هبة من السماء للمسوقين: كيفية إنشاء تقارير بدون محللين و SQL

يعد الإبلاغ مصدر إزعاج حقيقي للحيوانات الأليفة لأي مسوق. بشكل أساسي ، تركز معظم الأدوات التحليلية على احتياجات المحللين والمطورين وتمنع المسوق من التعامل مع البيانات بنفسه. تشرح هذه المقالة سبب حدوث ذلك وكيف نرى حلاً لهذه المشكلة.

الهدف من كل عمل هو تحقيق ربح. ومع ذلك ، لفهم كيف يسير تطوير الشركة وفي أي اتجاه يستحق المضي فيه ، تحتاج الشركات إلى تتبع ومراقبة جميع مناطق المؤسسة. بعبارة أخرى ، يعد إعداد التقارير أداة أساسية لصناع القرار.

ناهيك عن أنه في حالة الاقتصاد الوبائي ، عندما يُطلب من المسوقين تحقيق المزيد بموارد أقل (ميزانيات أقل ووقت أقل للتنفيذ) ، لا يمكن القيام بذلك دون الإبلاغ.

على مدار العام الماضي ، أصبحت الشركات واثقة من أنه يمكنك تحقيق النجاح بطرق مختلفة ، سواء عبر الإنترنت أو عبر الإنترنت. هناك العديد من الخيارات للوصول إلى العملاء في الأنظمة البيئية الرقمية (لا تنسى تطوير مساحات الصوت والصوت بفضل معالجة اللغة الطبيعية). أي من هذه القنوات تجلب أحجام بيانات جديدة. يمكنك استخدام هذه المعلومات للتواصل مع العملاء ومعرفة المزيد عن جمهورك المستهدف ، وهو أمر مفيد لتطوير الأعمال.

النشاط التجاري له سوق يعمل فيه وأهدافه وبياناته. أي شركة تريد ثلاثة أشياء: كسب المزيد ، وإنفاق أقل ، والقيام بذلك بشكل أسرع.

المسوق يساعد الأعمال على تحقيق ما تريد. لديه العشرات من الخدمات المختلفة والأهداف من CMO والخبرة في التسويق. وهذا ما يتوفر له في أغلب الأحوال.

ما يفتقر إليه المسوق وما هي المشاكل التي يواجهها غالبًا في عمله:

1. البيانات الواردة في التقارير غير متطابقة ويجب مراقبتها باستمرار. لماذا ا؟ يمكن أن تُفقد البيانات في مرحلة جمع البيانات ، أو تتكرر ، وما إلى ذلك. ليس هناك سبب بسيط ؛ خلاف ذلك ، لن يكون هناك مشكلة في السوق. يحتاج المسوق إلى بيانات يمكن الوثوق بها لاتخاذ القرارات.
2. إنه أمر معقد ويستغرق وقتًا طويلاً لإنشاء تقرير بجميع البيانات الضرورية. عادة ليس لدى المسوقين الوقت لدراسة SQL ولا يريدون انتظار رد من المحللين. يريد المسوق عمل تقارير بشكل مستقل في الأقسام الصحيحة وعدم انتظارها من المحللين. مشكلة أخرى هي أنه لا يعرف مسبقًا ما هي الأسئلة التي ستظهر وما هي التقارير التي قد تكون مطلوبة في المرة القادمة. إنها مناسبة نادرة أن يكون لديك تقرير عالمي واحد لجميع الظروف الممكنة.
3. يحتاج المسوق إلى إرشادات قابلة للتطبيق لا يتم الإبلاغ عنها . على سبيل المثال ، تقرير الحملة الإعلانية الذي يوضح أن تكلفة الاكتساب أقل قيمة من أفضل تقرير عن مزيج تسويقي يوضح المبلغ الذي تحتاجه لزيادة ميزانية الإعلان أو خفضها. لما ذلك؟ لأن تكلفة التطبيق لا تجيب على سؤال ماذا نفعل بهذه المعلومات.

بفضل تطوير الخدمات مثل Google BigQuery ، أصبح تحليل البيانات الضخمة متاحًا بشكل أكبر للشركات من جميع الأحجام. لكن المنتجات التحليلية الحالية تهدف في المقام الأول إلى تلبية احتياجات المحللين والمطورين. لا يزال المسوقون مجبرين على قصر أنفسهم على التقارير الجاهزة أو انتظار المحللين لإعداد البيانات ، وتفويت الفرص وإضاعة الوقت.

في الشكل أعلاه ، يوجد الربع السحري لشركة Gartner مع الخدمات التحليلية وذكاء الأعمال. في إحدى غرف الدردشة الشهيرة للمحللين ، تمت إضافة Excel إلى الرسم البياني. يوضح هذا الشكل أن مستخدمي الأعمال يحتاجون إلى أدوات تحليلية حديثة حتى يتم تسليم البيانات التي يحتاجونها إلى الواجهة المألوفة لبرنامج Excel أو Google Sheets.

