事实上，我早在 2009 年就开始阅读有关群组的内容。它们很早以前就在 KISSmetrics 和 RJMetrics 中成功实施。但不幸的是，由于大多数人只使用 Google Analytics，他们的知识仍停留在 2006 年的水平。
举个具体例子，这对企业有何帮助？
我们记录客户来找我们的日期。然后，我们将成本“附 日本whatsapp号码数据库 加”到该日期，并观察客户在特定时间段内的行为，以了解哪些客户支付了费用，哪些客户没有支付费用。重点是停止考虑流量并购买客户，并且只购买 LTV/CAC > 3 倍的客户。
在哪里进行队列分析？在什么系统中？
不需要特殊的系统。我总是使用 Excel。
如果您的网站需要注册才能进行首次购买，则您只需要 2 张桌子即可。在一个（例如，表用户）中，您存储有关谁来自哪里的信息，在另一个中，您存储所有客户的订单（表订单）。在“用户表”中，您存储有关形成群组的注册日期的信息。
连接两个表并进行计算。
您为 CRM 系统分配什么位置和角色来进行所有这些测量？
我们有几个存储用户信息的系统。当然，当您需要组合来自这些系统的不同用户偏好的数据时，就会出现问题。我不使用 CRM 来完成我的任务。我只需查询数据库中的客户表、订单等，其中存储了客户与网站之间交互的信息 - 以了解客户的背景，以及我返回他或向他提供相关内容的机会有多大。
如何清晰可视化报表？
在我看来，这里的一切都很简单。单独开发一个面板是没有意义的，因为，一方面，程序员的时间浪费在上面（而且这是昂贵的）；另一方面，用编程语言编写可视化报告并不是最理想的。
有些环境已经拥有大量提供数据可视化的功能。这就是为什么我总是建议同样的方法。
数据从数据库下载到 Excel 或 Power Pivot 中，并在那里进行可视化。我正在研究 Tableau，这是一个很棒的商业智能系统，但它并不便宜。因此，Excel 选项适合我 - 它是一个相当常用的工具。
我注意到 PowerPivot 出现后，生活变得更加轻松。因为，首先，百万行限制已经消失。另一方面，DAX 语言已经出现，您可以在其中进行重要的计算，其速度比 Excel 快数十甚至数百倍。
因此，我建议大家了解如何将最简单的 SQL 查询写入数据库，将数据“拉”到 Power Pivot 中并将其可视化。
原则上，微软在过去的 3-4 年里已经很好地开发了 BI 堆栈（商业智能堆栈）方法。已经有 Power Pivot（作为高性能 DBMS）和 Power Query（作为允许您从异构源提取数据并建立连接的工具）。还有 Power View——作为一个独立的子系统，用于非常灵活的动态可视化，以及 Power Map，它允许您将数据“拉”到地图上。在我看来，微软此举是相当合乎逻辑且正确的。我还喜欢这样一个事实：在这样一个通用工具中，我拥有非常强大的分析功能，我无需为此支付额外的费用。
感谢帕维尔的有趣而有用的采访！