تحويل OWOX BI: تطبيع وإعداد وتنسيق بيانات التسويق الرقمي الخاصة بك بسهولة

كلما زادت البيانات التي تجمعها الشركة من مصادر مختلفة ، أصبح نظام التحليلات بأكمله أكثر تعقيدًا. وبالتالي ، يصبح من الصعب إدارة نظام التحليلات والعثور على رؤى يمكنك الوثوق بها. يتعين على المحللين قضاء المزيد من الوقت في معالجة وإعداد البيانات للتقارير بدلاً من البحث عن نقاط نمو البيانات ومناطق المخاطر.

هنا في OWOX ، شاركنا في التحليلات لأكثر من 20 عامًا وندرك جيدًا الصعوبات التي يواجهها المحللون في كل مرحلة من مراحل العمل مع البيانات. نتيجة لذلك ، أنشأنا برنامجًا بواجهة مستخدم صديقة للمحللين تساعد المحللين على تبسيط إعداد التقارير وإدارة البيانات والحصول على البيانات الجاهزة للأعمال بشكل أسرع وأسهل.

البيانات الجاهزة للأعمال هي مجموعة البيانات التي تم تنظيفها النهائية في هيكل يتوافق مع نموذج عملك. تصف بيانات العمل في الواقع نموذج العمل. على سبيل المثال ، ما المقصود بالضبط في شركة معينة بمصطلحات المستخدمين ، ومستخدمي B2B ، والمعاملات ، والعملاء المحتملين ، وما إلى ذلك؟ تصف هذه التعريفات العمل في جوهره. يسمح نموذج بيانات الأعمال لجميع الموظفين بالحصول على فهم مشترك لكيفية استخدام البيانات وفهمها.

بمعنى آخر ، البيانات الجاهزة للأعمال جاهزة للاستخدام في التسويق وتقارير المنتجات ويمكن إرسالها إلى أي خدمة تصور (Power BI و Tableau و Google Data Studio).

إذا قمت بإنشاء تقارير على بيانات أولية غير مُصممة ، فقد تواجه الكثير من المشاكل المتكررة: البحث عن الأخطاء وأسباب التناقضات يستغرق الكثير من الوقت ، ويجب تكرار منطق العمل باستمرار في جميع استعلامات SQL.

لذلك ، يعد تحويل البيانات الأولية إلى بيانات جاهزة للأعمال خطوة مهمة لا ينبغي تخطيها.

يقوم المحللون بجمع البيانات من الخدمات والأنظمة المتباينة. بطبيعة الحال ، يختلف هيكل وتنسيق البيانات في هذه المصادر. لإنشاء التقارير ، يجب دمج البيانات من مصادر مختلفة بشكل صحيح. في حد ذاته ، البيانات التي يتم تحميلها من خلال الموصلات أو خدمات ETL المختلفة غير دقيقة (تحتوي على أخطاء وتكرارات وتناقضات) وتفتقر إلى منطق موحد وبنية. يجب تنظيف البيانات غير الدقيقة والمجزأة وتوحيدها في تنسيق جاهز للتحليلات.

من الصعب تحويل البيانات من مصادر مختلفة إلى تنسيق واحد. على سبيل المثال ، يمكنك جمع بيانات التكلفة من منصات إعلانية مختلفة (إعلانات Google وإعلانات Twitter وإعلانات Facebook) ويمكن أن يكون لكل نظام عملته الخاصة به والتسمية الخاصة به لهذا الحقل.

هدف آخر لتطبيع البيانات هو حل مشكلات تكرار البيانات (عندما يتم تخزين نفس البيانات في قاعدة البيانات في عدة أماكن). يساهم التكرار في البيانات في العديد من الحالات الشاذة ويقلل من الأداء ويجعل إدارة البيانات غير ملائمة.

تطبيع جميع البيانات يدويًا يمثل تحديًا كبيرًا. عند العمل مع كمية كبيرة من البيانات ، يمكن أن تظهر العديد من الأخطاء والتناقضات ، والتي تتعلق بشكل أساسي باستعلامات SQL والبرامج النصية التي لا نهاية لها. إذا حدث خطأ ما أو تغير (على سبيل المثال ، يتم تحديث واجهة برمجة تطبيقات الخدمة) ، سينهار كل شيء.

