ビジネスインテリジェンスの完全ガイド

この記事では、ビジネス インテリジェンスとは何か、また、インターネットで自社を宣伝する企業にとってなぜ重要なのかを説明します。 次に、ビジネス インテリジェンスの助けを借りて解決できるビジネス上の問題の具体例を示し、それを実装するための主な手順について説明します。

最大の利益を得るには、どの広告チャネルに投資する必要がありますか? これは、すべてのインターネット マーケターを悩ませている主な問題です。 この質問に対する答えを得ることは、賢者の石を見つけるようなものです。それほど簡単ではありませんが、それだけの価値はあります。

チャネルとキャンペーンのコンテキストでオンライン マーケティングの実際の見返りを見つけるには、広告のクリックから注文の支払いまで、ユーザーの全経路をたどる必要があります。 広告ソースが増え、購入方法が増えるほど、このタスクは難しくなり、ビジネス インテリジェンスを実装する必要性がより深刻になります。

ビジネス インテリジェンス システムは、すべての顧客タッチポイントからのデータを組み合わせて、入札だけでなく完了した販売を考慮して、マーケティング投資の収益性を示します。 その重要性を理解するために、e コマース プロジェクトのセールス ファネルを簡単な形式で見てみましょう。

広告サービス→ ウェブサイト→ 注文→ あなたの利益

ユーザーはさまざまなチャネルからサイトにアクセスし、製品を知り、オンライン フォームに入力して注文し、チャットやメールでメッセージを送信したり、電話をかけたり、実店舗に行って購入したりします。 これらの注文/支払い方法のいずれかを介して行われた購入において、どのトラフィック ソースが決定的な役割を果たしたかをどのように理解できますか? 顧客が複数回、異なるチャネルを通じてあなたの会社とやり取りした場合、注文の価値についてどの情報源を信用する必要がありますか?

デフォルトでは、Google アナリティクスは最後の間接的なソースにすべての価値を与え (最後の非直接クリック アトリビューション モデルに従って)、販売目標到達プロセスに参加した他のチャネルの貢献を無視します。 これは完全に公平ではありません。

トラフィック ソースの真の価値を知るには、注文を出す前に各セッションの貢献度を判断する必要があります。 これを行うには、電話、電子メール、オフラインなど、顧客とのやり取りのすべてのポイントを考慮する必要があります。 ビジネス インテリジェンスは、この問題の解決に役立ちます。

ビジネス インテリジェンスと標準的な分析を区別する 2 番目の重要な点は、売上の会計方法です。 サイトで注文した一部のユーザーは、購入を完了できない場合があります。 つまり、注文をキャンセルしたり、注文の代金を支払わなかったり (たとえば、受け取り時に支払うか、オフサイトの支払い方法を使用することを選択した場合)、または商品を返品する可能性があります。 このため、Web 分析システムの注文数と CRM のトランザクション数は大幅に異なる場合があります。 広告は、注文数やリード数ではなく、利益や販売数で評価する方が正確です。

たとえば、Google 広告と Facebook で同じ費用で広告キャンペーンを実施し、次のような結果が得られたとします。

受注数から判断すると、Facebook キャンペーンは良い結果を示しているようです。 しかし、実際の売上を見てみましょう。

Google 広告は Facebook の 6 倍の売上を上げ、コンバージョン率も高かった。 この場合、一見したように、Facebook ではなく Google キャンペーンに投資する方が収益性が高くなります。

マーケティングの実際の効果を判断するには、各チャネル、キャンペーン、またはキーワードに費やした金額と、そこから得た利益を確認する必要があります。

ビジネス インテリジェンスの主なタスクを要約しましょう。

• 販売前のすべてのタッチポイントの完全なデータの収集をカスタマイズします
• CRMからの実際の売上に関する情報でオンラインデータを補足する
• 購入者とのすべてのやり取り (ラスト クリックではない) を考慮して、各チャネルのマ​​ーケティング リターンを評価します。
• 広告予算の再配分

問題は、さまざまな顧客タッチポイントに関するデータが別々のシステムに収集されることです。

• 各広告サービスでは、そのサービスの費用のみを表示できます。
• 一般的な Web 分析システム (Google Analytics、Yandex.Metrica など) では、ユーザーがどこからサイトにアクセスし、そこで何を行い、何回注文したかを確認できます。
• 売上と返品に関するデータは、社内の CRM システムに保存されます。

ビジネス インテリジェンスを設定するには、このすべての情報を組み合わせる必要があります。 さらに、大量のトラフィックと多数の広告キャンペーンがある場合、必要なレポートを迅速に受け取り、それらを手動で作成する必要がないように、プロセスを自動化することが重要です。

