最初于 2021 年 5 月 10 日在 Trade Show Executive 上发布
对于数据新手来说，最近的一次网络研讨会“来自虚拟平台的数据洞察 — 虚拟博览会！博览会！案例研究”由展览业研究中心（CEIR）提出，将复杂的数据分析科学分解为可理解、可关联“啊哈”时刻。
此次活动的嘉宾包括 COGKNITION Analytics 的董事总经理兼负责人、工商管理硕士、博士 Arjun Chakravarti 和分析解决方案负责人兼负责人、博士 David Richardson，他们与国际展览和活动协会 (IAEE) 展览和活动副总裁、CEM Scott Craighead 和学习体验副总裁、硕士 Marsha Flanagan 密切合作，分析了 2020 年虚拟/数字版 Expo! Expo! 的参与数据。其目标是提供关于如何使用各种数据洞察来为未来的展会设计混合活动模型的观点。
“现场活动和虚拟活动之间最重要的区别在于，人们只需点击鼠标就可以离开你的数字活动，无论是为了工作还是为了照顾孩子或家庭需要，”理查森说。“这要求你不仅要跟踪参加活动的人，还要跟踪他们何时来、何时离开，这样你才能对参与度有一个有意义的衡量标准。我们已经找到了利用这些信息的方法，为我们提供现场活动无法提供的见解。”
但实际情况远比这复杂得多。原始数据可能会让您对与会者的行为产生夸大的印象。他或她可能在活动中途离开，但如果电脑窗口开着，仍会被记为观看了会议。这就是数据“卫生”的重要性所在：例如，分析平均出席时间以确保其不超过整个会议的时间，并删除异常值以获得更清晰的图像。
由于许多虚拟会议平台无法自定义，因此评估可能非常棘手。因此，如果您习惯于收集 4.0 或 5.0 的评分，那么您可能无法在线上活动中这样做，并且可能会失去年度基准。
事情变得更加复杂。
演讲者讨论了评估可能出错的多种方式。如果与会者选择退出某些通知并且没有被提醒填写，评估结果可能不容易找到。演讲者可能很难掌握演示工具，因为他们从未使用过该平台。人们可能不得不离开教育活动去参加预约。这种情况有很多，都会影响数据。
那些分数低的课程怎么办？可能是课程本身有问题，内容不符合课程描述，也可能是重复了前几年的课程，如果课程内容没有新意，以前参加过的人可能会离开。
IAEE 曾预计预录会议的参与度会更高，但结果并非如此。“与会者要兼顾个人和工作需求，他们优先考虑现场活动，而忽略了点播，”Chakravarti 说。“他们很少再回来。你必须让点播内容远离现场内容。”
COGKNITION Analytics 对 Expo! Expo! 数据进行了最深入的研究，并将人口统计数据纳入其中。Chakravarti 表示：“归根结底，并非所有参与者都是平等的。”Expo! Expo! 的人口统计数据显示，活动运营人员与活动营销人员、女性与男性以及不同年龄段的人对活动的消费方式不同。
最终，参会者的目标、愿望和痛点就是数据背后的“艺术”。Chakravarti 表示：“在这个行业中，‘崭露头角’的参会者希望结识新朋友并出名。他们的更高目标是建立人脉，以及如何为他们的组织和行业做出贡献。他们希望通过面对面合作来实现这一目标。”
问题就是：从规划和设计的角度来说，如何获取所有这些数据并将其整合在一起？
“这是一段有趣的旅程，”克雷格黑德说，“我们总结出了一些经验，可以应用于未来的活动。现在我们有更多的数据点可以查看，这就是虚拟活动的好处。”
