Panduan Komprehensif tentang Metrik yang Tidak Dapat Diagregasi dalam Pemasaran Digital

Diterbitkan: 2023-09-22

Dalam bidang analisis data yang luas, terutama di bidang pemasaran digital, memahami nuansa metrik yang berbeda sangatlah penting. Diantaranya, metrik yang tidak dapat diagregasi menonjol karena sifatnya yang unik. Berbeda dengan data standar yang dapat dijumlahkan atau dirata-ratakan dengan mudah, metrik ini memerlukan pendekatan yang lebih berbeda.

Panduan ini menggali seluk-beluk metrik yang tidak dapat diagregasi, jenisnya, dan tantangan yang ditimbulkannya, serta menawarkan solusi untuk menavigasi metrik tersebut secara efektif.

Apa itu Metrik yang Tidak Dapat Diagregasi?

Meskipun banyak metrik dapat digabungkan, atau digabungkan, untuk memberikan gambaran luas tentang kinerja selama suatu periode atau di seluruh kategori, terdapat subkumpulan yang dikenal sebagai metrik yang tidak dapat diagregasi.

Metrik yang tidak dapat diagregasi bersifat unik karena tidak dapat dijumlahkan atau dirata-ratakan secara akurat pada dimensi yang berbeda tanpa menimbulkan risiko distorsi pada data yang mendasarinya.

Misalnya, pertimbangkan rata-rata. Membuat rata-rata di beberapa kategori atau jangka waktu dapat memberikan hasil yang menyesatkan. Daripada menjumlahkan nilai-nilai ini, analis harus melihat setiap nilai dalam konteks spesifiknya untuk menjaga integritas informasi.

Memahami dan mengenali metrik yang tidak dapat diagregasi sangatlah penting. Hal ini memastikan bahwa data ditangani dan diinterpretasikan dengan benar, menghindari potensi kesalahan dan ketidakakuratan. Saat menangani metrik tersebut, penting untuk melakukan pendekatan dengan pola pikir analitis, memastikan bahwa setiap metrik dievaluasi dalam konteksnya masing-masing, bukan digabungkan atau dirata-ratakan secara terburu-buru.

Tingkatkan Analisis Pemasaran Anda dengan Improvado
Improvado adalah solusi analisis pemasaran canggih yang mengotomatiskan pelaporan dan menyederhanakan proses pengambilan keputusan, memungkinkan perusahaan dengan cepat mengidentifikasi apa yang berhasil dan apa yang tidak, sehingga memaksimalkan ROI.
Jadwalkan panggilan
Lihat opsi harga

Jenis Metrik yang Tidak Dapat Diagregasi

Metrik yang tidak dapat diagregasi, sering disebut sebagai "nonags" atau "nags", adalah nilai kuantitatif yang tidak dapat dijumlahkan atau dirata-ratakan begitu saja. Hal ini karena nilainya bergantung pada tingkat data yang lebih rinci yang tidak selalu disediakan.

Berikut penjelasan lebih dalam tentang berbagai jenis metrik ini, khususnya dalam konteks pemasaran digital dan analisis pemasaran.

Total Berjalan

Total berjalan, sesuai dengan namanya, mewakili jumlah kumulatif suatu metrik selama periode tertentu atau lintas dimensi. Mereka memberikan wawasan berharga mengenai pola pertumbuhan, memungkinkan analis dan pemasar melihat bagaimana metrik berkembang seiring waktu. Namun, metrik ini tidak dapat dikumpulkan dengan cara yang sama seperti metrik berbasis jumlah biasa, karena metrik tersebut secara inheren membawa data historis.

Contoh utama dari total berjalan adalah jumlah kumulatif pelanggan atau pengikut pada suatu platform. Mari kita pertimbangkan saluran YouTube suatu merek. Jika merek mengamati bahwa mereka memperoleh 50 pelanggan pada hari Senin, 100 pada hari Selasa, dan 150 pada hari Rabu, total pelanggan pada akhir hari Rabu adalah 300.

Sekarang, jika kita menjumlahkan jumlah pelanggan selama seminggu sejauh ini, totalnya akan menjadi 600 (menghitung penambahan setiap hari). Hal ini akan menggandakan jumlah pelanggan dan memberikan gambaran yang lebih luas tentang pertumbuhan saluran. Kenyataannya, saluran tersebut belum memperoleh 600 pelanggan; itu bertambah 300, seperti yang ditunjukkan oleh total berjalan.

