Perfektní data jsou nemožná

Perfektní data nejsou možná Marketingový technický blog

Perfektní data nejsou možná Martech ZoneMarketing v moderní době je zábavná věc; zatímco webové marketingové kampaně jsou mnohem snáze sledovatelné než tradiční kampaně, je k dispozici tolik informací, že lidé mohou být paralyzováni při hledání více dat a 100% přesných informací. U některých je množství ušetřeného času díky rychlému zjištění počtu lidí, kteří viděli jejich online reklamu během daného měsíce, vyvráceno časem, který stráví snahou zjistit, proč se jejich počty zdrojů provozu nesčítají.

Kromě neschopnosti dosáhnout dokonalých dat je znepokojující také množství dat. Ve skutečnosti je toho tolik, že pro stromy může být někdy obtížné vidět les. Musím se podívat na míru opuštění nebo míru opuštění? Jistě, cena stránky je cenná datová položka, ale existují lepší proměnné, které mohou modelovat, kolik stojí daná stránka obsahu za splnění online cíle? Otázky jsou nekonečné, stejně jako odpovědi. Odborník vám může říci, „to jen záleží“, ale člověk s hlavou v digitální mlze analytika si mohou myslet, že existuje dokonalá sada čísel, pokud si to všechno jen prohlédnou.

V obou těchto oblastech je odpověď snadná - vystačte si s nedokonalostí, protože dokonalá data nebo úplná data jsou nemožná. Jedním z mužů, který o tom tak dobře mluví, je Avinash Kaushik. pokud neznáte jeho jméno, je nejprodávanějším umělcem New York Times, jedním z vedoucích společnosti Google a je členem představenstva několika univerzit. Jeho blog, Occam's Razor, je pro moderního analytika dat čistým zlatem a nedávno jsem narazil na jeden z jeho starších příspěvků s názvem, Šestikrokový proces rozvoje vašeho mentálního modelu. V něm popisuje myšlenku, že neexistuje žádná sada dokonalých dat a lidé musí následovat mnohem jednodušší cestu k „Virtuous Data“.

Ze všech skvělých bodů, které dělá, je ta, která vyčnívá nejvíce:

… Vaše práce nezávisí na datech se 100% integritou na webu. Vaše práce závisí na tom, jak pomoci vaší společnosti Rychle a myslet chytře.

Až příště načtete Analytics, nezapomeňte, že pokud pracujete s dobrými daty a řídíte se osvědčenými postupy, měli byste být připraveni rozhodnout, jak se pohnout kupředu. Protože bez ohledu na to, jaké obrovské úsilí můžete použít při hledání úplných a dokonalých dat, čas, který jste při tom strávili, mohl být věnován práci na konverzních poměrech, vytváření nových testů rozdělení atd. Víte, věci, které vaší společnosti pomohou růst a udržet si svou práci.

Chcete zahájit konverzaci? Oslovte mě na Twitteru @sarpguysweb.

Co si myslíte?

Tyto stránky používají Akismet k omezení spamu. Zjistěte, jak jsou vaše údaje komentářů zpracovávány.