სრულყოფილი მონაცემები შეუძლებელია

სრულყოფილი მონაცემები შეუძლებელია | მარკეტინგის ტექნიკური ბლოგი

სრულყოფილი მონაცემები შეუძლებელია | Martech Zoneთანამედროვე ეპოქაში მარკეტინგი სასაცილო რამაა; მართალია, ვებზე დაფუძნებული მარკეტინგის თვალყურისდევნება ბევრად უფრო ადვილია, ვიდრე ტრადიციული კამპანიები, იმდენი ინფორმაციაა ხელმისაწვდომი, რომ ადამიანები შეიძლება პარალიზდნენ მეტი ინფორმაციისა და 100% ზუსტი ინფორმაციის მისაღებად. ზოგისთვის დაზოგილი დრო, რომ სწრაფად გაერკვნენ იმ ადამიანების რაოდენობაზე, რომლებმაც ნახეს თავიანთი ონლაინ რეკლამა მოცემული თვის განმავლობაში, უარყოფს იმ დროს, როდესაც ისინი ხარჯავენ იმის გასარკვევად, თუ რატომ არ არის დამატებული მათი ტრაფიკის წყარო.

გარდა სრულყოფილი მონაცემების შეუძლებლობისა, აქ არის მონაცემების რაოდენობაც, რომლებიც შემაშფოთებელია. სინამდვილეში, იმდენი რამ არის, რომ ზოგჯერ შეიძლება გაუჭირდეს ხეების ტყის დანახვა. მჭირდება ნახტომის სიჩქარის ან გასვლის სიჩქარის ნახვა? რა თქმა უნდა, გვერდის ღირებულება ღირებული მონაცემების ერთეულია, მაგრამ არსებობს უკეთესი ცვლადები, რომლებსაც შეუძლიათ მოდელირება, თუ რამდენად ღირს მოცემული შინაარსის გვერდი ონლაინ მიზნის მისაღწევად? კითხვები დაუსრულებელია და ასევე პასუხებიც. ექსპერტმა შეიძლება გითხრათ, ”ეს უბრალოდ დამოკიდებულია”, მაგრამ ადამიანი, რომელსაც თავი ციფრული ნისლისგან აქვს ანალიტიკა შეიძლება იფიქრონ, რომ არსებობს ციფრების სრულყოფილი ნაკრები, თუ ისინი მხოლოდ ყველაფერს გადახედავენ.

ორივე ამ სფეროში პასუხი მარტივია - შეასრულეთ არასრულყოფილება, რადგან სრულყოფილი მონაცემები ან / და სრული მონაცემები შეუძლებელია. ერთ-ერთი ბიჭი, რომელიც ამაზე კარგად საუბრობს, არის ავინაშ კაუშიკი. თუ სახელი არ იცით, ის New York Times- ის საუკეთესო გაყიდვადი მხატვარია, Google- ის ერთ-ერთი მთავარი ბიჭი და რამდენიმე უნივერსიტეტის გამგეობაში. მისი ბლოგი, Occam's Razor, სუფთა ოქროა თანამედროვე მონაცემთა ანალიტიკოსისთვის და ახლახანს წავაწყდი მის ერთ-ერთ ძველ პოსტს, სახელად 6 ნაბიჯიანი პროცესი თქვენი გონებრივი მოდელის განვითარებისათვის. მასში იგი აღწერს იდეას, რომ არ არსებობს სრულყოფილი მონაცემების ნაკრები და ხალხს უნდა გაჰყვეს ბევრად უფრო მარტივი გზა "სათნო მონაცემებისკენ".

მის მიერ გაკეთებული ყველა შესანიშნავი წერტილიდან ყველაზე მეტად გამოირჩევა:

Job თქვენი სამუშაო არ არის დამოკიდებული ინტერნეტში 100% მთლიანობის მქონე მონაცემებზე. თქვენი სამუშაო დამოკიდებულია იმაზე, რომ დაეხმაროთ თქვენს კომპანიას სწრაფად იმოძრაოს და იფიქროს ჭკვიანად.

Analytics- ის ჩატვირთვის შემდეგ, გახსოვდეთ, რომ თუ კარგ მონაცემებზე მუშაობთ და საუკეთესო პრაქტიკას მიჰყევით, მზად უნდა იყოთ გადაწყვეტილების მისაღებად, თუ როგორ იაროთ წინ. იმის გამო, რომ რაც არ უნდა დიდი ძალისხმევა დაგჭირდეთ სრული და სრულყოფილი მონაცემების ძიებაში, დროის დახარჯვა შეიძლება დახარჯულიყო კონვერტაციის მაჩვენებლებზე, ახალი სპლიტ ტესტის შექმნაზე და ა.შ. თქვენ იცით, რაც თქვენს კომპანიას დაეხმარება. გაიზარდე და შეინარჩუნე სამუშაო.

გსურთ საუბრის დაწყება? დამიკავშირდით Twitter- ზე @sharpguysweb.

რას ფიქრობთ?

ეს საიტი იყენებს Akismet- ს, რათა შეამციროს სპამი. შეისწავლეთ თქვენი კომენტარის მონაცემები დამუშავებული.