为什么需要分析审计：如何确保数据准确

数据是大生意。 90% 的企业战略涉及投资数据以吸引新的受众和个性化体验。

但是，如果他们所依赖的数据不准确怎么办？ 大多数分析设置都存在缺陷。 错误的配置和不正确的结果通常会导致错误的决策。

由于坏数据比没有数据更糟糕，这意味着大多数流行的分析工具（包括 Google Analytics）正在将大多数企业引入歧途。

如果您使用数据来指导营销，那么确保数据可信至关重要。 这篇文章将帮助您审核您的分析并保持正轨以实现您的业务目标。

缺少您的营销活动目标？ 审核您的分析

营销数据分析有两个主要目的：

1. 衡量您的营销活动的有效性；

2. 确定您可以采取哪些不同的措施来改善整个营销渠道的结果。

分析收集的原始数据会为您的营销策略提供信息，并让您制定行动计划，为您带来更大的收益。

但是，只有在数据堆积起来的情况下才能做出改进，而仅仅运行分析并不能保证一定会做到。

根据 Netacea 的一项研究，68% 的企业表示他们受到倾斜分析的影响，平均每年损失 4% 的收入。 这使得糟糕的分析数据与广告欺诈（使用机器人伪造广告点击）一样具有破坏性，每年给企业造成 420 亿美元的损失。

出现倾斜数据的原因有多种：

• 数据集错误。 冗余、拼写错误、不规则的命名以及不完整和过时的数据。
• 缺乏规范化。 数据未以一致的格式传输以进行可比较和兼容的分析（例如，一个数据集显示年收入，另一个数据集显示季度收入）。

然而，更大的问题是机器人。

黑客和诈骗者使用机器人点击广告并浪费广告预算、购买商品、通过批量抓取窃取内容、破解帐户并窃取银行卡详细信息。 此类活动会影响您看到的数据。

即使机器人不直接针对您，它们也会歪曲统计数据，因此您看不到市场上真正发生的事情。

结果是执行不力的活动和浪费的支出。 Netacea 的研究表明，由于不正确的分析，超过一半的企业进行了特别促销、订购了新库存或​​耗尽了营销预算。

PerimeterX 的副总裁兼安全布道者 Brian Uffelman 告诉电子商务时报：

由于机器人程序通常占网络流量的一半，因此由于分析不当而做出的错误业务决策造成的损失可能很大，从数百万到数十亿美元不等。

机器人会扭曲许多 KPI 和指标，包括用户跟踪和参与度、会话持续时间、跳出率、广告点击、浏览率、活动数据和转化渠道。

对于电子商务、旅游和媒体网站，未经授权的抓取机器人会通过动态检查列表、定价和内容来模仿人类，从而导致数据出现偏差。

营销分析审计评估数据质量和可信度，以防止信息出现偏差。 这是一项风险评估，可确保您做出决策所依赖的数据准确且相关。

定期审计让您相信您的数据将改善（而不是损害）营销活动。

审计提出正确的问题

营销分析是任何类型的数据分析，可以帮助您进行营销工作。 这可能包括网络、社交媒体或销售分析，以及范围广泛的分析工具，例如：

• 谷歌分析;
• 土坯分析；
• 谷歌广告；
• 市场;
• 销售队伍;
• 哇哦;
• 套房；
• 萌芽社交；
• SEMRush;
• Ahrefs。

但无论渠道或软件如何，分析都涵盖三个主要类别中的一个或多个：

1. 描述性分析。 使用数据找出过去发生的事情。 例如，使用 Google Analytics (GA) 来衡量博客文章在 30 天内与您过去发布的类似文章相比有多少页面浏览量和点击次数。
2. 预测分析。 使用机器学习算法对未来结果做出准确预测，例如根据受众人口统计、兴趣和行为识别有利可图的细分市场。
3. 规范分析。 使用过去的数据来推荐有影响力的后续步骤。 例如，如果预测分析建议增加新访客，则规范分析可以帮助您确定要推广的最佳产品和消息。

