Аналитические инструменты. Почему ими нужно пользоваться

Рейтинг честных брокеров бинарных опционов 2020:
Содержание

Почему традиционные инструменты маркетинговой аналитики не приносят должных результатов и что с этим делать?

В рамках нового исследования от CMO Council 52% конечных потребителей заявили, что наиболее важным аспектом их опыта взаимодействия с брендом является быстрый отклик сотрудников на проблемы, потребности, запросы и предложения, которые у них возникают.

Современные предприниматели хватаются за любые возможности, чтобы сделать свой бизнес более отзывчивым, но традиционной маркетинговой аналитики здесь уже недостаточно. Типичные аналитические решения не дают стартаперам real-time результаты, а они играют важнейшую роль в мире объемных, разнообразных и скоростных данных. В сегодняшней статье мы объясним вам, чем обусловлены эти ограничения и каким образом вы можете их избежать.

Что такое традиционные маркетинговые аналитические инструменты?

Сегодня главная задача маркетологов сводится к рассылке персонализированных сообщений клиентам и получению как можно больших ROI от своих маркетинговых вложений. Достижение этой цели подразумевает унифицированную обработку всех доступных клиентских данных, а такая продвинутая аналитика нуждается в мощных и эффективных data-платформах.

Большинство компаний ограничены в этом плане ввиду бюджета, технологий или нехватки кадров, и согласно недавнему исследованию от Dun & Bradstreet и Forbes Insights, им еще только предстоят подобные инвестиции.

Какие из перечисленных сложностей больше всего мешают вашей компании использовать данные и аналитику для принятия решений: нехватка бюджета; технологические нюансы; вопросы безопасности; отсутствие необходимых навыков; менеджмент данных; точность/качество данных; невозможность достичь ROI; плохое освоение сервисов командой; несогласованность по функциям; отсутствие data-driven культуры и т. д.

В течение нескольких последних десятилетий маркетологи размещают данные, полученные от пользователей, в хранилищах для отчетности и анализа. Так как они собирают информацию из разных источников, сперва ее нужно отфильтровать и стандартизировать, а уже затем вносить в соответствующие таблицы. После этого компания определяет ключевые метрики, которые хочет отслеживать, и свойства, необходимые для анализа таких показателей. Затем полученные KPI-метрики включаются в отчет.

Каждый из упомянутых выше шагов имеет огромное значение. Традиционная аналитическая модель стоит организациям колоссальных усилий, времени и денег, но в то же время она далеко не всегда приносит им адекватные и своевременные результаты. В большинстве случаев маркетинговые команды испытывают сложности на этом поприще из-за 6 основных факторов.

1. Экспоненциальный рост объемов данных и скорости их передачи

В последние годы среднее количество тачпоинтов для клиентов компаний и объемы данных, генерируемые каждым из них, заметно выросли. Сайты, социальные сети, POS и call-центр системы, а также новые IOT источники данных (устройства «умного дома», переносные технологические девайсы и т. д. ) дают компаниям очень много информации, причем зачастую непрерывно.

«К 2020 году к Сети будет подключено более 75 000 000 000 устройств»

Сейчас такой наплыв сведений называют «big data» — термином, который описывает настолько большие или сложные наборы данных, что традиционных программных решений для их обработки уже недостаточно.

Big Data ставит перед компаниями непростую задачу. Помимо огромных вычислительных мощностей, которые нужны для анализа данных, маркетологам приходится думать над тем, как можно сохранять, обновлять или делиться собранной информацией в режиме реального времени.

Лучшие отечественные брокеры бинарных опционов:

Хотя индустрия данных и развивается быстрыми темпами, опрос от все тех же Dun & Bradstreet и Forbes Insights показал, что к более активному использованию продвинутой аналитики это не приводит.

