Una guida completa alle metriche non aggregabili nel marketing digitale

Pubblicato: 2023-09-22

Nel vasto regno dell’analisi dei dati, in particolare nel campo del marketing digitale, comprendere le sfumature delle diverse metriche è fondamentale. Tra queste spiccano le metriche non aggregabili per la loro unicità. A differenza dei dati standard che possono essere facilmente sommati o calcolati come media, questi parametri richiedono un approccio più sfumato.

Questa guida approfondisce le complessità dei parametri non aggregabili, i loro tipi e le sfide che pongono, offrendo soluzioni per gestirli in modo efficace.

Cosa sono le metriche non aggregabili?

Sebbene molti parametri possano essere aggregati o combinati per fornire una visione ampia delle prestazioni in un periodo o in più categorie, esiste un sottoinsieme noto come parametri non aggregabili.

Le metriche non aggregabili sono uniche in quanto non possono essere sommate accuratamente o calcolate la media su dimensioni diverse senza rischiare la distorsione dei dati sottostanti.

Ad esempio, considera una media. Calcolare la media su più categorie o intervalli di tempo può portare a risultati fuorvianti. Invece di sommare questi valori, gli analisti dovrebbero considerare ciascun valore nel suo contesto specifico per mantenere l’integrità delle informazioni.

Comprendere e riconoscere le metriche non aggregabili è fondamentale. Garantisce che i dati vengano gestiti e interpretati correttamente, evitando potenziali insidie e imprecisioni. Quando si ha a che fare con tali parametri, è essenziale affrontarli con una mentalità analitica, assicurandosi che ogni parametro venga valutato nel suo contesto individuale anziché essere combinato o mediato frettolosamente.

Tipi di metriche non aggregabili

Le metriche non aggregabili, spesso denominate "nonags" o "nags", sono valori quantitativi che non possono essere semplicemente sommati o calcolati come media. Questo perché il loro valore dipende da un livello più dettagliato di dati che non sempre viene fornito.

Ecco un approfondimento sui diversi tipi di questi parametri, in particolare nel contesto del marketing digitale e dell'analisi di marketing.

Totali parziali

I totali parziali, come suggerisce il nome, rappresentano la somma cumulativa di una metrica in un determinato periodo o tra dimensioni. Forniscono informazioni preziose sui modelli di crescita, consentendo agli analisti e agli esperti di marketing di vedere come una metrica si evolve nel tempo. Tuttavia, questi parametri non possono essere aggregati allo stesso modo dei normali parametri basati sulla somma, poiché contengono intrinsecamente dati storici.

Un ottimo esempio di totale parziale è il numero cumulativo di abbonati o follower su una piattaforma. Consideriamo il canale YouTube di un brand. Se il marchio osservasse di aver guadagnato 50 abbonati lunedì, 100 martedì e 150 mercoledì, il totale parziale degli abbonati entro la fine di mercoledì sarebbe 300.

Ora, se si aggregasse semplicemente il numero degli iscritti per la settimana fino a quel momento, il totale sarebbe 600 (contando l'aggiunta di ogni giorno). Ciò conterebbe due volte gli iscritti e fornirebbe una visione gonfiata della crescita del canale. In realtà il canale non ha raggiunto i 600 iscritti; ha guadagnato 300, come indicato dal totale parziale.

Questa distinzione evidenzia l’importanza di comprendere la natura delle metriche non aggregabili. Sebbene forniscano informazioni preziose, devono essere affrontati e analizzati con attenzione per garantire che l'integrità dei dati sia mantenuta.

Metriche uniche

Le metriche univoche tengono conto dei valori non duplicati all'interno di un set di dati. In sostanza, eliminano le ripetizioni, consentendo una visione più chiara e concisa di punti dati specifici. Tuttavia, la loro natura intrinseca significa che non possono essere aggregati o sommati casualmente come altri parametri, poiché ciò potrebbe inavvertitamente reintrodurre duplicati o fornire dati fuorvianti.

Un esempio di metrica unica è il concetto di visitatori unici su un sito web. Supponiamo che un utente visiti un sito Web al mattino, di nuovo durante la pausa pranzo e poi ancora la sera. Se dovessi contare le visite totali, registreresti tre visite. Tuttavia, se si considerano i visitatori unici, questo individuo verrà conteggiato una sola volta, poiché si tratta di un utente distinto che effettua più visite.

Se, ad esempio, il sito web ha 500 visite totali lunedì con 300 visitatori unici e 600 visite totali martedì con 350 visitatori unici, sommando semplicemente i visitatori unici di entrambi i giorni si otterrebbe 650. Tuttavia, ciò non tiene conto della possibilità che alcuni dei visitatori unici di lunedì potrebbero far parte anche dei visitatori unici di martedì. Aggregare in questo modo potrebbe portare a sovrastimare il numero effettivo di individui distinti che hanno visitato il sito web.

Tali complessità sottolineano l’importanza vitale di gestire metriche uniche con precisione.

KPI calcolati

I KPI calcolati (Key Performance Indicators) sono metriche derivate dalla combinazione o dal calcolo di due o più metriche di base. Piuttosto che essere conteggi o misurazioni semplici, questi KPI offrono informazioni sintetizzate che possono fornire una comprensione più profonda delle prestazioni. La natura della loro derivazione, tuttavia, significa che non possono essere aggregati allo stesso modo dei parametri di base senza rischiare la distorsione dei dati.