营销分析审计可以同样应用于描述性、预测性或规范性分析，以回答相同的问题：

1. 数据准确吗？ 数据是否可信，是否与其他系统一致？ 例如，GA 数据与来自您的电子商务软件的数据是否准确？
2. 少了什么东西？ 您是否从数据中获得了全貌？ 一切设置和配置是否正确？ 有什么东西坏了吗？
3. 数据有意义吗？ 指标是否与您要实现的目标相关？ 例如，点赞是否真的有意义，或者点击次数是否是更好的衡量标准？
4. 您可以衡量和分析什么以获得更有意义的结果？ 可以进行哪些跟踪以获得最佳洞察力、团队可访问性和可操作性？
5. 你做了适当的质量保证吗？ 数字有意义吗？ 太令人惊讶或不同的数字永远不应该按表面价值来考虑

如何审计数据分析以获得更好的营销绩效

营销分析审核流程分为两部分：

1. 确定要衡量的内容；
2. 查看您当前的分析设置。

在我们开始这些步骤之前，重要的是要承认分析数据从来都不是完美的。

不要指望在审计之后能够在数据源之间达到 100% 的准确性。 广告拦截器、设备类型、javascript 错误、页面超时、禁用的 cookie、工具之间的不同方法以及机器人都会影响数据。

Google Analytics 使用示例数据生成报告。 例如，如果您在 GA 中创建了一个包含 700,000 个会话的数据范围的自定义报告，Google 将不会使用所有这些会话。 相反，它可能会使用一半并提供估计的总数，从而更容易加载报告。

关于数据采样，谷歌的帮助页面说：

在数据分析中，抽样是分析所有数据的一个子集以便在更大的数据集中发现有意义的信息的做法。

例如，如果要估计树木分布比较均匀的 100 英亩区域内的树木数量，您可以计算 1 英亩的树木数量并乘以 100，或者计算半英亩的树木数量并乘以 200 以获得整个 100 英亩的准确表示。

如果你有 90-95% 的准确率，你就有很好的数据可以使用。 如果您要向利益相关者展示数据，请务必明确数据不能 100% 可信。

确定对您的营销至关重要的 KPI

撒网越广，捕捉到与总体目标无关的无关信息的机会就越大。 内部审计的第一步是明确衡量营销目标的重要因素。

查看您当前的营销活动策略和衡量计划。 营销策略应与关键绩效指标 (KPI) 保持一致。

例如，如果您的营销活动涉及创建更多博客内容，则支持性 KPI 可能是增加品牌自然搜索流量。 如果增加网站流量是最重要的 KPI，那么社交媒体关注者等指标可能价值较低，不值得在此活动中衡量。

以下是 Fresh Egg 的营销计划示例：

仔细查看您的 KPI 并评估每个 KPI 的相关性。

1. 它是否利用可获得的数据（即数据是否有助于提高营销效果）？
2. 它与您的营销目标相关吗？
3. 它是比率还是比较（例如，提高用户参与度的 KPI 可能是增加一个时期的会话持续时间或网站停留时间）？
4. 举报方便吗？ 您的团队能否轻松理解 KPI 及其重要性？

