Wróć do BLOGA

Błędy w analizowaniu wyników – czego unikać w analizie kampanii reklamowych

błędy w analizowaniu wyników

Często, mimo posiadania dobrych danych, nasi klienci (placówki medyczne czy lekarze) podejmują błędne decyzje związane z działaniami marketingowymi. Wynika to z pułapek, które niesie za sobą analiza danych marketingowych. Aby pomóc Ci ich unikać, opisaliśmy popularne błędy w analizowaniu wyników, które mogą wpływać na Twoje analizy i decyzje biznesowe. Jak rozpoznać i zminimalizować wpływ błędów analitycznuch, aby Twoje decyzje były bardziej przemyślane i oparte na solidnych podstawach?

Co to jest bias?

Bias to systematyczny błąd lub uprzedzenie, które wpływa na nasze myślenie, oceny i decyzje. Pojęcie to jest szeroko stosowane w różnych dziedzinach, takich jak psychologia, statystyka, nauki społeczne i marketing. Biasy mogą wynikać z różnych źródeł, w tym z osobistych przekonań, emocji, błędów w metodologii badawczej lub interpretacji danych.

W kontekście marketingu i analizowania danych, biasy powodują błędy w analizowaniu wyników. Prowadzą do błędnych wniosków i nieoptymalnych decyzji biznesowych. Oto, jak poszczególne rodzaje biasów mogą wpływać na Twoje analizy marketingowe.

Błędy w analizowaniu wyników

Bias potwierdzenia (Confirmation Bias)

Bias potwierdzenia to tendencja do zauważania, interpretowania i zapamiętywania informacji w sposób, który potwierdza nasze istniejące przekonania i hipotezy. Kiedy na przykład mamy ulubiony film, skupiamy się głównie na pozytywnych opiniach i recenzjach. One z kolei wspierają nasze zdanie, że jest to najlepszy film na świecie, ignorując negatywne oceny. W rezultacie widzimy tylko to, co chcemy zobaczyć, co może prowadzić do zniekształcenia rzeczywistości.

Wyobraź sobie sytuację, że analizujesz wyniki kampanii reklamowych. Podczas analizy skupiasz się wyłącznie na tych reklamach, które osiągnęły wysokie wyniki. Jednocześnie  ignorujesz te, które były mniej udane. Takie błędy w analizowaniu wyników prowadzą  w pułapkę biasu potwierdzenia. Może się okazać, że sukces niektórych kampanii był przypadkowy i nie odzwierciedla ogólnej skuteczności Twoich działań marketingowych.

Bias potwierdzenia jest szczególnie niebezpieczny w marketingu, ponieważ może prowadzić do mylnych wniosków i decyzji opartych na niepełnych danych. Aby uniknąć tego błędu, warto podejść do analizy danych z otwartym umysłem. Uwzględniać zarówno sukcesy, jak i porażki kampanii. Narzędzia takie jak testy A/B  mogą pomóc w bardziej obiektywnym podejściu do oceny wyników, eliminując błędy w analizowaniu wyników i zapewniając pełniejszy obraz rzeczywistości.

Bias selekcyjny (Selection Bias)

Bias selekcyjny pojawia się, gdy próba danych jest wybrana w sposób, który nie odzwierciedla całej populacji użytkowników. To prowadzi do nieprawidłowych wniosków i generuje błędy w analizowaniu wyników. Wyobraź sobie, że oceniasz popularność klubu fitness jedynie na podstawie opinii osób uczestniczących w zajęciach jogi. Aby uzyskać pełen obraz, musisz również zebrać opinie od osób korzystających z innych stref, takich jak cardio, maszyny, wolne ciężary czy wellness.

Jeśli w Google Analytics skupiasz się tylko na danych użytkowników korzystających z przeglądarki Chrome, ignorując tych, którzy używają Firefox czy Safari, możesz nie zauważyć różnic w zachowaniach użytkowników w zależności od przeglądarki lub kategorii urządzeń. To może prowadzić do mylnych wniosków i decyzji marketingowych.

Bias selekcyjny jest szczególnie problematyczny, ponieważ może prowadzić do niepełnych lub błędnych wniosków, które wpływają na strategię marketingową. Aby go uniknąć, ważne jest, aby upewnić się, że próbka danych jest reprezentatywna dla całej populacji użytkowników. Stosowanie metod statystycznych, takich jak losowe próbkowanie, może pomóc w minimalizowaniu tego rodzaju uprzedzeń. W marketingu, świadomość tego biasu i dbałość o reprezentatywność próbek danych są kluczowe dla dokładności analiz i skuteczności strategii.

