Yaygın büyük veri analitiği modelleri nelerdir?

Bu makaleyi dinle

Örneğin, veri analizinde hangi veri modellerinin doğrudan kullanılabileceği, özellikle bazı İnternet platform ürünleri için. Olay analizi, öznitelik analizi, kanal analizi, oturum analizi, tutma analizi, ilişkilendirme analizi, ısı haritası analizi, dağılım analizi, aralık analizi, yol analizi ve huni analizi dahil olmak üzere doğrudan kullanılabilecek 11 genel veri analizi modeli vardır.

Makalenin içeriği:

• Olay analizi
• Nitelik Analizi
• Kanal Analizi
• Oturum Analizi
• Tutma Analizi
• Atıf analizi
• Isı haritası analizi
• Dağılım Analizi
• Aralık Analizi
• Yol Analizi
• Huni Analizi

Olay analizi

Olaylar, kullanıcıların uygulamalardaki, web sitelerindeki ve diğer uygulamalardaki davranışlarını, yani kim, ne zaman, nerede, nasıl ve ne yaptıklarını ifade eder. Olay analizi modeli, esas olarak kullanıcının uygulamayı açma, kaydolma, oturum açma ve sipariş için ödeme yapma gibi uygulamadaki davranışlarını analiz etmek için kullanılır. Kullanıcı davranışı, etkinleştirilen kullanıcı sayısı, tetikleyici sayısı ve erişim süresi gibi temel metriklerle ölçülür ve iş sürecini ölçmek için karmaşık metrikler oluşturmak üzere metrik hesaplamayı destekler.

Peki olay analizi modeli hangi sorunları çözebilir? Örneğin:

1. Günlük kullanıcı sayısını, ziyaretleri ve ürün kullanım sürelerini takip edin, trend değişti mi? Değişime hangi faktörler neden oldu?
2. St. Petersburg ve Moskova'da kullanıcılar tarafından satın alınan ev aletlerinin dağılımı arasındaki fark nedir?
3. Bugün bir konu açıldı ürün, her dönemde kullanıcı katılımı nasıl?
4. Son altı ayda ödeme yapan kullanıcı ve ARPU sayısı nedir?

Olay analitiği modeli, platformlardaki kullanıcı davranışını gerçek zamanlı olarak izleyebilir, gösterge değişikliklerini boyutlar arasında ilişkilendirebilir ve daha güçlü analitik elde etmek için özel göstergeleri yeni göstergelerle birleştirebilir. Analysys Ark akıllı analitik ürünleri, boyut filtrelemeyi ve departman koşullarını destekler ve kullanıcı gruplarını analiz ederek grup karşılaştırmasını destekler.

Nitelik Analizi

Öznitelik analizi, kullanıcı tanımlı özniteliklerin veya ön ayarlı özniteliklerin oranlarının analizine dayanır. Çeşitli özelliklerdeki kullanıcı sayısı gibi metrik özelliklerin oranlarını hesaplayabilir ve ardından analizin ön sonuçlarını alabilir. Örneğin, cinsiyet özelliklerine sahip kullanıcıların oranını analiz ederek, farklı cinsiyetteki kullanıcıların sayısına ilişkin istatistiki sonuçları hızlıca elde edebiliriz.

Öznitelik analizini kullanarak, farklı özelliklere sahip kullanıcıların toplam sayısını hesaplamak için kullanışlı olan, kullanıcıların farklı özniteliklere göre dağılımını hızlı bir şekilde görebilirsiniz. İlişkilendirme analizini kullanma sürecinde makul bir ölçüm yöntemi seçmek gerekir. Yaygın olarak kullanılan ölçüm yöntemleri şunları içerir: kullanıcı sayısı, çokluk, toplam, maksimum, minimum, ortalama vb.

Örneğin, seçtiğimiz gösterge "Ortalama Kümülatif Tüketim", boyut "Üyelik Seviyesi" ve kullanıcı "Tüm Kullanıcılar" ı seçtiğinde, elde ettiğimiz sonuç "Farklı üyelik seviyelerine sahip Tüm Kullanıcıların Ortalama Tüketimleri Nedir? .

Olay Analizi Modeline benzer şekilde Nitelik Analizi Modeli, çok boyutlu ve çok kullanıcılı karşılaştırmalar yapabilir ve istatistiksel sonuçları çeşitli grafiklerde görüntüleyebilir. Etiket özelliği senaryosu, etiketlerin sürümler arasında istatistiksel karşılaştırmasını da gerçekleştirebilir.