Что лучше всего описывает подход вашей компании к использованию аналитики? Анализ таблиц; базовые модели; основанные на прошлом поведении и/или регрессии; анализ дашбордов; предиктивные модели с использованием как внутренних , так и внешних данных; продвинутые аналитические методики для прогнозирования и ожидания изменений; предиктивные модели с использованием внутренних данных

2. Негибкая, статическая data-модель

При работе с описанной ниже статической data-моделью компаниям сложно приспосабливаться к новым линиям продуктов, рынкам или изменяющемуся процессу продаж. Из-за этого некоторые аналитические решения могут терять для них актуальность уже через несколько недель после внедрения.

Традиционная маркетинговая аналитическая модель: источники данных > фильтрация и очистка данных > хранилище данных > аналитические отчеты

Когда дело касается добавления еще одного источника данных, изменений в свойствах существующих источников или адаптации к real-time переменам в бизнесе (к примеру, запуску нового продукта или покупке стартапа), статическая data-модель ограничивает ваши возможности.

Несмотря на то что такая модель отлично выражает структуру компании в отдельно взятый момент времени, если что-то меняется, она начинает замедлять процесс принятия решений и вынуждает маркетологов оставаться на шаг позади в плане использования последних клиентских данных.

Маркетологи попадают в петлю статической data-модели и не могут продвигать кампании на основе свежей информации

В наши дни компании куда больше фокусируются на сервисах, которые позволяют им принимать решения в режиме реального времени, вместо того чтобы терять дни или недели с традиционными аналитическими инструментами.

3. Интеграция данных отнимает много времени и сил

Чтобы быстро интегрировать данные, сопоставлять разные каналы и создавать единое видение клиента в real-time режиме, маркетологи должны использовать основанный на поведении подход.

Вы этого точно не знали:  Обзор валютных пар в бинарных опционах

Аналитические journey-платформы могут быть очень полезны в этом плане. Они разработаны для быстрого внедрения данных в различные системы/каналы и позволяют компаниям получать обобщенное представление о клиенте. С их помощью маркетинговая команда может анализировать миллионы data-точек в реальном времени и собирать действенную аналитику еще до того, как она утратит свою актуальность.

Аналитические journey-платформы позволяют интегрировать данные из множества источников

4. Нехватка навыков и ресурсов

Даже если вы уверены в том, что ваша команда справится с проблемами «big data» с помощью традиционной модели хранения данных и их интеграции, отнимающей слишком много времени, для эффективного анализа всей информации вашим сотрудникам нужно осваивать серьезные технические, статистические и аналитические концепции.

Например, чтобы извлекать сведения из наборов данных, работники должны быть знакомы с такими языками программирования, как SQL, R или Python, и уметь манипулировать данными. Иными словами, для получения полезных инсайтов на основе собранной информации вам нужны квалифицированные специалисты, которых так сложно найти, удержать и мотивировать.

Как правило, маркетологи не обладают вышеперечисленными знаниями, и это влечет за собой различные задержки. Согласно упомянутому ранее опросу от Dun & Bradstreet и Forbes Insights, более чем 25% руководителей считают нехватку профессиональных навыков своей главной преградой на пути к успешному использованию данных и аналитики.

Чтобы смягчить эту проблему, компаниям следует работать с аналитическими платформами, которые обеспечивают практичный, быстрый и эффективный доступ к информации и позволяют маркетологам фокусироваться на релевантных бизнес-решениях. Такие продвинутые сервисы могут представлять сложные данные через визуальные «путешествия», анализ которых не требует участия десятков data-ученых.

5. Нехватка маркетинговых аналитических инструментов, работающих в real-time режиме

Традиционные аналитические методики имеют еще один весомый недостаток, который часто упускается из виду. Статическая data-модель предлагает вам исторический обзор данных, полезный для анализа трендов и эффективности с течением времени, но сегодня маркетологам нужно знать, что происходит с клиентами в перспективе, и корректировать свой пользовательский опыт в реальном времени.

Большинство так называемых «real time» сервисов работают с задержкой в 24-48 часов. Кроме того, львиная доля аналитических систем не имеет прямой интеграции с системами маркировки, чтобы использовать персонализацию и влиять на поведение клиентов в нужные моменты.

