데이터 필터링이란 무엇입니까? 정보 처리 단순화

비즈니스에서 수집하는 방대한 양의 데이터를 분석하는 것은 가장 즐거운 작업이 아닙니다. 생각만 해도 부담스러울 수 있어요!

그러나 특히 성장을 원하는 기업의 경우 데이터 분석은 선택 사항이 아닙니다. 시장을 이해하고 더 나은 결과를 위해 프로세스를 지속적으로 개선하려면 고객 행동, 수익 및 판매 데이터를 평가해야 합니다.

몇 시간 동안 데이터를 분석하지 않고 어떻게 데이터를 분석합니까? 단순함: 데이터 필터링을 통해.

여러 개의 Bitly 캠페인을 실행 중이고 해당 캠페인의 성과를 측정하고 싶다고 가정해 보겠습니다. 캠페인 전체 기간 동안 각 링크의 클릭수를 평가하는 대신 날짜별로 성과를 필터링하여 시간 경과에 따른 개선 사항을 효과적으로 평가할 수 있습니다.

이 문서에서는 데이터 필터링에 대해 알아야 할 모든 것을 살펴보겠습니다.

데이터 필터링이란 무엇입니까?

현대 소비자는 전례 없는 양의 데이터를 생성합니다. 모든 웹사이트 탐색이나 설문조사 작성은 기업에 소비자 행동을 이해하는 데 도움이 되는 수많은 정보를 제공합니다. 그러나 모든 데이터를 평가하는 데에는 리소스와 시간이 많이 소요될 수 있습니다. 여기서 데이터 필터링이 시작됩니다.

데이터 필터링에는 대규모 데이터 세트를 검사하고, 더 큰 전체에서 더 작은 하위 세트를 선택하고, 이를 보거나 분석하는 데 사용하는 작업이 포함됩니다. 이 프로세스를 통해 기업은 특정 인구 통계, 날짜, 지리적 위치 등과 같은 관련 데이터 포인트에 집중할 수 있습니다.

데이터 필터링의 주요 이점은 기업이 대규모 데이터 세트에서 관련 통찰력을 신속하게 추출하는 데 도움이 된다는 것입니다. 체로 생각하면 고체와 액체를 분리하는 대신 데이터를 통해 의미 있는 통찰력을 강조할 수 있습니다.

데이터 필터링을 통해 효과적인 성과 분석, 의사결정, 마케팅 개선, 위험 관리가 가능해집니다. 예를 들어 연휴 기간 동안 제품 생산을 결정하려는 경우 판매 데이터를 시간별로 필터링하여 수요 예측에 도움을 줄 수 있습니다.

데이터 필터링의 장점

데이터 필터링이 그만한 가치가 있나요? 분명히. 그러나 그 대답을 액면 그대로 받아들이지 마십시오. 소규모 데이터 하위 집합을 만들 때 얻을 수 있는 주요 이점을 살펴보세요.

더 나은 데이터 품질과 정확성

솔직히 말해서 귀하의 비즈니스에서 수집하는 모든 데이터를 사용할 수 있는 것은 아닙니다. 일부에는 오류, 이상치 또는 의도적인 조작이 포함될 수 있습니다. 예를 들어 영업 팀이 실제보다 더 나은 성과를 내고 있는 것처럼 보이도록 매출 수치를 부풀리는 등의 행위가 포함될 수 있습니다. 이러한 모든 문제는 데이터 품질에 영향을 미칩니다.

데이터 필터링은 관련성이 없거나 중복되거나 잘못된 정보를 제거하여 데이터의 품질과 정확성을 향상시킵니다. 이를 통해 더 깔끔한 데이터 하위 집합이 생성되어 더 나은 분석과 의사 결정이 촉진됩니다.

더 빠른 데이터 처리

불필요한 데이터를 필터링하면 데이터 양이 줄어들어 처리 시간이 크게 단축될 수 있습니다. 관련이 없거나 잘못된 변수를 제거하면 데이터 처리 알고리즘이 읽고 분석할 데이터 포인트가 줄어들어 더 빠른 의사 결정이 가능해집니다.

빠른 데이터 처리는 거의 모든 유형의 비즈니스에 수많은 이점을 제공합니다. 예를 들어, 전자상거래 상점에서는 구매 행동을 신속하게 분석하여 재고 수준, 제품 추천 및 가격을 실시간으로 조정할 수 있습니다.

