Cómo resolver los mayores desafíos de informes de comercio electrónico

Durante el año pasado, la pandemia convirtió las compras en línea de una conveniencia adicional a una necesidad urgente. La esfera se está desarrollando rápidamente y, con ella, crece la competencia por los compradores. Entre los principales problemas para las empresas de comercio electrónico en la actualidad se encuentran:

• Adaptación al comercio digital
• Retención de clientes
• Mayores costos de tráfico
• Restricciones de cookies de terceros
• Mantenerse al día con los competidores

Cada vez hay más datos en línea, y para crecer más rápido que los competidores, debe usar estos datos en su totalidad, no solo en los informes estándar de KPI, sino también para reducir costos y obtener un ROI más alto. En este artículo, consideramos los principales problemas que enfrentan la mayoría de los especialistas en marketing al trabajar con informes.

Los usuarios ya están acostumbrados a que sus datos sean utilizados por las empresas, pero a cambio esperan obtener información relevante sobre los productos en cualquier momento y lugar. Además, la información presentada debe variar según el comportamiento anterior del usuario. Todo se vuelve aún más complicado porque el comportamiento de un público objetivo es diferente en diferentes puntos de contacto y, por lo tanto, requiere un enfoque diferente en cada uno. Por esta razón, los especialistas en marketing de hoy utilizan una gran cantidad y variedad de canales.

Los consumidores utilizan motores de búsqueda (52 %), redes sociales (43 %) y reseñas de clientes (37 %) para buscar productos. El viaje de compra se está fragmentando cada vez más a medida que los consumidores usan más dispositivos diferentes, y cada audiencia usa múltiples canales/fuentes para encontrar respuestas.

El uso correcto de todos estos datos de audiencia aporta valor a todo un negocio. ¡Recuerde que si desea tomar decisiones basadas en datos, debe tener muchos datos de calidad y usarlos correctamente!

Sin embargo, ahí es donde radica el problema. La abrumadora cantidad de datos que ingresan y el tiempo y los recursos limitados para trabajar con esos datos reducen la efectividad del trabajo de los especialistas en marketing.

Acabamos de mencionar que cuantos más datos, mejor. Pero probablemente conozcas la otra cara de la moneda: cuantos más datos de diferentes fuentes, más problemas. Echemos un vistazo a los desafíos que encontrará al trabajar con informes.

La recopilación de datos es el proceso de recopilar todos los datos de marketing fragmentados que necesita para crear informes y configurar análisis avanzados.

¿Por qué lo necesitas? Así como el teatro comienza con una percha, el reportaje comienza con la recopilación de datos. Este es el primer paso y el más crucial . Si no recopila todos los datos o recopila los datos incorrectos, tomará medidas basadas en información defectuosa. Y esto no terminará bien.

Debe recopilar datos de todos los puntos de contacto con el cliente para asegurarse de tener en cuenta todo:

• Datos de costes de los servicios publicitarios
• Datos sobre el comportamiento del usuario en el sitio web
• Seguimiento de llamadas, chatbot y datos de correo electrónico
• Datos de ventas reales de sus sistemas CRM/ERP
• Otros datos

Al final, nadie quiere pasarse del presupuesto. Tenga en cuenta que prevenir un error en la recopilación de datos es más fácil que corregir sus consecuencias: los especialistas en marketing desperdician el 21 % de sus presupuestos de marketing debido a datos incorrectos.

Desafíos a superar. Los datos de diferentes plataformas publicitarias viven en diferentes lugares y tienen diferentes estructuras, lo que dificulta y consume mucho tiempo para recopilarlos. Tienes que estar seguro de los datos que recoges (actualizándolos retrospectivamente) y de la seguridad del conector o servicio que utilizas para tal fin. Además, todos los servicios de publicidad tienen API actualizadas regularmente y, en consecuencia, sus conectores también deben actualizarse. De lo contrario, corre el riesgo de tomar decisiones equivocadas debido a errores en la recopilación de datos. Los desafíos de recopilar datos de marketing incluyen los siguientes:

• Controlar completamente el acceso a sus datos (se trata de la seguridad de los datos)
• Obtener datos sin procesar sin muestrear (para evitar informes distorsionados) con costos de recursos mínimos
• Recopilación de los datos correctos (sin duplicación ni pérdida de datos)
• Garantizar la relevancia y alta granularidad de los datos.
• Prepararse con anticipación para la creación de su almacenamiento de datos o lago de datos
• Combinar datos de diferentes fuentes sin tener que escribir consultas SQL, etc.

