كيف تحل تحليلات البيانات مشاكل المؤسسة

في عصر كل شيء رقمي اليوم - الترفيه والأعمال والتجارة - لا توجد طريقة للشركات الكبيرة للبقاء على قيد الحياة دون استخدام تحليلات البيانات. من تحسين الأداء إلى اكتشاف مناطق نمو جديدة ، تتوفر رؤى البيانات لتحسين عملك.

مع الحلول الصحيحة المستندة إلى البيانات ، يجب أن يكون كل شيء ممكنًا. ومع ذلك ، وفقًا لبحث حديث أجرته مؤسسة Gartner ، يمكن أن تفشل تحليلات التسويق في تلبية توقعات الأعمال. دعونا نرى ما هي تحديات تحليلات البيانات النموذجية ، وما الذي يمكن فعله للمؤسسات لاستخدام تحليلات التسويق بشكل فعال ، وكيف يمكن للمسوقين تلبية احتياجات العمل الجديدة والتحولات في سلوك العملاء.

نظرًا لأن تحليلات التسويق لا تزال أحد أهم مجالات الاستثمار (في استطلاع أجرته شركة Gartner لعام 2020 ، خطط 73٪ من المستجيبين لزيادة ميزانياتهم) ، يجب أن تكون المؤسسات قادرة على الإجابة على السؤال الأكثر أهمية حول كيفية استخدام التحليلات في إفادة شركاتهم وما هي التحديات قد يكون هناك طريق للنجاح.

إنه أمر واضح ومباشر عند الحديث عن مزايا التحليلات. يساعد النظام البيئي لتحليلات التسويق المصمم جيدًا على تقليل التكاليف وزيادة الأرباح والعثور على مناطق النمو المحتملة. لكن الشيطان يكمن في التفاصيل ، لذلك دعونا نناقش ما هي الصعوبات.

يظل أحد أكبر وأهم التحديات في التعامل مع التحليلات هو تطبيق الرؤى التي تم الحصول عليها بنجاح . وفقًا لبحث Gartner ، فإن أكثر من نصف المديرين التنفيذيين للتسويق غير راضين عن نتائج استخدام التحليلات.

المشكلة الأكثر أهمية هي أن المسوقين لا يمكنهم استخدام البيانات كما يريدون . هناك مشكلة أخرى تكمن في الوقت المناسب لتقييم المقياس. في حين أن مراكب القراصنة الصغيرة يمكنها المناورة ببراعة في عاصفة ، تقضي سفن الصيد الثقيلة الكثير من الوقت في منعطف بسيط. عادةً ما يكون سير العمل في المؤسسات بطيئًا. ينتهي الأمر بالمسوقين بالانتظار طويلاً للحصول على إجابات عندما يكون هناك الكثير من الأسئلة في القائمة. دعونا نرى ما هي التحديات الأخرى التي تنتظر المسوقين في البحر الجبلي لتحليلات التسويق.

نظرًا لأن المؤسسات تجمع كميات هائلة من البيانات ، فإن التعامل مع قياس البيانات وتسخير البيانات لتحسين الأداء والعثور على الأفكار الرئيسية في أسرع وقت ممكن يمثل تحديًا كبيرًا.

مع الوجود الرقمي المتزايد بسرعة للشركات ، غالبًا ما يغمر المسوقون بكميات هائلة من البيانات التي يتم جمعها. نظرًا لأن الأمر يتطلب من ست إلى ثماني نقاط اتصال لضمان نتيجة (تحويل) ، يتعين على جهات التسويق الوصول إلى العملاء المحتملين باستخدام أكبر عدد ممكن من القنوات. وبسبب التكنولوجيا ، أصبح المشهد الإعلامي العالمي أكثر تنوعًا من أي وقت مضى.

المشكلة هي أن المسوقين يجب أن يجمعوا البيانات من جميع القنوات. بعد كل شيء ، يتوقع 61٪ من العملاء نهجًا شخصيًا مدعومًا بالبيانات حتى تتمكن الشركات من تقديم توصيات دقيقة حول المنتجات أو الخدمات التي يحتاجون إليها.

