En produktchef ser en stigning i konverteringer tirsdag. Hun tror, at den nye tekst på landingssiden virker, og hæver budgettet. Fredag er stigningen væk. Hun har brugt 5.000 dollar på annoncer for noget, der ikke var ægte.
En marketingchef ser henvisningstrafik og opdager en ny kilde, der giver 500 besøgende om måneden. Han bygger et samarbejde op omkring den. Seks måneder senere finder han ud af, at kilden hele tiden var spam.
Det er ikke opdigtede historier. Det er det, der sker, når datakvaliteten svigter.
Hvad unøjagtige analytics rigtig koster
Dårlige data koster penge på tre måder.
Spildt marketingbudget
Du optimerer kampagner ud fra falske signaler. Du lægger penge i kanaler, der ser gode ud, men ikke er det. Du springer muligheder over, fordi data siger, at de ikke virker. Imens bliver dine bedste kanaler overset, fordi dataene underrapporterer dem. Pengene, du spilder på dårlige beslutninger, vokser måned efter måned.
Mistede vækstmuligheder
Hvis dine data skjuler reelle trafikmønstre eller det, der driver konverteringer, optimerer du ikke efter dem. En forbedring på 10 % bliver liggende, fordi du aldrig så problemet. Over et år er det en stor omsætning, du taber, fordi du ikke kunne se dine egne tal.
Uenighed i organisationen
Når teams er uenige om tallene, går alt langsomt. Din direktør betvivler dine tal. Din økonomiafdeling gennemgår dine data. Dit team holder op med at stole på analytics. Tvivlen spreder sig. Snart tror ingen på noget, du måler, og beslutninger tager uendelig lang tid.
Sådan opdager du problemer med datakvaliteten, før de koster dig
Problemer med datakvaliteten viser sig som regel som afvigelser. Trafikken stiger uden grund. Konverteringsraten ændrer sig voldsomt fra den ene nat til den anden. Et værktøj viser helt andre tal end et andet.
Når du ser de tegn, så lad være med at ignorere dem. Grav dybere. Spørg: Hvad har ændret sig? Er det ægte, eller er det en målefejl? Forskellen på en ægte stigning og en datafejl kan som regel spores, når du kigger efter.
Typiske advarselstegn på problemer med datakvaliteten
- Trafik eller konverteringsrate springer pludselig 20 % eller mere uden ændringer i kampagnerne
- Dine analytics og din betalingsudbyder viser forskelligt antal transaktioner
- Afvisningsprocenten falder kraftigt, men tiden på siden bliver ikke bedre
- Trafik fra bestemte enheder eller steder skifter over natten (for eksempel pludselig 50 % af trafikken fra et land, du ikke sælger til)
- Én marketingkanal viser perfekt attribution, mens andre viser ufuldstændige data
- Serverlogs viser trafik, som analytics ikke fanger
Hvorfor kvalitet er bedre end perfektion
Du kan ikke få 100 % præcise analytics. Der vil altid være trackingblokering. Bots slipper igennem. Dine tidszoneindstillinger er nok skæve et eller andet sted.
Perfekt nøjagtighed er ikke målet. Datakvalitet er.
Hvad kvalitetsdata betyder
Kvalitet betyder, at du ved, hvordan dine data indsamles, og hvad de indeholder. Du forstår, hvilke blinde vinkler der findes, og hvor store de er. Du kan se, om en ændring er ægte eller bare en måleartefakt. Du ved, hvordan du læser tal i deres sammenhæng, og hvornår du kan stole på en måling, og hvornår du skal grave dybere.
Hvad kvalitetsdata betyder for din virksomhed
Når dit team forstår det, ødelægger dårlige data ikke beslutningerne. Du handler med tillid. Du fanger problemer tidligt. Du satser bedre på vækst, fordi du forstår de data, der ligger under. Det, du bruger på datakvalitet, tjener sig ind med din første kloge beslutning, der bygger på rigtige tal.
Ofte stillede spørgsmål
Hvor meget koster dårlige data en virksomhed egentlig?
Det afhænger af, hvor mange beslutninger du tager. Hvis du tager fem store beslutninger om måneden ud fra analytics, og én er forkert på grund af dårlige data, spilder du 20 % af dit budget. Med et marketingbudget på 100.000 dollar om måneden er det 20.000 dollar hver måned. Med WEMASYs hjemmesidebygger kan du sætte det op direkte på din hjemmeside.
Er det umagen værd at investere i datakvalitet?
Ja. Det koster langt mindre at rette datakvaliteten end at tage dårlige beslutninger. Én kampagne bygget på falske data kan koste tusindvis af dollar. Det koster ingenting at rette din trackingopsætning.
Hvordan overbeviser jeg mit team om, at datakvalitet betyder noget?
Vis dem eksempler på, at dårlige data har kostet dig penge. Vis, at advarselstegnene var der (en stigning, der ikke holdt, forskelle mellem værktøjer). Sammenkæd datakvalitet og beslutningskvalitet. Det mest overbevisende er en ægte historie fra din egen virksomhed.
Skal jeg lade være med at tage beslutninger, indtil mine data er perfekte?
Nej. Tag beslutninger med det, du har. Vær bare klar over dine datas blinde vinkler, og tilpas, hvor sikker du er. Et datagab på 30 % skal ændre, hvor meget du tør satse, ikke om du beslutter dig.
Hvad er forskellen på datakvalitet og datanøjagtighed?
Nøjagtighed er, hvor tæt dine tal er på virkeligheden. Kvalitet er, om du forstår, hvad dine tal måler, og hvad de ikke måler. Du kan have lav nøjagtighed, men høj kvalitet, hvis du ved præcis, hvilke blinde vinkler der er.
Hvor skal jeg starte med at forbedre datakvaliteten?
Gennemgå din opsætning. Led efter de oplagte fejl: manglende trackingkode, dårlige filtre, forkerte tidszoner og konfigurationsfejl. De fleste forbedringer kommer af at rette det grundlæggende i opsætningen, ikke af avancerede metoder.