マーケターにとっての天の恵み：アナリストやSQLなしでレポートを作成する方法

レポートは、どのマーケターにとっても真のペットです。 主に、ほとんどの分析ツールは、アナリストと開発者のニーズに焦点を合わせており、マーケティング担当者がデータを自分で操作することを禁止しています。 この記事では、これが発生する理由と、この問題の解決策をどのように見ているかについて説明します。

各事業の目標は利益を上げることです。 ただし、会社の発展がどのように進み、どの方向に進む価値があるかを理解するには、会社はすべての組織領域を追跡および監視する必要があります。 言い換えれば、報告は意思決定者にとって不可欠なツールです。

言うまでもなく、パンデミック経済の状態では、マーケターがより少ないリソース（より少ない予算とより少ない実装時間）でより多くを達成する必要がある場合、それは報告なしでは実行できません。

過去1年間で、企業は、オフラインとオンラインの両方でさまざまな方法で成功を収めることができると確信しています。 デジタルエコシステムの顧客にリーチするための多くのオプションがあります（自然言語処理のおかげで進化する音声およびオーディオスペースを忘れないでください）。 これらのチャネルはいずれも、新しいデータボリュームをもたらします。 この情報を使用して、顧客とのコミュニケーションとターゲットオーディエンスの詳細の両方を知ることができます。これはビジネス開発に役立ちます。

ビジネスには、それが運営されている市場、目標、およびデータがあります。 どの企業も3つのことを望んでいます。それは、より多くの収入を得る、より少ない費用で、より速くそれを行うことです。

マーケティング担当者は、ビジネスが望むものを達成するのを支援します。 彼は数十の異なるサービス、CMOの目標、およびマーケティングの専門知識を持っています。 これは、ほとんどの場合、彼が利用できるものです。

マーケティング担当者に欠けているものと、彼が仕事で最も頻繁に直面する問題：

1. レポートのデータは一致しないため、常に監視する必要があります。 なんで？ データは、データ収集段階で失われたり、複製されたりする可能性があります。単純な理由はありません。 そうでなければ、それは市場で問題にはならないでしょう。 マーケティング担当者は、意思決定を行うために信頼できるデータを必要としています。
2. 必要なすべてのデータを含むレポートを作成するには、複雑で時間がかかります。 通常、マーケターはSQLを研究する時間がなく、アナリストからの応答を待ちたくありません。 マーケティング担当者は、アナリストからのレポートを待たずに、正しいセクションで独自にレポートを作成したいと考えています。 もう1つの問題は、どのような質問が発生し、次にどのようなレポートが必要になるかを事前に知らないことです。 考えられるすべての状況について、1つのユニバーサルレポートを作成することはめったにありません。
3. マーケティング担当者は、報告ではなく、適切なガイダンスを必要としています。 たとえば、CPAを示す広告キャンペーンレポートは、広告予算を増減する必要がある量を示す最高のマーケティングミックスレポートよりも価値が低くなります。 なぜそうなのか？ アプリケーションのコストは、この情報をどうするかという質問には答えられないからです。

Google BigQueryなどのサービスの開発のおかげで、あらゆる規模の企業がビッグデータ分析にアクセスしやすくなりました。 しかし、既存の分析製品は、主にアナリストと開発者のニーズを対象としています。 マーケターは依然として、既成のレポートに限定するか、アナリストがデータを準備するのを待つことを余儀なくされており、機会を逃し、時間を無駄にしています。

上の図には、分析サービスとBIサービスを備えたGartnerマジッククアドラントがあります。 アナリストに人気のあるチャットルームの1つで、Excelがグラフに追加されました。 この図は、ビジネスユーザーが必要なデータがExcelまたはGoogleスプレッドシートの使い慣れたインターフェイスに配信されるまで、最新の分析ツールを必要としていることを示しています。

「データは新しい石油です」というよく知られた引用があります。マーケティング分析の市場にある石油業界が、Google、Facebook、Appleなどの生の形で蓄積された価値へのアクセスを規制しているのと同じように、石油パイプラインがあります。 OWOX BI、Supermetrics、Fivetran、StitichDataのように、Google Cloud、AWS、MS Azure、Hadoopなどの製油所にデータを配信します。しかし、エンドユーザーにとって、これらすべては、彼が適切なエネルギーで車に燃料を補給できるようになるまで、大きな価値をもたらしません。適切なタイミングで、不必要な労力をかけずに。

今日、ビジネスユーザーは、アクセスする必要のある正確な住所や最終的に作成するレポートを知らずに、事前に設定されたデータセクションに配信したり、タクシーの料金を超過したりする通常のバスに制限することを余儀なくされています。

既存の分析ツールがマーケターのニーズを完全に満たしていない理由：

• 専門サービスには必要なデータが含まれていません。 なぜGoogleAnalyticsを使用しないのですか？ データビジネスのニーズはありません。 ビジネスモデルに対応するロジックに従って、すべてのデータをマージしてレポートを作成することは不可能です。
• ビジネスが必要なすべてのデータを収集したとしても、それをマージするには、どのキー、どの構造、どのような条件などで専門知識が必要です。
• 既存の高度な分析サービスは、システムソリューションではなく、専用のソリューションを提供します。特定のレポートまたはダッシュボードを作成することはできますが、マーケティング担当者が使用できるレポートシステムを作成することはできません。 たとえば、Power BI、Google Data Studio、またはExcelで自動更新レポートを取得できます。 ただし、レポートの内容を変更したり、必要なセクション、パラメータ、指標を追加したり、チャネルグループを変更したりする必要がある場合、マーケティング担当者自身はこれを行うことができません。 毎回アナリストに連絡する必要があります。

