Pianoデータヘルスチェックリスト
ビジネスにおいて、健全な意思決定を行うには、相応の健全なデータが必要不可欠です。健全なデータを保持するための鍵となる6つの方法についてご紹介いたします。
1. 測定の精度を確保する
- 異常トラフィックを特定&除外する:ボットはウェブトラフィック全体の半分以上を占めると言われています。そのため、実際のトラフィック量を把握するには、サイトを閲覧するボットからのトラフィックを特定し、除外できる経験豊富なデジタル分析のソリューションの利用が推奨されています。
- 指標の計算方法における完全な透明性:複雑さの度合いに関わらず、デジタル分析のソリューションが提供するアルゴリズムに何が含まれ、どのように各指標が算出されているか理解することが重要です。
2. データ収集における完全性の管理
- データ管理の手順:スムーズにデータが取得でき、間違いなくタグが挿入され動作していることが確認できることは重要です。自動テストを定期的に実行することですべてのタグを精査し、信頼性の高いデータが得られているかどうか確認しましょう。
- タグ付け監査:デジタル分析ソリューションは、サイトやアプリを更新する際に不可欠な、タグ付けが正しく行われているかをチェックするための支援するツールを提供しているか確認しましょう。
- 非サンプリングレポートによる高精度のデータ分析:データサンプリングは、トラフィックデータの一部を分析することで、トラフィック全体の結果を推定するために使用されてきましたが、すべてのデータを分析するのではなく、限られたサンプルのみを分析します。つまり、それ以外の分析は既存のパターンに基づいた推測になってしまうのです。分析するデータに制限をかけず、完全なデータセットを利用した分析が精度を高めます。
- 高い収集率を保証するSLA: 管理画面やサービスの可用性、データ復旧時間の保証、サポートセンターの対応時間などを網羅した包括的なSLAを提供しているか確認することが推奨されています。
- アドブロッカーの回避:独自のドメインを介して直接データを収集・送信することで、トラッキングスクリプトが無効化されず、アドブロッカーによるトラフィックもが計測できているか確認しましょう。
3. データの整合性確保のために、定期的なデータクリーニングを行う
- アクセスしやすく、適切にフォーマットされたデータ:自社の計画通りにデータ収集ができていますか?データの取得・表示方法のテストを行うことで、データ確認画面に値が正しく表示されることを確認しましょう。
- 検証済みで適正な値であること:分析する際に常に同一の数値が取得できることを確認しましょう。
- タグ付けのためのツール:カスタムデータ処理ルールを追加することで、タグ付けの問題によるエラーの修正、収集されたデータのルールによる更新、不要なトラフィックの除外などができるか確認しましょう。
- データ修正可能な仕組み:サイト上やアプリ上のデータ収集時に、送付するデータに誤りがある場合、サイトやアプリ上のコード修正や、テクニカルサポートに頼ることなく、データ取得時に修正が可能かどうかを確認しましょう。
4. 即座に最新のデータを適切なタイミングで入手
- リアルタイムデータ:リアルタイムKPIはアナリティクスやダッシュボードで5分以内にデータを利用できていますか?
- いつでも再利用可能なデータ:収集したデータは、顧客の再訪やブラウザプッシュ通知、リターゲティング、Eメールキャンペーンとして再度活用が可能ですか?
- エクスポートできるデータ:毎時数百万件のイベントを抽出し、データウェアハウスやデータレイクに粒度の細かい最新の分析データを提供できていますか?
- 行動の詳細を表示&予測する拡張データ:機械学習機能による将来のトラフィックや売上などの重要な指標の予測ができていますか?
5. データを一元管理
- データガバナンスの実装:データの一貫した使用を保証すると同時に、社内外のすべてのポリシーに準拠していることを確認しましょう。
- 一貫性を保つための共通指標:各部門のパフォーマンス・ベンチマークとして使用すべき指標を特定しましょう。
- 統合された分析ツール:同じ方法で収集、計算、処理されたデータに基づいて意思決定を行いましょう。
- クロスデバイスアプローチ:パフォーマンスを分析する際には、全てのデータをスクリーニングする「360°ビュー」で重要なインサイトを逃さないようにしましょう。
6. データの法的コンプライアンスを確保する
- 正確な顧客データ:データ保護法に準拠するためには、データが正確であることを確認しましょう。
- データの消去:ユーザがデータ消去を依頼してきた際には、コピーなどを保管せずに即座に全ての関連データを消去できる必要があります。
- データの透明性:デジタル分析ソリューションベンダーがデータを処理する方法、収集するデータの種類、保存場所、および保存期間を明確にしましょう。