Στο πολύπλοκο σημερινό επιχειρηματικό περιβάλλον, ο τομέας της ανάλυσης δεδομένων αυξάνεται σε αποδοχή και σημασία. Ακόμα και κάτω από τις πιο ευνοϊκές συνθήκες όμως, η εφαρμογή ανάλυσης στα δεδομένα που έχει μια επιχείρηση στα χέρια της, παραμένει ένα μακρύ και δύσκολο ταξίδι.

Αυτο συμβαίνει καθώς χρειάζεται να συλλέγει δεδομένα που έρχονται μέσα από τις ενέργειές της, να εφαρμόζει τις κατάλληλες τεχνολογίες, να αναπτύσσει τις απαραίτητες δεξιότητες και όλο αυτό για να καταφέρει να τα ενσωματώσει στη λήψη στρατηγικών αποφάσεων, ακόμα και για τις βασικές οργανωτικές διαδικασίες της.

Σήμερα, οι επιχειρήσεις, ανεξάρτητα από το μέγεθός τους, χρησιμοποιούν εργαλεία ανάλυσης για να καθορίσουν πώς μπορούν να αξιοποιηθούν τα δεδομένα τους και να πετύχουν όλα ή κάποια από τα παραπάνω.

Ας μάθουμε όμως περισσότερα γι’ αυτό το εργαλείο και την εξέλιξή του με την πάροδο των χρόνων.

Η εξέλιξη των Analytics στο χρόνο

Ένας απλός και διαχρονικός ορισμός του σημερινού Analytics είναι “η μελέτη ανάλυσης”. Ιστορικά μιλώντας, οι μελέτες ανάλυσης δεδομένων έχουν τις ρίζες τους βαθιά στο χρόνο!

Πιο συγκεκριμένα:

Το 1785, ο William Playfair κατέληξε στην έννοια του γραφήματος ράβδων, το οποίο είναι ένα από τα βασικά (και ευρέως χρησιμοποιούμενα) χαρακτηριστικά οπτικοποίησης δεδομένων. Η ιστορία λέει ότι εφηύρε τα γραφήματα ράβδων για να παρουσιάσει μερικές δεκάδες σημεία δεδομένων.

Το 1812, ο χαρτογράφος Charles Joseph Minard σχεδίασε τις απώλειες που υπέστη ο στρατός του Ναπολέοντα κατά την πορεία του στη Μόσχα. Ξεκινώντας από τα σύνορα Πολωνίας-Ρωσίας, δημιούργησε έναν γραμμικό χάρτη με παχιές και τέμνουσες γραμμές, που δείχνουν πώς οι απώλειες συνδέονταν με τον τσουχτερό κρύο του χειμώνα, αλλά και το χρονικό διάστημα που ο στρατός ήταν μακριά από τις γραμμές ανεφοδιασμού.

Το 1890, ο Herman Hollerith εφηύρε έναν μηχανικό πινακοποιητή με βάση τις διάτρητες κάρτες, ώστε να πινακοποιούνται γρήγορα τα στατιστικά στοιχεία από εκατομμύρια δεδομένα.  Αυτό επέτρεψε την ταχύτερη ανάλυση των δεδομένων, συμπεριλαμβανομένης και της διαδικασίας καταμέτρησης της Απογραφής των ΗΠΑ, από επτά χρόνια σε 18 μήνες.

Η χρήση του Analytics από επιχειρήσεις ξεκινά να υπάρχει ήδη από τον 19ο αιώνα, όταν ο Frederick Winslow Taylor ξεκίνησε κάποιες ασκήσεις διαχείρισης χρόνου και ο Henry Ford μέτρησε την ταχύτητα των γραμμών συναρμολόγησης.

Η ανάλυση δεδομένων, από μόνη της, βασίζεται σε στατιστικά στοιχεία. Δεν είναι λίγες οι φορές τις οποίες έχει υποτεθεί ότι οι στατιστικές μελέτες χρησιμοποιήθηκαν ήδη από την Αρχαία Αίγυπτο ακόμα, για την κατασκευή πυραμίδων. Οι κυβερνήσεις παγκοσμίως έχουν χρησιμοποιήσει και χρησιμοποιούν έως και σήμερα στατιστικά στοιχεία, που βασίζονται κυρίως σε απογραφές, ώστε να λάβουν αποφάσεις για διάφορες δραστηριότητες, συμπεριλαμβανομένης της φορολογίας.

