Na osnovu dobijenih podataka, možete učiniti. Složena statistička obrada eksperimentalnih podataka. Kratkoročno predviđanje putničkih tokova

20 jun 2018, 12:41

Arheologinja, istoričarka i restauratorka Tatjana Nikolajevna Krupa specijalno je stigla na poziv kazahstanske strane iz Ukrajine da ispita fragmente tkanina pronađenih na arheološkim iskopavanjima u Pavlodarskoj oblasti, a koji datiraju iz vremena Kimak-Kipčak i Zlatne Horde. Proučivši gotovo sav materijal koji joj je dostavljen (više od 100 uzoraka), vjeruje da možemo govoriti o svojevrsnom naučnom otkriću. Bila je u stanju da analizira elemente svile koji su ležali u zemlji nekoliko vekova, a rezultati su je zadovoljili i zadivili. Žene koje su u tim dalekim vremenima živjele na teritoriji savremene Pavlodarske oblasti imale su istančan ukus i nosile su odjeću od svilenih i zlatnih tkanina kreiranih po jedinstvenoj tehnologiji. Tatjana Nikolajevna je rekla dopisniku Renatu Taškinbajevu više o tome.

Ovih dana Tatjana Nikolajevna rano ujutro dolazi na posao u Margulan centar Pavlodarskog državnog pedagoškog univerziteta i odmah se uroni u proučavanje fragmenata tkiva pronađenih tokom iskopavanja. Na njenom kompjuterskom monitoru možete vidjeti fotografije neprocjenjivih nalaza. Ona nam pokazuje kroz poseban program u realnom vremenu, ono što pokazuje njen mikroskop upoređuje se sa uzorcima koje je već proučavala u Ukrajini.

"Ovo je vrijeme Kimak-Kypchak i Golden Ordian. Kada sam pogledao ovaj fragment sa sedmostrukim uvećanjem, to je bila obična crvena tkanina. Odlučio sam da vidim šta je žutilo na njemu, dao sam mu povećanje od 30 puta, Ispostavilo se da su to ostaci zlatnih niti. Tada sam ostala zapanjena - kaže ona.

Zlatni svileni brokat iz doba Zlatne Horde sa iskopavanja pavlodarskih arheologa. Sedmostruko povećanje.

Zlatni svileni brokat iz doba Zlatne Horde sa iskopavanja pavlodarskih arheologa. 30x uvećanje.

“Radeći sa sličnim materijalom sa arheoloških nalazišta Ukrajine, koristio sam skenirajući elektronski mikroskop da ga povećam 4000 puta i vidio ujednačenost metala; što se tiče njegove debljine, teško ga je nazvati folijom, količine su tako male, ovo zlato nije cak ni rendgen vidi.Tkanina koju su pronasli pavlodarski arheolozi bila je dotrajala ocigledno se nosila do zadnjeg trenutka jer je bila preskupa.Debljina metala, niti valjani na organskoj osnovi slicno onima koji se nalaze u Ukrajini je pola mikrona (mikron je hiljaditi deo milimetra)". A ovo je 13. vek, zamislite! Kada sam sve ovo video, moja duša je počela da peva, jer su to najređe stvari, veoma skupe stvari! Nažalost, sigurnost ove tkanine i ovih visokotehnoloških niti je tolika da ne možemo da ih skeniramo elektronskom mikroskopom, ali oni su poznati na teritoriji Evroazije”, kaže istoričar.

Skenirajuća elektronska mikroskopija sličnih zlatnih niti iz iskopavanja ukrajinskih spomenika Zlatne Horde. 400x uvećanje.

"Ova tehnologija je izgubljena. Slična, ali napravljena od srebra, korištena je u starom pokrivaču za sahranu iz mauzoleja Khoja Ahmed Yassawi u Turkestanu. Proučavala sam ih ranije", kaže Tatjana Krupa.

Restauratorica priznaje da, uronjena u proučavanje tkanina, zaboravlja na vrijeme - ovi nalazi je toliko zaokupljaju. "Ovdje sam bukvalno danima. Evo svile pod 20x uvećanjem, pogledajte kakav je to kolosalan rad! Ljudi su sve ovo radili ručno, takva je bila nanotehnologija u 11.-13. vijeku!" - ona kaze.

"I to je sve urađeno da bi oni koji su nosili odjeću od takvih tkanina izgledali lijepo. Mogu reći da je ovo bila daleko od obične sahrane, ali veoma bogate", napomenuo je istoričar.

Ona smatra da se na osnovu dobijenih podataka može govoriti o naučnom otkriću.

