Analitika v realnem času

Ker tehnologija nenehno raste in postaja bolj izpopolnjena kot prej, so podjetja začela uporabljati moč velikih podatkov in analitike v realnem času, da bi izboljšala svoje poslovanje. V organizacijo vsak dan prihaja veliko podatkov. Upravljanje in analiza tako velikega obsega velikih podatkov v realnem času je za podjetja postala zahtevna naloga. Shranjevanje takšnih podatkov in analiza v realnem času je povsem drugačna igra. Mnoga podjetja zdaj raje uporabljajo velike podatke analitike v realnem času, saj so želela vedeti, kaj se dogaja znotraj njihove organizacije.

Prednosti analitike podatkov v realnem času

Sledijo prednosti analitike podatkov v realnem času

  • Napake je mogoče vedeti takoj - znanje analitike podatkov o napakah v realnem času pomaga organizacijam, da se hitreje odzovejo na take napake in povečajo operativno učinkovitost vašega podjetja. Ta zgodnja identifikacija napak lahko pomaga, da se operacija reši pred popolnim neuspehom in strankam ni treba prenehati uporabljati svojih izdelkov.
  • Nove strategije tekmovalcev je mogoče najti enostavno - Če uporabljate analitiko podatkov v realnem času, lahko vedno ostanete pred konkurenco. Prav tako lahko prejmete opozorilo, kadar vaš konkurent spremeni strategijo.
  • Poveča stopnjo konverzije in dobiček - Če je podjetje sposobno spremljati poteze svojih izdelkov, potem zlahka diagnosticira njihove prihodnje napake. S tem lahko analitika podatkov v realnem času izboljša njihovo storitev in v zameno poveča stopnjo konverzije.
  • Goljufije je mogoče odkriti v zgodnji fazi in sprejeti preventivne ukrepe - Z uporabo varnostnega sistema za analizo podatkov v realnem času lahko zaznate prevare ali poskus kraje v zgodnji fazi. Ko to ugotovi, lahko organizacija sprejme učinkovite ukrepe za preprečevanje.
  • Prihranki stroškov - uvedba analitike podatkov v realnem času v organizaciji vas bo stala nekaj. Vendar bo dejansko zmanjšal pritisk na IT oddelek podjetja. Zaradi tega se lahko IT oddelek osredotoči na izpolnjevanje ciljev organizacije.
  • Boljše znanje o prodaji - Analiza podatkov v realnem času vam bo pomagala pridobiti poglobljeno znanje o vaši prodaji. S tem boste vedeli, kateri izdelek deluje na trgu in kateri izdelek ne deluje dobro. Za povečanje prodaje se lahko sprejmejo nadaljnji ukrepi.
  • Napredek pri trendih kupcev - Analiza podatkov v realnem času vas bo seznanila s strategijo konkurence, promocijami, željami kupcev in podala informacije o zadnjih trendih na trgu. Te informacije vam bodo pomagale pri spreminjanju izdelka glede na potrebe stranke in sprejemate lahko tudi pametne odločitve.

Izzivi uporabe analitike podatkov v realnem času

Ne le, da ima prednosti, ampak ima tudi nekatere pomanjkljivosti, ki so navedene spodaj

  • Potrebuje posebno napajanje računalnika - za analizo podatkov v realnem času so potrebna nova orodja. Standardna različica Hadoopa zdaj ni primerna za uporabo analitike v realnem času, vendar naj bi se v bližnji prihodnosti spremenila za analizo podatkov v realnem času.
  • Zahteva drugačen način dela - Mnoge organizacije običajno dobijo vpogled enkrat na teden, toda analitika podatkov v realnem času vam daje vpogled vsako sekundo. Ta sprememba zahteva popolnoma drugačen pristop in način dela. In nov pristop bo vplival na delovno kulturo.

4 načini za izkoriščanje moči analitike v realnem času

Ustrezne meritve nam bodo vedno pomagale pri sprejemanju boljših in pametnejših odločitev. Veliki podatki v analitiki v realnem času so ena takšnih meritev, kjer je mogoče takoj ukrepati na podatkih in več kot do teh je mogoče dostopati v nekaj minutah po dogodku. V tem članku si bomo ogledali nekaj načinov, kako narediti analitiko velikih podatkov v realnem času do konca.

  1. Odpravljanje napak

Če odločitve sprejemate na podlagi napačnih podatkov, bodo odločitve šle narobe in močno vplivale na vašo organizacijo. Če bi se zanašali na napačne podatke, bi bilo škoda časa in denarja. Na primer, jutri imate predstavitev in če danes spoznate, da so podatki napačni, boste pod stresom. Torej, najprej uredite stvari.

Ugotovite, ali so podatki, ki jih sledite, pravilni.

Kako to storite?

V veliko pomoč vam bodo veliki podatki o analitiki v realnem času.

