Analytika v reálném čase
Jak technologie neustále roste a je sofistikovanější než dříve, společnosti začaly využívat sílu velkých dat a analytiků v reálném čase ke zlepšení svých obchodních operací. Do organizace každý den přichází spousta dat. Správa a analýza tak velkého objemu analytických dat v reálném čase se pro společnosti stala náročným úkolem. Ukládání takových dat a jejich analýza v reálném čase je úplně jiná hra. Mnoho společností nyní upřednostňuje použití velkých dat analytiky v reálném čase, protože chtěly vědět, co se děje v jejich organizaci.
Výhody analýzy dat v reálném čase
Níže jsou uvedeny výhody analýzy dat v reálném čase
- Chyby mohou být známy okamžitě - znalosti analytických údajů o chybách v reálném čase pomáhají organizacím rychleji reagovat na tyto chyby a zvyšovat provozní efektivitu vaší společnosti. Tato včasná identifikace chyb může pomoci zachránit operaci před úplným selháním a zákazníci nemusí přestat používat své produkty.
- Nové strategie konkurentů lze snadno zjistit - Používáte-li analytické údaje v reálném čase, můžete vždy zůstat před konkurencí. Můžete také získat upozornění, kdykoli váš konkurent mění strategii.
- Zvyšuje míru konverze a zisky - Pokud je společnost schopna sledovat pohyby svých produktů, může snadno diagnostikovat své nadcházející selhání. Tímto způsobem může analýza dat v reálném čase zlepšit jejich služby a naopak zvýšit míru konverze.
- Podvody lze detekovat v rané fázi a mohou být přijata preventivní opatření - Pomocí bezpečnostního systému pro analýzu dat v reálném čase můžete odhalit podvody nebo pokus o hacknutí v rané fázi. Jakmile je zjištěno, pak organizace může přijmout účinná opatření, aby tomu zabránila.
- Úspora nákladů - Implementace analytických dat v reálném čase v organizaci vás bude stát určitou částku. Ve skutečnosti však sníží tlak na IT oddělení společnosti. Z tohoto důvodu se IT oddělení může soustředit na plnění cílů organizace.
- Lepší znalosti o prodeji - Analytika dat v reálném čase vám pomůže získat podrobné znalosti o vašem prodeji. Tím se dozvíte, který produkt si na trhu vede dobře a který produkt se mu nedaří. Ke zvýšení prodeje lze podniknout další kroky.
- Pokrok v zákaznických trendech - Analýza dat v reálném čase vám poskytne informace o strategii konkurentů, propagačních akcích, preferencích zákazníků a poskytne vám informace o nejnovějších trendech na trhu. Tyto informace vám pomohou provádět změny produktu podle potřeb zákazníka a můžete také přijímat inteligentní rozhodnutí.
Výzvy při používání analytických dat v reálném čase
Nejen, že má výhody, ale má také některé nevýhody, které jsou uvedeny níže
- Vyžaduje speciální výkon počítače - pro analýzu dat v reálném čase jsou zapotřebí nové nástroje. Standardní verze Hadoopu není nyní vhodná pro použití analytiků v reálném čase, ale očekává se, že v blízké budoucnosti bude upravena pro analýzu dat v reálném čase.
- Vyžaduje to jiný způsob práce - Mnoho organizací obvykle získává své informace jednou týdně, ale analýza dat v reálném čase vám poskytuje informace každou sekundu. Tato změna vyžaduje zcela odlišný přístup a pracovní metodu. Nový přístup bude mít vliv na pracovní kulturu.
4 způsoby, jak využít sílu analýzy v reálném čase
Metriky, které lze použít, nám vždy pomohou činit lepší a chytřejší rozhodnutí. Analytická data v reálném čase jsou jednou z takových metrik, kde lze okamžitě jednat s daty a k několika dalším datům je možné přistupovat během několika minut po události. Zde v tomto článku se podíváme na několik způsobů, jak zajistit, aby analytická data v reálném čase plně fungovala.
-
Ladění
Pokud přijmete rozhodnutí na základě nesprávných údajů, pak se tato rozhodnutí pokazí a bude to mít velký dopad na vaši organizaci. Pokud spoléháte na nesprávná data, byla by to ztráta času a peněz. Například zítra máte prezentaci a pokud dnes zjistíte, že data jsou nesprávná, budete zdůrazněni. Nejprve tedy nastavte věci do pořádku.
