Täydellisiä tietoja on mahdotonta

Täydellisiä tietoja on mahdotonta Markkinointitekninen blogi

Täydellisiä tietoja on mahdotonta Martech ZoneMarkkinointi nykyaikana on hauska asia; Vaikka verkkopohjaisia ​​markkinointikampanjoita on paljon helpompi seurata kuin perinteisiä kampanjoita, tietoa on niin paljon, että ihmiset voivat halvaantua etsimällä enemmän tietoja ja 100% tarkkoja tietoja. Joillekin säästetty aika, jonka avulla voimme nopeasti selvittää verkkomainoksensa tietyn kuukauden aikana nähneiden ihmisten määrän, kumotaan ajasta, jonka he käyttävät yrittäessään nähdä, miksi heidän liikenteen lähteenumeronsa eivät täsmää.

Täydellisen tiedon kyvyttömyyden lisäksi on myös huolestuttavaa datamäärää. Itse asiassa on niin paljon, että joskus voi olla vaikeaa nähdä metsää puille. Pitääkö minun tarkastella poistumisprosenttia tai poistumisprosenttia? Toki sivukustannukset ovat arvokas tietoerä, mutta onko olemassa parempia muuttujia, jotka voivat mallintaa, kuinka paljon tietyn sisältösivun arvo on online-tavoitteen saavuttamisessa? Kysymyksiä on loputon ja vastauksia. Asiantuntija saattaa kertoa sinulle, "se vain riippuu", mutta henkilö, jonka pää on digitaalisen sumussa Analytics voi ajatella olevan täydellinen joukko numeroita, jos he vain katsovat kaiken läpi.

Molemmilla alueilla vastaus on helppo - lepää epätäydellisyydellä, koska täydelliset tiedot ja / tai täydelliset tiedot ovat mahdottomia. Yksi kavereista, joka puhuu tästä niin hyvin, on Avinash Kaushik. Jos et tiedä nimeä, hän on New York Timesin myydyin taiteilija, yksi Googlen päämiehistä ja on useiden yliopistojen hallituksessa. Hänen bloginsa, Occamin partaveitsi, on puhdasta kultaa nykypäivän data-analyytikoille, ja törmäsin äskettäin yhteen hänen vanhemmista nimistään, 6-vaiheinen prosessi mielenterveyden mallin kehittämiseksi. Siinä hän kuvailee ajatusta siitä, että täydellistä dataa ei ole ja ihmisten on käytävä paljon yksinkertaisempaa polkua "hyveelliseen dataan".

Kaikista hänen esittämistään upeista pisteistä eniten tarttuu:

... työsi ei riipu 100-prosenttisesti eheästä datasta verkossa. Työsi riippuu yrityksesi auttamisesta liikkumaan nopeasti ja ajattele älykkäästi.

Kun seuraavan kerran lataat Analyticsin, muista vain, että jos työskentelet hyvien tietojen kanssa ja olet noudattanut parhaita käytäntöjä, sinun on oltava valmis tekemään päätöksen siitä, miten edetä. Koska riippumatta siitä valtavasta ponnistelusta, jota saatat käyttää täydellisen ja täydellisen tiedon etsimisessä, sen tekemiseen käytetty aika olisi voitu käyttää muuntokursseihin, uuden jaetun testin luomiseen jne. Tiedät, asiat, jotka auttavat yritystäsi kasvaa ja säilytä työsi.

Haluatko aloittaa keskustelun? Ota yhteyttä minuun Twitterissä @helsinki.

Mitä mieltä olet?

Tämä sivusto käyttää Akismetiä roskapostin vähentämiseksi. Lue, miten kommenttitietosi käsitellään.