数据~啊~数据

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段时间,公司的运营反应说数据准确性不可靠,无法制定详细的运营战略,老板故安排我调研数据的可靠性,本以为调研类的工作不好进展,但是一段时间查下来,结果虽然不是很明显,但是答案还是有的。

现在市面上的 data solutions 很多,除了我们大家熟知的 Google Analytics,其他还有五花八门的,比如专门针对 Facebook 平台的 Pixel,在自己平台用的 Snap Pixel,能查到具体个人和 business 的 Leadfeeder,有 detailed user behaviors 的 Kissmetrics,有擅长 Campaign 的 GoSquared 等。还有根据 data 衍生出来的其他行业,比如针对电商的 related products 和广告的 campaign source tracking 等等。对于初创公司而言,在不了解什么样的 data 对自己有价值的时候,与其选择付费用 data solutions,不如老老实实用 Google Analytics。Google Analytics 的功能非常非常丰富,以助于很多新手看到繁琐的界面,反而不知道从哪里入手,而成为其他 data solutions 嘴里的一个「缺点」。

终归是 Google,深知如果每个数据都需要埋点的话,那运营和开发之间的 gap 会越来越深(哈, 话说本来就很深),所以后面推出的 Google Tag Manager,可以说不仅很好得解决了这个问题,也从根本上把 Development 和 Marketing 分开了。

其实,收集 data 大可不不必在 client side 用 cookies 来解决。Analysts 可以直接看自己的 server log,看有多少 requests, 什么样的 IP,user-agent 的种类都可以清晰看到。今天的 Analysts 用 cookie 的主要原因是可以收集更 personal 的 data。这就是我们为什么在登录很多网站的时候,会出现允许 cookie 访问的提示(每个国家不一样,如 GDPR)。Analysts 通过 cookie 收集用户的浏览习惯,再根据自己的算法给出漂亮的表格。

但是,为什么数据会总是出现不匹配的情况呢?每家的数据都无法匹配上,让我如何运营?其实,这就是有趣的地方。第一,每个 analysts 的算法不一样。第二,每个 analysts 的对象不一样。所以,会出现不准确的情况,尤其是在 client side 的数据。

未完待续~

Yifan Chen

a software developer

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