Zjistěte, zda jsou sledovaná data správná.
Jak na to?
Velká data analytiky v reálném čase vám pomohou.
Zjistěte, zda jsou vaše události a vlastnosti správně nastaveny, a zjistěte, zda funguje správně ve všech částech webu.
Velká data analytiky v reálném čase mohou pomoci snadno nastavit a implementovat vaši analytiku v rané fázi. Analytická data v reálném čase vám pomohou zkontrolovat na vašem webu nebo programu, zda vše běží tak, jak by mělo. Z tohoto důvodu se zpracovávají pouze správné informace. Tomu se říká ladění analytiků.
-
Sledování metrik nebo kampaní nebo chování
Po úspěšném dokončení procesu ladění můžete začít sledovat jeho používání, metriky a další. Sledováním metrik nebo kampaní můžete zjistit, jak efektivní bylo spuštění a jaký byl jeho účinek.
Analytická data v reálném čase pomohou měřit nejen to, co se děje na vašem webu, ale také měří, jaké zásady používají vaši konkurenti k řízení provozu na svých stránkách. Můžete také vidět, jak weby sociálních médií, jako je Facebook, Twitter a další, používají vaši přidružení nebo konkurenti ve své kampani nebo propagačním programu.
Pokud jste spustili mobilní aplikaci, velká data z analýzy v reálném čase vám pomohou zjistit chování uživatelů vůči vaší aplikaci. Také vám pomůže zjistit, zda jej uživatelé přijímají. Dále vám sdělí, zda toto přijetí vedlo k nějakému hodnému výsledku, jako je zvýšení míry retence.
-
Testování A / B
Vysoce kvalitní a velkoobjemové aplikace, jako jsou hry na sociálních sítích nebo mobilní aplikace, mohou optimalizovat své výrobky během několika minut pomocí reálných dat.
Zajímá vás, která stránka vašeho webu přináší více konverzí? Potřebujete porovnat statistiky různých subjektů? Analytika dat v reálném čase vám pomůže spustit rozdělené testy, abyste zjistili, která je výhodnější a pomůže vám při rozhodování.
Chcete-li například zjistit, jak nová funkce funguje v různých verzích, může vývojář nastavit test rozdělení. Mohou nechat test běžet několik minut a pak jej zastavit. Tím získáte data, která chcete učinit rozhodnutí. Testy lze také opakovat v častém časovém intervalu, aby se zjistily vzorce toku dat.
Analytika dat v reálném čase bude velmi užitečná při zavádění nové funkce do aplikace nebo při pravidelné aktualizaci aplikace.
To neznamená, že historické údaje již nejsou důležité. Historická data také poskytují podrobné znalosti o datech, která lze převést na akce. Historická data také umožňují srovnání s předchozími záznamy. Analytická data v reálném čase však stojí před historickými daty, protože jsou tak rychlejší. Dnešní svět se v technologii pohybuje velmi rychle, takže většina organizací preferuje analytiku v reálném čase. K důležitému rozhodnutí v organizaci však můžete určitě použít historická i analytická data v reálném čase.
Webové stránky elektronického obchodu
Amazon.com je skvělým příkladem použití split testů. Současný web Amazonu byl vytvořen po mnoha optimalizacích a testech. Mají mnoho testů, které jim řeknou, co pro ně nejlépe funguje. Na webu nebudou provedeny žádné významné změny.
Mohli by provést test, aby zjistili, zda při drobných změnách produkt přinese na web větší provoz. Zkouška trvá jen několik minut a poskytne vám požadovaná data.
Hlavním motivem všech těchto testů je pomoci vám při rozhodování. K datům je možné přistupovat rychle, což pomáhá získat věci okamžitě.
-
Poskytujte přizpůsobený obsah
Obsah velkých dat v reálném čase je mezi uživateli populárnější. Příklady jsou Amazon a NY. Analytická data v reálném čase zvýší uživatelské preference vašeho webu a na vašem webu bude více uživatelů, kteří si zakoupí váš produkt. Znalost líbí se lidem, když používají váš web, vám pomůže sledovat akce uživatelů. Pokud dáte publiku to, co se jim líbí, zvýší se kvalita vašeho obsahu. Kvalitní obsah poskytuje uživatelům lepší zážitek. Je to velmi chytrý krok, který udržuje návštěvníky v interakci s vaším webem nebo produktem. Zapojení návštěvníků na vašem webu nebo produktu vám pomůže získat více informací o nich.
