I dati perfetti sono impossibili

I dati perfetti sono impossibili | Blog di tecnologia di marketing

I dati perfetti sono impossibili | Martech ZoneIl marketing nell'era moderna è una cosa divertente; mentre le campagne di web marketing sono molto più facili da monitorare rispetto alle campagne tradizionali, ci sono così tante informazioni disponibili che le persone possono essere paralizzate alla ricerca di più dati e informazioni accurate al 100%. Per alcuni, la quantità di tempo risparmiata dalla possibilità di scoprire rapidamente il numero di persone che hanno visto il loro annuncio online durante un determinato mese è negata dal tempo che trascorrono cercando di capire perché i numeri delle loro fonti di traffico non tornano.

Oltre all'impossibilità di ottenere dati perfetti, c'è anche la quantità di dati che preoccupa. In effetti, c'è così tanto che a volte può essere difficile vedere la foresta per gli alberi. Devo guardare la frequenza di rimbalzo o la frequenza di uscita? Certo, il costo della pagina è un dato prezioso, ma ci sono variabili migliori che possono modellare il valore di una data pagina di contenuto per il completamento di un obiettivo online? Le domande sono infinite e lo sono anche le risposte. Un esperto può dirti "dipende solo", ma una persona con la testa nella nebbia del digitale analitica potrebbe pensare che ci sia un insieme perfetto di numeri se si limitano a guardare tutto.

In entrambe queste aree, la risposta è semplice: accontentarsi dell'imperfezione perché dati perfetti e/o dati completi sono impossibili. Uno dei ragazzi che ne parla così bene è Avinash Kaushik. se non conosci il nome, è un artista best seller del New York Times, uno dei capi di Google e fa parte del consiglio di amministrazione di diverse università. Il suo blog, Occam's Razor, è oro puro per l'analista di dati moderno e di recente mi sono imbattuto in uno dei suoi post più vecchi dal nome Un processo in 6 fasi per evolvere il tuo modello mentale. In esso, descrive l'idea che non esiste un set di dati perfetti e le persone devono seguire un percorso molto più semplice verso "Dati virtuosi".

Tra tutti i grandi punti che fa, quello che spicca di più è:

... il tuo lavoro non dipende dai dati con integrità al 100% sul web. Il tuo lavoro dipende dall'aiutare la tua azienda a muoversi velocemente e pensare in modo intelligente.

La prossima volta che caricherai Analytics, ricorda che se stai lavorando con dati validi e hai seguito le migliori pratiche, dovresti essere pronto a prendere una decisione su come andare avanti. Perché indipendentemente dagli sforzi giganteschi che potresti impiegare nella ricerca di dati completi e perfetti, il tempo che hai speso per farlo potrebbe essere stato speso lavorando sui tassi di conversione, creando nuovi split test, ecc. Sai, le cose che aiuteranno la tua azienda crescere e mantenere il tuo lavoro.

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