Aufgrund von Big Data und Analysediensten haben sich Unternehmen enorm verändert. Die meisten Unternehmen wissen mittlerweile, wie sie die riesigen Datenmengen, die ständig in ihren Betrieb einfließen, sammeln und mithilfe von Analysen in aussagekräftige Erkenntnisse umwandeln können. Angesichts der Vorteile sind Big Data und Analysedienste heute für jedes Unternehmen erforderlich, das sein kommerzielles Potenzial maximieren möchte.
Was ist ein Datenanalysedienst?
Bei einem Datenanalysedienst handelt es sich um den Prozess der Umwandlung von Rohdaten in aussagekräftige Erkenntnisse. Es umfasst eine Vielzahl von Tools, Technologien und Verfahren, die Daten nutzen, um Trends zu erkennen und Probleme zu lösen. Datenanalysen haben das Potenzial, Unternehmensprozesse zu verändern, die Entscheidungsfindung zu verbessern und den Geschäftserfolg voranzutreiben.
Was ist ein Big-Data-Analysedienst?
Unter Big Data versteht man riesige Sammlungen strukturierter, unstrukturierter und halbstrukturierter Daten, die kontinuierlich mit großer Geschwindigkeit und großem Volumen generiert werden. Normalerweise werden Big Data in Terabyte oder Petabyte gemessen. Ein Petabyte entspricht einer Million Gigabyte. Um dies in einen Zusammenhang zu bringen, bedenken Sie, dass ein einzelner HD-Film etwa 4 Terabyte an Daten umfasst. Ein Petabyte entspricht 250,000 Filmen. Große Datensätze können eine Größe von Hunderten von Gigabyte bis hin zu Millionen von Petabyte haben.
Der Prozess der Entdeckung von Mustern, Trends und Zusammenhängen in riesigen Datenbanken wird als Big-Data-Analyse bezeichnet. Diese komplizierten Analysen erfordern spezielle Werkzeuge und Technologien sowie Computerleistung und Datenspeicherung in großem Umfang.
Wie Ihr Unternehmen von Datenanalysediensten profitieren kann
Die meisten Unternehmen sind sich der Vorteile von Datenanalysediensten bewusst. Daten sind von entscheidender Bedeutung, und Datenanalysen können Ihrem Unternehmen dabei helfen, die Produktion zu steigern, die Kosten zu senken und die Entscheidungsfindung zu verbessern. Laut einer Umfrage glauben etwa 90 % der teilnehmenden Geschäftsanwender, dass Daten- und Analysedienste für die digitalen Transformationsziele ihres Unternehmens von entscheidender Bedeutung sind.
Die richtige Nutzung von Big Data kann Unternehmen jeder Größe und Branche zugute kommen. Big Data und Analysedienste bieten zahlreiche Vorteile, wie z. B. eine verbesserte Entscheidungsfindung, mehr Innovation und optimale Produktpreise. Schauen wir uns die wichtigsten Vorteile von Analysediensten genauer an:
#1. Kundenbindung und -gewinnung
Die digitalen Fußabdrücke der Kunden offenbaren eine Fülle von Informationen über ihre Vorlieben, Wünsche, Kaufgewohnheiten usw. Kundeninformationen können von Unternehmen aus einer Vielzahl von Quellen gesammelt werden, darunter soziale Medien, traditioneller Einzelhandel und E-Commerce. Unternehmen können mehr über das Verbraucherverhalten erfahren, um ein personalisierteres Erlebnis zu bieten, indem sie Datenanalysedienste nutzen, um aus diesen Daten detaillierte Kundenprofile zu erstellen.
Ein Unternehmen kann Analysedienste und Big Data nutzen, um Verbrauchermuster zu beobachten und dann seine Produkte und Dienstleistungen an die spezifischen Anforderungen jedes Kunden anzupassen. Dies steigert die Kundenzufriedenheit, die Markentreue und letztendlich auch das Einkommen erheblich.
#2. Treffen Sie fundierte Entscheidungen
Unternehmen können Datenanalysen nutzen, um Entscheidungen zu treffen und Verluste zu reduzieren. Präskriptive Analysedienste können beraten, was als Reaktion auf Veränderungen im Unternehmen zu tun ist. Andererseits kann Predictive Analytics Hinweise dazu geben, wie das Unternehmen auf diese Veränderungen reagieren sollte.
