ഇ-കൊമേഴ്‌സ് അനലിറ്റിക്‌സ്: പരിവർത്തനം, ബാസ്‌ക്കറ്റ്, കോഹോർട്ട്, ഡിമാൻഡ് പ്രവചനം

നേട്ടങ്ങൾ:

• ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് പിന്തുണയോടെ കൺവേർഷൻ റേറ്റ്, ബാസ്‌ക്കറ്റ് ആവറേജ്, കോഹോർട്ട്, കസ്റ്റമർ ലൈഫ് ടൈം വാല്യു (എൽടിവി) തുടങ്ങിയ അളവുകൾ വ്യാഖ്യാനിക്കാനുള്ള കഴിവ്
• വിൽപ്പന ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് ഉൾക്കാഴ്ചയും ഡിമാൻഡ് പ്രവചന ഡ്രാഫ്റ്റുകളും നിർമ്മിക്കാനും സ്റ്റോക്കിലേക്കും പ്രചാരണ തീരുമാനങ്ങളിലേക്കും ഇൻപുട്ട് നൽകാനുമുള്ള കഴിവ്
• കാര്യകാരണങ്ങളുമായുള്ള പരസ്പര ബന്ധത്തെ ആശയക്കുഴപ്പത്തിലാക്കുന്നതിനും വ്യാജ നമ്പറുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിനും ഓരോ വിശകലനവും അതിൻ്റേതായ ഡാറ്റാ ഉറവിടം ഉപയോഗിച്ച് പരിശോധിക്കുന്നതിനുള്ള സാധ്യത തിരിച്ചറിയാനുള്ള കഴിവ്

ഇ-കൊമേഴ്‌സിൽ, ഡാറ്റ എല്ലായിടത്തും ഉണ്ട്: എത്ര ആളുകൾ വന്നു, എത്ര പേർ വാങ്ങി, അവർ എത്ര വണ്ടിയിൽ ഇട്ടു, ഏത് ചാനലിൽ നിന്നാണ് വന്നത്, അവർ രണ്ടാമതും മടങ്ങിയിട്ടുണ്ടോ. ഈ ഡാറ്റയ്ക്കുള്ളിൽ മറഞ്ഞിരിക്കുന്നത് നിങ്ങളുടെ ബിസിനസ്സ് വളർത്തുന്ന തീരുമാനങ്ങളാണ്; എന്നാൽ റോ ഡാറ്റ മാത്രം മാർഗനിർദേശം നൽകുന്നില്ല, അത് വ്യാഖ്യാനിക്കേണ്ടതുണ്ട്. നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ വേഗത്തിൽ സംഗ്രഹിക്കാനും വ്യാഖ്യാനിക്കാനും പാറ്റേണുകളും അപാകതകളും കണ്ടെത്താനും റിപ്പോർട്ടുകൾ തയ്യാറാക്കാനും ഡിമാൻഡ് പ്രവചന സാഹചര്യങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാനുമുള്ള ശക്തമായ സഹായമാണ് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് (AI). എന്നാൽ അനലിറ്റിക്‌സിൽ AI-യുടെ രണ്ട് വലിയ പോരായ്മകളുണ്ട്: നമ്പർ ക്രഞ്ചിംഗ് (നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റയിലേക്ക് ആക്‌സസ് ചെയ്യാതെ മെട്രിക്‌സ് നിർമ്മിക്കൽ) കൂടാതെ കാര്യകാരണമായി പരസ്പര ബന്ധത്തെ തെറ്റിദ്ധരിപ്പിക്കൽ (രണ്ട് കാര്യങ്ങൾ ഒരുമിച്ച് നീങ്ങുന്നത് “മറ്റൊന്നിൻ്റെ കാരണം” ആണെന്ന് കരുതുന്നു). ഈ യൂണിറ്റിൽ, ശരിയായ അളവുകോലുകളും AI എങ്ങനെ സുരക്ഷിതമായി ഉപയോഗിക്കാമെന്നും ഞങ്ങൾ പഠിക്കും.

