Neyse, Veri Analitiği Nedir?

Ne tür bir web sitesi işlettiğiniz önemli değil, bir şekilde verileri kazmak için yapıyorsunuz. Büyük olasılıkla, bu ya Jetpack eklentisi ve yerleşik istatistikleri aracılığıyla ya da Google Analytics ve onun inanılmaz derecede ayrıntılı izlenen metrikleri aracılığıyla olacaktır. Bu sayıları gerçekten ayrıştırmak için oturduğunuzda, farklı seviyelerde veri analitiğine girersiniz. Ancak veri analizi nedir? Ve onunla ne yapabilirsiniz? İşte size bunu söylemek için buradayız.

Veri Analitiği nedir?

Mümkün olduğunca basit bir şekilde ifade edildiğinde, veri analitiği, ham verilere bakma, bunun ne anlama geldiğini anlama ve ardından bu bilgiyi sorunları çözmek için uygulama sürecidir. Bu, daha büyük veri bilimi alanının bir tür alt bölümü ve gerçekten de her yerde bulunanlardan biri. Çünkü web sitesi olan herkes bir şekilde ham verilerle ilgilenir.

Örneğin, Google Site Kit'i kullandığınızı varsayalım. Kontrol paneline tıkladığınızda, bunun gibi bir dizi veri göreceksiniz.

Veri analitiği, tüm bunlar gördüğünüz ve okuyabileceğiniz ham bilgiler olduğu için devreye girer. Ama önemli olan yorumdur. Geçen ay tıklamalarda %37,2 artış olduğunu bilmek harika. Ama… bununla ne yaparsın?

Veri analitiğinin web varlığınızın bir parçası haline geldiği yer burasıdır. Sahip olduğun şey veri. Kesin olmak gerekirse, kullanıcılar ve davranışları hakkındaki veriler. Veri bilimi, bu verilerle bir şekilde çalışacağınızı söylerken kullandığınız genel terimdir. Veri analitiği , bunu yapma şekliniz ve daha sonra onunla ne yaptığınızdır, daha spesifik olarak büyük trendlerden ziyade ayrıntılı verilere bakmaktır.

Aykırı değerleri ve aşırı uçları veya yinelemeleri hariç tutmak için verileri sıralamak ve temizlemek için bir algoritma kullanabilirsiniz. Tıklamalardaki artışı görmek, en yüksek performanslı sayfalarınızı veya gönderilerinizi kontrol etmek ve ardından bu konularda temel içerik oluşturmak için bir plan yapmak kadar basit bir şey bile veri analitiği alanı içindedir.

Dört Tür Veri Analitiği

Veri analitiği terimini her gördüğünüzde, büyük olasılıkla dört belirli alana ayrıldığını da göreceksiniz.

• Açıklayıcı analitik
• Teşhis analizi
• kuralcı analitik
• Tahmine dayalı analitik

Neyle çalışıyor olursanız olun, veriler ve bunları işleme şekliniz bu kategorilerden birine girer.

Açıklayıcı analitik

Web sitesi istatistikleri hakkında konuşurken yukarıda kullanılacak olan budur. Tanımlayıcı analitik, zaman içinde neler olduğunu kapsar. Artan veya azalan şeyler – platformda geçirilen süre, tıklamalar, sitenize en sık hangi platformların başvurduğu vb. Kullanıcının neden belirli bir şekilde davrandığının ardındaki mantığı bulamayabilirsiniz, ancak tam olarak ne olduklarını saptayabilirsiniz. yapmak.

teşhis analizi

Bir şeyin olmasının nedenini ararken, tanılama analitiğini kullanıyorsunuz. Web sitenizin istatistikleri patlıyorsa ve nedenini bilmek istiyorsanız (böylece yapmaya devam edebilirsiniz), web sitesindeki tüm bilgilere bakıyor olacaksınız. Tıklamaların arttığını biliyorsun. Ancak hangi belirli makaleler görülüyor? Daha fazla trafik alan günün saatleri var mı? Ziyaretçilerin demografisini inceleyecek ve ani artışla ilişkili herhangi bir e-posta kampanyasının gönderilip gönderilmediğini belirleyeceksiniz. Verilere bütüncül bir bakış atarak, makul bir hata payı içinde, verilerin olduğu gibi görünmesine neden olan en olası faktörleri belirleyebilirsiniz. Ve bunun neden olduğunu teşhis ederek, onu kopyalamayı deneyebilirsiniz. (Ya da bir şeyler ters gittiyse, aynı seçimleri yapmaktan kaçının.)

