透視數據下的商機

運用Google Analytics發掘商業洞見

Successful Analytics : Gain Business Insights by Managing Google Analytics

2 人評分
  • 出版日期:2016/06/29
  • 語言:繁體中文
  • ISBN: 9789863981725
  • 字數: 138,237

本書為流動版面EPUB,適合用 mooInk、手機、平板及電腦閱讀。

《流量的祕密》作者最新力作

精通Google Analytics數據背後的意義,才能真正產生數據的價值!
從數據中過濾雜訊,在流量報表中專注什麼、採取什麼流程、避免什麼陷阱,立起分析人員與管理層的溝通平台,把數據運用得淋漓盡致。

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《流量的祕密》作者最新力作

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從數據中過濾雜訊,在流量報表中專注什麼、採取什麼流程、避免什麼陷阱,立起分析人員與管理層的溝通平台,把數據運用得淋漓盡致。

過半的大數據研究計畫都以失敗收場,部分是因為管理者缺乏正確的專業知識,無法將數據串連、組織成適當的洞見;部分是因為缺乏以數據為核心的商業脈絡,數據再多也沒有成效。

本書作者布萊恩‧克里夫頓精通最被廣泛運用的Google Analytics,曾是 Google歐洲區首席網路分析師,特別了解電商人員與企業經營者的痛苦。他撇開傳統教條式的介紹Google Analytics的方法,從商業經營的角度解析Google Analytics的應用,幫助企業找到顧客的喜好與需求,發掘商機。

這本書不是傳統的Google Analytics教科書,你不只能學到Google Analytics的基本設定,還能:
.利用Google Analytics建立一個整合的網站評估系統,匯報所有訪客/顧客與公司的互動。
.蒐集到完美的數據,並提供給利害關係人作決策。
.訂定不同階段的KPI,評估優化進度,確保團隊目標一致。
.確保數位分析團隊專注在找出洞見,發掘商機,在組織中發揮不可或缺的即戰力。
.提供6種常見案例,對症下藥解決行銷、訪客、轉換、使用者經驗等最容易碰到的問題。

《透視數據下的商機》避開艱澀難懂的技術工具講解,以淺顯易懂的筆法,教你善用Google Analytics提供的數據,並從數據中找出關鍵洞見,吸引一般訪客變成潛在顧客,潛在顧客經過引導變成忠實顧客,真正為公司帶來實質商機。

 

作者介紹

布萊恩‧克里夫頓(Brian Clifton, PhD)

數據分析領域的顧問、作家及教育家,精通利用Google Analytics來協助組織優化績效,在全球各地都被視為Google Analytics權威。他的著作《流量的祕密》(Advanced Web Metrics with Google Analytics)目前已出到第三版,銷量超過7萬本,為世界各地的教授、學生所愛用。

身為Google的歐洲區首席網路分析師(2005-2008),布萊恩建立了一個囊括歐洲各地專家的團隊,後來成為Analytics (分析) 個人認證(Google Analytics Individual Qualification,GAIQ)的線上學習中心。

布萊恩是倫敦大學學院及斯德哥爾摩經濟學院的客座講師,而世界各地為數眾多的研討會上也都可以聽到他的演講,其中又以歐洲最多。他在歐洲發表了網路量測、數位行銷、內容優化的關鍵技巧,以及如何融合這些學問,創造成功的線上事業策略。布萊恩現為Search Intergration AB的數據創新研究總監。

譯者簡介

林威利

台師大人類發展與家庭學系畢,曾於外商字幕翻譯公司擔任中文部門總負責人,現為專職譯者。聯絡信pwcate.lin@gmail.com,歡迎指教。

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我個人最重視第四章〈數據品質〉⋯⋯書中提供「品質健診計分卡」來讓讀者可以自行衡量,讓這本書除了可讀性更多了實務運用性。─吳天元 關鍵數位行銷數據分析副總監

不論是分析新手或是老鳥,第三及第四章的內容請務必務必經常翻閱⋯⋯不論是純線上企業或是O2O 虛實整合的公司,都能有效運用數據不斷衝刺營業額!─ 邱煜庭 eProMotor 網路行銷零元本鋪創辦人

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    數據也可能營造出成功的假象,例如在推出某項產品的廣告時,競爭對手剛好中止同類型產品的販售,換句話說就是運氣好罷了。因此,分析數據需要背景脈絡。
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    無法與日常工作背景有連結的數據,就只是一堆數字。
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    洞見是管理階層做出明智決策並推動公司發展需要的資訊。不幸的是,大部分數據分析計劃也正是在這裡出錯,因為分析師拿出來的都是數據。在決策會議中討論數據能發揮的影響相當有限。少了洞見,理解數據的苦差事就成了非專業者的負擔。我並不是看不起管理階層的學識素養和智力,很多管理者的分析思考能力都很優秀,但解析數據不是他們的本行,運用資訊才是工作。因此,每一個數據分析團隊都必須把「提供洞見」視為第一要務,他們必須學習如何看數據說故事。
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