Um guia abrangente para métricas não agregáveis em marketing digital

Publicados: 2023-09-22

No vasto domínio da análise de dados, especialmente na área de marketing digital, é crucial compreender as nuances das diferentes métricas. Entre estas, destacam-se as métricas não agregáveis devido à sua natureza única. Ao contrário dos dados padrão que podem ser facilmente somados ou calculados em média, essas métricas exigem uma abordagem mais sutil.

Este guia investiga as complexidades das métricas não agregáveis, seus tipos e os desafios que representam, oferecendo soluções para navegar por elas de maneira eficaz.

O que são métricas não agregáveis?

Embora muitas métricas possam ser agregadas ou combinadas para fornecer uma visão ampla do desempenho durante um período ou entre categorias, existe um subconjunto conhecido como métricas não agregáveis.

As métricas não agregáveis são únicas porque não podem ser resumidas com precisão ou calculadas a média de diferentes dimensões sem o risco de distorção dos dados subjacentes.

Por exemplo, considere uma média. Calcular a média de várias categorias ou prazos pode levar a resultados enganosos. Em vez de somar estes valores, os analistas devem olhar para cada valor no seu contexto específico para manter a integridade da informação.

Compreender e reconhecer métricas não agregáveis é crucial. Ele garante que os dados sejam tratados e interpretados corretamente, evitando possíveis armadilhas e imprecisões. Ao lidar com essas métricas, é essencial abordá-las com uma mentalidade analítica, garantindo que cada métrica seja avaliada em seu contexto individual, em vez de ser combinada ou calculada às pressas.

Tipos de métricas não agregáveis

Métricas não agregáveis, muitas vezes chamadas de "nonags" ou "nags", são valores quantitativos que não podem ser simplesmente somados ou calculados em média. Isso ocorre porque seu valor depende de um nível de dados mais detalhado que nem sempre é fornecido.

Aqui está um mergulho mais profundo nos diferentes tipos dessas métricas, especialmente no contexto de marketing digital e análise de marketing.

Totais em execução

Os totais acumulados, como o nome indica, representam a soma cumulativa de uma métrica durante um determinado período ou entre dimensões. Eles fornecem informações valiosas sobre os padrões de crescimento, permitindo que analistas e profissionais de marketing vejam como uma métrica evolui ao longo do tempo. No entanto, estas métricas não podem ser agregadas da mesma forma que as métricas regulares baseadas em somas, uma vez que transportam inerentemente dados históricos.

Um excelente exemplo de total acumulado é o número cumulativo de assinantes ou seguidores em uma plataforma. Vamos considerar o canal de uma marca no YouTube. Se a marca observar que ganhou 50 assinantes na segunda-feira, 100 na terça e 150 na quarta-feira, o total acumulado de assinantes no final da quarta-feira seria de 300.

Agora, se simplesmente agregarmos a contagem de assinantes da semana até agora, o total seria 600 (contando a adição de cada dia). Isso duplicaria a contagem de assinantes e forneceria uma visão inflacionada do crescimento do canal. Na verdade, o canal não conquistou 600 inscritos; ganhou 300, conforme indicado pelo total acumulado.

Esta distinção destaca a importância de compreender a natureza das métricas não agregáveis. Embora forneçam informações valiosas, precisam ser abordados e analisados com cuidado para garantir que a integridade dos dados seja mantida.

Métricas Exclusivas

Métricas exclusivas levam em conta valores não duplicados dentro de um conjunto de dados. Essencialmente, eliminam repetições, permitindo uma visão mais clara e concisa de pontos de dados específicos. No entanto, a sua natureza inerente significa que não podem ser agregadas ou somadas casualmente como outras métricas, pois isso poderia reintroduzir inadvertidamente duplicados ou fornecer dados enganosos.

Um exemplo de métrica única é o conceito de visitantes únicos em um site. Suponha que um usuário visite um site pela manhã, novamente durante o horário de almoço e novamente à noite. Se você contasse o total de visitas, registraria três visitas. No entanto, ao considerar visitantes únicos, esse indivíduo só seria contabilizado uma vez, pois é um usuário distinto que faz múltiplas visitas.

Se, por exemplo, o site tiver 500 visitas totais na segunda-feira com 300 visitantes únicos e 600 visitas totais na terça-feira com 350 visitantes únicos, simplesmente somar os visitantes únicos de ambos os dias daria 650. No entanto, isso não leva em conta a possibilidade que alguns dos visitantes únicos de segunda-feira também possam fazer parte dos visitantes únicos de terça-feira. Agregar desta forma pode levar à superestimação do número real de indivíduos distintos que visitaram o site.

Tais complexidades sublinham a importância vital de lidar com métricas únicas com precisão.

KPIs calculados

KPIs (indicadores-chave de desempenho) calculados são métricas derivadas da combinação ou cálculo de duas ou mais métricas básicas. Em vez de serem contagens ou medições simples, esses KPIs oferecem insights sintetizados que podem fornecer uma compreensão mais profunda do desempenho. A natureza da sua derivação, contudo, significa que não podem ser agregadas da mesma forma que as métricas básicas, sem correr o risco de distorção dos dados.