Ugotovite, ali so vaši dogodki in lastnosti pravilno nastavljeni in preverite, ali pravilno deluje v vseh delih spletnega mesta.

Veliki podatki o analitiki v realnem času vam lahko pomagajo pri lažji nastavitvi in ​​izvajanju analitike. Veliki podatki o analitiki v realnem času vam bodo pomagali opraviti preverjanje na vašem spletnem mestu ali v programu, ali vse deluje tako, kot bi moralo. Zaradi tega preverjanja se obdelujejo samo prave informacije. Temu pravimo odpravljanje napak v analitiki.

  1. Spremljanje meritev ali kampanj ali vedenja

Ko uspešno končate postopek odpravljanja napak, lahko začnete spremljati njegovo uporabo, meritve in drugo. S spremljanjem meritev ali kampanj lahko veste, kako učinkovit je bil zagon in kakšen je bil njegov učinek.

Veliki podatki o analitiki v realnem času bodo pomagali izmeriti ne le, kaj se dogaja na vašem spletnem mestu, ampak tudi meri, kakšno politiko uporabljajo vaši konkurenti za usmerjanje prometa na njihovo spletno mesto. Prav tako si lahko ogledate, kako spletne strani družbenih medijev, kot so Facebook, Twitter in druge, uporabljajo vaše podružnice ali konkurenti v svoji kampanji ali promocijskem programu.

Če ste zagnali aplikacijo za mobilne naprave, vam bodo v realnem času analitike z velikimi podatki pomagale pri učenju vedenja uporabnikov do vaše aplikacije. Prav tako vam bo pomagal vedeti, ali ga uporabniki sprejemajo. Prav tako vam bo povedal, ali je to sprejetje povzročilo kakšen vreden rezultat, kot je povečanje stopnje zadržanja.

  1. A / B testiranje

Visokokakovostne in obsežne aplikacije, kot so igre družabnih spletnih mest ali mobilne aplikacije, lahko v nekaj minutah z resničnimi podatki optimizirajo svoje izdelke.

Se sprašujete, katera stran vašega spletnega mesta vodi več konverzij? Morate primerjati statistiko različnih predmetov? Analitika podatkov v realnem času vam bo pomagala izvajati ločene teste in ugotoviti, kaj je bolj donosno in vam lahko pomaga pri odločanju.

Na primer, če želite izvedeti, kako nova funkcija deluje v različnih različicah, lahko razvijalci postavijo test za split. Lahko dopustijo, da se test izvaja nekaj minut, nato pa ga ustavijo. Tako boste dobili podatke, o katerih želite sprejeti odločitev. Teste lahko ponavljamo tudi v pogostem časovnem intervalu, da ugotovimo vzorce pretoka podatkov.

Analitika podatkov v realnem času bo zelo koristna pri uvedbi nove funkcije v aplikacijo ali redno posodabljanju aplikacije.

Ne pomeni, da zgodovinski podatki niso več pomembni. Zgodovinski podatki zagotavljajo tudi poglobljeno znanje o podatkih, ki jih je mogoče pretvoriti v dejanja. Zgodovinski podatki omogočajo tudi primerjavo s prejšnjimi zapisi. Toda veliki podatki analitike v realnem času stojijo pred zgodovinskimi podatki, ker so tako hitrejši. Današnji svet se zelo hitro giblje v tehnologiji, zato analitika v realnem času daje prednost večini organizacij. Vsekakor pa lahko uporabite velike podatke tako zgodovinske kot sprotne analitike, da se odločite za pomembno odločitev v organizaciji.

Spletna mesta za e-trgovino

Amazon.com je odličen primer uporabe split testov. Trenutno spletno mesto Amazon je nastalo po številnih optimizacijah in testih. Imajo veliko testov, ki jim bodo pokazali, kaj jim najbolj ustreza. Večjih sprememb na spletnem mestu ne bo.

Lahko bi opravili test in ugotovili, ali bo izdelek z majhnimi spremembami prinesel več prometa na spletno mesto. Preizkus traja le nekaj minut, da vam posredujemo želene podatke.

Glavni motiv vseh teh testov je, da vam pomagajo pri odločanju. Do podatkov je mogoče hitro dostopati, kar pomaga, da stvari takoj dobite.

  1. Dostavite prilagojeno vsebino

Vsebina velikih podatkov v analitiki v realnem času je med uporabniki bolj priljubljena. Primera sta Amazon in NY-krat. Veliki podatki o analitiki v realnem času bodo povečali uporabniške želje vašega spletnega mesta in na vašem spletnem mestu bo več uporabnikov, ki bodo kupili vaš izdelek. S poznavanjem všečkov ljudi, ko uporabljajo vaše spletno mesto, vam bo pomagalo slediti dejanjem uporabnikov. Če publiki daste tisto, kar jim je všeč, boste izboljšali kakovost vaše vsebine. Kakovostne vsebine uporabnikom zagotavljajo boljšo izkušnjo. Zelo pametna poteza je, da obiskovalci sodelujejo z vašo spletno stranjo ali izdelkom. Z vključevanjem obiskovalcev na vašem spletnem mestu ali izdelku boste lažje pridobili informacije o njih.

