Три речі, які кожен повинен знати про Analytics

член команди TrueSocialMetrics ~ 5 хв

1. Прийміть недосконалість.

Дані ніколи не будуть ідеальними! Ось, я це сказав. Хтось мав. Якщо вам важко показувати звіт начальнику, тому що дані все ще недосконалі, просто робіть це швидко - відірвіть це, як латку :) Краще приймати недосконалі рішення сьогодні, ніж приймати ідеальні рішення завтра, коли ваша компанія вже мертвий (ну, можливо, не мертвий, але невелика драматизація допоможе вам зрозуміти мою думку). Ви просто пропустите вікно можливостей, якщо чекаєте досконалості. Це так просто.

Pisa Photo source

З власного досвіду я знаю, як важко прийняти цю думку. Коли я пишу статтю, я завжди відчуваю, що вона не є на 100% точною з математичної, статистичної, моральної (чи будь-якої іншої) точки зору. Але потім до мене підходить мій співзасновник і запитує, де класна стаття, яку я йому обіцяв кілька тижнів тому. І я кажу йому, що не можу закінчити зміст, тому що він ще недосконалий. Потім на його обличчі такий страшний вираз, ніби він хоче вдарити мене дуже сильно :) Просто відпусти! Корисні дані не дорівнюють 100% ідеальності.

Я маю на увазі, просто подивіться, наприклад, на Google Analytics. Він показує дані не для 100% сесії, а десь між 80% і 90%. І це перекриває джерела користувачів. Від вивчення того, як він зберігає дані всередині, у мене відпала щелепа. Можливо, вибірка та заміна джерела роблять дані в GA якось недосконалими, але вони все одно є статистично значущими та дійсними. Недосконалість даних не завжди означає недійсність даних. Навіть Mighty Google Analytics не ідеальний. Тому наступного разу, коли ви відчуєте, що ваше праве око смикається через недосконалість даних - просто відпустіть це :)

Звичайно, в аналітиці є деякі жорсткі обмеження, які не варто просто відпускати, але більшість недосконалостей даних можна не помічати заради своєчасного прийняття рішення. Прагніть отримати найкращі дані, але не витрачайте все життя на очікування досконалості; працюйте з тим, що маєте зараз.

Не надто аналізуйте це.

2. Подумайте про контекст.

Коли ви дивитесь на якесь число, завжди думайте про контекст. Ставте лайк, якщо у вас є 50 коментарів із 100 шанувальниками — вітаємо, ви керуєте, а якщо у вас є 50 коментарів із 1 000 000 шанувальників — чувак, у вас проблеми.

Image source

Як і того разу, коли я аналізував сторінку «П’ятдесят відтінків сірого» у Facebook, у них було 6 мільйонів шанувальників і 4000 коментарів до кожного допису — виглядає досить чудово, так? Але коли я подивився на ці коментарі, 99% з них були спамом. Тепер ви можете уявити, скільки з цих фанатів є зомбі та скоротити всі їхні характеристики принаймні вдвічі.

Про що вам говорить проста кількість лайків? нічого У мене 30 лайків. Скільки у вас постів? А скільки підписників? А як справи конкурентів з однаковою кількістю публікацій і підписників? Варто враховувати багато факторів, адже вони кардинально змінюють картину.

• У мене 30 лайків з 1 публікацією та 30 підписниками - я король, а моїм конкурентам вдалося зробити лише 5 лайків на 1 публікацію на 30 підписників - я король світу.
• У мене 30 лайків із 1000 дописами та 1000 фоловерів - зараз я буду жаліти себе в кутку :) Але моїм конкурентам вдалося зробити лише 20 лайків на 1000 дописів на 1000 підписників - о, тепер набагато краще , я візьму це підвищення і підвищення зарплати, дуже дякую :)

Ви бачите, куди я прямую – контекст змінює картину.

Не нехтуйте цим.

3. Аналітика схожа на нічне бачення в темній кімнаті невігластва.

Ваш сайт, сторінка в соціальних мережах або бренд схожі на темну кімнату – ви не маєте уявлення про те, що відбувається всередині, як клієнти взаємодіють з вашим продуктом, що вони думають про ваш контент тощо. Тобто до тих пір, поки ви не включите ліхтарик аналітики. Раптом ви бачите, що клієнти ненавиділи ваші публікації про Super Bowl і ваші надихаючі прислів’я, але повністю сподобалися ваші дурні відео про котів; що у них виникли проблеми з підпискою на вашу розсилку на сайті та вони не знають, як переміщатися на сторінці цін.

Background source

Але це лише частина угоди. Не повідомляйте лише про те, що сталося; повідомте, що робити далі. Коли ви ховаєте свого боса під вантажем цифр, для нього це знову як ця темна кімната, дайте йому ліхтарик - скажіть йому, що робити далі на основі цих даних. Рекомендації є найважливішою частиною звіту.

Навіть якщо ніхто ніколи не побачить ваші години копання в приблизних даних, але побачить просте та дієве речення з рекомендацією: «Нам потрібно більше інвестувати у відео про дурних котів — вони допомагають нам продавати більше пончиків, давайте наймемо котів-відео гуру» - воно того варте. Якщо ви не відображаєте рекомендовані дії у своєму звіті, це ніби змушуєте їх виконувати всю роботу, яку ви виконали знову. Ви витратили години на те, щоб зрозуміти, що сталося і що нам робити далі, а потім ви завантажуєте доріжку цифр своїм колегам і чекаєте, поки вони знову проаналізують їх у своїх головах, щоб зрозуміти, що робити далі. Щоб уникнути подібних пасток, наполегливо рекомендуємо вам прочитати статтю Авінаша Каушика на тему The Difference Between Web Reporting And Web Analysis, щоб отримати чудові приклади звітів із рекомендаціями.

Звіт без рекомендованих дій = незавершений аналіз.

Переходьте від цифр і графіків до дій і рекомендацій.

Висновки:

• Не надто аналізуйте це.

• Не забувайте про це.

• Виходьте за межі цифр.