Комплексное руководство по неагрегируемым показателям цифрового маркетинга

Опубликовано: 2023-09-22

В обширной сфере анализа данных, особенно в области цифрового маркетинга, понимание нюансов различных показателей имеет решающее значение. Среди них неагрегированные показатели выделяются своей уникальной природой. В отличие от стандартных данных, которые можно легко суммировать или усреднить, эти показатели требуют более тонкого подхода.

В этом руководстве подробно рассматриваются тонкости неагрегируемых показателей, их типы и проблемы, которые они создают, а также предлагаются решения для эффективного управления ими.

Что такое неагрегированные показатели?

Хотя многие показатели можно агрегировать или комбинировать, чтобы получить широкое представление об эффективности за период или по категориям, существует подмножество, известное как неагрегируемые показатели.

Неагрегированные показатели уникальны тем, что их невозможно точно суммировать или усреднить по разным измерениям без риска искажения основных данных.

Например, возьмем среднее значение. Усреднение среднего значения по нескольким категориям или временным периодам может привести к ошибочным результатам. Вместо суммирования этих значений аналитикам следует рассматривать каждое значение в его конкретном контексте, чтобы сохранить целостность информации.

Понимание и признание неагрегируемых показателей имеет решающее значение. Это гарантирует правильную обработку и интерпретацию данных, избегая потенциальных ошибок и неточностей. Имея дело с такими показателями, важно подходить к ним с аналитическим складом ума, гарантируя, что каждый показатель оценивается в его индивидуальном контексте, а не поспешно комбинируется или усредняется.

Улучшите свою маркетинговую аналитику с помощью Improvado
Improvado — это передовое решение для маркетинговой аналитики, которое автоматизирует отчетность и оптимизирует процесс принятия решений, позволяя компаниям быстро определять, что работает, а что нет, тем самым максимизируя рентабельность инвестиций.
Запланировать звонок
Посмотреть варианты цен

Типы неагрегированных показателей

Неагрегированные показатели, часто называемые «нонагами» или «нагами», представляют собой количественные значения, которые невозможно просто суммировать или усреднить. Это связано с тем, что их ценность зависит от более детального уровня данных, который не всегда предоставляется.

Ниже мы более подробно рассмотрим различные типы этих показателей, особенно в контексте цифрового маркетинга и маркетинговой аналитики.

Текущие итоги

Промежуточные итоги, как следует из названия, представляют собой совокупную сумму показателей за определенный период или по всем измерениям. Они предоставляют ценную информацию о моделях роста, позволяя аналитикам и маркетологам увидеть, как показатель меняется с течением времени. Однако эти метрики нельзя агрегировать так же, как обычные метрики на основе суммы, поскольку они по своей сути содержат исторические данные.

Ярким примером промежуточной суммы является совокупное количество подписчиков или подписчиков на платформе. Давайте рассмотрим канал бренда на YouTube. Если бренд заметит, что у них появилось 50 подписчиков в понедельник, 100 во вторник и 150 в среду, общее количество подписчиков к концу среды составит 300.

Теперь, если просто суммировать количество подписчиков за неделю, общая сумма составит 600 (с учетом прироста за каждый день). Это привело бы к двойному подсчету подписчиков и дало бы завышенное представление о росте канала. На самом деле канал не набрал 600 подписчиков; он получил 300, как показывает промежуточная сумма.

Это различие подчеркивает важность понимания природы неагрегируемых показателей. Хотя они предоставляют бесценную информацию, к ним необходимо подходить и анализировать с осторожностью, чтобы обеспечить целостность данных.

Уникальные метрики

Уникальные метрики учитывают неповторяющиеся значения в наборе данных. По сути, они устраняют повторы, обеспечивая более четкое и краткое представление конкретных точек данных. Однако их присущая природа означает, что их нельзя случайно агрегировать или суммировать, как другие показатели, поскольку это может непреднамеренно повторно ввести дубликаты или предоставить вводящие в заблуждение данные.

Примером уникальной метрики является концепция уникальных посетителей веб-сайта. Предположим, пользователь посещает веб-сайт утром, еще раз во время обеденного перерыва, а затем еще раз вечером. Если бы вы подсчитали общее количество посещений, вы бы зарегистрировали три посещения. Однако при рассмотрении уникальных посетителей этот человек будет учитываться только один раз, поскольку это один отдельный пользователь, совершающий несколько посещений.

Если, например, веб-сайт имеет общее количество посещений 500 в понедельник с 300 уникальными посетителями и общее количество посещений 600 во вторник с 350 уникальными посетителями, простое суммирование уникальных посетителей за оба дня даст 650. Однако это не учитывает возможность что некоторые из уникальных посетителей в понедельник могут также быть частью уникальных посетителей во вторник. Подобный способ агрегирования может привести к завышению фактического количества отдельных людей, посетивших веб-сайт.

Подобные сложности подчеркивают жизненно важную важность точной обработки уникальных показателей.

Рассчитанные ключевые показатели эффективности

Расчетные KPI (ключевые показатели эффективности) — это показатели, которые получаются в результате комбинации или расчета двух или более базовых показателей. Эти ключевые показатели эффективности не являются простыми подсчетами или измерениями, они предлагают синтезированную информацию, которая может обеспечить более глубокое понимание производительности. Однако характер их получения означает, что их нельзя агрегировать так же, как базовые показатели, без риска искажения данных.

