Dijital analitikte doğruluk: Pazarlamacıların bilmesi gerekenler

Dijital analitik raporlarının yanlış olduğuna dair bir yanılgı var. Gerçekte, kendi tarzlarında son derece hassastırlar, ancak kesin değildirler. Sorun, analitik verilerinin ne anlama geldiğini veya nasıl toplandığını bilmeyen kullanıcılarda yatmaktadır. Daha da kötüsü, farklı araçlar şeyleri farklı şekilde ölçer, ancak onlara aynı adla hitap eder.

Bu makalede, veri ölçümündeki nüanslara ve çeşitli analiz yazılımlarının nasıl çalıştığına daha yakından bakacağız.

Veri ölçümündeki nüanslara bakma

Dijital analiz araçlarının hiçbir zaman muhasebe sistemleri veya satış kayıtları olarak çalışması amaçlanmamıştır. Etkileşimli kullanıcı verilerini kolayca kullanılabilir içgörüler ve raporlar halinde toplamak ve ölçmek için yapılmıştır. Yıllar geçtikçe, bu araçların veri toplama yöntemleri gelişmiştir. Buna karşılık, belirli veri noktalarının ölçülme şekli de değişti.

Mezuranızı İngiliz ölçü biriminden (inç cinsinden ölçüm) metrik ölçü birimine (santimetre cinsinden ölçüm) değiştirdiğinizi varsayalım. Bir masanın uzunluğu birinde 39,4 diğerinde 100 olarak bildirilebilir. Masanın uzunluğu değişmedi ama onu nasıl ölçtüğünüz değişti.

Farklı analitik araçlar arasında geçiş yapmayı deneyin. Genellikle, rakamlarınızın farklı olabileceğini ancak trend çizgilerinin benzer kaldığını görürsünüz. Her araç, işleri biraz farklı şekilde sayar; aynı sorun, yazılım yükseltilirken de sık sık yaşanıyor.

Bir noktada, belirli bir dönemde bir web sitesine erişen benzersiz IP adreslerinin toplam sayısı birleştirilerek benzersiz kullanıcılar sayıldı. Sonunda kuruluşlar, tüm dahili kullanıcıların internete tek bir IP adresiyle erişmesini gerektiren güvenlik duvarları/proxy sunucuları kullanmaya başladı. Benzersiz IP adreslerinin nasıl sayıldığı değişmedi, ancak benzersiz kullanıcıların sayısı önemli ölçüde düştü.

Benzersiz kullanıcıların sayılması, IP adresi, işletim sistemi ve tarayıcının (tür ve sürüm) bir kombinasyonunun kullanılmasına ve ardından benzersiz kullanıcıları daha iyi tahmin etmek için kalıcı bir tanımlama bilgisinin eklenmesine dönüştü. Bir kez daha, benzersiz kullanıcıları nasıl sayarsanız sayın, kullanıcı çerezlerini ve önbelleğini temizlediyse veya bilgisayarları değiştirdiyse (ofis, ev veya telefon), hiçbir analiz aracı kesin bir sayı sağlamayacaktır. Günümüzde araçlar, tekil kullanıcıları sayarken başka faktörleri de hesaba katıyor.

Daha derine inin: Veri analitiği: Yığınınızın geçmişi ve sınırlamaları

Analitik verilerinizi nasıl düşünmelisiniz?

Analitik yazılımınız, kontrolünün dışındaki birçok faktör nedeniyle kusurludur. Kullanıcılar tanımlama bilgilerini veya diğer izleme yöntemlerini engelliyor olabilir. İnternet sinyalleri, verilerin veri toplama sunucusuna ulaşmasını engelleyebilir. Analitik verilerinizi düşünmenin en iyi yolu, onu bir kullanıcı etkinliği anketi olarak görmektir.

Seçim zamanlarında yapılan anketlere herkes aşinadır. Tipik bir ABD başkanlık seçimi anketi, 150 milyondan fazla uygun seçmenden (seçmenlerin %0,006'sı) yaklaşık 10.000 kişiyi (veya daha azını) araştırır. Bu nedenle, haber yayıncıları anket sonuçlarını bildirdiğinde, "Bu veri 5 üzerinden 4 yüzde 4 oranında doğrudur" gibi bir şey duyarsınız. Bu, zamanın %20'sinde yüzde 4'ten fazla kapalı olması anlamına gelir.

