Täiuslikud andmed on võimatud

Täiuslikke andmeid pole võimalik | Turundustehnika ajaveeb

Täiuslikke andmeid pole võimalik | Martech ZoneTänapäeva ajastu turundus on naljakas asi; Kuigi veebipõhiseid turunduskampaaniaid on palju lihtsam jälgida kui traditsioonilisi kampaaniaid, on teavet nii palju, et inimesed võivad halvata, kui soovite rohkem andmeid ja 100% täpset teavet. Mõne jaoks tühistab aja säästmine, kui suudate kiiresti teada saada, mitu inimest on antud kuu jooksul oma veebireklaami näinud, aja, mille nad veedavad, püüdes mõista, miks nende liikluse allikate numbrid ei liitu.

Lisaks suutmatusele saada täiuslikke andmeid on murettekitav ka andmete hulk. Tegelikult on nii palju, et mõnikord võib olla raske puude jaoks metsa näha. Kas ma pean vaatama põrkemäära või väljumismäära? Muidugi, lehe maksumus on väärtuslik andmeühik, kuid kas on paremaid muutujaid, mis suudavad modelleerida, kui palju antud sisuleht on võrgus oleva eesmärgi täitmiseks väärt? Küsimusi on lõputult ja ka vastuseid. Ekspert võib teile öelda: "see lihtsalt sõltub", kuid inimene, kelle pea on digitaalse udus analytics võib arvata, et on olemas täiuslik numbrite komplekt, kui nad seda kõike lihtsalt läbi vaatavad.

Mõlemas valdkonnas on vastus lihtne - leppige ebatäiuslikkusega, sest täiuslikud andmed ja / või täielikud andmed on võimatud. Üks tüüpidest, kes sellest nii hästi räägib, on Avinash Kaushik. kui te seda nime ei tea, on ta New York Timesi enimmüüdud artist, üks Google'i peamisi poisse ja kuulub mitme ülikooli juhatusse. Tema ajaveeb, Occami habemenuga, on tänapäevase andmeanalüütiku jaoks puhas kuld ja sattusin hiljuti ühte tema vanematesse postitustesse, 6-sammuline protsess oma vaimse mudeli arendamiseks. Selles kirjeldab ta ideed, et täiuslikke andmeid pole olemas ja inimesed peavad „vooruslike andmete” poole liikuma palju lihtsamalt.

Kõigist tema välja toodud suurtest punktidest jääb kõige rohkem silma:

... teie töö ei sõltu 100% terviklikkusega andmetest veebis. Teie töö sõltub teie ettevõtte kiirest liikumisest ja arukalt mõtlemisest.

Järgmine kord, kui laadite Analyticsi üles, pidage meeles, et kui töötate heade andmetega ja olete järginud parimaid tavasid, peaksite olema valmis otsustama, kuidas edasi liikuda. Sest hoolimata tohututest pingutustest, mida võite täielike ja täiuslike andmete otsimisel rakendada, oleks selle tegemiseks kulutatud aeg võinud kulutada konversioonimäärade kallal töötamisele, uue jagatud testi loomisele jne. Teate, asjad, mis teie ettevõtet aitavad kasvada ja hoida oma tööd.

Kas soovite vestlust alustada? Võtke ühendust minuga Twitteris @sharpguysweb.

Mis sa arvad?

Sellel saidil kasutatakse rämpsposti vähendamiseks Akismetit. Vaadake, kuidas teie andmeid töödeldakse.