يعتبر تطبيع البيانات عملاً روتينيًا يصرف انتباه المحللين عن القيام بمهام أكثر إثارة للاهتمام والبحث عن الرؤى. ناهيك عن أنه عادة ما يستغرق ما يصل إلى 50٪ من وقت عمل المحلل.

تجمع OWOX البيانات تلقائيًا لتحليلها بتنسيق مناسب من جميع مصادر التسويق الخاصة بك:

1. Google Analytics 4 و Firebase و AppsFlyer
2. بيانات موقع الويب الأولية مع الامتثال الكامل للائحة العامة لحماية البيانات (GDPR)
3. منصات إعلانية
4. أنظمة إدارة علاقات العملاء
5. مصادر التسويق الأخرى

باستخدام OWOX BI ، لا تحتاج إلى تنظيف البيانات وتنظيمها ومعالجتها يدويًا. ستقوم الخدمة تلقائيًا بتطبيع البيانات الأولية إلى تنسيق جاهز للتحليلات من خلال:

• التعرف على المعلمات الديناميكية في علامات UTM حتى تحصل على بيانات كاملة عن الحملات الإعلانية
• تحويل تكاليف الإعلان إلى عملة واحدة حتى تتمكن من دمجها ومقارنتها
• تحديد الموقع الجغرافي للمستخدمين حتى تتمكن من إنشاء تقارير حسب البلد والمنطقة
• الكشف عن أنشطة الروبوت لتنظيف تقاريرك من البيانات القديمة
• القضاء على التناقضات وعدم الدقة في البيانات
• تحويل جميع البيانات إلى تنسيق واحد (التواريخ ، العملات ، إلخ.)
• تنسيق البيانات في جداول وفقًا لمخطط مخزن البيانات الهدف
• إجراء إلغاء البيانات المكررة للتخلص من البيانات الزائدة عن الحاجة
• إزالة البيانات غير المستخدمة والإبلاغ عن الحالات الشاذة
• إذا لزم الأمر ، قم بدمج البيانات من قيمتين في قيمة واحدة أو ، على العكس من ذلك ، تقسيم البيانات من قيمة واحدة إلى قيمتين
• إجراء عمليات تدقيق جودة البيانات وفحص الامتثال

كنتيجة لعمليات التلاعب بالبيانات هذه ، تحصل على بيانات منظمة دقيقة كإخراج: تنسيقات علامات موحدة ، وعملة واحدة ، وبيانات غير مضاعفة ، وما إلى ذلك.

كما قلنا أعلاه ، من أجل إنشاء التقارير ، يجب دمج البيانات من مصادر مختلفة بشكل صحيح. على سبيل المثال ، يجب دمج إجراءات المستخدم في جلسات لربط التحويلات بالحملات الإعلانية. يجب دمج التكاليف من مصادر مختلفة في هيكل واحد حتى يمكن مقارنة فعالية هذه المصادر.

تستغرق دراسة توافق البيانات من مصادر مختلفة وقتًا طويلاً. بالإضافة إلى ذلك ، يجب أن يتم دمج البيانات بانتظام أثناء تحديث بيانات المصدر ، ويجب أن يكون المحلل قادرًا على إدارة منطق الأعمال بمرونة وفقًا لمتطلبات العمل.

لإعداد نظام إعداد التقارير ، يحتاج المحلل إلى إنشاء وصيانة سلسلة كاملة من تحويلات بيانات SQL المترابطة. بمرور الوقت ، في أي مشروع ، يتحول هذا إلى مجموعة متشابكة من استعلامات ونصوص SQL ، والتي يستغرق تصحيحها الكثير من الوقت ولا يضيف قيمة جديدة.

إعداد البيانات هو عملية. لا يكفي إعداد تقرير (أو حتى الكثير من التقارير). يجب تحديث البيانات بانتظام ، وإجراء تغييرات على التقارير بشكل دائم. كل هذا يتم الآن يدويًا بواسطة المحللين ، الأمر الذي يستغرق الكثير من الوقت ، وكذلك بمساعدة استعلامات SQL والبرامج النصية.

