همه بخش ها و اندازه شرکت ها به طور بالقوه تحت تأثیر غیرقابل اعتماد بودن داده های آنها هستند. سازمان‌های کوچک و متوسط معمولاً زمان یا منابع لازم برای ارزیابی کیفیت و/یا حل مسائل مربوط به قابلیت اطمینان را ندارند.
شرکت های بزرگ تمایل دارند کمپین های زیادی و صفحات وب جدید ایجاد کنند. آنها نمی توانند با حفظ استانداردهای کیفیت داده ها، سرعت انتشار را دنبال کنند.
تجزیه و تحلیل با کیفیت پایین می تواند اشکال مختلفی داشته باشد که گاهی اوقات عواقب جدی برای کسب و کار شما دارد:
- از دست دادن درآمد
- کاهش بازگشت سرمایه (ROI) اقدامات بازاریابی
- از دست دادن کیفیت تصمیم گیری
- آلودگی سایر پروژه های داده (CRM، Data Lake، CDP و غیره)
- کاهش اعتماد داخلی و قابلیت اطمینان
ریسک داخلی در تجزیه و تحلیل وب
بدون اقدامات پیشگیرانه، کیفیت داده ها به طور طبیعی تغییر می کند. منابع خطاها متنوع و ذاتی برخی از فناوری های وب هستند: داده های اندازه گیری نشده، ترافیک ربات، عدم دقت مرورگر، ازدحام و غیره. ما عوامل خطر اصلی را که کیفیت داده های تحلیلی شما را تهدید می کند، شناسایی، کمیت و ارائه کرده ایم.
مرحله جمع آوری بحرانی
مرحله جمع آوری داده ها بسیار مهم است زیرا ثابت است. هر گونه بهینه سازی، عملکرد، کمپین جدید یا محتوای جدید خطری برای کیفیت جمع آوری داده ها به همراه دارد. یک استراتژی جمع‌آوری مؤثر، همه بازیگران تصمیم‌گیر شرکت را گرد هم می‌آورد و به طور مداوم با هر تحولی سازگار می‌شود. این تأثیر بر جمع آوری داده ها باید هنگام تنظیم یک خط مشی مدیریت داده در نظر گرفته شود.
هرچه بیشتر سایت‌ها و برنامه‌های تلفن همراه خود را به‌روزرسانی و ارتقا دهید، احتمال تغییر ناخواسته برچسب‌های تجزیه و تحلیل خود بیشتر می‌شود. این یک اشتباه ساده به نظر می رسد، اما برچسب های گم شده، شکسته یا تکراری بسیار رایج هستند، به خصوص در سایت های بزرگ با محتوای زیاد. در حالی که تشخیص این مسائل برچسب‌گذاری، که گاهی اوقات بسیار کم است، می‌تواند دشوار باشد، اما تأثیر قابل توجهی بر عملکرد دارند. این حیاتی است که در مورد یکپارچگی برچسب هوشیار باشیم! بنابراین، بررسی کد منبع همه صفحات ضروری است، اما چه کسی برای انجام این کار دستی خسته کننده وقت دارد؟ ابزارهای خزنده به شما این امکان را می دهند که به طور خودکار سایت، تمام صفحات و بخش ها را با هم مرور کنید تا برچسب های تجزیه و تحلیل دیجیتال را بررسی کنید. برخی دیگر به شما اجازه می‌دهند که برچسب‌های خود را پس از پیاده‌سازی در سایت به صورت زنده بررسی کنید. آنها همچنین ممکن است گزارشی را منتشر کنند که در آن مواردی را که باید حل شوند، تشریح کنند.
ترافیک ربات
بر اساس برخی برآوردها، ربات ها (یا “ربات ها”) بیش از نیمی از ترافیک وب را تشکیل می دهند. برای دانستن دقیق حجم واقعی جریان ها، داشتن ابزاری برای شناسایی و حذف بخش تولید شده توسط روبات هایی که از سایت های شما بازدید می کنند ضروری است. با این حال، شناسایی برخی از “ربات های بد” می تواند بسیار دشوار باشد. از این رو کار با یک ارائه دهنده تجزیه و تحلیل دیجیتال که دارای تجربه و ابزار تشخیص و حذف این ترافیک است، اهمیت دارد. توانایی رد جریان های ناشی از ربات ها تأثیر مستقیمی بر کیفیت داده ها دارد.
علاوه بر جنبه کیفی، مرتب سازی دستی از طریق این ترافیک آلوده برای شخصی که داده ها را تجزیه و تحلیل می کند بسیار زیاد است. به عنوان اولین گام، ارائه‌دهنده تجزیه و تحلیل وب شما باید بتواند این روبات‌ها را با استفاده از فهرست حذف رسمی منتشر شده و به‌طور منظم توسط IAB شناسایی کند. پس از آن، باید به شما این فرصت را بدهد که با خاموش کردن ترافیک این ربات، اطلاعات خود را برای مدت زمان مورد نظر بازسازی کنید.
سوگیری های تخصیص منبع
برخی رویدادها، مانند تخمین بیش از حد زمان تماشای ویدیو توسط فیس بوک و تعلیق دو معیار گوگل توسط شورای رتبه بندی رسانه ها به دلیل “عدم رعایت” دستورالعمل های اندازه گیری، به شرکت ها دلیلی داده است که صحت و اعتبار داده هایی را که دریافت می کنند زیر سوال ببرند.
در زمانی که به نظر می رسد شفافیت وجود ندارد، می توان صحت (و بی طرفی) محاسبه شاخص در این سیستم های دسترسی محدود را زیر سوال برد. در اینجا یک مثال با یک سوال بسیار ساده آورده شده است: آیا واقعاً می توانیم به اعداد ارائه شده توسط یک ابزار تجزیه و تحلیل برای منبع یک “موتور جستجو” اعتماد کنیم، در حالی که در همان زمان از آن ابزار درآمد ایجاد می کند؟ یکی از نمونه های اخیر و چشمگیر، سوگیری اندازه گیری انتساب منبع ابزار Google Analytics است. به عبارت دیگر، در صورتی که بازدیدکننده در 6 ماه گذشته حتی یک بار روی یک لینک گوگل کلیک کرده باشد، تبدیل به طور خودکار به منبع گوگل (ماشین یا لینک حمایت شده) نسبت داده می شود. به این ترتیب، ابزار اندازه گیری به طور کامل منابع ترافیک مستقیم (پیوند به علاقه مندی ها، برای مثال ورودی خودکار) را نادیده می گیرد تا تبدیل را به خود اختصاص دهد. به عبارت دیگر، اگر منبع مشخص نشده باشد، گوگل آن را فرض می کند. نتیجه: تبدیل‌هایی که جمع می‌شوند و اعداد در شمارنده کانال‌های تبلیغاتی مانند Google Ads افزایش می‌یابد. نزدیک به 20 درصد از تبدیل ها به دلیل تخصیص نادرست منابع، بیش از حد برآورد می شوند.
خوشبختانه با ابزارها و روش های مناسب می توان برای کاهش خطرات اقدام کرد. سخت ترین کار این است که از منابع احتمالی خطا آگاه باشید.
AT Internet طیف گسترده ای از ابزارهای کنترل کیفیت داده های تحلیلی را ارائه می دهد. به همین دلیل، احتمال دارد خطاهای کمتری داده های شما را تغییر دهد و بر تصمیمات شما تأثیر بگذارد.
اگر می‌خواهید درباره کیفیت داده‌ها بیشتر بدانید، آخرین راهنمای ما را دانلود کنید:
