Факторный анализ данных диджитал-статистики

Факторный анализ данных — это в том числе формирование информации в различные группы по выявленным между ними зависимостям и создание на основе полученных результатов новых, уникальных кластеров клиентов и, как следствие, предложений для них, от которых они не должны отказаться. Крупные компании, которые еженедельно присылают на почту уникальные предложения, используют в своей работе анализ данных по факторам для их создания под конкретных клиентов.

Анализ данных по факторам может проводиться по следующим показателям:

— по полу и возрасту клиента,

— по среднему чеку,

— по времени совершения покупки,

— по категориям товара, которые покупает клиент,

— по группе товаров, которые он покупает,

— по периодичности покупок. 

По каждому фактору (например, по возрасту) будет выделяться несколько групп: до 18, от 18 до 25, от 25 до 30, от 35 до 40 и т.д. Каждая группа по перечисленным факторам будет отдельным кластером. Кластеров может быть столько, сколько необходимо. После анализа получившихся групп компания может сделать точный срез клиентов, для которых формируется уникальное предложение — то самое, от которого они не смогут отказаться.

Анализ данных по факторам диджитал-статистики

Факторный анализ данных необходимо применять к статистике каждой соцсети:

Факторный анализ данных не ограничивается только онлайн-маркетинговыми исследованиями. Он может быть использован и в управленческой деятельности: например при анализе продаж, работы клиентской службы. Но в изучении диджитал-пространства он обрел размах вселенских масштабов.

Анализ данных по факторам диджитал-статистики позволяет:

— создать уникальное предложение,

— определить целевую аудиторию и лучше продумывать рекламу,

— выявить неработающие схемы взаимодействия через интернет,

— улучшить контент и юзабилити сайта и соцсетей,

— увидеть, какие товары или услуги получают отклик, а какие нет.

Инструменты для факторного анализа данных

Факторный анализ данных интернет-статистики — работа с большими данными, даже если речь идет не о крупной компании. Поэтому при таком анализе всегда рекомендуется использовать программное обеспечение Alteryx — отчетно-аналитической программы для обработки данных: система с высокой точностью выгружает и преобразует информацию, благодаря чему идеально подходит для big data для анализа больших данных.

После проведения факторного анализа данных в Alteryx, результат нужно визуализировать. Читать полученные данные легче по графикам и диаграммам, нежели по столбцам цифр. Так можно эффективно оценить ситуацию и принять правильные управленческие решения. Лучше всего с Alteryx сочетается программа Tableau: она автоматически заберет данные из Alteryx и построит интерактивные графики.

 

Внимание! Все обучающие видео перенесены на нашу платформу Академия Аналитики. Раздел Практика. Смотрите БЕСПЛАТНО.

НАЧАТЬ УЧИТЬСЯ БЕСПЛАТНО

Хотите научиться работать с данными?

Академия Аналитики — онлайн-образовательный проект, который создан командой АНАЛИТИКА ПЛЮС для того, чтобы компании быстро и успешно внедряли решения для анализа данных, а их сотрудники профессионально росли.

Сайт Академия Аналитики academy.analytikaplus.ru

Телеграм Академия Аналитики analytixacademy_chat