Kanal Analizi

Kanallar, yani arama motorları, sosyal ağlar, reklam platformları, çevrimdışı toplantılar vb. gibi işletmeler (ürünler) ve kullanıcılar arasındaki çeşitli temas noktaları.

Kanal analiz modeli, kullanıcı ziyaretlerinin kaynaklarını (ziyaretçiler dahil) analiz etmek ve ziyaret eden kullanıcı sayısı, ziyaret sayısı, ziyaret süresi ve hemen çıkma oranı gibi temel metrikleri kullanarak kanalın kalitesini değerlendirmek için kullanılır. . Kanalların dönüşüm etkisini ölçmek için özel dönüşüm hedeflerini de destekler.

Peki kanal analizi hangi sorunları çözebilir? Örneğin:

1. Gerçek zamanlı olarak her bir kanalın ziyaretçi sayısı ve sayfa görüntüleme sayısı ne olacak?
2. Her kanalın çektiği kullanıcı kaydı sayısı ne olacak?
3. Sosyal medya, arama motorları, dış linkler… Hangi kanalda tutma oranı en yüksek?
4. Wechat kaynak kullanıcıları daha çok resmi hesapta mı yoksa arkadaş çevresinde mi yoğunlaşıyor?
5. Hangi arama terimleri en çok trafiği çeker ve iyi dönüşüm sağlar?

Kanal analiz modeli, temel metrikleri ve dönüşüm oranlarını tanımlayarak, çeşitli kanalların gerçek çıktı etkisini değerlendirmek için analiz platformunu ve kanal parametrelerini seçerek ve son olarak, performansı iyileştirmek için yüksek kaliteli kanalların bir kombinasyonunu seçerek her bir kanalın performansını net bir şekilde temsil edebilir. genel yatırım getirisi.

Oturum Analizi

Oturum, yani oturum, bir web sitesinde/H5/widget/uygulamada belirli bir süre boyunca gerçekleşen bir dizi kullanıcı eylemi anlamına gelir. Örneğin, bir oturum birden çok sayfa görüntüleme, etkileşim etkinliği vb. içerebilir. Oturumların geçici nitelikleri vardır. Farklı kesim kurallarına göre farklı sürelerde seanslar oluşturulabilir.

Oturum analizi modeli, oturum erişiminin kalitesini ölçmek için ziyaret sayısı, kişi başına ziyaret sayısı, toplam ziyaret süresi, ziyaret başına süre, ziyaret başına derinlik, hemen çıkma oranı, hemen çıkma oranı, çıkış sayısı, çıkış oranı gibi birçok metrik içerir. ve ziyaret başına ziyaret süresi. kişi başına, sayfada geçirilen toplam süre, sayfada geçirilen ortalama süre.

Olay analizinden farklı olarak oturum analizi, aşağıdakiler dahil olmak üzere belirli senaryolarda oturum analizinin ihtiyaçlarını karşılamak için bazı boyutların alt bölümlerini de destekler:

1. Kanal Kaynak Gruplaması: her ziyaretin kanal kaynaklarını ayırt etmek için kullanılır, yalnızca Web/H5/Mini için geçerlidir;
2. Görüntülenen sayfa sayısı: Aralık olarak 5 adımla, her seferinde görüntülenen sayfa sayısının dağılımı hesaplanır;
3. Açılış sayfası: her ziyaretin açılış sayfasını ayırt etmek için kullanılır ve farklı açılış sayfalarına yapılan ziyaretin kalitesi değerlendirilebilir;
4. Çıkış Sayfası: Her ziyarette çıkış sayfasını ayırt etmek, farklı sayfalardaki çıkış durumunu değerlendirmek ve optimizasyon için çıkış oranı yüksek bir sayfa bulmak için kullanılır;
5. Erişim süresi: 0-3 saniye, 3-10 saniye, 10-30 saniye, 30-60 saniye, 1-3 dakika, 3-10 dakika, 10-30 dakika, 30-60 dakika, 1 saat ve üzeri. Her ziyaretin zaman dağılımını bölün ve hesaplayın.