الاستفادة الكاملة من بيانات سلوك المستخدم هي الكأس المقدسة لكل مسوق. يكتب المسوقون محتوى للمدونات ، وينشئون حملات علاقات عامة ، ويشترون العروض الترويجية من المدونين على الشبكات الاجتماعية (Instagram ، Tik Tok ، Twitter ، وما إلى ذلك) ، ويقومون بتشغيل تجديد النشاط التسويقي على Facebook وإعلانات البحث ، وإرسال رسائل البريد الإلكتروني ، وعرض الإعلانات في تطبيقات الهاتف المحمول. لكن هذا لا يوفر جميع البيانات التي يحتاجون إليها: فهم يحتاجون أيضًا إلى بيانات المبيعات المخزنة في نظام CRM. لأداء فعال ، يحتاج المسوقون إلى إنشاء تقارير بناءً على أوركسترا البيانات هذه للحصول على الصورة الكاملة لما يحدث. مع وجود كل هذه البيانات في متناول اليد ، لا ينبغي أن يكون الأمر بهذه الصعوبة بالنسبة للشركات التجارية - أم ينبغي ذلك؟

تتضمن خطوات تنظيم البيانات الفعال ما يلي:

• تحديد جميع مصادر بيانات التسويق (مواقع الويب ، خدمات الإعلان ، البريد الإلكتروني ، خدمات تتبع المكالمات ، أنظمة إدارة علاقات العملاء ، إلخ.)
• جمع البيانات في مكان واحد من أنظمة وخدمات مختلفة (نوصي باستخدام Google BigQuery ، لأنه الخيار الأفضل حاليًا لجهات التسويق)
• معالجة وتسوية البيانات المجمعة (بنية البيانات وتنسيقها ليسا متماثلين عبر جميع مصادر البيانات)
• مزج البيانات لبناء التقارير

تعد جودة البيانات الرديئة جزءًا كبيرًا من سبب عدم توفير التحليلات للقيمة التجارية المتوقعة . كما يتضح من تقرير Gartner المذكور أعلاه ، هذا هو السبب في أن المسوقين لا يثقون في الرؤى التي تم الحصول عليها.

يؤدي اتخاذ القرارات بناءً على بيانات غير دقيقة إلى خسارة الإيرادات ، وبالنسبة للشركات الكبيرة ، فهذا يعني كابوسًا. في الواقع ، يهدر المسوقون 21٪ من ميزانياتهم التسويقية بسبب البيانات السيئة. عندما تكون ميزانيتك الإعلانية بالمليارات ، فإن 21٪ يمثل خسارة كبيرة.

تؤدي معالجة البيانات وتطبيعها إلى مشاكل تؤدي إلى أن تكون البيانات:

• غير مكتمل
• أخذ عينات
• مكرر
• من حبيبات منخفضة

إن جمع البيانات ودمجها وإعدادها لإعداد التقارير ليس بالأمر السهل كما يبدو. في كل مرحلة ، تظهر صعوبات مختلفة يجب أخذها في الاعتبار: لم يتم جمع جميع البيانات ، ولم تعمل واجهة برمجة تطبيقات الخدمة الإعلانية ، والبيانات بتنسيقات مختلفة ، وهناك أخطاء في علامات UTM ، وتكاليف الإعلانات بعملات مختلفة ، البيانات الكاملة وعالية الجودة هي أساس تحليلات التسويق ، وجمع هذه البيانات هو خطوة حاسمة في سير عملك.

لضمان موثوقية البيانات ، تحتاج إلى القيام بكل شيء تلقائيًا وتقليل استخدام استعلامات SQL والبرامج النصية المختلفة. كلما كبرت الشركة ، زاد عدد البرامج النصية. لا يمكن ببساطة إدارة عدد هائل من الطلبات المربكة (وغالبًا ما تتعطل). يضرب مثل هذا الموقف المؤسسات بشدة بسبب الكميات الهائلة من البيانات غير المنظمة التي يجمعها المسوقون كل يوم من أيام الأسبوع. حتى أصغر التناقض في البيانات يمكن أن يؤدي إلى خسائر كبيرة في الإيرادات.

من خلال رؤى البيانات المناسبة ، يمكن للمسوقين التعامل مع آلة تسويق متطورة حقًا: تنفيذ استراتيجيات ناجحة ، وتحسين الأداء ، وإثبات قيمة التسويق للأعمال التجارية ، والتنقل بكفاءة في مشهد التسويق المتغير ، وما إلى ذلك. يأتي إلى الشركات.

لسوء الحظ ، وفقًا للاستطلاعات ، يواجه 84٪ من المسوقين صعوبة في الوصول إلى البيانات والرؤى ، بينما يعتقد 86٪ أنهم بحاجة إلى أدوات أفضل للحصول على رؤى. كيف أصبح أن تحليلات التسويق غير مناسبة للمسوقين ؟

النهج الحالي للعمل مع البيانات ليس هو الأمثل للمسوقين ، الذين غالبًا لا يستطيعون إنشاء تقارير بمفردهم لأنها معقدة للغاية. للحصول على إجابات للأسئلة ، يتعين عليهم تعيين المهام للمحللين وانتظار التقارير (ثلاثة تكرارات على الأقل لكل لوحة معلومات جديدة). لماذا هو كذلك؟ حتى تحصل على إجابة على سؤالك الأول ، فأنت لا تعرف ما يجب أن يكون عليه السؤال الثاني.

