Ограниченность данных в аналитике приводит к ошибкам в выводах

Всем привет! На связи Алекс Волков, руководитель отдела аналитики контент-агентства ХочуПродаж и сегодня хотел бы обсудить проблему недостаточных данных в отчетах.

У нас большой опыт работы с заказчиками в сфере SMM и часто происходит следующая ситуация: отчетов от прошлых исполнителей нет, а если и есть, то мы наблюдаем огрызки данных и попытки обмануть при помощи статистики.

Конечно, перед началом работы над проектом, мы не только собираем и анализируем прошлые отчеты от заказчика, но и проводим собственную аналитику. Иногда из-за плохих показателей мы отказываемся от проектов.

Со временем о такой нашей практике узнают и другие специалисты и к нам начали приходить расстроенные заказчики, у которых плохо с продажами (а контент постинг это прежде всего про продажи по своей аудитории) и их никто не желает брать в работу.

Почему происходит такое? Во всем виноваты графики!

Возьмем сейчас наше сообщество и проведем аналитику публикаций контента по позиции «охват подписчиков». Что мы увидим за последние 30 дней?

Ограниченность данных в аналитике приводит к ошибкам в выводах, image #1

В среднем охват подписчиков (не путать с просмотрами поста и полным охватом) находится в диапазоне [500;750]. И заметна тенденция к снижению охвата в последние несколько дней. Кажется, что аудитория стала хуже реагировать, а умная лента обрезает охват. После такого графика на вашем сообществе, не каждый специалист готов будет с вами работать.

Почему?

На легких проектах легко работать

Если проект регулярно показывает снижение еще до исполнителя, то зачастую проект на один месяц — вы заказываете контент, вам его делают, ситуация не меняется, вы ищите другого исполнителя.

Но, что если посмотреть на весь график и данные немного под другим углом?
Например, давайте спрогнозируем при помощи линии тренда в гугл таблицах получение охвата на месяц вперед?

Первый вопрос, который стоит закрыть: Почему прогноз на месяц?
Потому,что нельзя строить прогнозы дальше по времени, чем тот период, который у вас есть для аналитики. Таким образом, у нас есть данные за месяц и прогноз будет на месяц вперед.

Ограниченность данных в аналитике приводит к ошибкам в выводах, image #2

Теперь подключаем линию тренда и выставляем ее в режим полинома второй степени. Что теперь происходит? Появляется линия прогноза на графике, она окрашена прозрачным синим.

Ограниченность данных в аналитике приводит к ошибкам в выводах, image #3

Посмотрите на ее результат! Она указывает, что спустя пару недель ваш контент вовсе перестанет выходить в публикацию. То есть гугл таблица делает прогноз:

Ваш контент плохой и постоянно ухудшается, улучшений не будет, так как аудитория методично умирало из-за ваших плохих постов

Выглядит очень печально. Итак, вопрос второй — а достаточно ли данных за месяц для прогноза за месяц? По моему мнению этого достаточно для очень краткосрочных предсказаний. Но совершенно не подходит для больших промежутков. Например, можно узнать охваты на 2-3 дня вперед, но на 30 дней результаты будут отличаться от прогноза.

В таких проектах нужно оценивать в долгую ситуацию, не за один месяц.
Например, мы можем запросить у заказчика все отчеты по таргету и контенту за прошлый год, даже если ведем только контент. Таргет сильно влияет на аудиторию.

Был случай, когда мы строили гипотезы контента и рекламу запускали на данных с пикселя сайта заказчика. Оказалось, что эффективные механики не работали и причиной всему была простая проблема

На сайт заказчика 80% трафика шло от детских центров, хотя средний чек был в 1 млн. Почему? Заказчик забыл сказать, что они проводят обучающие программы на своем сайте для подростков (12-16 лет). Трафик не выделялся по конкретной странице или через UTM метки, шел в общем потоке

На определение проблемы у нас ушел месяц, который стоил нам заказчика, так как мы выявили «фрод» спустя неделю тестов и пришлось экстренно менять механики и методики для вовлечения аудитории, а затем и саму аудиторию из-за одной недомолвки.

Давайте загрузим для аналитики все посты за 90 дней и построим линию тренда, что теперь видно?

Ограниченность данных в аналитике приводит к ошибкам в выводах, image #4

График сильно изменился. Теперь видно, что за февраль и март почти не было роста, в апреле появился незначительный рост. Но в мае мы достигли пиков по охватам постов и только последнюю неделю у нас идет снижение охватов.

Причин может быть несколько:

  • Аудитория устала потребляет регулярно контент в том ритме, в котором выдаем за последние 30 дней
  • Это ожидаемая реакция сообщества на раскачку через механику качелей (сначала спад, потом подъем, потом спад и опять подъем)
  • Новый контент за последние семь дней не совсем подходит читателям по мнению умной ленты ВК

Самое главное это то, что линия тренда показывает регулярный рост за все три месяца и на следующий прогнозируемый месяц показывает продолжающийся рост. Отсюда вывод:

Эксперименты над публикациями стоит продолжать, они могут быть неудачными в краткосрочном периоде (до недели) и при этом давать положительный результат в рамках долгих стратегий
(больше месяца)

Именно поэтому нельзя анализировать маленький кусок данных без предыстории. Обычный контент-менеджер не занимается такими задачами, его работа творческая, требует вдохновения и поэтому единичным фрилансерам [не в агентствах] простительно делать ошибочные выводы, оставьте цифры аналитикам.

Если у вас сложная ситуация с контентом, например, нет продаж или они идут слабо, пишите нам в СС, обязательно постараемся вам помочь. Только будьте готовы к тому, что чудес не бывает и ради повышения продаж потребуется не один месяц, а 3-4, так как справится даже нам [специалистам] с запущенными случаями сложно в короткие сроки

Понравилась статья?
Хочу Продаж
anonymous poll · can't retract votes

Если статья понравилась, то предлагаем подписаться на нашу рассылку контента, переходите по ссылке: https://vk.com/hochuprodazh?w=app5748831_-145935474

382 views·2 shares