レポートを信頼できる（またはできない）理由

Harvard Business Reviewによると、ビジネスリーダーの90％は、データリテラシーが企業の成功に不可欠であると考えています。 ただし、マーケターの84％は、データや洞察にアクセスするのが困難です。 ダッシュボードとレポートは実際の画像を表示せず、盲目的に信頼することはできません。

なぜそうなのですか？ 不十分なデータ品質とデータエラーは、マーケティングレポートを信頼できない最大の理由の1つです。 Gartnerの調査によると、「データ品質の低下が組織に与える平均的な経済的影響は、年間1,500万ドルと推定されています。」

ダッシュボードとダッシュボードが構築されているデータを信頼しない場合、実際の数に基づいて管理上の決定が行われることはありません。 そして企業にとって、それはひどいことです。

この記事では、考えられるすべてのデータエラーと、それらのエラーが発生する可能性のある段階について説明します。 次に、それらを回避する方法について具体的なアドバイスを提供します。 これが悪いデータ品質にノーと言うためのあなたのチェックリストです！

会社を成功させるには、ビジネスユーザーに高品質のデータインサイトを提供する必要があります。 入手可能なすべての情報が手元にあるので、マーケターは、決定がうまくいった理由、広告キャンペーンの成功または失敗に影響を与えたもの、より良くできることなどを簡単に説明できます。

さらに、急速に成長するデジタルメディアの状況に伴い、顧客はますます多くのメディアチャネルを使用しており、正確な推奨事項を取得できるように、データに裏打ちされたパーソナライズされたアプローチを期待しています。 特にマーケティング予算の80％以上が顧客を引き付けるためにデジタルチャネルに依存していることを考えると、マーケティング分析の機能を無視することは不合理です。 それはまるであなたがあなたのガレージに強力なフェラーリを持っていて、それを運転することを恐れていたかのようです！

ただし、この論理的で直接的なアプローチの実装は複雑です。エグゼクティブやマーケティングスペシャリストが収集したデータを適用するには、それを信頼する必要があります。 そしてそこにすべての問題の根源があります。

マーケターが協力するすべてのチャネルから収集されたデータの品質を向上させ、データの発見に対する信頼を高めるために何ができるでしょうか。 間違いが出ないように！

データエラーが通常発生する3つの段階があります。

1. 測定計画
2. データの収集と準備（正規化）
3. レポートの作成

ノート！ これらの各段階で、人的要因によりデータが誤って処理される可能性があります。

エラーが表示されないようにするために何ができるかを見てみましょう。 結局のところ、レポートシステム全体でエラーやデータの不一致を探すよりも、間違いを防ぐ方がはるかに簡単です。

データを操作する最初のステップは非常に簡単なようです。必要なすべてのマーケティングデータの収集を計画する必要があります。 ただし、データ収集は特定のタスクに対してのみ計画されることが多いため、実行する新しいタスクや開始する新しいプロジェクトに十分なデータがない場合があります。 したがって、計画ステップをスキップすることは不合理です。 OWOXチームは、プロジェクトに取り掛かる前に、常に明示的な分析を行います。 なんで？ データ収集で発生する可能性のあるボトルネックを特定するため。 チームは、メトリックのシステム全体を開発し、すべての可能なパラメーターを列挙することさえあります。

課題は、すべてのデータソース（使用するさまざまな広告プラットフォームとサービス）からすべての断片化されたデータを収集し、このデータを機能させることです。

この計画段階がない、または構造化されていないアプローチは、履歴データが利用できないときに識​​別子の転送を再構成することにつながります。 すべてのデータがない場合、あなたの決定と行動は不正確または不完全な情報に基づいて行われます。 これを回避するには、以下を収集して、すべての顧客のタッチポイントを考慮する必要があります。

• ウェブサイトやアプリケーションからのユーザー行動データ
• 広告プラットフォームからのコストデータ
• 通話追跡、チャットボット、および電子メールデータ
• CRM/ERPシステムなどからの実際の売上データ。

