So lösen Sie die größten Herausforderungen bei der E-Commerce-Berichterstellung

Im vergangenen Jahr hat die Pandemie das Online-Shopping von einer zusätzlichen Bequemlichkeit zu einem dringenden Bedürfnis gemacht. Die Sphäre entwickelt sich rasant und damit wächst der Wettbewerb um Käufer. Zu den Hauptproblemen für E-Commerce-Unternehmen gehören heute:

• Anpassung an den digitalen Handel
• Kundenbindung
• Höhere Verkehrskosten
• Cookie-Einschränkungen von Drittanbietern
• Mit der Konkurrenz Schritt halten

Es gibt immer mehr Daten online, und um schneller als die Konkurrenz zu wachsen, müssen Sie diese Daten vollständig nutzen – nicht nur in Standard-KPI-Berichten, sondern auch, um Kosten zu senken und einen höheren ROI zu erzielen. In diesem Artikel betrachten wir die Hauptprobleme, mit denen die Mehrheit der Vermarkter bei der Arbeit mit Berichten konfrontiert ist.

Die Nutzer sind bereits daran gewöhnt, dass ihre Daten von Unternehmen genutzt werden, erwarten aber im Gegenzug, jederzeit und überall relevante Informationen zu Produkten zu erhalten. Darüber hinaus sollten die präsentierten Informationen je nach vergangenem Nutzerverhalten variieren. Alles wird noch komplizierter, weil das Verhalten einer Zielgruppe an verschiedenen Kontaktpunkten unterschiedlich ist und daher an jedem eine andere Ansprache erfordert. Aus diesem Grund nutzen Marketer heute eine Vielzahl und Vielfalt an Kanälen.

Verbraucher nutzen Suchmaschinen (52 %), soziale Medien (43 %) und Kundenrezensionen (37 %), um Produkte zu recherchieren. Der Kaufprozess wird fragmentierter, da die Verbraucher immer mehr unterschiedliche Geräte verwenden und jede Zielgruppe mehrere Kanäle/Quellen nutzt, um Antworten zu finden.

Die korrekte Verwendung all dieser Zielgruppendaten bringt Wert für ein ganzes Unternehmen. Denken Sie daran, dass Sie, wenn Sie datenbasierte Entscheidungen treffen wollen, viele Qualitätsdaten haben und diese richtig verwenden müssen!

Allerdings liegt genau da das Problem. Die überwältigende Menge an eingehenden Daten und die begrenzte Zeit und die begrenzten Ressourcen, um mit diesen Daten zu arbeiten, verringern die Effektivität der Arbeit von Marketern.

Wir haben gerade erwähnt, dass je mehr Daten, desto besser. Aber Sie kennen wahrscheinlich die andere Seite der Medaille: Je mehr Daten aus verschiedenen Quellen, desto mehr Probleme. Werfen wir einen Blick darauf, auf welche Herausforderungen Sie bei der Arbeit mit Berichten stoßen werden.

Die Datenerfassung ist der Prozess des Sammelns aller fragmentierten Marketingdaten, die Sie zum Erstellen von Berichten und zum Einrichten erweiterter Analysen benötigen.

Warum brauchen Sie es? So wie das Theater mit einem Kleiderbügel beginnt, beginnt die Berichterstattung mit der Datenerfassung. Dies ist der erste und wichtigste Schritt . Wenn Sie nicht alle Daten oder die falschen Daten erheben, werden Sie Maßnahmen aufgrund fehlerhafter Informationen ergreifen. Und das wird nicht gut enden.

Sie müssen Daten von allen Kundenkontaktpunkten sammeln, um sicherzugehen, dass Sie alles berücksichtigen:

• Kostendaten von Werbediensten
• Daten über das Nutzerverhalten auf der Website
• Anrufverfolgung, Chatbot und E-Mail-Daten
• Aktuelle Verkaufsdaten aus Ihren CRM/ERP-Systemen
• Andere Daten

Schließlich will niemand das Budget überschreiten. Denken Sie daran, dass es einfacher ist, einen Fehler bei der Datenerfassung zu verhindern, als seine Folgen zu korrigieren – Vermarkter verschwenden 21 % ihres Marketingbudgets aufgrund schlechter Daten.