Στα τέλη της δεκαετίας του 1960 ωστόσο, το Analytics άρχισε να λαμβάνει περισσότερη προσοχή καθώς οι υπολογιστές μετατράπηκαν σε συστήματα υποστήριξης λήψης αποφάσεων. Με την ανάπτυξη τεχνολογιών όπως Big Data, Data Warehouses, Cloud, αλλά και μια ποικιλία λογισμικού και υλικού, το Data Analytics εξελίχθηκε σημαντικά στο χρόνο.

Παρόλη την λαμπρή πορεία των αναλύσεων, οι ενέργειες που θα κάνεις όταν βασίζεσαι σε αυτές χρειάζονται προσοχή καθώς, ακόμα και σήμερα, τα δεδομένα μπορούν να παρερμηνευτούν.

Για παράδειγμα, αν κάποιος φαίνεται να έχει αγοράσει την τελευταία εβδομάδα 2 μπλε τζιν, πιθανότατα δεν θα θέλει να αγοράσει τζιν για τον επόμενο χρόνο. Η στόχευση, λοιπόν, αυτού του ατόμου με διαφημίσεις για μπλε τζιν, επειδή εξάγεις αυτό το συμπέρασμα από την ανάλυσή σου, είναι χάσιμο χρόνου και μπορεί να ενοχλήσει τον δυνητικό πελάτη!

Τι είναι το Google Analytics

Το Google Analytics είναι ένα από τα πολλά εργαλεία που παρέχει η Google για να βοηθήσει τις επιχειρήσεις να κατανοήσουν τις ενέργειες των επισκεπτών στον ιστότοπό τους. Αποτελεί την κορυφαία πλατφόρμα ανάλυσης αποτελεσμάτων, με σκοπό την παρακολούθηση απόδοσης ενός ιστότοπου ή εφαρμογής.

Η πλατφόρμα αυτή παρέχει μια πλήρη εικόνα για την απόδοση μιας ιστοσελίδας. Συλλέγει έναν τεράστιο όγκο δεδομένων και τα επεξεργάζεται έξυπνα, ενώ στη συνέχεια δημιουργεί αναφορές για την εμφάνιση αυτών των δεδομένων. Αυτές οι αναφορές είναι εκείνες που μπορεί μια επιχείρηση να χρησιμοποιήσει για να αποκτήσει κριτική εικόνα για την ψηφιακή παρουσία της και τα άτομα που την επισκέπτονται ηλεκτρονικά.

Το καλύτερο απ’ όλα; Είναι δωρεάν!

Πως λειτουργεί το Google Analytics και τι κερδίζεις από αυτό

Το εργαλείο μπορεί να συλλέξει ένα ευρύ φάσμα δεδομένων σχετικά με τον ιστότοπό σου και τον τρόπο με τον οποίο οι επισκέπτες τον χρησιμοποιούν. Η ακριβής φύση των δεδομένων που συλλέγονται θα συζητηθεί σε βάθος σε επόμενο άρθρο μας.

Για αρχή, αξίζει ενδεικτικά να αναφέρουμε ότι δίνει απαντήσεις σε ερωτήσεις όπως:

·        Πόσους επισκέπτες έχουν οι σελίδες σου.

·        Από πού έρχονται οι επισκέπτες των σελίδων σου.

·        Πώς προχωρούν αυτοί οι επισκέπτες μέσα στο website σου.

·        Τι κάνουν οι επισκέπτες σε κάθε μία από τις σελίδες σου.

·        Πώς αλληλεπιδρούν οι επισκέπτες με στοιχεία στις σελίδες σου.

·        Πόσο χρόνο περνούν οι επισκέπτες στις σελίδες σου.

·        Σε ποιο στάδιο μιας επίσκεψης οι χρήστες εγκαταλείπουν τη σελίδα σου.