마찬가지로, 금융기관은 거래나 무단 거래에서 이상 징후가 감지되면 사기 시도를 신속하게 식별하고 차단할 수 있습니다.

집중력과 관련성 향상

데이터 필터링을 사용하면 특정 작업이나 분석에 가장 관련성이 높은 정보에 집중할 수 있어 보다 목표가 명확하고 효과적인 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 데이터 기반 전략이 많을수록 성공 가능성이 높아집니다.

귀하가 귀하의 제품이 인기 있는 영역에 집중하여 전략을 최적화하는 데 관심이 있는 마케팅 담당자라고 가정해 보겠습니다. 위치에 초점을 맞추는 범위가 더 좁기 때문에 일반적으로 링크의 성능을 살펴보는 것보다 도시 수준 데이터를 분석하는 것이 더 나은 방법입니다.

타겟팅할 인구통계와 마케팅 리소스를 집중할 위치에 대해 충분한 정보를 바탕으로 결정을 내려 높은 투자 수익을 실현할 가능성을 높일 수 있습니다.

언제 데이터를 필터링 해야 합니까 ?

이제 데이터 필터링의 이유를 알았으니, 그 시기를 살펴보겠습니다. 다음은 데이터를 필터링하기에 적절한 시기입니다.

데이터 분석 전

중소기업의 35%만이 10년을 넘긴다는 사실을 알고 계셨습니까? 폐업의 이유는 많지만, 잘못된 의사결정이 가장 큰 원인입니다.

많은 사업주들은 원하는 틈새 시장에 진입하기 전에 시장을 평가하고 이해하는 데 시간을 투자하지 않습니다. 결국 이 프로세스에는 많은 데이터(고객 행동, 판매 동향, 경쟁업체, 시장 격차 등)를 분석하는 작업이 포함되므로 상당히 어려울 수 있습니다.

시장을 조사하고 성공적으로 사업을 시작한 사람들조차도 자신이 내려야 하는 많은 결정 때문에 압도당하는 경우가 많습니다. 실제로 비즈니스 리더 중 최대 72%가 엄청난 양의 데이터에 압도되어 의사결정을 아예 포기했습니다.

사업을 시작할 때든 일상적인 결정을 내릴 때든 의사 결정을 더 쉽게 내리려면 데이터를 필터링해야 합니다. 데이터 필터링은 관련이 없고 잘못된 데이터를 제거하여 데이터 분석을 간소화합니다.

이를 통해 의사 결정을 안내하고 보다 신뢰할 수 있는 분석 결과를 얻을 수 있는 더 작고, 깨끗하고, 관리하기 쉽고 정확한 데이터 포인트를 얻을 수 있습니다.

데이터 통합 ​​중

기업은 효과적인 의사결정을 위해 수많은 데이터 소스에 의존합니다. 고객의 구매 행동에 대한 통찰력을 찾고 있는 소매점 주인을 예로 들어 보겠습니다. 그들은 판매 보고서를 평가하고, 고객 설문조사를 제공하고, 고객 행동에 대한 종합적인 스냅샷을 위해 웹사이트 검색 동향을 분석할 수 있습니다.

다양한 데이터 소스를 사용할 때의 단점은 원시 데이터에 많은 중복성과 불일치가 있을 수 있다는 것입니다. 통합 중 필터링을 통해 쉽게 분석하고 적용할 수 있는 일관성 있는 통합 데이터 세트를 생성할 수 있습니다.

데이터 세트를 업데이트할 때

기업은 변화하는 고객 행동과 시장 동향을 반영하기 위해 정기적으로 데이터를 업데이트해야 합니다. 전자상거래 소매점을 운영하는 경우 제품 판매, 시장 발전, 고객 선호도 변화에 따라 최신 데이터를 수집하여 그에 따라 전략을 업데이트해야 합니다.

이는 데이터 분석을 자주 수행하는 것을 의미합니다. 업데이트 중 필터링은 오래되었거나 중복된 데이터를 제거하고 데이터 세트의 관련성과 정확성을 유지합니다. 이를 통해 보다 쉽고 정보에 기반한 의사결정이 가능해집니다.

