완벽한 데이터는 불가능합니다

완벽한 데이터는 불가능하다 | 마케팅 기술 블로그

완벽한 데이터는 불가능하다 | Martech Zone현대의 마케팅은 재미있는 일입니다. 웹 기반 마케팅 캠페인은 기존 캠페인보다 추적하기가 훨씬 쉽지만, 더 많은 데이터와 100 % 정확한 정보를 찾는 데 사람들이 마비 될 수있는 정보가 너무 많습니다. 일부의 경우 특정 달에 온라인 광고를 본 사람들의 수를 신속하게 파악할 수있어 절약되는 시간이 트래픽 소스 수치가 합산되지 않는 이유를 확인하는 데 소비하는 시간으로 인해 무효화됩니다.

완벽한 데이터를 얻을 수없는 것 외에도 문제가되는 데이터의 양도 있습니다. 사실, 나무가 너무 많아서 숲을보기가 어려울 수 있습니다. 이탈률 또는 이탈률을 확인해야합니까? 물론 페이지 비용은 귀중한 데이터 항목이지만 특정 콘텐츠 페이지가 온라인 목표를 달성하는 데 얼마나 가치가 있는지를 모델링 할 수있는 더 나은 변수가 있습니까? 질문은 끝이 없으며 답도 마찬가지입니다. 전문가는“그냥 달려있다”고 말할 수 있지만 디지털의 안개 속에 머리를 가진 사람은 분석 그들이 모든 것을 살펴보면 완벽한 숫자 집합이 있다고 생각할 수 있습니다.

이 두 영역 모두에서 답은 쉽습니다. 완벽한 데이터 및 / 또는 완전한 데이터가 불가능하기 때문에 불완전 성을 처리하십시오. 이것에 대해 그렇게 잘 말하는 사람 중 한 명은 Avinash Kaushik입니다. 이름을 모른다면 그는 New York Times 베스트셀러 아티스트이며 Google의 대표 중 한 명이며 여러 대학의 이사입니다. 그의 블로그 인 Occam 's Razor는 현대의 데이터 분석가에게 순금이며 최근에 그의 이전 게시물 중 하나를 만났습니다. 정신 모델을 발전시키기위한 6 단계 프로세스. 여기에서 그는 완벽한 데이터 세트가 없으며 사람들은 "가상 데이터"로가는 훨씬 더 간단한 경로를 따라야한다는 생각을 설명합니다.

그가 만드는 모든 훌륭한 포인트 중에서 가장 눈에 띄는 것은 다음과 같습니다.

… 귀하의 업무는 웹에서 100 % 무결성을 가진 데이터에 의존하지 않습니다. 귀하의 업무는 회사가 빠르게 움직이고 현명하게 생각하는 데 달려 있습니다.

다음에 Analytics를로드 할 때 좋은 데이터로 작업하고 모범 사례를 따랐다면 앞으로 나아갈 방법을 결정할 준비가되어 있어야합니다. 완전하고 완벽한 데이터를 찾는 데 엄청난 노력을 기울이더라도이를 수행하는 데 소요 된 시간은 전환율 작업, 새로운 분할 테스트 생성 등에 소비되었을 수 있습니다. 회사에 도움이되는 사항은 무엇입니까? 성장하고 직업을 유지하십시오.

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