А
Аналитика данных — сбор, обработка и интерпретация маркетинговой информации.
А/B-тестирование — сравнение двух вариантов кампаний или страниц для выбора более эффективного.
Атрибуция — определение, какой канал или действие привело к конверсии.
Анализ ROI — оценка эффективности инвестиций в маркетинг.
Автоматизация отчетности — использование инструментов для регулярного построения отчетов.
Анализ воронки продаж — отслеживание этапов пути клиента до покупки.
Анализ поведения пользователей — изучение действий посетителей сайта или приложения.
Анализ конкурентов — сравнение стратегий и метрик конкурентов для улучшения своих кампаний.
Анализ сегментации — выявление и изучение разных групп аудитории.
Анализ ключевых метрик — CTR, CPA, CPC, LTV и другие показатели эффективности.
Анализ кампаний — оценка успешности маркетинговых активностей.
Анализ трендов — выявление и использование актуальных рыночных тенденций.
Анализ клиентской базы — изучение данных о текущих и потенциальных клиентах.
Б
Базовые метрики — ключевые показатели для оценки эффективности маркетинга (CTR, конверсии).
Бюджетирование кампаний — планирование расходов на рекламные активности.
Бенчмаркинг — сравнение с отраслевыми стандартами и лучшими практиками.
Блок-схемы процессов — визуализация маркетинговых процессов и воронок.
Базы данных клиентов — структурированная информация о пользователях и их действиях.
Байесовский анализ — метод статистического анализа для прогнозирования поведения.
Быстрые отчеты — мгновенная аналитика для оперативных решений.
Бизнес-аналитика — использование данных для стратегических решений.
Базовая сегментация — деление аудитории на простые группы по критериям.
Блиц-анализ — быстрый обзор кампаний и показателей.
Баланс каналов — распределение бюджета и усилий между разными каналами.
Базовые дашборды — визуальные панели с ключевыми метриками.
В
Воронка продаж — последовательность шагов, через которые проходит клиент до покупки.
Визуализация данных — графики, диаграммы и инфографика для аналитики.
Веб-аналитика — сбор и анализ данных о поведении пользователей на сайте.
Временные ряды — анализ изменений показателей с течением времени.
Влияние каналов — оценка вклада каждого маркетингового канала в результат.
Валидация данных — проверка корректности и достоверности информации.
Внутренние метрики — показатели, отслеживаемые внутри компании.
Выгрузка данных — экспорт информации для анализа.
Вычисление LTV — расчет пожизненной ценности клиента.
Взвешенные KPI — показатели, учитывающие приоритеты и цели.
Визуальные отчеты — графические представления данных для принятия решений.
Г
Группировка данных — объединение информации по сегментам или категориям.
Гипотезы для тестирования — предположения, которые проверяются через аналитику.
Глубинная аналитика — детальный анализ поведения и показателей.
График KPI — визуальное отображение ключевых показателей.
Генерация отчетов — автоматическая подготовка аналитических документов.
Гибкая сегментация — создание различных сегментов аудитории под задачи.
Графическая визуализация — диаграммы и графики для наглядного анализа.
Гистограммы и диаграммы — инструменты визуализации распределения данных.
Гипотетические сценарии — прогнозирование возможных исходов кампаний.
Д
Дашборд — панель с ключевыми метриками для мониторинга маркетинга.
Демографическая аналитика — изучение аудитории по возрасту, полу и другим характеристикам.
Данные пользователей — информация о действиях и предпочтениях клиентов.
Датамайнинг — поиск скрытых закономерностей в маркетинговых данных.
Динамика показателей — отслеживание изменений метрик с течением времени.
Дропшип-аналитика — оценка эффективности партнерских продаж.
Деление сегментов — разбиение аудитории на группы для таргетинга.
Детальный отчет — глубокий анализ всех показателей кампании.
Долгосрочные метрики — показатели, отражающие эффективность стратегии в целом.
Е
Единая аналитическая база — централизованное хранилище данных.
Емкость аудитории — размер целевой группы пользователей.
Ежедневная отчетность — мониторинг ключевых метрик на ежедневной основе.
Единые KPI — согласованные показатели для всей команды маркетинга.
Емейл-аналитика — изучение эффективности рассылок и кампаний по email.
Единые стандарты метрик — унификация показателей для удобства анализа.
Ж
Журнал активности пользователей — запись действий аудитории на сайте или в приложении.
Жизненный цикл клиента (Customer Journey) — путь клиента от первого контакта до повторных покупок.
Желательные KPI — целевые показатели для достижения маркетинговых целей.
Живая аналитика — оперативный мониторинг данных в реальном времени.
