Perfektaj Datumoj neeblas

Perfektaj Datumoj Neeblas | Merkata Teknika Blogo

Perfektaj Datumoj Neeblas | Martech ZoneMerkatado en la moderna epoko estas amuza afero; dum interretaj merkataj kampanjoj multe pli facile spureblas ol tradiciaj kampanjoj, estas tiom multe da informoj haveblaj, ke homoj povas paralizi serĉante pli da datumoj kaj 100% precizajn informojn. Por iuj, la kvanto de tempo ŝparita per povo rapide ekscii la nombron de homoj, kiuj vidis sian interretan reklamon dum difinita monato, estas malakceptita de la tempo, kiun ili pasigas provante vidi kial iliaj trafikaj fontaj nombroj ne tute sumiĝas.

Krom la nekapablo por perfektaj datumoj, estas ankaŭ la kvanto da datumoj ĝenantaj. Fakte estas tiom multe, ke foje povas esti malfacile vidi la arbaron por la arboj. Ĉu mi bezonas rigardi la resaltan rapidon aŭ eliroftecon? Certe, paĝa kosto estas valora datuma ero, sed ĉu ekzistas pli bonaj variabloj, kiuj povas modeli kiom valoras difinita enhava paĝo por plenumi interretan celon? La demandoj estas senfinaj kaj same la respondoj. Fakulo eble diros al vi, "ĝi nur dependas", sed homo kun la kapo en la nebulo de cifereca analytics eble pensos, ke estas perfekta aro de nombroj, se ili simple trarigardas ĉion.

En ambaŭ ĉi tiuj areoj, la respondo estas facila - konformiĝu al neperfekteco, ĉar perfektaj datumoj kaj / aŭ kompletaj datumoj neeblas. Unu el la uloj, kiuj tiel bone parolas pri tio, estas Avinash Kaushik. se vi ne konas la nomon, li estas furoranta artisto de New York Times, unu el la ĉefaj uloj de Google kaj estas en la estraro de pluraj universitatoj. Lia blogo, Occam's Razor, estas pura oro por la nuntempa datuma analizisto kaj mi ĵus renkontis unu el liaj pli malnovaj afiŝoj nomitaj, 6-Paŝa Procezo Por Evoluigi Vian Mentalan Modelon. En ĝi, li priskribas la ideon, ke ne ekzistas aro de perfektaj datumoj kaj homoj bezonas sekvi multe pli simplan vojon al "Virtuaj Datumoj".

El ĉiuj bonegaj punktoj, kiujn li elstaras, tiu estas:

... via laboro ne dependas de datumoj kun 100% integreco en la retejo. Via laboro dependas de helpi vian kompanion Movi Rapide kaj Pensi Lerte.

La sekvan fojon, kiam vi ŝarĝos Analytics, nur memoru, ke se vi laboras kun bonaj datumoj kaj sekvis plej bonajn praktikojn, vi devus esti preta decidi pri kiel antaŭeniri. Ĉar ne gravas la grandegaj penoj, kiujn vi povas fari por serĉi kompletajn kaj perfektajn datumojn, la tempo, kiun vi pasigis farante ĝin, povus esti dediĉita al laborado pri konvertiĝaj impostoj, kreante novan dividitan teston, ktp. Vi scias, la aferoj, kiuj helpos vian kompanion kresku kaj konservu vian laboron.

Ĉu vi volas komenci konversacion? Atingu min ĉe Twitter @sharpguysweb.

Kion vi pensas?

Ĉi tiu retejo uzas Akismeton por redukti spamon. Lernu, kiel via komento datiĝas.