Herausforderungen zu meistern. Daten von verschiedenen Werbeplattformen befinden sich an verschiedenen Orten und haben unterschiedliche Strukturen, was es schwierig und zeitaufwändig macht, jedes Bit davon zu sammeln. Sie müssen sich der von Ihnen gesammelten Daten (durch nachträgliche Aktualisierung) und der Sicherheit des Connectors oder Dienstes, den Sie zu diesem Zweck verwenden, sicher sein. Außerdem verfügen alle Werbedienste über regelmäßig aktualisierte APIs, und dementsprechend müssen auch Ihre Konnektoren aktualisiert werden. Andernfalls laufen Sie Gefahr, aufgrund von Datenerfassungsfehlern falsche Entscheidungen zu treffen. Zu den Herausforderungen beim Sammeln von Marketingdaten gehören:

• Vollständige Kontrolle des Zugriffs auf Ihre Daten (alles dreht sich um Datensicherheit)
• Abrufen von ungesampelten Rohdaten (um verzerrte Berichte zu vermeiden) mit minimalen Ressourcenkosten
• Sammeln der richtigen Daten (keine Duplizierung oder Datenverlust)
• Sicherstellung der Relevanz und hohen Granularität der Daten
• Vorbereitende Vorbereitung für die Erstellung Ihres Datenspeichers oder Data Lake
• Daten aus verschiedenen Quellen zusammenführen, ohne SQL-Abfragen schreiben zu müssen usw.

Lösung. Anstatt Daten manuell zu sammeln, besteht die beste Lösung darin, Daten automatisch in einem Data Warehouse von Werbediensten und Ihrer Website zu sammeln, indem Datenkonnektoren wie OWOX BI Pipeline verwendet werden. Anschließend können Sie die gesammelten Daten mit Daten aus Ihrem CRM-System und anderen Quellen anreichern.

Wir empfehlen die Verwendung von Google BigQuery zur Datenspeicherung. Es ist die beste Option auf dem Markt, die die Bedürfnisse von Vermarktern berücksichtigt. Sie können Rohdaten von Ihrer Website an BigQuery senden und Daten aus Ihrem CRM-System und Ihren Werbediensten hinzufügen.

Es gibt verschiedene Tools, mit denen Sie all diese Daten zusammenführen können:

• Integrierte Konnektoren von BigQuery
• Individuelle Konnektoren (z. B. das Add-on Google BigQuery zu Google Sheets)
• Plattformen, die End-to-End-Lösungen für die Datenerfassung, -verarbeitung und -visualisierung bereitstellen

Datennormalisierung ist der Prozess der Organisation oder Strukturierung einer Datenbank, sodass alle Datensätze einheitlich sind, was bedeutet, dass alle Daten in einem bestimmten Feld dasselbe Format haben.

Warum müssen Sie Daten normalisieren? Sie haben bereits hervorragende Arbeit geleistet und die Datenerfassung an allen Kundenkontaktpunkten eingerichtet. Ihre Herausforderungen sind jedoch noch nicht vorbei. Jetzt müssen Sie Ihre Daten in einem einzigen Format abrufen und sicherstellen, dass sie aktualisiert und vollständig sind.

Stellen Sie sich vor, Sie möchten frischen Saft. Sie nehmen Äpfel (Kostendaten von Twitter Ads in Dollar), Birnen (Aufwendungen von Werbeleistungen in Euro und Dollar) und Orangen (Daten aus Ihrem CRM-System in Pfund). Sie haben sie bereits in einen Warenkorb gelegt – das heißt, Ihre Daten an einem Ort gesammelt. Was ist mit Ihrem nächsten Schritt? Sie müssen:

• Waschen Sie die Früchte: Stellen Sie sicher, dass die Daten korrekt gesammelt wurden und dass es keine faulen Äpfel gibt (keine Stichproben oder Duplikate).
• Obst schälen und in Stücke schneiden: Bringen Sie Ihre Daten in ein einheitliches Format, eine Währung etc.