نتيجة لذلك ، لا يشعر 67٪ ممن شملهم الاستطلاع بالثقة أثناء الوصول إلى أدوات البيانات أو استخدامها ويحصلون على توصيات غير قابلة للتنفيذ وغير واضحة. في عالم اليوم الرقمي المتغير والمتغير دائمًا ، من الرفاهية الباهظة للشركات أن تعتمد على قرارات تستند إلى رؤى بيانات غير دقيقة.

يعد الحصول على نظام إبلاغ مثالي ضرورة أساسية للمؤسسات الكبيرة ، حيث يتعين عليها ربط أداء التسويق بنتائج الأعمال. حتى وقت قريب ، إذا كنت تريد تقريرًا ممتازًا ، فقد قمت بإنشاء نظام لوحة القيادة وكنت سعيدًا. ماذا حدث ، ولماذا توقفت لوحات المعلومات الثابتة عن تقديم قيمة العمل الموعودة؟

بادئ ذي بدء ، يختلف مستخدمو الأعمال. يحتاج CMO و PPC و SEO ومسوق المحتوى إلى تقارير مختلفة تمامًا ، لأنها تعمل مع سياقات مختلفة ، بينما توفر لوحات المعلومات الثابتة نهجًا واحدًا يناسب الجميع. لدى جميع متخصصي التسويق الكثير من الأسئلة للإجابة عليها ، ولا يمكنهم الانتظار أيامًا حتى يتم إنشاء التقارير.

ثانيًا ، يستغرق إعداد التقارير الكثير من الوقت والموارد. عادة ، يستغرق الأمر ثلاث تكرارات ، بمتوسط ​​4.5 أيام ، و 18000 دولار لإنشاء تقرير إضافي عند الطلب. والمشكلة هي أن المسوقين يحتاجون إلى الكثير من التقارير المخصصة. مع السوق سريع التطور والمتغير ، من المستحيل تجاوز نطاق التسويق عندما يكون كل ما لديك هو مجموعة من لوحات المعلومات المحددة مسبقًا. لا تستطيع المؤسسات الحديثة تحمل خسارة أيام أثناء تنفيذ القرارات.

أخيرًا وليس آخرًا ، يجعل تعقيد أدوات التحليل من غير الواقعي لمستخدمي الأعمال الاستفادة منها. هذا ليس خطأهم ، لأن هذه الأدوات لم يتم تصميمها لاستخدامها من قبلهم. وهذه هي النقطة التي تدخل فيها الحلول السحابية الحديثة المزودة بوظيفة إعداد التقارير المخصصة سهلة التطبيق.

مع وجود كميات هائلة من البيانات في الوقت الفعلي ، من المنطقي فقط استخدام خدمات جديدة مثل OWOX BI التي يمكنها أتمتة جمع البيانات وتكاملها ، بغض النظر عن حجم البيانات أو مصدر البيانات. توفر هذه المنصات للمسوقين رؤى بيانات محدثة وذات صلة تساعدهم في تحقيق أهدافهم التسويقية والتجارية.

علاوة على ذلك ، يمكن إنشاء التقارير المخصصة التي تم إنشاؤها بمساعدة OWOX BI Smart Data دون معرفة SQL وهي لا غنى عنها عند الإجابة على أسئلة مثل ما هي الجهود المبذولة؟ وأين يجب أن نستثمر لكسب المزيد؟

الأهمية! مع التغييرات العالمية القادمة في عالم التسويق ، لا تنسى هذه العوامل الحاسمة التي تؤثر على تقارير التسويق:

• تسريع التحول الرقمي للأعمال. يحدث التحول الرقمي بسرعة كبيرة بحيث لا يوجد وقت كافٍ للتكيف. نتيجة لذلك ، يمكنك أن تصبح سريعًا غريبًا.
• تغييرات في قواعد جمع بيانات الطرف الثالث. قريبًا ، ستتغير الطريقة التي يمكنك من خلالها استخدام بيانات الجهات الخارجية بشكل كبير ، وستتوقف الأساليب الحالية عن العمل.
• إصدار جديد تمامًا من Google Analytics. هيكل بيانات جديد ونهج جديد للتحليلات يعني أن Google Analytics 4 سوف يكسر جميع التقارير اليومية المخصصة الحالية.

دعونا نرى ما يمكن فعله باستخدام أدوات ذكاء الأعمال الجديدة لإعادة تصور كيفية استخدام البيانات في التسويق.

