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有效数据分析让你更了解用户体验、行为及需求

数据分析

收集和分析正确的数据、切实的理解用户体验及用户行为已成为当务之急,下面将分享10个大数据的使用方法,可以帮助机构从用户交互中获得见解、提高用户忠诚度并从根本上取得竞争优势:

1. 将网络传输中的数据看做“金矿”并进行挖掘。你的网络中包含了大量其它公司无法从中获益的数据,收割这些数据中的价值是你真正理解用户体验的第一步。

2. 不要总是用假设去了解你的用户,并且知道他们需要什么。拥抱用户,并且切实的了解用户行为,要比去假设要好的多。保持客观,从实际数据中获得见解。

3. 尽可能的收集数据,从而减少盲点。盲点可能导致丢失关键信息,从而得到一个歪曲的用户体验观。确认你收集了一切可以影响到用户体验和行为分析的数据。

4. 对比数据的体积,我们该更看重数量。收集好数据之后,专注于重要的数据来做分析方案。

5. 迅速。用户需求优先级总是在变化的,技术需要迅速的做出分析并做调整。这样才能保证你分析出的不是过时结果,对于随时都在改变的需求,你需要迅速的收集数据并做出响应的处理。

6. 实时的业务运作。这就需求对数据的实时分析并获取见解,从而在情况发生后可以实时的做出调整,从而保证最佳的用户体验及经营结果。

7. 分析不应该给产品系统带来风险,也就是分析永远都不应该给用户体验带来负面的影响。所以尽可能多的捕捉数据,避免盲点才能让分析出的见解不会对业务有负效应。

8. 利用好你数据的每一个字节,聚合数据可能会暗藏关键见解。这些信息片段可能会反应最有价值的见解,可以帮助持续的提升用户体验及经营效果。

9. 着眼大局。捕捉与你站点或者网络应用程序交互的所有数据,不管是来自智能手机、平板或者是电脑。丰富数据,将不同储存形式之间的数据关联起来,确信这些点都被连接了起来。在处理中关联的越早,获得的见解就越完整、精准、及时和有效。

10. 和平台无关,确保你的大数据分析能力不会受到设备的类型限制(笔记本、台式机、智能手机、平板等)。

英文原文:10-ways-to-use-big-data-to-get-to-know-your-customers-better

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