Журнал кампаний — запись всех активностей и их результатов.
З
Загрузка данных — импорт информации для анализа.
Зависимость метрик — определение взаимосвязи между показателями.
Зонирование аудитории — деление пользователей по сегментам и приоритетам.
Задачи аналитики — цели, которые решает маркетинговый аналитик.
Значимость данных — оценка того, насколько показатели влияют на бизнес.
Зондирование аудитории — сбор информации о поведении и предпочтениях пользователей.
И
Интерпретация данных — понимание и объяснение результатов анализа.
Индикаторы эффективности — KPI и метрики, показывающие успешность кампаний.
Интеграция данных — объединение информации из разных источников.
Итеративный анализ — поэтапная проверка гипотез и корректировка стратегии.
Идентификация сегментов — выделение целевых групп для анализа.
Исследование аудитории — изучение поведения, потребностей и предпочтений пользователей.
К
Ключевые метрики — показатели, определяющие успех маркетинговой стратегии (CTR, CPA, ROI).
Когортный анализ — изучение поведения групп пользователей по времени.
Кросс-канальная аналитика — объединение данных с разных каналов продвижения.
Контроль KPI — проверка достижения целевых показателей.
Кластеризация данных — группировка пользователей по схожим характеристикам.
Конверсионная аналитика — анализ того, как пользователи достигают целевых действий.
Коэффициент конверсии — отношение целевых действий к общему числу пользователей.
Качественные данные — информация, отражающая причины и мотивацию поведения.
Количественные данные — числовые показатели для анализа.
Корреляционный анализ — выявление взаимосвязей между метриками.
Л
Лидогенерация — процесс привлечения потенциальных клиентов.
Лояльность аудитории — степень приверженности пользователей бренду.
Логирование данных — запись всех действий и событий для аналитики.
Линейная регрессия — метод прогнозирования числовых показателей.
Лимит выборки — количество данных, используемых для анализа.
Лейблы и теги — метки для классификации данных.
Логика сегментации — правила разделения пользователей на группы.
Лицензированные инструменты — аналитические программы с официальной поддержкой.
Лонгрид-аналитика — детальное изучение длинных контентов и их эффективности.
Лейаут дашборда — структура и расположение элементов панели аналитики.
Леверидж данных — использование информации для максимального эффекта.
Локальный анализ — изучение показателей в конкретных регионах.
М
Метрики KPI — показатели для оценки эффективности кампаний.
Мультиканальная аналитика — объединение данных с разных каналов маркетинга.
Моделирование поведения — прогноз действий пользователей.
Машинное обучение — использование алгоритмов для автоматического анализа данных.
Мониторинг кампаний — отслеживание эффективности маркетинговых активностей.
Микросегментация — детальное деление аудитории на маленькие группы.
Медиана и среднее — базовые статистические показатели для анализа.
Методы прогнозирования — инструменты для предсказания поведения аудитории.
Модуль визуализации — компонент для отображения аналитики графически.
Маржинальность кампаний — оценка доходности маркетинговых действий.
Моделирование воронки продаж — прогноз этапов пути клиента.
Н
Нормализация данных — приведение данных к единому формату для анализа.
Наблюдение за поведением — отслеживание действий пользователей на сайте или приложении.
Новые сегменты — выявление ранее неочевидных групп аудитории.
Нестандартные метрики — показатели, выходящие за рамки привычных KPI.
Нелинейный анализ — выявление сложных зависимостей между показателями.
Наличие данных — проверка полноты и достоверности информации.
Нагрузка на сервер — влияние объема данных на скорость обработки.
О
Отчётность — подготовка регулярных документов с аналитикой.
Оптимизация кампаний — корректировка действий для повышения эффективности.
Объединение данных — сбор информации из разных источников.
Оценка LTV — анализ пожизненной ценности клиента.
Отслеживание конверсий — мониторинг целевых действий пользователей.
Охват аудитории — количество пользователей, затронутых маркетинговой активностью.
Отслеживание поведения — изучение шагов пользователей на пути к конверсии.
Обратная связь — данные о реакции аудитории на кампании.
П
Прогнозирование — предсказание будущих показателей и результатов.
Профилирование пользователей — создание детальных характеристик аудитории.
Проверка гипотез — тестирование предположений с использованием данных.
Показатели вовлечённости — метрики активности аудитории (CTR, лайки, комментарии).
Построение дашбордов — визуализация ключевых метрик.
Паттерны поведения — выявление закономерностей в действиях пользователей.
Принятие решений на основе данных — Data-driven подход к маркетингу.
Пост-анализ кампаний — оценка результатов после завершения активности.
