Параметры и статистика: навигация по данным в цифровом маркетинге

Опубликовано: 2023-09-04

Ясность является ключом к осуществлению осмысленных действий. Когда маркетологи пробираются сквозь потоки данных, умение различать параметры и статистику становится важнейшей компетенцией. Это больше, чем просто семантика — речь идет о понимании самой сути интерпретации данных, что позволяет профессионалам точно разрабатывать стратегии.

Это руководство предлагает четкую дорожную карту для тех, кто стоит у руля маркетинга, основанного на данных. Он углубляется в основополагающие понятия параметров и статистики, их значение и графическое представление обоих типов данных.

Понимание параметров

Параметр, по своей сути, относится к конкретному числовому значению, которое характеризует определенный аспект всей группы. Проще говоря, это снимок, отражающий суть всей группы. Например, при оценке среднего возраста всех посетителей веб-сайта результат будет параметром, поскольку он относится ко всей группе посетителей, а не только к ее подгруппе.

Важность параметров

Параметры важны, поскольку они предлагают широкий обзор данных. Вместо того, чтобы углубляться в каждую деталь, параметры предоставляют основные моменты, упрощая понимание и интерпретацию больших наборов данных.

Они служат основой, на которой строятся и проверяются гипотезы. В контексте цифрового маркетинга они могут сыграть решающую роль в определении более широких стратегий. Например, если цифровой маркетолог определяет параметр среднего времени, проведенного на определенной веб-странице, он может принимать решения, связанные с длиной контента, пользовательским опытом и стратегиями взаимодействия.

Однако важно помнить, что параметры, привязанные ко всей совокупности, иногда бывает сложно определить напрямую, особенно при работе с обширными наборами данных. Здесь в игру вступают образцы и статистика.

Часто используемые параметры: среднее значение генеральной совокупности, дисперсия генеральной совокупности.

Среднее значение населения: это среднее всех значений в популяции. Для команды цифрового маркетинга, желающей узнать средний возраст всех пользователей своего веб-сайта, этот средний возраст будет средним значением численности населения.
Дисперсия населения: измеряет дисперсию или распространение значений во всей совокупности. В сценарии цифрового маркетинга, если компания анализирует разницу во времени, которое все посетители проводят на своем веб-сайте, она смотрит на разницу в численности населения.

Сосредоточьтесь на целях получения дохода, а не на наборе данных

Improvado — это автоматизированная платформа маркетинговой аналитики. Это комплексное решение помогает на каждом этапе цикла маркетинговой отчетности, от интеграции данных до настройки отчетов. Получите от разрозненных данных к готовым к анализу данным без проблем.

Забронировать звонок

Посмотреть ключевые возможности

Понимание статистики

Статистика — это числовое значение, описывающее характеристику выборки, которая является подмножеством совокупности. Другими словами, это способ собрать информацию, не изучая каждого члена группы. Например, если бы маркетологу пришлось оценить средний возраст случайной группы из 100 посетителей веб-сайта из 10 000, результатом была бы статистика, поскольку она относится именно к этой конкретной подгруппе.

Почему это важно?

Использование статистики практично и эффективно. Изучение всей популяции может занять много времени, а иногда и оказаться невыполнимым, особенно если группа огромна. Эти идеи затем могут быть использованы для вывода или обоснованных предположений о более широких слоях населения, и именно здесь взаимодействие между статистикой и параметрами становится очевидным. Этот метод зачастую более управляем и экономически эффективен.

Например, если статистика, полученная на основе выборки, предполагает высокий уровень вовлеченности в недавно запущенной рекламной кампании, это может указывать на то, что кампания будет успешной в более широком масштабе. Однако маркетологам крайне важно подходить к статистике с осторожностью. Качество статистики во многом зависит от качества и репрезентативности выборки, из которой она составлена. Таким образом, обеспечение объективности и правильности выбора образцов становится краеугольным камнем эффективного принятия решений на основе данных в цифровом маркетинге.

Часто используемая статистика: медиана, мода, выборочная дисперсия.

Медиана: это среднее значение в списке чисел. Если количество наблюдений нечетное, медианой является среднее число. Если есть четное число, это среднее двух средних чисел. Например, в опросе цифрового маркетинга, в котором 101 пользователю задавался вопрос о количестве онлайн-покупок, которые они совершают в месяц, медиана может составлять 5 покупок.
Режим: Режим — это значение, которое чаще всего появляется в наборе данных. В контексте цифрового маркетинга, если в ходе опроса пользователей спрашивают об их любимом типе онлайн-рекламы, а видеореклама является наиболее часто выбираемым вариантом, то вариантом будет «видеореклама».
Выборочная дисперсия: измеряет степень разброса чисел в выборке. В цифровом маркетинге понимание различий может помочь оценить эффективность рекламной кампании. Если одно объявление имеет большие различия в рейтинге кликов изо дня в день, это может указывать на непостоянство его эффективности.