إذا قمت بإنشاء تقارير على بيانات أولية غير جاهزة للعمل ، فقد تواجه الكثير من المشاكل المتكررة: البحث عن الأخطاء وأسباب التناقضات يستغرق الكثير من الوقت ، ويجب تكرار منطق الأعمال باستمرار في جميع استعلامات SQL.

كيف تبدو عملية بناء التقارير بالنسبة للبيانات الأولية؟

أولاً ، يخبر المسوق المحلل بما يجب عمله. ثم يكتب المحلل استعلامات SQL ويبني لوحة معلومات بناءً على نتائجه. كالعادة ، تم العثور على بعض التناقضات ، تتم إضافة بعض الشروط الجديدة إلى الطلبات ، ويتم إجراء تكرارات ، ويتم تلقي التعليقات. لكن جميع القرارات تتخذ في سياق هذا التقرير الواحد. عندما تحتاج إلى تقرير آخر يحتوي على بيانات من مصادر أخرى أو أعمدة جديدة أو شرائح متعددة من البيانات ، يجب تكرار عملية التحقق من تقارب البيانات والتحقق من صحتها. أو يمكن للمحلل إنشاء 10 تقارير ، حيث يختلف عدد العملاء ، على سبيل المثال ، بسبب تطبيق منطق حسابي مختلف. باستخدام تحويل البيانات والنمذجة ، يتم حل هذه المهمة قبل إنشاء التقرير.

تطبق OWOX BI Transformation تلقائيًا التحولات الأساسية التي يحتاجها الجميع ، مثل الجلسة ودمج بيانات التكلفة. بالإضافة إلى ذلك ، يمكنك بسهولة إجراء وتطبيق التحولات (المخصصة) الخاصة بك.

يوفر لك OWOX BI بيانات جاهزة للتحليل ، مما يوفر ساعات من إعداد البيانات.

1. دمج نتائج الدورة تلقائيًا

تدمج خوارزمية OWOX BI النتائج تلقائيًا في الجلسات دون اللجوء إلى منطق Google Analytics لتكوين الجلسة. ستحصل على جداول الجلسات المحدثة تلقائيًا جاهزة للاستخدام في بنية ملائمة دون الحاجة إلى كتابة تحويلات بيانات معقدة.

2. مزج بيانات التكلفة عبر القنوات

لتحويل تكاليف الإعلان ، يتعين على المحللين تحميل البيانات من حساب الإعلان إلى ملفات منفصلة ثم تحميلها يدويًا من خلال واجهة BigQuery. عيوب هذه الطريقة واضحة - الكثير من العمل غير الضروري وعدم وجود أتمتة.

يمكنك أيضًا كتابة البرامج النصية الخاصة بك لتنزيل المعلومات التي تحتاجها من خدمة التسويق. لكن يجب مراقبة عمل هذا الحل وصيانته باستمرار. في هذه الحالة ، ستنفق موارد المطورين لدمج البيانات من حسابات مختلفة ولتواريخ مختلفة ، والتحقق من جودتها ، والاستجابة بسرعة للتغييرات المحتملة في واجهات برمجة التطبيقات لخدمة الإعلان. إذا لم يتم ذلك ، يمكن أن تؤدي البيانات ذات الجودة الرديئة إلى قرارات سيئة تكون مكلفة للشركة.

يعمل OWOX BI بسلاسة مع حسابات الإعلانات الكبيرة ويقوم بتحميل جميع البيانات بغض النظر عن عدد الحملات. يقوم بجمع جميع بيانات التكلفة في جدول يتم تحديثه تلقائيًا وموحدًا وسهل الاستخدام بدون حقول غير ضرورية.

إلى جانب الاستيراد التلقائي لبيانات التكلفة ، يتعرف OWOX BI على المعلمات الديناميكية في علامات UTM ، ويحول التكاليف إلى عملة واحدة ، ويحدّث البيانات في Google BigQuery بأثر رجعي إذا تغيرت في الخدمة الإعلانية ، ويراقب مدى ملاءمة البيانات.