അടിസ്ഥാന അളവുകൾ നിർവചിക്കാം. പരിവർത്തന നിരക്ക്: എത്ര ശതമാനം സന്ദർശകർ വാങ്ങുന്നു. ശരാശരി കാർട്ട് (AOV): ഓർഡറുകളുടെ ശരാശരി തുക. കോഹോർട്ട് വിശകലനം: അതേ കാലയളവിൽ ആദ്യമായി ഷോപ്പിംഗ് നടത്തിയ ഒരു കൂട്ടം ഉപഭോക്താക്കളുടെ (കോഹോർട്ട്) കാലക്രമേണ പെരുമാറ്റം ട്രാക്കുചെയ്യൽ. ഉപഭോക്തൃ ആജീവനാന്ത മൂല്യം (എൽടിവി): ബന്ധത്തിൻ്റെ കാലയളവിൽ ഒരു ഉപഭോക്താവ് നൽകുന്ന മൊത്തം ലാഭത്തിൻ്റെ കണക്ക്. ഉപേക്ഷിക്കൽ (ചുരുക്കം): ഉപഭോക്താവ് ഷോപ്പിംഗ് നിർത്തുമ്പോൾ. ഈ അളവുകൾ ഒരുമിച്ച്, "ഞാൻ എത്രമാത്രം സമ്പാദിക്കുന്നു, എവിടെയാണ് ഞാൻ വളരുന്നത്?" എന്ന ചോദ്യത്തിന് ഉത്തരം നൽകുന്നു.

ഏത് മെട്രിക് എന്താണ് പറയുന്നത്?

ഓരോ മെട്രിക്കും ഒരു ചോദ്യത്തിന് ഉത്തരം നൽകുന്നു; തെറ്റായ മെട്രിക് നോക്കുന്നത് തെറ്റായ തീരുമാനത്തിലേക്ക് നയിക്കുന്നു.

മെട്രിക്

ചോദ്യം

അത് ഉയർന്നാൽ

ശ്രദ്ധ

പരിവർത്തന നിരക്ക്

ഗതാഗതം വിൽപ്പനയായി മാറുകയാണോ?

നല്ലത്

ട്രാഫിക് നിലവാരത്തോടെ വായിക്കുക

ശരാശരി കൊട്ട (AOV)

ഓരോ ഓർഡറിനും ഞാൻ എന്ത് സമ്പാദിക്കും?

നല്ലത്

ക്രോസ്-സെല്ലിംഗ്/ബണ്ടിംഗ് പ്രഭാവം

കോഹോർട്ട് ആവർത്തന നിരക്ക്

ഉപഭോക്താവ് മടങ്ങുകയാണോ?

വിശ്വസ്തതയുണ്ട്

ചാനൽ അനുസരിച്ച് വ്യത്യാസപ്പെടുന്നു

എൽ.ടി.വി

ദീർഘകാലാടിസ്ഥാനത്തിൽ ഉപഭോക്താവിൻ്റെ മൂല്യം എന്താണ്?

നല്ലത്

ഇത് ഒരു ഏകദേശ കണക്കാണ്, ഉറപ്പില്ല.

ഉപേക്ഷിക്കൽ (ചിരിക്കൽ)

എനിക്ക് ഉപഭോക്താക്കളെ നഷ്ടപ്പെടുന്നുണ്ടോ?

മോശം

എന്തിന് അത് അന്വേഷിക്കണം?

റിട്ടേൺ നിരക്ക്

ഉൽപ്പന്നം പ്രതീക്ഷകൾ നിറവേറ്റുന്നുണ്ടോ?

