營銷報告一致性的價值

在線營銷人員不僅需要來自其分析軟件的數據，還需要信息豐富的數據。 首先要在企業在線營銷工作的整個過程中擁有一致的數據。 我們已將一致且信息豐富的數據作為 HawkeAI 數字營銷洞察工具的中心點。 以下是如何確保您採取行動的數據是一致的（無論您是否使用此軟件）。

一致的營銷數據的價值

在線營銷是在現實世界中完成的。 數據驅動決策，然後用於評估這些決策的有效性。 對於在線營銷而言，沒有什麼比所使用的數據更基礎的了。

因此，如果您要做出明智的決策和評估，就需要一致的營銷數據。 基礎數據中的任何不一致都會導致決策不那麼明智，因此可能效果不佳。 不過，您不一定會知道它們的效率較低，因為您使用的數據不會準確捕獲相同的信息。

當您擁有跨時間、部門、活動、策略和結果的一致數據時，您可以準確地評估哪些有效，哪些無效。 然後，您可以做出明智的決策，以最大限度地提高您的營銷效果。

堅持使用一個分析平台

一致性始於您使用的分析報告產品。 並不是說您使用任何特定的程序，而是您始終堅持使用您選擇的任何分析程序。

如果您更改分析報告產品，您將丟失以前產品收集的所有數據。 這些產品不提供與其他產品數據的簡單比較。

當然，無法輕鬆比較會極大地限制任何分析程序的實用性。 雖然您無疑擁有想要達到的目標指標，但最終要通過比較來向您展示變化對結果的影響是積極的、消極的還是微不足道的。

作為一般規則，選擇最接近跟踪您的網絡平台的網絡性能/銷售的分析報告產品。 Shopify、Universal Analytics 和其他產品都會為您提供可操作的數據。 您可能需要篩選大量數據才能找到可操作的內容，但您將可以獲得所需的所有信息。 只需繼續使用您最初選擇的任何一個。

保留一個歸因模型

每當您在數字營銷洞察工具中更改歸因模型時，都會出現相同的比較問題。 當您更改決定轉化如何歸因（計數）的參數時，您本質上就是在改變歸因的數量。

如果您正在跟踪特定轉化（例如銷售）但重新定義了構成該轉化的內容，那麼您實際上不會在數字營銷洞察工具中跟踪相同的內容。

舉一個明顯的例子，考慮一個改變其試用會員資格的會員網站。 假設試用會員資格從僅需要電子郵件地址轉變為還需要信用卡，即使最初不收費。 兩種註冊都可能被報告為試用會員轉化，但它們並不相同。 報告可能無法反映註冊構成的根本變化。

即使您只是內部報告方法，也會發生同樣的情況。 歸因於在線會員的點擊可能有幾種加權方式：最後一次點擊（增加最後一次點擊的權重）、第一次點擊（增加第一次點擊的權重）、線性（平均分配所有點擊的權重）、基於位置的（增加第一次和最後一次點擊的權重） ) 或時間衰減（隨時間逐漸增加權重）。 即使客戶旅程從未改變，切換報告方法也會極大地破壞數據。

對歸因模型進行任何類型的更改，您肯定不會獲得關於影響轉化的變量的一致數據。 重新定義之前和之後的數據將有根本的不同。

一些優秀的分析報告產品有多個歸因模型選項，並且一些模型具有使其非常適合特定應用程序的優勢。 選擇能夠為您提供最相關數據的歸因模型。 請務必堅持使用您最初選擇的任何型號。

仔細選擇和定義您的 KPI

為了在不進行更改的情況下保持長期一致性，您應該對要跟踪的內容做出明智且明智的初步決定。

仔細考慮您將使用的關鍵績效指標，無論它們是目標完成（網絡績效）還是轉化（廣告績效）。 了解營銷人員使用的各種 KPI，然後思考哪些可以為您的特定應用程序提供最佳數據。

如果您決定在未來更改您的完成或轉換，您將再次失去一致性。 數據不會很好地匹配，你肯定也不會很好地理解數據背後的變量。

準確比較 KPI 的唯一方法是始終使用相同的完成或轉換，這樣您的 PPC 基準數據就不會改變。

（如果您不知道要跟踪哪些 KPI， Gartner推薦以流量為中心的 KPI、以轉化為中心的 KPI 和以收入為中心的 KPI。您應該在每個領域都有一些。）

獲取您可以使用的可操作數據

這些提示將有助於確保數據的一致性，但它們不一定會首先向您顯示最相關的數據。 為此，請查看我們的 HawkeAI 數字營銷洞察工具。

在 HawkeAI，我們開發了數字營銷洞察工具來整理來自多個分析報告產品（包括 Shopify、 Google Analytics 、Meta Analytics 等）的數據。 無論您使用何種報告產品，我們都可以確保您的數據保持一致。

然後，我們的數字營銷洞察工具會識別您需要了解的最重要數據。 我們將向您展示最有用的數據，以便您確定要進行哪些更改並立即採取行動。

要了解有關數字營銷洞察工具的更多信息並了解它如何為您提供幫助，請開始免費試用HawekAI。