Wenden Sie kein Wunschdenken auf Ihre Daten an

Daten sind nur ein Haufen Zahlen, bis Sie herausfinden, was sie bedeuten. Wir entwickeln alle möglichen Metriken und KPIs, um die Wahrheit in unseren Zahlen zu finden. Aber selbst kluge Menschen können sich unwissentlich täuschen, indem sie versuchen, in ihren Daten zu sehen, was sie sehen wollen.

Wie kommt es also, dass kluge Menschen ihre Daten falsch interpretieren können? Wie machen sie es falsch?

Es ist die menschliche Natur

Das Problem mit Menschen ist, dass sie … Menschen sind. Sie werden Fehler machen, nicht alle bewusst.

„Die meisten Fehler werden von Leuten gemacht, die die Zwiebel nicht schälen“, sagte T. Maxwell, Inhaber der Agentur für digitales Marketing eMaximize und Mitglied des Forbes Agency Council.

„Zum Beispiel sehen sie sich ihre monatlichen Besucher an und verwenden sie als Schlüsselkennzahl, um das Wachstum zu messen. Wenn Sie etwas tiefer graben, stellen Sie fest, dass 40 % dieser Besucher aus Indien und Russland stammen und höchstwahrscheinlich Bots sind.“

„Im Gegensatz zu Computern sind Menschen emotionale Wesen, die eingebettete Erfahrungen haben, was bedeutet, dass ihre Interpretation von Daten von Dingen wie Annahmen und Aktualitätsverzerrungen geleitet werden kann. Bei der Interpretation von Daten geht es eher darum, diese Denkprozesse aufzugeben“, sagte Erica Magnotto, Direktorin für SEM bei Accelerated Digital Media.

„Voreingenommenheit ist alles, was das Ergebnis eines Modells verändert, obwohl dies nicht der Fall sein sollte“, fügte Mark Stouse, Vorsitzender und CEO von Proof Analytics, hinzu. „Der beste Weg, sich von Vorurteilen zu befreien, besteht darin, zu erkennen, dass Sie sie haben, und dann Schritte zu unternehmen, um den Kreis in Bezug auf das zu erweitern, was Ihrer Meinung nach für eine Entscheidung relevant ist“, fuhr Stouse fort. „Das ist wirklich der praktische Wert von Vielfalt und Inklusion im betrieblichen Sinne. Es erweitert Ihre Perspektive und schützt davor, etwas Wichtiges zu verpassen, das zu Voreingenommenheit in Ihrem Denken führen könnte. Voreingenommenheit ist normalerweise das Ergebnis von zu engem Denken.“

Viele Messmöglichkeiten

Was zu den Daten selbst führt. Es gibt viele Möglichkeiten, es zu messen. Das bedeutet nicht, dass das, was Sie messen, zu einem besseren Verständnis beiträgt. Einige Metriken sind aussagekräftig, andere nicht so sehr.

„Oft ist die Zusammenarbeit mit einem Kunden, der nur ‚wenig' Kenntnisse über digitales Marketing hat, schmerzhaft und verlangsamt die Dinge“, sagte Maxwell. „Sie fallen auf jeden Trick herein, den sie in den sozialen Medien sehen, und bitten ihre Agenturen, Hoax-Marketingstrategien zu untersuchen, anstatt solide digitale Strategien mit bewährten Best Practices einzusetzen. Es ist die Aufgabe der Agentur und des Eigentümers, auszuwählen, welche Metriken wichtig sind“, fügte Maxwell hinzu.

Ein einziger Kurs der Wahrheit ist erforderlich, wiederholte Magnotto. „[B]Sowohl der Kunde als auch der Vermarkter müssen sich auf die Plattform einigen, die als Quelle der Wahrheit für die Verfolgung primärer KPIs und anderer Leistungen gilt.“ Auf diese Weise betrachten alle Parteien die gleichen Informationen auf die gleiche Weise.

„Es liegt in der Verantwortung des Vermarkters, Berichte zu erstellen, die sowohl seine Plattformdaten als auch die Source-of-Truth-Daten zusammenführen, um einen optimalen Einblick in die Leistung zu erhalten“, fuhr Magnotto fort. „Für große Kunden sollten die primären KPIs häufig besprochen werden, und die Berichterstattung sollte konsistent sein, damit der Kunde von der Methodik der Agentur überzeugt ist und die präsentierte Leistung anerkennen/zustimmen kann. Für einen Kunden mit mehreren Zielen ist es wichtig, primäre und sekundäre KPIs zu kategorisieren, damit es eine klare Priorisierung bei der Betrachtung der Berichterstattung gibt.“

„Daten sind immer der Zähler in der Gleichung, nicht der Nenner“, sagte Stouse. „Die Frage oder Entscheidung diktiert das Modell, und die Bedürfnisse des Modells diktieren die Daten, die zum Rüsten des Modells erforderlich sind. Im Allgemeinen gibt es zwei Arten von potenziell relevanten Daten – was misst, was Sie tun (was Sie kontrollieren), und was misst, was ein relevanter Gegen- oder Rückenwind ist (was Sie nicht kontrollieren).“

Messänderung oder Änderung des Maßes

Und berücksichtigen Sie das Unvorhersehbare, wie Pandemien, schlechtes Wetter, wirtschaftliche Rezessionen oder Probleme in der Lieferkette, bemerkte Maxwell. Je häufiger dies geschieht, desto mehr Optimierung ist erforderlich, um eine Kampagne auf Kurs zu halten.

„Versierte Vermarkter passen Marketingkampagnen in Echtzeit an“, sagte Maxwell. „Es kann zwei bis drei Monate dauern, bis sich eine Werbekampagne einwählt, sodass in Zukunft nur noch minimale Anpassungen erforderlich sind.“

„Es müssen genügend Daten vorhanden sein, um die nächsten Optimierungsschritte aufzuzeigen; Diese Datenmenge hängt von den KPIs des Kunden, den Ausgaben und der Zeit ab, die für die Datenerfassung benötigt werden“, bemerkte Magnotto. „In einem Konto mit einem hohen Konversionsschwellenwert müssen Sie möglicherweise nur eine Woche lang ein A/B-Experiment durchführen, um genügend Daten zu sammeln, um sicher auf neue Strategien umzuschwenken, während kleinere Konten möglicherweise 30 bis 60 Tage benötigen.“

„Die Forschung sagt uns, dass das menschliche Gehirn ohne Hilfe nicht mit mehr als drei bis vier Variablen umgehen kann. Danach gehen die Dinge schief“, sagte Stouse. „Und wenn Zeitverzögerung ein großer Teil der Gleichung ist, macht es die Sache noch schwieriger. Aus diesem Grund entscheiden sich die meisten Menschen für eine sehr kurzfristige Bewertung, und sie rechtfertigen dies, weil sie immer gehört haben, dass sich die Tage von selbst erledigen, wenn Sie die Minuten verwalten“, fuhr Stouse fort.

„Das stimmt, wenn Sie die Kausalität verstehen, die die Gesamtsituation antreibt, aber wenn Sie dies nicht tun, bedeutet das Managen des kurzen Spiels nicht, dass Sie das lange gewinnen werden.“