Керемет деректер мүмкін емес

Керемет деректер мүмкін емес | Marketing Tech блогы

Керемет деректер мүмкін емес | Martech ZoneҚазіргі дәуірдегі маркетинг - бұл күлкілі нәрсе; Дәстүрлі науқанға қарағанда веб-маркетингтік науқанды қадағалау әлдеқайда оңай болғанымен, көптеген мәліметтер мен 100% дәл ақпарат іздеу кезінде адамдар параличке айналуы мүмкін ақпараттың көптігі бар. Кейбіреулер үшін белгілі бір айда өзінің онлайн жарнамасын көрген адамдардың санын жылдам біле отырып, үнемделген уақыт олардың трафик көздерінің нөмірлері неге толығымен қосылмайтындығын білуге ​​тырысқан уақыттан бас тартылады.

Мінсіз деректерді алу мүмкіндігімен қатар, алаңдаушылық туғызатын мәліметтер саны да бар. Шындығында, көп нәрсе бар, кейде ағаштар үшін орманды көру қиынға соғады. Маған шығу жылдамдығын немесе шығу жылдамдығын қарау керек пе? Әрине, беттің құны - бұл құнды деректер, бірақ интернеттегі мақсатты орындау үшін берілген мазмұн парағының қаншалықты құнды екенін модельдей алатын жақсы айнымалылар бар ма? Сұрақтар шексіз, жауаптар да солай. Сарапшы сізге «бұл тек тәуелді» деп айтуы мүмкін, бірақ басы сандық тұманға түскен адам аналитика егер олар бәрін қарап шықса, онда керемет сандар жиынтығы бар деп ойлауы мүмкін.

Бұл екі салада да жауап оңай - жетілмегендікті жасаңыз, өйткені мінсіз деректер және / немесе толық деректер мүмкін емес. Бұл туралы жақсы сөйлейтін жігіттердің бірі - Авинаш Каушик. егер сіз оның атын білмесеңіз, ол New York Times-тің ең көп сатылатын суретшісі, Google-дің басты жігіттерінің бірі және бірнеше университеттің кеңесінде. Оның блогы, Occam's Razor, қазіргі заманғы деректерді талдаушы үшін таза алтын, мен жақында оның ескі жазбаларының біріне тап болдым, Сіздің ақыл-ой моделіңізді дамытатын 6 қадамдық процесс. Онда ол мінсіз мәліметтер жиынтығы жоқ және адамдар «Виртуалды Деректерге» әлдеқайда қарапайым жолмен жүру керек деген идеяны сипаттайды.

Ол айтқан барлық керемет ойлардың ішіндегі ең маңыздысы:

… Сіздің жұмысыңыз интернеттегі 100% бүтіндікке тәуелді емес. Сіздің жұмысыңыз компанияңызға жылдам қозғалуға және ақылды ойлауға көмектесуге байланысты.

Келесіде Analytics-ті жүктегенде, егер сіз жақсы деректермен жұмыс істесеңіз және алдыңғы қатарлы тәжірибеге сүйенсеңіз, алға жылжу туралы шешім қабылдауға дайын болуыңыз керек екенін есте сақтаңыз. Толық және мінсіз деректерді іздеуде сіз қанша күш жұмсамаңыз да, оны жұмсауға кеткен уақыт конверсия ставкаларына, жаңа сплит-тест жасауға және т.с.с. жұмсауға жұмсалуы мүмкін еді. өсіп, жұмысыңызды сақтаңыз.

Әңгімені бастағыңыз келе ме? Твиттер арқылы маған хабарласыңыз @sharpguysweb.

Сен не ойлайсың?

Бұл сайт спамның төмендеуі үшін Akismet пайдаланады. Деректеріңіздің қалай өңделетінін біліңіз.