Ein Unternehmen kann beispielsweise mithilfe eines Modells vorhersagen, wie sich Änderungen der Preise oder Produktangebote auf die Kundennachfrage auswirken. Um die Tragfähigkeit der von solchen Modellen generierten Hypothesen beurteilen zu können, kann es notwendig sein, die dargestellten Elemente zu modifizieren. Nach dem Sammeln von Verkaufsdaten zu den aktualisierten Artikeln könnten Unternehmen Datenanalysedienste und -tools nutzen, um die Leistung der Anpassungen zu bewerten und die Ergebnisse zu veranschaulichen. Dies wird Entscheidungsträgern dabei helfen, zu entscheiden, ob sie die Änderungen unternehmensweit übernehmen sollen oder nicht.
#3. Spezifische und zielgerichtete Werbeaktionen
Unternehmen können ihrer Zielgruppe durch Datenanalysedienste maßgeschneiderte Produkte und Dienstleistungen anbieten, ohne ein Vermögen für erfolglose Werbekampagnen auszugeben. Unternehmen können Verbrauchergewohnheiten untersuchen, indem sie Point-of-Sale-Transaktionen und Internetkäufe analysieren. Anhand dieser Informationen entwickeln Unternehmen gezielte und zielgerichtete Marketingstrategien, um die Erwartungen der Verbraucher zu erfüllen und die Markentreue zu fördern.
#4. Machen Sie das Verfahren effizienter.
Unternehmen können von Datenanalysediensten profitieren, um die betriebliche Effektivität zu verbessern. Die Datenerfassung und -analyse in der Lieferkette kann die Ursache von Produktionsverzögerungen oder -engpässen aufdecken und dabei helfen, potenzielle zukünftige Probleme vorherzusagen. Wenn eine Nachfrageprognose darauf hindeutet, dass dieser Anbieter nicht in der Lage sein wird, die für die Weihnachtszeit benötigte Menge zu bewältigen, könnte eine Organisation diese ergänzen oder ersetzen. Dies würde dazu beitragen, Produktionsverzögerungen zu vermeiden.
Viele Unternehmen, insbesondere im Einzelhandel, haben Schwierigkeiten, ihre Lagerbestände zu maximieren. Datenanalysedienste können Unternehmen dabei helfen, das geeignete Angebot für alle ihre Produkte auf der Grundlage von Faktoren wie Saisonalität, Feiertagen und weltlichen Trends zu ermitteln.
#5. Potenzielle Risiken identifizieren
Organisationen sind in Umgebungen mit hohem Risiko tätig, was den Einsatz wirksamer Risikomanagementlösungen zur Bewältigung von Schwierigkeiten erfordert. Die Entwicklung wirksamer Risikomanagementverfahren und -taktiken ist in erster Linie auf Big Data angewiesen.
Big-Data-Analysedienste und -technologien reduzieren Risiken schnell, indem sie komplexe Entscheidungen für unvorhergesehene Ereignisse und potenzielle Bedrohungen optimieren.
Darüber hinaus können Unternehmen Datenanalysedienste nutzen, um Verluste nach einem Rückschlag zu mindern. Wenn ein Unternehmen die Nachfrage nach einem Produkt überschätzt, kann mithilfe von Datenanalysen der ideale Preis für einen Ausverkauf ermittelt werden, um Lagerbestände zu eliminieren. Ein Unternehmen kann sogar statistische Modelle erstellen, die automatisch Antworten auf chronische Probleme generieren.
#6. Erhöhen Sie die Sicherheit
Für alle Unternehmen bestehen Bedrohungen der Datensicherheit. Unternehmen können Datenanalysedienste nutzen, um die grundlegenden Ursachen früherer Datenverstöße aufzudecken, indem sie relevante Daten analysieren und anzeigen. Beispielsweise kann die IT-Abteilung mithilfe von Datenanalyseanwendungen Protokolle analysieren, visualisieren und prüfen, um den Pfad und Ursprungsort eines Angriffs zu ermitteln. Die IT kann diese Daten nutzen, um Probleme zu finden und zu beheben. IT-Abteilungen können statistische Modelle nutzen, um potenzielle Gefahren zu erkennen und zu verhindern. Ein lastbasierter Angriff, der typischerweise mit abnormalem Zugriffsverhalten einhergeht, ist ein Distributed-Denial-of-Service-Angriff (DDoS). Unternehmen können diese Modelle so konfigurieren, dass sie auf unbestimmte Zeit laufen, mit darauf aufbauenden Überwachungs- und Warnsystemen, um Unstimmigkeiten zu erkennen und hervorzuheben, damit Sicherheitsexperten schnell reagieren können.
