خمس طرق للحفاظ على جودة البيانات في تحليلاتك

تعد الإستراتيجية التي تعتمد على البيانات جزءًا أساسيًا من أي دور تسويقي ، مما يجعل جودة البيانات أولوية قصوى لكبار المسوقين. ولكن كيف يمكنك التأكد من أن بياناتك نظيفة ودقيقة؟

استكشف تقرير حديث صادر عن AT Internet الأبعاد الخمسة الرئيسية لجودة البيانات في التحليلات الرقمية . فيما يلي بعض النقاط الرئيسية من التقرير ، بالإضافة إلى بعض الأشياء التي يمكن للمسوقين القيام بها للحفاظ على جودة بياناتهم عالية.

• تستخدم 55٪ من الشركات البيانات لاتخاذ القرارات ... [1]
• ... لكن 33٪ فقط من الرؤساء التنفيذيين يثقون ببياناتهم الخاصة [2]
• يقول 56٪ من المديرين التنفيذيين أن جودة البيانات السيئة تؤدي إلى خسارة فرص المبيعات [3]
• يقول 51٪ من المديرين التنفيذيين أن البيانات السيئة تضيع الوقت وتسبب عدم الكفاءة [3]

تم إنتاج هذا المحتوى بالتعاون مع AT Internet

1. استبعاد حركة مرور الروبوت

وفقًا لتقرير حركة مرور الروبوت لعام 2016 الخاص بشركة Incapsula ، يمكن أن تُنسب أكثر من 50٪ من حركة المرور على الويب إلى برامج الروبوت - كما يوضح الرسم البياني أدناه.

الصورة مجاملة من Incapsula

يمكن تقسيم حركة المرور هذه إلى روبوتات " جيدة " و " سيئة " . السير "الجيدة" هي إما:

• روبوتات محركات البحث من شركات مثل Google أو Bing أو Yandex (7٪)
• أدوات جلب الخلاصة مثل تطبيق Facebook للجوّال وروبوت إطار عمل Android وروبوت Twitter (12٪)
• برامج الزحف التجارية - تُستخدم عادةً لاستخراج البيانات لأدوات التسويق الرقمي (3٪)
• مراقبة الروبوتات ، مثل برنامج WordPress pingback bot (1٪)

من المرجح أن تكون 'ومنتحلي "التي تحمل هوية وهمية من أجل أمن الالتفافية موقع السير" باد ". يمكن للأشخاص الأكثر شناعة تنفيذ رفض الخدمة الموزع (هجمات DDoS) ضد المواقع التي يضربوها. شكلت هذه الأنواع من الروبوتات 24٪ من إجمالي حركة المرور على الإنترنت في عام 2016 ، مع 1.7٪ أخرى ساهمت بها برامج كاشط الويب.

لحركة الروبوتات بهذه النسبة تأثيران يجب أن يكون المسوقون على دراية بهما. واحد، فإنه يضخم حجم حركة المرور بشكل مصطنع (حتى تبدو موقعك مثل ذلك الصورة الحصول على المزيد من الحركة مما هو عليه)، واثنان، فهو يجمع مقاييس معدل التحويل إلى أسفل (حتى حملاتك تبدو أقل فعالية مما هي عليه).

يعد استبعاد حركة المرور هذه ضروريًا لإجراء قياس دقيق. بدون بيانات "النظيفة"، انها بشكل ملحوظ أكثر صعوبة لاتخاذ قرارات مستنيرة حول استراتيجية.

2. تحقق من العلامات المفقودة أو المكسورة

أثناء تحديثات الموقع والتغييرات التي تطرأ على تطبيقات الأجهزة المحمولة ، يعد ضمان سلامة علامات التحليلات أمرًا ضروريًا لجمع البيانات الجيدة - لا سيما على المواقع التي تحتوي على عدد كبير من الصفحات ، مثل الناشرين أو تجار التجزئة عبر الإنترنت الذين يضيفون الصفحات ويعدلونها بشكل متكرر.

وعلى الرغم من الأخطاء يمكن أن يكون من الصعب الكشف عن أنها "إعادة حاسمة لتحديد والصحيح لضمان دقة التقارير.

