最大のeコマースレポートの課題を解決する方法

過去1年間で、パンデミックはオンラインショッピングを追加の便利さから緊急の必要性に変えました。 この分野は急速に発展しており、それに伴い、バイヤーをめぐる競争が激化しています。 今日のeコマースビジネスの主な問題は次のとおりです。

• デジタルコマースへの適応
• 顧客維持
• より高い交通費
• サードパーティのCookieの制限
• 競合他社に追いつく

オンラインにはますます多くのデータがあり、競合他社よりも速く成長するには、標準のKPIレポートだけでなく、コストを削減してROIを高めるためにも、このデータを完全に使用する必要があります。 この記事では、マーケターの大多数がレポートを操作する際に直面する主な問題について考察します。

ユーザーはすでに企業が使用するデータに慣れていますが、その代わりに、いつでもどこでも製品に関する関連情報を入手することを期待しています。 さらに、提示される情報は、過去のユーザーの行動によって異なるはずです。 ターゲットオーディエンスの行動はタッチポイントごとに異なり、したがってそれぞれで異なるアプローチが必要になるため、すべてがさらに複雑になります。 このため、今日のマーケターは膨大な数のさまざまなチャネルを使用しています。

消費者は、検索エンジン（52％）、ソーシャルメディア（43％）、および顧客レビュー（37％）を使用して製品を調査します。 消費者がより多くの異なるデバイスを使用し、各オーディエンスが複数のチャネル/ソースを使用して回答を見つけるにつれて、購入の過程はより細分化されています。

このすべてのオーディエンスデータを正しく使用することで、ビジネス全体に価値がもたらされます。 データに基づいた意思決定を行う場合は、高品質のデータを大量に用意し、それを正しく使用する必要があることを忘れないでください。

しかし、そこに問題があります。 膨大な量のデータが入り、そのデータを処理するための時間とリソースが限られているため、マーケターの作業の効果が低下します。

データが多ければ多いほど良いと言ったばかりです。 しかし、あなたはおそらくコインの反対側を知っているでしょう：異なるソースからのより多くのデータ、より多くの問題。 レポートを操作するときに直面する課題を見てみましょう。

データ収集は、レポートを作成して高度な分析を設定するために必要な、断片化されたすべてのマーケティングデータを収集するプロセスです。

なぜあなたはそれが必要なのですか？ 劇場がハンガーで始まるように、レポートはデータ収集で始まります。 これは最初の最も重要なステップです。 すべてのデータを収集しない場合、または間違ったデータを収集する場合は、誤った情報に基づいて措置を講じます。 そして、これはうまく終わらないでしょう。

すべてを考慮に入れるために、すべての顧客タッチポイントからデータを収集する必要があります。

• 広告サービスからのコストデータ
• Webサイトでのユーザーの行動に関するデータ
• 通話追跡、チャットボット、および電子メールデータ
• CRM/ERPシステムからの実際の売上データ
• その他のデータ

結局、誰も予算を超えたくないのです。 データ収集のエラーを防ぐことは、その結果を修正するよりも簡単であることに注意してください。マーケターは、データが悪いためにマーケティング予算の21％を浪費しています。

克服すべき課題。 さまざまな広告プラットフォームからのデータはさまざまな場所に存在し、さまざまな構造を持っているため、すべてのデータを収集することは困難で時間がかかります。 収集するデータ（遡及的に更新することにより）と、この目的で使用するコネクタまたはサービスのセキュリティを確認する必要があります。 また、すべての広告サービスは定期的にAPIを更新しており、それに応じてコネクタも更新する必要があります。 そうしないと、データ収集エラーのために間違った決定を下すリスクがあります。 マーケティングデータを収集する際の課題は次のとおりです。

• データへのアクセスを完全に制御します（データのセキュリティがすべてです）
• 最小限のリソースコストで（歪んだレポートを回避するために）生の非サンプリングデータを取得する
• 正しいデータの収集（重複やデータの損失なし）
• データの関連性と高い粒度を確保する
• データストレージまたはデータレイクの作成に向けて事前に準備する
• SQLクエリなどを記述せずに、さまざまなソースからのデータをブレンドします。

解決。 手動でデータを収集する代わりに、OWOX BI Pipelineなどのデータコネクタを使用して、広告サービスやWebサイトからデータウェアハウスにデータを自動的に収集するのが最善の解決策です。 次に、収集したデータをCRMシステムやその他のソースからのデータで強化できます。

データストレージにはGoogleBigQueryを使用することをお勧めします。 これは、マーケターのニーズを考慮した市場での最良のオプションです。 ウェブサイトからBigQueryに生データを送信し、CRMシステムと広告サービスからデータを追加できます。

このすべてのデータをまとめるのに役立つさまざまなツールがあります。

• BigQueryの組み込みコネクタ
• 個々のコネクタ（例：Google BigQueryからGoogleスプレッドシートへのアドオン）
• データ収集、処理、および視覚化のためのエンドツーエンドのソリューションを提供するプラットフォーム

データの正規化は、すべてのレコードが均一になるようにデータベースを編成または構造化するプロセスです。つまり、特定のフィールドのすべてのデータが同じ形式になります。