Perbedaan ini menyoroti pentingnya memahami sifat metrik yang tidak dapat diagregasi. Meskipun data-data tersebut memberikan wawasan yang sangat berharga, data-data tersebut perlu didekati dan dianalisis dengan hati-hati untuk memastikan integritas data tetap terjaga.

Metrik Unik

Metrik unik memperhitungkan nilai non-duplikasi dalam kumpulan data. Pada dasarnya, mereka menghilangkan pengulangan, memungkinkan pandangan yang lebih jelas dan ringkas tentang titik data tertentu. Namun, sifat bawaannya berarti bahwa metrik tersebut tidak dapat dikumpulkan atau dijumlahkan seperti metrik lainnya, karena hal tersebut dapat secara tidak sengaja memunculkan kembali duplikat atau memberikan data yang menyesatkan.

Contoh metrik unik adalah konsep pengunjung unik di sebuah website. Misalkan seorang pengguna mengunjungi situs web di pagi hari, lagi saat istirahat makan siang, dan sekali lagi di malam hari. Jika Anda menghitung total kunjungan, Anda akan mencatat tiga kunjungan. Namun, ketika mempertimbangkan pengunjung unik, individu ini hanya akan dihitung satu kali, karena ini adalah satu pengguna berbeda yang melakukan beberapa kunjungan.

Jika, misalnya, situs web mempunyai total kunjungan 500 pada hari Senin dengan 300 pengunjung unik dan total 600 kunjungan pada hari Selasa dengan 350 pengunjung unik, maka menjumlahkan pengunjung unik untuk kedua hari tersebut akan menghasilkan 650. Namun, hal ini tidak memperhitungkan kemungkinan bahwa beberapa pengunjung unik di hari Senin mungkin juga menjadi bagian dari pengunjung unik di hari Selasa. Penggabungan dengan cara ini dapat menyebabkan perkiraan yang berlebihan terhadap jumlah individu berbeda yang mengunjungi situs web.

Seluk-beluk hal tersebut menggarisbawahi pentingnya menangani metrik unik dengan tepat.

KPI yang dihitung

KPI terhitung (Indikator Kinerja Utama) adalah metrik yang diperoleh dari kombinasi atau penghitungan dua atau lebih metrik dasar. KPI ini tidak hanya berupa penghitungan atau pengukuran langsung, namun menawarkan wawasan terpadu yang dapat memberikan pemahaman lebih mendalam tentang kinerja. Namun, sifat turunannya berarti bahwa metrik tersebut tidak dapat digabungkan dengan cara yang sama seperti metrik dasar tanpa menimbulkan risiko distorsi data.

Contoh KPI yang dihitung adalah Tingkat Konversi. Metrik ini diperoleh dengan membagi jumlah konversi (baik penjualan, pendaftaran, atau tindakan lain yang diinginkan) dengan jumlah total pengunjung, lalu dikalikan dengan 100 untuk mendapatkan persentase.

Mari kita pertimbangkan platform e-niaga yang menjalankan dua kampanye berbeda. Kampanye A pada bulan Januari menghasilkan 10.000 pengunjung dan 200 konversi, menghasilkan tingkat konversi 2%. Kampanye B di bulan Februari mendatangkan 15.000 pengunjung dengan 450 konversi, yang berarti tingkat konversi 3%. Jika seseorang mencoba menggabungkan angka-angka ini secara naif, dengan merata-ratakan tingkat konversi, mereka akan mendapatkan 2,5%. Namun, jika Anda menggabungkan total pengunjung dan konversi dari kedua kampanye lalu menghitung rasio konversi, sebenarnya jumlahnya adalah 2,6% [(650 konversi / 25.000 pengunjung) x 100].

Jebakan Keputusan yang Salah Informasi

Jika disalahpahami, metrik yang tidak dapat diagregasi dapat membuat pemasar keluar jalur. Mari selami lebih dalam mengapa metrik ini penting dan cara menggunakannya dengan benar.

Risiko Keputusan yang Salah Informasi

Membuat pilihan berdasarkan data yang salah dapat menyebabkan strategi tidak tepat sasaran.

Solusi: Selalu periksa ulang dan validasi sumber data. Gunakan alat yang khusus menangani metrik yang tidak dapat diagregasi untuk memastikan pembacaan yang akurat.

Implikasi Anggaran

Menghabiskan terlalu banyak dana untuk kampanye berdasarkan jumlah yang berlebihan dapat menghabiskan sumber daya.

