Идея дня: UGC конкурс с характером
Previous
выбрать за меня
4 приятные новости от Яндекса
Next
Через стандартизацию к эффективному анализу big data
Интернет-маркетинг

Через стандартизацию к эффективному анализу big data

Автор: Джиллиан Гогель31.10.2019

Сегодня, в условиях высококонкурентного маркетинга, когда новые мобильные приложения появляются буквально каждый день, а вместе с этим стремительно растет и профессиональная экспертиза маркетологов, цена ошибки при работе с данными, в частности, с big data, очень велика. Именно поэтому важно обращать особое внимание на стандартизацию данных.

Как предотвратить расхождения данных, полученных из самых разных источников, обеспечить их согласованность и точность измерений, необходимых для эффективного анализа?

4 главными советами, делится Джиллиан Гогель – менеджер по контент-маркетингу в AppsFlyer, ведущей в мире платформе мобильной атрибуции и маркетинговой аналитики.

1. Всегда используйте ID сетей

Одно из главных правил, которые надо помнить при работе с соц. сетями – это то, что сеть всегда будет передавать данные, основываясь на собственных правилах нейминга и настроек макросов, независимо от ваших собственных. В таком случае велика вероятность, что вы столкнетесь с несоответствием данных: если сеть формирует данные со своим ID, а вы при этом используете свой собственный, то в результате вы не сможете корректно сопоставить такие блоки big data вне зависимости от их содержания – будь это данные об эффективности кампании, расходах или атрибуции.

Поэтому вместо того, чтобы самостоятельно кодировать алгоритмы, создавая тем самым условия для расхождений в прочтении ваших данных и данных сети, просто придерживайтесь макросов, заданных сетью.

2. Не усложняйте

Чтобы достичь определенного уровня детализации анализа, у вас может возникнуть соблазн создать сложную цепочку макросов (как показано ниже на примере). Однако если для каждого параметра использовать более одного макроса, возможность точного сопоставления данных существенно снизится. В лучшем случае возникший data gap приведет к неполному или частично неправильному совпадению данных, в худшем – параметры могут вообще быть не распознаны.

Поэтому, вместо того, чтобы перегружать один алгоритм множеством действий, лучше разместите их по отдельным «заполнителям».

3. Стандартизируйте макрос

Принцип стандартизации макросов не ограничивается использованием предоставленных площадкой форматов вместо изобретения своих собственных. Попадая к вам из различных сетей (и как следствие, в разном виде), макросы, обозначающие один и тот же параметр, также должны быть приведены к единому образцу. Да, их обработка и приведение к «общему знаменателю» требует определенных усилий, но проделав эту работу, вы получите унифицированный и детальный анализ эффективности маркетинга, расходов и ROI.

4. Проверьте значение макроса

Это может показаться очевидным, но убедитесь, что значения макросов соответствуют именно тем командам, которые и предполагались. Как мы уже убедились, разные площадки могут использовать одинаковые значения для различных команд. Так, например, {adname} из Сети 1 может не соответствовать {adname} из Сети 2. Такое несоответствие означает, что в ходе анализа данных вы будете смотреть на конкретный параметр и считать, что он включает в себя одно значение, в то время когда он будет объединять несколько.

Во избежание некорректного результата из-за такой нелепой ошибки важно тщательно сверять «терминологию» используемых макросов.

Заключение

Мы разобрали главные и наиболее эффективные приемы, которые могут быть использованы при работе с big data. Корректная стандартизация поможет вам как в принципе организовывать объемные базы данных, так и упростит их последующий анализ. Благодаря этому из необработанного массива «сырой» информации вы получите действенные инсайты. И главное, что всегда надо помнить – несмотря на предпринимаемые в мобильной индустрии усилия по внедрению стандартизации, она по-прежнему неоднородна и не унифицирована. Поэтому внутренняя согласованность больших данных и эффективность их анализа во многом зависят от экспертизы и решений маркетологов.

Реакция на статью
поделюсь
0%
интересно
100%
полезно
0%
не уверен
0%
скучно
0%
где автор?
0%
Джиллиан Гогель
Контент-менеджер AppsFlyer. Имея опыт разрешения и анализа конфликтов, Джиллиан в своей работе объединяет креативный подход к аналитике и стратегическое мышление, при помощи которых стремится разрешать самые сложные коммуникационные задачи. Она вдохновляется и занимается формированием устойчивых отношений между партнерами, маркетологами и клиентами с помощью контента, в основу которого положены большие данные, а также планирует будущие контент-стратегии. AppsFlyer - это ведущая мировая платформа мобильной атрибуции и аналитики, которая помогает маркетологам узнать реальную ценность рекламных компаний.
Комментарии
Оставить отзыв

    You must log in to post a comment