数据误导您的 3 种方式——以及如何收集更好的见解

现代营销人员痴迷于数据——这是有充分理由的。 它为我们指明方向并为我们的战略提供信息，还有许多其他好处。 但并非所有数据都同样有用或有帮助。 错误的数据集对您的营销计划的损害与没有数据集一样大。

了解如何识别正确的数据非常重要，这样您的见解才能准确地指导您的决策。 在本文中，我将探讨数据滥用可能损害我们营销工作的三种方式，以及整体测试方法如何帮助收集更好的见解。

重要营销趋势的核心是数据

查看过去三年中引起营销人员注意的趋势：

• 2021 年：Apple 的邮件隐私保护功能兴起，它掩盖了用户活动数据。 营销人员一想到失去打开率就感到恐慌。
• 2022 年：零方和第一方数据，人们突然意识到他们需要这些数据来抵消第三方 cookie 信息的未决损失。
• 2023 年：ChatGPT 和其他人工智能驱动（即数据驱动）自然语言处理模型的兴起。

无论是失去对数据的访问权、需要寻找新的数据源，还是赋予数据为我们做出决策的权力，数据都是这些趋势的核心。

数据具有技术和哲学定义。 它可以是计算机可用于处理的信息，也可以是谷歌定义的“已知或假定为事实的事物，是推理或计算的基础”（强调我的）。

“或假设”部分是我们可能会在数据上出错的地方。 人们总是说，“数字不会说谎。” 数据可能不会说谎，但它也可能不代表你的想法。

深入挖掘：为什么我们关心数据驱动营销

数据好的一面

我可能会告诉你一些你已经知道的关于数据的事情，但请听我说完。 我们每天都依赖数据，无论是显而易见的还是非显而易见的（借用 Rohit Bhargava 的一个术语）。

对于电子邮件营销人员来说，显而易见的包括我们在创建和组织活动、选择受众、衡量成功和采取后续步骤时使用的营销数据。 这就是电子邮件营销如此有用的原因。 它生成我们可以在整个营销生态圈中应用的数据。

然后，还有不明显的价值。 我们的电子邮件数据可以通知其他营销渠道，甚至可以超越营销团队，为整个公司的客户服务、业务运营等提供支持。

我们的活动就像一个持续的市场研究来源。 因为我们发送电子邮件的人是我们的潜在客户和现有客户，所以我们每天都在挖掘、跟踪和衡量我们的客户群。

最重要的是，今天的营销技术使得收集数据变得容易。 我们在任何地方都能找到数据——在我们的 ESP、自动化平台、CRM、电子商务引擎中。 数字飞快地从我们身边飞过，我们无法全部捕捉到。

但这就是我的观点。 我们不需要所有的数字。 我们需要知道正确的数字是多少以及它们的含义——这是我们经常出错的地方。

深入挖掘：为什么我们关心电子邮件营销：营销人员指南

“洞察力、洞察力、洞察力”而不是“数据、数据、数据”

正如我的好朋友、《电子邮件营销规则》一书的作者查德·怀特 (Chad S. White) 所说的那样：

“你说的是‘数据-数据-数据’。” 我不喜欢数据。 没有人真正想要数据。 他们真正想要的是洞察力，而分析是您如何找到隐藏在数据中的洞察力。

数据会让你误入歧途。 您需要确保您提供了关于客户的知识、关于您的业务的知识，并分析这些数据以剔除所有垃圾，留下宝贵的东西。

数据中有很多误导。 所以见解，见解，见解。 这就是我们想要的。”

– Chad S. White在华盛顿特区的 ANA-Email 演进会议上发表主题演讲。

你可以收集所有你想要的数据，但你也必须从无关的、相关的和不相关的、真实的和假的数据中分类必要的数据，以了解它的真正含义。

我们收集数据不是为了填满数据孤岛、数据湖和仓库，而是用它来了解我们的客户并衡量我们的营销计划的运作情况。 作为营销人员，我们所做的一切都取决于这些努力。

因此，当我们收集不良数据或寻找数据无权提供的意义时，它可能会造成破坏，因为正如怀特所说，它会误导我们。 错误的数据和没有数据一样糟糕——也许更糟，因为它会给你一种错误的安全感和成就感。

如果您使用电子邮件数据来告知您的品牌对您的受众的理解并推动营销部门以外的决策制定，想象一下如果您将您的洞察力建立在错误的分析之上会造成混乱。

当好数据变坏时：需要注意的 3 种情况

让我纠正自己：数据不会变坏。 我们如何使用和解释它会产生问题。 当您有意或无意地滥用您的数据时，您可能会让您的团队甚至您的公司走上一条漫长而错误的道路。 这很容易做到，尤其是当您试图通过测试各个部分而不是凭直觉操作来优化您的电子邮件程序时。

我无法计算客户有多少次以良好的测试意图开始并因为测试设置不正确或因为团队得出错误的结论而偏离了道路。 以下是数据可能会误导您进行 A/B 测试的三种情况。

1. 针对错误的成功指标进行优化

电子邮件以易于衡量而闻名。 很多时候，我们选择的指标并不能反映我们活动的真正成功或失败。 但是我们不要对电子邮件太苛刻。 从社交媒体到网红营销，所有渠道的营销人员都会犯同样的错误。

