Egy termékmenedzser kedden megugrott konverziót lát. Úgy gondolja, az új landing page szövege működik, ezért megemeli a költségvetést. Péntekre kiderül, hogy az ugrás nem tartott ki. 5000 dollárt költött hirdetésre valamiért, ami nem volt valódi.
Egy marketingigazgató ajánlói forgalmat néz, és talál egy új forrást, amely havonta 500 látogatót hoz. Együttműködést épít rá. Fél évvel később rájön, hogy a forrás az elejétől fogva spam volt.
Ezek nem kitalált történetek. Ez történik, ha az adatminőség megbomlik.
A pontatlan analitika valódi ára
A rossz adatok három módon kerülnek pénzbe.
Kidobott marketingköltség
Hamis jelek alapján optimalizálod a kampányokat. Pénzt öntesz olyan csatornákba, amelyek jól néznek ki, de nem azok. Kihagysz lehetőségeket, mert az adatok szerint nem működnének. Közben a valóban legjobb csatornáid háttérbe szorulnak, mert az adatok alulmérik őket. A rossz döntésekre elköltött pénz hónapról hónapra halmozódik.
Elszalasztott növekedési lehetőségek
Ha az adataid elrejtik a valódi forgalmi mintákat vagy a konverziót hajtó tényezőket, nem tudsz rájuk optimalizálni. Egy 10 százalékos javulás ott marad az asztalon, mert a problémát sosem láttad. Egy év alatt ez jelentős bevétel, amely azért marad el, mert vakon dolgozol a saját adataiddal.
Szervezeti súrlódás
Ha a csapatok nem értenek egyet a számokban, semmi nem halad gyorsan. A vezérigazgatód megkérdőjelezi a mutatóidat. A pénzügyi csapatod átvizsgálja az adataidat. A csapatod nem bízik többé az analitikában. A kétely továbbterjed. Hamarosan senki nem hisz semmiben, amit mérsz, és a döntéshozatal lelassul.
Hogyan veheted észre az adatminőségi problémákat, mielőtt kárt okoznak
Az adatminőségi problémák általában furcsaságként jelennek meg. A forgalom ok nélkül megugrik. A konverziós ráta egyik napról a másikra nagyot változik. Az egyik eszköz egészen más számokat mutat, mint a másik.
Ha ilyen figyelmeztető jeleket látsz, ne hagyd figyelmen kívül. Járj utána. Kérdezd meg: mi változott? Ez valódi vagy mérési hiba? A valódi ugrás és az adathiba különbsége többnyire kideríthető, ha alaposan megnézed.
Gyakori figyelmeztető jelek, amelyek adatminőségi gondra utalnak
- A forgalom vagy a konverziós ráta hirtelen legalább 20 százalékot ugrik, miközben a kampányokon nem változtattál
- Az analitikád és a fizetésfeldolgozód eltérő tranzakciószámot mutat
- A visszafordulási arány drasztikusan csökken, de az oldalon töltött idő nem javul
- Az eszközök vagy a helyszínek szerinti forgalom egyik napról a másikra eltolódik (például a forgalom 50 százaléka hirtelen egy olyan országból jön, ahová nem szolgáltatsz)
- Az egyik marketingcsatorna tökéletes hozzárendelést mutat, a többinél hiányosak az adatok
- A szerver naplói olyan forgalmat mutatnak, amelyet az analitika nem rögzít
Miért fontosabb a minőség a tökéletességnél
Nem érhetsz el 100 százalékosan pontos analitikát. Követésblokkolók mindig lesznek. Botok át fognak jutni. Az időzónabeállításaid valahol valószínűleg picit eltérnek.
A tökéletes pontosság nem a cél. Az adatminőség a cél.
Mit jelent a jó adatminőség
A minőség azt jelenti, hogy tudod, hogyan gyűjtődnek az adataid és mit tartalmaznak. Érted, milyen vakfoltok vannak, és mekkorák. Meg tudod mondani, hogy a változások valódiak-e, vagy csak mérési műtermékek. Tudod, hogyan értelmezd a számokat a környezetükben, és mikor bízhatsz egy mutatóban, illetve mikor érdemes mélyebbre ásni.
A jó adatok üzleti hatása
Ha a csapatod ezt érti, a rossz adat nem teszi tönkre a döntéshozatalt. Magabiztosan haladsz. Korán észreveszed a gondokat. Jobb fogadásokat kötsz a növekedésre, mert érted az alatta lévő adatokat. Az adatminőségbe fektetett energia már az első pontos számokra épített okos döntésednél megtérül.
Gyakori kérdések
Mennyibe kerülnek valójában a rossz adatok egy vállalkozásnak?
Attól függ, milyen gyakran döntesz. Ha havonta öt fontos döntést hozol az analitika alapján, és az egyik rossz adat miatt téves, akkor a költségvetésed 20 százalékával rosszul gazdálkodsz. Havi 100 ezer dolláros marketingköltségvetésnél ez havi 20 ezer dollár. A WEMASY-ben a weboldalépítő segítségével ezt a weboldaladon belül is beállíthatod.
Megéri adatminőségbe fektetni?
Igen. Az adatminőségi hibák javítása a rossz döntések költségének töredéke. Egyetlen hamis adatra épített kampány ezreket kerülhet. A követés beállításának javítása semmibe sem kerül.
Hogyan győzzem meg a csapatomat, hogy az adatminőség fontos?
Mutass példákat, amikor a rossz adat pénzbe került. Bizonyítsd, hogy a figyelmeztető jelek léteztek (az ugrás, amely nem tartott ki, az eszközök közti eltérések). Kösd össze az adatminőséget a döntések minőségével. A legmeggyőzőbb érv egy valódi történet a saját vállalkozásodból.
Hagyjam abba a döntéseket, amíg az adataim nem tökéletesek?
Nem. Dönts abból, amid van. Csak ismerd fel az adataid vakfoltjait, és ahhoz igazítsd a magabiztosságodat. Egy 30 százalékos pontossági rés azt változtassa meg, mennyit mersz kockáztatni, ne azt, hogy döntesz-e egyáltalán.
Mi a különbség az adatminőség és az adatpontosság között?
A pontosság azt mutatja, mennyire közelítik a számaid a valóságot. A minőség azt jelenti, hogy érted, mit mérnek a számaid, és mit nem. Lehet alacsony a pontosság és magas a minőség, ha pontosan tudod, hol vannak a vakfoltok.
Hol kezdjem az adatminőség javítását?
Auditáld a beállításaidat. Keresd a nyilvánvaló gondokat: hiányzó követőkód, rossz szűrők, hibás időzóna, konfigurációs hibák. Az adatminőség javulásának nagy része az alapbeállítások javításából jön, nem a bonyolult módszerekből.