Data Analytics

1. Strumenti di Data Analytics

1.1. Web Analytics

1.1.1. Funzionalità

1.1.1.1. Comprende comportamento dei clienti

1.1.1.2. Permette di identificare aree di malfunzionamento di un sito

1.1.1.3. Ottimizzare la customer experience

1.1.2. Dati Ricavabili

1.1.2.1. Performance di un sito web

1.1.2.2. Pagine piu visitate (clickstream) e quelle meno (drop-off)

1.1.2.3. Percentuali di utenti di ritorno rispetto a quelli nuovi

1.1.2.4. Informazioni che caratterizzano i visitatori

1.1.3. Impieghi

1.1.3.1. Pubblicità

1.1.3.2. Social Media

1.1.3.3. Dispositivi Mobili

1.1.3.4. Navigazione del Sito Web

1.1.3.5. Monitoraggio delle Conversioni (funnel)

1.2. Google Analytics

1.2.1. Pubblico

1.2.1.1. Utenti Attivi

1.2.1.2. Dati Geografici

1.2.1.3. Dati demografici e Interessi

1.2.1.4. Comportamento

1.2.1.5. Tecnologia e Dispositivi Mobili

1.2.2. Acquisizione

1.2.2.1. Canali

1.2.2.2. Referral

1.2.2.3. Search Console

1.2.3. Comportmaneto

1.2.3.1. Flusso di Comportamento

1.2.3.1.1. Nodi

1.2.3.1.2. Connessioni

1.2.3.1.3. Uscite

1.3. Collegamento in Economia Aziendale BEP (Break Even Point)

1.3.1. Strumento in grado di ridurre i rischi

1.3.2. Valido mezzo di controllo dell'attività di produzione

1.3.3. Consente di monitorare utile e perdite e intervenire prontamente

2. Tipi di Data Analytics

2.1. analisi descrittiva : descrive cosa è successi

2.2. analisi diagnostica : perchè è successo

2.3. analisi predittiva : cosa probabilmente accadrà brevamente

2.4. analisi prescrittiva : suggerisce un corso d'azione

3. Passaggi della Data Analytics

3.1. 1° passo : determinare i requsiti dei dati o come sono raggruppati

3.2. 2° passo : processo di raccolta

3.3. 3° passo : organizzarli in modo che possano essere analizzati

3.4. 4° passo : dati vengono ripuliti prima dell'analisi

4. Funzionalità della Data Analytics

4.1. aiutare le aziende ad aumentare i ricavi

4.2. migliorare l'efficienza operativa

4.3. ottimizzare le campagne di marketing e sforzi servizio client

4.4. rispondere rapidamente alle tendenze dei mercati

4.5. ottenere un vantaggio competitivo rispetto ai concorrenti

4.6. migliorare prestazioni aziendali

5. Tipi di Dati Analizzati

5.1. record storici

5.2. nuove informazioni elaborati in tempo reale

5.3. mix da fonti interne ed esterne