"Moji zaključci i zaključci mojih kolega govore o jedinstvenim otkrićima. Ovde je materijal bogat, ima štampanog materijala na tkaninama, ima tkanine kao mreže. To znači da su ljudi tog vremena želeli da izgledaju moderno. Po pravilu , život je izgubljen iza politike i ekonomije obicna osoba, ali ovo je najzanimljivije - šta je jeo, šta je nosio, kako je izgledala osoba tog vremena? Ako ne uzmete i ne proučite sav ovaj bogat materijal, ispostaviće se da će arheolozi u ukopima pronaći samo zarđale uzengije, zarđale noževe ili nešto slično. I na kraju se ispostavi da su, kako mi kažemo u Ukrajini, živeli slabo i teško. No, u stvari, ispada da ćemo, ako promijenimo način arheoloških iskopavanja (kao što su to učinili moji kolege arheolozi iz Pavlodara), u gotovo svakom ukopu pronaći iste ili slične fragmente tkiva. I život će se odigrati drugačije drevni čovek. Ovdje, u stepskoj regiji Irtiša, živjeli su nomadi u 11.-13. vijeku. A sudeći po nalazima, ti ljudi nisu bili lišeni estetike”, tvrdi naučnik.

Nakon što prouči sav materijal, ona će sa svojim kolegama napisati knjigu i, možda, čak pokušati da rekreira žensku odjeću tog doba koristeći pronađene eksponate.

Ali da bi pronađeni fragmenti tkiva počeli, da tako kažem, pričati naučnicima svoju priču, potrebno ih je “revitalizirati”. Prvo se komadi natapaju u poseban rastvor.

Čiste ga od prljavštine, a zatim izravnavaju.

“U stvari, ne jedna osoba, nego mnogo ljudi treba da sjedi nad tim fragmentima, ovo bi trebala biti škola, takve stvari zahtijevaju specifičan pristup, i što je najvažnije – finansijsku pomoć. U Kazahstanu nema mnogo takvih stručnjaka, postoji Krim Altynbekov (restaurator), koji je već pocijepan. I on bi uskoro trebao doći ovamo. Ali to samo po sebi nije dovoljno za ovoliku obilje arheološkog materijala u vašoj zemlji. Kao specijalista, bavim se proučavanjem antikviteta Kazahstana od 2009. godine. Sarađujem sa Turkestanskom arheološkom ekspedicijom. Učimo vojne teme sa istomišljenicima iz Harkova. Upravo za ovaj rad, odlukom predsjednika Republike Kazahstan Nursultana Abisheviča Nazarbajeva, 2013. godine ja, Makka Karazhanova i Leonid Kartsev dobili smo zlatnu medalju Birlik. Zbog toga mi je veoma važno da pomognem pavlodarskim kolegama”, napominje naš sagovornik.

Između proučavanja arheoloških uzoraka, proučava eksponate Pavlodarskog regionalnog istorijsko-lokalnog muzeja nazvanog po Potanjinu.

I ovdje je za sebe napravila mnoga otkrića. „Sada gledate na retku stvar za ove geografske širine u smislu očuvanosti, jer su za izradu korišćene tkanine iz različitih perioda. Pogledajte, ručno je izvezeno lančanim bodom, pogledajte detaljnije ovde delikatan rad. Momci, ovo je kolosalan posao u smislu kvaliteta, vjerujte, to se može uraditi ovo je izuzetno teško, a sigurnost takvih stvari treba da bude prioritet”, kaže restaurator, pokazujući nam ženski čapan i druge eksponate.

"Vidite, malo se pažnje posvećuje svakodnevnom tekstilu (čak i skupom): izlizani su i bačeni. Takvih stvari je malo ostalo. Ali ovo je fabrička kineska svila", kaže ona.

"Ovo je ženski chapan. Zamislite koliko je nekome bio vrijedan, da se prenosio s generacije na generaciju. Bogata crvena svila je oduvijek bila skupa. Možda sada ne izgleda tako prezentabilno, ali morate uzeti u obzir koliko je godina prošlo Ovo je veoma vrijedna stvar za svaki muzej”, napomenuo je naučnik.

Ovaj ženski čapan sašiven je u drugoj polovini - krajem 19. veka.

„Pogledajte kako je divno, kimešek, 19. vek. Ovde je zlatovez (isto kao na pronađenim delovima tkanine koje Tatjana Krupa uči u Margulan centru – prim. autora), njegova moda seže u ona daleka vremena. A ovo je fabričko platno, ali rad je veoma delikatan”, komentariše istoričarka, skrećući pažnju na dekor jurte, izvezen najmanjim lančićem sa složenim šarama.

„Ovo je naš region, onaj severni – Bajanaul“, objasnili su muzejski radnici. „Ovo je retka stvar sa ovom tehnikom izvođenja“, dodaje Tatjana Krupa.

Kada slušate Tatjanu Nikolajevnu, stičete utisak da je ona rodom iz Kazahstana. Sa takvim interesovanjem govori o kazahstanskoj antici. Ali ispostavilo se da je rođena i živi u Harkovu. A ipak ima neke veze sa istorijom Kazahstana i Turaka uopšte. Prvo, ona je zamjenica šefa gradskog nacionalnog javnog udruženja Kazahstanaca „Birlik“ u gradu Harkov. I drugo, ona vjeruje da su njeni preci bili nomadi. "Djed mi je rekao da imamo korene Sary-Kypchak, i ja u to spremno vjerujem. U Slobožanščini (regija na sjeveroistoku Ukrajine) prezimena turskog porijekla su vrlo česta. Na primjer, imao sam učenike s prezimenom Keremet. A ovo je sasvim logično Uostalom, današnji Kazahstan je bio sjeveroistočna granica Desht-i-Kipchaka, a mi (i Slobožanščina i cijela Ukrajina) smo bili sjeverozapadna granica Desht-i-Kipchaka“, zaključuje naš sagovornik.