Jetzt ist Ihr Obst bereit, an den Mixer gesendet zu werden! Und Ihre vollständigen Daten sind bereit, Sie mit einem beständigen Strom frischer Informationen zu erfreuen.

Herausforderungen zu meistern. Während der Datennormalisierung können viele Fehler und Schwierigkeiten auftreten. Wenn es manuell gemacht wird, kommt das Monster aus einem Haufen von Abfragen und Skripten, und wenn etwas kaputt geht oder sich ändert, bricht alles zusammen.

Als Ergebnis aller Datenmanipulationen sollten Sie genaue, strukturierte Informationen am Ausgang erhalten: einheitliche Tag-Formate, eine einheitliche Währung, eliminierte Datendoppelungen usw. Normalisierte Daten sind großartige Daten! Die wichtigsten Herausforderungen sind:

• Minimieren oder Vermeiden von Datenänderungsproblemen: Anomalien beim Aktualisieren oder Einfügen können die Datengenauigkeit stark beeinträchtigen
• Minimieren oder Vermeiden unerwünschter Einfüge-, Aktualisierungs- und Löschabhängigkeiten

Im Allgemeinen müssen Sie qualitativ hochwertige, strukturierte Daten liefern, damit Sie sich auf die Bereitstellung nützlicher Erkenntnisse konzentrieren können.

Lösung. Wenn es darum geht, Daten zu bereinigen und in ein einziges Format zu bringen, können Analysten dies natürlich manuell mithilfe von Skripten und SQL tun. Es ist jedoch viel bequemer, ETL-Dienste zu verwenden, um automatisierte Lösungen anzuwenden. Idealerweise sollte Ihr gewählter Datenkonnektor Daten über alle Ihre Kanäle hinweg normalisieren:

• Bereinigen und stabilisieren Sie Daten und überwachen Sie deren Qualität
• Konvertieren Sie Währungen über verschiedene Märkte oder Shops hinweg
• Kostendaten in einer einzigen Spalte zusammenführen (jede Marktplattform hat unterschiedliche Namen für dieselben Felder)

Data Blending umfasst das Zusammenführen von Daten aus mehreren Datenquellen zu einem einzigen Datensatz (normalerweise mit Hilfe von SQL-Abfragen).

Obwohl dieser Ansatz üblich ist, haben fortschrittliche Unternehmen begonnen, Datenmodellierung anzuwenden, um nicht für jeden einzelnen Bericht Daten vorzubereiten. Das OWOX BI-Team verwendet ein Data Build Tool (DBT), um Kundendaten zu modellieren. Bei diesem Ansatz werden die Daten einmal modelliert, danach ist es einfach, Abfragen zu verwalten, Berichte zu erstellen und Änderungen vorzunehmen. Der DBT-Service ist sehr komfortabel und definitiv das Tool Nummer eins für eine solche Aufgabe.

Warum müssen Sie Daten zusammenführen? Das Zusammenführen von Daten ist entscheidend, damit Sie sich einen klaren Überblick über den ROI verschaffen können, um leistungsschwache Plattformen zu identifizieren und das Budget neu zuzuweisen.

Leider ist das Mischen von Obst einfach – schicken Sie die zerkleinerten Stücke einfach zu einem Mixer und voila! Der Saft ist fertig – so einfach geht es mit Daten nicht. Daten stammen aus unterschiedlichen Quellen (Werbeplattformen, CRM-Systeme etc.) und haben dementsprechend unterschiedliche Strukturen. Das bedeutet, dass Sie, damit alles funktioniert, separate Abfrageergebnisse für verschiedene Datenquellen nehmen und sie in einem Datensatz zusammenfassen müssen.

Wir haben die Datennormalisierung bereits im vorherigen Schritt erwähnt, aber sie kann auf verschiedenen Ebenen durchgeführt werden, und wir sind daran interessiert, Daten aus verschiedenen Systemen in einer Tabelle zusammenzuführen und unterschiedliche Granularitäts- und Detailebenen zu erhalten.