なぜデータを正規化する必要があるのですか？ あなたはすでに素晴らしい仕事をして、すべての顧客のタッチポイントでデータ収集を設定しました。 しかし、あなたの挑戦は終わっていません。 次に、データを単一の形式で取得し、更新されて完全であることを確認する必要があります。

フレッシュジュースが欲しいと想像してみてください。 リンゴ（Twitter広告からのコストデータ（ドル））、梨（広告サービスからの費用（ユーロとドル））、オレンジ（CRMシステムからのデータ）を取ります。 すでに1つのバスケットに入れています。つまり、データを1か所に集めています。 次のステップはどうですか？ 必ず：

• 果物を洗う：データが正しく収集されていることと、腐ったリンゴがないこと（サンプリングや重複がないこと）を確認してください。
• 果物の皮をむき、細かく切ります。データを単一の形式、1つの通貨などに変換します。

これで、果物をミキサーに送る準備ができました。 そして、あなたの完全なデータは、新鮮な情報の一貫した流れであなたを喜ばせる準備ができています。

克服すべき課題。 データの正規化中には、多くの間違いや困難が発生する可能性があります。 手動で行う場合、モンスターはクエリとスクリプトのヒープから発生し、何かが壊れたり変更されたりすると、すべてが壊れます。

すべてのデータ操作の結果として、出力で正確で構造化された情報を取得する必要があります：均一なタグ形式、単一の通貨、排除されたデータの倍増など。正規化されたデータは素晴らしいデータです！ 主な課題は次のとおりです。

• データ変更の問題の最小化または回避：異常の更新または挿入は、データの精度に深刻な影響を与える可能性があります
• 望ましくない挿入、更新、および削除の依存関係を最小化または回避する

一般に、有用な洞察の提供に集中できるように、高品質で構造化されたデータを提供する必要があります。

解決。 もちろん、データをクリーンアップして単一の形式にする場合、アナリストはスクリプトとSQLを使用して手動でデータを実行できます。 ただし、ETLサービスを使用して自動化されたソリューションを適用する方がはるかに便利です。 理想的には、選択したデータコネクタは、すべてのチャネルにわたってデータを正規化する必要があります。

• データをクリーンアップして安定させ、その品質を監視します
• さまざまな市場やショップ間で通貨を変換する
• コストデータを1つの列にマージします（各マーケットプラットフォームは同じフィールドに対して異なる名前を持っています）

データブレンディングには、複数のデータソースからのデータを単一のデータセットにマージすることが含まれます（通常はSQLクエリを使用します）。

このアプローチは慣例ですが、進歩的な企業は、すべてのレポートのデータを準備しないようにデータモデリングを適用し始めています。 OWOX BIチームは、データ構築ツール（DBT）を使用して顧客データをモデル化します。 このアプローチでは、データは一度モデル化され、その後、クエリの管理、レポートの作成、および変更を簡単に行うことができます。 DBTサービスは非常に便利で、間違いなくそのようなタスクのナンバーワンツールです。

なぜデータをブレンドする必要があるのですか？ ROIの概要を明確に把握して、パフォーマンスの低いプラットフォームを特定し、予算を再配分できるように、データのブレンドは非常に重要です。

残念ながら、フルーツのブレンドは簡単ですが、カットしたピースをブレンダーに送って出来上がりです。 ジュースの準備ができています—データを使ったそのような単純な解決策はありません。 データはさまざまなソース（広告プラットフォーム、CRMシステムなど）から取得されるため、構造も異なります。 つまり、すべてを機能させるには、さまざまなデータソースに対して個別のクエリ結果を取得し、それらを1つのデータセットに集約する必要があります。

前のステップでデータの正規化についてはすでに説明しましたが、さまざまなレベルで実行できます。さまざまなシステムのデータを1つのテーブルにマージし、さまざまなレベルの粒度と詳細を取得することに関心があります。

克服すべき課題。 1つのデータソースのみを分析すると、すべてが非常に簡単になります。 ただし、最大の課題は、たとえば、大量のデータを含むパフォーマンスレポートを作成する必要がある場合です。 さまざまなソースからの大規模なデータセットを含むこのプロセスには、膨大な時間がかかり、アナリストの参加なしには不可能なことがよくあります。

さらに、データブレンディングプロセスで考えられる制限は、使用するツールによって大きく異なります。 タスクに最適なサービスを決定し、過払いを回避するには、無料の試用期間とデモ会議を利用することをお勧めします。

解決。 データの正規化と同様に、専用のETLツールがデータのブレンドに役立ちます。 データブレンディングにはどのオプションを選択する必要がありますか？ それはすべてあなたの会社の規模に依存し、したがってあなたが扱うデータの量に依存します。

