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十個(gè)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(hù)時(shí)代”，這個(gè)時(shí)代中驅動(dòng)業(yè)務(wù)決策的不再是公司，而是用戶(hù)�；谶@個(gè)原因，深度理解用戶(hù)的重要性已經(jīng)遠勝以往，因此許多機構開(kāi)始使用大數據技術(shù)來(lái)挖掘用戶(hù)信息。
在這個(gè)時(shí)代，企圖收獲成功(甚至是求生存)的在線(xiàn)業(yè)務(wù)必須切實(shí)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(shù)的限制讓這些收集來(lái)的數據失去了應有的價(jià)值。而在用戶(hù)體驗上也缺乏按部就班的計劃，從而喪失了獲取關(guān)鍵見(jiàn)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(shí)的理解用戶(hù)體驗及用戶(hù)行為已成為當務(wù)之急，下面將分享10個(gè)大數據的使用方法，可以幫助機構從用戶(hù)交互中獲得見(jiàn)解、提高用戶(hù)忠誠度并從根本上取得競爭優(yōu)勢：
1.將網(wǎng)絡(luò )傳輸中的數據看做“金礦”并進(jìn)行挖掘。你的網(wǎng)絡(luò )中包含了大量其它公司無(wú)法從中獲益的數據，收割這些數據中的價(jià)值是你真正理解用戶(hù)體驗的第一步。
2.不要總是用假設去了解你的用戶(hù)，并且知道他們需要什么。擁抱用戶(hù)，并且切實(shí)的了解用戶(hù)行為，要比去假設要好的多。保持客觀(guān)，從實(shí)際數據中獲得見(jiàn)解。
3.盡可能的收集數據，從而減少盲點(diǎn)。盲點(diǎn)可能導致丟失關(guān)鍵信息，從而得到一個(gè)歪曲的用戶(hù)體驗觀(guān)。確認你收集了一切可以影響到用戶(hù)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(zhuān)注于重要的數據來(lái)做分析方案。
5.迅速。用戶(hù)需求優(yōu)先級總是在變化的，技術(shù)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(guò)時(shí)結果，對于隨時(shí)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(shí)時(shí)的業(yè)務(wù)運作。這就需求對數據的實(shí)時(shí)分析并獲取見(jiàn)解，從而在情況發(fā)生后可以實(shí)時(shí)的做出調整，從而保證最佳的用戶(hù)體驗及經(jīng)營(yíng)結果。
7.分析不應該給產(chǎn)品系統帶來(lái)風(fēng)險，也就是分析永遠都不應該給用戶(hù)體驗帶來(lái)負面的影響。所以盡可能多的捕捉數據，避免盲點(diǎn)才能讓分析出的見(jiàn)解不會(huì )對業(yè)務(wù)有負效應。
8.利用好你數據的每一個(gè)字節，聚合數據可能會(huì )暗藏關(guān)鍵見(jiàn)解。這些信息片段可能會(huì )反應最有價(jià)值的見(jiàn)解，可以幫助持續的提升用戶(hù)體驗及經(jīng)營(yíng)效果。
9.著(zhù)眼大局。捕捉與你站點(diǎn)或者網(wǎng)絡(luò )應用程序交互的所有數據，不管是來(lái)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(guān)聯(lián)起來(lái)，確信這些點(diǎn)都被連接了起來(lái)。在處理中關(guān)聯(lián)的越早，獲得的見(jiàn)解就越完整、精準、及時(shí)和有效。
10.和平臺無(wú)關(guān)，確保你的大數據分析能力不會(huì )受到設備的類(lèi)型限制(筆記本、臺式機、智能手機、平板等)。
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