對每天或是每個月分析網路行銷數據的專員們來說，好像只要到每年 4 月就會自動跳入「月」循環的相同問題。大家都知道每個月的天數並不相同，如 3 月天數比 2 月天數多出約 11 %。在數據行銷中必看的 Google Analytics 表現、Google 廣告點擊率和曝光率，也會因為每「月」的天數不同，而影響數據報表的成果。本篇翻譯自文章 <Digital Marketers: Don’t Be A Reporting April Fool>，將帶各位來探討月份天數的不同如何影響數據分析上的差異。
「月」對數據行銷報表的三大影響
正因為一年 12 個月當中，各月份的天數、季節等因素的不同，連帶也可能會影響數據出來的結果，以下將以每年第一季為例，解釋「月」對數位行銷報表上的差異。
1. 大步向前進｜勇往直前的1月
因應國情的不同，目前國內尚未開放聖誕節假期；但對西方國家而言，耶誕假期是形同農曆新年的重大節日，所以就算 12 月是大月 (31 日)，但仍會因為放了耶誕假期而讓流量數據顯得不如預期，所以放完耶誕假期過後的 1 月，經由大家的勇往直前努力衝刺，數據表現也就會強勢回歸，將數據拉回預期中的理想值。
2. 小月的煩惱｜後繼無力的2月
每年 2 月是天數最短的一個月，以數據行銷角度來看，流量會下降是很正常的。不過眼看著下降的數據，總是會讓人感到心慌慌。這時我們就需要來思考一下，是不是 2 月的「天數問題」造成數據下降？或是 1 月數據表現太過優異而顯得 2 月表現不理想？且在臺灣 2 月可能還會遇到春節假期，連假+小月的影響下，數據流量低迷不也是正常不過的事？！
3. 進步笑開懷｜突飛猛進的3月
當度過了士氣低迷的 2 月後，迎接而來的是令人期待的 3 月。3 月既是大月又沒有額外的假期，對行銷人來說，也就意味著將有漂亮且優秀的數據報表表現。而這突飛猛進的數據進步，也可說是依據前兩個月的數據回彈，並可藉此取代掉「天數」問題的探討。
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數據報表中「箭頭」對數據行銷的影響
科技日新月異，如果期望數據表現都能如預期的穩定成長，那麼在追蹤期間的任何決定都會影響其表現的關鍵。而這些重要數據的表現方式，也會隨著購買新行銷工具或是時間變動而產生不同的影響。所以每一位數據行銷者，無論是要報告活動結果或是網站數據，都必須具備新的報告方式，讓大家都可以清楚明白「事情」的發展。
現有數據報表的表現方式主要有兩種，分別是 Tableau 和 Google Data Studio，這兩者都有建立數據報表的功能，並透過自動發送 e-mail 等方式傳達給使用者，不過人們總期待可以有更一目瞭然的方式，讓數據報表更加簡易閱讀。故衍生出表示數據上升的「紅箭頭」與數據下降的「綠箭頭」，藉由這兩種不同顏色的「箭頭」，讓人可以一眼抓住重點。
對公司而言，無論是合約進度、日程表甚至是年度預算等數據報告，以「月」為單位的計算較有一致性，但是對於監測網站流量來說，以「月」為單位本身就是不一致的測量標準，所以想要正確的數據報表，無論是瀏覽報表還是提交表單，都需要以一段長時間範圍當作基準點，才會比較準確！
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使用5大方法解決數據報表不一致的問題
當「月」的問題仍無法獲得解決，也無法改變每個月底的數據報告，還有什麼可以改變呢？首先，必須要瞭解到任何因素都可能被隱藏，故會有放大數據的差異而影響到實際表現。以 2 月為例，如果想要彌補天數少的問題，就要思考如何在 Google AdWords 上做點變化，或是在部落格發布文章、舉辦活動、參展等來幫助流量的成長。
最好解決「月」問題的方法，就是改變數據報表的呈現方式——簡化你的數據報告。數據行銷者需具備製作好的數據報表，讓讀者可輕鬆閱讀報表內容，並可輕易發現問題所在，以便即時討論並解決問題。所以擁有一份讓人一眼望穿的報告技能，是重要的數據行銷能力。
1. 讓數據報告更好懂，請解釋來龍去脈
想要讓數據報表更淺顯易懂，最好的方式就是將數據報表備註的一目瞭然。在數據旁邊解釋本月數據上升或下降的可能原因與成果，並將「why」與「what」巧妙串聯進數據報表中，讓報表更清楚明瞭。而在 Google Data Studio 中，幾乎所有的數據報表都插入文字方塊，並新增描述，讓人可輕鬆閱讀報表。
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2. 善用日期範圍，選對區間不煩惱
Google Analytics 提供了與「前期」比較的功能，能夠記憶你所選取的日期天數，並往回推相同天數後，再將這兩區間的數據差異比較出來。但當你想要比較月報表時，也要將不同的日期範圍造成的差異納入考量。也可考慮將報表改為四週一次，代替每月一次，取代天數差異問題，並跳脫以月為單位的思考模式。
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3. 年份的比較，整年數據也不擔心
想要一份更精確更一致的的數據報表，那就可以用「年」當作數據對比。比較不同年的相同月份，並將設定天數維持一致，這樣才能得到更精確的對比數據。
4. 運用不同的指標，讓數據更精準
當查詢數據報表時，會發現過多的工作天數將會影響其跳出率、工作階段等數據表現。所以如果想要一份精確的報表，或許將工作日與非工作日納入每月的比率考量，甚至建立一份新的計算基礎、衡量指標等等會比較好。
若要讓數據報表可以有更多指標，那就要到 Google Analytics 自行設定目標追蹤、電子商務報告等重要功能中設定。或許會因為天數的關係，而讓網站流量、廣告觸及率看似上升，但最理想的狀態卻是讓兩者的數據並排於底層。
5. 運用不同的數據報表，解決問題
想要解決關於「月」的問題，就要靈活運用 Google Analytics，並結合不同的數據移動平均線。你所選取的時間趨勢中，將會大大降低月份而導致的數據問題！
想要正確的解決數據報表的問題，就要深入了解數據上升或下降的原因，並用淺顯易懂的方式表達，與持續追蹤報表其精確性，即可完美的解決數據上的差異。並加以善用 Google Analytics 的所有功能，強化其報表準確性。
透過以上的解釋，相信對於以數據分析為基礎的行銷人來說，產出一份精準的數據報表，再也不會是夢想！想了解更多有關於數據分析知識與文章？馬上訂閱 awoo 成長駭客行銷誌，隨時收到最新的行銷知識！
