Wat is analytica? what-is-analytics
Voordat je jezelf onderdompelt in de inhoud om Adobe Analytics te leren, is het nuttig om het antwoord te begrijpen op deze fundamentele vraag: "Wat is Analytics?" Analytics is een brede term die veelvoudige disciplines voor het drijven bedrijfsontwikkeling en transformatie, namelijk zaken, en gegevensanalyses omvat. Er is een onderscheid tussen beide. Laten we eens nader kijken.
De rol van bedrijfsanalyses
De afgelopen jaren is het ontstaan en de rijpheid van het gebruik van internet voor commerciële doeleinden explosief toegenomen, evenals de hoeveelheid gegevens die organisaties hebben verzameld over de manier waarop consumenten met hun merk omgaan en zich met hun merk bezighouden. Als je de term 'Big Data' al eerder hebt gehoord, valt dit in het domein van bedrijfsanalyses.
De bedrijfsanalyse is een component van bedrijfsintelligentie en concentreert zich op groot-beeld strategische risico's en kansen. Het is een noodzakelijke capaciteit die bedrijven moeten bezitten om concurrerend te blijven in hun industrie.
Er zijn vier soorten bedrijfsanalyses:
- Omschrijvend: Dit impliceert het gebruiken van historische gegevens om tendensen in de zaken van een organisatie te identificeren. Een detailhandelaar moet bijvoorbeeld de productvraag vóór piekperiodes of vakantieperioden voorspellen en een optimale inventaris nodig hebben om zijn bedrijfsdoelstellingen te bereiken.
- Diagnostiek: Wat zijn de redenen voor een onverwachte uitkomst? Waarom was er tijdens het laagst seizoen een dramatische vraag naar een product of dienst? Diagnostische analyse is een diepgaande vorm van beschrijvende analyse en heeft tot doel correlaties te trekken op basis van de gegevens.
- Predictief: Dit gebruikt historische gegevens om waarschijnlijke resultaten of gebeurtenissen te bepalen. Apparaatleren (ML) en kunstmatige intelligentie (AI) worden vaak gebruikt voor nauwkeurigere voorspellingen. Klantenvertrouwen is een voorbeeld van een real-world toepassing van voorspellende analyse. Deze analyse vindt correlaties om de kenmerken te identificeren van klanten die waarschijnlijk zullen klappen zodat u iets kunt doen om het te verhinderen.
- Voorgeschreven: Dit is een geavanceerde vorm van voorspellende analyse die de best mogelijke weg naar een gewenst resultaat wil aanwijzen. Bij dit type analyse worden ook ML- en AI-technologieën gebruikt. Detailhandelaars gebruiken een voorgeschreven analyse om de marges te verbeteren door wijzigingen in hun activiteiten aan te brengen.
De rol van gegevensanalyses
Gegevensanalyse gebruikt veel van dezelfde technologieën die in bedrijfsanalyses worden gebruikt, maar het heeft een breder bereik en is technisch van aard. Grote gegevensanalyse is bijvoorbeeld afhankelijk van de kwaliteit en de organisatie van de gegevens. Hoe effectief worden de gegevens gesorteerd, opgeslagen, en gereinigd? Gegevenswetenschappers werken op het gebied van gegevensanalyse. Zij transformeren enorme gegevensreeksen die de bedrijfsanalisten dan gebruiken om informatie aan de organisatie mee te delen om processen en metriek te optimaliseren. De wetenschappers van gegevens nemen diepere duiken in de gegevens, bepalend tendensen en verbindingen.
Waar past Adobe Analytics?
Adobe Analytics is een robuust platform voor gegevensanalyse dat gegevens verzamelt van digitale ervaringen met meerdere kanalen die de reis van de klant ondersteunen en hulpmiddelen biedt voor het analyseren van de gegevens. Het is een platform dat door marketers en bedrijfsanalisten vaak voor bedrijfsanalysedoeleinden wordt gebruikt.
De bedrijfsvereisten, gegevensontwerp, en gegevensinzameling zijn zeer belangrijke factoren voor een efficiënte analysepraktijk. Aanvankelijk beginnen klanten met het verzamelen van gegevens over belangrijke reizen van klanten en gewenste bedrijfsresultaten voor traditionele digitale ervaringen, zoals web en mobiel. De gegevens moeten vragen als:
- "Welke inhoud en inhoudstypen zijn populair bij bezoekers?"
- "Welke wegen in hoge waardeomzettingen, zoals opbrengst, boekingen, lood, of abonnementen resulteren?"
- "Welke producten, diensten of inhoud moet ik aan bekende en onbekende bezoekers tonen?"
- "Hoe presteren digitale marketingkanalen?"
Zodra de gegevensbasis in Adobe Analytics wordt verzameld, gebruiken marketers en bedrijfsanalisten verschillende rapporten en data visualization tools beschikbaar in het product om analyses uit te voeren en betekenisvolle verhalen over de gegevens te vertellen. Bovendien biedt Adobe Analytics verschillende uitvoervormen. Het zou een segment of publiek kunnen zijn dat naar een optimalisatiehulpmiddel, zoals Adobe Target, wordt verzonden om A/B tests in werking te stellen. Het zou een voorspellende score kunnen zijn om op de waarschijnlijkheid van een actie door een persoon te wijzen die door een ander systeem voor modellering wordt gebruikt.
In tijd, verrijken de klanten traditionele Web en mobiele gegevens met andere kanaalbronnen, met inbegrip van CRM, callcenter, steen en mortier, stemmedewerkers, en meer. Adobe Analytics biedt meerdere manieren om gegevens van vrijwel elke kanaalbron vast te leggen om een robuuste basis voor analysegegevens te bouwen.
Het verzamelen van extra datasets opent de deur naar het uitvoeren van meer geavanceerde types van receptgegevensanalyse die machine het leren of geavanceerde gegevensmodellen, zoals marketing attributie en anomalieopsporing gebruiken.
We raden u aan de zelfstudies over Experience League te volgen om u door de belangrijkste voordelen en mogelijkheden van Adobe Analytics te leiden.