够降低发生风险的流程更为重要。即使是经验最丰富的 Google Analytics（分析）用户也不一定会意识到向帐户添加流量过滤器可能会影响团队中其他人报告的数据的完整性。 Google Analytics 过滤器示例的屏幕截图。 您可能正在尝试通过更好地归因通道数据或过滤掉机器人流量来清理您的数据源。这些都是好主意。但是，除非它与使用该数据的其他人一起执行，并在您的数据源中正确注明甚至注释，否则它可能会导致完整性损失。 即使在数据源本身之外，也可能存在影响它的因素。例如，谷歌分析渠道数据依赖于正确使用 UTM 代码的人。 确保您花时 间创建培训计划，让利益相关者了解他们的行为如何影响数据。创建限制这些更改影响的流程。考虑保留用于营销活动的 UTM 代码的集中文档，并开发一个系统来一致地 丹麦电话号码 创建它们。通过这种方式，您可以限制归因不当的流量污染您的营销报告。 4. 避免不良数据 重申一下：我们的营销报告应该对他们的收件人有用。安全报告——仅涵盖基本指标或精选数据的报告——不会增加价值。 编写报告时，请避免只选择“糟糕”的数据。也就是说，混淆真相和隐藏问题的数据。这可以通过选择表面上看起来不错的指标（例如站点范围内的低跳出率），但实际上并不能提供足够的信息来作为决策依据。 要使跳出率 成为决策的基础，读者需要知道各个页面的跳出率是多少，或者它们包含的内容类型，甚至只是低跳出率是否与高参与度相结合速度。 不良数据也可能是因为它是积极的而被突出显示的数据，但以显示可能对营销活动产生不良影响的数据为代价。显示网页的流量正在增长可能看起来很棒。不包括转化率稳步下降的事实可能会掩盖流量质量下降的问题。 例如，看看这两个图表。它们向网页显示相同的自然流量数据： 第一张图片仅显示页面的自然流量。如果代理机构向客户展示此图像，则表明他们过去一年的工作取得了成功。在这 12 个月中，自然流量几乎翻了一番。 第二张图片使用相同的自然流量数据，但添加了该流量在同一时间段内产生的潜在客户。