到每個管道的模式並進行歸因可
以讓您更了解您的客戶並提高轉換率。預測分析數據分析用於考慮長期收集的信息，以決定行銷計劃中的未來行動。然而，資料收集和分析的速度越快，資料就越真實，所做的決策就越有可能產生更好的結果。使用和機器學習技術幾乎可以立即預測結果。目標是找到使用者行為模式並根據他們的操作檢測例如誰會轉換。為了實現這一目標，使用異常檢測等功能甚至可以在報告中產生智慧警報以及貢獻分析旨在識別用戶操作之間的相關性。和之間有什麼區別？您可能已經注意到，和的共同點是希望提供有助於改善使用者策略的資料。同時，存在的差異使我們能夠為每種情況選擇最佳的網路分析工具。在開始比較之前，必須先說明有兩個版本。 據我們所知分析是免費的並且針對 中小型企業。是付費版本，面向大公司，因此與擁有相同的受眾。為了幫助您更好地理解這些差異，現在我們來看看和之間的差異。中的歸因模型的免費版本沒有歸因模型，而版本則使用不同類型的歸因模型。它們允許用戶選擇最佳的格式，以了解購買 手机号码库 其解決方案的客戶來自哪裡以及他們做了什麼。一些可能性是最後一次互動；第一次互動；最後點擊廣告。就而言，其標準版本中沒有歸因模型，因此有必要要求更高級的版本。然而，透過使用稱為Q的技術，您可以無限地比較歸因模型，甚至可以建立自己的模型。另一個優點是它允許按消費者類型和銷售週期進行細分。對於需要處理和分析大量資料的人來說，透過可以實現更好的視覺化效果。 漏斗基於多管道管道可偵測使用者 如何最終造訪網站。可能性是付費流量；有機流量；附屬連結；社交網絡;垃圾郵件;個性化的活動。在中，與歸因模型一樣，它並不包含在該工具的標準版本中。然而，有一個非常先進的電子商務版本，這使得它在這方面優於的程式。靈活性只有遵循歸 澳大利亚 电话号码列表 因模型和管道，您才能看到這兩種工具之間的差異。的靈活性要大得多。的工具包含拖放系統，這使得介面的靈活性變得非常快速和簡單。這對於那些想要進行大量測試的人來說尤其重要，這意味著它為專業人員提供了更多的創作自由。然而，對於想要預先定義元素的人來說，勝過它，因為有幾個功能已經準備好了，因此實施速度更快。定制的客製化較少，限制了細分和資料控制的程度。