മോശം

വിഭാഗം അനുസരിച്ച് സാധാരണ നില വ്യത്യാസപ്പെടുന്നു

ഒരു പ്രധാന തത്വം: ഒരു മെട്രിക് തെറ്റിദ്ധരിപ്പിക്കുന്നതാണ്. പരിവർത്തനങ്ങൾ വർധിക്കുകയും വരുമാനം വർദ്ധിക്കുകയും ചെയ്താൽ, തെറ്റിദ്ധരിപ്പിക്കുന്ന ഉള്ളടക്കം വിൽപ്പന വർദ്ധിപ്പിക്കുകയും വരുമാനം വർദ്ധിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. മെട്രിക്കുകൾ ഒരുമിച്ച് വായിക്കുക.

AI ഉപയോഗിച്ചുള്ള വിശകലനം: നമ്പർ ക്രഞ്ചിംഗ് ട്രാപ്പ്

AI-യുടെ ഏറ്റവും അപകടകരമായ തെറ്റ്, നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ (ഒരു ഹാലൂസിനേഷൻ) നോക്കാതെ തന്നെ "നിങ്ങളുടെ പരിവർത്തന നിരക്ക് 4.2 ശതമാനമാണ്" എന്നതുപോലുള്ള ഒരു ആത്മവിശ്വാസമുള്ള നമ്പർ അത് സൃഷ്ടിക്കുന്നു എന്നതാണ്. ഈ നമ്പർ പൂർണ്ണമായും കെട്ടിച്ചമച്ചതാണ്. നിയമം വ്യക്തമാണ്: മെട്രിക്‌സ് നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം അനലിറ്റിക്‌സ് ഉറവിടത്തിൽ നിന്ന് മാത്രമാണ് വരുന്നത് - Google Analytics, മാർക്കറ്റ് പ്ലേസ് ഡാഷ്‌ബോർഡ്, നിങ്ങളുടെ ഇ-കൊമേഴ്‌സ് ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചറിൽ നിന്നുള്ള റിപ്പോർട്ട്. ഈ ഡാറ്റ വ്യാഖ്യാനിക്കാൻ AI ഉപയോഗിക്കുക: നിങ്ങൾ അത് (അജ്ഞാതമായി) നൽകുക, അത് സംഗ്രഹിക്കുകയും പാറ്റേണുകൾ കണ്ടെത്തുകയും ഒരു റിപ്പോർട്ട് തയ്യാറാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഡാറ്റ ഓർമ്മിക്കാൻ വേണ്ടിയല്ല.

മുന്നറിയിപ്പ്: AI ഒരു മെട്രിക് വളരെ ഒഴുക്കോടെയും കൃത്യമായും സംസാരിക്കുമ്പോൾ പോലും, ആ നമ്പർ എവിടെ നിന്നാണ് വന്നതെന്ന് ചോദിക്കുക. "ഏത് ഡാറ്റയിൽ നിന്നാണ് നിങ്ങൾ ഈ കണക്ക് കണക്കാക്കിയത്?" നിങ്ങൾ നൽകിയില്ലെങ്കിൽ, അവൻ അത് ഉണ്ടാക്കി. റിപ്പോർട്ടിലേക്ക് പോകുന്ന എല്ലാ നമ്പറുകളും നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം ഡാഷ്‌ബോർഡിൽ നിന്ന് സ്ഥിരീകരിക്കണം.