マーケティング活動を客観的に評価するには、全体像を把握する必要があります。

• ユーザーの獲得に費やした金額
• これらのユーザーが広告やウェブサイトとどのようにやり取りするか
• 注文方法と支払い方法
• 各チャネルがもたらす実際の利益 (クリックやリードだけではない)

このすべてのデータはどこで入手できますか? ウェブサイトに Google アナリティクス トラッキング コードがインストールされている場合、戦いの半分は勝っています。 あなたはすでに見つけることができます：

• 各トラフィック ソースがサイトにもたらしたユーザー数
• これらのユーザーがあなたのサイトで行っていること (閲覧した商品やカートに追加した商品など)
• コンバージョン率 (注文フォームへの記入など、目的のアクションを完了したサイト訪問者の割合)
• オンライン取引数
• セッション数、直帰率、ページ滞在平均時間、その他の有用な指標

ただし、ビジネス インテリジェンスに必要なその他の情報は、Google アナリティクスでは利用できません。

1. 広告費。 Google アナリティクスは、広告サービスの費用に関する情報を収集しません。 このデータを自分でインポートしないと、各チャネルの ROAS を計算して比較することはできません。

2. すべての顧客タッチポイントを考慮します。 顧客が常にサイト上で取引を完了していれば、それは完璧です。 ユーザーの経路全体を追跡するだけで、各注文をそれをもたらしたソースに簡単に関連付けることができます。 しかし実際には、電話で詳細を確認したり注文したり、チャットやメールでメッセージを送ったり、オフライン ストアに行ったりしています。Google アナリティクスはこれらの行動を単独で記録しません。 このデータを取得するには、他のサービスと統合する必要があります。たとえば、すべての通話データを記録し、それぞれを特定のチャネルとユーザーにリンクし、この情報を Google アナリティクスに送信する通話追跡システムと統合する必要があります。

3. 注文の実行。 Google アナリティクスでは、実際の売り上げではなく、入札額のみが表示されます。 顧客は注文した後、考えを変えたり、別のストアで製品を購入したり、返品したりできます。 また、Google アナリティクスはテスト注文を記録することがよくあります。 その結果、Google アナリティクスの収益とトランザクションは、CRM システムの実際の状況とは大きく異なる場合があります。 どのような種類の利益がもたらされたかを知らなければ、広告チャネルの有効性について結論を出すのは困難です。

単一のシステムですべてのソースからデータを収集すると、マーケティングをより詳細に分析し、その効果を高めることができます。 ビジネス インテリジェンスは次のことに役立ちます。

1. 広告キャンペーンの管理を自動化します。 各チャネル、キャンペーン、およびフレーズの ROAS を考慮して、支出を調整できます。 その結果、広告費を抑えることができます。
2. クリック、費用、収入、コンバージョン、売上、ROI など、重要なマーケティング KPI を分析する自動レポートを作成します。自動レポートを使用すると、広告キャンペーンの指標をリアルタイムで監視し、すべての効果を測定できます。さまざまなプラットフォームの広告チャネル。 過小評価または過大評価されているキャンペーンを見つけて予算を再配分するために、さまざまなアトリビューション モデルを使用して広告の効果を比較することもできます。
3. どのチャネル、キャンペーン、およびキーワードが利益を上げ、どれが損失を出しているかを調べます。 計算された ROI に基づいて、予算を再配分して収益を増やすことができます。 これがAnswearが行ったことです。
4. 購買活動に基づいて顧客をセグメント化します。 次に、これらの顧客セグメントとのコミュニケーションをパーソナライズして、広告費を削減し、顧客のライフ サイクルを延長し、顧客ベース全体の生涯価値 (LTV) を高めることができます。
5. ROPO 分析を実行して、オンライン マーケティングがオフライン販売にどのように影響するかを調べます。 また、ビジネス インテリジェンスは、顧客がサイトで製品を見て実店舗で購入する理由を理解し、顧客がオンラインで注文するのを妨げている理由を見つけるのにも役立ちます。
6. コホート分析を実施して LTV を計算し、この指標を増やす方法を理解します。
7. さまざまな広告キャンペーンとチャネルの A/B テストを実施して、最も効果的なものを特定します。 たとえば、クライアントは、電話と電子メールで個々のオファーを比較する実験を行いました。 その結果、メールのコンバージョン率を 15% まで高めることができました。

ビジネス インテリジェンス システムをセットアップする方法は多数ありますが、目標は同じです。Google アナリティクス、広告サービス、コール トラッキング システム、CRM からのデータを組み合わせるということです。 これは、さまざまなツールを使用し、さまざまな場所でデータを収集することで実現できます。

会社の能力とビジネス目標に基づいて方法を選択してください: 各チャネルの費用、収入、および ROAS を確認するだけで十分ですか? または、ビジネスにとって重要な数十の他の指標に照らして、カスタム レポートを作成しますか?