Olay analizine benzer şekilde, oturum analizi ayrıca birden çok göstergeyi, birden çok boyutu ve birden çok filtre koşulunun yanı sıra birden çok kullanıcı grubu arasında yatay karşılaştırmayı destekler. Aynı zamanda, bir oturumu analiz ederken, üç farklı ayrıntı düzeyine göre istatistiksel analizi de destekler: gün, hafta ve ay. Kullanıcılar, sorgu verilerinin zaman aralığına göre analiz için uygun ayrıntı düzeyini seçebilir.

Tutma Analizi

Elde tutma, kullanıcıların uygulamaları, web sitelerini ve diğer uygulamaları kullanmış olması ve bir süre geçtikten sonra bunları kullanmaya devam etmesi anlamına gelir.

Elde Tutma Analizi Modeli, kullanıcıyı elde tutma ve kaybetme hakkında derin bir anlayış kazanmak, sürdürülebilir ürün büyümesini etkileyen temel faktörleri belirlemek ve pazar kararları almak, ürünü geliştirmek, kullanıcı sayısını artırmak için indirmeler, DAU'lar ve diğer metriklerin ötesinde kullanıcı durumunu/etkileşimini ölçmeye yönelik bir yöntemdir. maliyet vb.

Peki bir akılda tutma analizi modeli hangi sorunları çözebilir? Örneğin:

1. Geçen ay ürünün tekrarı oldu mu, etkisi nasıl değerlendirilir? Davranış, ürün yöneticisi tarafından bekleniyor mu?
2. Bir sosyal uygulama olarak üye olduktan sonra arkadaş eklemeyen kullanıcılar ile 10 arkadaş ekleyenler arasında fark var mı?
3. Kısa süreli akılda tutma düşük, uzun süreli akılda tutma kötü olmalı?
4. İki tanıtım kanalı farklı kullanıcıları çeker. Hangi kanal kullanıcılarının değerli kullanıcılar olma olasılığı daha yüksektir?
5. Son 30 gün içinde kaydolan ve yarım ay içinde geri dönmeyen kullanıcıların oranı nedir?

Tutma analizi modeli, birden çok popülasyonda koşullu filtreleme ve kıyaslamanın yanı sıra rastgele örnekleme ve tam veri hesaplamayı destekler. Aynı zamanda, yeni kullanıcıların özelliğinizi birkaç gün, hafta ve ay içinde kullanmaya hazır olup olmadığını belirlemek için elde tutma analizini kullanabilir ve ayrıca özellik tutma analizi için başlangıç ve bitiş davranışını özelleştirebiliriz.

Tutma, bir kullanıcı grubunun davranışının başlama zamanına göre hesaplanır ve istenen davranışın, belirli bir davranışın meydana geldiği kohortta belirli bir süre sonra gerçekleşip gerçekleşmediğini açıklar. Hem ilk davranış hem de sonraki davranış herhangi bir olay veya belirli bir olay olabilir.

Farklı analiz senaryolarında analiz için farklı saklama koşulları ayarlanabilir:

1. İlk davranış ve sonraki davranış aynı olacak şekilde ayarlanır ve farklı özelliklerin tekrarlanan oluşumları, kullanıcının farklı özellikleri kullanma taahhüdünü belirlemek için karşılaştırılır;
2. İlk davranış aynıdır ve aynı optimizasyonun diğer özellikleri farklı şekilde etkileyip etkilemediğini karşılaştırmak için farklı sonraki davranışlar verilmiştir;
3. Sonraki adımlar aynıdır, farklı ilk davranışları belirleyin, karşılaştırın ve farklı ürün uygulamalarının ve özelliklerinin temel iş hedefleri üzerindeki etkisini bulun.

Atıf analizi

Operasyonel faaliyetler gerçekleştirirken, kullanıcının dikkatini çekmek, trafik akışını ve kullanıcı davranışını yönlendirmek ve kullanıcılar ile ürünler arasındaki etkileşimi kolaylaştırmak ve dönüşümle sonuçlanmak amacıyla etkinlik içeriğini ürün içindeki birden fazla operasyonel konuma yerleştirebiliriz. Ayrıca, kullanıcıların kendileri de arama ve içerik önerileri gibi temas noktaları aracılığıyla bilgi alabilir. Bu temas noktaları, kullanıcıların dönüşüm gerçekleştirip gerçekleştiremeyeceği konusunda da önemli bir rol oynar.