この段階で発生する可能性のある主なエラーは、次の結果です。

• 集約され、サンプリングされたデータを取得します。 サンプリングされたデータは、データの一部のみが分析され、レポートに使用されるときに発生する一般化されたデータです。 あなたが1キロのリンゴを持っていて、あなたの仕事がこれらのリンゴが良いか腐っているかを決定することであると想像してみましょう。 サンプリングされたデータ（束全体から2つまたは3つのリンゴ）を使用する場合、実際にはサンプリングしなかった他のすべてのリンゴが腐っていても、このキロは優れた品質であると判断できます。

なぜこうなった？ 大量のデータ配列を最短時間で処理することは複雑でリソースを大量に消費するタスクであるため、システムはデータのサンプリング、集計、フィルタリングを使用してデータを迅速に処理し、レポートを可能な限り高速に生成します。

データとレポートの品質にどのように影響しますか？ 明らかに、ひどく。 小さなデータサンプルだけに基づいて賢明な意思決定を行うことはできません。 たとえば、収益性の高い広告キャンペーンが表示されず、レポートのデータが歪んでいるためにキャンペーンがオフになる場合があります。

この問題をどのように特定できますか？ Google Analyticsインターフェースでは、レポートの上部に、このレポートはセッションのN％に基づいているというメッセージが表示されます。

信頼できるレポートが必要な場合は、サンプリングされていない生データを取得する必要があります。 したがって、すべてのデータソースを決定した後、生データを自動的に収集し、データの完全性を定期的にチェックするコネクタを使用することが望ましいです。

• 広告サービスのAPIから不完全で不正確なデータを取得する。 なぜこれが起こるのですか？ 広告サービスは、ユーザーとその行動に関する多くのデータを収集します。 ただし、データの送信中に、データの二重化、データの損失、遡及的更新中の不一致などのエラーが表示される場合があります。 これはデータとレポートの品質にどのように影響しますか？ これらのエラーはレポートに転送され、その結果、レポートが不正確であるために正しい決定を下すことが不可能になります。

この問題を解決するにはどうすればよいですか？ APIを使用する場合、コードを直接制御することは不可能であるため、サービスとの対話が困難になる可能性があります。 APIの変更をサポートするデータインポートツールを使用することを強くお勧めします。 データが利用できない場合、これらのツールは既存のデータギャップを表示し、後でデータをダウンロードできます。

このすべての情報をどこに保存しますか？

データのすべてのバイトを自分のサーバーに保存したい場合は、大金がかかります。 リソースを節約し、データへのアクセスをグローバルに提供するクラウドソリューションの使用をお勧めします。 間違いなく、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はGoogleBigQueryです。 このクラウドサービスを使用して、Webサイト、CRMシステム、広告プラットフォームなどからの生データを保存できます。

基本的に、データ収集のエラーを回避するための最良のオプションは、データを手動で収集しないことです。 今日、さまざまなサービスやWebサイトからデータウェアハウス（またはデータレイク）にデータを自動的に収集するOWOXBIなどのマーケティングソフトウェアソリューションが数多くあります。

長年、マーケティングはサードパーティのデータに依存していました。 しかし現在、グーグルやアップルなどの影響力のある大企業は、個人データの使用方法を変えています。 間もなく、世界はサードパーティのCookieを放棄します。 マーケターにとって、これは複雑なデータ収集を意味し、さまざまなタッチポイントでのユーザーアクティビティに関する大量の貴重なデータを失います。 パフォーマンスを維持するために何ができるでしょうか？ 何よりもまず、ファーストパーティとセカンドパーティのデータの収集に集中する必要があります。 次に、データレイクに保存されているデータのみが（広告プラットフォームではなく）ユーザーによって所有および管理されているため、データレイクを使用する準備をする必要があります。 Google製品（Google Analytics 4、プライバシーサンドボックスイニシアチブ）の更新により、新しいバージョンのGoogle AnalyticsはGBQとネイティブに統合され、完全なデータエクスポートを提供するため、GoogleBigQueryを使用することをお勧めします。