任何不相关的东西都不需要跟踪。

接下来，确保公司范围内的分析保持一致。 例如，销售可以按渠道归因吗？

归因对于营销团队了解他们的努力如何促成销售以及销售团队了解他们的材料是否带来转化非常重要。 由营销和销售人员组成的审计团队可以根据他们的需求检查审计质量。

检查特定 KPI 的自定义渠道是否到位。 例如，如果您将社交媒体用作营销活动的一部分，有机社交是否与受众共享的付费社交和内容隔离开来？

分别跟踪每个渠道将使报告和评估活动如何促进营销和公司目标变得更加容易。

营销策略随着每个活动而发展。 至少每年检查一次衡量计划以评估 KPI 的价值，但最好每季度一次或在启动新活动时评估一次。

查看您当前的分析设置以提高数据质量

虽然审计团队将受益于专业的数据科学和技术技能，但分析工具也越来越易于​​使用。 熟悉贵公司分析平台的任何人都可以执行此内部审计分析。

在开始之前，要全面评估性能，您需要管理员级别的访问权限。 如果您还没有这个，请向您的系统管理员申请访问权限。

列出您需要分析的项目并确保配置正确。 此列表中的项目将与对您的 KPI 重要的指标相关。

例如，如果您经营一家电子商务商店并且您的目标是获取客户，您将需要查看电子商务跟踪。

除了其他检查外，Annielytics 的 Annie Cushing 在执行 Google Analytics 审计时运行以下分析：

• 如果网站使用电子商务跟踪，跟踪代码是否在所有转化页面上？
• 如果站点使用电子商务跟踪，在 _trackTrans() 方法阻止它触发之前是否存在 JavaScript 或服务器端编程错误？
• 如果网站使用电子商务跟踪，代码中是否有货币符号或数千个分隔符？
• 如果网站使用电子商务跟踪，他们的产品或商店 ID 是否使用撇号？

有关如何运行完整 GA 审核的详细信息，请查看我们的 DIY 健康检查指南。

您的具体清单将根据您的营销和衡量计划而有所不同，但每次审核都应完成八项基本任务。

1.检查分析代码是否正确安装

数据的完整性取决于分析代码是否正常工作。 首先要检查的是您是否已在您网站的所有页面上正确安装代码（或用于 Google 广告的 Google 跟踪代码管理器代码）。

分析代码应完整粘贴在结束 </head> 标记之前。 如果安装在网站代码的正文或页脚部分，它会起作用，但加载时间会更长，并且可能无法捕获所有数据。

跟踪相关问题将在实时报告中显而易见。 如果您有活跃的访问者并且跟踪代码没有实时发送信息，则代码无法正常工作。

使用以下工具之一验证安装是否正确：

• GA检查器；
• 提琴手；
• 谷歌分析调试器。

2.验证用户访问以维护安全

合适的人是否对您的分析具有正确的访问权限和权限？ Beyond Identity 的研究表明，近 25% 的员工表示他们仍然可以访问过去工作场所的帐户。

由于分析是基于云的平台，任何可以访问您的数据但不需要它的人都会损害安全性。

访问详细信息将在您的管理面板、控制面板或用户设置中提供。 每个用户通常都有一个角色。 在 GA 中，有四个用户级别：

1. 行政人员。 完全控制分析以及管理用户和授予权限的能力。
2. 编辑。 完全控制设置，但不能管理用户。
3. 分析师。 可以创建、编辑、删除和共享财产资产（例如，自定义报告、仪表板和转换细分），并可以在共享资产上进行协作。
4. 查看器。 可以查看数据，但不能编辑、删除、共享或协作。

ClickInsight 的这张图表强调了哪些权限应该为管理员保留，哪些应该分配给用户：

建立一个系统，通知您的分析管理员员工离开公司或角色发生变化，以便更新访问权限。 这可以像项目管理系统中的电子邮件或消息一样简单。

3. 检查数据是否分离以提供准确的结果

数据隔离对于准确显示您的受众如何参与您的网站和营销活动至关重要。

如果没有集群，您可能会跟踪员工使用情况和测试流量。 在测试不同页面方面时，员工将以特定方式使用您的网站。 这通常与访问者浏览页面的方式不同。 将数据捆绑在一起可能会对您的分析产生有利或不利的影响。

检查网络数据是否分为三个视图：

1. 所有数据。 保留此视图未过滤，以便您可以轻松访问收集到的所有内容，而不会有丢失有用信息的风险。
2. 测试数据。 使用此视图测试新过滤器并查看流量在添加到主视图之前受到的影响。 通过首先测试，您可以确保您希望出现的访问者不会被过滤掉，从而为您提供更可靠的结果。
3. 所有数据+过滤器。 将其作为日常分析的视图。 您可以在此处添加经过测试的过滤器。

