Analitika u stvarnom vremenu

Kako tehnologija neprestano raste i postaje sofisticiranija nego prije, tvrtke su počele koristiti snagu velikih podataka i analitike u stvarnom vremenu kako bi poboljšale svoje poslovanje. Svakodnevno dolazi u mnoštvo podataka. Upravljanje i analiza tako velikog broja velikih podataka u stvarnom vremenu, veliki je izazov za tvrtke. Spremanje takvih podataka i analiza u stvarnom vremenu posve je drugačija igra. Mnoge tvrtke sada više vole koristiti velike podatke analitike u stvarnom vremenu jer su htjele znati što se događa unutar njihove organizacije.

Prednosti analitike podataka u stvarnom vremenu

Ovo su prednosti analitike podataka u stvarnom vremenu

  • Pogreške se mogu odmah znati - znanje analitike podataka u stvarnom vremenu o pogreškama pomaže organizacijama da brže odgovore na takve pogreške i povećaju operativnu učinkovitost vaše tvrtke. Ovo rano otkrivanje pogrešaka može vam pomoći da se operacija potpuno ne riješi i kupci ne moraju prestati koristiti svoje proizvode.
  • Nove strategije natjecatelja mogu se lako pronaći - ako koristite analizu podataka u stvarnom vremenu, uvijek možete ostati ispred konkurencije. Možete dobiti upozorenje i kad vaš konkurent promijeni strategiju.
  • Povećava stopu pretvorbe i zaradu - Ako tvrtka može nadzirati poteze svojih proizvoda, tada može lako dijagnosticirati njihove neuspjehe. Na taj način analitika podataka u stvarnom vremenu može poboljšati njihovu uslugu i zauzvrat povećati stopu konverzije.
  • Prevare se mogu otkriti u ranoj fazi i mogu se poduzeti preventivne mjere - Pomoću sigurnosnog sustava za analizu podataka u stvarnom vremenu možete otkriti prijevare ili pokušaj hakiranja u ranoj fazi. Nakon što to sazna, organizacija može poduzeti učinkovite mjere kako bi je spriječila.
  • Ušteda troškova - Primjena analitike podataka u stvarnom vremenu u organizaciji koštat će vas nečega. Ali to će zapravo smanjiti pritisak na IT odjel tvrtke. Zbog toga se IT odjel može usredotočiti na ispunjavanje ciljeva organizacije.
  • Bolje znanje o prodaji - Analiza podataka u stvarnom vremenu pomoći će vam da steknete dubinsko znanje o vašoj prodaji. To će vam zauzvrat omogućiti da znate koji proizvod djeluje na tržištu, a koji proizvod ne. Daljnje akcije se mogu poduzeti za povećanje prodaje.
  • Napredak s trendovima kupaca - Analiza podataka u stvarnom vremenu informirat će vas o strategiji konkurencije, promocijama, preferencijama kupaca i pružiti vam informacije o nedavnim trendovima na tržištu. Ove će vam informacije pomoći da napravite promjene na proizvodu prema potrebama klijenta, a također možete donijeti pametne odluke.

Izazovi korištenja analitike podataka u stvarnom vremenu

Ne samo da ima prednosti, već ima i neke nedostatke koji su spomenuti u nastavku

  • Potrebna je posebna snaga računala - potrebni su novi alati za analizu podataka u stvarnom vremenu. Standardna verzija Hadoopa sada nije prikladna za upotrebu analitike u stvarnom vremenu, ali očekuje se da će u bliskoj budućnosti biti modificirana za analizu podataka u stvarnom vremenu.
  • Zahtijeva drugačiji način rada - Mnoge organizacije obično dobivaju svoje uvide jednom tjedno, ali analitika podataka u stvarnom vremenu daje vam uvid svake sekunde. Ova promjena zahtijeva potpuno drugačiji pristup i način rada. A novi pristup imat će utjecaj na radnu kulturu.

4 načina za iskorištavanje moći analitike u stvarnom vremenu

Primjenjiva mjerenja uvijek će nam pomoći u donošenju boljih i pametnijih odluka. Veliki podaci analitike u stvarnom vremenu jedna su takva metrika u kojoj se na podacima može poduzeti odmah, a više od njih može se pristupiti u roku od nekoliko minuta nakon što se neki događaj dogodio. Ovdje u ovom članku ćemo pogledati nekoliko načina kako analitika velikih podataka u stvarnom vremenu raditi u potpunosti.

  1. ispravljanje pogrešaka

Ako odluke donosite na temelju netočnih podataka, odluke će krenuti po zlu i to će imati veliki utjecaj na vašu organizaciju. Bilo bi gubljenje vremena i novca ako se oslonite na netočne podatke. Na primjer, sutra imate prezentaciju i ako danas saznate da su podaci netočni, postat ćete pod stresom. Zato prvo ispravite stvari.

Otkrijte jesu li podaci koje pratite točni.