Un esempio di KPI calcolato è il tasso di conversione. Questa metrica si ottiene dividendo il numero di conversioni (che si tratti di vendite, iscrizioni o altre azioni desiderate) per il numero totale di visitatori, quindi moltiplicando per 100 per ottenere una percentuale.

Consideriamo una piattaforma di e-commerce che esegue due campagne distinte. La campagna A di gennaio ha generato 10.000 visitatori e 200 conversioni, con un tasso di conversione del 2%. La campagna B a febbraio ha attirato 15.000 visitatori con 450 conversioni, che si traducono in un tasso di conversione del 3%. Se qualcuno tentasse di aggregare questi numeri ingenuamente, facendo la media dei tassi di conversione, otterrebbe il 2,5%. Tuttavia, se aggreghi il totale dei visitatori e delle conversioni di entrambe le campagne e poi calcoli il tasso di conversione, in realtà è pari al 2,6% [(650 conversioni/25.000 visitatori) x 100].

Le insidie delle decisioni male informate

Se fraintese, le metriche non aggregabili possono portare fuori rotta gli esperti di marketing. Analizziamo più a fondo il motivo per cui queste metriche sono importanti e come utilizzarle correttamente.

Rischio di decisioni sbagliate

Fare scelte basate su dati errati può portare a strategie che mancano l’obiettivo.

Soluzione: ricontrolla e convalida sempre le origini dati. Utilizza strumenti specializzati nella gestione di metriche non aggregabili per garantire letture accurate.

Implicazioni sul bilancio

Spendere troppo in campagne basate su numeri gonfiati può drenare risorse.

Soluzione: rivedere e adeguare regolarmente i budget di marketing sulla base di dati reali e verificati. Ciò aiuta a allocare i fondi dove avranno il maggiore impatto.

Reputazione in gioco

Errori costanti nell'interpretazione dei dati possono indurre le parti interessate a mettere in dubbio le capacità di un team di marketing.

Soluzione: investire in formazione e workshop incentrati sulla comprensione di metriche complesse. Ciò aumenta la fiducia del team e garantisce report accurati.

Opportunità perse

Non individuare il reale potenziale di una campagna può far perdere occasioni di crescita.

Soluzione: utilizzare un mix di dati qualitativi e quantitativi. Ciò fornisce un quadro più completo della performance della campagna e delle potenziali aree di crescita.

Complessità del panorama digitale

Con così tante piattaforme online, ognuna con i propri parametri, è facile perdersi.

‍ Soluzione: creare una dashboard centralizzata in cui i dati provenienti da varie piattaforme possono essere visualizzati insieme. Ciò offre una visione più chiara delle prestazioni complessive.

Immergiti in profondità con i dati granulari

Dati ampi o riepilogati possono mascherare dettagli importanti, portando a potenziali interpretazioni errate.

Soluzione: optare sempre per il set di dati più dettagliato disponibile. I dati dettagliati offrono un quadro più chiaro, consentendo una migliore comprensione dei singoli parametri e delle loro implicazioni.

Sfrutta la potenza degli strumenti specializzati

Gli strumenti di dati standard potrebbero non essere attrezzati per gestire le sfumature delle metriche non aggregabili.

Soluzione: investire in strumenti appositamente progettati per questi parametri. Tali strumenti sono progettati per gestire le complessità e fornire aggregazioni accurate, garantendo che i dati siano affidabili e utilizzabili.

Conclusione

Le metriche non aggregabili, sebbene complesse, sono parte integrante di un'analisi accurata dei dati nel marketing digitale. Riconoscendo le loro caratteristiche uniche e impiegando le strategie e gli strumenti giusti, gli esperti di marketing possono sfruttare tutto il loro potenziale. Garantire una profonda comprensione di questi parametri non solo aiuta a prendere decisioni informate, ma apre anche la strada a campagne e strategie di marketing di successo.

Domande frequenti

Cos'è esattamente una metrica non aggregabile?

Una metrica non aggregabile è un tipo di dati che non può essere semplicemente sommato o calcolata la media come i numeri normali. Ad esempio, il conteggio dei visitatori unici del sito Web è diverso dal conteggio delle visite totali del sito Web poiché alcuni visitatori potrebbero visitare un sito più volte.

Quali sono alcuni esempi di metriche non aggregabili nel marketing digitale?

Gli esempi includono totali parziali come il conteggio dei follower sui social media, metriche uniche come copertura e impressioni uniche e KPI calcolati come il costo per clic (CPC).

Come posso garantire la precisione quando ho a che fare con metriche non aggregabili?

È essenziale accedere ai dati più dettagliati disponibili, utilizzare strumenti specializzati progettati per queste metriche e rimanere aggiornati con i più recenti metodi di analisi dei dati.

Quali sfide potrei affrontare con le metriche non aggregabili?

Le sfide includono il rischio di prendere decisioni basate su dati errati, implicazioni di bilancio dovute a numeri gonfiati, potenziali danni alla reputazione e la complessità del panorama digitale.

Come posso superare le sfide poste dalle metriche non aggregabili?

Le soluzioni includono il doppio controllo e la convalida delle fonti di dati, l'investimento in formazione e strumenti specializzati, l'utilizzo di un mix di dati qualitativi e quantitativi e la creazione di dashboard centralizzati per una visione più chiara delle prestazioni.