Spodaj so primeri z uporabo analitike v realnem času

Amazonka

Ste si ogledali domačo stran Amazon, potem ko ste nekaj iskali na spletnem mestu? Prikazali bodo pet razdelkov na podlagi vaše zgodovine brskanja. Za vas so novo, povezane s predmeti, ki ste jih brskali, navdihnjeni z zgodovino brskanja in dodatnimi elementi za raziskovanje. Kako to počnejo?

Amazon je v svojih raziskovanjih porabil veliko let za obdelavo podatkov v realni analitiki, medtem ko uporabnik brska po spletnem mestu za izdelek.

Amazon se osredotoča na tri glavne elemente, medtem ko te podatke zagotavlja uporabnikom

  • Prodajalec lahko ima na milijone kupcev in milijone različnih izdelkov.
  • Aplikacije bodo zahtevale hitre rezultate, hkrati pa naj bi prinesle tudi kakovostne rezultate
  • Vsaka zgodovina brskanja uporabnikov vam bo dala dragocene podatke o strankah in algoritem mora takoj pridobiti nove informacije.

To, kar zdaj vidimo kot priporočila Amazona, je rezultat njihovega razvoja po dolgih letih.

Zdaj boste imeli vprašanje. Kakšno korist ima Amazon od tako velikih podatkov v analitiki v realnem času?

To je nič drugega kot tarčni marketing. Veliki podatki analitike v realnem času uporabnikom zagotavljajo boljše nakupovalno izkušnjo. Za Amazon lahko z več znanja o kupcih učinkovito prodajajo svoje izdelke na dobri ravni interakcije. Amazon je najboljši primer, da vemo, kako bi morali uporabiti velike podatke analitike v realnem času, da uporabniku omogočimo boljšo izkušnjo.

New York Times

Ali veste, kako New York Times odloča, katere novice bodo predstavljene bolj napovedano?

New York Times raziskuje vedenje bralcev z uporabo analitike podatkov v realnem času. Skozi to bodo spoznali, kaj ljudje kadar koli berejo. To vedenje uporabnikov bo omogočilo, da sami odločijo, katere novice bodo nameščene, kje in kako dolgo naj se novice tam pojavljajo. Analitika podatkov v realnem času je odločanje, ki bo prineslo veliko uporabnikov na njihovo spletno mesto zaradi kakovosti in ustreznosti vsebine.

Številna medijska mesta spremljajo vsebino za vsak članek, ki ga objavijo. To se naredi za povečanje prometa, povečanje angažiranosti strank in pridobivanje zvestih strank. Analitika podatkov v realnem času bo takšnim spletnim mestom družbe pomagala vedeti, kaj je bralcem pritegnilo več pozornosti čez dan. Na podlagi tega bodo lahko pravočasno oddali prave vsebine.

Čim več časa porabi uporabnik na spletnem mestu, več informacij lahko izdajatelj pridobi o uporabnikovih nastavitvah in tudi večja je verjetnost, da bo uporabnik postal pogost obiskovalec spletnega mesta. Založnik lahko bralcem priporoči članke, zaradi katerih ostanejo na spletnem mestu dlje časa.

Zaključek

Veliki podatki o analitiki v realnem času bodo zelo koristni za podjetja, ki morajo podatke vedeti vsako minuto. Prihranite lahko čas in denar.

Z velikimi podatki v realnem času analitika omogoča podjetjem, da ugotovi, kaj se trenutno dogaja na spletnem mestu, in lahko dodatno preiskuje določena orodja, kot so Storm, Cloudera, GridGain, SpaceCurve in številna druga orodja. Z uporabo takšnih orodij za analitiko v realnem času se ne boste mogli zatakniti kjer koli na sredini postopka.

Zgodovinski podatki se lahko uporabljajo tudi pri odločanju. Glavna stvar, ki jo morate upoštevati pri uporabi analitike v realnem času, je, da pomislite: "Kaj je namen pridobivanja teh podatkov?". Namesto tega ne smete ugotoviti nečesa, kar je v sporočilu za javnost videti dobro.

Priporočeni članki

To je vodilo za analitiko v realnem času. Tu smo razpravljali tudi o štirih načinih za izkoriščanje moči analitike v realnem času, skupaj s prednostmi in slabostmi. Lahko pogledate tudi The New York Times-

  1. Neverjeten vodnik o boljšem razvoju prodaje
  2. 7 nasvetov in trikov za motiviranje zaposlenih, da pridejo na čas
  3. Orodja za trženje vsebine in SEO Analytics
  4. Kreditna analiza - nepremičninski sektor

Kategorija:

Razvoj podjetništva