Pa kako to učiniti?

Pomoći će vam veliki podaci analitike u stvarnom vremenu.

Saznajte jesu li vaši događaji i svojstva ispravno postavljeni i provjerite rade li ispravno u svim odjeljcima web mjesta.

Veliki podaci analitike u stvarnom vremenu mogu vam olakšati postavljanje i implementaciju analitike u ranoj fazi s lakoćom. Veliki podaci analitike u stvarnom vremenu pomoći će vam da provjerite na svojoj web lokaciji ili u programu da li sve radi na način na koji bi trebao raditi. Zbog ove provjere obrađuju se samo ispravni podaci. To se naziva uklanjanjem pogrešaka analitike.

  1. Nadgledanje mjernih podataka ili kampanja ili ponašanja

Nakon uspješnog dovršetka postupka uklanjanja pogrešaka, možete početi nadzirati njegovu upotrebu, metrike i drugo. Praćenjem mjernih podataka ili kampanja možete znati koliko je učinkovito bilo pokretanje i kakav je bio njegov učinak.

Veliki podaci analitike u stvarnom vremenu pomoći će pri mjerenju ne samo onoga što se događa na vašoj web lokaciji, već i mjere politike koju vaši konkurenti koriste za privlačenje prometa na svojoj web lokaciji. Također možete vidjeti kako vaše podružnice ili natjecatelji koriste web lokacije društvenih medija poput Facebooka, Twittera i drugih u svojoj kampanji ili promotivnom programu.

Ako ste pokrenuli mobilnu aplikaciju, veliki podaci analitike u stvarnom vremenu pomoći će vam da naučite kako se korisnik ponaša prema vašoj aplikaciji. Također će vam pomoći da znate prihvaćaju li ga korisnici. Također će vam reći da li je donošenje bilo kakvih vrijednih rezultata poput povećanja stope zadržavanja.

  1. A / B testiranje

Aplikacije visoke kvalitete i velike količine zvuka, poput igara na društvenim mrežama ili mobilnih aplikacija, mogu optimizirati svoje proizvode u nekoliko minuta koristeći stvarne podatke.

Pitate se koja stranica vaše web lokacije donosi više konverzija? Trebate usporediti statistiku različitih predmeta? Analitika podataka u stvarnom vremenu pomoći će vam da pokrenete podijeljene testove i otkrijete koji je profitabilniji i može vam pomoći u donošenju odluka.

Na primjer, kako bi saznao kako nova značajka funkcionira u različitim verzijama, programer može postaviti split test. Mogu dopustiti da se test pokrene nekoliko minuta, a zatim ga zaustaviti. Tako ćete dobiti podatke o kojima želite donijeti odluku. Testovi se također mogu ponavljati u čestom intervalu vremena kako bi se otkrili obrasci protoka podataka.

Analitika podataka u stvarnom vremenu bit će vrlo korisna prilikom uvođenja nove značajke u aplikaciju ili redovitog ažuriranja aplikacije.

To ne znači da povijesni podaci nisu važniji. Povijesni podaci također pružaju detaljno znanje o podacima koji se mogu pretvoriti u akcije. Povijesni podaci također omogućuju usporedbu s prethodnim zapisima. Ali veliki podaci analitike u stvarnom vremenu stoje ispred povijesnih podataka jer su tako brži. Današnji se svijet kreće vrlo brzo u tehnologiji, tako da analitika u stvarnom vremenu daje prednost većini organizacija. Ali definitivno možete koristiti velike povijesne i analitičke podatke u stvarnom vremenu za donošenje važne odluke u organizaciji.

Web mjesta e-trgovine

Amazon.com je sjajan primjer korištenja split testova. Trenutna stranica Amazona kreirana je nakon puno optimizacije i testova. Imaju puno testova koji će im pokazati što im najbolje odgovara. Velike promjene na web mjestu neće biti učinjene.

Mogli bi pokrenuti test i otkriti hoće li unošenjem malih promjena proizvod donijeti više prometa na web mjesto. Ispitivanju trebate samo nekoliko minuta za dobivanje podataka koje želite.

Glavni motiv svih ovih testova je pomoći u donošenju odluka. Podaci se mogu brzo pristupiti što pomaže da se stvari odmah dobiju.

  1. Predajte prilagođeni sadržaj

Sadržaji velikih podataka u analitici u stvarnom vremenu popularniji su među korisnicima. Primjeri su Amazon i NY puta. Veliki podaci analitike u stvarnom vremenu povećavaju korisničke postavke vaše web lokacije i na vašoj će web lokaciji biti više korisnika koji kupuju vaš proizvod. Poznavajući simpatije ljudi kada koriste vašu web stranicu pomoći će vam da pratite postupke korisnika. Davanje publici onoga što im se sviđa, povećava kvalitetu vašeg sadržaja. Kvalitetni sadržaji korisnicima pružaju bolje iskustvo. Vrlo je pametan potez za posjetitelje koji djeluju na vašoj web lokaciji ili proizvodu. Angažiranje posjetitelja na vašoj web lokaciji ili proizvodu pomoći će vam da dobijete više informacija o njima.