പരസ്പര ബന്ധവും കാരണവും

രണ്ടാമത്തെ വലിയ കെണി കാര്യകാരണബന്ധത്തിൻ്റെ വീഴ്ചയാണ്. ഒരു ഡാറ്റയിൽ, "പരസ്യ ചെലവുകൾ വർദ്ധിച്ചു, വിൽപ്പനയും വർദ്ധിച്ചു, അതായത് പരസ്യം വർദ്ധിപ്പിച്ച വിൽപ്പന" എന്ന് AI-ക്ക് പറയാൻ കഴിയും. ഇതൊരു പരസ്പര ബന്ധമാണ് (ഒരുമിച്ച് പ്രവർത്തിക്കുന്നത്); എന്നാൽ കാര്യകാരണബന്ധം ഇല്ലായിരിക്കാം. ഒരുപക്ഷേ ഇവ രണ്ടും വർദ്ധിപ്പിക്കുന്ന മൂന്നാമത്തെ ഘടകമുണ്ട്: ഉദാഹരണത്തിന്, അവധിക്കാലം പരസ്യവും വിൽപ്പനയും വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു. കാര്യകാരണങ്ങൾക്കായി തെറ്റായ പരസ്പരബന്ധം പ്രവർത്തിക്കാത്ത കാര്യത്തിനായി പണം പാഴാക്കാൻ നിങ്ങളെ ഇടയാക്കും. നിയന്ത്രിത പരിശോധനയാണ് കാര്യകാരണം മനസ്സിലാക്കുന്നതിനുള്ള മാർഗം: എ/ബി പരിശോധന (ഒരേ സമയം രണ്ട് ഗ്രൂപ്പുകളെ കാണിക്കുകയും വ്യത്യാസം അളക്കുകയും ചെയ്യുക) അല്ലെങ്കിൽ മറ്റ് ഘടകങ്ങളിൽ നിന്ന് മുമ്പുള്ള താരതമ്യം ശുദ്ധീകരിക്കുക. AI അനുമാനങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കട്ടെ; പരിശോധനയിലൂടെ കാര്യകാരണം തെളിയിക്കുക.

ഡിമാൻഡ് പ്രവചനം

നിങ്ങളുടെ ചരിത്രപരമായ വിൽപ്പന ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് ഡിമാൻഡ് പ്രവചന സാഹചര്യങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ AI-ന് കഴിയും: "കഴിഞ്ഞ വർഷം ഈ മാസം നിങ്ങൾ ഇത്രയും വിറ്റഴിച്ചു, പ്രവണത ഈ ദിശയിലാണ്, അവധിക്കാല പ്രഭാവം ഇതാണ്" മുതലായവ. ഇത് ഇൻവെൻ്ററിക്കും വാങ്ങൽ തീരുമാനങ്ങൾക്കും വിലപ്പെട്ട ഇൻപുട്ടാണ്; ഇത് അകാല ശോഷണവും (നഷ്ടപ്പെട്ട വിൽപ്പന) അധിക ഇൻവെൻ്ററിയും (കെട്ടിടപ്പെട്ട മൂലധനം, ഉരുകൽ) തമ്മിലുള്ള സന്തുലിതാവസ്ഥ കൈവരിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു. എന്നാൽ ഒരു പ്രവചനം ഒരു പ്രവചനമാണ്: ഒരു അപ്രതീക്ഷിത പ്രചാരണം, വിതരണ പ്രശ്നം അല്ലെങ്കിൽ ഫാഷൻ മാറ്റം എന്നിവ ചിത്രത്തെ തടസ്സപ്പെടുത്തുന്നു. എസ്റ്റിമേറ്റ് ഒരു "സ്സീനാരിയോ റേഞ്ച്" ആയി ഉപയോഗിക്കുക, ഒരു "ഹാർഡ് നമ്പർ" ആയിട്ടല്ല, നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം ബിസിനസ്സ് പരിജ്ഞാനവുമായി ഇത് സംയോജിപ്പിക്കുക.

പകർത്താവുന്ന നാല് ടെംപ്ലേറ്റുകൾ

1) മെട്രിക് സംഗ്രഹവും വ്യാഖ്യാനവും:

നിങ്ങളുടെ റോൾ: ഇ-കൊമേഴ്‌സ് അനലിസ്റ്റ് അസിസ്റ്റൻ്റ്. എൻ്റെ സ്വന്തം ഡാഷ്‌ബോർഡിൽ നിന്നുള്ള യഥാർത്ഥ ഡാറ്റ (അജ്ഞാതൻ): പരിവർത്തന നിരക്ക്, സന്ദർശകൻ, ഓർഡർ, AOV, റിട്ടേൺ നിരക്ക്, കാലയളവ്. ഡാറ്റ: [പട്ടിക]. ടാസ്ക്: ഈ അളവുകൾ ഒരുമിച്ച് വ്യാഖ്യാനിക്കുക; അസാധാരണമായ ചലനങ്ങൾ ഫ്ലാഗ് ചെയ്യുക; സാധ്യമായ കാരണങ്ങൾ ഹൈപ്പോഥെസിസ് ആയി എഴുതുക (നിശ്ചിതമായ കാരണം പറയരുത്).നിയമം: നൽകാത്ത ഒരു സംഖ്യയും ഹാജരാക്കരുത്; നഷ്ടപ്പെട്ട ഡാറ്റ അടയാളപ്പെടുത്തുക [DATA MISSING].