Пример: генерируя своевременные и релевантные офферы

Ритейлер хочет запустить апсейл-кампанию для своих самых ценных in-store клиентов, чтобы конвертировать их в постоянных онлайн-покупателей. Опираясь на традиционную аналитическую модель, аналитик обращается к хранилищу маркетинговых данных для определения наиболее ценных клиентов.

Затем результаты этого запроса сопоставляют с POS данными, чтобы создать целевой список клиентов, которые покупали что-то в прошлом месяце, и использовать их для кампании повторной покупки, где подходящие потребители получают предложение по предпочитаемому ими каналу.

Как думаете, сколько времени потребуется для выполнения такого процесса? Несколько дней или, может быть, даже недель? Суть в том, что когда клиент, наконец, узнает об оффере, он наверняка покажется ему не очень актуальным.

«Еще одно неактуальное предложение? Похоже, они даже не представляют, на каком этапе клиентского пути я нахожусь»

Ваши клиенты рассчитывают получать от вас персонализированный опыт, который бы диктовался их текущими предпочтениями и последними взаимодействиями.

Journey-аналитика предоставляет поведенческие real-time данные

Чтобы предоставить каждому клиенту персонализированный опыт на основе его уникальных интересов и пути, компании должны соединять миллионы data-точек и анализировать пользовательские «путешествия» по мере их возникновения.

С аналитическими journey-платформами это вполне осуществимо. Они позволяют маркетологам находить возможности для real-time вовлечения за счет глубокого анализа поведения клиентов.

С помощью таких сервисов вы сможете заранее определять пользователей, которые собираются уходить, и соединять точки между взаимодействиями клиентов и бизнес-результатами за считанные секунды.

Аналитические journey-платформы могут фиксировать значимые поведенческие паттерны в реальном времени даже по анонимным посетителям, поэтому вы можете вовлекать каждого клиента посредством своевременных персонализированных офферов

Journey-аналитика обеспечивает real-time взаимодействие

Вдобавок к мониторингу поведения клиентов в режиме реального времени, аналитические journey-платформы позволяют командам по маркетингу и UX автоматически взаимодействовать с каждым клиентом в наиболее подходящие моменты — через предпочитаемый ими канал и релевантным, персонализированным образом.

Возможность интеграции с martech-системами и запускать real-time взаимодействие — это огромный шаг вперед

6. Игнорирование мультиканальных путешествий

Большинство аналитических инструментов работают на основе данных из отдельного канала и не фиксируют сложных, мультиканальных путешествий.

К примеру, digital-аналитик в маркетинговой команде будет использовать аналитическую платформу (такую как Google Analytics), чтобы измерять трафик сайта или приложения, источники привлечения, поведенческий поток и вовлечение контентом. Соцмедиа аналитик из той же команды может пользоваться более узконаправленными аналитическими инструментами для измерения охвата, вовлечения и других социальных метрик.

Хотя такой традиционный подход и полезен, он позволяет рассматривать каналы только по отдельности и не дает вам полного представления о клиентском пути, которое необходимо для персонализированного real-time вовлечения пользователей в масштабе.

Основанные на journey-аналитике подходы являются кросс-канальными

Согласно четвертому ежегодному докладу State of Marketing от компании Salesforce, 67% ведущих маркетологов считают, что создание связанного клиентского путешествия с учетом всех тачпоинтов и каналов имеет решающее значение для успеха их общей маркетинговой стратегии.

То, что клиентское путешествие является многоканальным — хорошо известный факт, но теперь новое исследование от Harward Business Review обнаружило, что чем больше каналов пользователь задействует, тем большую ценность он представляет.

Journey-аналитика создает унифицированное видение клиента по мере того, как он взаимодействует с вашим брендом в разных тачпоинтах. С помощью таких инструментов вы можете найти кросс-канальные пути, которые ведут (или нет) к интересующему вас действию. Кроме того, некоторые сервисы позволят вам использовать алгоритмы машинного обучения для поиска более оптимальных «маршрутов» и прогнозирования вероятного поведения клиентов.

