2017年网络分析领域的5大变化
Posted: Tue Jan 07, 2025 5:35 am
各种技术的进步也使得收集大量信息成为可能。趋势是捕捉、处理和解释大量信息，这需要数据挖掘。在个人用户层面，收集到的信息比以前多得多，而且还会更多。由于数据量巨大，提取相关数据并正确解释它们就显得尤为重要。
重要（被忽视）的领域之一是 A/B 测试，它允许测试网页上的更改，从而我们甚至可以在最终实现之前找出哪些有效，哪些无效。各种工具可以帮助我们，今年它们的数量、有用性和使用量都会增加。
最后但并非最不重要的一点是——我们不能再长时间谈论典型的销售漏斗，但我们可以谈论归因模型。由于数字营销的复杂性，我们必须考虑无数广告方法和渠道的相互影响。到目前为止，这需要大量的知识和时间。然而，今天有一些工具可以帮助我们找到最佳归因模型。
今年，我们当然可以期待网络分析领域发生重大革命。
1. 以用户为中心的分析
公司收集和分析的大部分数据都是汇总的。它们是较大部分用户的总计或平均值 - 不幸的是，仍然最常见的是同时访问各个网站的所有访问者。主要是出于广告和促销的需求，我们经常分析更窄的用户细分，但仍然是同时关注几个用户，而不是单个用户。今年，我们可以预期，意识到在线分析重要性的公司将开始获取和分析个人用户级别的数据。技术已经使这成为可能，但这取决于我们是否会利用它。
2017-01-10 15_13_00-用户报告 - 分析
来自 Google Analytics 工具的报告，显示单个用户何时访问我们的网站以及他们在访问期间做了什么。
我们在用户级别获得的数据可以通过多种方式使用：
为了更好地分析用户，
为了改善用户体验，
提高转化率（在网站上销售和实现其他目标时......），
改善或优化广告活动。
越来越多的使用 CRM 系统（例如客户关系管理）的公司使用另一种解决方案：来自网站的数据可以通过来自 CRM 系统的数据来丰富。通过这种方式，我们将所有用户数据收集到一个地方。最重要的是，在用户层面，我们可以将他在CRM系统中的特征与他在我们网站上的行为模式或在线的。通过这种方式，我们可以更好地分析单个用户。
2.从“琐碎”的指标和报告转向数据分析和理解
“数据驱动”不仅仅意味着阅读统计数据和报告，这是当今的常见做法。“数据驱动”意味着根据数据以及我们从中得出的重要结论来制定业务和战略决策。如果没有发生或发生某些事情，诸如收入之类的指标就没有任何意义收入是多少我 阿富汗电报数据库 们不问为什么收入是这样的。这迫使我们深入研究数据并探索如何增加收入。解决方案隐藏在数据中，您只需找到它即可。因此，我们很快开始处理更复杂的指标（例如 CLV、eng.客户终身价值），这些指标比基本指标更重要。
“数据驱动”意味着根据数据做出战略决策，而不仅仅是直觉。
点击发推文
2017年，我们可以预见，越来越多的企业将变得“数据驱动”。全球趋势也表明了这一点 - 对人员的需求增加，例如数据挖掘专家。
3. A/B 测试
如今，A/B 测试很少进行。我仍然不知道问题是否在于不了解这个概念或低估了这种方法以及我们可以获得的结果，或者仅仅是对新事物的恐惧。事实上，如果我们不做出任何改变，我们就无法改善我们网站上的结果。此外，竞争也是不眠之夜。
A/B 测试使我们能够在最终实施之前测试所需的更改，最重要的是，分析我们在测试过程中获得的所有重要数据。通过这种方式，我们可以了解更改是否有效。最好的一点是，我们是根据数字来做这件事的，而不是根据一些感觉，因为感觉可能具有欺骗性。
2017-01-10 15_20_04-
使用 Visual Website Optimizer 工具准备 A/B 测试
4. 机器学习和自动数据挖掘
如今，知道如何正确分析和解释数据并据此做出重要决策的人员数量的增长速度肯定比可用信息量的增长速度要慢得多。随着技术的进步，特别是物联网的发展，我们正在获得大量始终在线且包含海量信息的设备和服务。这些信息存储在数据库中，但其数量如此之大，以至于无法再得出明智的结论或与潜力相比，他们的数量将非常少。这个问题的解决方案是自动数据挖掘，当然，软件/硬件也会动态学习如何执行此操作以及它正在寻找什么信息。当然，我们可以说它是一种人工智能，但幸运的是它不像电影《我，机器人》中那样具有攻击性。
在技术含量更高的行业中，自动数据挖掘和机器学习已经得到了更频繁的使用，但在网络分析领域，到目前为止，还没有那么频繁地使用。由于有关在线用户及其行为的可用数据量不断增加，我们预计今年自动数据挖掘的使用将会增加，特别是在在线分析领域。