Herausforderungen zu meistern. Alles ist ganz einfach, wenn Sie nur eine Datenquelle analysieren. Die größte Herausforderung entsteht jedoch, wenn Sie beispielsweise einen Leistungsbericht mit vielen Daten erstellen müssen. Dieser Prozess, der große Datensätze aus verschiedenen Quellen umfasst, nimmt enorm viel Zeit in Anspruch und ist ohne die Beteiligung von Analysten oft einfach nicht möglich.

Darüber hinaus hängen mögliche Einschränkungen im Datenverschmelzungsprozess stark von dem Tool ab, mit dem Sie arbeiten möchten. Um herauszufinden, welche Dienste für Ihre Aufgaben am besten geeignet sind, und um eine Überzahlung zu vermeiden, empfehlen wir die Nutzung kostenloser Probezeiten und Demo-Meetings.

Lösung. Wie bei der Normalisierung von Daten helfen Ihnen spezialisierte ETL-Tools beim Mischen von Daten. Welche Option sollten Sie für die Datenverschmelzung wählen? Es hängt alles von der Größe Ihres Unternehmens ab und dementsprechend von der Datenmenge, mit der Sie arbeiten.

• Wenn Sie eine oder zwei Datenquellen haben – zum Beispiel eine Website und Facebook-Anzeigen – reicht es aus, kostenlose und beliebte Tools wie Google Data Studio zu verwenden.
• Wenn Sie ein großes E-Commerce-Projekt, viele Werbekampagnen auf verschiedenen Plattformen haben und sowohl Online- als auch Offline-Benutzeraktionen berücksichtigen möchten, können Sie auf erweiterte Dienste (wie OWOX BI + Data Studio/Tableau/Power BI usw.) nicht verzichten. ) und die Unterstützung eines Analysten. Wählen Sie Dienste, die auch universellen Import bieten, eine hohe Datengranularität bieten und die Datenqualität überwachen.

Notiz! Data Studio oder jedes andere BI-Tool wurde entwickelt, um mit berichtsfertigen Datensätzen zu arbeiten, in denen Daten bereits zusammengeführt wurden. Wenn das BI-Tool Daten selbst zusammenführt, arbeitet es langsam und umständlich, wenn mehr als zwei Datenquellen verwendet werden.

Dashboard-Erstellung ist die visuelle Darstellung von Key Performance Indicators, die Ihnen hilft, nicht mehr zu raten, wie viel Sie über alle Ihre Kanäle ausgegeben haben, und zuverlässig über die Marketingleistung zu berichten.

Warum brauchen Sie Dashboards? Um zu verstehen, ob Ihre Kampagnen und Ihre Website neue Kunden bringen und um Informationen darüber zu erhalten, welche Kanäle funktionieren, in welche Wachstumszonen es sich lohnt zu investieren und wo Sie Ihr Budget nicht mehr verschwenden können. Kurz gesagt, Berichte sind aus zwei Hauptgründen erforderlich:

1. Zur Überwachung der aktuellen Situation und des Arbeitsfortschritts
2. Analysieren und herausfinden, warum etwas Bestimmtes passiert

Notiz! Vergessen Sie nicht die Datenvisualisierung, die Ihnen hilft, Informationen schneller und einfacher zu verstehen.

Starten Sie aus Gründen der Benutzerfreundlichkeit bezahlte Werbekampagnen mit vorgefertigten Dashboards, die die tatsächliche Effektivität Ihrer Investition zeigen. Wenn Sie Berichte nicht im Voraus erstellen, geben Sie Ihr Geld zunächst zwecklos aus und müssen dann noch Berichte erstellen.

Herausforderungen zu meistern. Die Visualisierung von Daten ist eine regelmäßige und mühsame Aufgabe, die viel Aufmerksamkeit erfordert. Auch wenn Sie ständig auf die Hilfe von Analysten warten müssen, sollten Sie über die Nutzung von Diensten nachdenken, die Ihnen helfen, Zeit zu sparen und Marketingfachleuten bei der Erstellung von Berichten zu helfen. Zu den größten Herausforderungen bei der Dashboard-Erstellung gehören:

