Adalékok a digitális analitika alapjaihoz

StartMa markekting és vállalkozásElőző írásunk alapján folytatjuk a digitális adatelemzés alapjainak ismertetését a StartMa program marketing-tematikus cikksorozata keretében. Előző írásainkból talán már érzékelhetővé vált, amit most kijelentésbe is foglalunk: a szakszerű online marketing mindinkább adatvezérelt tevékenység. A BA (Business Analytics: üzleti célú adatelemzés) fogalma, amely 2000 táján még csak feles átfedésben volt a BI (Business Intelligence: üzleti intelligencia) fogalmával, azóta csaknem egybevágó lett vele; sokan egymás szinonimájának tekintik a BI- és a BA-betűszót, mintha a BI már maga lenne az üzletileg alkalmazott ICT (Information and Communication Technology). A honlapok grafikai-tipográfiai kialakítását végző UI-designerek (User Interface: felhasználói felület) alárendelődtek az UX-designereknek (vagyis az User Experience, a felhasználói élmény tervezőinek), akik a webhely kinézetére is ható „belsejével” foglalkoznak mérések, tesztelések és analitikus eredmények érvényesítése formájában.

                A Google Data Studio ingyenesen elérhető technológia, amely az általunk felhalmozott, netán excelbe rendezett adategyüttest kör- vagy oszlopdiagramos vagy más megjelenítésű, könnyen megosztható riporttá vagy riport-sorozattá alakítja. Az így nyert ügyjelentések mind határozott mondanivalóval rendelkeznek, amelyet szemléletes adatcsoportosítással, adatkiemeléssel támasztanak alá. A saját betáplálású adatok továbbá adatcsatlakoztatók segítségével viszonyba állíthatók a Google Analytics adattár és más adatforrások (YouTube Analytics, AdWords stb.) így vagy úgy hozzájuk kapcsolódó tartalmaival, így egyre mélyebb közlésekkel szolgáló, algoritmusokkal operáló integrált riportokhoz juthatunk. A webhely-státus beméréséhez és javításához használatos Search Console funkció, vagy a szabvány-kompatibilizációra szoruló relációsadat-bázisok kezelői által igénybevett SQL kiszolgáló (Structured Query Language: strukturált lekérdezőnyelv) maga is adatforrás egyben. Saját webhelyünkön elég egyetlen gyűjtőkódot elhelyezni (Google Tag Manager: „címke-kezelő”), amely rendszerbe állítja a többi kódot.  Akadnak fizetős csatlakozók/adatforrások is (Facebook Ads és Insights stb.). A fizetett forgalom titkosítással jár, vagyis aránynövekménye adatelvonást jelent, csökkenti az organikus forgalom adategyüttesének információértékét. A magas éves díjú (prémium) elemzőszolgáltatások sem adják ki más fizetők tájékozódási adatait. A webmesterek ezért kitanulják az adatvisszanyerés technikáját, azokat az eljárásokat, amelyekkel részben visszafejthetők súlyozott kulcsszavak a „not provided”-fedésű kulcsszó-halmazokból.  Adatbányászatnak nem ezt nevezik, hanem olyan összefüggések keresését, amelyek eddig még nem tudatosultak. Nagy adathalmazokkal foglalkozó félautomatikus információfeltárás az adatbányászat, amely különböző algoritmusok alkalmazásából áll össze, mindig üzleti célú, és eszközei alkalmasak a nyert eredmények többszempontú ellenőrzésére, valamint az eredmény céges felhasználhatóságának, várható hasznosságának felmérésére.

 

A Mildura Nonprofit Bt. az EU és Magyarország Kormánya támogatásával az Észak-Magyarország Régió hátrányos helyzetű területeken működő vállalkozásainak nyújt segítséget a GINOP-5.1.7-17-2019-00222 számú pályázat keretén belül.

StartMa

Kapcsolódó írásunk:
A digitális analitika általánosságban

(X)

A digitális analitika általánosságban

StartMa markekting és vállalkozásA StartMa program marketinges cikksorozatának online-témablokkját a mostani alkalommal a menedzseri elemző-tevékenység szorosan idekapcsolódó ágának     rövid ismertetésével bővítjük.

           Az internetes keresőrendszerek – először is a világ legnépszerűbbje,  a Google –, illetve a Facebook és más közösségi hálózatok, működésük során óriási, folyvást frissülő adattömeget tároznak a megvalósult felhasználások rengetegéről. Ezt az adattárat sokféle csoportosításra alkalmassá téve a keresőrendszerek és a hálózatok hozzáférhetővé is tették a felhasználók számára, digitális programeszközöket bocsátva rendelkezésükre meghatározott irányú adatkiemelésekhez, és az így létrehozott adattári kivonatok speciális szempontok szerinti (a cégmunka monitorozását szolgáló) elemzéséhez. A digitális elemzőeszközök használata szisztematikus (tanfolyam-jellegű) betanulást, nagyobb cégnél specialista munkatársakat igényel. Az adatelemző a felhasználói kívánalom szerinti beállítások elvégzése, majd az eredményre vezető lehetőségek közti választások után a tényleges opció-alkalmazások által implementál, vagyis kész elemzési, adatértelmező oldalakhoz, úgynevezett riportokhoz, vagy dashboardokhoz jut el.

             A „dashboard” szó eredetileg műszerfalat, szerelvénytáblát, irányítópultot jelent, átvitt értelemben azonban egyfajta mélyinformatív adat-áttekintő felületet. A dashboard tömörített folyamatjelentés, ugyanakkor végsőleges adatszelekció és adat-vizualizációs produktum, amely egyetlen rátekintésre (egyetlen oldalon, vagy egyetlen ábrával) megvilágítja – például – azt, hogy termékeink közül melyek azok, amelyek teljesítménypályája rontja az összeredményt, és mely legvalószínűbb okokból történik ez, melyek a cselekvésre hívó mozzanatok.  A táblázatos bemutatás felett arányelvű grafikonok, vagy más látványmodulok láttatják másképpen ugyanazt. Adatsorok megjelenítésére sávdiagramok is szolgálnak. Függő adatkészletek nyomon követhető időszakos változását vonaldiagramok szemléltetik.  Számos eltérő szín használata is megkönnyíti a tájékozódást, a tendencia-felismeréseket.  A főinformációkhoz kapcsolódó, azok értelmét esetleg módosító kiegészítő adategyüttesek külön, oldalvást szerepelnek, de hovatartozásuk el nem téveszthetően jelződik.  A dashboard-nek a stratégiai célokkal összekapcsolt beállítása aktivitási (intézkedések felé terelő) tartalmat visz az   adatképekbe, az eredményösszegzések „előíró” formában jelennek meg.

          Az adat-elemzői kérdés szólhat így is: az elmúlt év átlagában mennyibe került egy vevőt megszereznünk és mennyire térült meg ez a költség. Vagy: cégünk éves marketing-költségének x százalékos csökkentésével/növelésével mennyivel kevesebb/több célszemélyt érnénk el.  A széles látókörű statisztikákból könnyűszerrel kideríthető az is, hogy adott tárgyú hirdetéseink miképpen tehetők jobbakká vagy még jobbakká.

         Legközelebbi írásunkban valamivel közelebb lépünk a digitális analitika gyakorlatához.

  A Mildura Nonprofit Bt. az EU és Magyarország Kormánya támogatásával az Észak-Magyarország Régió hátrányos helyzetű területeken működő vállalkozásainak nyújt segítséget a GINOP-5.1.7-17-2019-00222 számú pályázat keretén belül.

StartMa

(X)