3. ملفات تعريف مستخدم متعددة الأجهزة

يتم دمج جميع البيانات المتعلقة بسلوك المستخدم من موقعك وكذلك من مختلف الأجهزة والتطبيقات في ملف تعريف واحد. ستحصل على صورة كاملة لسلوك كل مستخدم لتحليل جودة الحملات الإعلانية.

4. نوع المستخدم (جديد أو عائد)

يحدد OWOX BI نوع المستخدم (جديد أو عائد) حتى تتمكن من إنشاء تقارير عن مجموعات مستخدمين مختلفة.

5. تكاليف الإعلان المنسوبة لكل جلسة

يحيل OWOX BI بيانات التكلفة على مستوى الجلسة. لم تعد مقيدًا بتقييم فعالية التسويق في نطاق حملة إعلانية ويمكنك حساب اقتصاديات الوحدة بشكل صحيح. قم بتقييم فعالية الإعلان لمختلف المجموعات ، والمناطق ، والصفحات المقصودة ، ومجموعات المنتجات.

6. نمذجة الإسناد

في OWOX BI ، يمكنك ربط أي نموذج إحالة قياسي بتقاريرك ، أو إعداد نموذج إحالة مستند إلى البيانات استنادًا إلى توقعات تحويل OWOX ، أو إعداد نموذج مخصص ليناسب قواعدك ومسار مبيعاتك. كل هذا يمكن القيام به بسهولة في واجهة المنتج دون مساعدة مهندسي البيانات.

مع تحويلات بيانات OWOX BI ، لديك فرص واسعة لقياس تأثير الحملات على التحويلات:

• اختر أي نموذج إحالة معترف به في المجال (النقرة الأخيرة ، النقرة الأولى ، شكل U) من النماذج المحددة مسبقًا
• استخدم نموذج الإحالة المستند إلى مسار التحويل الحسابي
• قم بإنشاء النماذج المخصصة الخاصة بك
• أنشئ تقارير بناءً على نماذج إحالة مختلفة لمقارنة النتائج

7. نموذج التحويل

استخدم التحويل النموذجي للقياس بدون ملفات تعريف الارتباط وتوقعات التحويل.

للامتثال لمتطلبات القانون العام لحماية البيانات (GDPR) ، يجب على مالك الموقع رفض تحديد هوية المستخدمين الذين لا يرغبون في مشاركة ملفات تعريف الارتباط الخاصة بهم وعدم النقر فوق الزر السحري "قبول ملفات تعريف الارتباط". نتيجة لذلك ، يقلل وضع الموافقة من عدد التحويلات التي يمكن تحديد مصدر حركة المرور لها بنسبة 30٪.

نمذجة التحويل تساعد في حل هذه المشكلة. أولاً ، تعالج أنظمة التعلم الآلي البيانات المتاحة والإحصاءات التاريخية. بعد ذلك ، ومعرفة النسبة المئوية للمستخدمين الذين سمحوا بتعيين ملفات تعريف الارتباط وكيف تم تحويل هؤلاء المستخدمين ، فإنهم يحددون مسار الإحالة الأكثر احتمالاً لأولئك الذين لم يفعلوا ذلك. يتيح لك ذلك مطابقة نتائج الحملة بشكل أكثر دقة مع تكاليف الحملة - وفي نفس الوقت الامتثال لقرارات المستخدم المتعلقة بملفات تعريف الارتباط.

لتحديد مصدر مثل هذه المعاملات غير المتسقة ، نستخدم نموذجًا للتعلم الآلي مدربًا على بيانات متسقة بالإضافة إلى معلمات إضافية (User-Agent ، Geo ، Device ، وغيرها). ببساطة ، يحلل النموذج التحويلات المتطابقة مع المصادر المعروفة ويوزع بشكل متناسب التحويلات غير المتسقة المتبقية إلى تلك المصادر والوسائط الموجودة في البيانات.

