Um evento dispara. Regista uma compra. O valor da compra devia ser 99 $. Mas regista 990 $. Há uma vírgula decimal mal posta. São dados maus. Um evento dispara. Devia captar uma categoria de produto. Mas não capta nada. São dados em falta. Dados maus distorcem a tua análise. Seguem-se conclusões erradas. Tomas decisões com base em números errados. A qualidade dos dados é crítica. Cada evento tem de captar dados rigorosos. Cada parâmetro tem de ter o valor certo. Isto exige uma configuração cuidada e acompanhamento contínuo.
Este artigo explica como garantir que os parâmetros de eventos captam dados de qualidade.
Porque é que a qualidade dos dados importa
A análise só é útil se os dados forem rigorosos. Analisas taxas de conversão. Otimizas com base nos números. Mas se os números de conversão estiverem errados, a tua otimização está errada. Podes otimizar a coisa errada. Podes perder oportunidades.
Os dados maus acumulam-se. Um pequeno erro num evento torna-se um grande erro no conjunto. Se 10 por cento dos eventos de compra tiverem valores errados, os teus números de receita estão errados em 10 por cento. É um erro significativo nas decisões de negócio.
A qualidade dos dados cria confiança. A tua equipa confia na análise quando os números são rigorosos. Toma decisões com base nela. Se os dados forem pouco fiáveis, deixa de confiar. Deixa de usar a análise.
Define os parâmetros de eventos com precisão
Antes de criares um evento, define o que cada parâmetro deve conter. Nome do parâmetro. Descrição do parâmetro. Tipo de dados do parâmetro. Intervalo de valores esperado. De onde vem o valor.
Um parâmetro de valor da compra deve estar claramente definido. É o total com impostos e portes? Ou só o custo do produto? Está em cêntimos ou em dólares? É texto ou número? Define isto com precisão. A implementação depende disso.
Documenta cada parâmetro. A documentação evita confusões. Um programador que implementa o evento sabe exatamente o que captar. Um analista que lê os dados sabe o que representam.
Capta os dados da fonte certa
A qualidade dos dados depende de os captares da fonte certa. O valor da compra deve vir do teu sistema de processamento de encomendas. Não de uma estimativa. Não de algo que o utilizador escreveu. O valor real confirmado.
A categoria de um produto deve vir da tua base de dados de produtos. Não do que o utilizador escreveu. Não de um palpite. A categoria oficial.
Obtém os dados o mais perto possível da fonte. Os sistemas de transações reais conhecem os valores reais. As bases de dados reais conhecem a categorização real. Vai buscar aí. Não calcules nem estimes.
Valida os dados antes de os eventos dispararem
Valida os dados antes de os enviares para a análise. Verifica se o valor da compra é um número. Verifica se é positivo. Verifica se o ID do produto existe.
A validação apanha os erros antes de se tornarem problemas de análise. Um programador comete um erro. A validação apanha-o. Os dados nunca chegam à análise. O evento dispara com dados bons.
As validações comuns incluem a verificação de tipo (é texto, número ou data), a verificação de intervalo (está dentro dos valores esperados) e a verificação de existência (o item referido existe).
Usa nomes de parâmetros consistentes
Os nomes dos parâmetros importam. Se um evento chama "amount" a um parâmetro e outro lhe chama "purchase_amount", os teus relatórios tratam-nos como parâmetros diferentes. Não os consegues comparar.
Cria uma norma de nomes. Todos os valores monetários usam o sufixo "_amount". Todos os IDs usam o sufixo "_id". Todas as contagens usam o sufixo "_count". Aplica esta norma de forma consistente.
Depois de dares nome a um parâmetro, não o mudes. Mudar nomes de parâmetros divide os teus dados. Os dados antigos ficam com o nome antigo. Os dados novos ficam com o nome novo. Os relatórios mostram dados divididos. Acerta nos nomes antes de publicares.
Trata os casos extremos e os dados em falta
Alguns dados são difíceis de captar. Transações offline. Transações de sistemas antigos. Informação de utilizadores incompleta. Como tratas os dados em falta?
Nunca envies eventos com parâmetros críticos em falta. Se não consegues obter o valor da compra, não dispares o evento de compra. Envia o evento só quando tiveres os dados completos.
Para dados opcionais, usa null ou texto vazio de forma consistente. Não uses "unknown" num sítio e "N/A" noutro. Tratar os dados em falta de forma consistente facilita a análise.
Acompanha a qualidade dos dados ao longo do tempo
A qualidade dos dados degrada-se com o tempo. As integrações falham. Os sistemas mudam. O que funcionou no mês passado pode falhar este mês. Acompanha de forma contínua.
Procura padrões inesperados. Valores nulos onde não deviam estar. Valores atípicos nos montantes. Parâmetros em falta. Configura alertas. Se algo parecer errado, investiga.
Revê os relatórios de qualidade dos dados com regularidade. A maioria das plataformas de análise tem relatórios de qualidade dos dados. Usa-os. Apanha os problemas cedo.
Perguntas frequentes
Como testamos se os parâmetros dos eventos estão a ser captados corretamente?
Usa os relatórios em tempo real. Faz a ação. Observa o relatório. Verifica se o evento aparece com os parâmetros e valores certos. Usa as ferramentas de programador do navegador. Inspeciona os dados antes de serem enviados para a análise. Confirma que correspondem ao esperado. Com o criador de websites da WEMASY, podes configurar isto diretamente no teu website.
E se o valor de um parâmetro estiver sempre vazio?
Os dados não estão a ser captados. Verifica a tua implementação. O parâmetro está bem configurado? Os dados estão disponíveis quando o evento dispara? Há um problema de temporização? Depura a fonte. Não envies dados vazios. Corrige a causa de fundo.
Podemos mudar o nome de um parâmetro depois de os dados serem recolhidos?
Tecnicamente sim, mas não o faças. Os dados antigos ficam com o nome antigo. Os dados novos ficam com o nome novo. Os teus relatórios mostram dados divididos. Acerta no nome desde o início. Se tiveres mesmo de mudar o nome, planeia a divisão dos dados.
Como tratamos a moeda nos parâmetros dos eventos?
Capta o valor numérico e o código da moeda em separado. O valor num parâmetro como "purchase_amount". A moeda num parâmetro como "currency_code", com valores como "USD" ou "EUR". Isto permite-te analisar entre moedas.
Devemos guardar dados em bruto ou formatados nos parâmetros?
Guarda dados em bruto. Valores em cêntimos e não em dólares. Datas e horas em formato ISO e não legível por humanos. Os dados formatados são mais difíceis de analisar e comparar. Os dados em bruto são mais flexíveis. Formata-os nos relatórios, se for preciso.
Qual é uma taxa de erro razoável nos dados dos eventos?
O objetivo é zero. Mas na prática, menos de 1 por cento é aceitável. Alguns casos extremos terão problemas. Os sistemas antigos podem não ter dados. Mas se as taxas de erro ultrapassarem 1 a 2 por cento, investiga e corrige a causa de fundo.