Verilerinize hüsnükuruntu uygulamayın

Veriler, ne anlama geldiklerini anlayana kadar sadece bir sayı yığınıdır. Rakamlarımızdaki gerçeği bulmak için her türlü metriği ve KPI'yi tasarlıyoruz. Ancak akıllı insanlar bile, verilerinde görmek istediklerini görmeye çalışarak bilmeden kendilerini kandırabilirler.

Peki akıllı insanlar nasıl oluyor da verilerini yanlış yorumlayabiliyor? Nasıl yanlış anlarlar?

bu insan doğası

İnsanlarla ilgili sorun, onların…insan olmalarıdır. Hepsi bilinçli olarak değil, hata yapacaklar.

Dijital pazarlama ajansı eMaximize'in sahibi ve Forbes Ajans Konseyi üyesi T. Maxwell, "Hataların çoğu soğanı soymayan insanlar tarafından yapılır" dedi.

"Örneğin, Aylık Ziyaretçilerine bakıyorlar ve bunu büyümeyi ölçmek için temel bir ölçüt olarak kullanıyorlar. Biraz daha derine indiğinizde, bu ziyaretçilerin %40'ının Hindistan ve Rusya'dan olduğunu ve büyük olasılıkla bot olduğunu fark edeceksiniz."

"Bilgisayarların aksine, insanlar gömülü deneyimlere sahip duygusal yaratıklardır, bu da verileri yorumlamalarının varsayımlar ve güncellik önyargısı gibi şeyler tarafından yönlendirilebileceği anlamına gelir. Accelerated Digital Media'da SEM direktörü Erica Magnotto, verileri yorumlamanın daha çok bu düşünce süreçlerinden vazgeçmekle ilgili olduğunu söylüyor.

Proof Analytics başkanı ve CEO'su Mark Stouse, "Önyargı, olmaması gerektiği halde bir modelin sonucunu değiştiren herhangi bir şeydir" diye ekledi. Stouse, "Önyargıdan kurtulmanın en iyi yolu, önyargıya sahip olduğunuzu fark etmek ve ardından bir kararla ilgili olduğunu düşündüğünüz şeyler açısından çemberi genişletmek için adımlar atmaktır" diye devam etti. “İşlevsel anlamda çeşitliliğin ve kapsayıcılığın gerçekten pratik değeri budur. Bakış açınızı genişletir ve düşüncenize önyargı getirebilecek önemli bir şeyi kaçırmanızı engeller. Önyargı genellikle çok dar düşünmenin sonucudur.”

Ölçmenin birçok yolu

Bu da verinin kendisine yol açar. Bunu ölçmenin birçok yolu var. Bu, ölçtüğünüz şeyin daha fazla anlayış yaratmaya yardımcı olduğu anlamına gelmez. Bazı metrikler anlamlıdır, bazıları ise çok fazla değildir.

Maxwell, "Dijital pazarlama hakkında 'az' bilgiye sahip bir müşteriyle çalışmak genellikle acı vericidir ve işleri yavaşlatır," dedi. "[T]hey, sosyal medyada gördükleri her numaraya kanıyorlar ve ajanslarından kanıtlanmış, en iyi uygulamalarla sağlam dijital stratejiler uygulamak yerine sahte pazarlama stratejilerini araştırmalarını istiyorlar. Hangi metriklerin önemli olduğunu seçmek ajansın ve sahibinin işidir,” diye ekledi Maxwell.

Tek bir doğruya ihtiyaç var, diye yineledi Magnotto. "[B]oth, müşteri ve pazarlamacının, birincil KPI'ları ve diğer performansı izlemek için gerçeğin kaynağı olarak kabul edilen platform üzerinde anlaşması gerekir." Bu şekilde, tüm taraflar aynı bilgilere aynı şekilde bakıyor.

Magnotto, "Performansa ilişkin optimum görünürlük için hem platform verilerini hem de doğruluk verilerinin kaynağını birleştiren raporlama oluşturmak pazarlamacının sorumluluğundadır" diye devam etti. “Büyük şirketler için birincil KPI'lar sık ​​sık tartışılmalı ve müşterinin ajansın metodolojisine alışması ve sunulan performansı kabul edebilmesi/kabul edebilmesi için raporlama tutarlı olmalıdır. Birden çok hedefi olan bir müşteri için birincil ve ikincil KPI'ları kategorilere ayırmak önemlidir, böylece raporlamaya bakıldığında net bir önceliklendirme olur."

Stouse, "Veriler her zaman denklemdeki paydır, payda değil," dedi. "Soru veya karar modeli belirler ve modelin ihtiyaçları, modeli kurmak için gereken verileri belirler. Genel anlamda, potansiyel olarak alakalı iki tür veri vardır - ne yaptığınızı ölçen (neyi kontrol ettiğiniz) ve neyin ilgili bir karşıdan veya arkadan gelen rüzgarı (kontrol edemediğiniz) ölçtüğü.

Değişimi ölçmek veya ölçüyü değiştirmek

Maxwell, pandemiler, kötü hava koşulları, ekonomik durgunluklar veya tedarik zinciri sorunları gibi öngörülemeyen olayların gerçekleşmesine biraz izin verin, dedi. Bu ne kadar çok olursa, bir kampanyayı yolunda tutmak için o kadar fazla optimizasyon gerekir.

Maxwell, "Deneyimli pazarlamacılar, pazarlama kampanyalarını gerçek zamanlı olarak ayarlıyor" dedi. "Bir reklam kampanyasının dahil edilmesi iki ila üç ay sürebilir, bu nedenle ileriye dönük olarak yalnızca minimum ince ayarlara ihtiyaç duyar."

"Optimizasyondaki sonraki adımları belirtmek için yeterli veri olması gerekiyor; Magnotto, bu veri miktarının müşteri KPI'larına, harcamaya ve veri toplama için gereken zamana bağlı olduğunu belirtti. "Dönüşüm eşiği yüksek olan bir hesapta, güvenle yeni stratejilere geçiş yapmaya yetecek kadar veri toplamak için yalnızca bir hafta boyunca A/B denemesi çalıştırmanız gerekebilir, oysa daha küçük hesaplarda 30 ila 60 gün gerekebilir."

"Araştırmalar bize yardımsız insan beyninin üç ila dörtten fazla değişkenle başa çıkamayacağını söylüyor. Bundan sonra işler tersine döner, ”dedi Stouse. "Zaman gecikmesi denklemin büyük bir parçası olduğunda, işleri daha da zorlaştırıyor. Bu nedenle çoğu insan çok kısa vadeli değerlendirmeyi tercih ediyor ve bunu haklı çıkarıyorlar çünkü dakikaları yönetirseniz günlerin kendi kendine hallolacağını her zaman duymuşlardır," diye devam etti Stouse.

"Genel durumu yönlendiren nedenselliği anlıyorsanız bu doğrudur, ancak anlamıyorsanız, kısa oyunu yönetmek, uzun oyunu kazanacağınız anlamına gelmez."