すべてのデータを収集した後の2番目のステップは、それを利用することです。 ただし、すぐにそれを行うことはできません。 データは、準備（正規化）されるまで処理できません。 どうしてこんなことに？ さまざまな広告プラットフォーム/サービスからのデータはさまざまな構造を持ち、さまざまな形式と通貨で提供されます。 レポートを作成できるようにするには、データを構造化、更新、および完成させる必要があります。

データを正規化しようとすると、次のような問題が発生する可能性があります。

• さまざまなデータ形式、構造、および詳細レベル。 なぜそうなのですか？ サービスが異なれば、データのアップロードに異なるスキームが使用されます。 たとえば、ある広告サービスにはProduct nameという名前の列があり、別の広告サービスにはProductcategoryという名前の列があるとします。

これはデータとレポートの品質にどのように影響しますか？ データが異なる構造になっている場合、レポートを作成することは不可能です。

この問題を解決するにはどうすればよいですか？ データを分析する前に、単一の形式に変換する必要があります。 そうでなければ、あなたの分析から良いものは何も出てきません。 たとえば、ユーザーセッションデータを広告費用データとマージして、特定の各トラフィックソースまたはマーケティングチャネルの影響を測定し、どの広告キャンペーンがより多くの収益をもたらすかを確認する必要があります。

• 異なる通貨。 さまざまな広告サービスがさまざまな通貨を使用します。レポートで正しい数値を取得するには、使用されている通貨を常に確認し、すべての通貨を単一の基本通貨に変換する必要があります。
• 挿入、更新、および削除の依存関係。 非構造化データを排除してすべてのレコードとフィールドで完全に均一にする一方で、さまざまな望ましくない副作用が発生する可能性があります。

これらの依存関係は、データとレポートの品質にどのように影響しますか？ このようなエラーの最も一般的な結果は、データがシステムによって破棄され、レポートの作成時に考慮されないため、レポート自体にエラーが発生することです。 たとえば、セッションオブジェクトと広告オブジェクトがあるとします。 セッションでは、10日から20日までのデータがあり、広告では、10日から15日までのデータがあります（何らかの理由で、16日から20日までのコストデータはありません）。 したがって、広告からのデータが16〜20日失われるか、セッションからのデータが10〜15日しか利用できなくなります。

この問題を解決するにはどうすればよいですか？ ユーザーがデータのマージの特性を知らず、使用するデータを検証しない場合、エラーが発生する可能性が非常に高くなります。 したがって、解決策は、データを使用する前にデータを確認することです。

ノート！ データの正規化は手動で日常的な「猿の仕事」であり、あまり刺激的ではなく、アナリストが洞察を抽出するのを防ぎます。 正規化の難しさは通常、アナリストの作業時間の最大50％を占めます。 そして正直に言うと、それはかなり苛立たしいことです。 これを防ぐには、自動化ツールを使用してください。

完璧な方法は、データの品質を収集、クリーンアップ、正規化、および監視できる自動化されたソリューションを適用して、ビジネスに対応できるようにすることです。 さらに優れたバリエーションは、オールインワンのOWOX BIプラットフォームのように、選択したデータコネクタがすべてを実行できるかどうかです。 OWOX BIの助けを借りて、マーケターやアナリストが待ち受けるすべての課題に簡単に直面し、信頼できるビジネス対応のデータを取得できます。

