Veri artı analitik gerçeğe giden yoldur

Önceki bir hikayede, önyargıdan kaçınmanın ve doğru ölçümleri seçmenin veri analizi için önemine baktık. Bu takipte, "analitik gerçeklik" ile yüzleşmenin önemini tartışıyoruz.

Veri analizinin önsezileri gerçeklerle değiştirmesi gerekiyor. Markalar, birinin içgüdüsüyle milyonlarca kampanya dolarını riske atmak istemiyor. Pazarlamacının ideal olarak bir hedefi, sonuçlara ulaşmak için aşılması gereken net bir başarı eşiği vardır. Peki oraya nasıl gidilir?

Veri analizi “GPS” dir. Veri analizinin tüm amacı, neler olup bittiğini anlamak ve bu bilgiyi doğru kararı vermek için kullanmaktır. "Hazır, nişan al, ateş et" (veri, analiz, eylem). Ancak bazen sıralama karışır ve insanların yanlış sonuçlara varmasına ve bu temelde hareket etmesine neden olur. Süreç daha sonra "hazır, ateş, nişan al" veya daha da komik bir şekilde "ateş, nişan al, hazır" haline gelir.

Proof Analytics'in başkanı ve CEO'su Mark Stouse, "Verilerin en büyük testi analitiktir" dedi. "Verileri bağlamsallaştırarak sonuç çıkarmayı olağanüstü derecede zorlaştırıyor, oysa veri görselleştirme tek başına bunu kolaylaştırıyor."

Veriler bir şeye neyin sebep olduğunu belirleyebilir mi?

Nedensellik yalnızca verilerden ölçülebilir mi? Stouse inanmıyor. Pazarlamacılar, geçmiş verilerden tahminde bulunmayı deneyebilir ve ardından bu tahminin doğru olup olmadığını kontrol edebilir. "Her şey kararlıysa, ekstrapolasyon işe yarayabilir. Ancak değişimin çeşitliliği, oynaklığı ve hızı büyük olduğunda, ekstrapolasyonun değeri sıfırdır."

"Veri gerçekten de her zaman geçmişle ilgilidir ve tahmin etme konusunda doğuştan gelen bir yeteneği yoktur. Geçmiş, Önsöz değildir” diye devam etti. "Fakat çok değişkenli regresyon, ilgili faktörleri (bilinen bilinenler) ve bazı potansiyel olarak önemli şeyleri (bilinen bilinmeyenler) temsil eden verileri alma ve bunu hesaplanmış bir tarihsel nedensellik portresine dönüştürme konusunda kanıtlanmış bir yaklaşımdır. Bu da, tahmin ve gerçekleşenler arasındaki bir karşılaştırma karşısında modelin doğruluğunu anlayabileceğiniz bir tahmin oluşturur.”

Accelerated Digital Media'da SEM yöneticisi Erica Magnotto, geçmiş verilerin değerini ancak geriye dönük perspektif ve tahmine dayalı planlama için yer varsa görüyor. "Tahmin kampanyası başarısı, trend verilerine ve yıldan yıla ve aydan aya gibi performansa dayanmalıdır. Bu, gelecekteki başarı hakkında doğruya yakın tahminler oluşturmalıdır. Tahmini veriler daha yavaş bir ay veya piyasada potansiyel bir gerileme olduğunu gösteriyorsa, verimliliği ve muhafazakar ölçeği desteklemek için gerçek zamanlı olarak optimizasyonlar yapılabilir. Tahminler daha güçlü bir ay olduğunu gösteriyorsa, ölçek, test ve ek kampanya lansmanları için planlama yapmaya başlamanın zamanı geldi.”

Pazarlamacılar da modeldeki aksaklıkların farkında olmalıdır. Magnotto, performansın normal "gelgitleri"'" ile bir çarpışma/ani artış arasında bir fark olduğunu kaydetti. “Normal gelgit marjının dışında meydana gelen veriler, hesapta acil eylemin gerekli olduğunu gösterebilir. Pazarlamacılar ayrıca kullanıcı davranışının her zaman tutarlı olacağını varsaymamalı, bu nedenle anormal kullanıcı (veya kampanya) davranışının tespit edilebilmesi için kıyaslama performansını anlamak önemlidir” dedi.

Daha derine inin: Pazarlama analitik : Nedir ve pazarlamacılar neden önemsemeli?

Pazarlamacılar ne yapabilir?

Pazarlamacılar aynı zamanda analitik, açık fikirli ve alçakgönüllü olmalıdır. Kendilerine çok fazla güvenen veya önemli olan pahasına önemsiz olana sabitlenebilen bazı insanlar her zaman olduğunda, bu tek başına bir meydan okuma olabilir. Yine de, hataları gerçekleşmeden önce kontrol etme yaklaşımları vardır.

Magnotto, verileri, müşteriyi tanımaya ve gerçeği kabul etmeye odaklandı. Ajanslar için bu kontrol listesini önerdi, ancak listedeki ana noktalar markalar için de geçerli:

1. Temel excel/sheets ilkelerini ve herhangi bir platformdan indirilen büyük veri kümelerinin nasıl döndürüleceğini anlayın.

2. Temel karşılaştırma formüllerini ve veri eğilimlerine (aydan aya, yıldan yıla, dönemden döneme, haftadan haftaya) bakmanın varsayılan yollarını anlayın.

3. Müşteri ile birincil KPI'lar ve ikincil KPI'lar üzerinde anlaştık.

4. Her zaman müşterinin dilini konuşun ve müşterinin gerçek veri kaynağını raporlamaya dahil edin. Bu, daha verimli konuşmalar sağlayacak ve pazarlamacıların hata yapmaktan veya performansı yanlış okumaktan uzaklaşmasına yardımcı olacaktır.

5) Bir sefer stratejisinde yenilgiyi ne zaman kabul edeceğinizi bilin. "Harika bir fikir" işe yaramıyorsa, verilerin kendi adına konuşmasına izin vermek ve stratejileri değiştirmek konusunda rahat olun.

6) Her zaman QA raporlaması. Formüllere, zaman çerçevelerine, sayılara vb. QA uygulayın. Verileri analiz ederken bir şey gerçek olamayacak kadar iyi görünüyorsa, muhtemelen öyledir. Bu anormalliğe yol açabilecek hatalar için QA.

Stouse, sabit bir zihniyetten kaçındığını vurguladı. "Analitik gerçekliğe karşı körlük, görmemeyi seçmekle ilgilidir, çünkü orada olan şey, inandığınız şeye meydan okur." dedi. “Analizin zıttı, kendi çıkarınız dışında hiçbir gerçek dayanağı olmayan, seçtiğiniz ve gerekçelendirdiğiniz bir kesinliktir. Kesinlik adına aklıma gelen her şeyden daha fazla hata yapıldı.”