2) പരസ്പരബന്ധം/കാരണ പരിശോധന:

ഇനിപ്പറയുന്ന ക്ലെയിം പരിഗണിക്കുക: "[മെട്രിക് എ] വർദ്ധിച്ചു, അതിനാൽ [മെട്രിക് ബി], അതിനാൽ എ ബിക്ക് കാരണമായി." സന്ദർഭം: [കാലയളവ്, പ്രചാരണം, ബാഹ്യ ഘടകങ്ങൾ]. ടാസ്ക്: ഇത് പരസ്പരബന്ധമാണോ കാരണമാണോ എന്ന് ചർച്ച ചെയ്യുക; രണ്ടും വർദ്ധിപ്പിച്ചേക്കാവുന്ന പൊതുവായ ഘടകങ്ങൾ പട്ടികപ്പെടുത്തുക; കാര്യകാരണം തെളിയിക്കാൻ എ/ബി ടെസ്റ്റ് എങ്ങനെ സജ്ജീകരിക്കാമെന്ന് വിശദീകരിക്കുക.

3) കോഹോർട്ട്/സെഗ്മെൻ്റ് വിശകലനം:

അജ്ഞാത കൂട്ടുകെട്ടിൻ്റെ ഡാറ്റ ചുവടെയുണ്ട് (വാങ്ങലിൻ്റെ ആദ്യ മാസം, ആവർത്തിച്ചുള്ള വാങ്ങൽ നിരക്കുകൾ). ഡാറ്റ: [പട്ടിക]. ടാസ്‌ക്: ഏത് കൂട്ടായ്മയാണ് കൂടുതൽ വിശ്വസ്തരാണെന്ന് വ്യാഖ്യാനിക്കുക, കാലക്രമേണ ആവർത്തിച്ചുള്ള നിരക്ക് എങ്ങനെ മാറുന്നു; ഏത് സെഗ്‌മെൻ്റിനാണ് അവസരം/റിസ്‌ക് ഉള്ളതെന്ന് അടയാളപ്പെടുത്തുക. നിയമം: നൽകിയിരിക്കുന്ന നമ്പറുകൾ മാത്രം ഉപയോഗിക്കുക.

4) ഡിമാൻഡ് പ്രവചന സാഹചര്യം:

ചരിത്രപരമായ വിൽപ്പന: [പ്രതിമാസ ഡാറ്റ]. അറിയപ്പെടുന്ന ഘടകങ്ങൾ: [ഉത്സവം, പ്രചാരണം, സീസൺ]. ടാസ്ക്: അടുത്ത [കാലയളവിലേക്ക്] കുറഞ്ഞ/ഇടത്തരം/ഉയർന്ന ഡിമാൻഡ് സാഹചര്യം സൃഷ്ടിക്കുക; ഓരോ സാഹചര്യത്തിൻ്റെയും അനുമാനം എഴുതുക. നിയമം: ഇതൊരു ഊഹമാണെന്ന് പ്രസ്താവിക്കുക; കൃത്യമായ നമ്പർ നൽകരുത്, ഒരു ശ്രേണി നൽകുക.