Başka bir deyişle, kullanıcı dönüşüm yolculuğunda, sitedeki birçok temas noktası, kullanıcıları ikna etmek ve yönlendirmek, nihai kararlarını etkilemek için devreye giriyor. Ardından, temel metriklere ne kadar iyi katkıda bulunduklarını görmek için farklı kullanıcı temas noktalarını karşılaştırarak, operatörlerin beklediği harika dönüşüm fırsatlarına sahipler mi yoksa hafife mi alınıyorlar? Sonraki operasyonda, her bir iş öğesinin kaynak girdi ağırlık dağılımı nasıl ayarlanır?

Yukarıdaki sorunlar için, ilişkilendirme analizi, sezgisel bir ölçüm olan Dönüşüm Katkısı sağlar; bu, öncelikle bir sitedeki kullanıcı temas noktalarının son derece basit olabilen genel dönüşüm hedefine (ör. toplam sipariş değeri) katkısını ölçmek ve değerlendirmek için kullanılır. Her iş yerinin ve temas noktasının dönüşüm etkisini ve değer katkısını ölçün. Beş ortak ilişkilendirme analizi modeli vardır:

1. İlk dokunuş özelliği: 100%, ilk etkileşim için atfedilmesi gereken bir olaya bir dönüşüm değeri atanır;
2. Son dokunuş özelliği: 100 % dönüşüm değeri, ilişkilendirilecek son etkileşim olayını ifade eder;
3. Doğrusal ilişkilendirme: dönüşümün değerini, dönüşüm yolu boyunca tüm özellik olaylarına eşit olarak dağıtır;
4. Konum İlişkilendirmesi: Dönüşüm değerini, dönüşüm yolu boyunca atfedilmesi gereken olayın konumuna göre tahsis edin. Kural olarak, ilk ve son etkileşimin olaylarının her biri 40 %'dir ve ara etkileşim noktalarının olayları, kalan 20%'ye eşit olarak bölünür;
5. Zamansal Azalma İlişkilendirmesi: Dönüşüm değerini, ilişkilendirmek istediğiniz olayların kronolojik sırasına göre dağıtın. Hedef olaya ne kadar yakınsa, katkı o kadar büyük olur ve atfedilen olaya o kadar fazla atanır.

Analysys Ark İlişkilendirme Analizi Modeli ile yalnızca beş basit adımı (hedef olayları, temas noktası olaylarını tanımlama, bir ilişkilendirme modeli seçme, bir pencere dönemi tanımlama ve bir sorgu zaman aralığı seçme) ayarlamanız gerekir; her bir temas noktasının nasıl çalıştığını sezgisel olarak görebilirsiniz. genel metrik dönüştürmeye katkıda bulunur.

Isı haritası analizi

Isı haritası analiz modeli, kullanıcının tıklama ve kaydırma davranışını web sitesinde, H5 sayfasında ve uygulamada görsel olarak görüntülemek, ürün ve operasyon personelinin kullanıcının tıklama tercihlerini anlamasına yardımcı olmak, sayfa tasarımı optimizasyonunda, içerik özelleştirmede yardımcı olmak için ısı haritasını kullanabilir. d.

Dört yaygın ısı haritası türü vardır:

1. Tıklama konumu ısı haritası, kullanıcıların web sitesindeki tüm tıklamaların konumunu görüntülemek için kullanılır. Ne kadar çok tıklama toplanırsa, renk o kadar parlak olur. Genellikle açılış sayfası analizi için kullanılır: CTA içeriği tıklanıyor mu? Sıklıkla tıklanan ve yalnızca birkaç kullanıcının erişebileceği yerlere yerleştirilen önemli düğmeler veya öğeler var mı? Kullanıcıların tıkladığı ancak gerçekte bağlantısı olmayan herhangi bir resim veya metin var mı?
2. Etkileşen öğeler üzerindeki tıklamaları göstermek için öğe tıklama haritası. Analiz için: Hangi belirli öğeler kaç tıklama oluşturur? Toplam sayfa tıklamalarının yüzde kaçı alınır? Beklentilerimizi karşılamayan hatalar var mı?
3. Belirli bir alana gelen kullanıcıların elde tutma oranını gösteren bir derinlik çizgisi görüntüleyin. Yüzde ne kadar düşük olursa, konumu o kadar az kullanıcı görebilir. Genellikle en iyi CTA yerleşimini bulmak ve içerik pazarlama dönüşümlerini izlemek için kullanılır.
4. Kullanıcıların belirli bir alanda ne kadar kaldıklarını gösteren bir dikkat ısı haritası, kalma süresi ne kadar uzun olursa, alanın rengi o kadar parlak olur. Genellikle analiz için kullanılır: sayfadaki hangi içeriğin ziyaretçileri çektiğini ve hangi içeriğin önemli kabul edilip kullanıcılar tarafından göz ardı edildiğini anlamak için? Kullanıcılar tarafından dikkatlice okunan ve çok aşağıya yerleştirilen herhangi bir içerik var mı?

