- 相關推薦
十個有效的數據分析途徑
我們正處于福雷斯特研究公司所描述的“用戶時代”，這個時代中驅動業務決策的不再是公司，而是用戶。基于這個原因，深度理解用戶的重要性已經遠勝以往，因此許多機構開始使用大數據技術來挖掘用戶信息。
在這個時代，企圖收獲成功(甚至是求生存)的在線業務必須切實的理解顧客的體驗和行為，因此海量數據的收集及挖掘能力成了這些機構的必備手段。當下，有許多機構的分析仍處于數據的收集上，組織能力的缺乏和技術的限制讓這些收集來的數據失去了應有的價值。而在用戶體驗上也缺乏按部就班的計劃，從而喪失了獲取關鍵見解的途徑。因此，這樣的數據分析有很大的誤導、不完整及不確定性。
收集和分析正確的數據、切實的理解用戶體驗及用戶行為已成為當務之急，下面將分享10個大數據的使用方法，可以幫助機構從用戶交互中獲得見解、提高用戶忠誠度并從根本上取得競爭優勢：
1.將網絡傳輸中的數據看做“金礦”并進行挖掘。你的網絡中包含了大量其它公司無法從中獲益的數據，收割這些數據中的價值是你真正理解用戶體驗的第一步。
2.不要總是用假設去了解你的用戶，并且知道他們需要什么。擁抱用戶，并且切實的了解用戶行為，要比去假設要好的多。保持客觀，從實際數據中獲得見解。
3.盡可能的收集數據，從而減少盲點。盲點可能導致丟失關鍵信息，從而得到一個歪曲的用戶體驗觀。確認你收集了一切可以影響到用戶體驗和行為分析的數據。
4.對比數據的體積，我們該更看重數量。收集好數據之后，專注于重要的數據來做分析方案。
5.迅速。用戶需求優先級總是在變化的，技術需要迅速的做出分析并做調整。這樣才能保證你分析出的不是過時結果，對于隨時都在改變的需求，你需要迅速的收集數據并做出響應的處理。
6.實時的業務運作。這就需求對數據的實時分析并獲取見解，從而在情況發生后可以實時的做出調整，從而保證最佳的用戶體驗及經營結果。
7.分析不應該給產品系統帶來風險，也就是分析永遠都不應該給用戶體驗帶來負面的影響。所以盡可能多的捕捉數據，避免盲點才能讓分析出的見解不會對業務有負效應。
8.利用好你數據的每一個字節，聚合數據可能會暗藏關鍵見解。這些信息片段可能會反應最有價值的見解，可以幫助持續的提升用戶體驗及經營效果。
9.著眼大局。捕捉與你站點或者網絡應用程序交互的所有數據，不管是來自智能手機、平板或者是電腦。豐富數據，將不同儲存形式之間的數據關聯起來，確信這些點都被連接了起來。在處理中關聯的越早，獲得的見解就越完整、精準、及時和有效。
10.和平臺無關，確保你的大數據分析能力不會受到設備的類型限制(筆記本、臺式機、智能手機、平板等)。
【十個有效的數據分析途徑】相關文章：
數據分析報告07-28
大數據分析07-20
銷售數據的分析方法07-25
大數據分析07-25
多維數據分析方法04-07
數據分析工作職責07-28
數據分析常用方法07-26
數據分析主管的職責01-13
數據分析報告【推薦】03-07
數據分析簡歷模板02-17