营销人员沉迷于坏数据（2020年）

# 营销人员沉迷于劣质数据 原文链接：https://www.jacquescorbytuech.com/writing/marketers-addicted-bad-data 现代营销的本质就是数据，无论你怎么努力，只要在网上与营销人员打交道，就免不了要接触到（https://blog.marketo.com/2013/11/prove-your-worth10-kpis-for-marketers.html）各种（https://www.searchenginejournal.com/paid-owned-earned-content/242075/）没完没了的（https://blogs.oracle.com/oracledatacloud/effectively-measuring-advertising-performance-your-guide-to-success）观点文章（https://searchengineland.com/using-auction-insights-for-better-ppc-competitor-analysis-343264）、（https://www.searchenginewatch.com/2020/07/28/10-reasons-why-marketers-use-data-to-make-budgeting-decisions/）操作指南（https://www.oberlo.co.uk/blog/spent-200000-facebook-ads-heres-learned）、电子书或其他关于我们必须追踪、衡量和计算每一个微小细节的垃圾内容。 我们手头有点击率、展示量、转化率、打开率、广告支出回报率、页面浏览量、跳出率、投资回报率、千次展示成本、每次点击成本、展示份额、平均排名、会话数、渠道、着陆页，以及一个接一个永无止境的关键绩效指标。 如果这一切数据真有意义，而我们又懂得如何解读，那倒也罢了。但事实*并非如此*，而且**我们也做不到**。 现实其实更简单，因此也更复杂。我们大多数人并不理解数据是如何收集的、这些机制如何运作，更重要的是，它们在*哪里以及如何*失效。 - 英国36%的网民（https://www.statista.com/statistics/874736/ad-blocker-usage-in-united-kingdom/）使用广告拦截器，这意味着你基于JavaScript的网站追踪毫无意义 - 邮件打开率*并不真正*表示邮件被阅读了（https://developermedia.com/email-open-rates-misleading-metrics-best-practices-2/），仅仅是表明有请求被发送到了服务器 - Facebook及其他广告交易平台的黑箱操作会给你关于广告表现的（https://www.etcentric.org/facebook-agrees-to-40-million-fine-for-incorrect-ad-metrics/）完全错误的数据 - 你在Google、Bing等平台上定位的受众群体实际上是（https://www.forbes.com/sites/augustinefou/2020/11/02/got-large-budgets-you-need-to-spend-fraudsters-will-help-you-spend-it/?sh=54b93f867a9f）虚假的，根本不存在 - 你购买媒体版位的平台在（https://www.adexchanger.com/mobile/is-ubers-new-ad-fraud-lawsuit-futile-or-game-changing/）欺骗你 即使我们了解数据如何收集、代表什么含义以及实际追踪什么，我们大多数人也没有足够的技术能力来分析收集到的数据[\[1\]](https://www.jacquescorbytuech.com/writing/marketers-addicted-bad-data/#fn1)。我这么说并非要贬低任何人，但我们确实需要认清现实。 听着，我理解。拥有具体的数据可以让我们证明自己在履职，证明我们正在尝试衡量和改进工作。但正如Bob Hoffman正确指出的——品牌建设并非如此（https://adcontrarian.blogspot.com/2020/09/the-mystery-of-modern-media.html）。 数字常常是我们证明自身价值、争取更多预算，甚至在极端情况下保住工作的唯一依据。在我们能够将营销从短视且信息匮乏的决策中分离出来之前，我们将继续深陷这种困境。直到领导者能够基于自身的信念和经验来领导，而不是根据数据的不足，对自己和员工进行反复质疑。 我不知道摆脱这种困境的方法是什么，或者成功之路看起来如何。我只知道这一点。 *我们沉迷于劣质数据*。 --- 1. 不妨试试，去问问普通营销人员如何正确计算A/B测试的样本量，或者什么是卡方检验，甚至是统计功效是什么以及它为何重要。↩︎ (https://www.jacquescorbytuech.com/writing/marketers-addicted-bad-data/#fnref1)