Ein Glücksfall für Marketer: Wie man Reports ohne Analysten und SQL erstellt

Die Berichterstattung ist ein echtes Ärgernis für jeden Vermarkter. Hauptsächlich konzentrieren sich die meisten Analysetools auf die Bedürfnisse von Analysten und Entwicklern und verbieten es dem Marketer, selbst mit den Daten zu arbeiten. Dieser Artikel erklärt, warum dies passiert und wie wir eine Lösung für dieses Problem sehen.

Das Ziel jedes Unternehmens ist es, Gewinne zu erzielen. Um jedoch zu verstehen, wie die Entwicklung des Unternehmens verläuft und in welche Richtung es sich lohnt, weiterzumachen, müssen Unternehmen alle Organisationsbereiche verfolgen und überwachen. Mit anderen Worten, das Reporting ist ein unverzichtbares Instrument für Entscheidungsträger.

Ganz zu schweigen davon, dass in Zeiten der Pandemie-Wirtschaft, wenn Marketer mit weniger Ressourcen (weniger Budgets und weniger Zeit für die Implementierung) mehr erreichen müssen, dies ohne Berichterstattung nicht möglich ist.

Im vergangenen Jahr sind Unternehmen zuversichtlich geworden, dass Sie auf verschiedene Weise erfolgreich sein können, sowohl offline als auch online. Es gibt viele Möglichkeiten, Kunden in digitalen Ökosystemen zu erreichen (nicht zu vergessen die sich entwickelnden Sprach- und Audioräume dank der Verarbeitung natürlicher Sprache). Jeder dieser Kanäle bringt neue Datenmengen. Sie können diese Informationen verwenden, um mit Kunden zu kommunizieren und mehr über Ihre Zielgruppe zu erfahren, was für die Geschäftsentwicklung hilfreich ist.

Das Unternehmen hat einen Markt, in dem es tätig ist, Ziele und Daten. Jedes Unternehmen möchte drei Dinge: mehr verdienen, weniger ausgeben und es schneller erledigen.

Der Vermarkter hilft dem Unternehmen, das zu erreichen, was es will. Er verfügt über Dutzende verschiedener Dienstleistungen, Ziele des CMO und Expertise im Marketing. Das steht ihm in den meisten Fällen zur Verfügung.

Was dem Marketer fehlt und mit welchen Problemen er bei seiner Arbeit am häufigsten konfrontiert wird:

1. Die Daten in den Berichten stimmen nicht überein und müssen ständig überwacht werden. Wieso den? Daten können bei der Datenerfassung verloren gehen, dupliziert werden usw. Es gibt keinen einfachen Grund; Andernfalls wäre es kein Problem auf dem Markt. Ein Vermarkter benötigt Daten, denen er vertrauen kann, um Entscheidungen zu treffen.
2. Es ist kompliziert und nimmt viel Zeit in Anspruch, einen Bericht mit allen erforderlichen Daten zu erstellen. Normalerweise haben Marketer keine Zeit, sich mit SQL zu beschäftigen, und wollen nicht auf eine Antwort von Analysten warten. Der Vermarkter möchte selbstständig Berichte in den richtigen Rubriken erstellen und nicht von Analysten darauf warten. Ein weiteres Problem ist, dass er nie im Voraus weiß, welche Fragen auftauchen und welche Berichte beim nächsten Mal benötigt werden. Es ist eine seltene Gelegenheit, einen universellen Bericht für alle möglichen Umstände zu haben.
3. Ein Vermarkter braucht anwendbare Leitlinien, keine Berichte . Beispielsweise ist der Kampagnenbericht, der CPA anzeigt, weniger wertvoll als der beste Marketing-Mix-Bericht, der zeigt, wie viel Sie das Anzeigenbudget erhöhen oder verringern müssen. Warum so? Denn die Antragskosten beantworten nicht die Frage, was mit diesen Informationen zu tun ist.

Dank der Entwicklung von Diensten wie Google BigQuery wird die Analyse von Big Data für Unternehmen jeder Größe zugänglicher. Bestehende analytische Produkte zielen jedoch in erster Linie auf die Bedürfnisse von Analysten und Entwicklern ab. Marketer sind immer noch gezwungen, sich auf vorgefertigte Berichte zu beschränken oder darauf zu warten, dass Analysten Daten aufbereiten, Gelegenheiten verpassen und Zeit verschwenden.

In der obigen Abbildung sehen Sie den Gartner Magic Quadrant mit Analyse- und BI-Services. In einem der beliebten Chatrooms für Analysten wurde der Grafik Excel hinzugefügt. Diese Abbildung zeigt, dass Geschäftsanwender moderne Analysetools benötigen, bis die benötigten Daten an die vertraute Oberfläche von Excel oder Google Sheets geliefert werden.

