分析でデータ品質を維持するための5つの方法

データ主導の戦略は、マーケティングの役割に欠かせない要素であり、シニアマーケターにとってデータ品質を最優先事項としています。 しかし、どうすればデータがクリーンで正確であることを確認できますか？

AT Internetによる最近のレポートでは、デジタル分析におけるデータ品質の5つの主要な側面が調査されました。 レポートからの重要なポイントと、マーケターがデータ品質を高く保つためにできることをいくつか紹介します。

• 55％の企業がデータを使用して意思決定を行っています…[1]
• …しかし、CEOの33％だけが自分のデータを信頼しています[2]
• 経営幹部の56％は、データ品質が悪いと販売機会が失われると述べています[3]
• 経営幹部の51％は、悪いデータは時間を浪費し、非効率を引​​き起こすと述べています[3]

このコンテンツはATインターネットに関連して作成されました

1.ボットトラフィックを除外する

Incapsulaさん2016ボットトラフィックレポートによると、ウェブ上のトラフィックの50％以上はボットに起因することができます-チャートは以下の実証として。

Incapsulaの画像提供

このトラフィックは「良い」と「悪い」ボットに分けることができます。 「良い」ボットは次のいずれかです。

• Google、Bing、Yandexなどの企業の検索エンジンボット（7％）
• Facebookモバイルアプリ、Androidフレームワークボット、Twitterボットなどのフィードフェッチャー（12％）
• 商用クローラー–通常はデジタルマーケティングツールのデータを抽出するために使用されます（3％）
• WordPressピンバックボットなどの監視ボット（1％）

「悪い」ボットは、Webサイトのセキュリティを回避するために偽のIDを想定する「なりすまし」である可能性が最も高いです。 より悪質なものは、攻撃したサイトに対して分散型サービス拒否（DDoS攻撃）を実行できます。 これらのタイプのボットは、2016年のインターネットトラフィック全体の24％を占め、さらに1.7％がWebスクレイパーによって提供されました。

この割合のボットトラフィックには、マーケターが知っておくべき2つの影響があります。 （これはそれがより多くのトラフィックを得るようなものをあなたのサイトの見た目に）一つは、それが人為的に交通量を膨張させ、そして2は、それがダウンコンバージョン率の指標をもたらします（キャンペーンは、彼らがしているよりも効果的に見えるようにします）。

このトラフィックを取り除くことは、正確なベンチマークのために不可欠です。 「クリーン」データがなければ、それは戦略について情報に基づいた意思決定を行うために非常に困難です。

2.タグの欠落または破損がないか確認します

特にページ数の多いサイトでは、そのような出版社や頻繁にページを追加および変更するオンライン小売業者として-サイトの更新やモバイルアプリケーションへの変更時には、確実に分析タグの整合性は良いデータを収集するために不可欠です。

エラーの検出が困難になることができますが、それらは「報告書の正確性を確保するために識別することが重要と正しい再。

欠落、重複または不正なタグがキャンペーンの測定に影響を与える可能性がある-特定のキャンペーンはどのように効果的な約誤った結論につながります。 チームは立ち上げ前に激しい時間的プレッシャーにさらされることが多く、技術的な見落としにつながる可能性があるため、イベント固有のサイトではタグが欠落する傾向があります。

そのようなテレビ広告や会議など- -残念ながら、これらもイベントとして、作るために最も高価なミスすることができ、多くの場合、企業による大規模な投資を表します。

3.データフォーマットの一貫性を保つ

URLで数値文字列（カテゴリID、SKU）を使用すると、長くて扱いにくいプレーンテキストの文字列に勝ったように見える場合があります。 ただし、これはデータをキャプチャするときに実用的かもしれませんが、データを分析するときに問題を引き起こす可能性があります。 わかりやすいテキスト値は、データがどこから来たのか、どの文字列を統合できるのかを理解するのに非常に役立ちます。

テキスト値の一貫性を保つことも重要です。 このような「EN」と「英語の英語のテキストを表現するために両方を使用するなど-一般的な矛盾は、同じ値が、多くの場合、さまざまな方法で書かれている言語パラメータ、です。

この例では、それぞれがレポートの異なる行に表示され、アナリストによる手動の統合が必要になります。

4. 「真実の単一バージョン」を使用する

多くのツールを使用すると、データの収集と分析に問題が生じる可能性があります。 異なるシステムは、同じディメンションとメトリックに対して一意の定義と計算を使用できます。 たとえば、分析ツールが異なれば、キャンペーンが実行されているかどうかに応じて、トラフィックソースの属性が異なる場合があります。

一般的な問題の1つは、クロスデバイス測定です。 仕事の途中で携帯電話でサイトにアクセスし、仕事に着いたときにデスクトップで再びアクセスしたユーザーは、2人の異なるユーザーとしてカウントされる場合があります。

ログインしているデバイスやプラットフォーム間での挙動を測定する能力を有する単一のツールを使用すると、効果的なソリューションです-あなたはマニュアルの調整表とdeduplicationsの手間を節約できます。

5.リアルタイム分析を使用して問題を特定します

トップエンドのデジタルインテリジェンスプロバイダーは、ユーザーにリアルタイムで訪問者の行動に関する洞察を与えることができます。 これにより、チームは時間固有のキャンペーンに関するフィードバックを即座に取得し、404エラーやモバイルアプリのクラッシュなどの発生した問題に対応できます。

もう1つの使用例は、メディアサイトが個々の記事のパフォーマンスをリアルタイムで追跡し、ユーザーが最も関心を持っているコンテンツの種類に関するデータ主導の洞察を提供するニュース速報イベント中です。

[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

データ品質の維持について詳しくは、AT Internetの完全なレポート「デジタル分析におけるデータ品質：5つの主要な側面」をダウンロードしてください。

この記事はATインターネットと共同で作成されました。 ClickZのコラボレーションコンテンツガイドラインを読むには、ここをクリックしてください。