КРАТКОЕ ИЗЛОЖЕНИЕ:
Дискретные и непрерывные данные
Дискретные данные относятся к счётным целым числам без дробей, что идеально подходит для отслеживания отдельных и поддающихся количественной оценке элементов. Напротив, непрерывные данные включают значения, которые могут принимать любое число в заданном диапазоне, включая десятичные дроби, и подходят для точных измерений переменных во времени.
Клиенты хотят данные
Даже клиенты, которые не понимают дискретных переменных и непрерывных данных, хотят получить эти сведения. Это связано с тем, что они обычно чувствуют себя увереннее, оплачивая услуги вашего агентства, когда на столе есть весомые результаты. И, конечно, не повредит, если эти цифры визуализированы в удобном для восприятия виде.
Данные должны влиять на каждое решение, которое принимает ваша команда. Однако это больше, чем просто сбор нескольких показателей. В конце концов, ваши клиенты будут ожидать (и оценят) чёткого объяснения эффективности их маркетинга. Чем яснее вы свяжете данные с их целями, тем увереннее они будут в вашем партнёрстве.
Что такое числовые данные?
Проще говоря, числовые данные — это измеримая информация, выраженная в числах, которая необходима для количественного анализа. Они представляют реальные величины, тенденции и показатели, которые можно анализировать, сравнивать и визуализировать.
Данные подразделяются на два типа: дискретные и непрерывные, каждый из которых служит определённым целям. Независимо от типа, они используются для оценки эффективности, выявления тенденций и обоснования принятия решений.
Что такое дискретные данные?
Дискретные данные представляют предметы, которые можно подсчитать. Другими словами, они состоят из целых чисел, то есть натуральных чисел без дробной части. Дискретные данные подсчитывают такие вещи, как:
- количество уникальных просмотров рекламы;
- количество посетителей целевой страницы, которые сегодня нажали на призыв к действию вашего клиента;
- количество контактов, которые открыли промо-рассылку.
По этой причине дискретные данные лучше всего подходят для прямого статистического анализа переменных типа «всё или ничего». Например, нельзя совершить половину клика по призыву к действию. Это клик или его нет. Промежуточного состояния нет.
Что такое непрерывные данные?
Непрерывные данные — полная противоположность дискретным. В то время как дискретные данные фокусируются на простых целых числах, непрерывные данные погружаются в измерения. Они фиксируют значения между Точкой А и Точкой В, а также бесконечное количество возможностей между ними.
Непрерывные данные идеально подходят для точных измерений, позволяя получить детальный уровень детализации. Здесь мы говорим о десятичных точках, переменных и интервалах, которые показывают, как вещи развиваются или колеблются во времени.
Сравнение дискретных и непрерывных данных
Агентства должны понимать ключевые различия между дискретными и непрерывными данными, чтобы принимать обоснованные решения.
| Аспект | Дискретные данные | Непрерывные данные |
|---|---|---|
| Определение | Счётные значения, которые являются целыми числами, без дробей или десятичных знаков. | Измеримые значения, которые могут принимать любое число в заданном диапазоне, включая десятичные дроби. |
| Ключевые характеристики | Конечные, отдельные и отдельные значения. Изменения происходят поэтапно или через интервалы. | Бесконечное количество возможных значений; изменения происходят постепенно по шкале. |
| Визуализации | Столбчатые диаграммы, круговые диаграммы, частотные распределения. | Линейные графики, гистограммы, точечные диаграммы. |
| Использование в маркетинге | Отслеживание конкретных действий или этапов (например, совершённых продаж, кликов по рекламе). | Мониторинг тенденций или закономерностей во времени (например, рентабельности инвестиций, пожизненной ценности клиента, вовлечённости аудитории). |
Примеры дискретных и непрерывных данных
Примеры дискретных данных:
- количество открытий электронной почты в рамках кампании по рассылке новостей;
- общее количество заполненных форм на целевой странице;
- количество репостов в социальных сетях по определённому посту;
- общее количество покупок во время распродажи;
- количество рекламных показов или кликов;
- общее количество лидов, полученных с вебинара;
- количество новых подписчиков, набранных за неделю;
- количество оставленных клиентами отзывов после акции.
Примеры непрерывных данных:
- время, проведённое на странице веб-сайта, измеренное в секундах или минутах;
- показатели вовлечённости с течением времени, такие как процент пользователей, взаимодействующих с постом;
- конверсионные показатели для сайтов электронной коммерции, выраженные в процентах;
- выручка, полученная от сезонной кампании, рассчитанная с точностью до десятых долей;
- тенденции показателей кликабельности (CTR) с ежедневными или почасовыми колебаниями;
- средняя продолжительность сеанса на веб-сайте за месяц;
- тенденции стоимости за клик (CPC) для рекламной кампании;
- показатели отказов для определённой страницы продукта.