تعمل الشركات على تحسين عملية اتخاذ القرار من خلال استخدام التحليلات المتقدمة ، ونتيجة لذلك ، تحقق المزيد من الدخل. هذا ما يبحث عنه جميع المسوقين. ومع ذلك ، مع مرور الوقت ، يتم إنشاء المزيد من التقارير ويصبح النظام البيئي بأكمله أكثر تعقيدًا ، لا سيما عندما نتحدث عن الشركات التجارية. وعندما يصبح شيء ما معقدًا للغاية ، فإنه يتحلل بسهولة أيضًا. الأمر مشابه لـ Jenga: إذا قمت بسحب الكتلة الخاطئة (حذف أو تغيير جدول بيانات خاطئ واحد) ، فسينهار كل شيء في النهاية ، لأن استعلامات SQL الخاصة بك سوف تتعطل تمامًا.

هذه المشكلة هي الكرز فوق كل الصعوبات في إعداد التقارير التسويقية التي ذكرناها بالفعل. لحسن الحظ ، لا يزال هناك ضوء في نهاية النفق. المفتاح هو سير العمل الآلي مع الخدمات التي تسمح للمسوقين بالعمل مع البيانات بأنفسهم دون الحاجة إلى تعلم SQL.

يجب أن يكون المسوقون قادرين على إنشاء تقارير مخصصة بأنفسهم باستخدام بيانات أولية يمكن الوثوق بها ، وكاملة ، وتحديثها بحيث لا تحتوي على أخطاء. هذا يعني أنك لست مضطرًا إلى الانتظار لأسابيع حتى يقوم المحلل بإعداد تقرير لك (ويمكن للمحللين الانخراط في عمل أكثر قيمة). إنه يسمى تدفق التقارير الجديد!

OWOX BI Smart Data هي خدمة مصممة خصيصًا لاحتياجات إعداد التقارير التسويقية. من خلال نهجها المدروس ، يمكن لمتخصصي التسويق والإدارة اتخاذ قرارات إدارية بسرعة وبسهولة وتلقي العديد من التقارير المخصصة حسب الحاجة (بما في ذلك تحليل المجموعة). كيف تعمل البيانات الذكية بهذا السحر؟

تعمل OWOX BI Smart Data على إضفاء الطابع الديمقراطي على الوصول إلى البيانات لجميع المستخدمين ، بغض النظر عن خلفيتهم التقنية. ليست هناك حاجة لتعلم SQL أو الانتظار بفارغ الصبر لوقت فراغ المحلل ، حيث تتيح لك البيانات الذكية إنشاء تقرير عن طريق تحديد المعلمات والمقاييس أو اختيار قالب. أيضًا ، ليس عليك التفكير في مزج البيانات وتنظيفها ، وحساب المقاييس ، وما إلى ذلك ، لأن الخدمة تفعل كل شيء من أجلك وفقًا لنموذج عملك.

ما هي خطوات بدء العمل مع OWOX BI Smart Data والحصول على رؤى قيمة؟

الخطوة الأولى. اجمع كل بياناتك التسويقية في Google BigQuery بمساعدة موصل البيانات.

ملحوظة! نوصي باستخدام OWOX BI Pipeline لجمع البيانات ، لأنه الخيار الأفضل الذي يتحقق تلقائيًا من جودة البيانات.

الخطوة الثانية : في البداية ، ستحتاج إلى مساعدة محللي OWOX أو مساعدتك لبناء نموذج بيانات شركتك ، ولكن ما عليك سوى القيام بذلك الخطوة الثالثة: حدد المعلمات والمقاييس التي تريد أن تراها في تقريرك واحصل على تقرير جاهز في غضون دقيقتين عن أداء تسويق التجارة الإلكترونية ، وفعالية الحملات الإعلانية ، و ROPO ، وتحليل المجموعة ، وما إلى ذلك.

الأهمية! باستخدام Smart Data ، لن تنقطع التقارير إذا تم إجراء تغييرات على مجموعات البيانات. لا يمكن لبنية البيانات الجديدة في Google Analytics 4 أن تدمر تقاريرك في البيانات الذكية!

سحر OWOX BI Smart Data يعمل مع كل من المحللين والمسوقين. ليست هناك حاجة للمحللين لكتابة استعلامات SQL معقدة ، بينما يمكن للمسوقين الحصول على إصدارات مختلفة من التقارير المخصصة التي يحتاجون إليها على الفور. احجز عرضًا تجريبيًا مجانيًا من OWOX BI Smart Data لترى كيف يمكن أن تعمل بياناتك من أجلك!

غالبًا ما تكافح الشركات الكبرى للحصول على رؤى قيمة من الكم الهائل من البيانات التي تجمعها. يمكن أن تكلف جودة البيانات الرديئة ، وسير العمل البطيء ، والتقارير غير الدقيقة الشركات ملايين الدولارات.

ومع ذلك ، يمكن التغلب على كل هذه التحديات من خلال نظام تحليلات متقدم يعتمد على تقنيات السحابة الحديثة. أطلق العنان للإمكانيات المخفية في بياناتك التسويقية وحسّن عملية اتخاذ القرار.