Landon 强调，数据管理不善的最大风险之一是代理机构与客户之间的信任度下降。“当数据管理不善时，人们就会开始不信任数据，”Landon 解释道。当客户开始质疑数据的准确性时，这不仅会影响报告，还会对代理机构本身产生负面影响。尤其是在“黑色星期五”或“网络星期一”等高风险环境下，数据异常可能会引发人们对代理机构整体数据管理不善的风绩效及其营销工作是否真正带来成效的质疑。
为了降低这种风险，Green Line Digital 专注于构建强大的数据管道，以最大限度地减少错误并确保数据可靠性。虽然不可能完全消除数据问题，但能够快速捕获并解决异常情况至关重要。“我们的目标不一定是说我们永远不会出现数据异常，”Landon 说。“但能够快速捕获这些异常，并尽快解决它们——这就是我们防范数据管理不善和信任缺失的方法。”
客户多样性的挑战
处理目标和KPI各异的多元化客户，对数据团队 电话号码清单 来说是一项独特的挑战。Green Line Digital 管理着 200 多家客户，涵盖汽车经销商集团、电商品牌等各个行业，每个客户都有不同的数据来源和目标。“你可以想象数据连接的多样性……Google 广告、Facebook 广告、TikTok、Google Analytics（分析）以及展示合作伙伴，”Landon 解释道。“有时我们很难把这些都理清楚。”
尽管情况复杂，Landon 的团队最终找到了共 什么是启动：如何规划以及实施的 10 个基本步骤 同点，那就是专注于核心目标：投入资金来推动 KPI。无论是在电商网站上销售产品，还是为汽车经销商挖掘潜在客户，他们的首要目标始终如一。标准化客户报告处理框架，有助于他们兼顾不同客户的复杂性，同时始终专注于绩效成果。
理解数据：为什么方向性真相比精确性更重要
Landon 分享的一个关键见解是，理解数据的局限性并保持平衡的视角至关重要。在数字营销领域，大多数数据来自第三方平台，例如 Google Analytics、Facebook 和 TikTok，并且通常基于抽样和建模。“我总是说，最好记住，我们在查看数据 阿尔及利亚商业指南 管理不善的风这些数据时，会问自己一个问题：它在方向上是否正确？不一定符合现实情况。”Landon 解释道。
这种思维模式使营销人员能够做出明智的决策，而不会被绝对准确性的细枝末节所困扰。“我们一直根据样本数据做出决策，”他补充道。正如我们信任基于平均趋势的天气预报一样，营销人员可以信赖抽样广告数据，来指导他们在预算分配和渠道绩效方面的决策。
Landon 主张放眼全局，着眼于更宏观的趋势，而不是过度分析短期波动。“我们始终鼓励人们放眼全局，牢记大局，”他说道。通过关注数据的整体方向，营销人员可以做出更具战略性的决策，而不会被可能无法反映全局的日常细微变化所左右。