데이터 개인 정보 보호 규정에 대응하여

데이터 개인 정보 보호법은 새로운 기술에 적응하기 위해 끊임없이 발전하고 있습니다. 예를 들어, 캘리포니아와 콜로라도 같은 주에서는 데이터 개인 정보 보호에 대한 피해 방지 기반 접근 방식을 권리 기반 철학으로 대체했습니다. 이 접근 방식에서는 개인이 자신의 개인 데이터를 소유하고 있으며 해당 데이터에 액세스하고 사용할 수 있는 사람을 결정할 수 있다고 명시합니다.

이러한 변화에 맞춰 기업은 개인 정보 보호법 및 규정을 준수하기 위해 데이터 세트에서 개인 정보 또는 민감한 정보를 지속적으로 평가하고 필터링해야 합니다. 그렇게 하면 법의 올바른 편에 서게 될 뿐만 아니라 데이터 침해로 인한 잠재적 피해도 최소화됩니다.

보고 및 시각화를 맞춤화하려면

고객 설문조사나 인터뷰를 통해 수집된 모든 데이터를 투자자나 파트너에게 제공하는 것을 상상할 수 있습니까? 프레젠테이션은 시간이 많이 걸릴 뿐만 아니라 완전히 지루하고 지루할 것입니다!

청중을 지루하게 하거나 자신을 지치게 하지 않고 필요한 모든 것을 어떻게 발표할 수 있습니까? 데이터 시각화 및 보고서를 통해.

보고서와 시각적 개체를 더 쉽게 생성하려면 데이터를 필터링해야 합니다. 이렇게 하면 관련 정보만 제공하고 청중과 효과적으로 소통하여 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

알아야 할 중요한 데이터 필터링 옵션

다양한 기술을 사용하여 특정 기준에 따라 대규모 데이터 세트의 범위를 좁힐 수 있습니다. 몇 가지 일반적인 옵션은 다음과 같습니다.

• 텍스트 또는 문자열 필터: 고객 피드백이나 제품 이름의 위치와 같은 텍스트 콘텐츠를 기반으로 데이터를 격리하는 데 적합합니다.
  
  
• 숫자 필터: 판매 데이터 또는 재무 지표와 같은 숫자 값을 기준으로 데이터를 분류하는 데 적합합니다.
  
  
• 날짜 및 시간 필터: 지정된 기간 내의 고객 활동과 같이 날짜 및 시간을 기준으로 데이터 범위를 좁히는 데 적합합니다.
  
  
• 범주형 필터: 연령 그룹, 지리적 위치, 성별 등 특정 범주를 기반으로 데이터를 필터링하는 데 적합합니다.
  
  
• 사용자 정의 필터: 특정 요구 사항을 충족하기 위해 고유한 기준을 정의해야 하는 경우(예: 원가가 특정 금액을 초과하는 거래)에 적합합니다.
  
  
• SQL(Structured Query Language) 필터: 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)에서 데이터를 검색하는 데 적합합니다. 예로는 특정 위치의 고객, 특정 기간 내의 거래 등이 있습니다.
  
  
• Excel 필터: 이미 짐작할 수 있듯이 Excel의 판매 기록 및 고객 피드백과 같은 데이터의 고급 필터링에 적합합니다. 프로그램의 직관적인 드롭다운 메뉴를 통해 필요한 만큼 검색 기준을 세분화할 수 있습니다.

Bitly가 작업 흐름에 데이터 필터링을 구현하는 데 어떻게 도움이 됩니까?

Bitly를 사용하면 플랫폼의 인기 있는 두 가지 기능인 데이터 필터링과 데이터 내보내기 덕분에 압도적인 데이터 세트에 대해 걱정할 필요가 없습니다. 각 기능이 워크플로에 데이터 필터링을 구현하는 데 어떻게 도움이 되는지 살펴보겠습니다.

데이터 필터링

Bitly는 링크가 수신하는 총 클릭 수부터 클릭 위치 및 장치에 이르기까지 광범위한 클릭 추적 데이터를 제공하여 캠페인 성과에 대한 심층적인 통찰력을 제공합니다. 더 쉬운 데이터 분석을 용이하게 하기 위해 플랫폼에서는 고객이 아래 단계에 따라 날짜 범위를 기준으로 데이터를 필터링할 수 있습니다.

1. Bitly 계정에 로그인하세요.
   
   
2. 왼쪽 사이드바에서 분석을 탭하세요.
   
   
3. 날짜 선택기를 탭하세요.

4. 미리 설정된 기간을 선택하거나 사용자 정의 날짜 범위를 입력하세요.
5. 적용 을 탭합니다.