您可能还希望按内部和外部流量分离数据，以从访问者数据中排除营销团队的操作。

4.确保过滤器排除不相关的数据

过滤器旨在限制表格、图形和报告中显示的信息。 例如，您可以在社交媒体分析中使用过滤器来显示特定关键字的数据，例如品牌提及。

查看所有过滤器并检查它们是否是最新的。 对于 Web 流量，请特别注意 IP 地址过滤器。 许多设备使用动态 IP 地址，这些地址在连接到互联网时由网络分配并随时间变化。 它们并不总是更改，但如果更改，过滤器将不再排除数据。

自动化过滤器也应该到位，以阻止机器人流量并防止数据失真。

在谷歌分析中：

转到 Admin > View > View Settings 并确保选中 Bot Filtering（这在 GA4 中自动完成）。

在 Adob​​e Analytics 中：

转到管理 > 报告套件 > 编辑设置 > 常规 > 机器人规则并确保选中启用 IAB 机器人过滤规则。

如果您设置了自定义机器人规则，请检查用户代理、IP 地址和 IP 范围是否正确。

在执行过滤器检查时，请检查所有 URL 查询参数。 每次将查询参数添加到 URL 时，都会在单独的页面上报告数据。 这可能会导致报告数百页，从而更难获得准确的数据。

有两种类型的 URL 参数可供查找：

1. 内容修改参数。 改变页面显示内容的参数。 例如，“http://mywebsite.com?productid=xyz”会将某人直接转到您网站上的“xyz”产品页面。

2. 跟踪参数。 传递信息（例如，流量来自哪个活动或广告组）但不更改页面内容的参数。 例如，“https://mywebsite.com/?utm_source=newsletter&utm_medium=email”可能用于跟踪来自您的时事通讯的流量。

任何不更改页面内容或仅以不影响内容的方式轻微更改页面的参数都应排除在外。

5. 将分析数据与后端数据进行比较

如前所述，分析永远不会完全准确，您永远不应使用数据来取代您的财务报告或电子商务系统。 但数字应该非常匹配。

在您的后端报告中选择一个给定的时期，并将数据与您分析中的同一时期进行比较（例如，第一季度的交易）。

数据准确率应在 90% 或以上。 如果是这样的话，您就有了可靠的信息来为营销活动提供信息。 如果低于该值，则表示可能需要或可能不需要注意的小问题。

如果有差异，请查看：

• 过滤器。 交易数据是否记录在后端并在分析中过滤？ 例如，如果您排除内部流量并且员工进行购买，则交易将记录在后端。
• 地点。 中国、法国和意大利等一些国家禁止 GA。 如果从该国家/地区进行购买，则不会记录在 GA 中，但会记录在后端。
• 时区。 您的分析时区是否与您的后端匹配？
• 取消设置。 如果通过电话、实时聊天或电子邮件取消购买，它可能仍会记录在分析中，但会在后端删除。 确保分析中的销售数据是最新的。 查看 Optimize Smart 的反向交易指南。

6. 检查您是否在收集个人身份信息 (PII)

个人身份信息 (PII) 是可用于识别、联系或定位个人的任何信息。 这包括：

• 电子邮件地址;
• 邮寄地址；
• 全名或用户名；
• 电话号码;
• 驾照号码；
• 护照号;
• 精确位置（例如 GPS 坐标）；
• 信用卡信息或 SSN。

Cookie、广告 ID 和 IP 地址不被视为 PII。

欧盟通用数据保护条例 (GDPR) 法律和美国及国际消费者数据隐私法禁止收集 PII 数据，除非您获得个人的明确许可。

谷歌、Adobe 和其他分析平台也有严格的隐私法，要求保护用户隐私，防止个人数据被传递。

通过检查确保分析不收集 PII：

• 页。 在过滤器中搜索 @ 以查看是否正在收集电子邮件地址。
• 事件维度。 查看个人信息的类别、操作和标签。
• 自定义维度。 运行提取自定义维度的自定义报告，并确保没有收集 PII 值。
• 搜索词。 检查搜索词报告是否有任何个人详细信息的迹象。
• 数据导入。 在将数据集导入您的分析之前搜索 PII 的数据集。

