icon-otomotiv icon-insaat icon-medikal icon-close icon-banka icon-endustri icon-customer icon-activity icon-target icon-report icon-rocket icon-down icon-calendar icon-data icon-personal icon-mobile icon-flag icon-team icon-right-secondary icon-kvkk icon-iso icon-lock icon-ip icon-dmz icon-reload icon-stats-down icon-stats-up icon-job icon-role icon-home icon-integrations icon-app-market icon-zoom icon-social-facebook icon-social-twitter icon-social-instagram icon-social-medium icon-social-youtube icon-social-spotify icon-social-linkedin

Doğru Veri Yönetimi Yapmak İçin 5 İpucu

Okuma Süresi: 2 dakika Verileri analiz ederken yapılan en büyük hatalar, elmalarla portakalları

Veri yönetimi, herhangi bir pazarlama ve satış sürecinin tartışmasız en önemli unsurudur. İstediğiniz kadar veri toplayabilirsiniz ancak bunu etkili bir şekilde veri yönetimi sürecine sokamazsanız, anlamlı sonuçlar oluşturamaz, değişiklikler yapamaz ve verileriniz gelecekte daha iyi kampanyalar tasarlamanıza yardımcı olmaz. Ve elbette, verileri hiçbir şekilde analiz etmiyorsanız, kampanyalarınızda iyileştirme yapma şansınız olmayacaktır.

Ne yazık ki, birçok kişinin veri analizi konusunda düştüğü birkaç tuzak vardır. Bu tuzaklar psikolojik ön yargılara ve yanlış adımlara dayanan kararları içerir. Daha etkili ve daha başarılı olmak istiyorsanız, farkındalık ve ustalığı kazanmanız ve aşağıdaki sorunlardan da kaçınmanız gerekir.

1. Verilerinize Sorular Sorun.

Verileriniz boş bir hikaye değildir. Onlar anlamlı bir resim oluşturmak için seçip, kullanabileceğiniz bulmaca parçalarıdır. Verilerinizi dağınık bir şekilde muhafaza etmek yerine bir e-tablo veya rapor halinde saklayın ve kullanın. Ve odağınızı daraltabilmek için sorular sorun. Örneğin, web sitesi durumuna bakmak yerine ‘’Daha fazla sosyal trafik kazanıyor muyuz?’’ gibi hedeflenmiş sorular sorun ve bu bağlamda verilerinizi bu sorulara cevap olarak kullanın.

2. Metriğin Anlamını Yanlış Yorumlamayın.

Çevrimiçi ölçümler çoğunlukla kesin ve değiştirilemez olarak etiketlenir. Ve bu bağlamda standartlaştırılmış şekillerde yorumlanırlar. Örneğin, bir “ziyaret” ve bir “görüntü” arasındaki farkı biliyor musunuz? Ya da “Hemen çıkma oranı” ve “çıkış oranı” arasındaki farkı biliyor musunuz? Bunlar birbirine benzeyen ancak birbirinden farklı ölçümlerdir. Bu nedenle, ikisini birbirine karıştırırsanız sonuçlarınız kaybolacaktır. Bir ölçümün değerinin olduğundan fazla tahmin edilmesi ya da hafife alınması da olasıdır. Örneğin, birçok insan, Facebook’ta “beğenmeler” in popülerliğin doğrudan bir işareti olduğuna inanmaktadır. Ama aslında bu sayı, kitlenizin markanıza olan eğilimini belirtmediğinin gerçeğidir.

3. Numaralara Sarılıp Öylece Kalmayın.

Çoğu analist için sayılar rahatlatıcıdır. Sayılar; objektif, tutarlı ve çarpı çekilebilirdir. Ne yazık ki, sayılara karşı takıntılı olduğunuzda, kampanyanızda neyin önemli olduğunu görmezden gelebilirsiniz. Örneğin, organik trafik durumunuz iyi ise kullanıcılarınız bu siteyle ne gibi bir deneyim yaşıyor? Fazla sosyal medya takipçiniz var ancak markanıza ne kadar aktif katılım yaptılar? Bütün hikayeyi görmek isterseniz sayılardan biraz daha derinlere inin.

4. Elmaları Portakallarla Karşılaştırmayın.

Modern teknoloji ve izleme sistemleri ile farklı ölçütlere göre aynı ölçütleri karşılaştırmak her zamankinden daha kolay. Ancak pek çok kişi hala analizlerinde elmaları portakallarla karşılaştırarak sonuçlamaya çalışıyor. Örneğin, bir satış elemanı geçen ayın olumsuz dönüşleriyle bu ayın satışlarını karşılaştırabilir. Bu iki veride birbirine bağlı olsa da yan yana bakarak veya doğrudan karşılaştırma yapmanın oldukça imkansız olduğu iki metriktir.

5. Tüm Veriler Faydalı Mıdır?

Tüm sonuçların yararlı olmadığını anlamak gerekiyor. Mevcut stratejileriniz ile ilgili objektif ifadeler yapmak yerine, biraz daha derinlere gidin. Bu sonuçlarla neler yapabileceğinizi öğrenin. Size bir şeyleri değiştirmenizi mi söylüyorlar? Veya stratejiniz tekrarlanmalı ve büyütülmeli midir? Bazı veriler sadece veridir.

« »