Вы этого точно не знали:  Самые прибыльные и простые торговые стратегии для бинарных опционов бесплатно

Что такое сигналы Форекс и как правильно ими пользоваться

Если вы решили зарабатывать на валютном рынке, вам нужно совершенно чётко понимать, что такое сигналы Форекс и как правильно на них реагировать. Трейдеры с опытом торговли обычно уже осознают, что значение этого слова преувеличено, зато новички постоянно разочаровываются из-за неоправданных ожиданий.

Первое, с чем сталкивается добросовестный ученик на Форексе – это описание многочисленных индикаторов, уровней, графических фигур и других вспомогательных данных для поиска момента входа. И практически везде присутствует фраза «сигнал для покупки/продажи». Автоматически это воспринимается трейдером как момент, когда можно открывать сделку. И ведь, действительно, так это и звучит! Ничего странного, что самоучки, а порой и те, кто ходит на курсы, начинают по таким сигналам торговать.

На самом деле в большинстве случаев это означает лишь «вероятность того, что цена пойдёт в N-ную сторону». Причём порой такая вероятность очень небольшая. Если открываться по этим показателям, шанс быстро остаться без денег очень велик.

Сигналы Форекс: два типа

Условно сигналы Форекс можно поделить на две разновидности. Первая – это «простые» показатели, которые присваиваются любому инструменту анализа: индикаторам, фигурам, линиям и так далее. Например:

  • Стохастик выходит из зоны перекупленности – продажа.
  • График отскочил от линии поддержки – покупка.

Такие ситуации вовсе не означают, что вам нужно срочно открывать сделку. Это всего лишь моменты на рынке, когда есть вероятность роста или падения, но она ещё невелика. В подобных случаях трейдеру стоит присмотреться к тому, что происходит на графике, найти дополнительные сигналы и только тогда открываться. Хотя это очень обобщённая схема: на самом деле у вас должен быть готовый план действий, и нужно знать заранее, какие именно показатели искать.

Запомните, что почти всегда, когда вы читаете описание способа анализа (индикатор, Фибоначчи, уровни, …), речь идёт именно о тех случаях, когда вам даётся всего лишь подсказка, но никак не руководство к действию.

Вторая разновидность – это сигналы готовых стратегий и тактик, а также подробно описанные моменты для входа в рынок. Например:

  • Вам даётся стратегия для прогнозирования рынка, состоящая из 2 или более причин, при совпадении которых можно будет открывать сделку.
  • У вас есть цельная схема с пошаговым описанием и явным указанием на то, когда нужно входить в рынок. К примеру, графическая фигура «Двойное дно», когда открывать сделку нужно не сразу по мере формирования паттерна, а только после прохождения ценой 30 % от его высоты.

Стоит чётко разграничивать эти два вида сигналов. Первые являются не важными, но их можно успешно использовать в работе, если умело применить. Вторые действительно значимы, и с их помощью получится мгновенно открыть сделку, которая, с наибольшей вероятностью, будет прибыльной.

Как Сортировать и фильтровать Данные в Google Таблицах

Russian (Pусский) translation by Andrey Rybin (you can also view the original English article)

Данные захватывают мир. И часто, их у нас настолько много, что это достаточно сложная задача — разобраться, что они означают и дать оценку.

Электронные таблицы — один из лучших способов проанализировать структуру данных и начать их использовать. Но часто наборы данных бывают слишком большими, чтобы ими можно было запросто начать пользоваться. Для этого нужны средства, которые помогут найти нужные данные, и позволят уменьшить их объем.

В этом уроке, вы научитесь использовать фильтр Google таблиц, чтобы ограничить набор рассматриваемых данных. А потом, вы узнаете секреты использования функции сортировки Google Таблиц, которые помогут вам упорядочить данные, нужным вам образом.

Смотрите и учитесь.

Ниже, в видеоуроке, я собираюсь рассказать вам о функциях сортировки и фильтрации данных в Google Таблицах. Вы увидите варианты использования фильтрации и сортировки данных в Таблицах.

Просмотрите иллюстрированный материал, в котором объясняются техники работы с функциями Google Таблиц: сортировка и фильтрация.

Применяйте на Практике

Пока вы работаете с этим уроком, делайте примеры, используя данные для примеров. Я подготовил набор простых данных, используя которые, вы можете попрактиковаться в сортировке и фильтрации данных в Google Табицах.