如果个人信息漏网，请通知您的开发团队查明来源并删除。 当您的站点不再收集 PII 时，备份现有视图以进行可视化并导出重要数据。

这样做时请确保没有意外存储个人详细信息，因为任何类型的存储都可能违反隐私法。 删除损坏的视图并创建一个没有 PII 的新视图。

7. 跟踪是否符合您的营销目标？

最后一步是检查分析是否按照您的意愿进行。 运行您的营销目标并检查是否正在收集必要的数据。

例如，如果您的目标是从社交媒体吸引流量，是否设置了网络推荐来跟踪哪些渠道表现最好？ 如果您希望更多人下载您的铅磁铁，您是否正在跟踪表单提交？ 如果您想提高广告效果，是否设置了收入跟踪来衡量每次获取成本 (CPA) 和广告支出回报率 (ROAS)？

请记住，您不必跟踪所有内容，只需跟踪与对您的业务至关重要的 KPI 相关的数据。 将数据分为三类：

1. 关键数据。 推动营销的 KPI 数据点。
2. 支持数据。 补充 KPI 的数据点，用于更深入的分析和全局视图。 例如，如果您正在跟踪新用户的增长率，您可能还会跟踪用户归因以了解用户来自何处。
3. 好奇心数据。 您感兴趣但未正确跟踪的数据点不会影响营销活动。

分析应根据您的营销需求进行调整。 使用您的审计来停止跟踪不重要的数据，并专注于现在重要的事情。

如何执行 Google Analytics 审计（即健康检查）

过去，我们相当广泛地介绍了 Google Analytics 的设置和使用。 如果您还没有，可以阅读我们的 Google Analytics 101 和 Google Analytics 102 指南。

最近，我们介绍了细分以及如何正确进行细分。 尽管如此，事情还是出了问题。 Google Analytics（分析）健康检查是一系列检查，可帮助您回答以下三个问题：

1. 我收集了我需要的所有数据吗？
2. 我可以信任我正在收集的数据吗？
3. 是否有任何损坏或跟踪/报告不正确？ 为什么？

我们的清单将为您提供指导，但这是一项探索性任务——尤其是当您是代理机构或自由职业者时。 您可能无法控制初始的 Google Analytics（分析）设置，因此您可能不知道会发生什么。

你可能会发现新的、意想不到的怪癖。 随着时间的推移，将这些类型的问题添加到您的清单中。

Google Analytics 中的 4 个常见跟踪问题

1. 基础知识

从基础开始，以下是 Google 发布的常见跟踪问题列表：

• 使用不正确的代码段和/或查看错误的帐户或视图。 如果您跟踪多个网站和/或可以访问多个 Google Analytics（分析）帐户，则您可能正在使用来自另一个帐户和/或视图的代码段。 确保您正在查看正确的帐户和视图。
• 额外的空格或字符。 使用文本编辑器或保留代码格式的编辑器复制代码段并将其直接粘贴到您的网站上。 不要使用文字处理器从您的帐户中复制代码段。 这样做会在跟踪代码段中添加额外的空格或更改引号，这需要精确的格式才能起作用。
• 定制错误。 如果您要对跟踪代码进行自定义，请注意以下事项：
  • 函数名称区分大小写并且应该有正确的大小写。
  • 布尔值（例如，true 或 false）不应包含在引号中。
• 过滤器设置不正确。 不正确的过滤器设置会影响您看到的数据，并且可能会无意中过滤掉报告中的所有数据。 在大多数情况下，这发生在用户应用多个“包含”过滤器时。
• 您页面上的其他脚本。 如果您在页面上运行其他脚本，请确保您没有使用 Google Analytics 使用的任何变量。