U međuvremenu, pored Tatjane Nikolajevne Krupe, u Margulan centru rade i drugi strani naučnici. Među njima je i antropolog iz Novosibirska Dmitrij Vladimirovič Poznjakov, koji proučava ostatke ljudi pronađenih u drevnim sahranama u Pavlodarskoj oblasti. Moguće je da će na osnovu rezultata ovih studija doći do otkrića u budućnosti. U međuvremenu, sudeći po ukopima, naučnik je sklon vjerovanju da su ti ljudi možda pripadali eliti.

Tekst: Renat Taškinbajev, foto: Turar Kazangapov

Dakle, na osnovu dobijenih podataka moguće je analizirati imovinsko stanje preduzeća, stopu rasta obrtna sredstva iznosi 68,62. ovo ukazuje na smanjenje obrtnih sredstava za 2011. godinu za 32,30%, što ukazuje na negativnu dinamiku. Koeficijent podobnosti dugotrajne imovine u 2011. godini iznosio je 91,66, što je za 4,9% više u odnosu na 2010. godinu, što znači da preduzeće usmjerava gotovina za formiranje proizvodne baze. Ovi pokazatelji: koeficijent upotrebljivosti i amortizacije osnovnih sredstava, ukazuju da su osnovna sredstva u preduzeću u dobrom stanju. Stopa amortizacije je smanjena za 0,1, što ukazuje na obnavljanje osnovnih sredstava za održavanje i unapređenje proizvodnih kapaciteta.

Za procjenu likvidnosti preduzeća koristimo indikatore koji se izračunavaju pomoću formula:

SOK=SK-NA (2.11)

gdje je SOC veličina vaše vlastite radni kapital;

SK - akcijski kapital;

NA - dugotrajna imovina.

MSOC=DS/SOK (2.12)

gdje je Msok manevarska sposobnost vlastitog obrtnog kapitala;

DS - gotovina i gotovinski ekvivalenti;

SOK - iznos sopstvenog obrtnog kapitala.

Kpok=(OA+Zb.p.)/(TZ+Db.p.) (2.13)

gdje je Kpok koeficijent pokrivenosti;

OA - obrtna sredstva;

TK - tekući dugovi;

Kb.lik.=(OA+ Zb.p. +Z.T.)/(TZ+Db.p.) (2.14)

gdje je Kb.lic. - koeficijent brze likvidnosti;

OA - obrtna sredstva;

Zb.p. - odgođeni troškovi;

Z.T. - zalihe i roba;

TK - tekući dugovi;

Db.p. - prihod budućih perioda.

Kabs.lik.=DS(nacionalni i strani)/(TO+Db.p.) (2.15)

gdje Kabs.lik. - koeficijent apsolutne likvidnosti;

DS (nacionalni i strani) - gotovina i gotovinski ekvivalenti u nacionalnoj valuti. i stranu valutu;

TO - tekuće obaveze;

Db.p. - prihod budućih perioda.

Dodatni prosjek u aktu = (OA+ Zb.p.)/B (2,16)

gdje djeluje Dobor.av.v. - učešće obrtnih sredstava u imovini;

OA - obrtna sredstva;

B - ravnoteža;

Dproiz.zap. u sadašnjem aktu = PZ/(OA+Zb.p.) (2.17)

gdje je Dproiz.zap. u sadašnjem aktu - udio zalihe u obrtnoj imovini;

PZ - proizvodne rezerve;

OA - obrtna sredstva;

Zb.p. - troškovi budućih perioda.

Rezultati proračuna prikazani su u tabeli. 2.8.

Tabela 2.8

Procjena likvidnosti preduzeća

Indikatori	Odstupanja

		odnosi, %
1. Iznos sopstvenog obrtnog kapitala, hiljada UAH.
2. Upravljivost sopstvenih obrtnih sredstava
3.Omjer pokrivenosti
4. Brzi odnos
5. Koeficijent apsolutne likvidnosti
6. Udio obrtnog kapitala u imovini
7. Učešće zaliha u obrtnim sredstvima

Više na temu...

Ekonomska analiza preduzeća
U uslovima tržišnu ekonomiju Tema analize aktivnosti preduzeća je relevantna. Od posebnog značaja je analiza informacija pri donošenju strateški važnih odluka u sadašnjem trenutku, kada su ruska preduzeća stavljena u centar vanrednih okolnosti izazvanih delovanjem mnogih kontradiktornih, teško predvidljivih kriznih procesa u privredi, politici,... .

Osnovni modeli tržišne ekonomije: prednosti, nedostaci, perspektive razvoja
Svjetsko društvo ima bogato istorijsko iskustvo u organizovanju društvenih i, prije svega, ekonomski život kako na makro tako i na mikroekonomskom nivou. Već pri prvoj i najpovršnijoj analizi ovog iskustva otkriva se da su oblici organizacije ekonomskog života društva na oba nivoa složeni i raznoliki. Gde ekonomija jos nisu uspjeli...

