Di antara banyak data perusahaan Internet, data bisnis dan data keuangan seringkali relatif mudah diterapkan, namun data kunjungan situs web seringkali paling sedikit digunakan. Apa alasannya, dan bagaimana seharusnya data situs web digunakan?
Mari kita bahas dulu alasan mengapa jumlah aplikasi sangat sedikit:
1. Pertama, pahami pentingnya data.
Data transaksi dan data keuangan seringkali berkaitan dengan hidup dan matinya suatu perusahaan. Jika data tersebut bermasalah maka operasional perusahaan akan menjadi tegang. Oleh karena itu, semua orang mulai dari CEO dan CFO hingga karyawan tertentu di perusahaan prihatin dengan data ini.
Data website hanya berkaitan dengan kualitas produk perusahaan, pada tahap perkembangan perusahaan, hal ini tidak terlihat jelas, terutama di China. Banyak perusahaan yang dapat mengandalkan penjualan kelas satu dan produk kelas tiga untuk merebut pasar bahkan tidak memerlukan produk unggulan, dapat menghasilkan uang dalam jumlah besar hanya dengan mengandalkan banyak investasi, periklanan, menarik pengguna, dan menghasilkan data bisnis Setelah diabaikan, perusahaan yang dapat berinvestasi besar-besaran pada produk tidak bergantung pada data situs web, namun pada kekuatan personel produk itu sendiri.
2. Yang kedua adalah biaya pengolahan data.
Setiap bisnis di Business Data Pass merupakan data tersendiri, sehingga pemrosesan datanya jauh lebih sederhana dan jumlah datanya jauh lebih kecil dibandingkan data situs web. Pada saat yang sama, dalam hal memastikan keakuratan data, karena data bisnis terkait dengan masalah keuangan, terdapat banyak server dan banyak sistem untuk memastikan keakuratannya.
Data situs web seringkali merupakan rangkaian data yang terdiri dari pengguna, sesi independen, dan halaman yang dikunjungi. Data matriks ini meningkatkan kesulitan dalam pemrosesan dalam hal volume data saja, seringkali puluhan kali lipat volume transaksi peningkatan bukanlah kesulitan yang mendasar. Kesulitannya adalah dari menganalisis sepotong data hingga menganalisis serangkaian data. Pada saat yang sama, kesulitan lainnya adalah dengan jumlah data yang begitu besar, sulit untuk memastikan bahwa data tidak hilang Faktanya, sebagian besar catatan situs web Kehilangan 1% -5% data adalah hal yang normal, dan bahkan 1% akan berdampak besar pada analisis urutan.
3. Data website lebih sulit dipahami.
Karena perdagangan/keuangan ada di industri tradisional, definisinya relatif jelas. Kebanyakan orang dapat memahami arti data seperti volume transaksi dan nilai transaksi (kecuali data keuangan bagi para profesional, data ini tidak ada ambiguitasnya). Selain itu, dalam proses perolehan data, metode perolehan dan metode statistik relatif terstandarisasi, dan keraguan jarang muncul selama periode ini.
Data situs web hanya berkembang seiring dengan perkembangan Internet. Tidak ada definisi yang jelas tentang data. Seringkali dalam dua sistem statistik, kata benda yang sama mewakili arti yang berbeda; kata benda yang berbeda mewakili arti yang sama; sama, tetapi cara mendapatkannya berbeda; dan hanya ada sedikit profesional di bidang analisis ini. Personil yang relevan, seperti manajer produk, perancang interaksi, bahkan memiliki jumlah pengguna independen, IP independen, dan independen sesi. Tapi tidak ada yang tahu nomor lalu lintasnya. Pada saat yang sama, dalam proses akuisisi data, karena perbedaan bahasa pengembangan, metode lompatan, dan konfigurasi server yang sesuai, metode perolehan data tidak seragam, sehingga menambah lapisan kesulitan dalam pemahaman.
4. Sulitnya mengaplikasikan data website.
Data tradisional seringkali mudah diterapkan dalam praktik. Perbandingan input dan output membuat banyak penilaian lebih mudah untuk mengambil keputusan. Dan situasi bisnis seringkali merupakan situasi memilih 1 dari 2 atau memilih 1 dari N. Ketika data membuktikan bahwa yang satu lebih baik dari yang lain, maka lebih mudah untuk mengambil keputusan. Pada saat yang sama, karena akumulasi jangka panjang, data transaksi memiliki struktur interpretasi data yang terbentuk. Saat Anda melihat data XX, Anda mengetahui bahwa data ini dipengaruhi oleh data XX.
Seringkali sulit untuk membuat keputusan berdasarkan data situs web, dan seringkali sulit untuk menerapkan data secara langsung pada modifikasi sebenarnya. Kecuali pengujian A/B yang merupakan perbandingan paket, sebagian besar data lainnya bukanlah perbandingan paket, melainkan optimalisasi produk yang sama. Jika tingkat konversi halaman tertentu rendah, manajer produk tidak dapat langsung meninggalkan halaman ini, namun masih perlu mengoptimalkannya, yang membuat penilaian dan pemrosesan data menjadi jauh lebih sulit. Pada saat yang sama, data di situs web dipengaruhi oleh sistem dan kesadaran manusia, dan tidak ada struktur yang ditetapkan untuk menjelaskan dampak data terkait terhadap data tersebut untuk beroperasi, data akan jatuh ke dalam perangkap.
Hal-hal di atas adalah kekurangan data website dibandingkan data bisnis, namun bukan berarti data website tidak ada artinya, melainkan belum ikut berperan. Ketika wilayahnya dibatasi dan setiap perusahaan harus bekerja keras untuk mengoptimalkan data bisnis. data situs web Efeknya juga tercermin. (Buku catatan Teks/Lance)