マーケティング担当者がExcelまたはGoogleスプレッドシートで適切なデータを取得するのが難しいのはなぜですか。 データを処理するすべての段階のボトルネックはどこにありますか？

データが特定の構造に変換された後（たとえば、UTMタグが認識された後）、ビジネスユーザーがそれらからレポートを作成する前に、反復プロセスが発生します。 たとえば、目的の列を選択したり、特定の期間内に購入しなかったユーザーを除外したりします。このプロセスでは、アナリストとマーケターの間のコミュニケーションが必要です。 また、マーケティング担当者がSQLを知らない場合、このコミュニケーションは避けられません。

現在、アナリストはSQLを使用したデータ統合を必要とするレポートを作成しています。 時間の経過とともに、そのようなSQLクエリはますます増え、その中のロジックはより複雑になっています。 したがって、マーケティング担当者はアナリストの助けなしに必要なレポートを入手することはできず、データの品質は常に問題になります。

ほとんどの分析製品は、ある段階でアナリストの作業を簡素化しますが、データを正しくマージしたり、マーケティング担当者がアナリストの助けなしに必要なレポートを取得したりするのに役立ちません。 したがって、アナリストは依然として弱点です。

クライアントの1人は、「マーケターには、Excelを待つか、SQLを学ぶかの2つの選択肢があります」と言っていました。良いニュースは、それが唯一の選択肢ではないということです。

基本的に、アナリストを待ったり、SQLを学習してレポートを作成したりする必要はありません。 データがすでに会社のビジネスモデルにモデル化されている場合、マーケティング担当者は、新しいレポートを作成するたびにアナリストに駆け寄る必要はありません。

アナリストは、データをビジネスモデルに一度マージして、後で編集しやすくします。 マーケティング担当者は、モデル化されたデータ（OWOX BIなど）を処理できる最新のレポートサービスでこのデータを使用できます。

新しいマーケティング分析ツールがその日を救うようになりました！ はい、マーケターはそれらを整理する必要がありますが、これはSQLよりも簡単で便利です。 代わりに、マーケティング担当者は、信頼できるデータ、正しいセクションのレポート、および該当する推奨事項を受け取ります。

魔法を働かせるには何をする必要がありますか？

ステップ1 。 後続の分析のために、ETLツールを使用してデータを1か所で収集します（クラウドデータストレージ、特にGoogle BigQueryは、マーケターにとって理想的なオプションです）。

ステップ2 。 収集したデータをクリーンアップして一致させます。

ステップ3.ビジネスモデルのデータをマージします。

ステップ4 。 モデル化されたデータをレポートサービスに接続します。

ステップ5 。 データをデータ視覚化サービスにエクスポートします。

じょうごのようなツール。 io、Supermetrics、OWOX BI、Datorama、Improvado、Kissmetricsなどはデータ収集に最適です。 ただし、正しく一致、クリア、マージ、重複排除などを行うには、アナリストの助けが必要です。

データをモデル化するには、マーケティング担当者はアナリストの助けも必要です。 しかし、これは一度だけです。

ノート！ 小さなプロジェクト、データソースのペア（イベントと費用を含むテーブル）があり、2〜4個のレポートを作成する必要がある場合、これらのテーブルの計算構造は非常に単純です。

ただし、広告システムからのデータ、CRMからのトランザクション、ユーザー情報、拡張製品データ、およびGoogle BigQueryに入る他のすべてのデータを含む多くのテーブルを含む実際のプロジェクトについて話している場合はどうでしょうか？ DBT / Dataformなどのツールを使用して、100500の絡み合ったテーブルを回避することは価値があります。一度変更を加えるだけで、モデル全体に​​適用できます。

データがモデル化されると、使用するさまざまなレポートを作成できます。 さまざまなソースからマーケティングデータを収集して分析し、レポートを自動化し、結果を目的の場所に転送できる最新のユニバーサルプラットフォームの例として、OWOXスマートデータを見てみましょう。

スマートデータサービスを使用すると、マーケティング担当者は、Google BigQueryからマージされた生データに基づいて、制限やサンプリングなしでマーケティングレポートを受信し、レポートをGoogleデータスタジオとGoogleスプレッドシートにエクスポートできます。

レポートを取得するには、次の2つの方法があります。

1. レポートビルダーを使用します。
2. 最も人気のあるレポートのギャラリーから既製のテンプレートを選択します。

マーケターは、事前に作成されたダッシュボードを使用するか、会社の要件に合わせてカスタマイズすることで、複雑なマーケティングの洞察にすばやくアクセスできます。 迅速なタスクには、OWOX BI Smart Dataの既製のレポートが適していますが、複雑なレポート（Google BigQueryからのSQLクエリを使用したデータの前処理とダウンロード）には必要です。

レポートビルダーを見てみましょう。レポートに表示するメトリックとパラメーターを決定し、必要なレポートの種類と日付範囲を選択する必要があります。 Smart Dataは、Google BigQueryで必要なデータのSQLクエリを生成し、マーケティング担当者は視覚的なレポートを取得します。

コホート分析、LTV計算、ROPO分析などのレポートを使用すると、マーケターはすべての顧客のタッチポイントを検討し、マーケティングキャンペーンの効果を監視できます。

データを操作するための現在のアプローチは最適ではありません。 マーケターやビジネスユーザーは、複雑すぎるため、ほとんどの場合、自分でレポートを作成することはできません。 質問に答えるには、アナリストのタスクを設定し、レポートを待つ必要があります。 そして何度も何度も。 結局のところ、最初の質問に答えるまで、2番目の質問がどうなるかわかりません。

結局、データは現在の状況を監視し、過去を分析するために使用されますが、まれに、将来を管理するために使用されます。 したがって、ビジネスユーザーがデータと協力して独立して意思決定を行う機会があれば、データははるかに多くの価値をもたらします。