Dijital analitik araçlarınız söz konusu olduğunda, çoğu analitik uzmanı veri kaybının %10'dan fazla olmadığını ve büyük ihtimalle %5 civarında olduğunu tahmin ediyor. Bu, veri doğruluğuna nasıl dönüşür?

Siteniz bir raporlama döneminde 10.000 oturum aldıysa, ancak çeşitli nedenlerle yalnızca 9.000 oturuma ilişkin veri yakalayabilirseniz, verileriniz %1'den daha düşük bir hata payı içinde, 100'de 99 kez doğru olacaktır.

Başka bir deyişle, verileriniz 100'de 99 kez doğru ve 100'de 1'de %1'den fazla hatalı. Basitçe söylemek gerekirse, verileriniz doğrudur, ancak mükemmel (kesin) değildir ve satış kayıtlarınızla eşleşmeyecektir.

Bu tür veriler, SEO, ücretli reklamlar, sponsorlu gönderiler, sosyal medya pazarlaması, e-posta pazarlaması vb.

Daha derine inin: Verilerinize hüsnükuruntu uygulamayın

Analitik iş başında

Analitik verileri doğru olsa da, kesinlik açısından küçük bir yüzdede sapma bile analizinizi sorgulanabilir hale getirebilir. Bu, özellikle iki veri kaynağı arasındaki fark değiştiğinde doğrudur.

Anahtar, verileri izlemek ve mümkünse karşılaştırmaktır. Doğrulukta ani bir değişiklik olursa araştırmanız gerekir. Örneğin, web siteniz yakın zamanda değişti mi? Bu değişiklik, verileri yakalamak için uygun şekilde etiketlendi mi?

Bir müşteri, sipariş verildikten sonra ancak teşekkür sayfası oluşturulmadan önce Shopify hesabına bir pop-up eklemişti. Analitik araçları, yalnızca kullanıcı teşekkür sayfasını aldığında satışları kaydeder.

Pop-up yerindeyken, sipariş hala devam etti, ancak birçok kullanıcı mesajlaşmayı tıklamadı. Sonuç olarak, teşekkür sayfası oluşturulmadığı için satışların büyük bir yüzdesi birdenbire yakalanamadı. Açılır pencere teşekkür sayfasından sonra görünseydi bir sorun olmazdı.

Aşağıda, Shopify ile Google Analytics 4 (GA4) arasında satışları ve siparişleri izlemeye ilişkin bir örnek verilmiştir. Çeşitli faktörler nedeniyle ne kadar verinin kaybolduğunu görebiliriz. Shopify'ın analitiğini gerçek satışların kaydı olarak kullandığımızda ve bunu GA4 aracılığıyla toplanan verilerle karşılaştırdığımızda aşağıdakileri görürüz:

Toplam gelir ve siparişlerdeki günlük değişimler neredeyse %0 ile yaklaşık %13 arasında değişiyordu. Genel olarak, bu 24 günde GA4 %5,6 daha az gelir ve %5,7 daha az sipariş bildirdi. Bu veriler, özellikle kullanıcıyı alışveriş yapmak için siteye neyin ittiğini görmek için pazarlama çabalarına uygulandığında doğrudur.

Bu şirket satışları raporlamak için GA4'ü kullanmalı mı? %100 hayır! Muhasebe yazılımı bunun için var.

Kuruluşunuz daha da doğru veriler talep ediyorsa, verileri doğrudan çoğu analiz aracına (sunucu tarafı) aktarmanın yöntemleri vardır. Bu, kullanıcı tarayıcıları ve tanımlama bilgileriyle ilgili sorunları önler.

Satış verileri daha doğru olsa da, kullanıcı etkileşiminin diğer yumuşak ölçüm özellikleri düşebilir (örn. kaydırma takibi). Bu, çoğu kuruluş için uygulanması karmaşık ve zaman alan bir yöntemdir.

Kendinize şu soruyu sormalısınız: "Analitik raporlarımda satış gelirinin %2-5'ini daha yakalamak için bu ekstra çaba gerekli mi?"

Analitik verilerinizi anlama

Herkesin analitik verilerine inanması gerekir. Anahtar, analitik yazılımınızın doğru şekilde kurulup yapılandırıldığından emin olmaktır. Her şeyi yakalayamayacağını anlayın.

Analitik yazılımınız, yalnızca %90'ın üzerinde bir örneklem boyutuna sahip bir anketi alır. Bu, sonuçları %100 kesin olmasa da (gerçek sayılar) oldukça doğru (hedeflenen) hale getirir.