Pilnīgi dati nav iespējami

Pilnīgi dati nav iespējami Mārketinga tehnikas emuārs

Pilnīgi dati nav iespējami Martech ZoneMārketings mūsdienu laikmetā ir smieklīga lieta; Lai gan tīmekļa mārketinga kampaņas ir daudz vieglāk izsekot nekā tradicionālās kampaņas, ir pieejams tik daudz informācijas, ka cilvēki var tikt paralizēti, meklējot vairāk datu un 100% precīzu informāciju. Dažiem ietaupītais laiks, spējot ātri uzzināt to cilvēku skaitu, kuri konkrētajā mēnesī redzējuši viņu tiešsaistes reklāmu, tiek atcelts ar laiku, ko viņi pavada, mēģinot saprast, kāpēc viņu datplūsmas avotu numuri nesakrīt.

Papildus nespējai iegūt perfektus datus, ir arī satraucošs datu daudzums. Patiesībā to ir tik daudz, ka dažreiz var būt grūti redzēt koku mežu. Vai man jāaplūko atlēcienu līmenis vai izejas līmenis? Protams, lapas izmaksas ir vērtīgs datu elements, bet vai ir labāki mainīgie, kas var modelēt, cik liela ir konkrētā satura lapa, lai sasniegtu tiešsaistes mērķi? Jautājumu ir bezgalīgi, tāpat kā atbildes. Eksperts var jums pateikt: "tas vienkārši ir atkarīgs", bet cilvēks ar galvu digitālā miglā analytics var domāt, ka pastāv ideāls skaitļu kopums, ja viņi vienkārši to visu izskata.

Abās šajās jomās atbilde ir vienkārša - iztikt ar nepilnībām, jo ​​perfekti dati un / vai pilnīgi dati nav iespējami. Viens no puišiem, kurš par to tik labi runā, ir Avinash Kaushik. ja nezināt vārdu, viņš ir New York Times vislabāk pārdotais mākslinieks, viens no Google galvenajiem puišiem un ir vairāku universitāšu valdē. Viņa emuārs Occam's Razor ir tīrs zelts mūsdienu datu analītiķim, un es nesen ieskrēju vienā no viņa vecākajiem ierakstiem, 6 soļu process, lai attīstītu savu garīgo modeli. Tajā viņš apraksta domu, ka nav perfektu datu kopas, un cilvēkiem ir jāiet daudz vienkāršāk, lai nokļūtu “tikumīgajos datos”.

No visiem viņa izcilajiem punktiem visvairāk izceļas:

... jūsu darbs nav atkarīgs no datiem ar 100% integritāti tīmeklī. Jūsu darbs ir atkarīgs no tā, kā palīdzēt uzņēmumam ātri pārvietoties un domāt gudri.

Nākamreiz, kad ielādēsiet Analytics, vienkārši atcerieties, ka, ja strādājat ar labiem datiem un esat ievērojis paraugpraksi, jums vajadzētu būt gatavam pieņemt lēmumu par virzību uz priekšu. Tā kā neatkarīgi no milzīgajiem centieniem jūs varat izmantot pilnīgu un perfektu datu meklējumos, laiks, ko pavadījāt, to darot, varētu būt pavadīts, strādājot pie reklāmguvumu līmeņiem, izveidojot jaunu sadalītu testu utt. Jūs zināt, lietas, kas palīdzēs jūsu uzņēmumam augt un saglabāt savu darbu.

Vai vēlaties sākt sarunu? Sazinieties ar mani Twitter @sharpguysweb.

Ko jūs domājat?

Šī vietne izmanto Akismet, lai samazinātu surogātpastu. Uzziniet, kā tiek apstrādāts jūsu komentārs.