인터넷 기업의 수많은 데이터 중 비즈니스 데이터, 금융 데이터는 상대적으로 적용하기 쉬운 경우가 많지만, 웹사이트 방문 데이터는 활용도가 가장 적은 경우가 많습니다. 그 이유는 무엇이며, 웹사이트 데이터는 어떻게 활용되어야 합니까?
먼저 애플리케이션이 너무 적은 이유에 대해 이야기해 보겠습니다.
1. 먼저, 데이터의 중요성을 이해하세요.
거래 데이터, 금융 데이터는 기업의 생사에 직결되는 경우가 많다. 이 데이터에 문제가 생기면 기업 운영이 긴장되기 마련이다. 따라서 CEO와 CFO부터 회사의 특정 직원까지 모두가 이 데이터에 대해 우려하고 있습니다.
웹사이트 데이터는 회사 제품의 품질과 관련이 있으며, 특히 중국에서는 많은 회사가 시장을 장악하기 위해 일류 제품에 의존할 수 있습니다. 우수한 제품이 필요하지도 않고 많은 투자와 광고, 사용자 유치, 비즈니스 데이터 생성에만 의존하면 큰 돈을 벌 수 있습니다. 무시당하고 나면 제품에 막대한 투자를 할 수 있는 기업은 웹사이트의 데이터가 아닌 제품 인력 자체의 힘에 의존하게 됩니다.
2. 두 번째는 데이터 처리 비용입니다.
Business Data Pass의 각 비즈니스는 별도의 데이터이므로 데이터 처리가 훨씬 간단하고 데이터의 양이 웹 사이트 데이터보다 훨씬 적습니다. 동시에 데이터의 정확성을 보장한다는 측면에서 비즈니스 데이터는 금융 문제와 관련되어 있기 때문에 정확성을 보장하기 위해 여러 개의 서버와 여러 시스템이 있습니다.
웹사이트 데이터는 사용자, 독립 세션, 방문한 페이지로 구성된 일련의 데이터인 경우가 많습니다. 이러한 매트릭스 데이터는 데이터 양만 놓고 보면 거래 양의 수십 배에 달하는 경우가 많습니다. 증가는 근본적인 어려움이 아닙니다. 하나의 데이터를 분석하는 것부터 일련의 데이터를 분석하는 것까지의 어려움이 있습니다. 동시에 또 다른 어려움은 이렇게 엄청난 양의 데이터를 사용하면 데이터가 손실되지 않는다는 것을 보장하기 어렵다는 것입니다. 실제로 대부분의 웹사이트 기록에서 데이터의 1~5%가 손실되는 것은 정상이며, 1%라도 시퀀스 분석에 상당한 영향을 미칩니다.
3. 웹사이트 데이터는 이해하기가 더 어렵습니다.
거래/금융은 전통적인 산업에 존재하기 때문에 대부분의 사람들은 거래량, 거래 가치(금융 데이터 제외)와 같은 데이터의 의미를 이해할 수 있으며 이러한 데이터에는 모호함이 존재하지 않습니다. 또한, 데이터를 획득하는 과정에서 획득방법과 통계적 방법이 상대적으로 표준화되어 있어 이 기간 동안에는 의심이 거의 발생하지 않습니다.
인터넷의 발달과 함께 개발된 웹사이트 데이터는 데이터에 대한 명확한 정의가 없습니다. 두 가지 통계 시스템에서는 동일한 명사가 다른 의미를 나타내는 경우가 많습니다. 동일하지만 이를 얻는 방법이 다르며, 이 분석 분야의 전문가는 거의 없습니다. 제품 관리자, 인터랙션 디자이너 등 관련 인력은 심지어 독립 사용자 수, 독립 IP 및 독립을 보유하고 있습니다. 그러나 아무도 트래픽 번호를 알아낼 수 없습니다. 동시에, 데이터 획득 과정에서 해당 개발 언어, 점프 방법 및 서버 구성의 차이로 인해 데이터 획득 방법이 균일하지 않아 이해에 어려움이 가중됩니다.
4. 홈페이지 데이터 적용이 어렵습니다.
전통적인 데이터는 실제로 적용하기 쉬운 경우가 많습니다. 입력과 출력을 비교하면 많은 판단을 더 쉽게 내릴 수 있습니다. 그리고 비즈니스 상황은 2개 중 1개를 선택하거나 N개 중 1개를 선택하는 상황인 경우가 많습니다. 데이터를 통해 하나가 다른 것보다 낫다는 것이 입증되면 결정을 내리기가 더 쉽습니다. 동시에 거래 데이터는 장기간의 축적으로 인해 형성된 데이터 해석 구조를 가지고 있습니다. XX 데이터를 보면 이 데이터가 XX 데이터의 영향을 받는다는 것을 알 수 있습니다.
웹사이트 데이터를 기반으로 의사결정을 내리는 것이 어려운 경우가 많으며, 해당 데이터를 실제 수정 사항에 직접 적용하는 것도 어려운 경우가 많습니다. 계획의 비교인 A/B 테스트를 제외하면 대부분의 데이터는 계획의 비교가 아닌 동일 상품의 최적화에 관한 것입니다. 특정 페이지의 전환율이 낮다면 제품 관리자가 해당 페이지를 바로 포기할 수는 없지만 여전히 최적화해야 하므로 데이터 판단 및 처리가 훨씬 더 어려워집니다. 동시에 웹사이트의 데이터는 시스템과 인간의 의식 모두에 의해 영향을 받으며, 관련 데이터가 데이터에 미치는 영향을 설명할 수 있는 확립된 구조가 없습니다. 더욱이 일단 판단 결과는 사용자가 계속하지 않는다는 것입니다. 작동하려면 데이터가 함정에 빠지게 됩니다.
위 내용은 비즈니스 데이터에 비해 웹사이트 데이터의 단점이지만, 이는 웹사이트 데이터가 의미가 없다는 의미가 아니라 아직까지 영역이 정해져 있고 각 기업이 비즈니스 데이터를 최적화하기 위해 열심히 노력해야 할 때, 웹사이트 데이터에도 효과가 반영됩니다. (텍스트/랜스의 기록부)