Acuratețea în analiza digitală: Ce trebuie să știe specialiștii în marketing

Există o concepție greșită că rapoartele de analiză digitală sunt inexacte. În realitate, sunt extrem de precise în felul lor, dar nu sunt precise. Problema constă în utilizatorii care nu știu ce înseamnă datele de analiză sau cum sunt colectate. Pentru a înrăutăți lucrurile, diferite instrumente măsoară lucrurile diferit, dar le numesc cu același nume.

În acest articol, vom arunca o privire mai atentă asupra nuanțelor în măsurarea datelor și asupra modului în care diverse programe de analiză sunt în acțiune.

Privind nuanțele în măsurarea datelor

Instrumentele de analiză digitală nu au fost niciodată destinate să funcționeze ca sisteme de contabilitate sau ca registre de vânzări. Acestea au fost create pentru a colecta și cuantifica datele interacționale ale utilizatorilor în informații și rapoarte ușor de utilizat. De-a lungul anilor, metodele de colectare a datelor ale acestor instrumente au evoluat. La rândul său, s-a schimbat și modul în care sunt măsurate anumite puncte de date.

Să presupunem că ți-ai schimbat banda de măsurare din imperială (măsurând în inci) în metrică (măsurând în centimetri). Lungimea unui birou poate fi raportată ca 39,4 într-unul și 100 în celălalt. Lungimea biroului nu s-a schimbat, dar s-a schimbat modul în care l-ai măsurat.

Încercați să comutați între diferite instrumente analitice. Adesea, veți vedea că numerele dvs. pot fi diferite, dar liniile de tendință rămân similare. Fiecare instrument numără lucrurile ușor diferit; aceeași problemă se aplică frecvent la actualizarea software-ului.

La un moment dat, utilizatorii unici au fost numărați prin combinarea numărului total de adrese IP unice care au accesat un site web într-o anumită perioadă. În cele din urmă, organizațiile au început să folosească firewall-uri/servere proxy, solicitând tuturor utilizatorilor interni să acceseze internetul cu o singură adresă IP. Modul în care au fost numărate adresele IP unice nu s-a schimbat, dar numărul utilizatorilor unici a scăzut dramatic.

Numărarea utilizatorilor unici a evoluat în utilizarea unei combinații de adresă IP, sistem de operare și browser (tip și versiune), apoi adăugarea unui cookie persistent pentru a estima mai bine utilizatorii unici. Încă o dată, indiferent de modul în care numărați utilizatorii unici dacă utilizatorul și-a șters cookie-urile și memoria cache sau a schimbat computerele (birou vs. acasă vs. telefon), niciun instrument de analiză nu va fi furnizat un număr exact. În zilele noastre, instrumentele iau în considerare alți factori atunci când numără utilizatorii unici.

Sapă mai profund: Analiza datelor: trecutul și limitările stack-ului dvs

Cum să vă gândiți la datele dvs. de analiză

Software-ul dvs. de analiză este imperfect din cauza multor factori care nu sunt controlați. Este posibil ca utilizatorii să blocheze cookie-urile sau alte metode de urmărire. Blip-urile de pe Internet ar putea împiedica datele să ajungă la serverul de colectare a datelor. Cel mai bun mod de a vă gândi la datele dvs. de analiză este să le vizualizați ca un sondaj al activității utilizatorilor.

Toată lumea este familiarizată cu sondajele în timpul alegerilor. Un sondaj tipic pentru alegerile prezidențiale din SUA chestionează aproximativ 10.000 de persoane (sau mai puțin) din peste 150 de milioane de alegători eligibili (0,006% dintre alegători). Acesta este motivul pentru care, atunci când radiodifuzorii de știri raportează rezultatele sondajului, auziți ceva de genul „Aceste date sunt exacte cu 4 puncte procentuale de 4 din 5 ori”. Acest lucru echivalează cu oprirea cu mai mult de 4 puncte procentuale în 20% din timp.

Când vine vorba de instrumentele dvs. de analiză digitală, majoritatea profesioniștilor în analiză estimează că pierderea de date nu este mai mare de 10% și cel mai probabil în jur de 5%. Cum se traduce acest lucru în acuratețea datelor?