يمكن أن تؤثر العلامات المفقودة أو المكررة أو غير الصحيحة على قياس الحملة - مما يؤدي إلى استنتاجات خاطئة حول مدى فعالية بعض الحملات. غالبًا ما تكون المواقع الخاصة بالحدث عرضة للعلامات المفقودة ، حيث تتعرض الفرق في كثير من الأحيان لضغط زمني مكثف قبل الإطلاق ، مما قد يؤدي إلى عمليات إشراف فنية.

لسوء الحظ ، يمكن أن تكون هذه أيضًا أكثر الأخطاء تكلفة ، حيث يمثل الحدث - مثل إعلان أو مؤتمر تلفزيوني - غالبًا استثمارًا كبيرًا من قبل الشركة.

3. حافظ على تنسيق بياناتك متسقًا

قد يبدو استخدام السلاسل الرقمية (معرّفات الفئة ، و SKU) في عناوين URL بمثابة انتصار على السلاسل الطويلة غير العملية من النص العادي. ولكن في حين أن هذا قد يكون عمليًا عند التقاط البيانات ، إلا أنه قد يتسبب في حدوث مشكلات عند تحليلها. تعتبر قيم النص الذكية مساعدة كبيرة في فهم مصدر البيانات والسلاسل التي يمكن دمجها.

من المهم أيضًا الحفاظ على اتساق القيم النصية. هناك تناقض شائع في معلمات اللغة ، حيث تتم كتابة نفس القيم بطرق مختلفة - مثل استخدام " EN" و " English " لتمثيل نص باللغة الإنجليزية.

في هذا المثال ، سيظهر كلٌّ منها في صفوف مختلفة في التقرير ، وسيتطلب دمجًا يدويًا بواسطة محلل.

4. استخدم " نسخة واحدة من الحقيقة "

يمكن أن يكون استخدام مجموعة من الأدوات مشكلة في جمع البيانات وتحليلها. يمكن للأنظمة المختلفة استخدام تعريفات وحسابات فريدة لنفس الأبعاد والمقاييس. على سبيل المثال ، قد تعزو أدوات التحليلات المختلفة مصادر الزيارات بشكل مختلف اعتمادًا على ما إذا كانت الحملة تعمل أم لا.

إحدى المشكلات الشائعة هي القياس عبر الأجهزة. قد يتم احتساب المستخدم الذي يزور موقعًا على هاتفه في طريقه إلى العمل ثم مرة أخرى على سطح المكتب عندما يصل إلى العمل كمستخدمين مختلفين.

يعد استخدام أداة واحدة لديها القدرة على قياس سلوك تسجيل الدخول عبر الأجهزة والأنظمة حلاً فعالاً - مما يوفر عليك متاعب التسويات اليدوية وإلغاء الاشتراكات.

5. استخدام التحليلات في الوقت الحقيقي لتحديد المشاكل

يمكن لمقدمي خدمات الذكاء الرقمي المتميزين منح المستخدمين نظرة ثاقبة حول سلوك الزائر في الوقت الفعلي. يتيح ذلك للفرق الحصول على تعليقات فورية حول الحملات المحددة بوقت والاستجابة للمشكلات الحالية ، مثل أخطاء 404 وتعطل تطبيقات الأجهزة المحمولة فور حدوثها.

حالة استخدام أخرى هي أثناء حدث إخباري عاجل ، حيث قد يتتبع موقع وسائط أداء المقالات الفردية في الوقت الفعلي ، مما يوفر نظرة ثاقبة تعتمد على البيانات حول نوع المحتوى الذي يهتم به المستخدمون أكثر.

[1] http://www.oxfordeconomics.com/ Thinkt-leadership/leaders-2020

[2] https://home.kpmg.com/xx/en/home/campaigns/2016/06/ceo-outlook.html

[3] https://www.edq.com/globalassets/white-papers/building-a-business-case-for-data-quality-report.pdf

العثور على نحو أكثر حول الحفاظ على جودة البيانات، وتحميل AT الإنترنت الصورة التقرير الكامل: جودة البيانات في Analytics الرقمية: 5 مفتاح الأبعاد.

تم إنتاج هذا المقال بالتعاون مع AT Internet . انقر هنا لقراءة إرشادات المحتوى التعاوني لـ ClickZ.