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ANALYTICS & REPORTING

Kennzahldefinitionen abgleichen

Wenn zwei Tools unterschiedliche Zahlen für dieselbe Sache melden und darüber gestritten wird.

metric-definition-reconciliation.md
.md herunterladen
Zwei Quellen widersprechen sich bei derselben Kennzahl. Erklären Sie die Lücke, bevor jemand einen Favoriten wählt.

Kennzahl: {{METRIC_NAME}}
Quelle A: {{SOURCE_A}} meldet {{VALUE_A}}
Quelle B: {{SOURCE_B}} meldet {{VALUE_B}}
Zeitraum: {{PERIOD}}
Setup-Details: {{TRACKING_SETUP}}

Ausgabe:
1. Definitionstabelle: Quelle | Wie diese Quelle die Kennzahl definiert | Zähleinheit | Deduplizierungsregel | Zeitzone | Attributions- oder Sitzungsregel.
2. Priorisierte Liste wahrscheinlicher Ursachen der Lücke, größter vermuteter Beitrag zuerst, jeweils mit grober Größe des Effekts und wie man das prüft.
3. Welche Teile der Lücke erwartbar und dauerhaft sind und welche auf einen echten Setup-Fehler hindeuten.
4. Welche Quelle für welche Frage zu nutzen ist. Keine ist für alles "richtig".
5. Eine Erklärung in einem Absatz für einen nicht-technischen Stakeholder, die keinem der Tools die Schuld gibt.

Regeln:
- Eine Lücke unter {{ACCEPTABLE_VARIANCE}} Prozent aus bekannten Definitionsunterschieden ist normal. Sagen Sie das schlicht, statt einen Bug zu suchen.
- Raten Sie keine Ursache, für die Sie keinen Test beschreiben können.
- Brauchen Sie ein Setup-Detail, das ich nicht geliefert habe, listen Sie es als Frage auf, statt es anzunehmen.
- Keine Gedankenstriche.

Vor dem Start ausfüllen

Ersetzen Sie jeden Platzhalter durch Ihre eigenen Angaben. Je genauer Sie sind, desto weniger erfindet das Modell.

  • {{METRIC_NAME}}
  • {{SOURCE_A}}
  • {{VALUE_A}}
  • {{SOURCE_B}}
  • {{VALUE_B}}
  • {{PERIOD}}
  • {{TRACKING_SETUP}}
  • {{ACCEPTABLE_VARIANCE}}

So wird das Ergebnis besser

  1. Zeitzone und Deduplizierung erklären die meisten Lücken; prüfen Sie die, bevor Sie den Tracking-Code anfassen.
  2. Schreiben Sie Abschnitt 4 in Ihre Reporting-Notizen, damit diese Diskussion nur einmal stattfindet.
  3. Lassen Sie denselben Abgleich für einen einzelnen traffic-starken Tag machen, um den Effekt zu isolieren.