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测量是否正确？
在整个过程中，错误总是会悄悄出现。人为错误、系统测量错误、定义差异或解释差异。在线营销数据存在许多技术问题，这些问题可能会对结果的衡量产生重大影响。例如，有很多系统完全依赖cookie来进行测量。而cookie测量的平均失败率在30%左右。这意味着这个数据的可靠性基本上只有区区70%。
由于测量系统的不正确或不完整的实施，会出现许多错误。有数以千计的网站，其中部分网站忘记了测量代码，因此测量仅包括部分网站访问。我们甚至不讨论由于使用访问量、访问者、唯一访问者和点击的不同定义而导致的解释差异。每个测量系统对此都有自己的解释，因此来自不同系统的测量结果很少可以进行比较。
转化归因：超越最终点击
另一个解释的例子是转化归因模型，它用于评估在线活动的结果。尽管所有营销人员都知道营销围绕AIDA 模型（客户利用注意力和兴趣做出决定并最终采取行动），但在为营销活动分配转化时，通常只考虑最后一次点击或最后一次点击（cookie）。低成本航司）。现在每个人都同意这并不能完全公正地对待每一次竞选活动。实际上，这意味着我们允许将一项事务分配给多个资源。这样一来，单单营销活动的效果就远远大于收银台的效果。
这就是为什么越来越多的各方关注的不仅仅是最后一次点击，而且参与购买过程的多方的贡献至关重要。这为数据的解释增加了新的维度。考虑每个营销活动的独特且经过验证的营业额，以便可以确定 喀麥隆數據 每个渠道的真实ROAS （广告支出回报率）。
尤里卡，伟大的见解！数据是数字和字母的盒子，不多也不少。只有当有人开始用它们做某事时，它们才变得有价值。如果没有足够的能力来处理和分析数据，那么收集大量数据并不总是大量知识和信息的开始。由于数据丰富而管理数据的人太少，你以为你知道一切，但实际上一无所知。
尽管这看起来似乎是显而易见的，但每个人都知道一些公司在收集数据方面付出了巨大努力，但在实践中使用数据却不太成功的例子。因此，一定要仔细思考你真正想知道的是什么，避免被数据淹没。
赠品！
你的公司肯定还有免费数据：装有实习报告的柜子。难以想象有多少组织委托已经完成的研究，有多少研究成果像纸老虎一样被搁置在柜子里。有价值的数据不一定很昂贵，有时比您想象的更接近。
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发表于 2025-1-14 17:21:10