هناك اقتباس مشهور: "البيانات هي نفط جديد". وكما أن صناعة النفط في سوق تحليلات التسويق لديها دول تنظم الوصول إلى القيمة المتراكمة في شكلها الخام مثل Google و Facebook و Apple ، هناك خطوط أنابيب نفطية مثل OWOX BI و Supermetrics و Fivetran و StitichData لتوصيل البيانات إلى مصافي مثل Google Cloud و AWS و MS Azure و Hadoop. ولكن بالنسبة للمستخدم النهائي ، كل هذا لا يعطي قيمة كبيرة حتى يتمكن من تزويد سيارته بالطاقة المناسبة في الوقت المناسب وبدون جهد لا داعي له.

اليوم ، يضطر مستخدمو الأعمال إلى قصر أنفسهم على الحافلات العادية ، والتي تنقلهم إلى أقسام البيانات المحددة مسبقًا أو دفع مبالغ زائدة لسيارات الأجرة ، دون معرفة العنوان الدقيق للمكان الذي يحتاجون إليه والتقرير الذي يجب إنشاؤه في النهاية.

لماذا لا تلبي الأدوات التحليلية الحالية احتياجات المسوقين بالكامل:

• الخدمات المتخصصة لا تحتوي على البيانات المطلوبة . لماذا لا تستخدم Google Analytics فقط؟ لا توجد بيانات احتياجات الأعمال. من المستحيل دمج جميع البيانات وإنشاء التقارير وفقًا للمنطق الذي يتوافق مع نموذج عملك.
• حتى لو جمعت الشركة جميع البيانات الضرورية ، فإن الخبرة مطلوبة لدمجها: بأي مفاتيح ، وبأي هيكل ، وبأي شروط ، وما إلى ذلك.
• توفر خدمات التحليلات المتقدمة الحالية حلولاً مبنية لغرض معين ، وليس حلولاً خاصة بالنظام : يمكنك إنشاء تقرير أو لوحة معلومات معينة ، ولكن لا يمكنك إنشاء نظام تقارير يمكن للمسوق العمل معه. على سبيل المثال ، يمكنك الحصول على تقرير تحديث تلقائي في Power BI أو Google Data Studio أو Excel. ولكن إذا كنت بحاجة إلى تغيير شيء ما في التقرير أو إضافة الأقسام والمعلمات والمقاييس الضرورية أو تغيير تجميع القنوات ، فلن يتمكن المسوق بنفسه من القيام بذلك. عليك الاتصال بمحلل في كل مرة.

لماذا يصعب على المسوق الحصول على البيانات الصحيحة في Excel أو Google Sheets؟ أين الاختناق بين جميع مراحل العمل بالبيانات؟

بعد تحويل البيانات إلى بنية محددة (على سبيل المثال ، يتم التعرف على علامات UTM) ، وقبل أن يتمكن مستخدم الأعمال من إعداد تقرير منها ، تحدث عملية تكرارية. على سبيل المثال ، يمكنك تحديد الأعمدة المطلوبة ، واستبعاد المستخدمين الذين لم يجروا عمليات شراء خلال فترة معينة ، وما إلى ذلك. تتطلب هذه العملية التواصل بين المحللين والمسوقين. وإذا كان المسوق لا يعرف SQL ، فلا يمكن تجنب هذا الاتصال.

اليوم ، ينشئ المحللون تقارير تتطلب دمج البيانات باستخدام SQL. بمرور الوقت ، هناك المزيد والمزيد من استعلامات SQL ، وأصبح المنطق فيها أكثر تعقيدًا. وبالتالي ، لا يمكن للمسوق الحصول على التقرير اللازم دون مساعدة محلل ، وتكون جودة البيانات في كل مرة موضع تساؤل.

تعمل معظم المنتجات التحليلية على تبسيط عمل المحلل في مرحلة واحدة ولكن لا تساعد في دمج البيانات بشكل صحيح ، أو المسوق للحصول على التقارير اللازمة دون مساعدة المحلل. لذلك يبقى المحلل نقطة ضعف.

قال أحد عملائنا ذات مرة: "لدى المسوقين لدينا الآن خياران: إما انتظار برنامج Excel أو تعلم SQL." والخبر السار هو أنه ليس البديل الوحيد.

في الأساس ، ليست هناك حاجة لانتظار محلل أو تعلم SQL لإنشاء التقارير. عندما يتم تصميم البيانات بالفعل وفقًا لنموذج أعمال الشركة ، لا يحتاج المسوق إلى اللجوء إلى المحلل في كل مرة يريد فيها إنشاء تقرير جديد.

يقوم المحلل بدمج البيانات في نموذج العمل مرة واحدة حتى يسهل إجراء التعديلات لاحقًا. يمكن للمسوق بعد ذلك استخدام هذه البيانات في خدمات التقارير الحديثة التي يمكن أن تعمل مع البيانات النموذجية (مثل OWOX BI).

لقد حان أدوات تحليل التسويق الجديدة لإنقاذ اليوم! نعم ، يحتاج المسوقون إلى فرزها ، لكن هذا لا يزال أسهل وأكثر ملاءمة من SQL. في المقابل ، سيتلقى المسوق بيانات يمكن الوثوق بها ، وتقارير في الأقسام الصحيحة ، وتوصيات قابلة للتطبيق.

