Ваш вопрос, по сути, "Как мне начать создавать хранилище данных с нуля".Задавая вопрос, я думаю, что вам, вероятно, понадобится еще несколько лет преданного опыта, прежде чем вы сможете сесть и все это выбить самостоятельно.
Поэтому, по моему профессиональному мнению, вы должны вместо этого думать о проблеме по-другому.
Ваш вопрос подразумевает будущие задачи по анализу поведения пользователя, когда аналитики на самом деле создают ценность путемПроверка гипотез против результатов бизнеса.Как правило, это будет включать в себя тестирование, которое, как вы надеетесь, будет:
- Улучшение рентабельности инвестиций в маркетинг
- По каналам (PPC, SEO, филиалы и т. Д.)
- Улучшение конверсии в почтовую регистрацию
- Эффективность маркетинга по электронной почте
- Улучшение конверсии в продажу
- Улучшение удержания клиентов / LTV
- Так далее.и т.д.
Это довольно короткий список.Выберите тот, который с наибольшей вероятностью окупит инвестиции в анализ, и начните с него.
Теперь пришло время построить хорошие средства A / B-тестирования.A / B-тестирование приносит доход.Воронкообразный анализ был наиболее распространенной формой паралича анализа в середине 1990-х годов;он почти уничтожен, поэтому не позволяйте ему распространяться сейчас.Эти А / Б средства тестирования должны записывать подробные данные о производительности.Начните настройку тестов и выполните их.Возможно, у вас уже есть кто-то, кто работает над этим ... это потрясающе.
Поскольку вы планируете протестировать новую инициативу по приобретению / конверсии: - Затем вы должны создать вспомогательные внутренние наборы данных, содержащие ваши KPI иданные, совпадающие с рычагами, которые маркетинг может использовать ... например, в похожих списках Facebook могут содержаться данные?Я могу настроить таргетинг объявлений по каким критериям?Наши клиенты имеют какие атрибуты?Какие перспективы конвертируются в продажу?Затем у вас есть данные, необходимые для того, чтобы сообщить Маркетингу, как заработать больше денег.
Поскольку вы планируете протестировать инициативу по улучшению доходов: - Затем вы должны создать внутренние наборы данных, которые содержат ваши конкретные KPI и любые поведенческие характеристики.данные, необходимые для поддержки или отклонения проверяемой гипотезы.Это может включать в себя несколько таблиц взаимодействия с клиентами (посещения сайтов, отправленные / открытые / кликнувшие электронные письма, продажи).Многие тесты, которые вы проведете, будут выглядеть во многом одинаково, поэтому эти таблицы анализа будут итеративно расти и совершенствоваться.
Со временем вы обнаружите, что непреднамеренно создали хранилище данных с нуля, ичто он делает довольно хорошую работу по функциональному обслуживанию бизнеса.Как только ваш стартап станет достаточно большим, они наймут кого-то, чтобы полностью все нормализовать, и затем потребуется два года, чтобы их хранилище данных в конечном итоге выровнялось с вашими цифрами - и только тогда оно включит ваш доморощенный склад.
Так как мы уже раздаем ферму здесь: вам почти всегда понадобится ваш собственный анализ основных концепций стола.Это не в моей голове, но обратите внимание, как все таблицы интуитивно объединяются друг с другом:
- Кампании (идентификаторы, организации, URL, даты)
- Сеансы (CampaignID,EmailID, UserID, URL записи, дата, показатели конверсии)
- Страницы (PageID, SessionID, UserID, дата, URL, previousPageID, nextPageID, eventID)
- Тесты (TestID, описание, ссылка наресурсы в файле, даты начала / окончания, гипотеза)
- TestSessions (TestSessionID, campaignID, SessionID, TestID)
- Пользователи (UserID, адрес электронной почты, дата, CampaignID, SessionID)
- Продажа (UserID, SessionID, дата, ItemID, сумма)
- Предметы (ItemID, Дата, описание, цена за единицу)
- Электронная почта (EmailID, UserID, дата отправки, дата открытия, нажатиедата)
Удачи!