Bias próbkowania (Sampling Bias)

Bias próbkowania występuje, gdy próbka danych nie jest właściwie reprezentatywna dla całej populacji, co prowadzi do błędnych wniosków. To tak, jakbyś oceniał wszystkie smaki lodów w lodziarni na podstawie tylko jednej łyżeczki czekoladowych. Aby mieć pełen obraz, musisz spróbować również innych smaków.

Jeśli analizujesz dane tylko z jednej kampanii reklamowej na Facebooku, pomijając inne źródła ruchu, takie jak Google Ads czy organiczny ruch z wyszukiwarek, możesz nie uzyskać pełnego obrazu skuteczności swoich działań marketingowych.

Bias próbkowania jest szczególnie problematyczny, ponieważ może prowadzić do błędnych wniosków i powodować błędy w analizowaniu wyników. Aby go uniknąć, ważne jest, aby próba danych była reprezentatywna dla całej populacji. Obejmuje to uwzględnienie wszystkich istotnych źródeł ruchu i kanałów marketingowych.

Bias przetrwania (Survivorship Bias)

Bias przetrwania to skłonność do skupiania się na danych od tych, którzy odnieśli sukces. Jednocześnie ignorując dane od tych, którzy nie przetrwali lub zrezygnowali. To jak wniosek, że każdy może zostać gwiazdą rocka, bazując jedynie na historiach tych, którzy odnieśli sukces, zapominając o wszystkich, którzy zrezygnowali na początku swojej kariery.

Jeśli w Google Analytics koncentrujesz się wyłącznie na użytkownikach, którzy dokonali zakupu, pomijając tych, którzy porzucili koszyk, możesz przeoczyć istotne informacje. Analiza danych od użytkowników, którzy nie dokonali zakupu, może ujawnić przeszkody w procesie zakupowym, które warto wyeliminować.

Bias przetrwania powoduje błędy w analizowaniu wyników, ponieważ skupia się na pozytywnych wynikach, ignorując negatywne lub niepełne dane. W kontekście marketingu, aby uzyskać pełniejszy obraz, warto analizować zarówno sukcesy, jak i porażki. Umożliwia to identyfikację problemów i poprawę procesów, które mogą zwiększyć ogólną skuteczność strategii marketingowych.

Bias świeżości (Recency Bias)

Bias świeżości to skłonność do nadawania większej wagi najnowszym danym, ignorując długoterminowe trendy i szerszy kontekst. To jak ocena, że lato trwa wiecznie, bo aktualnie jest gorąco, zapominając o nadchodzącej jesieni i zimie. Warto również regularnie przeglądać dane historyczne i uwzględniać sezonowe wzorce, aby lepiej zrozumieć, jak różne czynniki wpływają na wyniki w różnych okresach czasu. Dzięki temu można podejmować bardziej świadome decyzje, które są oparte na pełniejszym obrazie rzeczywistości, a nie tylko na najnowszych danych.

Jeśli skupiasz się tylko na danych z ostatniego miesiąca, pomijając długoterminowe trendy, możesz nie zauważyć sezonowych zmian w ruchu na stronie. Krótkoterminowe dane mogą prowadzić do mylnych wniosków i błędnych decyzji marketingowych.

Bias świeżości może prowadzić do podejmowania decyzji opartych na krótkotrwałych tendencjach użytkowników.  Zamiast na stabilnych, długoterminowych trendach. W marketingu warto uwzględniać zarówno świeże dane, jak i dane historyczne, aby uzyskać pełniejszy obraz sytuacji. Analiza sezonowych wzorców i długoterminowych zmian może dostarczyć bardziej wiarygodnych informacji, które pomogą w podejmowaniu trafniejszych decyzji.

W marketingu, unikanie biasu świeżości oznacza, że dane muszą być analizowane w kontekście dłuższego okresu czasu. Wykresy sezonowe i analizy trendów, mogą pomóc w identyfikacji długoterminowych wzorców i zapobiegać nadmiernemu skupianiu się na krótkoterminowych tendencjach.

Bias związany z małymi próbkami (Small Sample Bias)

Bias związany z małymi próbkami występuje, gdy wnioski są wyciągane na podstawie zbyt małej liczby danych, co prowadzi do niereprezentatywnych i potencjalnie generuje błędy w analizowaniu wyników. To tak, jakby oceniać cały koncert na podstawie tylko jednej piosenki. Aby uzyskać pełen obraz, warto wysłuchać więcej utworów.

Jeśli wyciągasz wnioski na podstawie danych z jednego dnia lub tygodnia, zamiast analizować dane w dłuższej perspektywie czasowej, wyniki mogą być przypadkowe i niereprezentatywne. Takie podejście może prowadzić do błędnych decyzji marketingowych.

