ความแม่นยำในการวิเคราะห์ดิจิทัล: สิ่งที่นักการตลาดจำเป็นต้องรู้

มีความเข้าใจผิดว่ารายงานการวิเคราะห์ดิจิทัลนั้นไม่ถูกต้อง ในความเป็นจริง พวกเขามีความแม่นยำสูงในแบบของตัวเอง เพียงแต่ไม่แม่นยำ ปัญหาอยู่ที่ผู้ใช้ที่ไม่รู้ว่าข้อมูลการวิเคราะห์หมายถึงอะไรหรือรวบรวมอย่างไร ที่แย่กว่านั้น เครื่องมือต่างๆ วัดสิ่งต่างๆ ต่างกันแต่เรียกมันด้วยชื่อเดียวกัน

ในบทความนี้ เราจะพิจารณารายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับความแตกต่างในการวัดข้อมูลและการทำงานของซอฟต์แวร์การวิเคราะห์ต่างๆ

การดูความแตกต่างในการวัดข้อมูล

เครื่องมือวิเคราะห์ดิจิทัลไม่ได้มีวัตถุประสงค์ให้ทำงานเป็นระบบบัญชีหรือทะเบียนการขาย พวกเขาทำขึ้นเพื่อรวบรวมและวัดปริมาณข้อมูลผู้ใช้เชิงโต้ตอบให้เป็นข้อมูลเชิงลึกและรายงานที่ใช้งานง่าย ในช่วงหลายปีที่ผ่านมา วิธีการเก็บรวบรวมข้อมูลของเครื่องมือเหล่านี้ได้พัฒนาขึ้น ในทางกลับกัน วิธีวัดจุดข้อมูลเฉพาะก็เปลี่ยนไปเช่นกัน

สมมติว่าคุณเปลี่ยนตลับเมตรจากอิมพีเรียล (วัดเป็นนิ้ว) เป็นเมตริก (วัดเป็นเซ็นติเมตร) ความยาวของโต๊ะทำงานอาจรายงานเป็น 39.4 ในอันหนึ่งและอีก 100 อัน ความยาวของโต๊ะไม่เปลี่ยนแปลง แต่คุณวัดได้อย่างไร

ลองสลับไปมาระหว่างเครื่องมือวิเคราะห์ต่างๆ บ่อยครั้งที่คุณจะเห็นว่าตัวเลขของคุณอาจแตกต่างออกไป แต่เส้นแนวโน้มยังคงเหมือนเดิม เครื่องมือแต่ละอย่างจะนับสิ่งต่างๆ แตกต่างกันเล็กน้อย ปัญหาเดียวกันนี้มักจะใช้เมื่ออัปเกรดซอฟต์แวร์

จนถึงจุดหนึ่ง ผู้ใช้ที่ไม่ซ้ำจะถูกนับโดยรวมจำนวนที่อยู่ IP ที่ไม่ซ้ำทั้งหมดที่เข้าถึงเว็บไซต์ในช่วงเวลาที่กำหนด ในที่สุด องค์กรต่างๆ ก็เริ่มใช้ไฟร์วอลล์/พร็อกซีเซิร์ฟเวอร์ โดยกำหนดให้ผู้ใช้ภายในทุกคนเข้าถึงอินเทอร์เน็ตด้วยที่อยู่ IP เดียว วิธีการนับที่อยู่ IP ที่ไม่ซ้ำกันไม่เปลี่ยนแปลง แต่จำนวนผู้ใช้ที่ไม่ซ้ำกันลดลงอย่างมาก

การนับผู้ใช้ที่ไม่ซ้ำได้พัฒนาเป็นการใช้ที่อยู่ IP, ระบบปฏิบัติการ และเบราว์เซอร์ (ประเภทและเวอร์ชัน) ร่วมกัน จากนั้นจึงเพิ่มคุกกี้ถาวรเพื่อประเมินผู้ใช้ที่ไม่ซ้ำได้ดีขึ้น อีกครั้ง ไม่ว่าคุณจะนับผู้ใช้ที่ไม่ซ้ำด้วยวิธีใด หากผู้ใช้ล้างคุกกี้และแคชหรือเปลี่ยนคอมพิวเตอร์ (สำนักงานเทียบกับที่บ้านเทียบกับโทรศัพท์) ไม่มีเครื่องมือวิเคราะห์ใดที่จะระบุจำนวนที่แน่นอนได้ ทุกวันนี้ เครื่องมือคำนึงถึงปัจจัยอื่นๆ ในการนับผู้ใช้ที่ไม่ซ้ำ..