重要（被忽视）的领域之一是 A/B 测试，它允许测试网页上的更改，从而我们甚至可以在最终实现之前找出哪些有效，哪些无效。各种工具可以帮助我们，今年它们的数量、有用性和使用量都会增加。
最后但并非最不重要的一点是——我们不能再长时间谈论典型的销售漏斗，但我们可以谈论归因模型。由于数字营销的复杂性，我们必须考虑无数广告方法和渠道的相互影响。到目前为止，这需要大量的知识和时间。然而，今天有一些工具可以帮助我们找到最佳归因模型。
今年，我们当然可以期待网络分析领域发生重大革命。
1. 以用户为中心的分析
公司收集和分析的大部分数据都是汇总的。它们是较大部分用户的总计或平均值 - 不幸的是，仍然最常见的是同时访问各个网站的所有访问者。主要是出于广告和促销的需求，我们经常分析更窄的用户细分，但仍然是同时关注几个用户，而不是单个用户。今年，我们可以预期，意识到在线分析重要性的公司将开始获取和分析个人用户级别的数据。技术已经使这成为可能，但这取决于我们是否会利用它。
2017-01-10 15_13_00-用户报告 - 分析
来自 Google Analytics 工具的报告，显示单个用户何时访问我们的网站以及他们在访问期间做了什么。
我们在用户级别获得的数据可以通过多种方式使用：
为了更好地分析用户，
为了改善用户体验，
提高转化率（在网站上销售和实现其他目标时......），
改善或优化广告活动。
越来越多的使用 CRM 系统（例如客户关系管理）的公司使用另一种解决方案：来自网站的数据可以通过来自 CRM 系统的数据来丰富。通过这种方式，我们将所有用户数据收集到一个地方。最重要的是，在用户层面，我们可以将他在CRM系统中的特征与他在我们网站上的行为模式或在线的。通过这种方式，我们可以更好地分析单个用户。
2.从“琐碎”的指标和报告转向数据分析和理解
“数据驱动”不仅仅意味着阅读统计数据和报告，这是当今的常见做法。“数据驱动”意味着根据数据以及我们从中得出的重要结论来制定业务和战略决策。如果没有发生或发生某些事情，诸如收入之类的指标就没有任何意义收入是多少我 阿富汗电报数据库 们不问为什么收入是这样的。这迫使我们深入研究数据并探索如何增加收入。解决方案隐藏在数据中，您只需找到它即可。因此，我们很快开始处理更复杂的指标（例如 CLV、eng.客户终身价值），这些指标比基本指标更重要。
“数据驱动”意味着根据数据做出战略决策，而不仅仅是直觉。
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2017年，我们可以预见，越来越多的企业将变得“数据驱动”。全球趋势也表明了这一点 - 对人员的需求增加，例如数据挖掘专家。
3. A/B 测试
如今，A/B 测试很少进行。我仍然不知道问题是否在于不了解这个概念或低估了这种方法以及我们可以获得的结果，或者仅仅是对新事物的恐惧。事实上，如果我们不做出任何改变，我们就无法改善我们网站上的结果。此外，竞争也是不眠之夜。
A/B 测试使我们能够在最终实施之前测试所需的更改，最重要的是，分析我们在测试过程中获得的所有重要数据。通过这种方式，我们可以了解更改是否有效。最好的一点是，我们是根据数字来做这件事的，而不是根据一些感觉，因为感觉可能具有欺骗性。
2017-01-10 15_20_04-
使用 Visual Website Optimizer 工具准备 A/B 测试
4. 机器学习和自动数据挖掘
如今，知道如何正确分析和解释数据并据此做出重要决策的人员数量的增长速度肯定比可用信息量的增长速度要慢得多。随着技术的进步，特别是物联网的发展，我们正在获得大量始终在线且包含海量信息的设备和服务。这些信息存储在数据库中，但其数量如此之大，以至于无法再得出明智的结论或与潜力相比，他们的数量将非常少。这个问题的解决方案是自动数据挖掘，当然，软件/硬件也会动态学习如何执行此操作以及它正在寻找什么信息。当然，我们可以说它是一种人工智能，但幸运的是它不像电影《我，机器人》中那样具有攻击性。
在技术含量更高的行业中，自动数据挖掘和机器学习已经得到了更频繁的使用，但在网络分析领域，到目前为止，还没有那么频繁地使用。由于有关在线用户及其行为的可用数据量不断增加，我们预计今年自动数据挖掘的使用将会增加，特别是在在线分析领域。