Na osnovu dobijenih podataka možemo zaključiti da je slučajna varijabla raspoređena po normalnom zakonu, a slučajna varijabla nije raspoređena po normalnom zakonu.

Analizirajući dobijene grafove zaključujemo da je slučajna varijabla src="images/referats/13985/image015.png">ujednačeno raspoređena, a slučajna varijabla normalno raspoređena.

Zaključak

Tokom rad na kursu savladane su metode za obradu statističkih podataka posmatranja, njihovu analizu korišćenjem generalizujućih indikatora, uspostavljanje teorijskih zakona za raspodelu slučajnih varijabli i dokazivanje adekvatnosti ovih zakona. Takođe, kao rezultat ovog rada, stekli smo vještine i iskustvo u radu u paketu STATISTICA.

Tokom analize podataka zaključeno je da je glavni dio statističke analize identifikovanje zakona distribucije slučajne varijable, kao i identifikovanje glavnih faktora koji utiču na kvalitet procijenjenih parametara zakona distribucije (dužina uzorka, njegova homogenost, nivo pouzdanosti). Proizvedeno Statistička analiza Za svaki od uzoraka podataka dvije slučajne varijable dobijene tokom generiranja pronađen je zakon njihove distribucije. Razmatraju se glavne numeričke karakteristike položaja i varijacije normalnog i uniformnog zakona. AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA

Iskustvo stečeno u radu sa statističkim podacima i metodama za njihovu obradu na računaru omogućiće mnogo bržu i efikasniju primenu ovih metoda obrade informacija u svakodnevnom životu, posebno za ekonomska istraživanja i razvoj.

Lista linkova

intervalno uzorkovanje slučajne varijable

1. Teorija statistike: Udžbenik / Ed. prof. R. A. Šmoilova. - 3. izd., revidirano. -M.: Finansije i statistika, 2000. - 560 str.

2. Eliseeva I. I., Yuzbashev M. M. Opća teorija Statistika: Udžbenik / Ed. dopisni član RAS I. I. Eliseeva. – M.: Finansije i statistika, 1998. – 365 str.: ilustr.

3. Smirnov N.V., Dunin-Barkovsky I.V. Kurs teorije vjerovatnoće i matematičke statistike za tehničke primjene. – M.: Nauka, 1969. – 509 str.

4. Gurman V.E. Teorija vjerojatnosti i matematička statistika. Udžbenik dodatak za fakultete. Ed. 5. revizija i dodatne – M.: Više. škola, 1977. – 397 str.

5. Kremer N.Sh. Teorija vjerojatnosti i matematička statistika. – M.: Jedinstvo, 2000. – 544 str.

6. Ventzel E.S. Teorija vjerovatnoće. – M.: Nauka, 1969. – 576 str.

7. Borovikov V. STATISTICA: umetnost analize podataka na računaru. Za profesionalce. - Sankt Peterburg: Peter, 2001. - 656 str.

Dodatak A

Generisanje početnih SV podataka u paketu STATISTICA

Dim ADS As Spreadsheet

Dim STBReport As Report

Dim SUM kao dupli

Zatamni LOOP_CASE kao duplo

Postavite ADS = ActiveDataSet

Postavite STBReport = Izvještaji.Novo

Za LOOP_CASE = 1 do NCASES(ADS)

Za L = 1 do 300

SUM = ZBIR + Uniforma(1)

ADS.Vrijednost(LOOP_CASE, 1) = N * ((1 / 15) * ZBIR - 9)

Dodatak B

Intervalne serije za SV i

Tabela E.1 - Interval serije SV,


5,289175
8,355050
11,42093
14,48680
17,55268
20,61855
23,68443

Tabela E.2 - Interval serije SV,


5,502861
8,114160
10,72546
13,33676
15,94806
18,55936
21,17066
23,78195

Osnovni model prijetnji sigurnosti ličnih podataka prilikom njihove obrade u informacionim sistemima ličnih podataka (izvod)- Terminologija Osnovni model pretnji bezbednosti ličnih podataka prilikom njihove obrade, u informacionim sistemima ličnih podataka (izvod): Sistem automatizovanog sistema koji se sastoji od osoblja i skupa sredstava za njegovu automatizaciju... ... Rječnik-priručnik pojmova normativne i tehničke dokumentacije

- (prema Zakonu Ruske Federacije „O ličnim podacima“) državni organ, opštinski organ, pravno ili fizičko lice koje organizuje i (ili) sprovodi obradu ličnih podataka, kao i određivanje svrhe i sadržaja obrada... ... Wikipedia

I Medicina Medicina je sistem naučnih saznanja i praktičnih aktivnosti, čiji su ciljevi jačanje i očuvanje zdravlja, produženje života ljudi, prevencija i liječenje ljudskih bolesti. Da bi izvršio ove zadatke, M. proučava strukturu i ... ... Medicinska enciklopedija

SRCE- SRCE. Sadržaj: I. Komparativna anatomija 162 II. Anatomija i histologija.................. 167 III. Komparativna fiziologija......... 183 IV. Fiziologija.................. 188 V. Patofiziologija................. 207 VI. Fiziologija, pat....... Velika medicinska enciklopedija

