Bemarking in die moderne era is 'n snaakse ding; Terwyl webgebaseerde bemarkingsveldtogte baie makliker opgespoor kan word as tradisionele veldtogte, is daar soveel inligting beskikbaar dat mense verlam kan word in 'n soeke na meer data en 100% akkurate inligting. Vir sommige mense word die hoeveelheid tyd wat bespaar word deur vinnig te kan vasstel hoeveel mense hul aanlyn-advertensie gedurende 'n bepaalde maand gesien het, deur die tyd wat hulle spandeer om te sien waarom hul verkeersbrongetalle nie heeltemal optel nie, ontken.
Behalwe die onvermoë om perfekte data te hê, is daar ook die hoeveelheid data wat onrusbarend is. In werklikheid is daar soveel dat dit soms moeilik kan wees om die bos vir die bome te sien. Moet ek na die weieringskoers of uitgangskoers kyk? Sekerlik, bladsykoste is 'n waardevolle data-item, maar is daar beter veranderlikes wat kan modelleer hoeveel 'n gegewe inhoudsbladsy werd is om 'n aanlyn doelwit te voltooi? Die vrae is eindeloos en so ook die antwoorde. 'N Kenner kan u dalk sê:' dit hang net af ', maar 'n persoon met sy kop in die mist van digitaal analytics dink miskien daar is 'n perfekte stel getalle as hulle net deur alles kyk.
In albei hierdie gebiede is die antwoord maklik - maak genoeg met onvolmaaktheid, want perfekte data en / of volledige data is onmoontlik. Een van die ouens wat so goed hieroor praat, is Avinash Kaushik. as u nie die naam ken nie, is hy 'n New York Times-topverkoper-kunstenaar, een van Google se hoofmanne en is hy in die raad van verskeie universiteite. Sy blog, Occam's Razor, is suiwer goud vir die hedendaagse data-ontleder en ek het onlangs een van sy ouer plasings met die naam, 'N 6-stap proses om u geestesmodel te ontwikkel. Daarin beskryf hy die idee dat daar geen stel perfekte data is nie en dat mense 'n baie eenvoudiger weg na "Virtue Data" moet volg.
Van al die goeie punte wat hy maak, is die een wat die meeste uitsteek:
... u werk hang nie af van data met 100% integriteit op die web nie. U werk hang daarvan af om u onderneming te help om vinnig te beweeg en slim te dink.
Onthou net dat die volgende keer as u Analytics oplaai, as u met goeie data werk en die beste praktyk gevolg het, u gereed moet wees om 'n besluit te neem oor hoe u verder kan gaan. Want ongeag die reusagtige pogings wat u in die soeke na volledige en perfekte data mag gebruik, die tyd wat u daaraan bestee het, kon gewees het aan die werk aan omskakelingskoerse, die skep van 'n nuwe split-toets, ens. groei en behou jou werk.
Wil u 'n gesprek begin? Kontak my op Twitter @sharpguysweb.