Вместе эти типы данных бесценны для разработки стратегий, прогнозирования поведения и достижения результатов.
Как использовать дискретные или непрерывные данные?
Как маркетологи, мы используем данные для отслеживания, тестирования, понимания и подтверждения непрерывных и дискретных данных. Это помогает нам определить, что мы делаем правильно, а где нам нужно скорректировать курс.
Большинство маркетинговых панелей мониторинга будут включать в себя сочетание непрерывных и дискретных данных. Для получения более подробной информации давайте рассмотрим инструмент отчётности Google Analytics 4 в AgencyAnalytics. С первого взгляда вы сможете быстро определить дискретные значения среди тех, которые находятся в непрерывном диапазоне.
Вместо того чтобы выбирать между двумя типами данных, лучше использовать оба для получения наиболее полного контекста. Это экспоненциальное увеличение времени, затрачиваемое пользователями на сессии, можно использовать для объяснения тенденций в конечных категориальных данных (например, количество возвращающихся пользователей или новых регистраций). С другой стороны, заметный всплеск продаж можно связать с увеличением времени, проведённого на странице после акции.
Как использовать числовые данные
При работе с дискретными и непрерывными данными агентства сталкиваются с двумя основными проблемами:
- Сбор нужных данных. Сбор непрерывных данных — довольно тяжёлая задача. Для начала необходимо собрать данные с нескольких платформ и разместить их в одном месте.
- Использование данных для рассказывания историй. Если вы вручную собираете необработанные данные, это только часть головоломки. Вам всё равно нужно выяснить, что всё это значит.
Вместо того чтобы увязнуть в ручной работе, используйте инструмент, который автоматически объединяет эти ценные идеи в одном месте. Так у вас будет надёжный конвейер данных под рукой, что даст вам больше времени сосредоточиться на высокоуровневой работе.
Использование данных для рассказывания историй
Ещё одна проблема: если вы вручную собираете необработанные данные, это только часть головоломки. Вам всё равно нужно выяснить, что всё это значит.
Чтобы решить эту проблему, используйте инструмент отчётности для клиентов, который сделает за вас большую часть работы по рассказыванию данных. Например, в AgencyAnalytics можно:
- Генерировать основанные на искусственном интеллекте идеи, специфичные для каждой кампании клиента. Используйте встроенную функцию Ask AI, чтобы выделить успехи, области для улучшения и даже незамеченные победы — всё это без многочасового ручного анализа.
- Создать сводку на основе искусственного интеллекта, которая преобразует сложные наборы данных в чёткие и краткие выводы. Не нужно создавать текстовый обзор вручную. Пусть AI Summary сделает всю тяжёлую работу и проанализирует данные за вас!
Сокращение пути к освоению дискретных и непрерывных данных
Чтобы подытожить, вам понадобится глубокое понимание дискретных и непрерывных данных, чтобы произвести впечатление на клиентов. В любом случае, они, вероятно, не будут заботиться о том, как они называются.
Что действительно важно, так это ваша способность собирать, отслеживать, анализировать и представлять эти данные эффективно. Вместо того чтобы представлять какую-нибудь неприглядную электронную таблицу, инвестируйте в надёжный инструмент отчётности для клиентов, такой как AgencyAnalytics. Используйте его для:
- Автоматизации извлечения данных по 80+ маркетинговым каналам. Избегайте хлопот, связанных с переключением между платформами или управлением чрезмерной ручной работой. Вместо этого извлекайте данные клиента в единый центр.
- Генерации идей на основе искусственного интеллекта, отражающих уникальные данные каждого клиента. Быстро находите успешные кампании, области для улучшения и интересные находки — всё это за пару секунд. Даже создайте текстовую сводку, которая будет краткой и по существу!
- Мониторинга текущих показателей эффективности кампании через информационные панели в режиме реального времени. Следите за маркетинговыми показателями через визуальный, интуитивно понятный интерфейс. Повысьте прозрачность, предоставив доступ для входа в систему, позволяя клиентам проверять кампании, когда они захотят.
- Выхода за рамки данных, специфичных для кампании, и обмена макроконтекстом. Сравнивайте результаты клиентов с надёжными отраслевыми показателями — на основе данных более чем 150 000 кампаний на платформе AgencyAnalytics.