Kesalahan Pebisnis dalam Melakukan Analisis Data

Bagaimana cara Anda ketahui perform web? Jawaban termudah ialah memakai tool seperti A/B Testing dan Analytics. Dengan tidak menggunakan ke-2 tools itu membuat Anda lakukan kekeliruan besar. Ke-2 nya sanggup hasilkan beberapa data penting untuk ambil keputusan berkaitan penilaian dan pembaruan web.

Penilaian dan pembaruan web penting supaya sumber daya yang Anda keluarkannya untuk operasional web tidak kebuang sia-sia. Karena itu beberapa data dari Analytics benar-benar bernilai. Namun membaca data itu perlu waspada karena bisa berpengaruh pada ringkasan yang keliru. Mengakibatkan, program media berperforma jelek dipertahankan, sedang yang baik justru dihapus. Supaya tidak ada kekeliruan itu, pembacaan data perlu dilaksanakan dengan menghindar lima kekeliruan yang kerap dilaksanakan pelaku bisnis. Berikut lima kekeliruan yang kerap terjadi.

Perspektif yang rancu atau bias dalam membaca data

Anda pasti berasa sayang untuk hentikan sebuah program yang sudah lama dilakukan dan diperjuangkan. Sementara di lain sisi, kompetitor Anda akan lakukan apa untuk melumpuhkan beberapa langkah vital yang Anda kerjakan. Beberapa kompetitor akan memakai tiap hasil jelek yang mereka jumpai untuk hentikan kampanye digital Anda.

Penekanan keadaan itu akan membuat Anda tidak netral dalam menyaksikan masalah. Mengakibatkan, Anda mempunyai sudut pandang yang rancu hingga bias kebutuhan saat membaca data. Pembacaan data secara obyektif juga jadi susah dilaksanakan. Sebesar apa saja Anda menyukai sebuah program kerja, Anda tetap harus realitas saat membaca data.

Tidak bisa membedakan antara “korelasi” dan “penyebab”

Saat mengevaluasi beberapa data dari account Analytics web Anda, hati-hatilah tidak untuk menarik ringkasan mengenai karena dan karena cuman berdasar tren yang berkorelasi. Anda perlu mengeruk lebih dalam dan cari tahu apa sebetulnya ada link antara dua poin, atau bila ada factor luar yang lain yang memengaruhi faktor di dalam permainan. Anda kemungkinan perlu jalankan test tambahan untuk ketahuinya.

Contoh simpelnya ialah korelasi di antara peningkatan berat tubuh dengan tingkat depresi seorang. Dua poin itu berkorelasi atau terkait, tetapi belum pasti tingkat depresi jadi pemicu peningkatan berat tubuh. Bisa saja makin tinggi tingkat depresi membuat orang perlu konsumsi gula untuk produksi hormon yang bisa menentramkan otak. Maknanya peningkatan berat tubuh ke orang yang menanggung derita depresi disebabkan karena konsumsi gula terlalu berlebih.

Kebingungan antara signifikansi statistik dengan signifikansi aktual

Analytics akan hasilkan kelompok data dengan jumlah besar, apa lagi saat Anda ingin ketahui perform web secara realtime. Misalkan saja terjadi peralihan tren topik content yang dijangkau oleh pengunjung web pada sebuah jam. Pemicunya dapat karena factor external atau penggiringan pengunjung pada beberapa konten tertentu dengan penataan yang Anda kerjakan.

Kegagalan memformat data dengan benar sebelum melakukan analisis

Aktivitas pastikan pola dan pemeriksaan kembali akurasi data bisa habiskan beberapa waktu pada proses analitis data. Anda kemungkinan tertarik untuk sekedar melihat-lihat data dan menarik ringkasan dibanding menyempatkan diri untuk atur semua hingga dapat terformat secara benar. Ini bisa mengakibatkan kekeliruan yang berarti dalam analitis, dan mengakibatkan semakin banyak tugas mengoreksi dan kerjakan ulangi data di saat mendatang.

Default image
Si Teknisi

Leave a Reply