完美數據是不可能的

完美數據是不可能的營銷技術博客

完美數據是不可能的 Martech Zone現代時代的營銷是一件有趣的事。 儘管基於網絡的營銷活動比傳統的營銷活動更容易跟踪,但可用的信息太多,人們可能癱瘓,以尋求更多數據和100%準確的信息。 對於某些人來說,能夠快速找出在給定月份內看到在線廣告的人數所節省的時間,與花在試圖查看其流量來源數量為何未完全累積的時間上相去甚遠。

除了無法獲得完美的數據外,還有令人不安的數據量。 實際上,有太多的東西,有時有時很難看到有森林的樹木。 我需要查看跳出率還是退出率? 當然,頁面成本是有價值的數據項,但是是否有更好的變量可以模擬給定內容頁面在完成在線目標方面的價值? 問題無窮無盡,答案也無窮。 專家可能會告訴您,“這僅取決於”,但是一個人的頭正陷入數字霧中 分析 如果他們仔細看一看,可能會認為這裡有一組完美的數字。

在這兩個方面,答案都很簡單–完美無缺,因為不可能有完美的數據和/或完整的數據。 Avinash Kaushik是其中一位講得很好的人。 如果您不知道名字,他是《紐約時報》最暢銷的藝術家,是Google的負責人之一,並且是幾所大學的董事會成員。 他的博客Occam的Razor對現代數據分析師而言是純金,最近我碰到了他的一篇較早的帖子,名為: 逐步發展心智模型的6個步驟。 在其中,他描述了一個想法,即沒有一套完美的數據,人們需要遵循一條簡單得多的路徑來實現“虛擬數據”。

在他提出的所有要點中,最突出的是:

…您的工作不依賴於Web上具有100%完整性的數據。 您的工作取決於幫助您的公司快速行動並明智地思考。

下次加載Analytics(分析)時,請記住,如果您使用的是良好的數據並遵循最佳實踐,則應該準備好如何前進。 因為無論您在尋求完整而完美的數據上花費了多大的精力,您花費的時間都可能花費在轉換率,創建新的拆分測試等上。您知道,這將對您的公司有所幫助成長並保持工作。

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