بغض النظر عن كيفية تحضيرك للبيانات لإعداد التقارير ، ستحتاج دائمًا إلى:

• التحكم في منطق تحويل البيانات
• لديك صورة واضحة عن كيفية ترابط البيانات
• التعرف بسرعة على أسباب الفشل والتأخير في تحديث البيانات

كلما زاد تشعب مخزن البيانات الداخلي ، زادت صعوبة كتابة أي منطق يجمع البيانات الجاهزة للأعمال - وكلما زادت صعوبة إدارة البيانات على المحلل. بدون أداة تنسيق مناسبة ، يندفع المحللون بين كمية كبيرة من البيانات والعديد من الموصلات والتحويلات والتقارير المختلفة دون الحصول على صورة واضحة لكيفية اتصالهم جميعًا. نتيجة لذلك ، يستغرق البحث عن الأخطاء والتناقضات والتخلص منها وقتًا طويلاً.

يتيح لك OWOX BI Workspace إدارة تدفق البيانات في واجهة مستخدم سهلة التحليل. لقد قمنا بتبسيط العملية برمتها لنقدم للمحللين طريقة جديدة تمامًا للتعامل مع البيانات. يمكن للمحللين الانتقال من الحصول على البيانات الأولية إلى تصورها بمفردهم داخل نفس المنتج.

• تتبع كيفية نقل البيانات والتغييرات من الموصلات إلى لوحات المعلومات
• تعيين والتحكم في تحويل البيانات ومنطق حساب المقاييس في كل تقرير
• إدارة تحويلات SQL بنقرات قليلة
• جدولة تحديثات البيانات لتحديث البيانات
• ترى على الفور أي خطأ أو تأخير في تحديث البيانات

منتجنا ليس صندوقًا مغلقًا ينتج عنه نتائج غير مفهومة. تحصل على رسم بياني واضح للتحولات يوضح بوضوح كيف تتحرك بياناتك وأين ولماذا. من السهل رؤية منطق الحساب والتأثير عليه. لن ترى النتيجة فقط: ستفهم كيف حدث ذلك.

هناك أشياء معينة لا يستطيع المحللون القيام بها بمفردهم ، مثل تحديد نموذج الإحالة ، وربط مصادر البيانات الجديدة ، وإجراء عمليات تحويل البيانات الصعبة. لهذه المهام ، مطلوب مهندس بيانات.

يتطلب تخصيص أدوات تنسيق التحويل المخصصة وصيانتها مثل Airflow أو dbt مهندسي بيانات - وهو مورد نادر. يعد استخدام هذه الأدوات مناسبًا للمطورين وليس للمحللين. يمكنك قراءة المزيد عن هذا في مقالة benn.substack.

لهذا السبب يضطر المحللون غالبًا إلى انتظار المساعدة ، وغالبًا ما يصرف مهندسو البيانات عن مهامهم الرئيسية. كل هذا يؤدي إلى إبطاء الوقت المستغرق في الحصول على الرؤى ، مما يمنع مستخدمي الأعمال من اتخاذ قرارات تستند إلى البيانات في الوقت المناسب.

تقدم OWOX طريقة جديدة تمامًا وأكثر فاعلية للعمل مع البيانات ، حيث يصبح المحلل وحدة أعمال مكتفية ذاتيًا وفعالة للغاية. يتحكم المحلل في التدفق الكامل للعمل بالبيانات ويمكنه إدراك مواهبهم في التحليل بدلاً من الانغماس في المهام الروتينية.

باستخدام OWOX ، تحصل على بيانات دقيقة جاهزة للأعمال بتنسيق جاهز لـ SQL لاستكشاف الرؤى بسهولة ، مما يوفر الوقت الحرج للمهندسين والمحللين. لست بحاجة إلى مهندس بيانات ، لأن OWOX يقوم بكل شيء تلقائيًا.

في الطريق إلى تنسيق جاهز للأعمال ، هناك الكثير من العمل الذي يتعين القيام به باستخدام البيانات. إلى جانب ذلك ، يجب تحديث البيانات الخاصة بالتقارير بانتظام. من أجل عدم تضييع وقت المحللين في هذه المهام الروتينية ، من الأفضل أتمتة العملية الكاملة للعمل مع البيانات بمساعدة OWOX BI وتحرير وقت المحللين لتحليل البيانات والبحث عن الرؤى.