VAŽENOST- 1. Pokazatelj kvaliteta metode, njene sposobnosti da proizvede rezultate koji adekvatno odražavaju fenomen koji se proučava, tj. upravo one rezultate za koje je namijenjena (V. metoda). 2. Mjera korespondencije teorije sa empirijskim podacima, mogućnost ... ... Sociologija: Enciklopedija

Tehnološki proces- (Proces) Definicija tehnološkog procesa, vrste tehnološkog procesa Definicija tehnološkog procesa, vrste tehnološkog procesa, pravila procesa Sadržaj Sadržaj Definicija. Koncept tehnološkog procesa Osnovni... Investor Encyclopedia

I Srce Srce (lat. cor, grč. cardia) je šuplji fibromuskularni organ koji, funkcionišući kao pumpa, osigurava kretanje krvi u krvožilnom sistemu. Anatomija Srce se nalazi u prednjem medijastinumu (Mediastinum) u perikardu između ... ... Medicinska enciklopedija

Troškovi- (Troškovi) Pojam rashoda i troškova, normativa i troškovno računovodstvo Informacije o pojmu troškova i troškova, normativa i troškovnog računovodstva Sadržaj Sadržaj Formiranje lokalnih budžeta Budžetska podrška subjekata Poreski prihodi Rashodi lokalnih... ... Investor Encyclopedia

Fiziološki odgovor biljaka na hlađenje uzrokovano prilagođavanjem na sezonske promjene u umjerenoj klimi. Za cvjetanje i formiranje sjemena ove biljke moraju biti izložene niskim pozitivnim temperaturama (2 10 °C, u ... ... Wikipedia

Vernalizacija je fiziološki odgovor biljaka na hlađenje uzrokovan adaptacijom na sezonske promjene u umjerenoj klimi. Za cvjetanje i formiranje sjemena ove biljke moraju biti izložene niskim pozitivnim temperaturama (2 10 °C, ... ... Wikipedia

BIBLIJSKA HERMENEUTIKA- grana crkvene biblistike koja proučava principe i metode tumačenja teksta Svetog pisma. Sveto pismo Starog i Novog zaveta i istorijski proces formiranja njegovih teoloških osnova. G. b. ponekad percipirana kao metodološka osnova egzegeze. grčki riječ ἡ… … Orthodox Encyclopedia

Knjige

Imunologija leukemije, Parnes V. A.. Monografija je posvećena prikazu literarnih i autorskih materijala, dobijenih najnovijim imunološkim tehnikama, posvećenih proučavanju leukemije kod ljudi i životinja. Na…
Prava stvarnost. Šta je stvar? , B. L. Donskoy. U ovom radu pokušava se proučavati stvar kao univerzalni realni fenomen, te se na osnovu dobijenih podataka istraživanja daje definicija pojma „stvar“. Knjiga će...

Potpuni vodič za Google pripisivanje na temelju podataka (1. dio)

Odnedavno analitički servis Google Analytics (Adometry) predstavljeno Vodič za atribuciju zasnovanu na podacima. Ovaj koristan dokument ima za cilj da objasni šta je atribucija zasnovana na podacima, za šta se koristi i kako da počnete sa njom. Odlučili smo prevesti ovaj vodič kako bismo uštedjeli vaše vrijeme i prenijeli prednosti funkcionalnosti svakom trgovcu.

Atribucija zasnovana na podacima omogućava trgovcima da znaju više, a manje nagađaju. Ako vam je i dalje stalo samo do posljednje dodirne točke, onda imajte na umu da je možda oko 20% -40% vašeg potencijalnog povećanja ROI jednostavno izgubljeno.

Atribucija vođena podacima pruža nevjerovatno granuliran nivo vizualizacije puta korisnika kroz web lokaciju, dajući timovima činjeničnu osnovu za donošenje odluka, povećanje efikasnosti i izvlačenje više od svojih marketinških ulaganja.

Neke statistike:

Upotreba napredne atribucije je 5 puta češća među najboljim marketinškim kompanijama;
54% marketinških stručnjaka i dalje gleda samo zadnji klik.

Stvaranje pretpostavki o tome kako vaše marketinške akcije utiču na ponašanje kupaca je marketinška strategija bez dovoljno informacija. Atribucija zasnovana na podacima omogućava vam da vidite čitav put korisnika prije kupovine, što znači da možete upravljati svojom strategijom na osnovu ponašanja stvarnih kupaca.

Tačke rasta:

Smanjenje nivoa napora potrebnog za kreiranje višekanalnih izvještaja za 25-50%;
Povećana optimizacija za PPC kanale, Affiliate programe, e-poštu i društvene mreže za 10-20%;
Povećanje ukupne produktivnosti na svim kanalima za 20-40%;
Povećajte povrat ulaganja u marketing za 25-50%.

Šta je atribucija?

Atribucija je proces praćenja i mjerenja svih marketinških kampanja koje dovode do željenog rezultata. Atribucija vođena podacima koristi moćnu kombinaciju prediktivnih algoritama i integrirane analitike kako bi se razumjeli i precizno izmjerili svi marketinški napori koji vode do konverzije.