Um exemplo de KPI calculado é a Taxa de Conversão. Essa métrica é derivada da divisão do número de conversões (sejam vendas, inscrições ou outras ações desejadas) pelo número total de visitantes e, em seguida, multiplicando por 100 para obter uma porcentagem.

Vamos considerar uma plataforma de comércio eletrônico executando duas campanhas distintas. A campanha A de janeiro resultou em 10.000 visitantes e 200 conversões, gerando uma taxa de conversão de 2%. A campanha B em fevereiro atraiu 15.000 visitantes com 450 conversões, traduzindo-se em uma taxa de conversão de 3%. Se alguém tentar agregar esses números ingenuamente, calculando a média das taxas de conversão, obterá 2,5%. No entanto, se você agregar o total de visitantes e conversões de ambas as campanhas e depois calcular a taxa de conversão, na verdade será 2,6% [(650 conversões/25.000 visitantes) x 100].

As armadilhas das decisões mal informadas

Se mal compreendidas, as métricas não agregáveis podem desviar os profissionais de marketing do caminho. Vamos nos aprofundar em por que essas métricas são importantes e como usá-las corretamente.

Risco de decisões mal informadas

Fazer escolhas com base em dados incorretos pode levar a estratégias que erram o alvo.

Solução: Sempre verifique e valide as fontes de dados. Use ferramentas especializadas no tratamento de métricas não agregáveis para garantir leituras precisas.

Implicações Orçamentais

Gastar muito em campanhas baseadas em números inflacionados pode esgotar recursos.

Solução: Revise e ajuste regularmente os orçamentos de marketing com base em dados reais e verificados. Isso ajuda a alocar fundos onde eles causarão maior impacto.

Reputação em jogo

Erros consistentes na interpretação dos dados podem fazer com que as partes interessadas questionem as habilidades da equipe de marketing.

Solução: Invista em treinamentos e workshops focados no entendimento de métricas complexas. Isso aumenta a confiança da equipe e garante relatórios precisos.

Oportunidades perdidas

Não identificar o potencial real de uma campanha pode levar à perda de chances de crescimento.

Solução: Use uma combinação de dados qualitativos e quantitativos. Isso fornece uma imagem mais completa do desempenho da campanha e das áreas potenciais de crescimento.

Complexidade da paisagem digital

Com tantas plataformas online, cada uma com seu conjunto de métricas, é fácil se perder.

‍ Solução: Crie um painel centralizado onde os dados de várias plataformas possam ser visualizados juntos. Isso oferece uma visão mais clara do desempenho geral.

Mergulhe fundo com dados granulares

Dados amplos ou resumidos podem mascarar detalhes importantes, levando a possíveis interpretações errôneas.

Solução: Opte sempre pelo conjunto de dados mais detalhado disponível. Os dados detalhados oferecem uma imagem mais clara, permitindo uma melhor compreensão das métricas individuais e das suas implicações.

Aproveite o poder das ferramentas especializadas

As ferramentas de dados padrão podem não estar equipadas para lidar com as nuances das métricas não agregáveis.

Solução: Invista em ferramentas projetadas especificamente para essas métricas. Essas ferramentas são criadas para gerenciar as complexidades e fornecer agregações precisas, garantindo que os dados sejam confiáveis e acionáveis.

Conclusão

Métricas não agregáveis, embora complexas, são essenciais para uma análise precisa de dados em marketing digital. Ao reconhecerem as suas características únicas e ao empregarem as estratégias e ferramentas certas, os profissionais de marketing podem aproveitar todo o seu potencial. Garantir uma compreensão profunda dessas métricas não apenas ajuda na tomada de decisões informadas, mas também abre caminho para campanhas e estratégias de marketing bem-sucedidas.

perguntas frequentes

O que exatamente é uma métrica não agregável?

Uma métrica não agregável é um tipo de dados que não pode ser simplesmente adicionado ou calculado em média como números normais. Por exemplo, a contagem de visitantes únicos do site é diferente da contagem do total de visitas ao site porque alguns visitantes podem visitar um site várias vezes.

Quais são alguns exemplos de métricas não agregáveis em marketing digital?

Os exemplos incluem totais acumulados, como contagens de seguidores nas mídias sociais, métricas exclusivas, como alcance e impressões únicas, e KPIs calculados, como custo por clique (CPC).

Como posso garantir a precisão ao lidar com métricas não agregáveis?

É essencial acessar os dados mais detalhados disponíveis, usar ferramentas especializadas projetadas para essas métricas e manter-se atualizado com os métodos mais recentes de análise de dados.

Que desafios posso enfrentar com métricas não agregáveis?

Os desafios incluem o risco de tomar decisões com base em dados incorretos, implicações orçamentais devido a números inflacionados, potenciais danos à reputação e a complexidade do cenário digital.

Como posso superar os desafios colocados pelas métricas não agregáveis?

As soluções incluem verificação dupla e validação de fontes de dados, investimento em treinamento e ferramentas especializadas, uso de uma combinação de dados qualitativos e quantitativos e criação de painéis centralizados para uma visão mais clara do desempenho.

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