十个有效的大数据分析途径让你更了解用户
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发布时间：2022-04-20 05:37
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时间：2023-05-31 03:32
十个有效的大数据分析途径让你更了解用户
我们正处于福雷斯特研究公司所描述的“用户时代”，这个时代中驱动业务决策的不再是公司，而是用户。基于这个原因，深度理解用户的重要性已经远胜以往，因此许多机构开始使用大数据技术来挖掘用户信息。
在这个时代，企图收获成功（甚至是求生存）的在线业务必须切实的理解顾客的体验和行为，因此海量数据的收集及挖掘能力成了这些机构的必备手段。当下，有许多机构的分析仍处于数据的收集上，组织能力的缺乏和技术的*让这些收集来的数据失去了应有的价值。而在用户体验上也缺乏按部就班的计划，从而丧失了获取关键见解的途径。因此，这样的数据分析有很大的误导、不完整及不确定性。
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*（笔记本、台式机、智能手机、平板等）。
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