Es gibt ein bekanntes Zitat: „Daten sind ein neues Öl.“ Und so wie die Ölindustrie im Markt für Marketinganalysen Staaten hat, die den Zugang zu kumulierten Werten in Rohform regulieren, wie Google, Facebook, Apple, gibt es Ölpipelines wie OWOX BI, Supermetrics, Fivetran, StitichData, die Daten an Raffinerien wie Google Cloud, AWS, MS Azure, Hadoop liefern.Aber für den Endverbraucher bringt all dies keinen nennenswerten Wert, bis er sein Auto vor Ort mit geeigneter Energie betanken kann zur richtigen Zeit und ohne unnötigen Aufwand.

Heutzutage sind Geschäftsanwender gezwungen, sich auf reguläre Busse zu beschränken, die sie zu voreingestellten Datenabschnitten bringen oder für Taxis zu viel bezahlen, ohne die genaue Adresse zu kennen, wo sie hin müssen und welchen Bericht sie am Ende erstellen müssen.

Warum existierende Analysetools die Bedürfnisse von Marketern nicht vollständig erfüllen:

• Spezialisierte Dienste enthalten nicht die erforderlichen Daten . Warum nicht einfach Google Analytics verwenden? Es gibt keine geschäftlichen Datenanforderungen. Es ist unmöglich, alle Daten zusammenzuführen und Berichte nach der Logik zu erstellen, die Ihrem Geschäftsmodell entspricht.
• Auch wenn das Unternehmen alle notwendigen Daten gesammelt hat, braucht es Fachwissen , um sie zusammenzuführen: nach welchen Schlüsseln, in welcher Struktur, mit welchen Bedingungen usw.
• Bestehende fortschrittliche Analysedienste bieten zweckgebundene Lösungen, keine Systemlösungen : Sie können einen bestimmten Bericht oder ein Dashboard erstellen, aber Sie können kein Berichtssystem erstellen, mit dem der Vermarkter arbeiten kann. Beispielsweise können Sie einen Bericht zur automatischen Aktualisierung in Power BI, Google Data Studio oder Excel abrufen. Wenn Sie jedoch etwas im Bericht ändern, die erforderlichen Abschnitte, Parameter und Metriken hinzufügen oder die Kanalgruppierung ändern müssen, kann der Vermarkter selbst dies nicht tun. Sie müssen jedes Mal einen Analysten kontaktieren.

Warum ist es für einen Vermarkter schwierig, die richtigen Daten in Excel oder Google Sheets zu erhalten? Wo ist der Flaschenhals zwischen allen Arbeitsschritten mit Daten?

Nachdem die Daten in eine bestimmte Struktur umgewandelt wurden (z. B. UTM-Tags werden erkannt) und bevor der Fachanwender daraus einen Bericht erstellen kann, findet ein iterativer Prozess statt. Sie wählen beispielsweise die gewünschten Spalten aus, schließen Benutzer aus, die innerhalb eines bestimmten Zeitraums keine Käufe getätigt haben usw. Dieser Prozess erfordert die Kommunikation zwischen Analysten und Vermarktern. Und wenn der Marketer SQL nicht kennt, lässt sich diese Kommunikation nicht vermeiden.

Heutzutage erstellen Analysten Berichte, die eine Datenkonsolidierung mit SQL erfordern. Im Laufe der Zeit gibt es immer mehr solcher SQL-Abfragen und die darin enthaltene Logik wird immer komplexer. Daher kann der Vermarkter den erforderlichen Bericht nicht ohne die Hilfe eines Analysten erhalten, und die Qualität der Daten ist jedes Mal in Frage gestellt.

Die meisten Analyseprodukte vereinfachen die Arbeit des Analysten in einer Phase, helfen aber nicht dabei, die Daten korrekt zusammenzuführen, oder dem Marketer, ohne die Hilfe des Analysten die erforderlichen Berichte zu erhalten. Daher bleibt der Analyst ein Schwachpunkt.

Einer unserer Kunden sagte einmal: „Unsere Marketer haben jetzt zwei Möglichkeiten: entweder auf Excel warten oder SQL lernen.“ Die gute Nachricht ist, dass dies nicht die einzige Alternative ist.

Grundsätzlich müssen Sie nicht auf einen Analysten warten oder SQL lernen, um Berichte zu erstellen. Wenn die Daten bereits nach dem Geschäftsmodell des Unternehmens modelliert sind, muss der Vermarkter nicht jedes Mal zum Analysten laufen, wenn er einen neuen Bericht erstellen möchte.

Der Analyst führt die Daten einmal mit dem Geschäftsmodell zusammen, damit spätere Änderungen einfacher vorgenommen werden können. Diese Daten kann der Marketer dann in modernen Reporting-Services nutzen, die mit modellierten Daten arbeiten können (zB OWOX BI).

Die neuen Marketing-Analytics-Tools sind gekommen, um den Tag zu retten! Ja, Vermarkter müssen sie sortieren, aber das ist immer noch einfacher und bequemer als SQL. Im Gegenzug erhält der Vermarkter vertrauenswürdige Daten, Berichte in den richtigen Abschnitten und anwendbare Empfehlungen.

