您如何开始使用大数据？

[arzina221]

从 B2C 零售商的数据来看，过去两年平均顾客从网上商店购买的次数在 1.18 到 1.27 次之间。接受测试的网店没有进行电子邮件营销，但数量较高。我也没有包括销售消耗品的网上商店，因为那里的数量也更高。笔记：

不要忘记过滤掉被拒绝的订单或已重做的失败订单。这可以防止重复计算。
电话号码可能是假的（例如：1234567890）。在我们的数据中，这种情况很少发生。
同一客户可能会更频繁地使用不同的电子邮件地址下订单。那么CLV也更高。我在这些测试中没有考虑到这一点。我认为只要有足够的订单，与实际值的偏差不会超过0.5%。我们的测试涉及每个网上商店数千个订单。
客户还可以通过付费渠道进入您的网上商店两次。那么你在营销上也花了两次钱。如果经常出现这种情况，则 CLV 较低。
我使用多个字段来定义唯一客户来测试此方法，包括电话号码、电子邮件地址和邮寄地址。我发现电话号码、电子邮件地址和邮政地址之间的唯一号码存在大约 0.5% 的差异。这意味着它们的性能大致相同。
在我们的测试中，我只查看了 B2C 网上商店。对于 B2B 零售商来说，邮政地址或增值税号可能是唯一客户的更好指标。
如果您要使用电话号码或地址，清理它们会很有用。对于电话号码，您应该删除除数字之外的所有字符。
通过 AdWords 或 Analytics 中的许多易于获取的数据，您可以获得相关见解，从而为您的业务采取行动。问题是：你如何开始呢？您如何确保定期关注这一点？根据 Tim Salimans 和 Sander Klous（参见视频）的说法，您可以遵循许多步骤来开始使用大数据。我在下面列出了这些步骤。

你想调查什么？提出一个研究问题。你到底想知道什么？你想改进什么或者你想更深入地了解什么？
您需要什么数据？考虑回答问题需要哪些数据。
您如何获取数据？例如，如果您想测试页面的不同变体（A/B 测试），则必须在此步骤中确定要尝试哪些变体。
你如何衡量数据？数据可能已经可用 – 您只需从系 印度尼西亚电报数据 统中获取即可。数据可能尚未测量。那么这些必须是可测量的。例如，如果您想衡量来自电子邮件的转化，则必须确保能够区分电子邮件生成的流量和分析软件中的直接流量。
收集必要的数据。这通常涉及确保有足够的人参加测试。如果您想了解通过 Facebook 进入的人是否更有可能进行购买，您需要考虑到此步骤中更多流量将来自 Facebook。例如，通过发布更多消息或广告。
分析结果。检验你的假设，看看结果是否相关且显着。
将结果用于行动和后续研究。
重要的是，您的工作周期很短（几天，而不是几周），以便从您的发现中快速学习并将这些知识用于下一轮。换句话说：不要等待太久才能为您的研究创建完美的设计。一旦开始，您经常会遇到新的问题和见解。

通过一个简短的测试来检查一下
一位客户想要了解他的哪些 AdWords 广告提供了最佳的点击率（每次展示的点击次数）。较高的点击率可确保质量得分提高并降低 CPA（每次转化成本）。此外，这意味着您可以在相同的展示次数下获得更多的点击次数。如果您无法进一步增加展示次数，则这是理想的选择。