เจาะลึกยิ่งขึ้น: การวิเคราะห์ข้อมูล: อดีตและข้อจำกัดของสแต็กของคุณ

วิธีคิดข้อมูลการวิเคราะห์ของคุณ

ซอฟต์แวร์การวิเคราะห์ของคุณไม่สมบูรณ์เนื่องจากปัจจัยหลายอย่างที่อยู่นอกเหนือการควบคุม ผู้ใช้อาจบล็อกคุกกี้หรือวิธีการติดตามอื่นๆ การกระตุกของอินเทอร์เน็ตอาจทำให้ข้อมูลไม่สามารถเข้าถึงเซิร์ฟเวอร์การรวบรวมข้อมูลได้ วิธีที่ดีที่สุดในการพิจารณาข้อมูลการวิเคราะห์ของคุณคือการมองว่าเป็นการสำรวจกิจกรรมของผู้ใช้

ทุกคนคุ้นเคยกับการสำรวจความคิดเห็นในช่วงเวลาเลือกตั้ง แบบสำรวจการเลือกตั้งประธานาธิบดีสหรัฐทั่วไปสำรวจประชาชนประมาณ 10,000 คน (หรือน้อยกว่า) จากผู้มีสิทธิ์ลงคะแนนกว่า 150 ล้านคน (0.006% ของผู้ลงคะแนน) นี่เป็นเหตุผลว่าทำไมเมื่อผู้ประกาศข่าวรายงานผลการสำรวจ คุณจะได้ยินบางอย่างในบรรทัด "ข้อมูลนี้มีความแม่นยำภายใน 4 คะแนนเปอร์เซ็นต์ 4 จาก 5 ครั้ง" นี่เท่ากับว่ามันปิดมากกว่า 4 จุด 20% ของเวลา

เมื่อพูดถึงเครื่องมือวิเคราะห์ดิจิทัลของคุณ ผู้เชี่ยวชาญด้านการวิเคราะห์ส่วนใหญ่ประเมินการสูญเสียข้อมูลไว้ไม่เกิน 10% และมีแนวโน้มมากที่สุดประมาณ 5% สิ่งนี้แปลเป็นความถูกต้องของข้อมูลได้อย่างไร

หากไซต์ของคุณได้รับ 10,000 เซสชันในระยะเวลาการรายงาน แต่ด้วยเหตุผลหลายประการ คุณสามารถเก็บข้อมูลได้เพียง 9,000 เซสชันเท่านั้น ข้อมูลของคุณจะถูกต้องภายในระยะขอบของข้อผิดพลาดน้อยกว่า 1% คูณ 99 คูณ 100

กล่าวอีกนัยหนึ่งคือ 99 ครั้งจากทั้งหมด 100 ครั้ง ข้อมูลของคุณถูกต้อง และ 1 ครั้งจาก 100 ครั้ง ข้อมูลลดลงมากกว่า 1% พูดง่ายๆ ก็คือ ข้อมูลของคุณถูกต้อง แต่ยังไม่สมบูรณ์แบบ (แม่นยำ) และจะไม่ตรงกับบันทึกการขายของคุณ

ข้อมูลดังกล่าวมีความแม่นยำมากพอที่จะระบุได้ว่าความพยายามทางการตลาดใด เช่น SEO, โฆษณาแบบเสียเงิน, โพสต์ที่มีผู้สนับสนุน, การตลาดบนโซเชียลมีเดีย, การตลาดผ่านอีเมล ฯลฯ กำลังได้ผล และแม้แต่อันไหนที่กระตุ้นการเข้าชมเทียบกับกระตุ้นยอดขาย

เจาะลึก: อย่าใช้ความคิดเพ้อฝันกับข้อมูลของคุณ

การวิเคราะห์ในการดำเนินการ

แม้ว่าข้อมูลการวิเคราะห์อาจมีความแม่นยำ แต่ความแม่นยำในเปอร์เซ็นต์ที่น้อยอาจทำให้การวิเคราะห์ของคุณกลายเป็นปัญหาได้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อความแตกต่างระหว่างสองแหล่งข้อมูลเปลี่ยนไป