Dacă site-ul dvs. a primit 10.000 de sesiuni într-o perioadă de raportare, dar din diverse motive, ați putea capta date doar pentru 9.000 de sesiuni, datele dvs. ar fi exacte într-o marjă de eroare mai mică de 1%, de 99 de ori din 100.

Cu alte cuvinte, de 99 de ori din 100, datele dvs. sunt corecte și de 1 din 100 de ori, sunt dezactivate cu mai mult de 1%. Mai simplu spus, datele dumneavoastră sunt exacte, dar nu sunt perfecte (precise) și nu se vor potrivi cu evidențele dvs. de vânzări.

Astfel de date sunt mai mult decât suficient de precise pentru a determina ce eforturi de marketing - SEO, reclame plătite, postări sponsorizate, marketing pe rețelele sociale, marketing prin e-mail etc. - funcționează și chiar care generează trafic față de vânzări.

Sapă mai profund: nu aplica iluzii asupra datelor tale

Analytics în acțiune

În timp ce datele de analiză pot fi exacte, chiar și dacă nu sunteți un procent mic de precizie, vă poate pune analiza sub semnul întrebării. Acest lucru este valabil mai ales atunci când diferența dintre două surse de date se modifică.

Cheia este să monitorizați datele și, acolo unde este posibil, să le comparați. Dacă există o schimbare bruscă a preciziei, trebuie să investigați. De exemplu, site-ul dvs. a fost schimbat recent? Această modificare a fost etichetată corespunzător pentru a captura datele?

Un client a adăugat odată un pop-up în contul său Shopify după ce a fost plasată o comandă, dar înainte ca pagina de mulțumire să fie generată. Instrumentul lor de analiză înregistrează vânzările numai atunci când utilizatorul primește pagina de mulțumire.

Cu fereastra pop-up la locul lui, comanda a trecut în continuare, dar mulți utilizatori nu au făcut clic pe mesaje. Ca rezultat, un procent mare din vânzări nu au fost capturate brusc, deoarece nu a fost generată nicio pagină de mulțumire. Nu ar fi existat nicio problemă dacă fereastra pop-up a apărut după pagina de mulțumire.

Mai jos este un exemplu de monitorizare a vânzărilor și comenzilor între Shopify și Google Analytics 4 (GA4). Putem vedea cât de multe date se pierd din cauza diferiților factori. Folosind analiza Shopify ca o înregistrare a vânzărilor reale și comparând-o cu datele colectate prin GA4, vedem următoarele:

Variațiile zilnice ale veniturilor totale și comenzilor au variat de la aproape 0% la aproape 13%. În general, în aceste 24 de zile, GA4 a raportat venituri mai puține cu 5,6% și comenzi cu 5,7% mai puține. Aceste date sunt corecte, mai ales atunci când sunt aplicate eforturilor de marketing pentru a vedea ce l-a determinat pe utilizator să acceseze site-ul pentru a face achizițiile.

Această companie ar trebui să folosească GA4 pentru a raporta vânzările? 100% nu! Pentru asta este software-ul de contabilitate.

Dacă organizația dvs. solicită date și mai precise, există metode de a trimite datele direct către majoritatea instrumentelor de analiză (partea serverului). Acest lucru evită problemele cu browserele utilizatorilor și modulele cookie.

În timp ce datele de vânzări pot fi mai precise, alte aspecte de măsurare soft ale interacțiunii utilizatorului pot scădea (de exemplu, urmărirea derulării). Aceasta este o metodă complexă și care necesită timp de implementat pentru majoritatea organizațiilor.

Trebuie să vă întrebați: „Este acest efort suplimentar necesar doar pentru a capta încă 2-5% din veniturile din vânzări în rapoartele mele de analiză?”

Înțelegerea datelor dvs. de analiză

Toată lumea trebuie să aibă încredere în datele lor de analiză. Cheia este să vă asigurați că software-ul dvs. de analiză este instalat și configurat corect. Înțelegeți că nu poate captura totul.

Software-ul dvs. de analiză realizează pur și simplu un sondaj cu o dimensiune a eșantionului de peste 90%. Acest lucru face ca rezultatele să fie extrem de precise (la țintă), dacă nu 100% precise (numere reale).