Jangan terapkan angan-angan pada data Anda

Data hanyalah tumpukan angka sampai Anda mengetahui artinya. Kami menyusun segala macam metrik dan KPI untuk menemukan kebenaran dalam angka kami. Tetapi bahkan orang pintar tanpa sadar dapat menipu diri mereka sendiri dengan mencoba melihat apa yang ingin mereka lihat dalam data mereka.

Jadi bagaimana orang pintar bisa salah menafsirkan data mereka? Bagaimana mereka bisa salah?

Itu sifat manusia

Masalah dengan manusia adalah bahwa mereka adalah… manusia. Mereka akan membuat kesalahan, tidak semuanya secara sadar.

“Kebanyakan kesalahan dilakukan oleh orang yang tidak mengupas bawang,” kata T. Maxwell, pemilik agen pemasaran digital eMaximize dan anggota Dewan Badan Forbes.

“Misalnya, mereka melihat Pengunjung Bulanan mereka dan menggunakannya sebagai metrik kunci untuk mengukur pertumbuhan. Saat Anda menggali lebih dalam, Anda akan melihat bahwa 40% dari pengunjung tersebut berasal dari India dan Rusia dan kemungkinan besar adalah bot.”

“Tidak seperti komputer, manusia adalah makhluk emosional yang memiliki pengalaman tertanam, yang berarti interpretasi mereka terhadap data dapat dipimpin oleh hal-hal seperti asumsi dan bias kebaruan. Menafsirkan data lebih tentang melepaskan proses pemikiran itu, ”kata Erica Magnotto, direktur SEM di Accelerated Digital Media.

“Bias adalah segala sesuatu yang mengubah hasil model ketika seharusnya tidak terjadi,” tambah Mark Stouse, ketua dan CEO Proof Analytics. “Cara terbaik untuk membebaskan diri dari bias adalah menyadari bahwa Anda memilikinya, dan kemudian mengambil langkah untuk memperbesar lingkaran dalam hal apa yang menurut Anda relevan dengan keputusan,” lanjut Stouse. “Ini benar-benar nilai praktis dari keragaman dan inklusi dalam arti operasional. Ini memperbesar perspektif Anda dan mencegah hilangnya sesuatu yang penting yang dapat menimbulkan bias dalam pemikiran Anda. Bias biasanya merupakan hasil dari pemikiran yang terlalu sempit.”

Banyak cara untuk mengukur

Yang mengarah ke data itu sendiri. Ada banyak cara untuk mengukurnya. Itu tidak berarti bahwa apa yang Anda ukur membantu menciptakan pemahaman yang lebih besar. Beberapa metrik bermakna, yang lain tidak begitu berarti.

“Sering kali bekerja dengan klien yang memiliki 'sedikit' pengetahuan tentang pemasaran digital terasa menyakitkan dan memperlambat segalanya,” kata Maxwell. “[T]hey jatuh cinta pada setiap tipu muslihat yang mereka lihat di media sosial dan meminta agensi mereka untuk menyelidiki strategi pemasaran tipuan alih-alih menggunakan strategi digital yang baik dengan praktik terbaik yang terbukti. Adalah tugas agensi dan pemilik untuk memilih metrik mana yang penting,” tambah Maxwell.

Diperlukan satu jalan kebenaran, Magnotto menggema. “[B]lainnya, klien dan pemasar perlu menyepakati platform yang dianggap sebagai sumber kebenaran untuk melacak KPI utama dan kinerja lainnya.” Dengan begitu, semua pihak melihat informasi yang sama dengan cara yang sama.

“Adalah tanggung jawab pemasar untuk membuat pelaporan yang memadukan data platform mereka dan sumber data kebenaran untuk visibilitas optimal ke dalam kinerja,” lanjut Magnotto. “Untuk akun besar, KPI utama harus sering didiskusikan, dan pelaporan harus konsisten sehingga klien dapat memahami metodologi agensi dan dapat mengetahui/menyetujui kinerja yang disajikan. Untuk klien dengan banyak sasaran, penting untuk mengkategorikan KPI primer dan sekunder sehingga ada prioritas yang jelas saat melihat pelaporan.”

“Data selalu merupakan pembilang dalam persamaan, bukan penyebut,” kata Stouse. “Pertanyaan atau keputusan menentukan model, dan kebutuhan model menentukan data yang diperlukan untuk mempersenjatai model. Secara umum, ada dua jenis data yang berpotensi relevan — apa yang mengukur apa yang Anda lakukan (apa yang Anda kendalikan), dan apa yang mengukur angin sakal atau penarik yang relevan (apa yang tidak Anda kendalikan).”

Mengukur perubahan atau mengubah ukuran

Dan beri kelonggaran untuk hal-hal yang tidak dapat diprediksi terjadi, seperti pandemi, cuaca buruk, resesi ekonomi, atau masalah rantai pasokan, catat Maxwell. Semakin sering hal ini terjadi, semakin banyak pengoptimalan yang diperlukan untuk menjaga agar kampanye tetap pada jalurnya.

“Pemasar yang cerdas menyesuaikan kampanye pemasaran secara real-time,” kata Maxwell. “Mungkin diperlukan waktu dua hingga tiga bulan untuk mengaktifkan kampanye iklan, sehingga hanya perlu penyesuaian minimal di masa mendatang.”

“Memang perlu ada cukup data untuk menunjukkan langkah selanjutnya dalam pengoptimalan; jumlah data itu bergantung pada KPI klien, pengeluaran, dan waktu yang dibutuhkan untuk pengumpulan data, ”kata Magnotto. “Di akun dengan ambang konversi yang besar, Anda mungkin hanya perlu menjalankan eksperimen A/B selama seminggu untuk mengumpulkan data yang cukup untuk beralih ke strategi baru dengan percaya diri, sedangkan akun yang lebih kecil mungkin memerlukan 30 hingga 60 hari.”

“Penelitian memberi tahu kita bahwa otak manusia tanpa bantuan tidak dapat menangani lebih dari tiga hingga empat variabel. Setelah itu, segalanya menjadi miring, ”kata Stouse. “Dan ketika jeda waktu adalah bagian besar dari persamaan, itu membuat segalanya menjadi lebih sulit. Inilah mengapa kebanyakan orang gagal melakukan evaluasi jangka pendek, dan mereka membenarkannya karena mereka selalu mendengar bahwa jika Anda mengatur menit, hari-hari akan berjalan dengan sendirinya,” lanjut Stouse.

"Itu benar jika Anda memahami kausalitas yang mendorong situasi keseluruhan, tetapi jika tidak, mengelola permainan pendek tidak berarti Anda akan memenangkan permainan panjang."