Thanks!

Стандартизация данных: как добиться эффективного анализа

Автор:
data standardization effective analysis

В наш век высококонкурентного маркетинга, когда новые приложения появляются каждый день, а уровень маркетинговой информированности растет, у маркетологов нет права на ошибку. 

Чтобы не допустить ошибок, необходимо стандартизировать данные на всех источниках.

Маркетологи должны взять ответственность за данные, отправляемые рекламными сетями по ссылкам атрибуции, следя за тем, чтобы данные соответствовали требованиям аналитики и степени детализации.

Кроме того, необходимо позаботиться о том, чтобы введенные макросы соответствовали параметрам ссылки атрибуции на стороне MMP (партнера по измерению эффективности мобильной рекламы), или чтобы данные были узнаваемыми для MMP.

Если не будет единой системы в наименовании условных обозначений и соответствий макро-параметров, то получится «ерунда на входе –  ерунда на выходе».

Что можно сделать, чтобы предотвратить расхождения в ваших данных и обеспечить точность измерений? Вот четыре настоятельные рекомендации.

1. Всегда используйте идентификаторы сетей 

Что действительно происходит при работе с рекламными сетями – это то, что сеть всегда будет отправлять данные со своими собственными условными обозначениями и макросами, независимо от настройки, установленной на вашем интерфейсе личного кабинета (dashboard). Таким образом, вместо принудительного присваивания значений собственных макросов и, следовательно, создавая расхождения между данными сети и вашими собственными данными, придерживайтесь полученных макросов.

Это расхождение данных приводит к отсутствию совпадения, поскольку, если сеть передает данные под собственным идентификатором, а вы используете свой идентификатор, вы не сможете объединить данные по производительности, расходам и атрибуции.

стандартизация данных

2. Не усложняйте

Для того, чтобы добиться определенной степени детализации, вам, возможно, захочется загрузить параметры ссылки атрибуции вместе с несколькими слоями макросов. Однако, как только у каждого параметра появляется более одного макроса, способность точного совпадения данных значительно снижается. Вместо того, чтобы перегружать данные, вставьте каждый макрос в соответствующее поле, чтобы снизить вероятность ошибки в анализе.

Такое расхождение данных приводит, в лучшем случае, к неточному или неполному соответствию, поскольку большинство сложных параметров могут быть неузнаваемы или, в худшем случае, привести к отсутствию совпадения.

стандартизация данных

3. Стандартизируйте свои макросы

Следует использовать одни и те же макросы по всем соответствующим параметрам в различных сетях. Так как мы видим, что сети часто посылают разные макросы, набор макросов, которые вы получаете от ваших сетей может варьироваться, даже если они предназначены для единого параметра. Несмотря на то, что стандартизация занимает много времени в плане сортировки и переименования различных макросов,  в итоге вы получите более детальный анализ эффективности, расходов и ROI.

Расхождение данных приводит к неверному совпадению, поскольку параметры вашей ссылки атрибуции, af_ad, может согласовываться с макросами, которые вы отправляете, но сами названия макросов варьируются от сети к сети и поэтому не всегда совпадают с вашими параметрами.

стандартизация данных

4. Проследите за значением макроса

Убедитесь, что вашим макросам присвоено правильное значение. Как мы можем видеть из примеров, условные обозначения, применяемые сетями, не всегда скоординированы, таким образом значение у Сети 1 необязательно имеет то же значение, что у Сети 2 и, следовательно, эти значения нужно очень точно увязать с другими параметрами ссылки атрибуции. По этом причине следует лишний раз перепроверить, что вы правильно поняли терминологию вашей сети перед тем, как настраивать собственные параметры ссылки. 

Такая несбалансированность означает, что вы будете рассматривать параметр в одномерном массиве, в то время, как он фактически отражает многомерный элемент. Это может привести к тому, что вы примете решение на основании неверных или неполных данных.

стандартизация данных

Выводы

Мы перечислили несколько рекомендаций, которые вы можете интегрировать в вашу обычную схему анализа данных, но в конечном итоге, вы сами должны решить, применять ли их на практике или нет. Мы все еще вас не убедили? Подумайте об этом так: стандартизация не только поможет вам организовать сложный массив данных, но и упростит сам анализ, разложив всю информацию по полочкам и трансформируя ваши необработанные данные в практические идеи. 

В конечном итоге, на фоне разобщенности мобильной индустрии, когда предпринимаются усилия по ее стандартизации, именно маркетологи должны обеспечить согласованность данных и эффективность анализа.

Готовы сделать правильный выбор?