Το Google Analytics χρησιμοποιεί έναν απλό κώδικα JavaScript για τη συλλογή όλων αυτών των δεδομένων. Λαμβάνεις αυτόν τον κώδικα, όταν ρυθμίζεις το Analytics για τη δική σου ιστοσελίδα. Ο κώδικας προστίθεται σε κάθε σελίδα, ενώ σε κάθε επίσκεψη τοποθετείται ένα cookie στο πρόγραμμα περιήγησης ενός επισκέπτη της. Στη συνέχεια, το cookie στέλνει μια αναφορά στο Google Analytics που αναφέρει κάθε αλληλεπίδραση που έχει ο χρήστης με τον ιστότοπό σου.

Αυτή είναι με απλά λόγια η διαδικασία που γίνεται, ώστε να συλλεχθούν τα δεδομένα. Μέσα από αυτήν μπορείς να εξάγεις χρήσιμα και κρίσιμα συμπεράσματα για την επιχείρησή σου.

Αν μπορούσαμε να συνοψίσουμε τα κορυφαία επιχειρηματικά οφέλη του Analytics, αυτά θα ήταν:

•                 Βελτίωση στην αποδοτικότητα και παραγωγικότητα

•                 Ταχύτερη και πιο αποτελεσματική λήψη αποφάσεων

•                 Καλύτερη οικονομική απόδοση

•                 Εντοπισμός και δημιουργία νέων πηγών εσόδων

•                 Αύξηση στο ρυθμό απόκτησης και διατήρησης πελατών

Το GDPR στην ανάλυση δεδομένων

Βάσει όσων αναφέρθηκαν, καταλαβαίνεις ότι το Google Analytics είναι μακράν το πιο δημοφιλές εργαλείο ανάλυσης στην αγορά.  Ωστόσο, η συλλογή και η ανάλυση δεδομένων απαιτεί συμμόρφωση με τους κανονισμούς προστασίας δεδομένων, όπως ο GDPR.

Για τους καταναλωτές και τις εταιρείες που εκτιμούν το απόρρητο των δεδομένων τους, γεννάται συχνά το ερώτημα: Αν χρησιμοποιήσω το Google Analytics, «συμμορφώνομαι» παράλληλα με τους κανόνες του GDPR;

Η απάντηση είναι ναι, αρκεί πρώτα να ζητήσεις τη συγκατάθεση των επισκεπτών σου!

Για να κάνεις τη χρήση του GA πλήρως συμβατή με τον GDPR, πρέπει να ακολουθήσεις μερικά βήματα, τα οποία περιγράφονται λεπτομερώς από την ίδια τη Google εδώ.

Τώρα που έχεις μια πρώτη εικόνα σχετικά με το τι είναι το Analytics και πως μπορεί να σε βοηθήσει, μπορείς να ξεκινήσεις να αξιολογείς τις ενέργειες που κάνεις καθημερινά για την ψηφιακή παρουσία της επιχείρησής σου.

Η ανάλυση δεδομένων είναι μια διαρκής διαδρομή που θα χρειαστεί να την «περπατάς» συχνά, αν όχι σε καθημερινή βάση. Επίσης, θα πρέπει να αποφασίσεις ότι ίσως χρειαστεί να κάνεις αρκετές αλλαγές, βάσει όσων θα αντιλαμβάνεσαι κάθε φορά που αναλύεις τα δεδομένα που έχεις στα χέρια σου, ώστε να φτάνεις στον επιθυμητό στόχο.

Αν θέλεις να ξεκινήσεις αλλά δεν ξέρεις πως να το κάνεις ή κατανόησες όλα όσα διάβασες αλλά σου φαίνονται βουνό, επικοινώνησε μαζί μας ώστε να κάνουμε μια δωρεάν online συνάντηση για να συζητήσουμε πως μπορούμε να σε βοηθήσουμε.

Αν επιθυμείς να ενημερώνεσαι για νέα άρθρα μας όπως και αυτό, μπορείς να γραφτείς στο newsletter μας και να τα λαμβάνεις κατευθείαν στο email σου.