Comment identifier les poches de grands volumes de données pour la veille concurrentielle
Pour commencer à utiliser Google Analytics pour faire sens de grands volumes de données pour votre veille concurrentielle, identifier les poches de grande données que vous pourriez être en mesure d'accéder et que tenir la promesse de produire des renseignements précieux. Pour commencer à localiser des poches de données qui sont mûrs pour l'analyse de récolte, examiner les sources suivantes:
Site web et d'autres propriétés en ligne de votre organisation: Vous pouvez utiliser Google Analytics sur votre site web pour suivre les visites des clients et l'ensemble du trafic, de déterminer où le trafic est en provenance, de mesurer l'efficacité de pay-per-click campagnes publicitaires, et le comportement des utilisateurs d'étude sur votre site afin d'améliorer la navigation et appels à l'action .
Des poches de grandes quantités de données au sein de votre organisation: Vous devriez déjà avoir des poches de grandes quantités de données au sein de votre organisation, y compris les ventes, produit, SKU, les commandes des clients, et des numéros liés à d'autres activités génératrices de revenus et de dépenses.
Des poches de grandes quantités de données en dehors de votre organisation: Les données externes comprennent les flux Twitter, blogs et autres médias basés sur le Web et les données sur les entreprises, des technologies et des emplacements géographiques et d'autres renseignements importants qui peuvent se dégager sur une base quotidienne ou peuvent être stockées dans des bases de données publiques.
Après avoir identifié des poches de grandes quantités de données, demandez-vous si vous obtenez toutes les informations sur les données qui sont disponibles. En d'autres termes, si vous pourriez embaucher 1.000 personnes pour analyser les données, seriez-vous en mesure de tirer un avantage important de la sortie? Si votre réponse est oui, alors votre organisation pourrait certainement bénéficier de l'utilisation de l'analyse.
Au lieu d'embaucher 1.000 personnes, cependant, vous pouvez utiliser la technologie, ce qui est nettement plus efficace et coûte beaucoup moins. Si la réponse est non, alors les données ne seront probablement pas bénéficier de l'analyse parce qu'aucun montant de l'effort serait en mesure de le convertir en intel précieux.
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