Níže jsou uvedeny příklady využívající analýzy v reálném čase
Amazonka
Podívali jste se na domovskou stránku Amazonu poté, co jste na webu něco našli? Na základě vaší historie prohlížení zobrazí pět sekcí. Jsou pro vás nové, souvisí s položkami, které jste prohlíželi, inspirované vaší historií prohlížení a další položky k prozkoumání. Jak to děláte?
Amazon strávil mnoho let výzkumem zpracování dat v analytice v reálném čase, zatímco uživatel procházel web produktem.
Amazon se soustředí na tři hlavní prvky a zároveň poskytuje tato data uživatelům
- Maloobchodník může mít miliony zákazníků a miliony různých produktů.
- Aplikace budou vyžadovat rychlé výsledky a zároveň by měly také poskytovat vysoce kvalitní výsledky
- Každá historie prohlížení uživatelů vám poskytne cenná zákaznická data a algoritmus musí okamžitě vytvořit nové informace.
To, co nyní vidíme jako doporučení Amazonky, je výsledkem jejich vývoje po dlouhých letech.
Nyní budete mít otázku. Jaký přínos získá Amazon z takových velkých dat analytiky v reálném čase?
Není to nic jiného než cílený marketing. Analytická data v reálném čase poskytují uživatelům lepší zážitek z nakupování. A pro Amazon mohou získat více znalostí o zákaznících, kteří mohou efektivně prodávat své výrobky na dobré úrovni interakce. Amazon je nejlepším příkladem, jak zjistit, jak bychom měli používat velká data analytické analýzy v reálném čase, abychom uživateli poskytli lepší zážitek.
The New York Times
Víte, jak New York Times rozhoduje o tom, které zprávy se budou více promítat?
The New York Times provádí průzkum chování čtenářů pomocí analýzy dat v reálném čase. Tímto způsobem se kdykoli seznámí s tím, co lidé čtou. Toto chování uživatelů jim umožní rozhodnout, které zprávy mají být umístěny, kde a jak dlouho by se tam zprávy měly objevit. Analytika dat v reálném čase je rozhodovací proces, který pomůže přilákat mnoho uživatelů na jejich web kvůli kvalitě a relevantnosti obsahu.
Mnoho mediálních webů provádí sledování obsahu u každého článku, který publikují. Děje se to pro zvýšení provozu, zvýšení angažovanosti zákazníků a získání věrných zákazníků. Analytika dat v reálném čase pomůže těmto webům sociálních médií zjistit, co čtenářům věnuje během dne více pozornosti. Na základě toho budou schopni doručit správný obsah ve správný čas.
Čím více času uživatel stráví na webu, tím více informací vydavatel vydává o uživatelských preferencích a je také pravděpodobnější, že se uživatel stane častým návštěvníkem webu. Vydavatel může čtenářům doporučit články, díky nimž zůstanou na webu po dlouhou dobu.
Závěr
Analytická data v reálném čase budou velmi užitečná pro podniky, které potřebují znát data minutu po minutě. To může ušetřit čas a peníze.
Analytická data v reálném čase umožňují podnikům zjistit, co se právě na webu děje, a mohou dále prozkoumat některé nástroje, jako jsou Storm, Cloudera, GridGain, SpaceCurve a mnoho dalších nástrojů. Použití takových analytických nástrojů v reálném čase vám nedovolí uvíznout nikde uprostřed procesu.
Historická data lze také použít, pokud jde o rozhodování. Hlavní věcí, kterou je třeba vzít v úvahu při používání analytiků v reálném čase, byste měli myslet „Jaký je účel získání těchto údajů?“. Místo toho byste neměli zjišťovat něco, co vypadá dobře pro tiskovou zprávu.
Doporučené články
Toto byl průvodce analytiky v reálném čase. Zde také diskutujeme 4 způsoby, jak využít sílu analytiků v reálném čase spolu s výhodami a nevýhodami. Můžete se také podívat na The New York Times-
- Úžasný průvodce lepším vývojem prodeje
- 7 tipů a triků, jak motivovat zaměstnance, aby přijeli včas
- Nástroje pro marketing obsahu a SEO Analytics
- Úvěrová analýza - sektor nemovitostí