Model je bitan

Nisu svi modeli atribucije stvoreni jednaki. Vrijednost konverzije se dodjeljuje prema različitim metodama i odobrenim formulama.

Jedna interakcija: Sva zasluga za konverziju se dodjeljuje jednom kanalu u lancu interakcija – obično prvom ili posljednjem.

Linearni model: Vrijednost konverzije se ravnomjerno raspoređuje na sve kanale u lancu interakcije - ako postoje 4 kanala, svaki će dobiti 25%.

Link do pozicije: Umjesto da dodijelite svu vrijednost prvom ili posljednjem kanalu, možete je podijeliti između njih. Obično se distribuira na sljedeći način: 40% za prvi i posljednji kanal i 20% za sve ostale.

Konvencionalni modeli atribucije odgovaraju na standardne marketinške upite. Danas višekanalni marketing zahtijeva dublji pristup kako bi se postigli željeni rezultati.

Pravila su stvorena da se krše

Obično se sva zasluga u atribuciji daje odozgo prema dolje: konvencionalni modeli atribucije ne pripisuju svaku tačku dodira. Za razliku od atribucije vođene podacima, gdje je svaka dodirna tačka važna jer se na taj način prikupljaju podaci – odozdo prema gore.

U takvim slučajevima potreban je algoritam koji će pomoći u razumijevanju koje su točke najvažnije. Analizom cijelog lanca konverzije, uzimajući u obzir ukupan broj, njihov redoslijed i način interakcije s korisnikom, možete sabrati sve potrebne faktore za postizanje željenog rezultata.

Koje su prednosti atribucije zasnovane na podacima?

Procijenite svoje marketinške aktivnosti i prikupljene podatke kako biste razumjeli koliko ste spremni za korištenje atribucije na temelju podataka. Neke odluke zahtijevaju unaprijed prikupljene čvrste podatke, kao i važne organizacijske odluke.

Hoćete li imati koristi od atribucije na temelju podataka?

Atribucija vođena podacima je metoda modeliranja pomoću složenih algoritama koji vam omogućava da pronađete i analizirate statistički slične obrasce među ogromnim količinama podataka. Nemaju svi dovoljno detaljnih informacija da bi imali koristi od atribucije zasnovane na podacima.

Nedovoljan kvalitet podataka

Potpuna višekanalna atribucija vođena podacima možda neće biti prikladna za kompanije koje ili nemaju dovoljno akumuliranih podataka ili su podaci lošeg kvaliteta.

Nedostatak podataka. Kompanije koje se malo bave internet marketingom i koriste samo nekoliko kanala imat će premalo podataka za korištenje.

Sirovi podaci. Marketinški stručnjaci koji nastoje koristiti što više kanala imaju još jedan problem – podatke je potrebno obraditi i strukturirati. U ovom slučaju postoji veliki rizik od donošenja pogrešnih zaključaka.

savjet:

Ako u svom marketingu koristite i online i offline kanale, atribucija na temelju podataka trebala bi se temeljiti na informacijama iz što je moguće više izvora. Morate biti u stanju obraditi ove informacije i dovesti ih u holistički oblik.

Kako se atribucija zasnovana na podacima uklapa u standardni komplet analitičkih alata?

Da biste pokrenuli svoju novu strategiju atribucije, pobrinite se da svi nadležni razumiju svrhu i ograničenja analitičkih alata – i kako atribucija na temelju podataka može učiniti vaš marketing mjerljivim.

Kreiranje marketing miksa;
Licitiranje u realnom vremenu (RTB) i platforme na strani potražnje (DSP);
Rad s oglašavanjem i pretraživačima;
Analitika;
Upravljanje korisničkim iskustvom (CRM);
Upravljanje međukanalnim kampanjama (CCCM);
Platforme za upravljanje podacima (DMPS).

Kako se atribucija zasnovana na podacima uklapa u moj alatni okvir?

Možete sjesti na stolicu i gledati finalnu utakmicu svog omiljenog tima na TV-u - ali zar ne bi stolica bila bolja? Također sa podacima o korisnicima koji prolaze kroz svoje putovanje - važno je koristiti pravi alat u svakoj situaciji, te poznavati njegove mogućnosti i ograničenja.

Atribucija vođena podacima objedinjuje i upotpunjuje vaš komplet alata, stvarajući jedinstven, pouzdan izvor informacija o vašim marketinškim događajima. Dok drugi alati prikazuju samo određene podatke, atribucija vam omogućava da vidite širu sliku.

1. Modeliranje marketing miksa (MMM):

Završili ste kampanju i sada želite da vidite širu sliku. Šta vam je potrebno: MMM ili atribucija zasnovana na podacima? Atribucija vam omogućava da shvatite kako marketing funkcionira na nivou korisnika, pokazujući tačno šta se dešava na svakoj dodirnoj tački. MMM vam, s druge strane, omogućava da vidite sve marketinške aktivnosti prikupljene na jednom nivou, uzimajući u obzir sve detalje. Za najbolje rezultate, osigurajte da se podaci o atribuciji koriste u MMM aktivnostima.

ukratko:

MMM vam omogućava da planirate i optimizirate aktivnosti na sveukupnom nivou, dok Attribution obraća pažnju na svaku dodirnu tačku pojedinačno. Za najbolje rezultate kombinirajte atribuciju na temelju podataka s modernim modelima marketing miksa.