Bias związany z małymi próbkami jest problematyczny, ponieważ może prowadzić do zniekształconych wniosków, które nie odzwierciedlają rzeczywistości. W marketingu ważne jest, aby mieć wystarczająco dużą próbkę danych, aby wyniki były wiarygodne. Długoterminowa analiza i zbieranie większej ilości danych mogą pomóc w uniknięciu tego błędu.

Narzędzia analityczne i statystyczne, takie jak testy A/B, mogą również pomóc w minimalizowaniu tego błędu w analizowaniu wyników poprzez zapewnienie, że próby są odpowiednio duże i reprezentatywne. Regularne monitorowanie i aktualizowanie zbieranych danych może również pomóc w zapewnieniu, że wnioski są oparte na solidnych podstawach, a nie na przypadkowych wynikach.

Bias działania (Action Bias)

Bias działania to skłonność do podejmowania szybkich decyzji i działań na podstawie niepełnych danych lub nadinterpretacji wyników analizy. Jest to jak szybkie zakupienie gadżetu, tylko dlatego, że widziałeś jedną dobrą reklamę. Aby podjąć rzeczywiście dobrą decyzję, warto zbadać więcej informacji. Bias działania jest dobrze zbadany w literaturze z zakresu psychologii behawioralnej oraz ekonomii. W kontekście marketingu, podejmowanie szybkich działań może być efektywne, ale tylko wtedy, gdy jest poparte odpowiednimi informacjami i analizą danych. Przypadkowe działania mogą prowadzić do marnowania zasobów i obniżenia efektywności kampanii marketingowych.

Jeśli szybko podejmujesz decyzje marketingowe na podstawie niewielkiej ilości danych z reklamy, może to prowadzić do nietrafionych strategii. Ważne jest, aby poczekać na pełniejsze dane i przemyśleć decyzje strategicznie, aby uniknąć niepotrzebnych ryzyk.

Bias działania jest często spotykany w świecie marketingu, gdzie presja czasu i rynek mogą skłaniać do szybkiego podejmowania decyzji. Jednakże, podejmowanie działań bez odpowiedniego zrozumienia sytuacji i analizy danych może prowadzić do nieefektywnych wyników.

Bias związany z metrykami powierzchownymi (Vanity Metrics Bias)

Bias związany z metrykami powierzchownymi polega na skupianiu się na metrykach, które mogą wyglądać imponująco, ale nie przekładają się na rzeczywiste cele biznesowe. Jest to jak przekonanie, że jesteś super popularny, tylko dlatego że masz dużo lajków na Instagramie, pomijając fakt, jak wiele osób rzeczywiście angażuje się w Twoje posty.

Jeśli koncentrujesz się jedynie na liczbie odsłon strony w Google Analytics, ignorując wskaźniki zaangażowania, takie jak czas spędzony na stronie czy współczynnik odrzuceń, możesz nie zauważyć, że duża liczba odsłon niekoniecznie przekłada się na prawdziwy sukces biznesowy. Prawdziwy sukces mierzy się zaangażowaniem i interakcjami użytkowników.

Bias związany z metrykami powierzchownymi może prowadzić do fałszywego poczucia sukcesu, gdy koncentrujemy się na metrykach, które są łatwe do zmierzenia. Generuje to błędy w analizowaniu wyników, ponieważ niekoniecznie odzwierciedlają głębsze cele biznesowe. W marketingu istotne jest analizowanie metryk, które mają rzeczywiste znaczenie dla osiągnięcia celów, takich jak zaangażowanie użytkowników, konwersje czy zwrot z inwestycji.

Czego unikać w analizie kampanii reklamowych?

Wbrew pozorom błędy w analizowaniu wyników popełniają również profesjonalne agencje marketingowe. Zdarzają się również sytuacje, w których nie jesteśmy w stanie wykluczyć wszystkich biasów. Często wynika to już z samych założeń biznesowych.

Wiemy już, że w analizie kampanii reklamowych kluczowe jest unikanie pułapek, które mogą prowadzić do fałszywych lub niepełnych wniosków. Zamiast skupiać się jedynie na imponujących metrykach, takich jak liczba odsłon czy lajków, warto głębiej zagłębić się w dane, które rzeczywiście odzwierciedlają efektywność działań marketingowych. Unikając biasów takich jak potwierdzenia, selekcji czy próbkowania, możemy lepiej zrozumieć, jak różne czynniki wpływają na wyniki kampanii.

Kluczem do sukcesu placówki medycznej czy gabinetu lekarskiego jest holistyczne podejście. Uwzględnij różnorodność danych oraz długoterminowe perspektywy. To  pozwala podejmować bardziej trafne decyzje biznesowe. Dążenie do rzeczywistych celów biznesowych i unikania błędów w analizowaniu wyników, stawia na pierwszym miejscu wartość rzeczywistą nad pozorami i wygeneruje lepsze wyniki finansowe dla firmy.

Scroll to top