Top-Unternehmen für Datenanalysedienstleistungen
#1. ScienceSoft
ScienceSoft entwickelt seit 1989 effiziente Analysesysteme, die verschiedene Datenquellen in einem Single Point of Truth integrieren und zuverlässige Erkenntnisse für datengesteuerte Entscheidungen liefern.
Fertigung, Gesundheitswesen, Einzelhandel, BFSI, Logistik, Energie, Telekommunikation und mehr als 25 weitere Branchen werden von ScienceSoft-Experten betreut. Sie bauen ETL/ELT-Pipelines, Data Lakes, Data Warehouses, BI-Tools, AI/ML-Module (z. B. für Predictive Analytics und Bildanalyse) und bieten Modernisierungs-, Integrations- und Supportdienste für ältere Analysesysteme an.
Kunden beschreiben ScienceSoft in ihren Erfahrungsberichten als Problemlöser. Das Team eliminiert Datensilos, automatisiert die Datenverwaltung und Berichterstellung, um die menschliche Arbeit zu reduzieren, verbessert die BI-Leistung und erstellt benutzerfreundliche Dashboards. Einige Unternehmen berichten von einer bis zu 100-mal schnelleren Datenanalyse und Berichterstellung sowie einer 80-prozentigen Verbesserung der Produktivität ihrer Analyseteams.
#2. Innowise-Gruppe
Mit über fünfzehn Jahren Erfahrung in der Softwareentwicklung ist die Innowise Group auf die Entwicklung kreativer Softwarelösungen spezialisiert. Ihre Softwareentwickler arbeiten von ihrem Hauptsitz in Warschau aus fleißig daran, neue Lösungen zu entwickeln, die Unternehmen zum Erfolg verhelfen.
Kunden können ihre Datenanalyse- und Verwaltungserfahrung nutzen, um ihre Daten so zu verwalten, dass deren Wert maximiert wird. Sie arbeiten individuell mit jedem Kunden zusammen, um dessen Bedürfnisse zu ermitteln und zu analysieren, damit sie die bestmögliche Auswahl treffen können.
#3. Integrate.io
Integrate.io ist ein Informationstechnologie- und Dienstleistungsunternehmen, das eine Datenintegrationsplattform anbietet. Es kann alle Ihre Datenquellen verbinden. Es ist mit Online-Analysedatenquellen wie AWS Redshift und Google BigQuery kompatibel.
Darüber hinaus bietet es Marketing-, Vertriebs-, Kundendienst- und Entwicklungslösungen an. Integrate.io bietet Lösungen für die Einzelhandels-, Hotel- und Werbebranche.
Datenanreicherung, gezielte Kommunikation, maßgeschneiderte E-Mails, intelligente Segmentierung und andere Funktionen sind in der Marketinglösung von Integrate.io verfügbar. Die Kundensupportlösung kann Ihnen dabei helfen, festzustellen, welche Geschäftsmethoden geändert werden müssen. Die Vertriebslösung wird leistungsstarke Analysen umfassen.
#4. Indium-Software
Indium Software ist ein Anbieter technologischer Lösungen mit einem starken Hintergrund in Datenanalyse und Datentechnik. Aufgrund seiner mehr als 20-jährigen Präsenz in der Branche gehört das Unternehmen laut Clutch zu den Top 15 Big-Data-Beratungsunternehmen.
Die Datenlösungen von Indium sind leistungsstark und auf dem neuesten Stand. Die Projektverwaltung ist 24 Stunden am Tag, sieben Tage die Woche verfügbar. Es bietet Unternehmen umfassende Datenanalysedienste, um den Wert ihrer Echtzeit-, historischen oder externen Daten zu optimieren.
#5. InData Labs
InData Labs ist ein bedeutender Anbieter von KI- und Big-Data-Lösungen. Es entwickelt KI-gestützte Lösungen für die Bewältigung moderner Big-Data-Geschäftsprobleme und unterstützt Kunden dabei, umsetzbare Erkenntnisse aus Echtzeitdaten zu gewinnen und diese auf eine effektive digitale Transformation anzuwenden.
