数字分析的准确性：营销人员需要了解的内容

有一种误解认为数字分析报告不准确。 实际上，它们以自己的方式非常准确，只是不够精确。 问题在于用户不知道分析数据的含义或收集方式。 更糟糕的是，不同的工具以不同的方式衡量事物，但却用相同的名称来称呼它们。

在本文中，我们将仔细研究数据测量的细微差别以及各种分析软件的运作方式。

查看数据测量中的细微差别

数字分析工具从未打算用作会计系统或销售登记册。 它们用于收集交互用户数据并将其量化为易于使用的见解和报告。 多年来，这些工具的数据收集方法不断发展。 反过来，特定数据点的测量方式也发生了变化。

假设您将卷尺从英制（以英寸为单位）更改为公制（以厘米为单位）。 一张桌子的长度可能在其中一个报告为 39.4，在另一个报告中为 100。 桌子的长度没有改变，但是你测量它的方式改变了。

尝试在不同的分析工具之间切换。 通常，您会发现您的数字可能不同，但趋势线仍然相似。 每种工具对事物的计数都略有不同； 升级软件时经常出现同样的问题。

在某一时刻，通过结合在给定时间段内访问网站的唯一 IP 地址总数来计算唯一用户。 最终，组织开始使用防火墙/代理服务器，要求所有内部用户使用一个 IP 地址访问互联网。 唯一 IP 地址的计数方式没有改变，但唯一用户的数量急剧下降。

唯一用户计数演变为使用 IP 地址、操作系统和浏览器（类型和版本）的组合，然后添加持久性 cookie 以更好地估计唯一用户。 再一次，如果用户清除了他们的 cookie 和缓存或切换计算机（办公室、家庭或电话），无论您如何计算唯一用户，都没有分析工具可以提供准确的数字。 如今，工具在计算唯一用户数时会考虑其他因素。

深入挖掘：数据分析：您的堆栈的过去和局限性

如何看待您的分析数据

由于许多超出其控制范围的因素，您的分析软件并不完美。 用户可能会阻止 cookie 或其他跟踪方法。 Internet blip 可能会阻止数据到达数据收集服务器。 考虑分析数据的最佳方式是将其视为用户活动的民意调查。

每个人都熟悉选举时的投票。 典型的美国总统选举民意调查调查了 150 多万合格选民（占选民的 0.006%）中的大约 10,000 人（或更少）。 这就是为什么当新闻广播员报道民意调查结果时，你会听到类似“这个数据在 5 次中有 4 次准确度在 4 个百分点以内”这样的话的原因。 这相当于它在 20% 的时间里偏离了 4 个百分点以上。

对于您的数字分析工具，大多数分析专家估计数据丢失不超过 10%，最有可能在 5% 左右。 这如何转化为数据准确性？

如果您的网站在一个报告期内收到 10,000 次会话，但由于各种原因，您只能捕获 9,000 次会话的数据，那么您的数据将在小于 1% 的误差范围内准确，99 次是 100 次。

换句话说，100 次中有 99 次，您的数据是准确的，而 100 次中有 1 次，误差超过 1%。 简单地说，你的数据是准确的，但并不完美（精确），不会与你的销售记录相匹配。

这些数据非常准确，足以确定哪些营销活动（搜索引擎优化、付费广告、赞助帖子、社交媒体营销、电子邮件营销等）正在发挥作用，甚至可以确定哪些营销活动在推动流量，哪些在推动销售。

深入挖掘：不要对您的数据一厢情愿

分析在行动

虽然分析数据可能是准确的，但即使精度有很小的偏差也会使您的分析受到质疑。 当两个数据源之间的差异发生变化时尤其如此。

关键是监控数据，并在可能的情况下进行比较。 如果准确性突然发生变化，则需要进行调查。 例如，您的网站最近是否更改过？ 此更改是否已正确标记以捕获数据？

一位客户曾经在下订单后但在生成感谢页面之前向其 Shopify 帐户添加了一个弹出窗口。 他们的分析工具仅在用户收到感谢页面时才记录销售额。

有了弹出窗口，订单仍然通过，但许多用户没有点击消息。 结果，很大一部分销售额突然没有被捕获，因为没有生成感谢页面。 如果弹出窗口出现在感谢页面之后，就不会有问题。

下面是监控 Shopify 和 Google Analytics 4 (GA4) 之间的销售和订单的示例。 我们可以看到由于各种因素丢失了多少数据。 使用 Shopify 的分析作为真实销售记录并将其与通过 GA4 收集的数据进行比较，我们看到以下内容：

总收入和订单的每日变化从几乎 0% 到接近 13% 不等。 总体而言，在这 24 天内，GA4 报告的收入减少了 5.6%，订单减少了 5.7%。 此数据是准确的，尤其是当应用于营销工作以查看是什么促使用户访问网站进行购买时。

这家公司应该使用 GA4 报告销售额吗？ 100% 没有！ 这就是会计软件的用途。

如果您的组织需要更准确的数据，可以通过多种方法将数据直接推送到大多数分析工具（服务器端）。 这避免了用户浏览器和 cookie 的问题。

虽然销售数据可能更准确，但用户交互的其他软测量方面可能会下降（例如，滚动跟踪）。 对于大多数组织而言，这是一种复杂且耗时的实施方法。

您必须问问自己，“这种额外的努力是否只是为了在我的分析报告中再获得 2-5% 的销售收入？”

了解您的分析数据

每个人都需要相信他们的分析数据。 关键是确保正确安装和配置您的分析软件。 了解它无法捕获所有内容。

您的分析软件只需进行一次样本量超过 90% 的民意调查。 这使得结果非常准确（在目标上），即使不是 100% 精确（实际数字）。

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