2. 缺页

要识别缺少您的 Google Analytics（分析）代码的页面，您可以查找数据中的异常情况。 或者，您可以使用 Google Analytics Checker 等工具。

一旦确定站点的每个页面都有代码，就需要确保它是最新的（异步）代码。

这意味着 Google Analytics 不是同步加载，而是异步加载，以避免阻塞稍后在页面上加载的资源。 从本质上讲，它提高了加载跟踪代码的速度。

单击此处了解有关异步的更多信息。

3. 购物车工具中的不同数据

如果您从事电子商务，您可能会使用某种购物车工具。 那么，当您的购物车工具中的数据与 Google Analytics 不同时会发生什么？

有四种可能的问题：

• 您的 Google Analytics 电子商务跟踪未正确安装。 阅读这份详尽的指南以确保您已正确完成。
• 时区。 如果您的购物车工具和 Google Analytics 配置为在不同时区报告，则您的数据可能不匹配。
• 一天中的时间。 如果您在一天中设置电子商务跟踪，之前发生的交易将不会出现在 Google Analytics 中，但当然会出现在您的购物车工具中。
• 取消的交易。 没有价值的交易（即 0 美元）和取消的交易不会出现在 Google Analytics 中。

4.跨域跟踪

您已经多次看到跨域跟踪。 究竟是什么？ 来自 MeasurementMarketing 的 Chris Mercer 解释说：

它被称为“跨域跟踪”，如果您的客户的站点在其渠道或购买者的旅程中有多个域，它可能会发挥作用。 在这些情况下，您绝对需要设置跨域跟踪。

如果您使用的是传统的 Google Analytics（无聊），请尝试这样做。 如果您使用的是 Google 跟踪代码管理器（您应该使用），这样做会更快。”

例如，您的结帐流程可能在不同的域中。 遗憾的是，Google Analytics 使用第一方 cookie，这些 cookie 只能由发布它们的域读取。

因此，为了进行跨域跟踪，您需要与所涉及的不同域共享 cookie 信息。

Chris 在上面提供的 Google Analytics 资源的替代方案是 Optimize Smart 的 Google Analytics 跨域跟踪指南。

每三个月执行一次营销分析审计

Databox 的研究表明，超过 40% 的营销人员每月执行一次分析审计。 如果您的营销活动进展迅速，这种节奏可能适合您。

考虑到审计可能需要几个小时才能完成。 在大多数情况下，季度审计方法足以检查和清理影响您策略的数据。 如果目标或活动在两次审计之间发生变化，请将发布作为检查当前分析设置的机会。

3 个常见的 Google 跟踪代码管理器问题：

在设置和使用 Google 跟踪代码管理器期间，跟踪问题很常见。 以下是您在审计过程中要识别的三个最普遍的问题，以及简单的修复方法：

1. 标签未触发。 您的代码未触发的原因有很多。 您有未发布的更改、您的触发器过于具体、您的触发器配置不正确等。查找完整列表并开始故障排除。
2. 过滤器设置错误。 当您应用多个包含过滤器时，您可能会意外地从报告中过滤掉所有数据。 阅读如何正确使用包含过滤器（即如果模式与数据不匹配则丢弃命中）和排除过滤器（即如果模式与数据匹配则丢弃命中）。
3. 未发布的容器。 在添加标签之前，请确保您已经发布了容器——否则它不会被保存。 有关发布容器的更多信息，请单击此处。

结论

定期审计可以阻止您根据不良数据做出重要的营销和业务决策。 仔细查看您的目标和衡量计划，并专注于重要的事情。 如果数据与您要实现的目标不相关，那么更多数据并不总是一件好事。

花点时间进行审计程序。 询问数据和配置问题：数字是否有意义，您的设置是否使用户受益？

定期检查清单并监控基本要素。 您的劳动成果将在未来的活动中展现。

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