InData Labs entwickelt einzigartige Software für Unternehmen jeder Größe und aus einer Vielzahl von Branchen, darunter Logistik, Gesundheitswesen, Sport und Wellness, E-Commerce, Fertigung, Marketing, Spiele und Unterhaltung.
Das Ziel von InData Labs besteht darin, seine Kunden bei der Implementierung von KI zu unterstützen, um ihr Geschäft zu vergrößern und den Betriebsablauf zu vereinfachen.
#6. Oxagil
Oxagile ist ein Full-Service-Softwareentwicklungsunternehmen, das sich auf traditionelle und anspruchsvolle Datenanalysen für Medien, Unterhaltung, Werbung, E-Commerce, Einzelhandel und andere Unternehmen und Bereiche spezialisiert.
Zu den Spezialgebieten des Unternehmens gehören Datenanalyse und -visualisierung, kundenspezifische Berichte und Dashboards, die Implementierung modernster BI-Tools, BI-Systemoptimierung, vollständige ML-Analysen und andere Dienstleistungen.
Oxagile bewältigt mit diesem Wissen eine Vielzahl von Geschäftsproblemen, darunter Hypersegmentierung der Kunden, datengesteuerte Empfehlungs- und Abonnementpakete sowie die Änderung von Marketingkampagnen. Der Technologie-Stack von Oxagile umfasst AWS- und Google-Datendienste sowie renommierte BI-Lösungen wie Tableau, Qlik, Looker, Microsoft Power BI und andere.
#7. Vision
Vention ist ein Unternehmen für kundenspezifische Softwareentwicklung, das Startups und Organisationen dabei unterstützt, ihre Analyseprozesse zu rationalisieren und zukunftssicher zu machen. Die Spezialistenteams von Vention erstellen benutzerzentrierte und maßgeschneiderte Lösungen, die es Kunden ermöglichen, den Wert der Erkenntnisse aus Milliarden von Interaktionen zu nutzen.
#8. SG Analytics
SG Analytics, ein globales Insights- und Analyseunternehmen mit Hauptsitz in Pune, wurde 2007 gegründet und ist ein führender Anbieter von datenzentrierter Forschung, kontextueller Analyse und ESG-Dienstleistungen für Fortune-500-Unternehmen in den Bereichen BFSI, Technologie, Medien & Unterhaltung sowie Gesundheitswesen .
SG Analytics ist ein DSGVO- und ISO/IEC 27001:2013-konformes Unternehmen mit über 1100 Mitarbeitern und Niederlassungen in den Vereinigten Staaten, dem Vereinigten Königreich, der Schweiz, Kanada und Indien.
Das Unternehmen erhielt 2016 und 2017 die Auszeichnung „Regional Best Employer“ und konnte seinen Ruf auch 2018 behaupten. Der AIM-Bericht 2022 würdigte die Organisation als einen wichtigen Teilnehmer unter den Data-Science-Anbietern in Indien.
Google Analytics-Dienst
Google Analytics ist ein Tool, das Daten von Ihren Websites und Apps sammelt, um Berichte bereitzustellen, die geschäftliche Erkenntnisse liefern.
Wie funktioniert der Google Analytics-Dienst?
#1. Website-Bewertung
Um eine Website zu messen, müssen Sie zunächst ein Google Analytics-Konto einrichten. Fügen Sie dann auf jeder Seite Ihrer Website einen kurzen JavaScript-Messcode ein. Wenn eine Person eine Webseite aufruft, sammelt der Tracking-Code pseudonymisierte Daten darüber, wie dieser Benutzer mit der Seite interagiert.
Für den Google Store kann der Messcode anzeigen, wie viele Kunden eine Trinkartikelseite im Vergleich zu einer Haushaltswarenseite besucht haben. Es kann uns auch sagen, wie viele Benutzer einen Artikel, beispielsweise eine Android-Puppe, gekauft haben, indem wir nachverfolgen, ob sie die Kaufbestätigungsseite erreicht haben.
Der Messcode erfasst außerdem Informationen vom Browser, etwa die Spracheinstellung, den Browsertyp (z. B. Chrome oder Safari), das Gerät und das Betriebssystem, auf dem der Browser ausgeführt wird. Es kann auch die „Verkehrsquelle“ verfolgen oder was Benutzer überhaupt auf die Website geführt hat. Dies kann eine Suchmaschine, eine Werbung oder eine E-Mail-Marketingkampagne sein.
