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有效數據分析的10個途徑，讓你更了解用戶體驗、行為及需求
2016-09-07
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有效數據分析的10個途徑，讓你更了解用戶體驗、行為及需求

收集和分析正確的數據、切實的理解用戶體驗及用戶行為已成為當務之急，下面將分享10個大數據的使用方法，可以幫助機構從用戶交互中獲得見解、提高用戶忠誠度并從根本上取得競爭優勢：

1. 將網絡傳輸中的數據看做“金礦”并進行挖掘。你的網絡中包含了大量其它公司無法從中獲益的數據，收割這些數據中的價值是你真正理解用戶體驗的第一步。

2. 不要總是用假設去了解你的用戶，并且知道他們需要什么。擁抱用戶，并且切實的了解用戶行為，要比去假設要好的多。保持客觀，從實際數據中獲得見解。

3. 盡可能的收集數據，從而減少盲點。盲點可能導致丟失關鍵信息，從而得到一個歪曲的用戶體驗觀。確認你收集了一切可以影響到用戶體驗和行為分析的數據。

4. 對比數據的體積，我們該更看重數量。收集好數據之后，專注于重要的數據來做分析方案。

5. 迅速。用戶需求優先級總是在變化的，技術需要迅速的做出分析并做調整。這樣才能保證你分析出的不是過時結果，對于隨時都在改變的需求，你需要迅速的收集數據并做出響應的處理。

6. 實時的業務運作。這就需求對數據的實時分析并獲取見解，從而在情況發生后可以實時的做出調整，從而保證最佳的用戶體驗及經營結果。

7. 分析不應該給產品系統帶來風險，也就是分析永遠都不應該給用戶體驗帶來負面的影響。所以盡可能多的捕捉數據，避免盲點才能讓分析出的見解不會對業務有負效應。

8. 利用好你數據的每一個字節，聚合數據可能會暗藏關鍵見解。這些信息片段可能會反應最有價值的見解，可以幫助持續的提升用戶體驗及經營效果。

9. 著眼大局。捕捉與你站點或者網絡應用程序交互的所有數據，不管是來自智能手機、平板或者是電腦。豐富數據，將不同儲存形式之間的數據關聯起來，確信這些點都被連接了起來。在處理中關聯的越早，獲得的見解就越完整、精準、及時和有效。

10. 和平臺無關，確保你的大數據分析能力不會受到設備的類型限制(筆記本、臺式機、智能手機、平板等)。


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