打开率是明显的罪魁祸首。 这一指标解决了一个困扰数字营销人员和传统营销人员的问题——知道有人是否真的看过我们的营销活动，或者只是滚动浏览过它、翻过一页、扔掉目录或在广告期间起身吃点零食。 难怪我们将可观的打开率作为衡量成功的标准。

但这些大的打开率通常不会转化为重要的指标，例如活动收入、订单、购物篮大小、回购和其他与活动相关的数字。 如果您使用有趣的主题行来优化以获得更高的打开率，很多人可能会出于好奇打开该电子邮件，然后不会继续点击。 所以你获得了非凡的打开率，但你的活动失败了。

当 Apple 的 MPP 功能于 2021 年推出时，许多营销人员感到恐慌，因为它掩盖了电子邮件活动数据，例如打开、时间和位置。 他们担心他们会失去一个关键的绩效指标。 这对我们其他人来说是一个及时的提醒，打开率并不总是符合我们的竞选目标。

然而，许多人建议的 MPP 解决方法——关注点击率——只是稍微好一点的建议。 点击次数比打开次数更能体现客户的兴趣。 但它们也可以被玩弄，而且它们并不总是与转化相关。

2. 基于一次性测试改变方向

此错误与针对错误的成功指标进行优化密切相关。 当您对单个功能（如主题行、号召性用语、报价、图像、正文或一天中的时间）运行单个 A/B 测试时，就会发生这种情况。

这些测试很容易做。 许多 ESP 让您只需点击几下即可进行设置。 您甚至可能会得到看起来明确无懈可击的结果。

“主题行 A 有 54% 的打开率和 25% 的点击率。 主题行 B 获得了 24% 的打开率和 12% 的点击率。 主题行 A 获胜！ 让我们从现在开始做所有的主题行，比如主题行 A！”

这假设数据没有给你两个事实：

• A 比 B 有更多的开路，而且它的转换也更好。
• 您的听众总是会对像 A 这样的主题行做出更好的反应。

一次 A/B 测试只为您提供该活动在当时与该受众群体的结果。 但是您的听众在不断变化。 这次打开并点击您所谓的获胜版本的人可能不会看到您的下一个广告系列。 或者他们会看到它但不会以同样的方式回应。

根据单个测试更改您的电子邮件方法可能会导致灾难。 您需要不断测试和测试不同的组件，并确保您的成功指标反映您的广告系列目标。

如果您希望人们看到您的消息，打开率或点击率可以起作用。 但是，如果您希望他们购买、注册、升级、下载、创建帐户或执行其他一些与业务相关的操作，那么您必须不断测试，看看随着时间的推移，什么会奏效。

深入挖掘：测试如何提高您的电子邮件营销转化率

3.依靠临时测试而不是科学方法

“临时”是“猜测”的奇特术语。 实际上，您是在将东西往墙上扔，看看什么能粘住——测试单个组件，而不是采用假设驱动的整体方法来考虑活动的所有方面。

当您进行即时测试时，您会敞开心扉面对人们在测试单个组件时遇到的问题，然后根据该数据改变方向。 同样，数据没有错，但您根据该数据得出的结论可能是错误的。

使用假设的科学测试更有可能提供有意义的数据，因为它为您提供了一个得出可行见解的框架。 测试持续时间就是一个例子。 很多时候，很多决定在 A/B 测试中都过早做出。 假设您的电子邮件平台的 A/B 测试功能允许您将版本 A 发送给一个样本受众，该样本受众占您列表的 10%，版本 B 发送给另外 10% 的受众，等待几个小时，然后将获胜者发送给其余的80%。

如果您测试打开或点击，此方法可能会提供有用的结果。 但是，当转换很重要时，它就不起作用了。 50/50 测试更适合基于转换来计算成功。 它允许您等待三天到一周，然后再宣布获胜者并说明结论。

转化等有意义的指标并不总是在前 2 小时内发生，针对这些快速结果进行优化可能意味着针对错误结果进行优化。 50/50 测试还为您提供了更大的样本量，从而也使测试更加稳健。

将科学方法与整体测试方法相结合，可以让您更广泛地了解您的受众以及他们的动机。 在 MarTech 专栏“影响 A/B/n 电子邮件测试成功的 7 个常见问题”中阅读有关测试问题和我的整体测试方法的更多信息。

您的数据是否告诉您正确的故事？ 试试这个试金石

当我指出（当然是外交上的！）他们的活动表现或测试数据不支持他们从中得出的结论时，新客户通常会持怀疑态度。 为什么电子邮件即使获得了很高的打开率或点击率也没有赚钱？

如果您想知道同样的事情，我的试金石可以揭示当您使用错误的指标来宣布成功或失败时会发生什么。

创建三个列表：

• 打开率最高的前 10 个活动。
• 点击率最高的前 10 个活动。
• 具有最高转化率或其他广告系列目标的前 10 个广告系列。

假设您的转换计算与您的打开率无关，而是基于发送的电子邮件，您应该会发现三组活动之间几乎没有重叠。 现在，查看每个类别中的活动。 与打开次数最多或点击次数最多的广告系列相比，您转化率最高的广告系列是什么样的？

您是否使用了像收件箱分类器一样的较长主题行来吸引最积极的客户？ 消息内容是否使用了更长或更短的副本、具体或一般的号召性用语？ 是否有一种活动（如闪购）比新系列活动转化得更好？

当你以这种方式研究数据时，着眼于重要的结果而不是最容易收集的数据，你将能够实现怀特的目标“分析数据以挤出所有废话并留下是金子的东西。”

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