以上内容如何影响您的数据分析堆栈 当您无法正确跟踪用户活动时 您最终会得到错误且不完整的数据。所有这些都会导致错误的营销举措 从而让您赔钱。 每年因数据质量差而损失 万美元。当谷歌对 的使用施加限制时 金钱损失只会增加。 如果您仍在使用客户端跟踪 则无法全面了解有多少用户访问了您的网站 他们如何与网站互动以及哪些广告渠道效果最好。以下是如何发生这种情况的三个示例。
直接流量增长的错觉和广告活动优化的错误决策 效应 增加直接流量 由于 分析系统错误地识别了用户。他们确定了 个 客户端 该客户端通过广告渠道 葡萄牙 WhatsApp 号码列表 访问该网站 然后离开并在 个多星期后作为来自直接来源的新用户返回。根据这些数据 营销人员认为直接流量正在自行增长 而定制广告是无效的。 归因模型中的资产回报率 不正确 效应 归因模型中的 计算错误 由于将不完整的数据输入分析系统 归因模型是不准确的。
结果 公司错误分配了广告预算 造成了亏损。 保留报告指标中的报告不准确 影响 不准确的保留报告 由于用户身份问题 您可能会在报告中看到较弱的同类群组 这可能导致关于客户流失的错误结论。有关 限制如何影响营销分析的更多信息 请参阅 报告。 客户端和服务器端跟踪有什么区别 我们准备了 个比较数据跟踪方法的表格。