了解行銷數據中的不明情況。
查看一個電子商務網站的範例分析師如何在 Analysis Workspace 中建立特定視圖,以詳細了解異常偵測功能。
自動發現數據中異常的統計建模與機器學習。它會梳理大量數據,立即識別影響業務的因素。
____________________________________________________
數據中的意外行為可能是好的,也可能是壞的。一方面,它可能表示宣傳活動的效果優於預期;但另一方面,可能表示出了問題 — 導致問題的缺陷、標記錯誤、,甚至有商業間諜。無論異常的原因是好是壞,迅速發現它總沒錯。但按傳統方法,需要投入時間和資源,安排專人整理數據和準備報告。
Adobe Analytics 的異常偵測功能可以自動偵測指定期間統計上顯著的數據異常。然後以清晰的視覺效果顯示這些非預期的流量突升或突降。而利用 Analysis Workspace 中的貢獻分析功能,不僅在異常發生時可以立即看到,而且還能了解其發生的原因。
將分析從小時、天或週視圖拓寬到月視圖,從長期角度了解宣傳活動和異常的發展。
用於 Analysis Workspace 時,異常偵測可以考慮季節性活動,如黑色星期五、春假和節假日。
異常偵測使用 Adobe Sensei 獨特的機器學習和自動化算法更快地推動更好的見解。
利用我們的智慧提醒,您可以透過電子郵件或文字立即知道主要指標和受眾細分中發生的重要變更。
透過貢獻分析,只需點一下按鈕即可發現造成異常的原因。
Based on your location, we think you may prefer the United States website, where you'll get regional content, offerings, and pricing.