Solusi: Tinjau dan sesuaikan anggaran pemasaran secara berkala berdasarkan data nyata dan terverifikasi. Hal ini membantu dalam mengalokasikan dana di tempat yang akan memberikan dampak paling besar.

Reputasi Dipertaruhkan

Kesalahan yang konsisten dalam interpretasi data dapat membuat pemangku kepentingan mempertanyakan keterampilan tim pemasaran.

Solusi: Berinvestasilah dalam pelatihan dan lokakarya yang berfokus pada pemahaman metrik yang kompleks. Hal ini meningkatkan kepercayaan diri tim dan memastikan pelaporan yang akurat.

Peluang yang Terlewatkan

Tidak melihat potensi nyata dari sebuah kampanye dapat menyebabkan hilangnya peluang untuk berkembang.

Solusi: Gunakan gabungan data kualitatif dan kuantitatif. Hal ini memberikan gambaran yang lebih lengkap mengenai kinerja kampanye dan potensi area pertumbuhan.

Kompleksitas Lanskap Digital

Dengan begitu banyak platform online, yang masing-masing memiliki metriknya sendiri, Anda akan mudah tersesat.

‍ Solusi: Buat dasbor terpusat di mana data dari berbagai platform dapat dilihat secara bersamaan. Ini memberikan gambaran yang lebih jelas tentang kinerja secara keseluruhan.

Menyelam Lebih Dalam dengan Data Granular

Data yang luas atau ringkas dapat menutupi detail penting, sehingga berpotensi menimbulkan salah tafsir.

Solusi: Selalu pilih kumpulan data paling detail yang tersedia. Data terperinci memberikan gambaran yang lebih jelas, memungkinkan pemahaman yang lebih baik tentang masing-masing metrik dan implikasinya.

Memanfaatkan Kekuatan Alat Khusus

Alat data standar mungkin tidak dilengkapi untuk menangani perbedaan metrik yang tidak dapat diagregasi.

Solusi: Investasikan pada alat yang dirancang khusus untuk metrik ini. Alat-alat tersebut dibuat untuk mengelola kompleksitas dan memberikan agregasi yang akurat, memastikan bahwa data dapat diandalkan dan dapat ditindaklanjuti.

Kesimpulan

Metrik yang tidak dapat diagregasi, meskipun rumit, merupakan bagian integral dari analisis data yang akurat dalam pemasaran digital. Dengan mengenali karakteristik unik mereka dan menggunakan strategi dan alat yang tepat, pemasar dapat memanfaatkan potensi mereka secara maksimal. Memastikan pemahaman mendalam tentang metrik ini tidak hanya membantu dalam membuat keputusan yang tepat namun juga membuka jalan bagi kampanye dan strategi pemasaran yang sukses.

Pertanyaan yang Sering Diajukan

Apa sebenarnya metrik yang tidak dapat diagregasi?

Metrik yang tidak dapat diagregasi adalah jenis data yang tidak dapat ditambahkan atau dirata-ratakan begitu saja seperti angka biasa. Misalnya, menghitung pengunjung situs web unik berbeda dengan menghitung total kunjungan situs web karena beberapa pengunjung mungkin mengunjungi situs beberapa kali.

Apa saja contoh metrik non-agregat dalam pemasaran digital?

Contohnya termasuk total berjalan seperti jumlah pengikut di media sosial, metrik unik seperti jangkauan dan tayangan unik, dan KPI yang dihitung seperti biaya per klik (BPK).

Bagaimana cara memastikan keakuratan saat menangani metrik yang tidak dapat diagregasi?

Sangat penting untuk mengakses data paling detail yang tersedia, menggunakan alat khusus yang dirancang untuk metrik ini, dan terus mengikuti perkembangan metode analisis data terbaru.

Tantangan apa yang mungkin saya hadapi dengan metrik yang tidak dapat diagregasi?

Tantangannya mencakup risiko pengambilan keputusan berdasarkan data yang salah, implikasi anggaran karena jumlah yang membengkak, potensi kerugian terhadap reputasi, dan kompleksitas lanskap digital.

Bagaimana cara mengatasi tantangan yang ditimbulkan oleh metrik yang tidak dapat diagregasi?

Solusinya mencakup pemeriksaan ulang dan validasi sumber data, investasi dalam pelatihan dan alat khusus, penggunaan gabungan data kualitatif dan kuantitatif, serta pembuatan dasbor terpusat untuk gambaran kinerja yang lebih jelas.