Различия между параметром и статистикой

Аспект	Параметр	Статистика
Определение	Значение, которое описывает характеристику всей совокупности.	Значение, которое описывает характеристику выборки (подгруппы населения).
Объем	Относится ко всей группе или множеству.	Относится к части или подмножеству группы или набора.
Применение	Используется, когда известны данные о каждом члене группы.	Используется при анализе подмножества, чтобы сделать выводы об общей совокупности.
Источник данных	Часто извлекается из данных переписи населения или полных наборов данных.	Обычно получают на основе опросов, опросов или анализа сегментированных данных.
Точность	Обеспечивает точную оценку численности населения.	Предоставляет приблизительную меру, точность которой может потребовать дальнейшей проверки.
Вариативность	Остается постоянным для данной популяции.	Может варьироваться в зависимости от выбранного образца и может отличаться от одного образца к другому.
Примеры	Средний коэффициент конверсии всего сайта за год.	Средний коэффициент конверсии посетителей из конкретной кампании в социальных сетях.

Понимание совокупности и выборки в контексте параметров и статистики

Определение населения

Популяция охватывает всю группу, которую человек стремится понять или изучить. В контексте цифрового маркетинга это может означать всех пользователей, посещающих веб-сайт, каждого подписчика на рассылку новостей по электронной почте или всех потребителей определенного продукта или услуги. Определяющей чертой популяции является ее полнота; он учитывает каждого человека или точку данных в пределах определенной группы.

Когда мы имеем дело с популяциями, информация, которую мы извлекаем, напрямую соответствует «параметрам». Параметры дают исчерпывающую информацию, поскольку они основаны на всей группе. Например, если бы вы знали точное покупательское поведение каждого пользователя цифровой платформы, вы бы работали с параметром, полученным из совокупности.

Определение образца

Выборка – это репрезентативная подгруппа населения. Это подмножество следует выбирать так, чтобы оно отражало более широкую группу и давало ценную информацию без необходимости изучения каждой отдельной точки данных.

Результаты или данные, полученные из этих выборок, дают нам «статистику», которая служит оценкой более широкой популяции на основе информации, полученной из выборки.

Для цифровых маркетологов образцы могут оказаться полезными при анализе эффективности конкретной кампании за короткий период или при опросе сегмента списка адресов электронной почты для оценки восприятия нового формата контента.

Графическое представление параметров и статистики

При графическом представлении параметров и статистики крайне важно понимать присущие им характеристики и лучшие практики, связанные с каждым из них.

Визуализация параметров

Поскольку параметры представляют всю совокупность, их визуальное представление часто создает ощущение полноты.

Например, при построении графика поведения пользователей на веб-сайте круговая диаграмма может показывать точную долю пользователей из разных источников трафика. Это дает полное представление о том, откуда приходят все пользователи.

Гистограммы, гистограммы или круговые диаграммы типичны для представления параметров, особенно при демонстрации распределения или состава всего набора данных.

Статистическая визуализация

Статистические данные, полученные на основе выборок, как правило, более изменчивы и подвержены изменчивости. Следовательно, их визуальное представление часто включает элементы, обозначающие неопределенность или диапазон.

Например, если мы графически показываем среднее время, проведенное на веб-странице выборкой пользователей, к гистограмме можно добавить полосы ошибок, чтобы указать потенциальный диапазон или отклонение истинного среднего значения для всей совокупности.

Диаграммы рассеяния, коробчатые диаграммы или линейные диаграммы с доверительными интервалами обычно используются для графического представления статистики, подчеркивая изменчивость и диапазон данных.

Взаимодействие в визуализации

При отображении параметров и статистики на одном графике очень важно обеспечить наглядность. Одним из эффективных подходов является использование отдельных визуальных элементов или цветового кодирования.

Например, сплошные столбцы могут использоваться для параметров, а пунктирные или узорчатые столбцы могут обозначать статистику. Такое дифференцирование гарантирует, что зрители поймут, какие точки данных дают окончательную информацию (параметры), а какие предлагают оценочную информацию, основанную на подмножестве (статистика).

Навигация по ландшафту параметров и статистики

Успешная навигация по этим двум типам данных зависит от понимания их нюансов и правильного их применения. Если вы стремитесь к всестороннему пониманию, параметры — это то, что вам нужно. Но когда требуется быстрое понимание подмножеств, особенно в крупномасштабных сценариях, когда оценка всей совокупности невозможна, на первый план выходит статистика.

Тем не менее, истинная сила анализа данных проявляется, когда эти два метода используются в тандеме. В то время как параметры закладывают основу для понимания более широкой картины, статистика обеспечивает гибкость для адаптации, тестирования и повторения маркетинговых стратегий в режиме реального времени.

Управляйте стратегией с помощью данных, а не управления данными. Improvado берет на себя нагрузку набора данных, а вы берете на себя инициативу.

Спасибо! Ваша заявка получена!

Упс! Что-то пошло не так при отправке формы.