മൂന്ന് മിനി കേസുകൾ

കേസ് 1 - ഒരുമിച്ച് വായിക്കുന്നു. ഒരു സ്റ്റോർ അതിൻ്റെ പരിവർത്തന നിരക്ക് വർധിച്ചതിൽ സന്തോഷിച്ചു; എന്നാൽ AI യും മെട്രിക്സും ഒരുമിച്ച് വ്യാഖ്യാനിച്ചപ്പോൾ, റിട്ടേൺ നിരക്കും കുതിച്ചുയരുന്നതായി അദ്ദേഹം കണ്ടു. എന്തുകൊണ്ട്: ഒരു കാമ്പെയ്‌നിൽ ഉൽപ്പന്ന വിവരണങ്ങൾ അതിശയോക്തിപരമാക്കി; ഉപഭോക്താക്കൾ അത് വാങ്ങും, പക്ഷേ അവരുടെ പ്രതീക്ഷകൾ നിറവേറ്റപ്പെടാത്തപ്പോൾ അത് തിരികെ നൽകും. ഒറ്റ മെട്രിക് നോക്കിയതിൻ്റെ സന്തോഷം ഒന്നിച്ചു വായിച്ചപ്പോൾ ഒരു പ്രശ്‌നമായി പരിണമിച്ചു.

കേസ് 2 - വ്യാജ മെട്രിക്. ഒരു മാനേജർ AI യോട് ചോദിച്ചു, "കഴിഞ്ഞ മാസം ഞങ്ങളുടെ പരിവർത്തനം എന്തായിരുന്നു"; AI പറഞ്ഞു "3.5 ശതമാനം". ടീം മീറ്റിംഗിൽ മാനേജർ ഇത് ഒരു ഗോളായി ഉപയോഗിച്ചു. ബോർഡിലുടനീളം 1.9 ശതമാനമായിരുന്നു യഥാർത്ഥ നിരക്ക്. തെറ്റായ അടിത്തറ തെറ്റായ ലക്ഷ്യത്തിന് ജന്മം നൽകി. പാഠം: മെട്രിക്കുകൾ ഡാഷ്‌ബോർഡിൽ നിന്ന് മാത്രം വരുന്നു.

കേസ് 3 - കാര്യകാരണത്തിൻ്റെ തെറ്റ്. ഒരു സ്റ്റോർ ഇമെയിലുകളുടെ ആവൃത്തി ഇരട്ടിയാക്കി, "ഞങ്ങൾ ഇമെയിലുകൾ അയച്ച ദിവസം വിൽപ്പന വർദ്ധിച്ചു, അതിനാൽ ഇമെയിലുകൾ വിൽപ്പന വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു." എന്നാൽ ആ ദിവസങ്ങൾ ഡിസ്കൗണ്ട് ദിനങ്ങളായിരുന്നു; കിഴിവായിരുന്നു പ്രധാന ഘടകം. പതിവ് ഇമെയിലുകൾ ഉപഭോക്താക്കളെ അലോസരപ്പെടുത്തുകയും അൺസബ്‌സ്‌ക്രൈബുകൾ വർദ്ധിപ്പിക്കുകയും ചെയ്തു. ഒരു A/B ടെസ്റ്റ് യഥാർത്ഥ ഡ്രൈവറെ കാണിക്കും.

ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ് / ശക്തമായ പ്രോംപ്റ്റ്

ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ്:

എൻ്റെ സ്റ്റോറിൻ്റെ പ്രകടനം വിശകലനം ചെയ്‌ത് എൻ്റെ പരിവർത്തന നിരക്ക് എന്നോട് പറയുക.

ഡാറ്റയൊന്നും നൽകാത്തതിനാൽ, AI പരിവർത്തന നിരക്ക് ഉണ്ടാക്കുന്നു; വിശകലനം തുടക്കം മുതൽ തെറ്റായി അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്.