Привлечение аудитории — действия для увеличения числа пользователей.
Планирование экспериментов — подготовка тестов и A/B экспериментов.
Р
Регрессионный анализ — метод исследования взаимосвязей между метриками.
Ретроспективная аналитика — изучение результатов прошлых кампаний.
Реальные данные — информация, собранная из живой аудитории.
Распределение аудитории — деление пользователей по сегментам и характеристикам.
Ранжирование метрик — приоритизация показателей по важности.
Риск-аналитика — оценка возможных угроз и потерь в маркетинговых действиях.
Реакция на кампании — анализ поведения пользователей после активностей.
Ручная аналитика — обработка данных без автоматических инструментов.
С
Сегментация аудитории — разделение пользователей на группы по характеристикам.
Сквозная аналитика — объединение данных со всех каналов для полной картины.
Сбор данных — процесс получения информации для анализа.
Сравнительный анализ — сопоставление результатов разных кампаний или периодов.
Сценарный анализ — прогнозирование результатов по различным условиям.
Скоринг пользователей — оценка потенциальной ценности аудитории.
Сводные отчёты — агрегированная информация по ключевым показателям.
Т
Трендовый анализ — выявление актуальных тенденций и паттернов.
Тестирование гипотез — проверка предположений через A/B и мультивариантные тесты.
Точечные метрики — отдельные показатели для детального анализа.
Тайм-серии — анализ показателей во времени.
Трафик-анализ — изучение потоков посетителей и источников.
Точность прогнозов — оценка корректности предсказанных данных.
Топовые показатели — ключевые метрики, на которые стоит ориентироваться.
У
Управление данными — организация хранения, обработки и анализа информации.
Уникальные пользователи — количество отдельных посетителей или клиентов.
Улучшение воронки продаж — оптимизация этапов пути клиента.
Упрощённые отчёты — лёгкие для понимания визуализации метрик.
Учет аномалий — выявление необычного поведения или выбросов в данных.
Управление сегментами — настройка и корректировка аудитории для аналитики.
Ф
Фильтрация данных — исключение лишней информации для анализа.
Фундаментальные метрики — базовые показатели эффективности маркетинга.
Форкастинг — прогнозирование результатов на основе исторических данных.
Факторный анализ — изучение влияния разных факторов на показатели.
Фреймворки аналитики — наборы правил и методов для системного анализа.
Форматы отчетов — способы визуализации и представления данных.
Х
Хронология событий — отслеживание действий пользователей по времени.
Характеристика сегментов — описание особенностей аудитории.
Хранилище данных — место хранения информации для аналитики.
Характеристика поведения — изучение действий и предпочтений пользователей.
Хрупкие показатели — метрики, чувствительные к небольшим изменениям данных.
Ц
Целевая аудитория — группа пользователей, на которую направлены маркетинговые усилия.
Цифровая аналитика — сбор и анализ данных из интернет-каналов.
Цепочка действий — последовательность шагов пользователя до конверсии.
Цикл кампании — этапы планирования, запуска и анализа маркетинговых активностей.
Цифровые метрики — показатели из онлайн-каналов, влияющие на решения.
Ч
Частотность ключей — количество запросов или действий по определённой метрике.
Чистота данных — степень достоверности и правильности информации.
Чувствительность метрик — реакция показателей на изменения условий.
Частотный анализ — изучение повторяемости действий и событий.
Частная аналитика — глубокое исследование отдельных сегментов данных.
Ш
Широкий охват — количество пользователей, затронутых маркетинговой активностью.
Шаблоны дашбордов — готовые панели для отображения данных.
Шаги эксперимента — этапы A/B тестов и других аналитических исследований.
Шкала оценки метрик — диапазоны для интерпретации показателей.
Э
Эффективность кампаний — оценка результатов маркетинговых действий.
Эмпирические данные — информация, собранная на основе опыта и наблюдений.
Этапы анализа — последовательность действий для получения выводов.
Этика аналитики — соблюдение законов и норм при работе с данными.
Ю
Юзабилити-метрики — показатели удобства использования сайта или приложения.
Юнит-экономика — оценка прибыльности одного пользователя или сегмента.
Юзер-анализ — изучение действий и предпочтений отдельных пользователей.
Юзер-флоу — путь пользователя по сайту или приложению.
Я
Ядро данных — основная, наиболее значимая информация для анализа.
Ясные отчёты — понятные и структурированные визуализации данных.
Явные KPI — конкретные метрики для оценки эффективности.
Ячейки дашборда — отдельные блоки для отображения ключевых показателей.
Явка пользователей — количество реально активных посетителей или клиентов.