• ウェブサイトやFacebook広告など、1つまたは2つのデータソースがある場合は、GoogleDataStudioなどの無料で人気のあるツールを使用するだけで十分です。
• 大規模なeコマースプロジェクトがあり、さまざまなプラットフォームで多くの広告キャンペーンがあり、オンラインとオフラインの両方のユーザーアクションを検討したい場合は、高度なサービス（OWOX BI + Data Studio / Tableau / Power BIなど）なしでは実行できません。 ）およびアナリストの支援。 ユニバーサルインポートも提供し、高いデータ粒度を提供し、データ品質を監視するサービスを選択してください。

ノート！ Data Studioまたはその他のBIツールは、データがすでにブレンドされているレポート対応のデータセットで機能するように設計されています。 BIツールがデータ自体をマージする場合、3つ以上のデータソースを使用していると、動作が遅く不便になります。

ダッシュボードの作成は、主要業績評価指標を視覚的に表現することで、すべてのチャネルで費やした金額を推測するのをやめ、自信を持ってマーケティングパフォーマンスを報告するのに役立ちます。

なぜダッシュボードが必要なのですか？ キャンペーンとウェブサイトが新規顧客を獲得するかどうかを理解し、どのチャネルが機能するか、どの成長ゾーンで投資する価値があるか、どこで予算を無駄にしないかについての情報を入手するため。 つまり、レポートが必要になる主な理由は次の2つです。

1. 現在の状況と作業の進捗状況を監視する
2. 特定のことが起こっている理由を分析して見つけるため

ノート！ データの視覚化を忘れないでください。データの視覚化により、情報をより速く、より簡単に理解できます。

使いやすさのために、投資の実際の効果を示す事前に作成されたダッシュボードを使用して有料広告キャンペーンを開始します。 事前にレポートを作成しないと、まずは無駄にお金を使い、それでもレポートを作成する必要があります。

克服すべき課題。 データの視覚化は、多くの注意を必要とする定期的で骨の折れる作業です。 また、アナリストの助けを絶えず待たなければならない場合は、時間を無駄にせず、マーケティング担当者がレポートを作成するのに役立つサービスの使用を検討する必要があります。 ダッシュボード作成の主な課題は次のとおりです。

• レポートの意味を正しく視覚化する
• 完全で高品質のデータを使用して、制限なしに任意のパラメーターとメトリックを使用してレポートを作成します
• データの自動更新とレポート期間の変更が簡単
• グラフや表にどのような情報が表示されているかを一目でわかりやすくする
• 大量のデータとデータソースを含む複雑なダッシュボードの場合、アナリストの助けが必要になることがよくありますが、通常は他のタスクが優先されます。

また、全体的なパフォーマンスレポートを取得するには、アトリビューションモデルの選択に特別な注意を払う必要があることを忘れないでください。これは、目標到達プロセスとビジネスの特性を考慮に入れる必要があります。

解決。 市場は、マーケターに、誰もが好きなGoogleスプレッドシートから複雑なビジネスインテリジェンスツールまで、あらゆる好みのレポートを作成する多くの機会を提供します。 ExcelやGoogleスプレッドシートなどで手動で広告レポートを作成すると、時間とデータの品質が危険にさらされることに注意してください。 そして、すでに述べたように、質の悪いデータが誤った決定の最初の理由です。

これですべての作業が完了しました（データの収集、クリーンアップ、モデル化）。このデータをダッシュ​​ボードサービスに接続し、レポートを取得して、フィニッシュラインを超える必要があります。

使用されるツールは通常、ビジネスの規模と要件によって異なります。 素晴らしい結果を達成するためにマーケターは何ができるでしょうか？

1. ETLツールを使用してデータを収集する
2. モデル化されたデータを処理し、マーケターがアナリストからの継続的な支援なしに、Google BigQueryのデータに基づいてレポートを作成できるようにする、スマートデータなどのサービスを使用します。
3. レポートを視覚化サービスまたはGoogleスプレッドシートにインポートします

絶え間ない監視なしにデジタルコマースの変化する世界を管理することは非常に困難です。 自分に贈り物をして、手動レポートに時間を費やすのをやめましょう！ いいですね。

OWOXBIですべてを取得できます。 このサービスはあなたの貴重な時間を解放し、以下を処理します：

• データ収集
• データのクリーニング、重複排除、品質の監視、および更新
• データのモデリングとレポート

OWOX BIを使用すると、アナリストや開発者の助けを借りずに、Googleの安全なBigQueryクラウドストレージの複雑さのレポートのマーケティングデータを収集できます。

アナリストからの報告を待つ必要がなくなりました。 すぐに使用できるマーケティングダッシュボードテンプレートを使用するか、モデル化されたデータに基づいてビジネスに最適なカスタマイズされたレポートを取得します。

独自のOWOXBIアプローチを使用すると、SQLクエリを書き直したり、レポートを再配置したりすることなく、データソースとデータ構造を変更できます。 これは、新しいGoogleAnalyticsの世界に特に関係があります。

レポートの課題を回避するには、次のことができる分析ツールを選択する必要があります。

• 使用しているデータが正確であることを確認し、データの処理方法をより適切に監視してください
• 複数のデータセットで時間を無駄にしたり、丸い穴に四角いペグを入れたりしないでください
• すべてのチームが連携し、同じプロセスを使用し、効果的にコミュニケーションしていることを確認します