Big Data en Google Analytics

Auteur:

Auteur: Dilek Türkyilmaz
Gepubliceerd op: 28-01-2015

Big data analytics

Het afgelopen jaar was een belangrijk jaar voor big data. Het is een term die geleidelijk aan een van de meest besproken onderwerpen in de technische wereld is geworden. Het is van belang om je goed voor te bereiden op big data, want de focus is vooral gelegd op web en mobiel. Veel bedrijven zullen proberen om hier van te profiteren door big data analyses uit te voeren. Op den duur zal het waarschijnlijk een standaard worden om big data analytics toe te passen en te gebruiken om er nieuwe stappen mee te zetten. Ben jij nog niet bekend met big data analyse? Dan zou je een training big data analytics kunnen volgen om er meer over te weten te komen.

Big data onderzoek hoeft niet alleen voor grote bedrijven te zijn, ook kleine bedrijven kunnen profiteren van de big data ontwikkelingen. Veel organisaties weten nog niet zo goed wat zij met al hun data moeten doen. De big data databases worden steeds groter en er ontstaan vele big data kansen die zij kunnen benutten. Wanneer je leert om de grote hoeveelheden data op de juiste in te zetten, kan je bijvoorbeeld klantgedrag voorspellen. Deze predictive analytics is een gebied van big data mining. Data mining is het ‘realtime’ inzetten van data analyse om correlaties te vinden tussen data en op basis daarvan beslissingen te maken.

Google Analytics

In de komende jaren zal het aantal mobiele gebruikers naar verwachting toenemen. Dat maakt dat er nog een onderdeel erg belangrijk wordt voor big data: online marketing. Al deze data dragen sterk bij aan de groei van big data. Een van de belangrijkste stappen die je als bedrijf moet zetten, is het gebruik van Google Analytics. Dit is een analyse tool waarmee je bepaalde data kunt inzien en volgen, zoals het aantal gebruikers dat op een bepaalde pagina is geweest en hoe lang dat heeft geduurd. Ook kan je de doelconversieratio inzien. Je moet er wel goed op letten dat je jouw doelen goed instelt en koppelt in Google Analytics. Ook is het handig om de eigen IP adressen uit te sluiten van deze gegevens, zodat je ‘schonere’ data krijgt.

Daarnaast is het raadzaam om jouw CRM data te integreren met jouw data analyse. Je kunt bijvoorbeeld jouw verkoopgegevens, omzet en winst opnemen in de big data analytics. Aan de hand van jouw eigen cijfers kan je betere analyses maken en dus ook betere beslissingen nemen. De volgende stap is om er achter te komen wat de reden is voor bepaalde handelingen van de bezoekers. Wanneer je dat weet, kan je daar je volgende acties op baseren. Denk bijvoorbeeld aan Google AdWords campagnes.

Big data kansen

Op basis van big data analytics, kan je dus specifieke Google AdWords campagnes opzetten. Je weet, mede dankzij Google Analytics, welke producten of diensten populair zijn of welke juist niet. Zo heb je per campagne inzicht in het gedrag van de bezoekers op de site en kun je beter het resultaat van de campagnes beoordelen. Aan de hand van deze resultaten kan je weer klantgedrag voorspellen en eventueel opnieuw jouw AdWords campagnes daarop aanpassen.

Verkoop je bijvoorbeeld meerdere merken van jeans. Merk A verkoopt goed en merk B niet. Dat kan te maken hebben met de AdWords campagne die je voor beide merken hebt ingesteld of de webpagina van merk B is niet goed te vinden. Zo kan jij je meer focussen op merk B. Of misschien valt merk B niet in de smaak en kan je de keuze maken om dit merk helemaal niet te verkopen. Dankzij analyses van Google Analytics, Google AdWords, jouw eigen CRM data en inzet van big data analytics, kan je hier achter komen en jouw beslissingen op baseren.

Cursus big data analytics

Wil je meer leren over big data en het voorspellen van klantgedrag? Schrijf je in voor een cursus Big Data Analytics! Tijdens deze training Big Data Analytics leer je wat big data is en hoe je big data kunt inzetten door middel van data analyse. Je leert data te verzamelen, te classificeren, voor te bereiden en te integreren in een systeem. Je kunt data betekenis geven door middel van data mining en machine learning en op basis daarvan voorspellingen maken. Ook leer je werken met technieken en tools voor big data: Hadoop, NoSQL en Cassandra.

Terug