完璧なデータは不可能です

完璧なデータは不可能です| マーケティング技術ブログ

完璧なデータは不可能です| Martech Zone現代のマーケティングは面白いものです。 Webベースのマーケティングキャンペーンは従来のキャンペーンよりも追跡がはるかに簡単ですが、利用可能な情報が非常に多いため、より多くのデータと100%正確な情報を求めて人々が麻痺する可能性があります。 一部の人にとっては、特定の月にオンライン広告を見た人の数をすばやく見つけることができることによって節約された時間は、トラフィックソース数が完全に合計されない理由を確認するために費やす時間によって打ち消されます。

完全なデータが得られないことに加えて、問題となっているデータの量もあります。 実際、樹木が森を見るのが難しい場合もあるほどたくさんあります。 直帰率や離脱率を確認する必要がありますか? 確かに、ページコストは貴重なデータ項目ですが、特定のコンテンツページがオンライン目標を達成するのにどれだけの価値があるかをモデル化できるより良い変数はありますか? 質問は無限であり、答えも無限です。 専門家はあなたに「それはただ依存する」と言うかもしれませんが、デジタルの霧の中に頭を抱えている人 分析論 彼らがそれをすべて見れば、完全な数字のセットがあると思うかもしれません。

これらの両方の領域で、答えは簡単です。完全なデータや完全なデータは不可能であるため、不完全さを解消してください。 これについてよく話している人のXNUMX人はAvinashKaushikです。 名前がわからない場合は、彼はニューヨークタイムズのベストセラーアーティストであり、Googleのトップの一人であり、いくつかの大学の理事を務めています。 彼のブログ、Occam's Razorは、現代のデータアナリストにとって純粋な金であり、私は最近、彼の古い投稿のXNUMXつに出くわしました。 メンタルモデルを進化させるための6ステップのプロセス。 その中で、彼は完璧なデータのセットはなく、人々は「美徳データ」へのはるかに単純な道をたどる必要があるという考えを説明しています。

彼が作るすべての素晴らしい点の中で、最も際立っているのは次のとおりです。

…あなたの仕事は、ウェブ上で100%の整合性を持つデータに依存していません。 あなたの仕事はあなたの会社が速く動きそして賢く考えるのを助けることにかかっています。

次回Analyticsをロードするときは、適切なデータを処理していて、ベストプラクティスに従っている場合は、先に進む方法を決定する準備ができている必要があることを覚えておいてください。 完全で完璧なデータを探すために多大な労力を費やしても、それを行うために費やした時間は、コンバージョン率の作成、新しい分割テストの作成などに費やされた可能性があります。ご存知のとおり、会社に役立つことです。成長し、あなたの仕事を続けます。

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