว็บไซต์ การวิเคราะห์เชิงพรรณนาครอบคลุมถึงสิ่งที่เกิดขึ้นเมื่อเวลาผ่านไป สิ่งที่เพิ่มขึ้นหรือลดลง - เวลาที่ใช้ในแพลตฟอร์มการคลิกซึ่งแพลตฟอร์มดูที่เว็บไซต์ของคุณบ่อยที่สุด ฯลฯ คุณอาจไม่ได้รับเหตุผลที่อยู่เบื้องหลังว่าทำไมผู้ใช้จะทำหน้าที่วิธีการบางอย่าง แต่คุณสามารถระบุว่าสิ่งที่พวกเขากำลัง ทำ.

การวิเคราะห์วินิจฉัย

เมื่อคุณกำลังมองหาเหตุผลว่าทำไมบางสิ่งบางอย่างที่เกิดขึ้นคุณกำลังใช้การวิเคราะห์วินิจฉัย หากสถิติเว็บไซต์ของคุณกำลังเฟื่องฟูและคุณต้องการทราบสาเหตุ (เพื่อให้คุณทำต่อไปได้) คุณจะต้องดูข้อมูลทั้งหมดจากเว็บไซต์ คุณรู้ว่าการคลิกเพิ่มขึ้น แต่มีบทความใดบ้างที่ถูกดู? มีช่วงเวลาของวันที่ได้รับการเข้าชมมากขึ้นหรือไม่? คุณจะเจาะลึกและกำหนดกลุ่มประชากรของผู้เยี่ยมชมและไม่ว่าจะมีการส่งแคมเปญอีเมลที่สัมพันธ์กับการเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วหรือไม่ เมื่อพิจารณาข้อมูลแบบองค์รวมแล้ว คุณจะระบุได้ภายในระยะขอบของข้อผิดพลาดที่เหมาะสม ซึ่งเป็นปัจจัยที่มีแนวโน้มมากที่สุดที่ทำให้ข้อมูลมีลักษณะเหมือนที่เป็นอยู่ และด้วยการวินิจฉัย ว่าเหตุใด จึงเกิดขึ้น คุณจะสามารถพยายามทำซ้ำได้ (หรือหากมีบางอย่างผิดพลาด ให้หลีกเลี่ยงการเลือกแบบเดียวกัน)

การวิเคราะห์ตามใบสั่งแพทย์

การวิเคราะห์เชิงกำหนดคือเมื่อคุณดูข้อมูลและกำหนดปฏิกิริยาต่อข้อมูลนั้น เช่น หากจำนวนการคลิกบนบทความ Nintendo Switch เพิ่มขึ้นอีก 25% ในอีกไม่กี่เดือนข้างหน้า คุณจะต้องวางแผนที่จะเพิ่มผลลัพธ์ของบทความในหัวข้อนั้นและอาจเริ่มกระบวนการจ้างนักเขียนเพิ่มเติมเพื่อให้ครอบคลุมการเพิ่มขึ้น คุณกำลังวางแผนโดยยึดตามข้อมูลที่คุณมีและรู้ว่ามีระยะเวลาหนึ่ง

การวิเคราะห์เชิงทำนาย

ในทางกลับกัน นี่คือแนวทางปฏิบัติในการดูชุดข้อมูลในอดีตและจัดทำแผนสันนิษฐานโดยอิงจากข้อมูลนั้น สิ่งนี้แตกต่างจากที่ กำหนดไว้ เพราะไม่มีทางรู้ได้ว่าแผนของคุณจะสำเร็จ 100% หรือไม่ ตัวอย่างเช่น หากคุณมี 70% ของพลเมืองทั้งหมดระบุในแบบสำรวจว่าพวกเขาต้องการตลาดของเกษตรกรในเมืองของคุณ และคุณวางแผนที่จะเปิดตลาดรายสัปดาห์… นั่นคือการวางแผนเชิงคาดการณ์ตามข้อมูล คุณกำลังเดาอย่างมีการศึกษาโดยอิงจากข้อมูล โดยคาดการณ์ว่าชาวเมืองจะตอบสนองในเชิงบวกต่อธุรกิจของคุณ แต่คุณไม่มีข้อมูลการตลาดของเกษตรกรเองที่จะดำเนินการต่อไป

จะเริ่มต้นอย่างไรกับ Data Analytics

นั่นคือโครงร่างพื้นฐานของการวิเคราะห์ข้อมูล แต่ตอนนี้คุณไปไหน

ขั้นแรก คุณจะต้องติดตั้ง Google Analytics บนไซต์ของคุณ ง่ายมากและเพียงไม่กี่คลิก เมื่อคุณทำเสร็จแล้ว คุณสามารถเริ่มต้นด้วยบทช่วยสอนของเรา เช่น การติดตามหน้า Landing Page และการติดตามการมีส่วนร่วมของผู้ใช้ คุณยังสามารถตั้งค่าแดชบอร์ดการวิเคราะห์ของคุณเองเพื่อรวมแพลตฟอร์ม

หากคุณไม่ใช่ประเภท Google เกมเหล่านี้ไม่ใช่เกมเดียวในเมือง แม้ว่าจะเป็นเกมที่ใหญ่ที่สุดก็ตาม ให้เราแสดงตัวเลือกอื่นๆ ที่คุณมีที่ไม่ใช่ Big G

และมีข้อมูลประเภทต่างๆ มากมายที่คุณสามารถติดตามและขุดค้นได้ คุณอาจต้องการรับข้อมูลแผนที่ความหนาแน่นเพื่อให้คุณเข้าใจว่าผู้ใช้โต้ตอบกับไซต์ของคุณอย่างไร บางทีคุณอาจต้องการนำเสนอสื่อสังคมออนไลน์ของคุณ

เราอยากจะแนะนำเครื่องมือ Databox โดยพื้นฐานแล้วจะใช้เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลที่หลากหลายและหลากหลายและรวมไว้ในที่เดียว ในขณะที่คุณยังต้องทำงานกับการวิเคราะห์ข้อมูลด้วยตัวเอง การมี KPI ทั้งหมดในที่เดียวนั้นช่างเหลือเชื่อ

ห่อ

ไม่ว่าคุณจะอยู่ที่ไหนด้วยการวิเคราะห์ข้อมูล ผู้เริ่มต้นหรือผู้มากประสบการณ์ คุณควรทบทวนพื้นฐาน เพราะถ้าคุณแค่ดูข้อมูล คุณไม่ได้ดำเนินการใดๆ คุณเพียงแค่มีข้อมูล สิ่งสำคัญคือการดูข้อมูลนั้นและก้าวไปข้างหน้า ไม่ว่าคุณจะวินิจฉัยปัญหาหรือคาดการณ์การตอบสนองต่อผู้ใช้ของคุณ การตัดสินใจที่ดีที่สุดคุณสามารถเริ่มต้นและสิ้นสุดด้วยการวิเคราะห์ข้อมูล

คุณใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่ออะไรในธุรกิจของคุณ

บทความภาพโดย Julia Tim / shutterstock.com