Скачайте фалы отсюда, загрузите их в Google Таблицы, и используйте их, что бы поработать с техниками, которые я описываю в этом уроке.

1. Сортировка в Google Таблицах

Сортировка данных в Таблицах — это работа с порядком, в котором данные будут отображаться в ваших таблицах.

Когда я собираюсь заниматься сортировкой, я принимаю во внимание два фактора:

  1. На основе какой колонки будет выполняться сортировка данных? Например, вы можете захотеть выполнить сортировку продаж на основе полного объема продаж.
  2. Как будут сортироваться данные?Например, данные могут сортироваться от больших значений к меньшим.

Один из важных моментов в сортировке в заключается в том, что вы будете выполнять сортировку всей таблицы. Обычно, каждая строка данных может рассматриваться как запись, или элемент данных. Каждая строка данных содержит один элемент данных, а каждая колонка содержит различные атрибуты, или способы описания данных.

Например, каждая строка в вашей таблице может представлять из себя запись о покупках, которые совершают клиенты в вашем онлайн магазине. В то время как , каждая колонка (атрибут) будет содержать ключевую информацию по этой покупке, такую как, время покупки, адрес покупателя, объем покупки.

В этом примере, для этого урока, каждая строка — это запись о нанимаемых работниках, а каждая колонка содержит атрибуты, которые описывают кандидата.

Когда вы выполняете сортировку данных, очень важно, чтобы данные оставались сгруппированными вместе. Если вы отсортируете только колонку, которая содержит количество продаж, то у вас затем получится путаница в данных! Продажа в 100$ теперь может соответствовать не тому покупателю.

Вы этого точно не знали:  Миллионеры Бинарных Опционов

Вот почему так важно правильно выполнять сортировку данных. Давайте рассмотрим несколько примеров ниже.

Как Сортировать Данные в Google Таблицах

Один из базовых способов сортировки в Google Таблицах — это сортировка данных в алфавитном порядке от А до Я(или от A-Z). После этого данные обычно легче читаются, и после этого легче находить строки, которые вам могут быть нужны.

Прежде чем я начну делать какую-либо сортировку, мой первый шаг — выделить целую таблицу. Это минимизирует вероятность того, что я случайно отсортирую не ту колонку, или выберу только часть данных.

После того, как вы выделили набор данных, зайдите в меню Данные > Сортировка Диапазона (Sort Range), как показано на картинке ниже.

После того, как вы выделили данные, зайдите в Данные > Сортировка Диапазона, чтобы сортировать ваши данные используя инструменты Google Таблиц.

Несмотря на наличие встроенных опций для сортировки с A-Z или Z-A, гораздо проще использовать инструмент, встроенный в Таблицы для сортировки. На скриншоте ниже вы можете увидеть типичный пример применения сортировки. Вы можете просто выбрать столбец, к которому вы хотите применить сортировку.

Так же, убедитесь, что вы делаете сортировку в нужном «направлении». Для текстовых данных вы можете сделать сортировку в алфавитном порядке (A-Z) или в обратном алфавитном порядке (Z-A).

Выберите колонку, на основе которой хотите сортировать данные, а также порядок сортировки, по алфавиту, или в обратном алфавитном порядке.

После того, как вы сделаете это, вы увидите что ваши данные сортированы, и они в целости и сохранности. Вы можете заметить, что на рисунке ниже, мы сортировали данные на основе названия компании на которую работает кандидат.

Теперь, когда мы выполнили сортировку колонки Company, вы можете заметить, что названия компаний перечисляются в алфавитном порядке.

Хорошей привычкой будет, просмотреть отсортированные вами данные. В худшем случае, вы отсортируете только одну колонку, в то время как другие останутся без изменения. На скриншоте выше, по смешавшимя номерам ID, которые уже не имеют возрастающего порядка (1,2, 3, 4..), мы можем сделать вывод, что все колонки сортировались одновременно, связанным образом.

2. Сортировка Google Таблиц по двум правилам.

