Des données parfaites sont impossibles

Des données parfaites sont impossibles | Blog technique marketing

Des données parfaites sont impossibles | Martech ZoneLe marketing à l'ère moderne est une chose amusante; alors que les campagnes de marketing basées sur le Web sont beaucoup plus faciles à suivre que les campagnes traditionnelles, il y a tellement d'informations disponibles que les gens peuvent être paralysés dans une quête de plus de données et d'informations précises à 100%. Pour certains, le temps gagné en étant en mesure de découvrir rapidement le nombre de personnes qui ont vu leur annonce en ligne au cours d'un mois donné est annulé par le temps qu'ils passent à essayer de voir pourquoi leurs chiffres de source de trafic ne s'additionnent pas tout à fait.

Outre l'incapacité d'obtenir des données parfaites, il y a aussi la quantité de données qui est inquiétante. En fait, il y en a tellement qu'il peut parfois être difficile de voir la forêt pour les arbres. Dois-je regarder le taux de rebond ou le taux de sortie? Bien sûr, le coût de la page est un élément de données précieux, mais existe-t-il de meilleures variables qui peuvent modéliser la valeur d'une page de contenu donnée pour atteindre un objectif en ligne? Les questions sont infinies, tout comme les réponses. Un expert peut vous dire «ça dépend», mais une personne avec la tête dans le brouillard du numérique analytique peuvent penser qu'il existe un ensemble parfait de nombres s'ils ne font que regarder tout cela.

Dans ces deux domaines, la réponse est simple: se contenter de l'imperfection car des données parfaites et / ou des données complètes sont impossibles. L'un des gars qui en parle si bien est Avinash Kaushik. si vous ne connaissez pas le nom, il est l'un des artistes les plus vendus du New York Times, l'un des chefs d'équipe de Google et est membre du conseil d'administration de plusieurs universités. Son blog, Occam's Razor, est de l'or pur pour l'analyste de données des temps modernes et je suis récemment tombé sur l'un de ses anciens articles nommé, Un processus en 6 étapes pour faire évoluer votre modèle mental. Il y décrit l'idée qu'il n'y a pas d'ensemble de données parfaites et que les gens doivent suivre un chemin beaucoup plus simple vers les «données vertueuses».

Parmi tous les grands points qu'il fait valoir, celui qui ressort le plus est:

… Votre travail ne dépend pas de données avec une intégrité à 100% sur le Web. Votre travail consiste à aider votre entreprise à bouger rapidement et à penser intelligemment.

La prochaine fois que vous chargez Analytics, n'oubliez pas que si vous travaillez avec de bonnes données et que vous avez suivi les meilleures pratiques, vous devez être prêt à prendre une décision sur la manière d'aller de l'avant. Parce que peu importe les efforts gigantesques que vous pouvez déployer dans la recherche de données complètes et parfaites, le temps que vous avez passé à le faire aurait pu être passé à travailler sur les taux de conversion, à créer un nouveau test fractionné, etc. Vous savez, les choses qui aideront votre entreprise grandir et garder votre emploi.

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