"ניתוחי אינטרנט הוא תעלומה, לא פאזל", מכריז אבינאש קאושיק, מטיף של Google Analytics, בספרו 2.0. "לפאזל יש תשובה עובדתית הממתינה להימצא. המסתורין רק לעתים נדירות. "
עם המדריך האחרון שלו על מדידת ניתוח האינטרנט, Avinash (הוא הולך על ידי Avinash בכל המצגות שלו, המשקף את אופי נגיש) עושה את המסתורין פחות מאיימת. הוא מעודד את הקורא להיות נוח לשחק בלש עם נתונים באינטרנט.
$config[code] not foundמהו 'ניתוח אתרים'?
סיכום עבור אלה שאינם יודעים מה הוא ניתוח אינטרנט (ומשמעותו): Web Analytics היא מדידה של התנהגות המבקרים באתר. הוא מודד דברים כמו מספר המבקרים, הזמן באתר ושיעור היציאה מדף הכניסה (אחוז המבקרים שעוזבים אתר תוך 3 שניות או פחות - שווה ערך להזנת חנות, ומבין שאינך רוצה להיות שם, ועוזב מיד). נתוני ניתוח האינטרנט משמשים לשיפור האתר עבור משתמשים.
מאחר שאתר אינטרנט יכול לשמש לרישום למטרות או למכירת מוצר, היתרונות של הערכת נתוני הניתוח באינטרנט הם אינסופיים. בהתחשב בהודעות האחרונות של חיפוש בזמן אמת, יחד עם הצמיחה של כלי מדיה חברתית, בעלי אתרים שמנהלים באינטרנט או להסתמך על אתרי אינטרנט כדי לעסוק לקוחות יכולים להרשות לעצמם לא להבין התנהגות מקוונת שתורם לתוצאות העסקיות.
אבל ניתוח האינטרנט הוא עדיין בחיתוליו. חברות רבות עדיין נאבקים עם איך לשלב את הנתונים החלטות לפעולה. אפילו חשיבה על נוכחות מקוונת לא תפסו בכמה תעשיות מחוץ לתקשורת, שם כמה מנהלים בכירים משווים את האינטרנט לטלוויזיה במונחים של התנהגות (בניגוד לדו"חות שונים).
2.0 לוקח ניתוח אינטרנט לשלב הבא
Avinash מכסה ביסודיות את העקרונות, כגון קריטריונים לבחירה לבחירת ספק פתרונות לניתוח אינטרנט, וכן צעדים לאנליסטים להפוך ל"נינג'ות "של אנליזות בהערכת נתונים ודיווחים לניהול.
המפתח להפקת מסקנות מניתוח נתוני אינטרנט בהצלחה הוא לבחור ערכים רלוונטיים - מה ברצונך למדוד? האם זה קשור למטרה של האתר? כיצד המדידה המקוונת מתאימה להחלטות העסקיות שלך? רבים מן השלבים והתהליכים המומלצים סובבים סביב שלוש השאלות האלה וכיצד לנקוט פעולה.
לדוגמה, אבינאש מסביר את ההבדל בין דיוק לדיוק. הוא אומר כי העסק יכול "להתמקד אובססיבית על הדיוק. זה טוב לרצות דיוק, אבל חשוב יותר לאזן את העלויות וההטבות ". אבינאש מעודד אנליסטים ומנהלים כאחד להמשיך להשתמש בנתונים כדי ללמוד ולחפש תוצאות במהירות, אפילו עם טעויות קלות. "טעות משכילה", אומר אבינאש, "טובה יותר מכל פעולה בכלל". אמירות אלה אינן נועדו להצדיק טעויות עסקיות גדולות, אלא להסביר כיצד להשתמש במידע כדי לקבל החלטות מוצקות בזמן.
הספר מחזק את הנקודות שלו באמצעות דוגמאות מאורגנות היטב ומכסה כמעט את כל הכלים המקוונים הקיימים. Avinash גם נותן סקירה טובה שמראה כיצד לשלב כלי מדיה חברתית לתוך מדידה קוהרנטית המזהה ערך.
כיף ורענן סגנון כתיבה
הוא מתלהב ויש לו סגנון תקשורת חדש, באמצעות מטאפורות מעניינות כמו "השוויתי אינטרנט Analytics ל אנג'לינה ג 'ולי; כי ההשוואה צריכה להצביע על כמה סקסי זה, כמה חזק זה, ואיזה כוח של טוב זה יכול להיות. "או שהוא אומר לקוראים" להתעסק עם זה "לגבי נתוני מבקרים ייחודיים. כן, וויל סמית 'עבר זמן רב מן לתפוס ביטוי, אבל זה מרענן שמישהו מבין כי מידע יכול להיות כיף עם חשיבה נכונה.
החיסרון היחיד 2.0 היא שלמרות מאמציה, דוגמאות נוספות המקשרות בין מדדי עסקים סטנדרטיים היו יכולות להכות את הבית עם שומרי הגדר, כלומר למנהלים שבאמת יכולים להפיק תועלת אך אינם מרגישים לגמרי "jiggy" עם נתונים. מומלץ להשתמש בערכים פשוטים במקום בערכים מורכבים. אבל מנהלים כנראה נוח עם מתמטיקה מספיק כדי להבין מה הוא בעצם משוואה.
מי הספר הזה מיועד
10-90% של Avinash אומר כי תקציב אנליטי צריך להשקיע 10% על הכלי, 90% על הניתוח. עם 2.0, אבינאש בהצלחה המורחבת הכלל הזה, לפרוס איך 90% אמור לעבוד.
מנהלי עסקים בעלי ידע מעשי בניתוחי אינטרנט ייהנו מהספר הזה. זה גם יהיה pique האינטרס של אלה חדשים לנושא. Newbies, לעומת זאת, הם באמת שימשו יותר על ידי מבוא בסיסי יותר, הניתנים על ידי Avinash ניתוח אינטרנט: שעה ביום וספרים אחרים, כמו של אריק פיטרסון ניתוח.
נקודה יפה אחת: כמו בספר הראשון, אבינאש תורם את הספר שלו לצדקה. אתה יכול לעשות טוב תוך כדי למידה על נושא עסקי גדל חשיבות עם כל ביקור באתר (ובימים אלה, עם כל ציוץ).
18 להוסיף ▼
