数字营销中的数据分析对于获得有价值的结论并采取必要的行动方案以确保每个策略的成功至关重要。然而，有时数字和百分比可能确实具有误导性。那么如何避免这些陷阱以获得干净且完全客观的结果呢？首先要做的就是认出他们。
关注错误的指标
这种情况尤其发生在刚刚起步的公司中。突然之间，许多营销人员很难准确地知道他们应该衡量、分析和研究什么。
以婴儿用品品牌为例。当开始数字化战略时，他们有几个人负责计算和分析数据。贝宁数据 他们的方法并不总是正确的，如下所述，以及提出的解决方案：
-社交网络上的关注者数量：这是一个重要的数据，特别是对于此类产品。然而，人们过于关注关注者的数量，而没有将其与其他因素进行对比。
解决方案：有必要了解并解释关注者在社交媒体上的参与程度。一个例子是旨在推广新产品的出版物所产生的反应数量，以及评论的数量和质量，因为这将产生对公司的重要反馈。
- 产生的潜在客户数量：确实，这是一个重要的指标，但如果不分析和解释其他类型的数据，单独的数字就失去了意义。
解决方案：潜在客户的行为比数字本身更重要，衡量潜在客户的最佳方法是分析所获得的转化水平。捕获 1,000 个经过必要培育的优质销售线索比捕获 100,000 个产生最低转化次数的销售线索更为重要。
- 网站访问量：对于一些专家来说，这些数据被认为是一种虚荣指标，而且这有很多道理。流量很重要，但更多的数据会产生更有价值的信息。
解决方案：如果您已经拥有必要的流量，那么您必须分析用户花费的时间以及与内容的交互。
发现数据分析中的陷阱以及如何避免它们
忘记一般数据、因素和信息的背景
数字常常具有误导性。很容易验证，如下例所示：
-某公司提供双月期的转化率和净利润报告。它显示的数字表明，该数据每周平均增长 15%，无一例外，这非常出色。
然而，将这些数字与去年同期的两个月进行比较时，发现同期的转化率下降了 30%。
因此，虽然近期的增长说明了复苏，但也有必要进行必要的调整，使数字等于或好于一年前。
结论是：分析数据时必须考虑信息的上下文。也就是说：他们在前期的表现如何？数据的质量是否考虑了所有因素，并且每个因素之间是否进行了适当的比较？
使用太多平台来衡量数据
使用多个系统来分析相同的数据可能会令人困惑并且适得其反，因为每个系统都会为每个信息片段增加一定的价值。也就是说，尽管总体上工作看起来相似，但某些指标可能会有所不同。
例如，对特定着陆页的访问会考虑Google Analytics 中的一些数据，例如不同的登录信息和广告拦截器的行为。就其本身而言，Search Console 中的样本类型不同，因此与 Analytics 相比，获得的数据有所不同。
解决这个问题的方法是，至少在策略开始时，依靠单一方法并客观地利用所得信息进行深入的数据分析。
盲目相信现代技术
这听起来很矛盾，因为正是这个因素让我们能够大规模地了解数据并节省时间和精力。然而，自动化程序并非没有错误，多种情况结合在一起会在给定时间提供不准确的信息。其中一些是样本处理的方式，或者是可以故意操纵样本来改变结果的可能性。
为了避免这种情况，你必须经常与服务提供商联系，经常更新系统版本，并定期进行手动测试，将样本与大数据进行比较，以得出更好的结论。
数字营销中的数据分析至关重要。然而，由于数据的误导性，他们的结论有时很仓促。上述解决方案将有助于优化工作并在每个策略中获得更清晰、更准确的结果。