กุญแจสำคัญคือการตรวจสอบข้อมูลและเปรียบเทียบหากเป็นไปได้ หากมีการเปลี่ยนแปลงความแม่นยำอย่างกะทันหัน คุณต้องตรวจสอบ ตัวอย่างเช่น เว็บไซต์ของคุณมีการเปลี่ยนแปลงเมื่อเร็วๆ นี้หรือไม่ การเปลี่ยนแปลงนี้ถูกแท็กอย่างถูกต้องเพื่อเก็บข้อมูลหรือไม่

เมื่อลูกค้าเพิ่มป๊อปอัปไปยังบัญชีผู้ใช้ Shopify หลังจากทำการสั่งซื้อแล้ว แต่ก่อนหน้าขอบคุณจะถูกสร้างขึ้น เครื่องมือวิเคราะห์ของพวกเขาบันทึกการขายเฉพาะเมื่อผู้ใช้ได้รับหน้าขอบคุณเท่านั้น

เมื่อป๊อปอัปปรากฏขึ้น คำสั่งซื้อยังคงดำเนินต่อไป แต่ผู้ใช้จำนวนมากไม่ได้คลิกผ่านข้อความ ผลที่ตามมาก็คือ จู่ๆ ยอดขายจำนวนมากก็ไม่ถูกจับ เนื่องจากไม่มีการสร้างหน้าขอบคุณ จะไม่มีปัญหาหากป๊อปอัปปรากฏขึ้นหลังหน้าขอบคุณ

ด้านล่างนี้คือตัวอย่างการตรวจสอบการขายและคำสั่งซื้อระหว่าง Shopify และ Google Analytics 4 (GA4) เราสามารถดูได้ว่าข้อมูลสูญหายไปมากน้อยเพียงใดเนื่องจากปัจจัยต่างๆ เมื่อใช้การวิเคราะห์ของ Shopify เป็นบันทึกการขายจริงและเปรียบเทียบกับข้อมูลที่รวบรวมผ่าน GA4 เราจะเห็นสิ่งต่อไปนี้:

ความผันแปรรายวันของรายได้รวมและคำสั่งซื้อมีตั้งแต่เกือบ 0% ถึงเกือบ 13% โดยรวมแล้วใน 24 วันนี้ GA4 รายงานรายได้น้อยลง 5.6% และคำสั่งซื้อน้อยลง 5.7% ข้อมูลนี้มีความถูกต้อง โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อนำไปใช้กับความพยายามทางการตลาดเพื่อดูว่าสิ่งใดที่กระตุ้นให้ผู้ใช้มาที่ไซต์เพื่อทำการซื้อ

บริษัทนี้ควรใช้ GA4 เพื่อรายงานการขายหรือไม่ 100% ไม่! นั่นคือสิ่งที่ซอฟต์แวร์บัญชีมีไว้สำหรับ

หากองค์กรของคุณต้องการข้อมูลที่แม่นยำยิ่งขึ้น มีวิธีส่งข้อมูลโดยตรงไปยังเครื่องมือวิเคราะห์ส่วนใหญ่ (ฝั่งเซิร์ฟเวอร์) วิธีนี้จะหลีกเลี่ยงปัญหาเกี่ยวกับเบราว์เซอร์และคุกกี้ของผู้ใช้

แม้ว่าข้อมูลการขายอาจแม่นยำกว่า แต่แง่มุมอื่นๆ ของการโต้ตอบกับผู้ใช้อาจลดลง (เช่น การติดตามการเลื่อน) นี่เป็นวิธีที่ซับซ้อนและใช้เวลานานในการดำเนินการสำหรับองค์กรส่วนใหญ่

คุณต้องถามตัวเองว่า "ความพยายามพิเศษนี้จำเป็นหรือไม่ในการเก็บรายได้จากการขายอีก 2-5% ในรายงานการวิเคราะห์ของฉัน"

ทำความเข้าใจข้อมูลการวิเคราะห์ของคุณ

ทุกคนต้องมีความเชื่อมั่นในข้อมูลการวิเคราะห์ของตน กุญแจสำคัญคือการทำให้มั่นใจว่าซอฟต์แวร์การวิเคราะห์ของคุณได้รับการติดตั้งและกำหนดค่าอย่างถูกต้อง เข้าใจว่าไม่สามารถจับภาพได้ทุกอย่าง

ซอฟต์แวร์การวิเคราะห์ของคุณเพียงแค่ใช้แบบสำรวจที่มีขนาดตัวอย่างมากกว่า 90% สิ่งนี้ทำให้ผลลัพธ์มีความแม่นยำสูง (ตามเป้าหมาย) หากไม่แม่นยำ 100% (ตัวเลขจริง)