我问营销人员如何避免影响数据

Dragon15

。假设我们按照某些时间表为社交媒体营销世界安排营销推广，这些时间表不一定基于预测，而是我们决定使用的时间表。我们如何排除部落和社区的行为不一定是由我们的行为引起的？

chris 表示，社交媒体营销世界是一个规模庞大、非常成功的展会，它实际上会影响人们何时搜索“社交媒体营销”之类的内容。但是，您可以通过几种不同的方式优化您提取的数据，以最大限度地减少事件、问题等对其的影响。

例如，如果您使用社交聆听工具，则可以排除对社交媒体营销世界、#socialmediaexaminer、michael stelzner 和相关项目的提及。这些排除有助于减少不应该存在的数据点。

您还可以使用基准测试，即在特定季节之外建立基准，每天增加 20,000 次提 加密数据库及。即使在季节中，是否存在与应有数量不成比例的东西？您可以通过这种方式进行预测。

然而，提炼数据的最佳方式是在数据层面。删除那些你知道会造成污染的东西（找不到更好的词来形容了）。然后你就可以从提炼的数据中进行预测。

预测分析要求您提炼数据。图示显示了您可能想要从数据（如突发新闻和事件标签）中过滤的内容，位于国际无符号前面，旁边是淡蓝色云内的文本“您想要的数据”。

话虽如此，如果你在营销社交媒体营销世界，你不一定想以这种方式提炼数据。如果你让部落影响世界各地的人们如何搜索“社交媒体营销”，那是一件好事。这是一个庆祝你成功的理由，并试图通过更早地领先于趋势来引起更多的行为改变。

收听该节目来了解我对可预测的人类模式的看法。

你无法预测的事情

克里斯说，有三件事是无法预测的。第一件是重大的动荡，它会扭曲你的数据，比如政治动荡、文化动荡、自然灾害等等。所有这些事情都会造成重大干扰，从而破坏预测。动荡频繁的行业，比如股市，几乎不可能准确预测。

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第二是从未发生过的事情，比如 2016 年的总统大选。当时两位候选人之间的竞争是前所未有的。许多人在创建预测工具和预测选举结果时，都是以 2012 年大选为基础建立模型的。

然而，在那些选举年里，每个政党的候选人都大不相同。因此，人们为 2016 年制定的工具是基于过去发生过但目前尚未发生的事情。你无法预测从未发生过的事情。

预测分析的第三个不利因素是坏数据。如果数据损坏或没有数据，就无法做出准确的预测。如果你知道你的公司存在数据基础设施问题，预测分析实际上是危险的。这就像开车时使用带有坏数据的 gps，它会告诉你直接冲下悬崖。

预测分析无法预测三件事。图中三个问号前面分别写着“动荡”、“从未发生”和“坏数据”。

收听节目，听克里斯分享动荡的另一个术语。

常见数据问题

如果您想尝试预测分析，google analytics 是一个不错的选择。大多数营销人员肯定都有  加密数据库  这些数据，但这些数据可能会有问题。例如，如果您使用营销自动化软件，则需要在该软件的登录页面上放置 google analytics 标签。如果不这样做，数据完整性就会出现问题。

然后我问如何处理机器人和拦截器。克里斯说社交媒体，尤其是 instagram 和 twitter，充斥着机器人。好消息是，机器人的行为相当可预测，因为编写这些机器人的人使用了非常原始的算法。在数据准备过程中，机器人很容易被发现，你可以删除它们。

举例来说，一个机器人的简介总是遵循完全相同的格式。简介以不同长度的不同单词开头，然后是“查看我”，然后是链接。

拦截器非常难对付。如果你试图根据广告数据进行预测，而拦截器删除了数据，那么这个问题就很难解决。数据没有错，你甚至没有数据。数据不完整。

您可以通过两种方式处理不完整的数据。首先，您可以寻找一些有方向性的东西，因为您拥有的数据仍然具有代表性。假设您知道 30% 的被屏蔽广告发生在移动设备上，但这是一个一致的 30%。您不会在一个网站上屏蔽了 22% 的广告，而在另一个网站上只有 5%。