Dữ liệu hoàn hảo là không thể

Dữ liệu hoàn hảo là không thể | Blog Công nghệ Tiếp thị

Dữ liệu hoàn hảo là không thể | Martech ZoneTiếp thị trong thời kỳ hiện đại là một điều buồn cười; trong khi các chiến dịch tiếp thị dựa trên web dễ theo dõi hơn nhiều so với các chiến dịch truyền thống, có rất nhiều thông tin có sẵn đến mức mọi người có thể bị tê liệt trong nhiệm vụ tìm kiếm nhiều dữ liệu hơn và thông tin chính xác 100%. Đối với một số người, lượng thời gian tiết kiệm được bằng cách nhanh chóng tìm ra số lượng người đã xem quảng cáo trực tuyến của họ trong một tháng nhất định bị phủ định bởi thời gian họ dành để cố gắng xem tại sao số lượng nguồn lưu lượng truy cập của họ không tăng lên.

Bên cạnh khả năng không có dữ liệu hoàn hảo, cũng có một số lượng dữ liệu gây khó khăn. Trên thực tế, có rất nhiều mà đôi khi có thể khó khăn để nhìn thấy rừng cho cây. Tôi có cần phải xem tỷ lệ thoát hoặc tỷ lệ thoát không? Chắc chắn, chi phí trang là một mục dữ liệu có giá trị, nhưng có biến số nào tốt hơn có thể mô hình hóa giá trị của một trang nội dung nhất định trong việc hoàn thành mục tiêu trực tuyến không? Các câu hỏi là vô tận và câu trả lời cũng vậy. Một chuyên gia có thể nói với bạn, "nó chỉ phụ thuộc", nhưng một người đang chìm trong màn sương kỹ thuật số phân tích có thể nghĩ rằng có một bộ số hoàn hảo nếu họ chỉ nhìn qua tất cả.

Trong cả hai lĩnh vực này, câu trả lời là dễ dàng - hãy làm với sự không hoàn hảo vì dữ liệu hoàn hảo và / hoặc dữ liệu hoàn chỉnh là không thể. Một trong những người nói về điều này rất tốt là Avinash Kaushik. Nếu bạn không biết tên, anh ấy là nghệ sĩ bán chạy nhất của New York Times, một trong những người đứng đầu Google và nằm trong hội đồng quản trị của một số trường Đại học. Blog của anh ấy, Occam's Razor, là vàng ròng cho các nhà phân tích dữ liệu thời hiện đại và gần đây tôi đã tình cờ gặp một trong những bài đăng cũ hơn của anh ấy có tên, Quy trình 6 bước để phát triển mô hình tinh thần của bạn. Trong đó, ông mô tả ý tưởng rằng không có tập hợp dữ liệu hoàn hảo và mọi người cần phải đi theo một con đường đơn giản hơn nhiều đến "Dữ liệu vô vi".

Trong số tất cả những điểm tuyệt vời mà anh ấy tạo ra, điểm nổi bật nhất là:

… Công việc của bạn không phụ thuộc vào dữ liệu có tính toàn vẹn 100% trên web. Công việc của bạn phụ thuộc vào việc giúp công ty của bạn Di chuyển nhanh và Suy nghĩ thông minh.

Lần tiếp theo khi bạn tải lên Analytics, chỉ cần nhớ rằng nếu bạn đang làm việc với dữ liệu tốt và đã tuân theo phương pháp hay nhất, thì bạn nên sẵn sàng đưa ra quyết định về cách tiếp tục. Bởi vì bất kể những nỗ lực khổng lồ mà bạn có thể sử dụng để tìm kiếm dữ liệu hoàn chỉnh và hoàn hảo, thời gian bạn dành để làm việc đó có thể đã được dành để nghiên cứu tỷ lệ chuyển đổi, tạo thử nghiệm phân tách mới, v.v. Bạn biết đấy, những điều sẽ giúp ích cho công ty của bạn phát triển và giữ công việc của bạn.

Bạn muốn bắt đầu một cuộc trò chuyện? Liên hệ với tôi trên Twitter @sharpguysweb.

Bạn nghĩ gì?

Trang web này sử dụng Akismet để giảm spam. Tìm hiểu cách xử lý dữ liệu nhận xét của bạn.