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Analizar rendimiento histórico de métricas de su embudo superior

Usted necesita haber rastreado las métricas del embudo superior durante bastante tiempo para analizar los datos relevantes, especialmente si el proceso de conversión lleva mucho tiempo. Por ejemplo; diga que ha estado rastreando los registros de correo electrónico para un sitio web de comercio electrónico determinado durante un año, y le interesa saber si los registros de correo electrónico pueden ayudar a predecir los números de ingresos finales.

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Las actualizaciones de Adobe Media Optimizer y Analytics incluyen nuevas capacidades de modelado predictivo

Para ambas aplicaciones se realizaron varios anuncios de productos en su cliente Adobe Summit EMEA en Londres, todo en relación con sus productos Media Optimizer y Analytics.

La compañía actualizó los algoritmos de modelado predictivo utilizados por Media Optimizer para la optimización de campañas en todos los canales. Con la integración de Adobe Analytics que proporciona un flujo directo de datos en Media Optimizer, el modelado puede proporcionar recomendaciones basadas en los datos de participación de los visitantes en palabras clave que no se han convertido, por ejemplo. Adobe dice que el nuevo modelo predictivo ha demostrado aumentar el rendimiento de la campaña de búsqueda hasta en un 25 por ciento.

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Pasos para comenzar con el análisis de canales cruzados

Actualmente viven una explosión de canales de comercialización a nivel del Cámbrico. Parece que hay un nuevo canal o dispositivo que aparece cada año, cada uno con un nuevo conjunto de métricas, medios y estrategias.

En el futuro, cada gerente de marketing o analista será responsable de administrar los medios en un mayor número de canales, redes y dispositivos diferentes.

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Aproveche los datos de Wikipedia para profundizar las estadísticas del consumidor

Cada vez que alguien trata de comprender mejor el comportamiento del consumidor en línea, tendemos a buscar respuestas en Google, ya sea a través del planificador de palabras clave de Google para comprender el volumen cuantitativo de las búsquedas (también conocido como el interés del consumidor) o mirando Tendencias de Google para comprender las tendencias y estacionalidad.

Cualquiera que trabaje en la búsqueda conoce las caídas del uso de estas herramientas. Principalmente, los datos se agregan por semana o por mes, eliminando cualquier oportunidad de explorar las tendencias diarias o diarias. Los datos también están muy retrasados y, al vivir en el entorno de adaptación en tiempo real de hoy en día, necesitamos los datos lo más rápido

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¿Sabe por qué Wikipedia es perfecta para conocer la actividad del consumidor? Aquí está el por qué

Wikipedia ocupa un lugar destacado en casi todos los términos que importan, ya que es una fuente confiable de información sobre millones de temas.

La intención del contenido es muy clara en Wikipedia, ayudarlo.

Y finalmente, regalan sus datos de página de visita de forma gratuita

Los expertos analizaron aproximadamente 1.000 palabras clave de una o dos frases y descubrieron que Wikipedia estaba clasificada en la página 1 para el 82% de ellas. Y en esos casos, se ubicó en promedio en la posición # 4. Este tipo de visibilidad hace que el tráfico de Wikipedia sea un indicador muy claro del comportamiento de los usuarios que buscan

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Las capas de éxito de datos y análisis

Con la edad de los datos bien y verdaderamente sobre usted, la lucha para mantenerse al día es un desafío que enfrentan prácticamente todas las organizaciones. Y en un momento donde la mayoría de los vendedores no crecieron con iPads o teléfonos inteligentes en la mano, estos pueden ser aguas difíciles de navegar.

Nadar en océanos de datos

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