Примером рассчитанного KPI является коэффициент конверсии. Этот показатель получается путем деления количества конверсий (будь то продажи, регистрации или другие желаемые действия) на общее количество посетителей, а затем умножения на 100, чтобы получить процент.

Давайте рассмотрим платформу электронной коммерции, проводящую две разные кампании. Кампания А в январе привела к 10 000 посетителей и 200 конверсиям, что дало коэффициент конверсии 2%. Кампания Б в феврале привлекла 15 000 посетителей и совершила 450 конверсий, что соответствует коэффициенту конверсии 3%. Если кто-то попытается наивно агрегировать эти цифры, усреднив коэффициенты конверсии, он получит 2,5%. Однако если суммировать общее количество посетителей и конверсий из обеих кампаний, а затем рассчитать коэффициент конверсии, то на самом деле он составит 2,6% [(650 конверсий / 25 000 посетителей) x 100].

Ловушки дезинформированных решений

Если их неправильно понять, неагрегированные показатели могут сбить маркетологов с курса. Давайте углубимся в то, почему эти показатели важны и как их правильно использовать.

Риск принятия дезинформированных решений

Выбор, основанный на неверных данных, может привести к принятию ошибочных стратегий.

Решение: Всегда перепроверяйте и проверяйте источники данных. Используйте инструменты, специализирующиеся на обработке неагрегированных показателей, чтобы обеспечить точные показания.

Бюджетные последствия

Слишком большие расходы на кампании, основанные на завышенных цифрах, могут истощить ресурсы.

Решение: регулярно пересматривайте и корректируйте маркетинговые бюджеты на основе реальных, проверенных данных. Это помогает распределить средства там, где они принесут наибольший эффект.

Репутация на кону

Постоянные ошибки в интерпретации данных могут заставить заинтересованные стороны усомниться в навыках маркетинговой команды.

Решение: инвестируйте в обучение и семинары, посвященные пониманию сложных показателей. Это повышает уверенность команды и обеспечивает точную отчетность.

Упущенные возможности

Незнание реального потенциала кампании может привести к упущенным шансам на рост.

Решение: используйте сочетание качественных и количественных данных. Это дает более полную картину эффективности кампании и потенциальных областей роста.

Сложность цифрового ландшафта

С таким количеством онлайн-платформ, каждая из которых имеет свой набор показателей, легко заблудиться.

‍ Решение: Создайте централизованную информационную панель, где данные с разных платформ можно будет просматривать вместе. Это дает более четкое представление об общей производительности.

Погрузитесь глубже с детализированными данными

Обобщенные или обобщенные данные могут маскировать важные детали, что может привести к неправильному толкованию.

Решение: Всегда выбирайте наиболее подробный доступный набор данных. Подробные данные дают более четкую картину, позволяя лучше понять отдельные показатели и их значение.

Используйте возможности специализированных инструментов

Стандартные инструменты обработки данных могут быть неспособны обрабатывать нюансы неагрегируемых показателей.

Решение: инвестируйте в инструменты, специально разработанные для этих показателей. Такие инструменты созданы для управления сложными ситуациями и обеспечения точного агрегирования, гарантируя, что данные будут надежными и полезными.

Заключение

Неагрегированные показатели, хотя и сложны, являются неотъемлемой частью точного анализа данных в цифровом маркетинге. Признавая их уникальные характеристики и используя правильные стратегии и инструменты, маркетологи могут полностью раскрыть их потенциал. Обеспечение глубокого понимания этих показателей не только помогает принимать обоснованные решения, но и прокладывает путь для успешных маркетинговых кампаний и стратегий.

Часто задаваемые вопросы

Что такое неагрегируемый показатель?

Неагрегируемая метрика — это тип данных, которые нельзя просто сложить или усреднить, как обычные числа. Например, подсчет уникальных посетителей веб-сайта отличается от подсчета общего количества посещений веб-сайта, поскольку некоторые посетители могут посещать сайт несколько раз.

Каковы примеры неагрегируемых показателей в цифровом маркетинге?

Примеры включают текущие итоговые данные, такие как количество подписчиков в социальных сетях, уникальные показатели, такие как охват и уникальные показы, а также рассчитанные ключевые показатели эффективности, такие как цена за клик (CPC).

Как обеспечить точность при работе с неагрегируемыми показателями?

Очень важно иметь доступ к наиболее подробным доступным данным, использовать специализированные инструменты, разработанные для этих показателей, и быть в курсе новейших методов анализа данных.

С какими проблемами я могу столкнуться при использовании неагрегированных показателей?

Проблемы включают в себя риск принятия решений на основе неверных данных, бюджетные последствия из-за завышенных цифр, потенциальный вред репутации и сложность цифрового ландшафта.

Как я могу преодолеть проблемы, связанные с неагрегируемыми показателями?

Решения включают в себя двойную проверку и проверку источников данных, инвестиции в обучение и специализированные инструменты, использование сочетания качественных и количественных данных, а также создание централизованных информационных панелей для более четкого представления производительности.