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数字智能-新的网络分析工具

来源:机房360 作者:Harris编译 更新时间:2017-4-12 7:00:54

摘要:如今,数据分析在数字空间中风靡一时。数据的大小和范围如此巨大,以至于在不同的领域和技术采用数据分析,并且都不断发展,以适应在线营销人员,网络分析师和数据科学家的需求。

  如今,数据分析在数字空间中风靡一时。数据的大小和范围如此巨大,以至于在不同的领域和技术采用数据分析,并且都不断发展,以适应在线营销人员,网络分析师和数据科学家的需求。
  
  网络分析曾被限制在Google Analytics中,在线营销人员愿意使用它来衡量关键绩效指标,并对网站访问者进行月度报告,跟踪会话和计数转化。
  
  但现在的事情变得越来越复杂,网络分析已经转变为“数字智能”,这个术语包括收集,丰富和存储数据,然后与不同的内部和外部数据集无缝连接,以揭示其强大的见解。
  
  希望在网络空间保持竞争力的企业将不得不使用数字智能来快速查找复杂业务问题的答案。
  
  网络分析与高级分析
  

  由于用户对这种复杂分析的需求有所增加,因此网络分析领域在向网络营销人员提供的解决方案中变得越来越复杂和多样化。现在有许多解决方案可用:移动分析,应用分析,社交分析,更不用说页内分析和预测分析。但是不要忘记,一旦市场营销人员选择实施任何这些分析,他们需要将其与他们的网络分析相联系。
  
  然而,即使在组合了多种不同的网络分析解决方案之后,企业也可能会发现,传统的网络分析(例如转换渠道)不能提供超越购物者的步骤和每个站点下降的购物者数量的见解。而访客浏览最新产品线之前和之后向网站注册的收入影响的深入了解,并没有被考虑在内。从不同来源收集事件数据的高级行为分析,可以向企业通知在网站注册后接收产品建议的访问者更有可能购买更多拥有更高价值的产品。
  
  例如,游戏平台可能会使用高级分析来发现,FTD首次获得第一级的玩家很有可能会成为终身会员。作为对这一洞察力的回应,游戏公司可能会优化他们的平台,以确保所有新玩家赢得他们的第一场比赛,并立即向他们提供一个促使他们继续玩FTD的活动。
  
  与简单的网络分析相比,高级行为分析平台可以集成业务的不同移动数据部分,如数据仓库,商业智能处理和可视化,以深入了解用户的行为。
  
  拥有教育的变化
  
  为了应对这个快速变化的空间,分析社区需要尽可能做好准备。这种变化会影响最高管理层面的商业智能分析经理和数据科学家。因此,他们需要对自己的最新发展和可用的解决方案进行教育。
  
  这个社区Web Analytics和BIwiki包含了分析和商业智能领域的发展,旨在教育有关各方。这个维基百科社区包括来自世界各地专家的超过60个主题和超过100,000个有用资源。通过从出版物和网站分析和商务智能领域的专家收集所有相关信息,网络营销人员,网络分析师和数据科学家都可以不断更新该领域的最新变化。
  
  知识就是力量
  
  网络营销人员,网络分析师和数据科学家的角色将来还有待于进一步的发展。一些专家认为,一切都在朝着数据科学的方向发展,而另一些专家则认为网络分析师将继续从事网络分析师,网络营销人员将需要接受数据分析,并且更加以技术为导向。无论将来发生什么,分析领域的任何人都可以拥有最佳的工具,无论其职称或专业水平如何,都需要了解新兴趋势和变化。这将为企业和决策者在为其产品和目标选择分析解决方案时提供帮助。
  
  编辑:Harris
  

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