.

Рассеивайте заблуждения относительно "идеальных" источников

Неоднократно мне приходилось развеивать иррациональную веру руководителей различного уровня в другие источники недостоверных (или неполных) данных.

В качестве примера рассмотрим телевидение. Нильсен использует набор данных от 18 000 до 30 000 человек для оценки программ, просматриваемых более чем 200 миллионами американцев. В мире фрагментированного потребления никакие сложные математические алгоритмы не могут учесть все принципиальные аномалии, и мы остаемся с высококачественными нерепрезентативными “данными”. В результате из-за активных протестов фанатов или отромных продаж DVD-дисков исполнительные директора телевизионных сетей вынуждены возвращать в эфир отмененные шоу, несмотря на “низкие” рейтинги Нильсена.

А теперь представьте себе, каково качество наборов данных, представляющих от 18 000 до 30 000 зрителей, при оценке менее крупных сетей или действительно длинного “хвоста”. Что делать в этом случае — все равно продолжать выпуск программ? Тем не менее, рейтинги Нильсена и валовые оценочные коэффициенты популярности считаются истиной. Даже при 30-процентной погрешности, обеспечиваемой сторонними cookie-файлами, качество данных веб-аналитики оказывается выше.

Или другой пример: источники данных на основе веб-форумов экспертов считаются источниками достоверных данных, хотя в них принимают участие всего несколько сотен тысяч человек (не говоря уже о погрешности выборки).

Поэтому начните революцию.

  • Решите главную проблему. Приучите себя к мысли о несовершенстве данных. Часто это является основной ошибкой.
  • Проведите спокойный и непредвзятый разбор каждого источника данных и его ценности.
  • Сделайте упор на то, что веб-данные менее несовершенны и что они предоставляют больше информации, чем другие источники.

Спросите о ведущих к действиям выводах, которые должны быть получены на основе веб-данных. Дополнительные советы по обучению начальства приведены в разделе “Пять правил создания босса, ориентированного на данные”.

На заметку! Я не говорю, что Нильсен, ComScore или другие ориентированиенные на форумы источники прилагают недостаточные старания или не делают все возможное для применения оптимальных математических алгоритмов Проблема заключается в основных собираемых данных и их объеме. Никакие самые изобретательные математические алгоритмы не могут угнаться за новым мировым порядком потребления контента на телевидении.



Hosting Ukraine
Hosting Ukraine


Предложить

Дата Окончане проекта

Сумма проекта

×