2. Licitiranje u realnom vremenu (RTB) i platforme na strani potražnje (DSP)

Kako će vaša kampanja doći do ciljane publike na više različitih kanala? Na osnovu podataka o konverzijama, RTB i DSP platforme stalno poboljšavaju svoje mogućnosti ciljanja. Ali zapamtite da njihov prihod zavisi od količine impresija. RTB i DSP imaju svoj interes da njihov displej bude visoko ocenjen. Pošto mjere samo svoje reklame, na kraju se precjenjuju. Ne mogu pratiti cijeli put do kupovine i ne mogu precizno izmjeriti nivo atribucije za sadržaj koji objavljuju.

ukratko:

RTB i DSP imaju ograničen pogled – ne mogu nepristrasno vrednovati i razbijati svaki korak. Atribucija zasnovana na podacima omogućava vam da vidite informacije koje vaši partneri mogu koristiti za kupovinu najuspješnijih plasmana.

Zahvaljujući pretraživačima i serverima oglasa, možete razumjeti izvedbu vaših oglasa. Ovi alati ne samo da objašnjavaju gdje i kada je oglas prikazan, već i prate ključne osnovne karakteristike oglasa. Na primjer, možete saznati koji oglasi imaju bolji učinak - ali samo unutar svoje kampanje na jednom kanalu. Ako server za oglašavanje uzme u obzir statistiku o svim oglasima posvuda, postoji veliki rizik da će se neki prikazi brojati dvaput.

ukratko:

4. Analitika

Analitika web stranice najvažniji je alat za poboljšanje performansi vaše stranice ili mobilne aplikacije. Praćenje, prikupljanje, analiza i izvještavanje o događajima na stranici omogućava vam da shvatite želje korisnika. Analitika obično daje podatke u formatu „zadnja interakcija“, jer se prati samo klik napravljen prije odlaska na stranicu. Propustićete prve dodirne tačke poput utisaka ili društvenih mreža.

ukratko:

Analitika web stranice je dio, ali ne i zamjena, za atribuciju zasnovanu na podacima, koja vam omogućava da dobijete podatke duž cijelog puta korisnika do vaše stranice.

5. Upravljanje korisničkim iskustvom (CRM)

Kada budete imali klijente, trebat će vam CRM za praćenje transakcija i upita. Ali prije svega, CRM-ovi su dizajnirani da pružaju podršku i uslugu, a ne u marketinške svrhe. I dok CRM-ovi mogu pratiti podatke na više kanala, oni pružaju ograničene podatke o akviziciji korisnika.

ukratko:

6. Upravljanje međukanalnim kampanjama (CCCM)

CCCM sistemi su slični CRM-u, ali su dizajnirani više za marketing nego za korisničku podršku. Ove baze podataka sadrže kontakt informacije - imena, adrese, e-mail ili SMS - koje mogu pomoći u ciljanju publike. Ali dok CCCM mogu pomoći u ciljanju i dosezanju do korisnika, oni ne mogu pratiti odgovor publike, tako da nećete dobiti nikakvu analitiku.

ukratko:

CRM podaci su dio atribucije vođene podacima i pružaju uvid u ponašanje korisnika.

7. Platforme za upravljanje podacima (DMPS)

DMP je tehnološka platforma koja vam omogućava da povežete podatke iz različitih baza podataka, da ih normalizirate i segmentirate. Kao rezultat toga, DMP je odličan alat za prikupljanje podataka koji je koristan za atribuciju zasnovanu na podacima. Međutim, DMP ne daje smjernice o tome kako se marketing može optimizirati na odabranim kanalima.

ukratko:

DMP i atribucija vođena podacima međusobno se nadopunjuju. DMP prikuplja i segmentira podatke, omogućavajući vam da vidite mogućnosti za rast atribucije.

Recimo da vodite visoko ciljanu kampanju kako biste dosegli svoju publiku. Perspektiva agencije često je ograničena na kanale koje pokrivaju, a postoji i interes za pružanjem podataka koji pokazuju njihov pozitivan učinak. Iako agencije često rade s analitikom, a neke čak i pokušavaju pratiti atribuciju, još uvijek im često nedostaju podaci i znanje za izvođenje potrebnih zaključaka.

Na koja pitanja odgovara atribucija vođena podacima?

Manje pogađajte, a znajte više. Atribucija zasnovana na podacima pruža mnoge prednosti na svim kanalima, uključujući preporuke, činjenice za budžetiranje i ulaganje.

Na koja pitanja odgovara atribucija zasnovana na podacima?

