4 个指标可以以 95% 的准确率预测您的收入。
当我们在 Google 中输入“互联网上的一切都是可测量的”时，它为我们提供了 2,710,000 条与该主题相关的点击。一开始，人们对此感到兴奋，因为这意味着营销终于变得可衡量，并且可以在某种程度上证明其合理性，但随后人们很快意识到可衡量就是“一切”（事实上，它是“几乎一切”）可测量的，而不是“一切”）代表的问题比解决方案要大得多。一方面，热情的利益相关者期望我们能够通过数字指标提供一切问题的答案（顺便说一下，关于宇宙、生命和一般一切问题的答案= 42），另一方面，我们面临着大量数据，许多人还不知道如何正确分类和解释。在Red Orbit，我们关注的是效率，所以我们对海量数据不感兴趣。我们对这些数据为我们提供的见解感兴趣。考虑到这一目标，我们还分析了哪些数据或指标在在线营销中完全有用，可以扔进垃圾桶。
我们如何将小麦与谷壳分开？
多年来，我们的数字分析部门一直在努力监控和记录大量斯洛文尼亚网站的关键指标。去年，我们升级了一些网站，提供了先进的指标（天气记录、购买价格、内容阅读、视频剪辑观看次数、月球位置……），从而对什么是什么以及为什么是这样有了更广泛的了解。发生在网站上。我们开始收集越来越多的数据，并对这些数据进行仔细的细分和标记，这使我们能够进行后续的分析。但俗话说：少即是多。我们筛选所有这些数据并提取真正重要的数据的时刻到来了。我们问自己的关键问题是：“什么影响在线销售？”
我们分析了过去 12 个月内记录的超过 500 万次会话（网站访问），收集和分析了超过 1.3 亿条数据。首先，我们检查了不同变量之间的依赖性并计算出相关性（见下表中的皮尔逊相关系数）和决定系数（R 2 *），然后我们对一些更重要的变量进行了多元回归。最后，我们提出了一个模型，借助该模型，我们可以以 95% 的准确率预测在线商店的收入。
*R 2范围从 0 到 1，决定自变量可以解释因变量的百分比。 R 2越大，我们可以更精确地解释因变量。
跳出率（又名跳出率）：一位自鸣得意的女士，她并不像她想象的那么重要。
在数字时代（上个世纪 90 年代），人们认为丧亲率是最重要的数字指标之一。事实证明这并不完全正确。如果流失率在正常范围内（低于 30%），则其变化（±几个百分点）不会对网站销售产生影响。所以强调如何将跳出率从23%降低到17%是没有意义的，这当然并不意味着我们可以负担得起跳出率50%或更高的网站。
天气：网上常年晴朗，气温28°C。
用户所在位置的实际天气和温度不会对在线行为产生重大影响。认为雨天在线销售 菲律宾电报数据库 额更高的想法是错误的，因为我们都在家里电脑的安全庇护所中 - 反之亦然。当地的天气现象应该会影响用户的情绪状态，但这并没有在网上反映出来。这并不意味着这同样适用于季节性或非精神天气变化（例如热浪）。
Luna：对不起，亲爱的，月亮载着我（我当时身价 100 欧元）。
月亮使海洋升高，移动岩石，弯曲时空，因此我们可以得出结论，它也会影响用户的在线行为。正如分析所示，我们人类比我们的宇宙更难以弯曲，而月球对我们的购买行为没有影响。哪怕是蓝色的。
平均访客价值：0.56 欧元。
是的，我们知道。这一点非常明显，但我们无论如何都会强调它。访客的平均价值（通过将总收入除以访客数量计算得出）是对最终销售额影响最大的因素之一 (R 2 = 0.831)。我们为什么要写这个？首先，因为这个指标经常被忽视；其次，因为它为我们计算各个数字渠道的盈利能力提供了良好的基础。如果在特定渠道上获取用户的成本大于通过该渠道获取用户的价值，则说明出了问题。
访问网站：“Supersize me”。
我不确定这是由于资本主义还是其他什么原因，但认为网站上获得更多流量就能解决我们所有财务问题的想法根本不正确。游客数量很重要（没有游客就没有收入），但访问量和收入之间的相关性相对较弱（R 2 = 0.225）。
平均篮子价值：两个梨和一个苹果。
事实上，普通用户在在线商店上花费的金额似乎非常重要 - 确实如此。更有趣的是，购物篮中的平均产品数量与收入并没有很高的相关性。提示：您应该专注于让用户尽快完成购买，而不是让用户将其他产品添加到购物车。
转化率：一切都好，但我不会买。
四大是由在线商店的转化率完成的，它与访客的平均价值有很强的相关性。我相信这是我们很长时间以来都知道的事情，这就是为什么我想知道为什么这个领域的进展如此之小。测试用户的购买体验在斯洛文尼亚仍然是科幻小说。
每月的那一天：工资是。我们去购物吧！
我15号发工资，然后我马上去购物，结果15号的交易量就上升了。也许是真的。但工资是1号、8号、15号，养老金是31号、20号，债券到期。事实证明，并不是所有人都在发完工资后有时间，所以我们推迟了一两天购买，然后还有另外三个人在月底还剩下 30 欧元，并在新的工资之前购买。收入的涌入。事实：每月的哪一天与网站收入没有任何过度的相关性。
那么成功的秘诀是什么？
我们发现，影响在线销售的两个关键因素是访问者的平均价值和访问者的数量。它们不应被视为两个自变量，而应被视为一对（两个变量的函数），其产品与销售额具有极强的相关性（R 2 = 0.947）。为了进一步了解数字消费者行为及其对销售的影响，我们可以监控平均购买价值和转化率。所有其他指标对最终结果影响不大，也不会影响已列出的指标之一。
在Red Orbit，我们很久以前就决定不乱扔垃圾，所以我们也不乱扔数据。您将如何处理它们取决于您。你可以把它们留在垃圾填埋场（半衰期相对较短，如果你把目光移开足够长的时间，你可能会认为一切都会好起来，因为在任何人介入之前数据就会消失），你可以玩清道夫狩猎，或者你实际上可以开始使用并将它们更改为 €€€。由你决定。