ശക്തമായ നിർദ്ദേശം:

നിങ്ങളുടെ റോൾ: ഇ-കൊമേഴ്‌സ് അനലിസ്റ്റ്. എൻ്റെ സ്വന്തം Analytics ഡാഷ്‌ബോർഡിൽ നിന്ന് എനിക്ക് ലഭിച്ച ഡാറ്റ ചുവടെയുണ്ട് (അജ്ഞാതർ): സന്ദർശകർ 42,000, ഓർഡറുകൾ 780, AOV 640 TL, റിട്ടേൺ നിരക്ക് 9%, കാലയളവ്: ജൂൺ. ടാസ്‌ക്ക്: ഈ ഡാറ്റയിൽ നിന്നുള്ള പരിവർത്തന നിരക്ക് കണക്കാക്കുക (അക്കൗണ്ട് കാണിക്കുക), മെട്രിക്‌സ് ഒരുമിച്ച് വ്യാഖ്യാനിക്കുക, അസാധാരണ പോയിൻ്റുകൾ അനുമാനങ്ങളായി അടയാളപ്പെടുത്തുക. നൽകാത്ത നമ്പറുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു.

സാധാരണ തെറ്റുകൾ

• AI-യെ മെട്രിക്കുകൾ ആവശ്യപ്പെടുന്നു. നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം ഡാറ്റ നൽകാതെ മെട്രിക്‌സ് അഭ്യർത്ഥിക്കുന്നത് വ്യാജ നമ്പറുകൾക്ക് കാരണമാകും.
• ഒരു മെട്രിക് നോക്കുന്നു. പരിവർത്തനങ്ങൾ വർധിച്ചെങ്കിലും വരുമാനവും വർദ്ധിച്ചാൽ, പട്ടിക തെറ്റിദ്ധരിപ്പിക്കുന്നതാണ്.
• കാര്യകാരണമായി പരസ്പരബന്ധം തെറ്റിദ്ധരിക്കുന്നു. പരിശോധന കൂടാതെ "കാരണം" ക്ലെയിം ചെയ്യുന്നത് തെറ്റായ നിക്ഷേപത്തിലേക്ക് നയിക്കുന്നു.
• എസ്റ്റിമേറ്റ് ഒരു കൃത്യമായ സംഖ്യയാണെന്ന് ഊഹിക്കാൻ. ഡിമാൻഡ് എസ്റ്റിമേറ്റ് ഒരു പരിധിയാണ്, ഒരു ഗ്യാരണ്ടിയല്ല.
• അജ്ഞാതമാക്കാതെ ഡാറ്റ പങ്കിടുന്നു. ഉപഭോക്തൃ ഡാറ്റ വിശകലനത്തിലേക്ക് പോയാലും, വ്യക്തിഗത ഇടം നീക്കം ചെയ്യണം.
• അക്കൗണ്ട് സ്ഥിരീകരിക്കുന്നില്ല. AI നടത്തുന്ന എല്ലാ കണക്കുകൂട്ടലുകളും സ്വമേധയാ പരിശോധിക്കുക.

ചുരുക്കത്തിൽ

അസംസ്‌കൃത ഡാറ്റയെ തീരുമാനങ്ങളാക്കി മാറ്റുന്ന അച്ചടക്കമാണ് ഇ-കൊമേഴ്‌സ് അനലിറ്റിക്‌സ്. കൺവേർഷൻ, AOV, cohort, LTV, റിട്ടേണുകൾ എന്നിവ പോലെയുള്ള മെട്രിക്കുകൾ ഒരുമിച്ച് വായിക്കുക; ഒരൊറ്റ മെട്രിക് തെറ്റിദ്ധരിപ്പിക്കുന്നതാണ്. ഡാറ്റ സംഗ്രഹിക്കുന്നതിനും പാറ്റേണുകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിനും റിപ്പോർട്ടുകൾ തയ്യാറാക്കുന്നതിനും AI ശക്തമാണ്; എന്നാൽ മെട്രിക് ഫിറ്റിംഗിൻ്റെ കെണിയിൽ അകപ്പെടാതിരിക്കാനും കാരണവുമായി ആശയക്കുഴപ്പമുണ്ടാക്കുന്ന പരസ്പരബന്ധം ഒഴിവാക്കാനും, നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം ഉറവിടത്തിൽ നിന്ന് ഓരോ സംഖ്യയും പരിശോധിച്ച് നിയന്ത്രിത പരിശോധനയിലൂടെ ഓരോ "കാരണം" ക്ലെയിമും പരിശോധിക്കുക. കൃത്യമായ സംഖ്യയായിട്ടല്ല, ഒരു സാഹചര്യ ശ്രേണിയായി ഡിമാൻഡ് പ്രവചനം ഉപയോഗിക്കുക. വിശകലനത്തിനായി ഡാറ്റ സമർപ്പിക്കുമ്പോൾ വ്യക്തിഗത ഫീൽഡുകൾ അജ്ഞാതമാക്കുക.