#2. Berichterstattung und Verarbeitung
Wenn der Messcode Daten sammelt, bündelt er diese und übermittelt sie an Google Analytics, wo sie in Berichten verarbeitet werden. Analytics aggregiert und organisiert Daten basierend auf bestimmten Kriterien, z. B. ob es sich bei dem Gerät eines Benutzers um ein Mobilgerät oder einen Desktop handelt oder welchen Browser er verwendet.
Es gibt jedoch Konfigurationsoptionen, mit denen Sie die Verarbeitung dieser Daten individuell anpassen können. Sie können beispielsweise einen Filter verwenden, um sicherzustellen, dass Ihre Daten keinen internen Unternehmensverkehr oder Entwickleraktivitäten enthalten.
Nachdem Analytics die Daten verarbeitet hat, werden sie in einer Datenbank gespeichert und können nicht geändert werden.
Schließen Sie also beim Konfigurieren Ihrer Einstellungen keine Daten aus, von denen Sie glauben, dass Sie sie später untersuchen möchten. Sobald die Daten verarbeitet und in der Datenbank gespeichert wurden, werden sie als Berichte in Google Analytics angezeigt.
Was ist ein Business Analytics Service?
Unter Business Analytics versteht man die Verwaltung der Daten einer Organisation, wobei der Schwerpunkt auf statistischen Analysen liegt. Dabei kommt es auf den Einsatz moderner Technologien und Verfahren zur Analyse von Daten aus verschiedensten Quellen und in enormen Mengen an.
Vorteile von Business Analytics für ein Unternehmen
- Präsentieren Sie Informationen logisch und geordnet.
- Untersuchen Sie die Daten des Unternehmens.
- Verwenden Sie geeignete Indikatoren, um die Entscheidungsfindung zu unterstützen.
- Konsolidieren Sie alle Daten, einschließlich Einkäufe, Verkäufe, Buchhaltung und Kunden.
- Nutzen Sie die gleichen Hinweise für das gesamte Unternehmen, um den Entscheidungsprozess zu automatisieren.
- Erhöhen Sie die Sichtbarkeit von Zahlen, Abweichungen und Anomalien.
- Prognostizieren Sie Trends und antizipieren Sie geschäftliche Herausforderungen.
Sie sehen, die Vorteile der Datenanalyse für ein Unternehmen sind zahlreich und stellen eine wesentliche Informationsquelle dar, auf deren Grundlage strategische Entscheidungen getroffen und die Zukunft sicher prognostiziert werden können.
Geschäftsanalysten können eine gute Datenvisualisierung nutzen, um riesige Datensätze und Metriken in Diagramme, Grafiken und andere Funktionen zu übersetzen, die die Darstellung und das Verständnis von Daten erleichtern sowie Echtzeit-Einblicke, Trends und Ausreißer teilen.
Was ist der Umfang von Business Analytics?
Hier sind einige der grundlegenden Schritte eines starken Business Analytics-Plans.
#1. Untersuchen und identifizieren Sie Geschäftsanforderungen
Der erste Schritt im Business-Analytics-Prozess besteht darin, zu verstehen, was das Unternehmen verbessern oder welches Problem es lösen möchte.
Die Stakeholder, Benutzer mit Prozesskenntnissen und der/die Analysten entscheiden über die relevanten Daten zur Lösung dieser Ziele.
In dieser Phase müssen wichtige Fragen wie „Welche Daten stehen zur Verfügung“, „Wie können wir sie nutzen“ und „Verfügen wir über genügend Daten?“ geklärt werden.
#2. Mining von Makrodaten
In dieser Phase werden die Daten bereinigt und Berechnungen für verlorene Daten durchgeführt, Ausreißer entfernt und Variablenkombinationen geändert, um völlig neue Variablen zu generieren.
In dieser Situation kann bereits ein Spezialwerkzeug eingesetzt werden.
Zeitreihendiagramme werden erstellt, um normale oder unterschiedliche Werte anzuzeigen.
Die Eliminierung abweichender Werte aus dem Datensatz ist in diesem Schritt eine wichtige Aufgabe, da unterschiedliche Werte häufig die Genauigkeit des Modells beeinflussen, wenn sie im Datensatz verbleiben dürfen.