Was müssen Sie tun, damit die Magie funktioniert?

Schritt 1 . Sammeln Sie Daten mit Hilfe von ETL-Tools an einem einzigen Ort für die spätere Analyse (Cloud-Datenspeicherung, insbesondere Google BigQuery, ist eine ideale Option für Vermarkter).

Schritt 2 . Bereinigen und Abgleichen der gesammelten Daten.

Schritt 3. Führen Sie die Daten für das Geschäftsmodell zusammen.

Schritt 4 . Verbinden Sie die modellierten Daten mit dem Reporting-Service.

Schritt 5 . Exportieren Sie Daten in den Datenvisualisierungsdienst.

Solche Tools wie Funnel. io, Supermetrics, OWOX BI, Datorama, Improvado, Kissmetrics usw. eignen sich hervorragend für die Datenerfassung. Aber um sie korrekt abzugleichen, zu löschen, zusammenzuführen, zu deduplizieren usw., benötigen Sie die Hilfe eines Analysten.

Um Daten zu modellieren, benötigt der Vermarkter auch die Hilfe eines Analysten. Aber es ist nur dieses eine Mal.

Notiz! Wenn Sie ein kleines Projekt, ein Paar Datenquellen (Tabelle mit Ereignissen plus Ausgaben) haben und 2-4 Berichte erstellen müssen, ist die Struktur zum Berechnen dieser Tabellen ziemlich einfach.

Aber wenn wir von einem echten Projekt mit vielen Tabellen mit Daten aus Werbesystemen, Transaktionen aus CRM, Benutzerinformationen, erweiterten Produktdaten und allen anderen Daten sprechen, die in Google BigQuery gelangen? Es lohnt sich, Tools wie DBT/Dataform zu verwenden, um 100500 verschränkte Tabellen zu vermeiden, Sie könnten Änderungen einmal vornehmen und sie auf das gesamte Modell anwenden.

Sobald Ihre Daten modelliert sind, können Sie eine Vielzahl von Berichten erstellen, mit denen Sie arbeiten können. Als Beispiel für eine moderne universelle Plattform, die Ihre Marketingdaten aus verschiedenen Quellen sammelt und analysiert, Ihnen ermöglicht, das Reporting zu automatisieren und Ergebnisse dorthin zu übertragen, wo Sie möchten, schauen wir uns OWOX Smart Data an.

Mit dem Smart Data-Dienst können Vermarkter Marketingberichte ohne Einschränkungen und Stichproben basierend auf zusammengeführten Rohdaten von Google BigQuery erhalten und Berichte in Google Data Studio und Google Sheets exportieren.

Es gibt zwei Möglichkeiten, einen Bericht zu erhalten:

1. Verwenden Sie den Berichtsgenerator.
2. Wählen Sie eine fertige Vorlage aus der Galerie der beliebtesten Berichte.

Vermarkter können schnell auf beliebig komplexe Marketingeinblicke zugreifen, indem sie vorgefertigte Dashboards verwenden oder auf die Anforderungen des Unternehmens zugeschnitten sind. Für schnelle Aufgaben eignen sich vorgefertigte Berichte in OWOX BI Smart Data, während für komplexe – die Datenvorverarbeitung und das Herunterladen mithilfe von SQL-Abfragen von Google BigQuery – erforderlich ist.

Schauen wir uns den Report Builder an – Sie müssen bestimmen, welche Metriken und Parameter Sie im Bericht sehen möchten, den gewünschten Berichtstyp und den Datumsbereich auswählen. Smart Data generiert eine SQL-Abfrage der erforderlichen Daten in Google BigQuery, und ein Vermarkter erhält einen visuellen Bericht.

Die Verwendung von Berichten wie Kohortenanalyse, LTV-Berechnung, ROPO-Analyse und anderen ermöglicht es Marketingfachleuten, alle Kundenkontaktpunkte zu berücksichtigen und die Effektivität von Marketingkampagnen zu überwachen.

Der aktuelle Ansatz zur Arbeit mit Daten ist nicht optimal. Vermarkter und Geschäftsanwender können Berichte meist nicht selbst erstellen, da dies zu kompliziert ist. Um ihre Fragen zu beantworten, müssen sie Analysten Aufgaben stellen und auf Berichte warten. Und immer wieder. Schließlich wissen Sie nicht, was die zweite sein wird, bis Sie die erste Frage beantwortet haben.

Am Ende stellt sich heraus, dass die Daten verwendet werden, um die aktuelle Situation zu überwachen und die Vergangenheit zu analysieren, aber selten – um die Zukunft zu steuern. Daher werden Daten viel mehr Wert bringen, wenn Geschäftsanwender die Möglichkeit haben, mit ihnen zusammenzuarbeiten, um unabhängig Entscheidungen zu treffen.