Savršeni podaci nisu mogući

Savršeni podaci nisu mogući | Blog tehničkog marketinga

Savršeni podaci nisu mogući | Martech ZoneMarketing u modernoj eri je smiješna stvar; Iako je mrežne marketinške kampanje puno lakše pratiti od tradicionalnih kampanja, dostupno je toliko informacija da ljudi mogu biti paralizirani u potrazi za više podataka i 100% točnim informacijama. Nekima se vrijeme koje se uštedi ako mogu brzo saznati broj ljudi koji su vidjeli njihov mrežni oglas tijekom određenog mjeseca negira vrijeme koje provode pokušavajući shvatiti zašto se njihovi izvori prometa ne zbrajaju.

Uz nemogućnost savršenih podataka, zabrinjava i količina podataka. Zapravo je toliko toga da ponekad može biti teško vidjeti šumu za drveće. Trebam li gledati stopu napuštanja početne ili izlazne stope? Svakako, cijena stranice vrijedna je podatkovna stavka, no postoje li bolje varijable koje mogu modelirati koliko vrijedi određena stranica sa sadržajem u ispunjavanju mrežnog cilja? Pitanja su bezbrojna pa tako i odgovori. Stručnjak vam može reći, "to samo ovisi", ali osoba koja je glave u magli digitalne analitika možda misle da postoji savršeni skup brojeva ako samo sve to pogledaju.

U oba ova područja odgovor je jednostavan - suočite se sa nesavršenošću jer su nemogući savršeni podaci i / ili potpuni podaci. Jedan od momaka koji o tome tako dobro govori je Avinash Kaushik. ako ne znate njegovo ime, on je najprodavaniji umjetnik New York Timesa, jedan od Googleovih glavnih ljudi i član je nekoliko sveučilišta. Njegov blog, Occam's Razor, čisto je zlato za modernog analitičara podataka, a nedavno sam naletjela na jedan od njegovih starijih postova, Proces od 6 koraka za razvoj vašeg mentalnog modela. U njemu opisuje ideju da ne postoji skup savršenih podataka i da ljudi trebaju slijediti puno jednostavniji put do "Kreposnih podataka".

Od svih sjajnih poanta koje najviše ističe, najviše ističu:

... vaš posao ne ovisi o podacima sa 100% integritetom na webu. Vaš posao ovisi o pomaganju vašoj tvrtki da se brzo kreće i razmišlja pametno.

Sljedeći put kada učitate Analytics, samo imajte na umu da ako radite s dobrim podacima i slijedite najbolju praksu, trebali biste biti spremni donijeti odluku o tome kako ići naprijed. Jer bez obzira na ogromne napore koje biste mogli upotrijebiti u potrazi za cjelovitim i savršenim podacima, vrijeme koje ste proveli radeći na tome mogli su biti utrošeni radeći na stopama konverzije, stvaranju novog split testa itd. Znate, stvari koje će pomoći vašoj tvrtki rasti i zadržati svoj posao.

Želite započeti razgovor? Dođite do mene na Twitteru @sharpguysweb.

Što vi mislite?

Ova web stranica koristi Akismet za smanjenje neželjene pošte. Saznajte kako se podaci vašeg komentara obrađuju.