엔터프라이즈 플랜을 사용하면 다음도 할 수 있습니다.

• Analytics 측정항목을 지난 90일 내의 원하는 범위로 필터링하여 총 클릭수, 고유 클릭수, 인기 콘텐츠 등을 확인하세요.
  
  
• 지난 90일 동안 언제든지 최고 실적 위치 또는 추천자의 날짜 범위를 조정하여 지난 분기의 추세를 쉽게 시각화할 수 있습니다.
  
  
• 모든 기간의 링크 데이터를 분석합니다. 최대 2년간의 클릭 및 스캔 데이터 기록을 확인하거나 역대 최고의 콘텐츠 또는 제품 페이지를 살펴보세요.

날짜별로 링크 성과를 필터링하면 특정 기간의 캠페인 성과를 분석하거나 링크 활동의 추세를 이해할 수 있습니다. 이를 통해 보다 목표화된 통찰력과 더 나은 의사결정을 촉진할 수 있습니다.

일년 내내 매출 변동이 심한 온라인 전자상거래 상점을 운영한다고 가정해 보겠습니다. 날짜별로 실적을 필터링하면 가장 인기 있는 판매 월 또는 주를 식별하고 필요에 따라 재고 수준을 조정할 수 있습니다.

데이터 내보내기

Bitly의 데이터 내보내기 기능 덕분에 데이터 필터링에서 편리함이 끝나지 않습니다. 프리미엄 또는 엔터프라이즈 플랜이 있는 경우 선호하는 도구를 사용하여 추가 분석을 위해 링크 페이지에서 링크 데이터를 내보낼 수 있습니다. 그렇게 하면 Bitly는 링크 제목, 생성 날짜, 클릭 수와 같은 데이터 필드가 포함된 CSV 파일을 이메일로 전달합니다.

또는 계정에 로그인하고 Analytics를 탭한 후 날짜 또는 링크별로 데이터를 필터링하여 Analytics 페이지에서 클릭 데이터를 내보낼 수 있습니다. 그런 다음 기본 설정에 따라 보고서를 CSV 파일이나 이미지로 내보낼 수 있습니다. 다음을 내보낼 수 있습니다.

• 총 클릭수의 최상위 측정항목
  
  
• 추천 소스 또는 위치
  
  
• 모든 데이터 범위에 대한 Bitly 링크의 모든 데이터 - 태그, 단일 링크, 캠페인, 제목별로 필터링하고 클릭 한 번으로 내보내기
  
  
• 최고 성과 링크 - 청중의 참여를 가장 잘 유도하는 주제와 채널에 대한 통찰력을 빠르게 얻으세요
  
  
• 안심하세요. 내보내기는 확인된 이메일 주소로만 이루어집니다.

필터링된 링크 데이터를 내보내면 Bitly 데이터를 Google Analytics와 같은 다른 데이터 소스와 통합하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이를 통해 포괄적인 크로스 플랫폼 분석과 고객 행동 및 캠페인 성과에 대한 심층적인 통찰력을 얻을 수 있습니다.

예를 들어 Bitly와 Google Analytics 데이터를 통합하면 클릭 성능, 참여 및 이탈률에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 이 정보를 사용하면 참여도를 높이기 위한 효과적인 전략을 개발할 수 있습니다.

필터링된 데이터 로 더 나은 비즈니스 결정을 내리세요

데이터 분석이 악몽일 필요는 없습니다. 끝없는 데이터 보고서를 스크롤하는 대신 관련 기준으로 데이터를 필터링하면 더 빠르고 쉽게 분석할 수 있습니다. 이렇게 하면 정신을 차릴 수 있을 뿐만 아니라 더 나은 의사 결정과 운영 효율성을 얻을 수도 있습니다.

Bitly의 데이터 필터링 및 데이터 내보내기 기능을 사용하면 캠페인 성과를 보다 관리하기 쉽고 명확하게 확인할 수 있습니다.

링크 성능에 대한 통찰력을 찾고 있는 사업주이거나 Bitly 데이터를 다른 도구와 통합하는 데 관심이 있는 마케팅 담당자라면 Bitly 연결 플랫폼에서 완벽한 동맹을 찾았습니다.

더 나은 데이터 필터링과 더 빠른 의사결정을 원하시면 지금 Bitly에 가입하세요 .