データ収集と正規化のエラーがOWOXBIで邪魔されることはありません。 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。 Google Analytics、広告サービス、ウェブサイト、オフラインストア、通話追跡サービス、CRMシステムから必要なすべてのデータをGoogleBigQueryに取り込みます。 OWOX BIを使用すると、使用可能なパラメーターをサンプリングせずにレポートを取得できます。 このサービスは生データを収集し、APIのデータ転送に誤りがあった場合に警告します。 あなたがしなければならないのは、データソースへのアクセスを提供し、収集したいデータを選択することです。
• データ監視。 OWOX BIを使用すると、データの不一致がどこにあるか、どの期間に、どれほど重要であるかをいつでも確認できます。 ヒット数、セッション数、ユーザー数、Google Analyticsとのトランザクションごとに、BigQueryプロジェクトのデータ量を毎日比較し、重大な不一致を示します。
• データの正規化。 OWOX BIは、データのクリーニング、重複排除、更新に加えて、コストを1つの基本通貨に変換し、データの関連性を監視するのに役立ちます。 また、OWOX BIは、サポートされていない動的パラメーター、構文エラー、または必須のUTMタグの完全な欠如など、UTMタグの誤りを定義できます。

OWOX BIを使用すると、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。これは、マーケティングのニーズに最適です。

調査によると、マーケターの84％はデータや洞察にアクセスするのが困難ですが、86％はそれらを取得するためのより優れたツールが必要だと考えています。 簡単に言えば、マーケターは考えたらすぐにレポートを作成したいと考えています。 マーケティングチームが洞察を実装しているのに対し、分析チームが洞察を抽出している場合、ビジネスにはメリットがあります。 また、マーケターによって収集されるユーザー行動データが増えるにつれ、有用な洞察を簡単に得ることができるはずです。 ただし、実際には、物事はまったく逆の方法で機能することがよくあります。

データ収集およびデータ準備レベルで障害に対処した後でも、レポートの作成には次のような他の問題がいくつかあります。

• 決定する使用するアトリビューションモデル。 タスクごとに異なるモデルが必要になるため、正しい答えはありません。 また、あなたはあなたのビジネスの特性を覚えておく必要があります。 市場に出回っているすべてのアトリビューションモデルの詳細な概要は、自分に最適なモデルを選択するのに役立ちます。
• 決定する使用するレポート作成サービス。 わかりやすいデータの視覚化を簡単に提供でき、レポートを自動的に更新できるサービスを選択してください。 Google Data Studioなどのデータ視覚化サービスは3つ以上のデータソースを処理できますが、データのマージと変換にそれらを使用することはできません。 多くのデータソースに基づいてレポートを作成する場合は、最初に必要なすべてのデータをデータレイク（Google BigQueryなど）に収集する必要があります。

レポートエコシステム全体が複雑になり（特にエンタープライズビジネスの場合）、作成されるレポートとSQLクエリが増えるほど、システムが壊れやすくなります。 実際のデータエラーとは別に、さらに多くのエラー、SQLクエリの破損、または収集されたデータの誤解や誤用につながる可能性のあるさまざまな問題が発生する可能性があります。

• 短時間でのレポート（および/またはSQLクエリ）の編集が多すぎます。 なぜこうなった？ 従来のレポートアーキテクチャでは、SQLクエリを使用して作成された各レポートの下にデータセットがあり、何も変更されていませんでした。 しかし、今日、これらのSQLクエリは時々変更および編集されます。 これはデータとレポートの品質にどのように影響しますか？ 変更が非常に多いため、どのような変更がいつ行われたかを忘れがちです。 これは、あるデータセットのレベルでの編集が別のデータセットに適用されないことを意味します。
• 要件は絶えず変化しています（そして、Google Analytics 4の新しいバージョンへの移行とデータ使用の制限により、それが容易になることはありません）。 なぜこうなった？ さまざまなレポートの必要性が高まっている一方で、アナリストはデータセットを作成し、データを正規化し、レポートごとにSQLクエリを作成する必要があります。 データとレポートの品質にどのように影響しますか？ オブジェクトの意味が変更された場合（たとえば、コンバージョンが注文ではなくWebサイトへのアクセスに変更された場合）、すべてのレポートでデータが正確で正しいままになるように、何を変更する必要があるかを覚えておくのは困難です。
• 長い報告プロセス。 なぜこうなった？ アナリストは常に過負荷であり、マーケターはレポートを待つ必要があります。 さらに、調査によると、ダッシュボードを1つでも作成するには、平均4.5日、最低3回の反復、そして最も重要なことに、約18,000ドルかかります。 これはデータとレポートの品質にどのように影響しますか？ マーケターは、あらゆる種類の質問、理由、時期、場所について、質問が発生した瞬間にすぐに答えを見つける機会がありません。 その結果、決定は直感または不完全で不正確なデータに基づいて行われます。
• データを理解するのが難しい。 なぜこうなった？ さまざまな人が同じレポートを使用しており、特定のメトリックと特定のパラメーターの背後に常に同じ意味があるとは限りません。 たとえば、さまざまなレポート内で、ユーザーメトリックは、購入のない登録ユーザーまたはリピーターを意味する場合があります。 これはデータとレポートの品質にどのように影響しますか？ 決定を下すときは、ユーザーを1つの方法で定義しますが、参照しているレポートが同じ方法でユーザーを定義するという保証はありません。