Solución. En lugar de recopilar datos manualmente, la mejor solución es recopilar datos automáticamente en un almacén de datos desde los servicios de publicidad y su sitio web utilizando conectores de datos como OWOX BI Pipeline. Luego, puede enriquecer los datos recopilados con datos de su sistema CRM y otras fuentes.

Recomendamos usar Google BigQuery para el almacenamiento de datos. Es la mejor opción en el mercado que considera las necesidades de los vendedores. Puede enviar datos sin procesar desde su sitio web a BigQuery y agregar datos desde su sistema de CRM y servicios de publicidad.

Existen varias herramientas para ayudarlo a recopilar todos estos datos:

• Conectores integrados de BigQuery
• Conectores individuales (por ejemplo, el complemento de Google BigQuery a Google Sheets)
• Plataformas que brindan soluciones integrales para la recopilación, el procesamiento y la visualización de datos

La normalización de datos es el proceso de organizar o estructurar una base de datos para que todos los registros sean uniformes, lo que significa que todos los datos en un campo dado están en el mismo formato.

¿Por qué necesita normalizar los datos? Ya hizo un excelente trabajo y configuró la recopilación de datos en todos los puntos de contacto con el cliente. Sin embargo, sus desafíos no han terminado. Ahora necesita obtener sus datos en un solo formato y asegurarse de que estén actualizados y completos.

Imagina que quieres un poco de jugo fresco. Toma manzanas (datos de costos de Twitter Ads en dólares), peras (gastos de servicios de publicidad en euros y dólares) y naranjas (datos de su sistema CRM en libras). Ya los puso en una canasta, es decir, recopiló sus datos en un solo lugar. ¿Qué hay de tu próximo paso? Tienes que:

• Lave la fruta: asegúrese de que los datos se hayan recopilado correctamente y que no haya manzanas podridas (sin muestreo ni duplicación).
• Pele la fruta y córtela en trozos: Reúna sus datos en un solo formato, una sola moneda, etc.

¡Ahora su fruta está lista para ser enviada a la batidora! Y sus datos completos están listos para complacerlo con un flujo constante de información fresca.

Desafíos a superar. Muchos errores y dificultades pueden aparecer durante la normalización de datos. Si se hace manualmente, el monstruo viene de un montón de consultas y scripts, y si algo se rompe o cambia, todo se rompe.

Como resultado de todas las manipulaciones de datos, debe obtener información precisa y estructurada en la salida: formatos de etiquetas uniformes, una sola moneda, datos dobles eliminados, etc. ¡Los datos normalizados son excelentes datos! Los principales desafíos son:

• Minimizar o evitar problemas de modificación de datos: actualizar o insertar anomalías puede afectar gravemente la precisión de los datos
• Minimizar o evitar dependencias no deseadas de inserción, actualización y eliminación

En general, debe entregar datos estructurados de alta calidad para que pueda concentrarse en brindar información útil.

Solución. Por supuesto, cuando se trata de limpiar datos y ponerlos en un solo formato, los analistas pueden hacerlo manualmente usando scripts y SQL. Sin embargo, es mucho más conveniente usar servicios ETL para aplicar soluciones automatizadas. Idealmente, su conector de datos elegido debería normalizar los datos en todos sus canales:

• Limpie y estabilice los datos y controle su calidad
• Convierta monedas en diferentes mercados o tiendas
• Combine los datos de costos en una sola columna (cada plataforma de mercado tiene nombres diferentes para los mismos campos)

La combinación de datos incluye la combinación de datos de múltiples fuentes de datos en un solo conjunto de datos (generalmente con la ayuda de consultas SQL).

Aunque este enfoque es habitual, las empresas progresistas han comenzado a aplicar el modelado de datos para no preparar datos para todos y cada uno de los informes. El equipo de BI de OWOX utiliza una herramienta de creación de datos (DBT) para modelar los datos de los clientes. Con este enfoque, los datos se modelan una vez, después de lo cual es fácil administrar consultas, generar informes y realizar cambios. El servicio DBT es muy conveniente y definitivamente la herramienta número uno para tal tarea.

¿Por qué necesita mezclar datos? La combinación de datos es crucial para que pueda obtener una visión general clara del ROI para identificar las plataformas de bajo rendimiento y reasignar el presupuesto.