U nastavku su navedeni primjeri korištenja analitike u stvarnom vremenu

Amazon

Jeste li pogledali početnu stranicu Amazona nakon što ste nešto tražili na web mjestu? Prikazati će pet odjeljaka na temelju vaše povijesti pregledavanja. Oni su za vas Novo, povezani sa stavkama koje ste pregledavali, nadahnuti poviješću pregledavanja i Dodatnim stavkama koje ćete istražiti. Kako to rade?

Amazon je proveo puno godina u svojim istraživanjima na obradi podataka u realnom vremenu analitike dok korisnik pregledava web stranicu radi proizvoda.

Amazon se koncentrira na tri glavna elementa pružajući ove podatke korisnicima

  • Prodavač može imati milijune kupaca i milijune različitih proizvoda.
  • Aplikacije će zahtijevati brze rezultate, a istodobno bi trebale proizvesti i visokokvalitetne rezultate
  • Svaka povijest pregledavanja korisnika dat će vam vrijedne podatke o klijentima i algoritam mora odmah stvoriti nove informacije.

Dakle, ono što sada vidimo kao Amazonove preporuke rezultat su njihovog razvoja nakon dugih godina.

Sad ćete imati pitanje. Kakvu korist ima Amazon od takvih velikih podataka analitike u stvarnom vremenu?

To je ništa drugo nego ciljani marketing. Veliki podaci analitike u stvarnom vremenu korisnicima pružaju bolje iskustvo kupovine. A za Amazon dobivanjem više znanja o kupcima oni mogu učinkovito prodavati njihove proizvode na dobroj razini interakcije. Amazon je najbolji primjer da znamo kako trebamo koristiti velike podatke analitike u stvarnom vremenu kako bismo korisniku pružili bolje iskustvo.

New York Times

Znate li kako New York Times odlučuje koje će se vijesti prikazati više?

New York Times istražuje ponašanje čitatelja koristeći analitiku podataka u stvarnom vremenu. Kroz to će oni upoznati što ljudi čitaju u bilo kojem trenutku. To će ponašanje korisnika omogućiti da odluče koje će vijesti biti postavljene i na kojem mjestu te vijesti trebaju biti tamo. Analitika podataka u stvarnom vremenu je odluka koja će pomoći privući mnoge korisnike na njihovu web stranicu zbog njene kvalitete i relevantnosti sadržaja.

Mnogo medijskih stranica prati praćenje sadržaja za svaki članak koji objave. To se radi kako bi se povećao promet, povećao angažman kupaca i stekao lojalne kupce. Analitika podataka u stvarnom vremenu pomoći će takvim web lokacijama na društvenim mrežama da znaju na što čitav dan privlači veću pažnju čitatelja. Na temelju toga moći će isporučiti pravi sadržaj u pravom trenutku.

Što više vremena korisnik provede na web lokaciji, više podataka koje izdavač može dobiti o korisnikovim preferencijama i vjerojatnije je da će korisnik postati česti posjetitelj web mjesta. Izdavač može čitateljima preporučiti članke zbog kojih će oni ostati na web mjestu dugo vremena.

Zaključak

Veliki podaci analitike u stvarnom vremenu bit će vrlo korisni za tvrtke koje moraju znati podatke iz minute u minutu. To može uštedjeti vrijeme i novac.

Veliki podaci analitike u stvarnom vremenu omogućuju tvrtki da sazna što se trenutno događa na mjestu i može dodatno istražiti pomoću određenih alata poput Storm, Cloudera, GridGain, SpaceCurve i mnogih drugih alata. Korištenje takvih alata za analizu u stvarnom vremenu neće vam dopustiti da se zaglavite bilo gdje u sredini postupka.

Povijesni podaci se mogu koristiti i kad se radi o odlučivanju. Glavna stvar koju treba uzeti u obzir pri korištenju analitike u stvarnom vremenu je da mislite "Koja je svrha pribavljanja tih podataka?". Umjesto toga, ne biste trebali utvrditi nešto što izgleda dobro za priopćenje.

Preporučeni članci

Ovo je vodič za analitiku u stvarnom vremenu. Ovdje smo također raspravljali o 4 načina iskorištavanja moći analitike u stvarnom vremenu, zajedno s prednostima i nedostacima. Možete pogledati i The New York Times-

  1. Iznenađujući vodič o boljem razvoju prodaje
  2. 7 savjeta i trikova za motiviranje zaposlenika da dođu na vrijeme
  3. Alati za marketing sadržaja i SEO Analytics
  4. Analiza kredita - Sektor nekretnina

Kategorija:

Razvoj poduzetništva