数字分析涉及跟踪和分析您网站,移动应用程序和社交媒体平台上的用户交互。它使您可以深入了解访问者的需求或他们在哪里遇到在线应用程序中的问题。 请放心,您可以 简化数字分析流程 通过显示需要监视,诊断和优化的参数的平台。为了更好地理解这一点,请查看数字分析的关键组件,框架和模型: 数字分析流程 关键组件 数据收集: 数据收集是分析过程中的第一步,其中您需要收集用户交互。
应用程序上的跟踪代码,从社交媒体平台收集数据或生成客户反馈和调查来做到这一点。 数据处理: 拥有所需的数据后,必须对其进行清理以消除不准确和不一致之处。您还应该集成来自不同来源的数据并将其组织 白俄罗斯电话数据 成有意义的结构。这样,您的数据将具有可用的格式。 数据分析: 处理完数据后,您现在将拥有有意义的信息进行分析。在这里,您将能够根据设置的指标来衡量工作的绩效或确定模式和趋势。
通过数据分析,您还可以进行详细的细分。 数据报告和可视化: 最后,您可以从处理后的数据中创建仪表板和报告。这将使您突出显示关键发现,并将报告提交给利益相关者和受众。 框架和模型 数字分析中最常见的两个框架是AIDA和RACE。AIDA代表关注,兴趣,欲望和行动。该模型可以跟踪客户在购买之前经历的阶段。 另一方面,RACE代表Reach,Act,Convert和Engage。