kuralcı analiz

Kuralcı analitik, verilere bir göz attığınız ve ona bir tepki belirlediğiniz zamandır. Örneğin, Nintendo Switch makalelerine yapılan tıklamaların sayısı önümüzdeki birkaç ay için %25 daha artarsa, o zaman bu konudaki makalelerin çıktısını artırmayı ve belki de artışı karşılamak için daha fazla yazar işe alma sürecini başlatmayı planlarsınız. Tamamen sahip olduğunuz ve bir süre boyunca sürdüğünü bildiğiniz verilere dayalı planlar yapıyorsunuz.

tahmine dayalı analiz

Şimdi ise bu, bir dizi geçmiş veriye bakma ve ona dayalı varsayımsal bir plan yapma pratiğidir. Bu kuralcıdan farklıdır çünkü planınızın %100 işe yarayıp yaramadığını bilmenin bir yolu yoktur. Örneğin, tüm vatandaşların %70'i bir ankette şehrinizde bir çiftçi pazarı istediklerini belirtmiş olsaydınız ve haftalık bir pazar açmayı planladıysanız… bu, verilere dayalı bir tahmin planı yapmaktır. Şehir sakinlerinin işinize olumlu yanıt vereceğini tahmin ederek verilere dayalı eğitimli bir tahminde bulunuyorsunuz, ancak devam edecek kendi çiftçi pazar verileriniz yok.

Veri Analitiğine Nereden Başlanmalı

Bu, veri analitiğinin ne olduğunun temel taslağıdır. Ama şimdi nereye gidiyorsun?

Öncelikle sitenize Google Analytics yüklemek isteyeceksiniz. Çok kolay ve sadece birkaç tıklama. Bunu yaptıktan sonra, açılış sayfası izleme ve kullanıcı etkileşimini izleme gibi bazı eğiticilerimizle başlayabilirsiniz. Platformu entegre etmek için kendi analiz panonuzu bile kurabilirsiniz.

Google tipi değilseniz, şehirdeki tek oyun değiller - en büyüğü olsalar bile. Size Büyük G olmayan diğer seçeneklerinizden bazılarını gösterelim.

Ve izleyebileceğiniz ve inceleyebileceğiniz her türden farklı veri türü vardır. Kullanıcılarınızın sitenizle nasıl etkileşime girdiğini anlamak için ısı haritası verilerini almak isteyebilirsiniz. Belki de sosyal medya varlığınızı getirmek istersiniz.

Ayrıca Databox aracını da önermek isteriz. Temel olarak, tüm çeşitli ve çeşitli veri analizi araçlarınızı alır ve bunları tek bir yerde toplar. Hala veri analitiğiyle kendiniz çalışmak zorunda olsanız da, tüm KPI'ların tek bir noktada olması inanılmaz.

Toplama

Veri analitiği konusunda nerede olursanız olun, acemi veya deneyimli bir uzman olun, temel bilgilerin üzerinden geçmek iyi bir fikirdir. Çünkü sadece verilere bakıyorsanız, harekete geçmiyorsunuz demektir. Sadece verileriniz var. Önemli olan bu verilere nasıl baktığınız ve onunla nasıl ilerlediğinizdir. İster bir sorunu teşhis edin, ister kullanıcılarınıza bir yanıt tahmininde bulunun, verebileceğiniz en iyi kararları vermek veri analitiği ile başlar ve biter.

İşletmenizde veri analitiğini ne için kullanıyorsunuz?

Julia Tim / Shutterstock.com'dan makale özellikli görsel