ആപ്ലിക്കേഷൻ ടാസ്ക്

നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം അനലിറ്റിക്‌സ് ഡാഷ്‌ബോർഡിൽ നിന്ന് ഒരു യഥാർത്ഥ കാലയളവിൻ്റെ മെട്രിക്‌സ് (സന്ദർശകർ, ഓർഡറുകൾ, AOV, റിട്ടേൺ നിരക്ക്) അജ്ഞാതമായി എക്‌സ്‌ട്രാക്‌റ്റ് ചെയ്യുക. "മെട്രിക്സ് സംഗ്രഹവും അഭിപ്രായവും" ടെംപ്ലേറ്റ് ഉപയോഗിച്ച് അഭിപ്രായങ്ങൾക്കായി AI-യോട് ആവശ്യപ്പെടുക; പരിവർത്തന നിരക്ക് സ്വയം കണക്കാക്കാൻ ഇത് അനുവദിക്കുക, എന്നാൽ നിങ്ങൾക്ക് ഇത് സ്വമേധയാ പരിശോധിക്കാൻ കഴിയും. തുടർന്ന്, നിങ്ങളുടെ ബിസിനസ്സിനെക്കുറിച്ച് ഒരു "എ വർദ്ധിപ്പിച്ചു, ബി വർദ്ധിച്ചു" എന്ന ക്ലെയിമിനെക്കുറിച്ച് ചിന്തിക്കുക, "കോറിലേഷൻ/കാരണ പരിശോധന" ടെംപ്ലേറ്റ് ഉപയോഗിച്ച് അത് പരീക്ഷിച്ച് ഒരു എ/ബി ടെസ്റ്റ് ഡിസൈൻ ചെയ്യുക. അവസാനമായി, ഒരു ഡിമാൻഡ് പ്രവചന സാഹചര്യം ഉണ്ടാക്കി നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം ബിസിനസ്സ് അറിവുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുക.

ചെക്ക്ലിസ്റ്റ്

• [ ] ഞാൻ എൻ്റെ സ്വന്തം അനലിറ്റിക്സ് ഉറവിടത്തിൽ നിന്ന് എല്ലാ മെട്രിക്കുകളും പിൻവലിച്ചു; ഞാൻ അത് AI-യുമായി പൊരുത്തപ്പെട്ടു.
• AI നടത്തിയ എല്ലാ കണക്കുകൂട്ടലുകളും ഞാൻ സ്വമേധയാ പരിശോധിച്ചു.
• [ ] ഞാൻ മെട്രിക്കുകൾ ഒന്നിച്ചാണ് വ്യാഖ്യാനിച്ചത്, വ്യക്തിഗതമായല്ല.
• [ ] പരസ്പരബന്ധം/കാരണബന്ധം എന്നിവയ്ക്കായി ഞാൻ "കാരണവാദം" ക്ലെയിമുകൾ പരീക്ഷിച്ചു.
• [ ] ഞാൻ ഡിമാൻഡ് പ്രവചനത്തെ ഒരു സാഹചര്യ ശ്രേണിയായി കണക്കാക്കി, കൃത്യമായ സംഖ്യയല്ല.
• [ ] വിശകലനം ചെയ്ത ഡാറ്റയിലെ വ്യക്തിഗത ഫീൽഡുകൾ ഞാൻ അജ്ഞാതമാക്കി.