Uz atribuciju zasnovanu na podacima, možete dobiti jasnu, detaljnu mapu puta korisnika kroz vašu web lokaciju. Jasna slika vam omogućava da poboljšate buduće kampanje i optimizirate one koje su već pokrenute. Prije implementacije ovog rješenja, važno je da svi razumiju, a posebno dioničare, koje su tri najvažnije prednosti atribucije vođene podacima.

Prednosti unutar kanala. Obratite pažnju na to koji elementi vaše kampanje imaju najbolje rezultate na svakom kanalu. Visok nivo detalja će vam omogućiti da shvatite šta tačno najbolje funkcioniše kako biste mogli da donesete ispravne odluke.
Prednosti više kanala. Dobićete jasne podatke o svim kanalima, moći ćete da uporedite njihovu efikasnost i izvršite prilagođavanja. Kombinacijom izvještaja možete bolje planirati i strateški upravljati svojim marketinškim naporima.
Produktivnost. Zaboravite na duga poređenja podataka i izvještaja. Sada se sve informacije prikupljaju zajedno. To znači da svi odjeli u vašoj kompaniji mogu donositi brže i preciznije odluke na osnovu primljenih podataka. Postoji čak i mogućnost učitavanja podataka na mreži za saradnju sa udaljenim partnerima.

Uz atribuciju zasnovanu na podacima, možete istražiti prošlost, predvidjeti budućnost i transformirati svoju marketinšku sadašnjost. Oni trgovci koji koriste atribuciju zasnovanu na podacima već su iskusili sve prednosti opisane u nastavku.

Prednosti unutar kanala

Status brenda.Uvjerite se da se vaši oglasi ne prikazuju na negativnim web lokacijama ili pored klevetničkog sadržaja.
Vidljivost.Uvjerite se da su oglasi stvarno prikazani, a ne skriveni u nevidljivim područjima stranica.
Praćenje.Osigurajte da su geografsko ciljanje, odzivnost i drugi ciljevi kampanje ispunjeni.
Učestalost utisaka.Pobrinite se da je optimalna dnevna učestalost pojavljivanja postavljena i održavana.
Geografsko i vremensko ciljanje. Uvjerite se da je vaša publika geografski konfigurirana i da ima ispravne postavke vremena.
Kreativnost.Identifikujte najbolje i najgore oglase. Napravite kreativne, ciljane i druge promjene zasnovane na podacima u svom medijskom planu.
Smanjenje ponavljanja. Pazite da se ista reklama ne prikazuje korisniku na nekoliko stranica odjednom - trošite dodatni novac, ali to ne povećava konverziju.

Budžetsko planiranje

Razmišljate o svom budžetu za emisije? Imajte na umu da impresije mogu povećati konverzije sa tražilica za 30%, tako da je logično izdvojiti veći budžet za njih. Više impresija će dovesti do većeg prometa sa tražilica, što znači da ćete povećati ukupan broj korisnika koje dosegnete.

Optimizacija

Želite poboljšati trenutnu izvedbu kampanje i investirati u svoju najtopliju reklamu? Ovo možda nije najbolje rješenje. Atribucija zasnovana na podacima će vam pokazati uticaj svakog dodatnog dolara, tako da možete donositi odluke na osnovu činjenica, a ne nagađanja. Kao rezultat toga, možete odlučiti da je dodatni budžet potreban više od kampanja putem e-pošte ili pretraživanja.

Prednosti više kanala

Planiranje budžeta. Uvidi iz atribucije zasnovane na podacima pomoći će vam da jasno shvatite kako svaki kanal na kraju doprinosi vašim ciljevima. U skladu s tim optimizirajte svoj budžet.
Optimizacija.Nelinearni model vam omogućava da u hodu podešavate i prilagođavate kampanje s većom preciznošću.
Analiza uticaja.Izvještaji o tokovima vam omogućavaju da vidite kako svaki kanal utiče na performanse drugog. Shvatite pravu vrijednost svakog od vaših kanala.
Strategija kampanje. Moći ćete vidjeti kako vaše kampanje funkcioniraju na svim kanalima, koje sheme funkcionišu bolje i šta je potrebno poboljšati kako bi uspješnije dosegnuli korisnike.

Produktivnost i efikasnost

Opća metrika. Procjenom svih vaših kanala kroz jedan sistem, možete ih sve uskladiti sa istim skupovima metrika koji su vezani za vaše poslovanje, a ne za pojedinačni kanal.
Opći izvještaji. Isto tako, jedan sistem će se koristiti za izvještavanje. Uštedite vrijeme na preuzimanju sa različitih sistema, a jedan pregled svih izvještaja će postati jasniji svakom zaposleniku.
Fleksibilno podešavanje. Atribucija zasnovana na podacima omogućava vam da sagledate izveštaje iz različitih uglova (kao i da ih preuzmete). Ne morate krojiti jedan opći izvještaj da biste odgovorili na sva vaša pitanja odjednom. Umjesto toga, iskoristite ovo vrijeme da optimizirate svoje kampanje koristeći informacije koje se nalaze u izvještajima.
Opcije integracije. Povezivanje sa više marketinških ekosistema omogućava vam da otpremite metriku atribucije direktno na svoje RTB partnere radi automatizovane obrade.

Sada znate kako se atribucija koristi i kako je danas korisna.