Farklı tipteki ısı haritalarının, tıklama yeri ısı haritası gibi kendi avantajları ve dezavantajları vardır. Dezavantajı, bildirilen veri miktarının artmasıdır, ancak kullanıcıların araştırma ihtiyaçlarını niteliksel olarak analiz etmek ve etkileşimli olmayan öğelerde çok sayıda beklenmedik tıklama bulmak çok sezgisel olabilir. Bir öğenin ısı haritasına tıklamak, tıklanamayan içeriğin bir kısmını filtreler. Tıklanabilir öğeler nicel olarak analiz edilebilir, ancak bu yeterince sezgisel değildir.

Farklı senaryolarda farklı uygun türleri seçebiliriz. Şu anda Analysys Ark, tıklama konumu ısı haritasını, tıklama öğesi ısı haritasını, web tarafı görünüm derinlik çizgisini, tıklama konumu ısı haritasını ve uygulama tarafı tıklama öğesi ısı haritasını zaten desteklemektedir.

Dağılım Analizi

Dağılım analizi temel olarak "boyut indeksleme" sonrasında veri ayrıştırmayı etkinleştirebilir, orijinal boyutu belirli bir sayısal aralığa göre bölebilir ve ardından aşağıdaki analiz senaryolarında çok yaygın olan her bir ölçüm aralığının dağılımını analiz edebilir: toplam dağılım, belirli bir zaman periyodu tipindeki özel olayın dağılımı, belirli bir özel olay tipindeki oluşum sayısının analizi ve belirli bir olay tipini başlatan kullanıcıların yaş dağılımının analizi.

Dağılım analizi temel olarak sayı, yaş, zaman ve sıklık gibi sayısal tür ve tarih türü olmak üzere iki tür özniteliğe odaklanır.Bu nedenle, kullanıcı tarafından yüklenen veriler bu iki tür özniteliği içerdiğinde, günlük analizde dağılımsal analiz bazı özel görevleri çözmek için kullanılabilir. Ortak göstergeler şunları içerir: X olaylarının sıklık dağılımı, X olaylarının aktif dönemlerinin dağılımı, X olaylarının aktif günlerinin dağılımı ve X olaylarının ve Y özniteliklerinin toplam/ortalama/kişi değerlerinin dağılımı.

Aralık Analizi

Aralık analizi, öncelikle bir kullanıcının belirli bir başlangıç olayını başlatması ile belirli bir hedef olayı tamamlaması arasındaki süreyi hesaplamak için kullanılır. Yani temelde ilgili metriklerle ilgili başlangıç olayından dönüşüm hedefine kadar geçen süre ve adım uzunluğu gibi istatistikler verir, böylece dönüşüme dikkat eden kişiler bu metrikler üzerinden dönüşüm sürecinin durumunu gözlemleyebilir.

Aralık analizi için pek çok kullanım durumu vardır: oturum açma zaman aralığını ve ürün yeniden satın alma döngüsünü hesaplamak için, kullanıcı etkinliğini ve yapışkanlığını ölçmek için bir analiz aracı olarak ve dönüşüm hunisi analizine ek olarak kullanılabilir. Süre göstergesi, belirli bir dönüşüm yolunun zaman içindeki dönüşüm performansını ölçmek için kullanılır.

Aralık analizi, dönüşüm performansını ölçmek için kullanıldığında dönüşüm hunisine eklenen bir özelliktir. Bununla birlikte, her ikisinin de kendine has özellikleri vardır: Aralık analizi, kullanıcıların bir dönüşümü tamamlamak için harcadığı sürenin etkinliğine odaklanırken, dönüşüm hunileri, dönüşümler ve dönüşüm sürecindeki her bir bağlantının kaybının yanı sıra dönüşüm sonucu ölçümlerine odaklanır.

