数据分析

没错只要您是一个网站就可以做到监控所有的流量,每一个客户在您网站里干了什么坏事,停留了多少时间,哪个产品是在店铺里最热销的,所有的举动都可以记录的下来。或许有人问了,这些数据有什么用呢?
在实用中,数据分析可帮助人们作出判断,以便采取适当行动。统计客户看了什么类型的产品最多,才得出哪款产品类型目前处于热销,并改进这款产品让其热度不减,总之数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来,以找出所研究对象的内在规律。

数据分析的优势

不管您的网站是博客,公司或私人的,这些都无关紧要,通过网络分析我们可以更详细地分析营销活动的结果,并对我们的网站做出最合适的决策。

更大的商机

通过网络分析,您可以发现哪些市场利基是突出的。

增加我们网站的数据

比如收集的数据用于查明哪些产品销售更多,用户感兴趣的页面类型...

改善用户体验

了解了用户,我们可以提供他们想要的产品或服务,并改善他们的体验。

识别客户

了解访问我们网站的用户和客户是谁以及了解他们感兴趣的内容以提供最佳帮助。

分析一个经典案例,当初是看人流量,现在有更精确的数据,当然能做的更好了

“啤酒与尿布”的故事产生于20世纪90年代的美国沃尔玛超市中,沃尔玛的超市管理人员分析销售数据时发现了一个令人难于理解的现象:在某些特定的情况下,“啤酒”与“尿布”两件看上去毫无关系的商品会经常出现在同一个购物篮中,这种独特的销售现象引起了管理人员的注意,经过后续调查发现,这种现象出现在年轻的父亲身上。

在美国有婴儿的家庭中,一般是母亲在家中照看婴儿,年轻的父亲前去超市购买尿布。父亲在购买尿布的同时,往往会顺便为自己购买啤酒,这样就会出现啤酒与尿布这两件看上去不相干的商品经常会出现在同一个购物篮的现象。如果这个年轻的父亲在卖场只能买到两件商品之一,则他很有可能会放弃购物而到另一家商店, 直到可以一次同时买到啤酒与尿布为止。沃尔玛发现了这一独特的现象,开始在卖场尝试将啤酒与尿布摆放在相同的区域,让年轻的父亲可以同时找到这两件商品,并很快地完成购物;而沃尔玛超市也可以让这些客户一次购买两件商品、而不是一件,从而获得了很好的商品销售收入,这就是“啤酒与尿布” 故事的由来。

当然“啤酒与尿布”的故事必须具有技术方面的支持。1993年美国学者Agrawal提出通过分析购物篮中的商品集合,从而找出商品之间关联关系的关联算法,并根据商品之间的关系,找出客户的购买行为。艾格拉沃从数学及计算机算法角度提 出了商品关联关系的计算方法——Aprior算法。沃尔玛从上个世纪 90 年代尝试将 Aprior 算 法引入到 POS机数据分析中,并获得了成功,于是产生了“啤酒与尿布”的故事。

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