Что если вы хотите выполнить сортировку по двум категориям? Например, что если вы захотите, сортировать данные с сотрудниками, по их заинтересованность (а скорее по привлекательности для работодателя) и названиям компаний. Давайте попробуем так и сделать.

При выделенных данных, зайдите в меню Данные > Сортировка Диапазона. А теперь щелкните по кнопке, Добавить еще один диапазон для сортировки, чтобы добавить второй критерий для сортировки данных. Теперь вы можете выполнить сортировку основываясь на нескольких правилах.

В этом меню, важен порядок. Отметьте себе, что есть первое правило, «сортировать по», а затем второе правило «затем по». На примере ниже, я установил в меню сортировку заинтересованности по алфавиту, а затем сортировку компаний по алфавиту.

Щелкните по Добавить еще один столбец для сортировки, что позволит вам задать несколько правил для сортировки ваших данных.

Используйте эту многоуровневую сортировку , чтобы задать то, как будут выглядеть данные. Вы можете добавить столько правил, сколько вам нужно, для того что бы представить данные в необходимом порядке.

3. Используйте Фильтры в Google Таблицах

Если сортировка влияет на то, в каком порядке будут представлены данные в таблице, фильтрация влияет на то, какие данные будут в таблице отображаться. Давайте узнаем, как использовать фильтрацию в Google Таблицах, которая позволить уменьшит объем отображаемых данных.

Чтобы добавить фильтры, выделите ваши данные. Затем зайдите в Данные > Создать фильтр в меню Таблицы.

Теперь, когда вы включили фильтрацию, вы увидите маленькую иконку в верхнем правом углу названия столбца. Щелкните по этой иконке, и вы увидите список величин доступных в этой колонке, в выпадающем меню, как на скриншоте ниже.

Щелкните по иконке в названии колонки, чтобы выбрать каким огразом вы хотите ограничить набор данных.

В этом всплывающем меню, переключитесь на критерии, которым вы хотите, чтобы удовлетворяли ваши данные. Когда вы нажмете ОК, данных в вашей таблице станет меньше, и будут отображаться только те, которые удовлетворяют правилам вашего фильтра Google Таблиц.

Также как и при сортировке, вы можете задвать несколько уровней фильтрации. В примере ниже, я добавил фильтр в столбец «Уровень зарплаты» (Salary Grade).

Это отличный пример, как полезна фильтрация при работе с данными. Комбинируя фильтрацию по «заинтересованности» с фильтром по «уровню зарплаты», я получил список из двух кандидатов из 100 возможных.

Важно при этом помнить, что фильтрация не удаляет данные. Они просто остаются «за сценой», готовые появиться снова, когда вы измените условия фильтрации.

Поиск пропущенных данных

Вам следует кое о чем помнить, когда вы работаете с фильтрацией данных: вам нужно быть осторожным и помнить о том, какие данные вы оставляете «за сценой». Я не скажу вам точно, сколько раз я работал с таблицами и упускал тот факт, что данные пропущены, потому, что они были удалены из фильтрации в Google Таблицах.

Я всегда слежу за двумя вещами, если данные не имеют смысла:

  1. Значок фильтра в верхней части столбца
  2. Номера строк в листах слева

Заметьте, что на этом скриншоте, что номера строк (в крайней левой части) теперь не последовательны, так же есть иконка фильтра над колонкой F.

Эти два фактора, позволяют нам быть уверенными в том, что вы не упустили данных в своей таблице.

Подводим итоги и продолжаем обучение.

Фильтрация и сортировка — критически важные инструменты для уменьшения набора и выбора данных. Посмотрите другие уроки ниже, чтобы узнать больше об использовании Таблиц при просмотре и анализе данных.

Получить бонус за открытие счета можно тут:
Понравилась статья? Поделиться с друзьями:
Народный рейтинг брокеров бинарных опционов за 2020 год
Добавить комментарий

;-) :| :x :twisted: :smile: :shock: :sad: :roll: :razz: :oops: :o :mrgreen: :lol: :idea: :grin: :evil: :cry: :cool: :arrow: :???: :?: :!: