7 шагов на пути принятия решений
Просмотров: 1686 | 17 января 2007 | Комментариев: (0)
| More

Пробежался по статье веб аналитика Авинаша Кошика (Avinash Kaushik) Seven Steps to Creating a Data Driven Decision Making Culture, на которую вышел через блог Google analytics.

Особенно понравились следующие вещи:

1)Empower your analysts - правило 80% анализа, 20% отчетов (работа аналитика). Если нужны отчеты - наймите стажера.
2) Не заниматься спамом отчетов :-)

Core Message: Almost every company hires for the position of a Analyst, often Senior Analyst, and then quickly proceeds to convert them into report writers. “Here is our Omniture / WebTrends / HBX tool, here is a list of all our internal data consumers, and here are all the reports that they need.” This is a perfect job for a summer intern (they come with the additional benefit of wanting to work really really hard for no pay). The job of a management team that wants to see a data driven culture is to first empower their analysts. This means giving them the strategic objectives of the website and then get out of the way. Make sure that the work load is the analyst is such that they can spend 80% of their time doing analysis. Hire critical thinkers.



Советую прочитать эту статью.

Если Вам понравилась эта статья, подпишитесь на RSS ленту.

| More
 (голосов: 0)



Ссылки для копирования:




Добавить комментарий:
Ваше имя:
Email:




Консультант по маркетингу баз данных

Перед запуском рекламной кампании в электронной коммерции разрабатываются маркетинговые модели, которые должны в точности отражать маркетинговую стратегию. Интернет-реклама (или интернет-маркетинг) приводит потенциальных клиентов на сайт и требует серьезных инвестиций. Веб-аналитика помогает сделать анализ рекламы, оценить конверсию сайта и посещаемость сайта. В качестве технического средства лучше использовать Google analytics, это очень хороший счетчик посещений сайта, можно сказать лучший из всех бесплатных счетчиков сайтов. На эффективность продвижения юзабилити влияет, но не настолько, как сейчас распространено мнение в сети Инернет. Больше влияют  алгоритмы рекомендаций и навигация на сайте.
Сайты накапливают базу данных клиентов. И анализ интернет-магазинов показывает, что эта информация в маркетинге используется слабо. Business intelligence или bi система позволяет делать сегментацию потребителей по поведению и демографии, а также скоринг вероятности отклика клиента. Data mining инструменты затем используют для проведения кампаний прямого маркетинга (или direct marketing) по базе данных клиентов. OLAP и bsc (сбалансированные показатели) инструменты очень важны для анализа в маркетинге. Bi системы также являются основой любой аналитической CRM системы.
Все это образует электронный маркетинг. Об этом весь сайт KPIs.ru, включая мои лекции по маркетингу.