5 Kesalahan Dalam Melakukan Analisis Data, Pebisnis Wajib Tahu!

Bagaimana cara Anda mengetahui performa website? Jawaban paling mudah adalah menggunakan tools seperti A/B Testing dan Analisis Data. Tidak menggunakan kedua tools tersebut membuat Anda melakukan kesalahan besar.

Keduanya mampu menghasilkan data-data penting untuk pengambilan keputusan terkait evaluasi dan perbaikan website. Evaluasi dan perbaikan website penting agar sumber daya yang Anda keluarkan untuk operasional website tidak terbuang percuma.

Data-data dari Analytics sangat berharga. Hanya saja membaca data tersebut perlu berhati-hati karena dapat berimbas pada kesimpulan yang salah. Akibatnya, program media dengan performa buruk di pertahankan, sedangkan yang bagus malah di hapus.

Untuk menghindari kesalahan tersebut, pembacaan data perlu di lakukan dengan menghindari kesalahan yang sering di lakukan pebisnis. Pada artikel Waralabaplus akan membagikan kesalahan yang kerap terjadi di bawah ini. Simak ya!

1. Perspektif yang Rancu atau Bias Dalam Membaca Data

Anda tentu akan merasa sayang untuk menghentikan sebuah program yang telah lama di eksekusi dan di perjuangkan.

Sementara di sisi lain, pesaing Anda akan melakukan apa saja untuk menjegal langkah-langkah strategis yang Anda lakukan.

Para pesaing akan menggunakan setiap hasil buruk yang mereka temui untuk menghentikan kampanye digital Anda. 

Tekanan kondisi itu akan membuat Anda tidak netral dalam melihat persoalan. Akibatnya, Anda memiliki perspektif yang rancu sehingga bias kepentingan dalam membaca data.

Pembacaan data secara objektif pun menjadi sulit di lakukan. Sebesar apa pun Anda mencintai sebuah program kerja, Anda harus tetap realistis dalam membaca data.

Hasil yang buruk ada sebagai evaluator pembenahan apa yang harus di lakukan. Justru ini menjadi kesempatan Anda untuk belajar lebih dalam tentang program kerja website.

Ingat bahwa tujuan awal dari bisnis adalah Return On Investment (ROI) atau kembalinya investasi, bukan membuang sumber daya tanpa hasil atau sebuah hobi belaka.

2. Tidak Bisa Membedakan Antara “Korelasi” dan “Penyebab”

Saat meninjau data-data dari akun Analytics website Anda, berhati-hatilah untuk tidak menarik kesimpulan tentang sebab dan akibat hanya berdasarkan trend yang berkorelasi.

Anda perlu menggali lebih dalam dan mencari tahu apakah sebenarnya ada tautan di antara dua item, atau jika ada faktor luar lainnya yang mempengaruhi variabel dalam permainan.

Anda mungkin perlu menjalankan tes tambahan untuk mengetahuinya.

Contoh sederhananya adalah korelasi antara kenaikan berat badan dengan tingkat stres seseorang.

Dua item tersebut berkorelasi atau berhubungan, namun belum tentu tingkat stres menjadi penyebab kenaikan berat badan.

Bisa jadi semakin tinggi tingkat stres membuat orang butuh konsumsi gula untuk memproduksi hormon yang dapat menenangkan otak.

Artinya kenaikan berat badan pada orang yang menderita stres di sebabkan oleh konsumsi gula berlebihan.

3. Kebingungan Antara Signifikansi Statistik dengan Signifikansi Aktual

Analytics akan menghasilkan kumpulan data dalam jumlah besar, apalagi ketika Anda ingin mengetahui performa website secara realtime.

Misalnya saja terjadi perubahan trend tema konten yang di akses oleh pengunjung website dalam satu jam. Penyebabnya bisa di karenakan faktor eksternal atau penggiringan pengunjung pada konten-konten tertentu dengan pengaturan yang Anda lakukan.

Hal itu merupakan signifikansi statistik tetapi bukan sebuah signifikansi aktual, di mana Anda harus melakukan tindakan pada kegiatan bisnis secara penuh.

Anda bisa menanyakan pada tim kampanye media dan marketing berikut ini.

Akankah kenaikan atau penurunan tingkat konversi sebesar 1% menyebabkan perbedaan aktual yang cukup menjamin perubahan kampanye pemasaran?

Bisnis harus mempertimbangkan biaya dan masalah yang terlibat dalam perubahan terhadap signifikansi aktual dari hasilnya.

4. Kegagalan Memformat Data dengan Benar Sebelum Melakukan Analisis

Aktivitas memastikan format dan pengecekan ulang keakuratan data dapat menghabiskan banyak waktu dalam proses analisis data.

Anda mungkin tergoda untuk sekadar melihat-lihat data dan menarik kesimpulan daripada meluangkan waktu untuk mengatur semuanya sehingga bisa terformat dengan benar.

Hal ini dapat menyebabkan kesalahan yang signifikan dalam analisis, dan menyebabkan lebih banyak pekerjaan merevisi dan mengerjakan ulang data di waktu yang akan datang.

Sebaliknya, pilih sebagian data dan periksa keakuratannya terhadap sumber berbeda.

Misalnya, pastikan nama dan tanggal pembelian di sejajarkan dengan benar, juga tidak ada informasi yang hilang atau kolom yang kosong.

Luangkan waktu untuk menata data Anda secara berurutan sehingga Anda dapat menemukan tren dan menyusun laporan yang tepat.

Cara sederhana untuk memastikan susunan dan format data sudah tertata adalah melakukan cek dan ricek dengan staf lain.

Meskipun terlihat merepotkan, namun Anda akan meminimalisir kesalahan dan menghemat waktu secara keseluruhan.

5. Masih Bertanya Apakah Visits dan Views adalah Sama

Ingat selalu bahwa Visits dan Views bukanlah hal yang sama Visits merupakan penghitungan jumlah kunjungan ke website Anda dari URL di luar situs Anda.

Pengunjung dapat melihat berbagai page yang kemudian akan di hitung sebagai jumlah Views. Sebuah sesi kunjungan akan di nyatakan berakhir ketika alamat IP pengunjung menutup jendela peramban website Anda atau tidak aktif dalam hitungan waktu tertentu.

Anda harus mengingat bahwa kesalahan membaca Analytics akan mempengaruhi pengambilan keputusan kampanye digital.

Maka sebisa mungkin jaga pandangan Anda agar tidak bias ketika membaca data Analytics dan tetap objektif.