Der Analyst erhält ein besseres Verständnis der Daten, wenn diese sauber sind. Mithilfe von Streudiagrammen zeichnet er die Daten nach, um eventuelle Zusammenhänge oder Fehlausrichtungen festzustellen. Er oder sie wird alle potenziellen Datenbereiche visuell untersuchen und die Daten mithilfe geeigneter Visualisierung und beschreibender Statistiken synthetisieren, um den Beteiligten ein grundlegendes Verständnis zu vermitteln.
#3. Datenanalyse
Mithilfe statistischer Analyseansätze wie Korrelationsanalyse und Hypothesentests findet der Analyst alle mit einer Zieldynamik verbundenen Aspekte.
Er oder sie führt außerdem eine einfache Regressionsanalyse durch, um zu prüfen, ob einfache Vorhersagen getroffen werden können.
Darüber hinaus werden alternative Gruppierungen unterschiedlichen Szenarien gegenübergestellt, die anschließend mittels Hypothesentests untersucht werden.
#4. Prognostizieren Sie, was wahrscheinlich passieren wird.
Predictive Analytics wird in der Geschäftsanalyse eingesetzt, um proaktiv Entscheidungen zu treffen. Der Analyst verwendet Vorhersagetechniken wie Entscheidungsbäume, neuronale Netze und logistische Regression, um Daten zu moderieren.
Diese Strategien liefern neue Ideen und Modelle und offenbaren Zusammenhänge und „verborgene Beweise“ der einflussreichsten Variablen. Anschließend vergleicht der Analyst die vorhergesagten Werte mit den tatsächlichen Werten und berechnet die Vorhersagefehler.
In der Regel werden mehrere Vorhersagemodelle ausgeführt, und das Modell mit der besten Bewertung wird basierend auf Präzision und Leistung ausgewählt.
#5. Suchen Sie nach der besten Antwort.
Der Analyst führt hypothetische Szenarien unter Verwendung der Koeffizienten und Ergebnisse des Vorhersagemodells aus. Der Analyst verwendet vom Manager definierte Ziele, um unter Berücksichtigung von Einschränkungen und Einschränkungen die optimale Lösung zu finden.
Die ideale Lösung und das ideale Modell werden vom Analysten auf der Grundlage der geringsten Fehleranzahl, der Geschäftsobjekte und des intuitiven Bewusstseins für die Modellkoeffizienten ausgewählt, die am besten mit dem strategischen Ziel der Organisation übereinstimmen.
#6. Entscheidungsfindung und Ergebnisbewertung
Der Analyst trifft Entscheidungen auf der Grundlage von Modellergebnissen und Unternehmenszielen.
Nach einer vorgegebenen Zeitspanne wird die Aktion gemessen.
#7. Aktualisieren Sie das System mit dem Ergebnis der Entscheidung.
Schließlich werden die Entscheidungs- und Aktionsergebnisse des Modells sowie neue Erkenntnisse in der Datenbank gespeichert.
Es werden Informationen bereitgestellt wie „Haben die Entscheidung und die Maßnahme funktioniert?“, „Wie schnitt die Behandlungsgruppe im Vergleich zur Kontrollgruppe ab?“ und „Wie hoch war der ROI?“ Dadurch entsteht eine sich ständig verändernde Datenbank, die ständig mit neuen Erkenntnissen und Erkenntnissen aktualisiert wird.
Wie funktioniert Analytics?
Analytics aggregiert und organisiert Daten basierend auf bestimmten Kriterien, z. B. ob es sich bei dem Gerät eines Benutzers um ein Mobilgerät oder einen Desktop handelt oder welchen Browser er verwendet. Es gibt jedoch Konfigurationsoptionen, mit denen Sie die Verarbeitung dieser Daten individuell anpassen können.
Was ist Analytics auf meinem Telefon?
Mit Phone Analytics können Sie die Effektivität von Telefongesprächen als Teil des Conversion-Trichters verfolgen. Um Phone Analytics zu verwenden, konfigurieren Sie Ihre Analytics-Property und fügen Sie auf jeder Seite, auf der Ihre Telefonnummer angezeigt wird, ein Snippet zu Ihrem Analytics-Tracking-Code hinzu.
Zusammenfassung
Datenanalysedienste können einem Unternehmen bei allem helfen, von der Personalisierung einer Marketingbotschaft an einen bestimmten Kunden bis hin zur Identifizierung und Minderung von Geschäftsrisiken.
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Bibliographie