Dönüşümün sonuçlarına ve sonuçları etkileyen parametrelere dikkat ederken, dönüşüm sürecinde performans göstergelerine de dikkat etmemiz gerekiyor. Örneğin, finans ve servet yönetimi uygulamalarında, açılış sayfasından ilk para yatırma işlemine kadar, son dönüştürmeye ek olarak birçok dönüştürme bağlantısı söz konusudur. Hızın yanı sıra özellikle kayıt, kart bağlama ve diğer bağlantılar olmak üzere ana aşamalar arasındaki dönüşüm verimliliğine de dikkat etmeniz gerekiyor.

Aralık analizi ile, verilen iki olayı yürüten kullanıcıların dağılımının zaman aralığını gözlemleyebiliriz. Diğer analiz modelleriyle birleştirildiğinde, kullanıcı deneyimini, etkinliğini, ürün dönüşüm oranını ve ürün değerini incelemek ve geliştirmek için kullanıcı davranışının arkasındaki yasalar hakkında fikir edinebiliriz.

Yol Analizi

Yollar, kullanıcıların bir uygulamada kullandıkları davranışsal yörüngelerdir. İster bir ürün, bir operasyon ekibi veya bir pazarlama ekibi olsun, bir ürünle çalışma sürecinde, operasyon fikrini test etmek, yinelemeli ürün optimizasyonuna rehberlik etmek için kullanıcı davranış yolunun açıkça anlaşılabileceği umulmaktadır. ve nihai kullanıcı büyümesi ve dönüşümü hedefine ulaşmak.

Net bir dönüşüm yolu olduğunda, önceden bir dönüşüm hunisi oluşturarak dönüşüm oranlarını izlemek daha kolaydır. Ancak çoğu durumda, nihai bir dönüşüm hedefi olmasına rağmen, kullanıcıların bu hedefe ulaşmak için birden fazla yolu vardır. Bu durumda, bir akıllı yol analizi modeli gereklidir.

Analysys Ark Path Mining Model ile kullanıcı davranışının kara kutusunu açabilir, dönüşüm hedefi kaynak yolunu keşfedebilir, tüm kullanıcı yollarını ve oranlarını görselleştirebilirsiniz.

Yol madenciliği modeli aşağıdaki sorunları çözebilir:

1. Kullanıcılar esas olarak hangi yoldan bir ödeme dönüşümü oluşturuyor?
2. Kullanıcı beklenen yoldan ayrıldıktan sonra gerçek yön nedir?
3. Farklı özellikler için kullanıcı davranış yollarındaki farklılıklar nelerdir?

Huni Analizi

Dönüşüm hunisi analizi, kullanıcıların bir işletmeyi kullandıklarında bir dizi adımla dönüşüm etkisini analiz etme yöntemidir. Analysys Ark dönüşüm hunisi analiz modeli, birden fazla adımda dönüştürme sürecini esnek bir şekilde özelleştirebilir, önemli kayıp ilişkilerini ve etkileyen faktörleri bulabilir ve ardından hedeflenen optimizasyon eylemleri için kullanıcı davranışını analiz edebilir.

Peki huni analizi tam olarak neyi çözebilir? Örneğin:

1. Resmi sitede çok fazla trafik var, ancak çok az kayıtlı kullanıcı var. Sürecin hangi kısmı yanlış gitti?
2. "Kayıt ol - kart bağla - sipariş ver - sipariş için ödeme yap"tan kullanıcıların genel dönüşümü nedir?
3. Bölgeler arasında özel ödeme dönüştürme oranlarındaki farklılıklar nelerdir?
4. İki tanıtım kanalı farklı kullanıcıları getiriyor, hangi kanal en yüksek kayıt dönüşümüne sahip?
5. Geçen hafta kayıt linki optimize edildi, dönüşüm dinamikleri düzeldi mi?

İdeal olarak, kullanıcılar nihai hedef olayına kadar ürün tasarım yolunu izlemelidir, ancak gerçek şu ki, kullanıcı davranış yolları çeşitlidir. Kilit iş yollarını gizli olaylar aracılığıyla ayarlayarak, çeşitli iş senaryolarında dönüşüm ve kayıplarla durumu analiz edebiliriz. Yalnızca potansiyel ürün sorunlarını tespit etmekle kalmıyor, aynı zamanda her bağlantıda kaybolan kullanıcıları buluyor ve ardından dönüşümü yönlendirmek için onları hedefliyoruz.

Bu makaleyi okumak:

• sem ve seo arasındaki fark nedir?
• Davranışsal web sitesi sıralama faktörleri - nasıl artırılır?

Okuduğunuz için teşekkürler: SEO YARDIMI | NICOLA.ÜST