• Die Bedeutung von Berichten richtig visualisieren
• Verwendung vollständiger Qualitätsdaten zur Erstellung von Berichten mit beliebigen Parametern und Metriken ohne Einschränkungen
• Einfaches automatisches Aktualisieren von Daten und Ändern des Berichtszeitraums
• Auf den ersten Blick klar machen, welche Informationen in Grafiken und Tabellen dargestellt werden
• Bei komplexen Dashboards mit einer großen Menge an Daten und Datenquellen benötigen Sie möglicherweise häufig die Hilfe Ihrer Analysten, während diese normalerweise andere Aufgaben haben, die Priorität haben

Vergessen Sie auch nicht, dass Sie für eine ganzheitliche Leistungsberichterstattung besonders auf die Wahl des Attributionsmodells achten müssen – es muss den Trichter und die Besonderheiten Ihres Unternehmens berücksichtigen.

Lösung. Der Markt bietet Vermarktern viele Möglichkeiten, Berichte für jeden Geschmack zu erstellen, von allseits beliebten Google-Tabellen bis hin zu komplexen Business-Intelligence-Tools. Beachten Sie, dass Sie Ihre Zeit und die Qualität Ihrer Daten riskieren, wenn Sie Anzeigenberichte manuell erstellen, z. B. in Excel oder Google Sheets. Und schlechte Datenqualität ist, wie wir bereits gesagt haben, der erste Grund für falsche Entscheidungen.

Jetzt, da Sie den ganzen Weg gegangen sind (Ihre Daten sind gesammelt, bereinigt und modelliert), müssen Sie die Ziellinie überqueren, indem Sie diese Daten mit dem Dashboard-Dienst verbinden und Berichte abrufen.

Das verwendete Tool hängt typischerweise von der Größe und den Anforderungen des Unternehmens ab. Was können Marketer tun, um großartige Ergebnisse zu erzielen?

1. Sammeln Sie Daten mit ETL-Tools
2. Verwenden Sie Dienste wie Smart Data, die mit modellierten Daten arbeiten und es Marketern ermöglichen, beliebige Berichte ohne laufende Unterstützung durch Analysten und basierend auf Daten in Google BigQuery zu erstellen
3. Importieren Sie Berichte in Visualisierungsdienste oder Google Sheets

Die Verwaltung der sich verändernden Welt des digitalen Handels ohne ständige Überwachung ist sehr schwierig. Gönnen Sie sich ein Geschenk und verbringen Sie keine Zeit mehr mit manueller Berichterstellung! Klingt schön, nicht wahr?

All das bekommen Sie mit OWOX BI. Dieser Service setzt Ihre wertvolle Zeit frei und übernimmt:

• Datensammlung
• Bereinigen, Deduplizieren, Überwachen der Qualität und Aktualisieren von Daten
• Datenmodellierung und Reporting

Mit OWOX BI können Sie ohne die Hilfe von Analysten und Entwicklern Marketingdaten für beliebig komplexe Berichte im sicheren BigQuery-Cloudspeicher von Google sammeln.

Sie müssen nicht mehr auf Berichte eines Analysten warten. Gönnen Sie sich gebrauchsfertige Marketing-Dashboard-Vorlagen oder erhalten Sie einen benutzerdefinierten Bericht, der auf modellierten Daten basiert und nur für Ihr Unternehmen geeignet ist.

Mit dem einzigartigen OWOX BI-Ansatz können Sie Datenquellen und Datenstrukturen ändern, ohne SQL-Abfragen neu schreiben und Berichte neu anordnen zu müssen. Dies ist besonders relevant in der Welt des neuen Google Analytics.

Um Herausforderungen bei der Berichterstellung zu vermeiden, sollten Sie Analysetools auswählen, die Ihnen Folgendes ermöglichen:

• Stellen Sie sicher, dass die von Ihnen verwendeten Daten korrekt sind, und erhalten Sie einen besseren Überblick darüber, wie Sie mit Ihren Daten umgehen
• Vermeiden Sie es, Zeit mit mehreren Datensätzen zu verschwenden und quadratische Stifte in runde Löcher zu stecken
• Stellen Sie sicher, dass alle Ihre Teams aufeinander abgestimmt sind, dieselben Prozesse verwenden und effektiv kommunizieren