Fünf Möglichkeiten zur Aufrechterhaltung der Datenqualität in Ihren Analysen

Eine datengesteuerte Strategie ist ein wesentlicher Bestandteil jeder Marketingfunktion, sodass die Datenqualität für erfahrene Marketingspezialisten oberste Priorität hat. Aber wie können Sie sicherstellen, dass Ihre Daten sauber und genau sind?

Ein kürzlich von AT Internet veröffentlichter Bericht untersuchte die 5 Schlüsseldimensionen für die Datenqualität in der digitalen Analyse . Hier sind einige wichtige Erkenntnisse aus dem Bericht sowie einige Dinge, die Vermarkter tun können, um ihre Datenqualität hoch zu halten.

• 55 % der Unternehmen verwenden Daten, um Entscheidungen zu treffen …[1]
• … aber nur 33 % der CEOs vertrauen ihren eigenen Daten [2]
• 56 % der Führungskräfte sagen, dass schlechte Datenqualität zu verlorenen Verkaufschancen führt [3]
• 51% der Führungskräfte sagen, dass schlechte Daten Zeit verschwenden und Ineffizienz verursachen [3]

Dieser Inhalt wurde in Zusammenarbeit mit AT Internet erstellt

1. Bot-Traffic ausschließen

Nach Incapsula 's 2016 Bietet Traffic Report, mehr als 50% des Verkehrs auf dem Netz kann Bots zugeschrieben werden - wie die Grafik unten zeigt.

Bild mit freundlicher Genehmigung von Incapsula

Dieser Verkehr kann in „ gute “ und „ böse “ Bots unterteilt werden. ' Gute ' Bots sind entweder:

• Suchmaschinen-Bots von Unternehmen wie Google, Bing oder Yandex (7 %)
• Feed-Fetcher wie die mobile Facebook-App, der Android-Framework-Bot und der Twitter-Bot (12 %)
• Kommerzielle Crawler – werden normalerweise zum Extrahieren von Daten für digitale Marketingtools verwendet (3%)
• Überwachung von Bots, wie dem WordPress-Pingback-Bot (1%)

„ Schlechte “ Bots sind höchstwahrscheinlich „ Imitatoren “ , die eine gefälschte Identität annehmen, um die Sicherheit der Website zu umgehen. Die Schädlicheren können Distributed Denial of Service (DDoS-Angriffe) gegen Websites ausführen, die sie treffen. Diese Art von Bots machten 2016 24 % des gesamten Internetverkehrs aus, weitere 1,7 % steuerten Web Scraper bei.

Bot-Traffic in diesem Anteil hat zwei Auswirkungen, die Vermarkter beachten sollten. Eins, es bläht künstlich Verkehrsaufkommen (also Ihre Website sieht aus wie es ist mehr Verkehr , als es ist), und zwei, bringt es Conversion - Rate Metriken nach unten (so Ihre Kampagnen aussehen weniger wirksam , als sie sind).

Das Entfernen dieses Datenverkehrs ist für ein genaues Benchmarking unerlässlich. Ohne ‚saubere‘ Daten, ist es wesentlich schwieriger, informierte Entscheidungen über Strategie zu machen.

2. Auf fehlende oder defekte Tags prüfen

Bei Website-Updates und Änderungen an mobilen Apps ist die Sicherstellung der Integrität der Analyse-Tags für das Sammeln guter Daten unerlässlich – insbesondere auf Websites mit einer hohen Anzahl von Seiten, wie beispielsweise Verlagen oder Online-Händlern, die häufig Seiten hinzufügen und ändern.

Obwohl Fehler können schwierig sein , zu erkennen, re sie "kritisch zu identifizieren und zu korrigieren , um die Genauigkeit der Berichte zu gewährleisten.

Fehlende, duplizierte oder falsche Tags können Kampagne Messung auswirken - was zu falschen Schlussfolgerungen darüber , wie wirksam bestimmte Kampagnen sind. Event-spezifische Websites neigen oft zu fehlenden Tags, da Teams vor dem Start häufig unter hohem Zeitdruck stehen, was zu technischen Übersehen führen kann.

Dies können leider auch die teuersten Fehler sein, da die Veranstaltung – etwa ein TV-Spot oder eine Konferenz – oft eine erhebliche Investition des Unternehmens darstellt.

3. Halten Sie Ihre Datenformatierung konsistent

Die Verwendung von numerischen Zeichenfolgen (Kategorie-IDs, SKUs) in URLs kann wie ein Gewinn für lange, unhandliche Klartextzeichenfolgen erscheinen. Aber während diese praktisch sein kann , wenn die Daten erfassen, kann es zu Problemen führen , wenn es zu analysieren. Verständliche Textwerte sind eine große Hilfe beim Verständnis, woher die Daten stammen und welche Strings konsolidiert werden können.

Es ist auch wichtig, die Textwerte konsistent zu halten. Eine gemeinsame Inkonsistenz ist in der Sprache Parametern, in denen die gleichen Werte auf unterschiedliche Weise oft geschrieben werden - wie zum Beispiel mit ‚DE‘ und ‚Englisch‘ sowohl Text in Englisch darzustellen.

In diesem Beispiel würde jeder in verschiedenen Zeilen in einem Bericht erscheinen und würde eine manuelle Konsolidierung durch einen Analysten erfordern.

4. Verwenden Sie eine „ einzige Version der Wahrheit “

Die Verwendung einer Vielzahl von Tools kann für die Datensammlung und -analyse problematisch sein. Verschiedene Systeme können eindeutige Definitionen und Berechnungen für dieselben Dimensionen und Metriken verwenden. Beispielsweise können verschiedene Analysetools Traffic-Quellen unterschiedlich zuordnen, je nachdem, ob eine Kampagne läuft oder nicht.

Ein häufiges Problem ist die geräteübergreifende Messung. Ein Benutzer, der auf dem Weg zur Arbeit eine Website auf seinem Telefon besucht und dann auf dem Desktop, wenn er zur Arbeit kommt, kann als zwei verschiedene Benutzer gezählt werden.

Die Verwendung eines einzigen Tools, das in der Lage ist, das Anmeldeverhalten über Geräte und Plattformen hinweg zu messen, ist eine effektive Lösung – sie erspart Ihnen den Aufwand manueller Abstimmungen und Deduplizierungen.

5. Verwenden Sie Echtzeitanalysen, um Probleme zu identifizieren

Top-End-Digital-Intelligence-Anbieter können Nutzern einen Einblick in das Besucherverhalten in Echtzeit geben. Dies ermöglicht Teams, sofortiges Feedback zu zeitspezifischen Kampagnen zu erhalten und auf auftretende Probleme wie 404-Fehler und Abstürze mobiler Apps zu reagieren, sobald sie auftreten.

Ein weiterer Anwendungsfall ist während einer Eilmeldung, bei der eine Medienseite die Leistung einzelner Artikel in Echtzeit verfolgen kann und einen datengesteuerten Einblick in die Art von Inhalten bietet, an denen Benutzer am meisten interessiert sind.

[1] http://www.oxfordeconomics.com/thought-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

Zu finden , um mehr über Ihre Datenqualität, download AT Internet Den vollständigen Berichts Erhaltung: Datenqualität in Digital Analytics: Die 5 Schlüsseln Abmessungen.

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