これらすべての要因は、1つの例で説明できます。レーンをささやくゲームをプレイすることです。 入力データは正確で関連性があるように見えますが、結果はまだ完全に想定どおりではありません。

データとレポートを信頼でき、適用できるようにすることは、かなりの作業です。 この目標を達成する上での主な苦痛と障害には、次のものがあります。

• 最新の完全で高品質なビジネス対応データにアクセスできるため、アナリストはリスクゾーンと成長ゾーンを探し、データを操作するための新しいアプローチを見つけることができます。
• マーケターが仮説を迅速にテストし、洞察を検索できるように、数分以内にマーケティングレポートを生成できること。

幸いなことに、最新のクラウド分析ソリューションは、マーケターとアナリストに信頼できるレポートとデータを提供します。 信頼できるレポート（破損せず、準備に数日もかからないレポート）を作成する場合は、OWOXBIを使用してみてください。 これは、完全で高品質のデータに基づいたマーケティングレポートのニーズに合わせて特別に設計されたサービスです。 アナリストは、その思慮深いアプローチにより、仮説をテストし、洞察を5倍速く見つけることができます。

OWOX BIは、技術的なバックグラウンドに関係なく、すべてのユーザーのデータへのアクセスを民主化します。 このサービスは、ビジネス対応データを収集および準備するための自動化されたプロセスを提供し、レポートを数分で作成および編集できるようにします。 さらに、OWOX BIを使用するとレポートが壊れることがないため、変更を加えたときにレポートのエラーについて心配する必要がなくなります。

OWOX BIを使用すると、データに閉じ込められた洞察をこれまでになく簡単に解き放ち、信頼できるレポートを作成できます。 無料のデモを予約して、OWOX BIがデータ品質を保証する方法と、完全に自動化されたデータ管理から今日どのように利益を得ることができるかを確認してください。

データが高品質であり、意思決定者がデータの発見に迅速に対応できる場合、企業はそのデータから最大の価値を得ることができます。

アナリストは、ビジネスに対応したデータを処理し、データを使用してビジネスの質問にすばやく回答し、実用的な洞察をもたらすことができる場合に最も価値があります。 アナリストの仕事は、データの収集、準備、調和、およびSQLクエリの作成に時間を費やすことではなくなりました。

企業は、マーケティングの洞察を使用して競合他社よりも速く成長するために、モデル化されたビジネス対応データを備えた自動化ツールを使用する必要があります。 高品質のデータは、すべてのレポートと管理上の決定を構築するための基礎です。 データ収集段階からレポート作成段階に至るまで、信頼できる高品質のデータを取得するには多くの障害がありますが、それでも可能です。

これらの問題を克服するために何ができるでしょうか？

• データを収集する際のエラーを防止します。エラーの発生を最初から阻止する方が、その結果を軽減するよりも簡単で安価だからです。
• ワークフローで可能な限り多くの自動化を使用して、エラーの可能性を回避します。 言うまでもなく、手動で繰り返し可能なタスクを自動化することで、スペシャリストは実用的なデータの洞察の開発など、より付加価値の高い活動に集中できます。