この方法は、データを慎重に分析したい企業に最適です。 OWOX BI は、すべてのソースからのデータを Google BigQuery クラウド ストレージに統合します。 OWOX を使用すると、パラメーターとインジケーターの任意の組み合わせを使用して、完全な非サンプリング データに関するレポートを作成できます。

次のような便利で有益なダッシュボードを作成できます。

OWOX BI によるビジネス インテリジェンスの利点

• すべてのユーザー アクションは、サイトから直接、リアルタイムで、前処理なしで、ヒット レベルの精度で Google BigQuery に送信されます。
• サイトへの訪問回数に関係なく、単純な生のセッション データを取得します。
• メールアドレスや電話番号など、顧客の個人データを収集して処理します。
• 各セッションの費用を確認します。広告費は毎日 Google アナリティクスから BigQuery に転送され、UTM 値に従ってセッションに分配されます。
• OWOX ユーザー ID を使用すると、サイトが直接リンクされていなくても、サイト全体でユーザーの行動を分析できます。 追加の識別子は、Google アナリティクスのクライアント ID、ユーザー ID、および Cookie の保存時間に関連する制限を回避するのに役立ちます。
• 高価なソフトウェア、ライセンス、または機器を購入する必要はありません。 データは Google BigQuery プロジェクトに保存され、それへのアクセスはユーザーが制御します。

基本的な構成手順

1. OWOX BI パイプラインを使用して、Google BigQuery でサイト コレクションをセットアップします。
2. さまざまな広告サービスの費用データを Google アナリティクスに結合し、そのデータを Google BigQuery にアップロードします。
3. コール トラッキング システムとメール ニュースレター システムから通話とメールのデータを Google BigQuery にインポートします。 一部のサービスは、OWOX BI との直接統合をサポートしています。
4. 収益、購入、返品に関するデータを CRM システムから BigQuery にアップロードします。
5. SQL クエリを使用して Google BigQuery でレポートを作成するか、検索バーにメトリックを入力するだけで、OWOX BI スマート データで既製のレポートを使用できます。

6. OWOX BI Smart Data、Google Data Studio、Tableau、Microsoft Power BI、Google Sheets などの便利なインターフェイスでデータを視覚化します。

OWOX BI を使用したデータ収集スキームは次のようになります。

OWOX BI には無料の試用版があります。 ビジネス インテリジェンス システムをサブスクライブしてセットアップします。

この方法は、トラフィック量が比較的少なく、電話による注文が少なく、CRM と Google アナリティクスの購入数の差が小さい企業に適しています。

お金を節約するだけでなく、このアプローチは簡単に実装できます。 Google アナリティクスのヘルプでは、費用、製品、売上、および返品に関するデータをインポートする方法に関する包括的な手順を見つけることができます。

この方法の欠点は、レポート内のデータがサンプリングされる可能性があることと、1 つのレポート内のパラメーターとインジケーターの数と組み合わせに制限があることです。 また、経費や収入のデータをGoogleアナリティクスに手動でアップロードする場合、レポートが必要になるたびにこれを行う必要があります。 2 つまたは 3 つの広告チャネルがあり、月に 1 回データが必要な場合、これは重要ではありませんが、毎日何百ものキャンペーンを分析する必要がある場合は問題になります。

基本的な構成手順

1. 広告キャンペーンのすべてのリンクに UTM タグを配置して、Google アナリティクスがトラフィック ソースに関する正確な情報を収集できるようにします。
2. 高度な e コマース トラッキングを設定します。
3. サイトにコール トラッキング システムをインストールし、Google アナリティクスと統合します。
4. クライアント ID をイベントと共に CRM システムに転送します。たとえば、顧客が Web サイトのフォームに入力したり、電話をかけたり、チャットに書き込みを行ったりした場合です。 この識別子を使用して、すべてのデータをリンクできます。
5. すべてのソースから Google アナリティクスに費用をインポートします。 これは、OWOX BI を使用して手動または自動で行うことができます。
6. Measurement Protocol を介してクライアント ID とともに収益、販売、返品データを Google アナリティクスに転送するように設定します。

その結果、次のようなレポートが得られます。

クロスチャネル マーケティング分析およびレポート システムを実装するコストは、多くの要因によって異なります。 使用する広告サービスの数。 ツールと設定方法。

シェアウェアのセットアップ オプションを選択して、Google アナリティクスまたは Google スプレッドシートで独自にデータを結合してみることができます。 開発者、独自のコネクタの作成、定期的な処理、データの更新などにリソースを費やす必要があるため、シェアウェアです。または、この作業をこの業界で豊富な経験と専門知識を持つ専門家に任せることもできます。

私たちの経験では、最初に専門家の助けを借りた企業は、はるかに早く付加価値を受け取り始めます。 OWOX BI チームは、ビジネス タスクをよく理解しており、あらゆるタスクを解決するための知識と経験を喜んで共有します。

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