数据分析：你的堆栈的过去和局限性

在我们最近的 MarTech 会议会议上，“探戈需要两个人：营销人员和数据分析师如何共同出类拔萃”，Arti Munshi 和我谈到了营销人员可以理解的一些高级概念，以帮助他们与数据分析师有效合作。 其中一个关键部分是了解数据的局限性。 其中一个限制是martech堆栈的演变。

不同类型的演变可能会阻碍数据分析师对随时间收集的数据的处理。 这里有一些例子。

分析平台

公司在其堆栈中更改分析平台并非闻所未闻。 每种类型的组件都有许多选项，并且公司可能会更改他们使用的组件的原因有很多。

一个常见的例子是网络分析平台。 该领域的两个主要参与者是 Adob​​e Analytics 和 Google Analytics。 如果您的公司将其中一个换成另一个，这可能会限制您公司的历史网络数据。 当然，您的公司可能已将来自两个系统的数据存储在数据湖中，但这并不意味着平台以类似方式收集和组织数据。 这使得分析师难以解释。 如果营销人员能够理解这段历史，他们就可以将这种演变融入他们的要求和期望中。

不要忘记其他堆栈组件也会影响数据收集和处理。 切换这些会出现类似的问题。

更广泛的组织

营销部门并不孤单。 它们的存在是为了促进更广泛的组织。 更广泛的组织也可以提出影响数据收集的问题。

例如，一家公司可能没有一个数据湖来存储来自整个组织的系统的数据。 将数据全部集中在一个地方可以更容易地将其他数据引入更广阔的视野。 例如，潜在客户、转化和机会并不是难题的唯一部分。 客户满意度、与客户服务代表的接触点等等都是大局的一部分。

如果分析师可以超越客户与营销活动的互动，则可能会获得更可靠和更完整的发现。 但是，这取决于首先将所有数据集中在一起的难易程度。

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法规

隐私法规已经发展已经不是什么秘密了。 过去，在美国这里允许网络浏览器收集有关网站访问者的大量信息。 与其他方共享或出售这些信息有更多的余地——尤其是第三方数据。 因此，分析师可以提供更丰富、更可靠的信息。 联邦和州法规已经限制收集这些数据，因此不再是这种情况。

此外，世界各地的隐私法规也各不相同。 欧盟以保护其公民的隐私而闻名——远远超过其他政府实体。 这不应该让任何营销人员感到惊讶，但与美国相比，分析师更受欧盟数据的限制

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设备制造商影响

科技公司当然必须遵守法规。 然而，有时他们遵守比他们所管理的更严格的标准。 例如，Apple 限制了公司可以收集的有关其设备用户的数据。 它将对隐私的关注转变为广泛的营销活动。 无论这种看法与现实有多少相符，营销人员都需要注意，分析师可能不会获得苹果和安卓用户的相同数据。

客户自我识别

坚持使用设备，这一点是众所周知的限制。 大多数人使用多种设备，包括笔记本电脑、手机和游戏机。 一个人拥有多个的情况并不少见。 例如，他们在工作笔记本电脑上做一些良性的个人事情（比如查看新闻），然后在个人笔记本电脑和手机上再次这样做。 理想情况下，最好将那个人缝合到他们的设备上，这样数据就会将他们表示为一个人，而不是使用不同设备的多人。

一种方法是收集第一方数据并寻找使用多种设备的个人。 也许他们有一个帐户并从多个设备登录到您的系统。 这当然是完成这种缝合的一种方法。 但是，组织可能并不总是有可供人们登录的帐户。 在某些情况下，这可能对某人在组织的系统中开户没有意义。

如果您的组织能够引入供人们创建和使用的帐户，请记住，回顾不可用或广泛使用的时间将阻碍分析师随着时间的推移跨设备跟踪人员的能力。

限制，而不是不可能

作为营销人员，了解此类数据限制至关重要。 了解它们将有助于促进与数据分析师的合作。 说了这么多，这些都是限制——不是不可能的。 这是数据分析师可以大放异彩的时候。 他们很清楚这些限制，但作为数据专家，他们可能比营销人员意识到的要多得多。 希望对地形有高度了解的人来到谈判桌前会促进一些创造性的合作。

本文中表达的观点是客座作者的观点，不一定是 MarTech。 工作人员作者在这里列出。