Trzy rzeczy, które każdy powinien wiedzieć o Analytics

przez Członek zespołu TrueSocialMetrics ~ 5 min

1. Pogódź się z niedoskonałością.

Dane nigdy nie będą idealne! Już to powiedziałem. Ktoś musiał. Jeśli masz problem z pokazaniem raportu szefowi, bo dane wciąż są niedoskonałe, po prostu zrób to szybko - oderwij go jak łatkę :) Lepiej dziś podejmować niedoskonałe decyzje, niż idealne jutro, kiedy Twoja firma jest już martwy (no, może nie martwy, ale trochę dramatyzmu pomoże ci zrozumieć, o co mi chodzi). Po prostu przegapisz okno możliwości, jeśli czekasz na doskonałość. To takie proste.

Pisa Photo source

Wiem z własnego doświadczenia, jak trudno jest zaakceptować ten pogląd. Kiedy piszę artykuł, zawsze mam to swędzące uczucie, że nie jest on matematycznie, statystycznie, moralnie (czy cokolwiek innego) w 100% dokładny. Ale wtedy przychodzi do mnie mój współzałożyciel i pyta, gdzie jest fajny artykuł, który obiecałem mu kilka tygodni temu. I mówię mu, że nie mogę dokończyć treści, ponieważ wciąż jest niedoskonała. Potem ma ten przerażający wyraz twarzy, jakby chciał mnie naprawdę mocno uderzyć :) Po prostu odpuść! Przydatne dane nie są w 100% doskonałe.

To znaczy, spójrz na przykład na Google Analytics. Pokazuje dane nie dla sesji 100%, ale gdzieś pomiędzy 80% a 90%. I zastępuje źródła użytkowników. Studiowanie, w jaki sposób przechowuje dane w środku, sprawiło, że opadła mi szczęka. Być może próbkowanie i zastępowanie źródła sprawia, że dane w GA są w jakiś sposób niedoskonałe, ale nadal są statystycznie istotne i ważne. Niedoskonałość danych nie zawsze oznacza nieważność danych. Nawet potężny Google Analytics nie jest doskonały. Więc następnym razem, gdy poczujesz drganie prawego oka z powodu niedoskonałości danych - po prostu odpuść :)

Oczywiście istnieją pewne twarde ograniczenia w analityce, których nie należy tak po prostu odpuszczać, ale większość niedoskonałości danych można przeoczyć ze względu na szybką decyzję. Staraj się uzyskać jak najlepsze dane, ale nie spędzaj całego życia na czekaniu na doskonałość; pracuj z tym, co masz teraz.

Nie przesadzaj.

2. Pomyśl o kontekście.

Kiedy patrzysz na jakąś liczbę, zawsze myśl o kontekście. Na przykład, jeśli masz 50 komentarzy ze 100 fanami - gratulacje, rządzisz, a jeśli masz 50 komentarzy z 1 000 000 fanów - człowieku, masz kłopoty.

Image source

Tak jak wtedy, gdy analizowałem stronę Pięćdziesiąt twarzy Greya na Facebooku, mieli 6 milionów fanów i 4000 komentarzy do każdego posta – wygląda całkiem nieźle, co? Ale kiedy spojrzałem na te komentarze, 99% z nich to spam. Teraz możesz sobie wyobrazić, ilu z tych fanów to zombie i obniżyć wszystkie ich statystyki co najmniej o połowę.

Co mówi ci sama liczba polubień? Nic. Mam 30 polubień. Ile masz postów? A ilu obserwujących? A jak radzą sobie Konkurenci z taką samą liczbą postów i obserwujących? Należy wziąć pod uwagę tak wiele czynników, ponieważ drastycznie zmienią one obraz.

• Mam 30 polubień z 1 postem i 30 obserwujących - Jestem Królem, a moim konkurentom udało się zrobić tylko 5 polubień na 1 post na 30 obserwujących - Jestem królem świata.
• Mam 30 polubień z 1000 postów i 1000 obserwujących - Teraz będę się użalać nad sobą w kącie :) Ale moim konkurentom udało się zrobić tylko 20 polubień na 1000 postów na 1000 obserwujących - och, teraz znacznie lepiej , przyjmę ten awans i podwyżkę, bardzo dziękuję :)

Widzisz, dokąd zmierzam – kontekst zmienia obraz.

Nie przeocz tego.

3. Analityka jest jak widzenie w nocy w ciemnym pokoju ignorancji.

Twoja witryna, strona w mediach społecznościowych lub marka są jak ciemnia – nie masz pojęcia, co dzieje się w środku, jak klienci wchodzą w interakcję z Twoim produktem, co myślą o Twoich treściach i tak dalej. To znaczy, dopóki nie włączysz latarki analityki. Nagle widzisz, że klienci nienawidzili twoich postów o super bowl i twoich inspirujących przysłów, ale całkowicie pokochali twoje głupie filmy o kotach; że miał problemy z zapisaniem się do Twojego newslettera na stronie i nie ma pojęcia, jak poruszać się po stronie z cennikiem.

Background source

Ale to tylko część umowy. Nie tylko zgłaszaj, co się stało; zgłoś co dalej. Kiedy zakopujesz swojego szefa pod stosem cyfr, to dla niego znowu jak ten ciemny pokój, daj mu latarkę – powiedz mu, co ma dalej robić na podstawie tych danych. Najważniejszą częścią raportu są rekomendacje.

Nawet jeśli nikt nigdy nie zobaczy twoich godzin grzebania w surowych danych, ale zobaczy proste i praktyczne zdanie rekomendacji: „Musimy więcej inwestować w głupie filmy o kotach – pomagają nam sprzedawać więcej pączków, zatrudnijmy film o kotach guru” – nadal warto. Jeśli nie pokazujesz zalecanych działań w swoim raporcie, to tak, jakby zmusić ich do ponownego wykonania całej pracy, którą wykonałeś. Spędziłeś godziny próbując dowiedzieć się, co się stało i co powinniśmy zrobić dalej, a następnie ładujesz swoim współpracownikom ciąg liczb i czekasz, aż ponownie je przeanalizują w swoich głowach, aby dowiedzieć się, co dalej. Aby uniknąć takich pułapek, gorąco polecam przeczytanie artykułu Avinasha Kaushika na temat The Difference Between Web Reporting And Web Analysis, który zawiera niesamowite przykłady raportów z rekomendacjami.

Raport bez zalecanych działań = Niedokończona analiza.

Wyjdź poza liczby i wykresy do działań i zaleceń.

Dania na wynos:

• Nie analizuj tego.

• Nie przeocz tego.

• Wyjdź poza liczby.