ماذا عليك أن تفعل لجعل السحر يعمل؟

الخطوة 1 . اجمع البيانات بمساعدة أدوات ETL في مكان واحد لتحليلها لاحقًا (يعد تخزين البيانات السحابية ، ولا سيما Google BigQuery ، خيارًا مثاليًا للمسوقين).

الخطوة الثانية . تنظيف ومطابقة البيانات التي تم جمعها.

الخطوة الثالثة. دمج البيانات الخاصة بنموذج الأعمال.

الخطوة 4 . قم بتوصيل البيانات المنمذجة بخدمة التقارير.

الخطوة الخامسة . تصدير البيانات إلى خدمة تصور البيانات.

مثل هذه الأدوات مثل قمع. تعد io و Supermetrics و OWOX BI و Datorama و Improvado و Kissmetrics وما إلى ذلك رائعة لجمع البيانات. ولكن ، لمطابقتها بشكل صحيح ، قم بمسحها ، ودمجها ، وإلغاء تكرارها ، وما إلى ذلك ، فأنت بحاجة إلى مساعدة محلل.

لنمذجة البيانات ، يحتاج المسوق أيضًا إلى مساعدة محلل. لكن هذه المرة فقط.

ملحوظة! إذا كان لديك مشروع صغير ، زوج من مصادر البيانات (جدول مع الأحداث بالإضافة إلى النفقات) ، وتحتاج إلى إنشاء 2-4 تقارير ، فإن هيكل حساب هذه الجداول سيكون بسيطًا جدًا.

ومع ذلك ، إذا كنا نتحدث عن مشروع حقيقي به العديد من الجداول التي تحتوي على بيانات من أنظمة الإعلان ، والمعاملات من CRM ، ومعلومات المستخدم ، وبيانات المنتج الموسعة ، وجميع البيانات الأخرى التي تدخل إلى Google BigQuery؟ يجدر استخدام أدوات مثل DBT / Dataform لتجنب 100500 جداول متشابكة ، يمكنك إجراء تغييرات مرة واحدة ، ويمكن تطبيقها على النموذج بأكمله.

بمجرد تصميم بياناتك ، يمكنك إنشاء مجموعة متنوعة من التقارير للعمل معها. كمثال على النظام الأساسي العالمي الحديث الذي يجمع ويحلل بيانات التسويق الخاصة بك من مصادر مختلفة ، ويسمح لك بأتمتة إعداد التقارير ، ونقل النتائج إلى المكان الذي تريده ، فلنلقِ نظرة على OWOX Smart Data.

باستخدام خدمة البيانات الذكية ، يمكن للمسوقين تلقي تقارير تسويقية بدون حدود وأخذ عينات ، بناءً على البيانات الأولية المدمجة من Google BigQuery وتصدير التقارير إلى Google Data Studio و Google Sheets.

هناك طريقتان للحصول على تقرير:

1. استخدم منشئ التقرير.
2. حدد نموذجًا جاهزًا من معرض التقارير الأكثر شيوعًا.

يمكن للمسوقين الوصول بسرعة إلى رؤى تسويقية لأي تعقيد ، باستخدام لوحات معلومات مسبقة الصنع أو مخصصة لمتطلبات الشركة. بالنسبة للمهام السريعة ، تعد التقارير الجاهزة في OWOX BI Smart Data مناسبة ، في حين أن التقارير المعقدة - معالجة البيانات وتنزيلها باستخدام استعلامات SQL من Google BigQuery - ضرورية.

لنلقِ نظرة على مُنشئ التقارير - تحتاج إلى تحديد المقاييس والمعلمات التي تريد رؤيتها في التقرير واختيار نوع التقرير الذي تريده ونطاق التاريخ. تنشئ Smart Data استعلام SQL للبيانات المطلوبة في Google BigQuery ، ويحصل المسوق على تقرير مرئي.

يسمح استخدام التقارير مثل تحليل المجموعة وحساب القيمة الدائمة وتحليل ROPO وغيرها للمسوقين بالنظر في جميع نقاط الاتصال بالعملاء ومراقبة فعالية الحملات التسويقية.

النهج الحالي للعمل مع البيانات ليس هو الأمثل. غالبًا ما لا يتمكن المسوقون والمستخدمون من رجال الأعمال من إنشاء تقارير بمفردهم لأنها معقدة للغاية. للإجابة على أسئلتهم ، عليهم تحديد المهام للمحللين وانتظار التقارير. ومرة بعد مرة. بعد كل شيء ، حتى تجيب على السؤال الأول ، لا تعرف ماذا سيكون السؤال الثاني.

في النهاية ، اتضح أن البيانات تُستخدم لمراقبة الوضع الحالي وتحليل الماضي ، ولكن نادرًا - لإدارة المستقبل. لذلك ، ستجلب البيانات قيمة أكبر بكثير إذا أتيحت الفرصة لمستخدمي الأعمال للعمل معهم لاتخاذ القرارات بشكل مستقل.