アナリティクスについて誰もが学ぶべき 3 つのこと

TrueSocialMetrics チームのメンバーによる ~ 2 分

1. 不完全さを受け入れる。

データが完璧になることはありません。そこで、言いました。誰かがしなければならなかった。データがまだ不完全なために上司に報告書を見せるのに苦労している場合は、すぐにやり直してください - パッチのように剥がしてください :) 会社が明日完璧な決定を下すよりも、今日不完全な決定を下すほうがよいでしょう。はすでに死んでいます（まあ、死んでいないかもしれませんが、少し脚色すると私の主張を理解するのに役立ちます）.完璧を求めて待っていると、機会を逃してしまうだけです。それはそれと同じくらい簡単です。

Pisa Photo source

私自身の経験から、この概念がいかに受け入れがたいかを知っています。記事を書くとき、数学的にも、統計的にも、道徳的にも (あるいはその他のことでも) 100% 正確ではないことに、いつもうずうずします。しかし、共同創業者が私のところに来て、私が数週間前に彼に約束したクールな記事はどこにあるのかと尋ねました。そして、まだ不完全なので、コンテンツを完成させることはできないと彼に言います。それから彼は私を本当に激しく殴りたがっているように恐ろしい顔をしています:)ただ放してください！有用なデータは 100% 完璧ではありません。

たとえば、Google アナリティクスを見てください。 100% セッションのデータではなく、80% から 90% の間のデータが表示されます。そして、それはユーザーのソースを上書きします。内部にデータを保存する方法を研究していると、驚くばかりでした。サンプリングとソースのオーバーライドにより、GA のデータが何らかの形で不完全になる可能性がありますが、それでも統計的に有意で有効です。データの不完全性は、必ずしもデータの無効性と同じではありません。 Mighty Google Analytics でさえ完璧ではありません。次回、データの不完全性のために右目がピクピクするのを感じたら、放っておいてください :)

もちろん、分析には手放すべきではないいくつかの厳しい制限がありますが、タイムリーな決定のために、ほとんどのデータの欠陥は見落とされる可能性があります。取得できる最高のデータを目指して努力しますが、完璧を待つために一生を費やす必要はありません。今持っているもので作業してください。

過度に分析しないでください。

2. 文脈について考えます。

数字を見るときは、常に文脈を考えてください。たとえば、100 人のファンに 50 のコメントがあれば、おめでとうございます。1,000,000 人のファンに 50 のコメントがあれば、困ったことになります。

Image source

私が Fifty Shades of Grey の Facebook ページを分析したときのように、600 万人のファンがいて、各投稿に 4,000 のコメントがありました。しかし、これらのコメントを見てみると、99% がスパムでした。これらのファンの何人がゾンビであり、すべての統計を少なくとも半分に削減できるかを想像できます。

単純な「いいね!」の数を見ると、何がわかりますか?なし。私は30いいねを持っています。投稿数はいくつですか？で、フォロワーは何人？また、同じ数の投稿数とフォロワー数で競合他社はどのようにやっているでしょうか?非常に多くの要因を考慮に入れる必要があります。

私は 1 件の投稿と 30 人のフォロワーで 30 の「いいね！」を持っています - 私はキングです。競合他社は 30 人のフォロワーに対して 1 つの投稿につき 5 つの「いいね」しかできませんでした - 私は世界のキングです。
1,000 の投稿と 1,000 のフォロワーで 30 のいいね! 、私はこの昇進と給料を上げるつもりです、どうもありがとう:)

私が向かっているところがわかります - 文脈が絵を変えます.

見逃さないでください。

3. 分析は、無知の暗い部屋にある暗視装置のようなものです。

サイト、ソーシャルメディアページ、またはブランドは、暗い部屋のようなものです。内部で何が起こっているのか、顧客が製品とどのようにやり取りしているか、コンテンツについてどう考えているかなどはわかりません。つまり、分析の懐中電灯をオンにするまでです。突然、顧客がスーパーボウルやインスピレーションを与えることわざに関する投稿を嫌い、猫に関するばかげたビデオを完全に気に入ったことがわかります。サイトでニュースレターを購読するのに問題があり、価格設定ページをナビゲートする方法がわかりません。

Background source

しかし、それは契約の一部にすぎません。何が起こったかを報告するだけではありません。次に何をするかを報告します。上司を大量の人物の下に埋めているとき、それは彼にとって再びこの暗い部屋のようなものです。彼に懐中電灯を与えてください。このデータに基づいて次に何をすべきかを彼に伝えてください。推奨事項は、レポートの最も重要な部分です。

大まかなデータを掘り下げたあなたの時間を誰も見ることがなくても、単純で実用的な推奨文が表示されます。達人」-それでも価値があります。レポートに推奨されるアクションを表示しない場合、これまで行ってきたすべての作業を再度実行させるようなものです。何が起こったのか、次に何をすべきかを理解するために何時間も費やしました。その後、数字のトラックを同僚にロードし、彼らが頭の中で再び分析して次に何をすべきかを理解するまで待ちます。このような落とし穴を避けるために、トピック The Difference Between Web Reporting And Web Analysis に関する Avinash Kaushik の記事を読むことを強くお勧めします。

推奨されるアクションのないレポート = 未完成の分析。

数値やグラフを超えて、アクションや推奨事項に進みます。