得益于新技术，品牌可以获取极其丰富的行为分析数据。他们知道人们如何浏览、搜索、购物和在线互动，以及何时和频率。但大多数组织在将这些数据转化为可付诸行动的见解时面临挑战。
使用行为分析数据来塑造未来绩效始于正确的基础 – 如何处理数据并将其集成到日常流程中与数据本身的保真度同样重要。以下是一些最常见的分析错误方式，以及如何避免这些错误。
1. 没有明确的目标
任何分析研究过程的第一步都是 手机号码数据 确定您的目标。您要回答什么问题？您想了解客户的哪些信息（具体来说） ？您想实现哪些总体业务目标？
列出您感兴趣的行为以及您想要 理解行为分析的 实现的目标。例如，您可能正在尝试：
鼓励重复购买
降低入职成本
缩短解决客户体验问题的时间
寻找并消除客户旅程中的摩擦点
提高销售渠道的转化率
从这里，您可以确定要跟踪哪些指标或关键绩效指标（KPI）来实现这些目标。
过去，研究过程成本高昂、耗时长，且定 保持远程团队积极性的 4 个技巧 义僵化，很难在此过程中调整或更改范围。然而，借助Scuba等高级分析工具，您可以随时创建新查询，从而随着数据的展开回答新问题和不断演变的问题，并在几秒钟内获得答案。
2. 样本量太小
要想从研究中获得统计上准确（因而有用）的结果，样本量很重要。然而，确定正确的样本量是一项常见的挑战。在传统的市场研究中，不可能从所有人那里获得信息，因此你会选择一个随机的个体样本来代表整个人群。
如果样本太小，您可能无法检测到客户流失率、客户情 印度尼西亚号码列表 绪或转化率等指标中的细微差异。而且您可能会无意中包含过多的异常和离群值，从而扭曲结果并浪费宝贵的时间。
一般的经验法则是，为了获得统计准确的结果，数据集中的人数不得少于100 人（只要您的人口不超过 1000 人）。因此，如果您的人口为 6000 人，则 10% 就是 600 人。
3. 没有可视化数据
如果您熟悉安斯康姆四重奏，那么您就会知道图表、图形和地图不仅仅是漂亮的图片——它们是通往更深层次解释和发现的途径。FJ 安斯康姆于 1973 年开发了该四重奏，他使用了四个看似相同的数据集来展示可视化的价值。
每个数据集都产生了相同的平均值、标准差和相关性的汇总统计数据，这可能会让人认为它们非常相似。然而，在使用绘图以视觉形式显示数据后，数据集被证明存在明显差异。
人类大脑处理视觉数据的速度比处理 理解行为分析的 文本快 60,000 倍，这就是为什么在图形或图表中比在充满数据的电子表格中更容易发现趋势、异常值和模式的原因。Scuba 提供交互式和灵活的可视化功能，可轻松分析新行为和细分市场。您只需单击一下即可在各种可视化类型（条形图、折线图、饼图、桑基图等）之间切换，以发现新发现。
4. 格式不正确或“脏”数据
关键研究问题的答案取决于您的数据。如果您的数据格式不正确（即缺少字段或列名称不正确），则会导致大量额外工作或更糟的情况——不准确的见解。分析大量行为数据的最大挑战之一是需要花费大量精力来格式化或“清理”数据以准备进行分析。
Scuba 为您分担了大部分工作。我们的客户智能解决方案可以处理半结构化数据，这使得操作或编辑数据变得非常容易，并大大减少了数据准备工作。您所需的所有数据只是一个时间戳和一个用户 ID，您就可以获得所需的所有上下文和粒度，以发现您正在寻找的内容。
5. 数据不完整或孤立
组织内部的数据收集往往被内部部门孤立起来，导致数据不准确或不完整（并阻止您获得所需的深入、可操作的见解）。使用基于云的数据仓库或数据湖可以帮助打破这些孤岛——但只有使用正确的分析工具才能做到。此外，脚本或 ETL 工具可以提供帮助，但需要大量资源，以及 SQL、Python 或其他编程语言的知识。
如果您的数据分析仅限于一个渠道，那么您就无法获得完整的信息。虽然市场上的其他分析工具在交叉引用数据方面往往存在局限性，但 Scuba 可以通过任何事件流（只要带有时间戳）结合来自任何来源的数据。这意味着整个组织的团队（包括客户体验、销售、产品管理和 IT）都可以使用并受益于有关用户行为的实时洞察。
6. 不使用数据来做决策
您已经收集了数据——接下来该做什么？现在是时候从分析的数据中找出一些要点并进行测试了。行为分析应该是一个持续的、反复的过程，如下所示：
定义您的问题和指标
收集数据
解释结果
测试你的理论
衡量影响
重复
很多时候，公司希望从数据中获取信息，但仍然依靠直觉或偏见来做出业务决策。根据最近的一项商业智能调查，58%的受访者表示，他们的公司至少有一半的日常业务决策是依靠直觉而不是数据做出的。
由于 Scuba 会不断通过文本文件导入新数据，因此您始终可以获得问题的最新答案。这意味着您可以根据事实而不是猜测做出决定。
7. 并非所有工具都是一样的
您现有的BI 或分析工具可能不够好。它 理解行为分析的 们可能在某个领域很强，但在其他领域却很弱——例如，您可能能够以任何您想要的方式可视化数据，但实现这一目标的速度很慢，或者转向新视图不够灵活。需要 SQL 或密集处理才能实现深度分析的工具可能会导致答案速度变慢，尤其是在您的数据科学团队人手不足或不存在的情况下。
Scuba 将存储、分析和可视化层整合到一个解决方案中。通过简化数据准备、管理、处理和 IT 成本，您和您的团队可以专注于推动业务发展。