Desafortunadamente, mientras que mezclar frutas es simple, ¡simplemente envíe las piezas cortadas a una licuadora y listo! el jugo está listo: no existe una solución tan simple con datos. Los datos provienen de diferentes fuentes (plataformas publicitarias, sistemas CRM, etc.) y, en consecuencia, tienen estructuras diferentes. Esto significa que para que todo funcione, debe tomar resultados de consultas separados para diferentes fuentes de datos y agregarlos en un conjunto de datos.

Ya mencionamos la normalización de datos en el paso anterior, pero se puede realizar en diferentes niveles y estamos interesados ​​en fusionar datos de diferentes sistemas en una tabla y obtener diferentes niveles de granularidad y detalle.

Desafíos a superar. Todo es bastante fácil cuando analizas solo una fuente de datos. Sin embargo, el mayor desafío surge cuando necesita crear, por ejemplo, un informe de rendimiento con muchos datos. Este proceso, que involucra grandes conjuntos de datos de diversas fuentes, requiere una gran cantidad de tiempo y, a menudo, es simplemente imposible sin la participación de analistas.

Además, las posibles limitaciones en el proceso de combinación de datos dependen en gran medida de la herramienta con la que haya elegido trabajar. Para determinar qué servicios se adaptan mejor a sus tareas y evitar pagar de más, le recomendamos que aproveche los períodos de prueba gratuitos y las reuniones de demostración.

Solución. Al igual que con la normalización de datos, las herramientas ETL especializadas lo ayudarán con la combinación de datos. ¿Qué opción debe elegir para la combinación de datos? Todo depende del tamaño de tu empresa y, en consecuencia, de la cantidad de datos con los que trabajes.

• Si tiene una o dos fuentes de datos, por ejemplo, un sitio web y anuncios de Facebook, es suficiente para que use herramientas gratuitas y populares como Google Data Studio.
• Si tiene un gran proyecto de comercio electrónico, muchas campañas publicitarias en diferentes plataformas y desea considerar las acciones de los usuarios tanto en línea como fuera de línea, entonces no puede prescindir de los servicios avanzados (como OWOX BI + Data Studio/Tableau/Power BI, etc. ) y la asistencia de un analista. Elija servicios que también ofrezcan importación universal, brinden granularidad de datos alta y controlen la calidad de los datos.

¡Nota! Data Studio o cualquier otra herramienta de BI está diseñada para trabajar con conjuntos de datos listos para informes donde los datos ya están combinados. Si la herramienta de BI fusiona los datos por sí misma, funcionará de manera lenta e inconveniente al usar más de dos fuentes de datos.

La creación de tableros es la presentación visual de los indicadores clave de rendimiento que lo ayuda a dejar de adivinar cuánto ha gastado en todos sus canales e informar sobre el rendimiento de marketing con confianza.

¿Por qué necesita tableros? Para comprender si sus campañas y su sitio web atraen nuevos clientes y obtener información sobre qué canales funcionan, en qué zonas de crecimiento vale la pena invertir y dónde dejar de desperdiciar su presupuesto. En resumen, los informes son necesarios por dos razones principales:

1. Para monitorear la situación actual y el progreso del trabajo.
2. Para analizar y averiguar por qué está sucediendo algo específico.

¡Nota! No se olvide de la visualización de datos, que le ayuda a comprender la información de forma más rápida y sencilla.

Para facilitar su uso, lance campañas publicitarias pagas con paneles prefabricados que mostrarán la efectividad real de su inversión. Si no prepara los informes con anticipación, primero gastará su dinero sin rumbo fijo y luego tendrá que preparar los informes.

Desafíos a superar. La visualización de datos es una tarea regular y laboriosa que requiere mucha atención. Además, si tiene que esperar constantemente la ayuda de los analistas, debe pensar en utilizar servicios que lo ayuden a evitar perder el tiempo y brinden asistencia a los especialistas en marketing para crear informes. Entre los principales desafíos de la creación de cuadros de mando se encuentran:

• Visualizar correctamente el significado de los informes
• Uso de datos completos y de calidad para crear informes con cualquier parámetro y métrica sin limitaciones
• Actualización automática de datos y cambio del período de informe con facilidad
• Dejando claro a primera vista qué información se presenta en gráficos y tablas
• Para cuadros de mando complejos con una gran cantidad de datos y fuentes de datos, a menudo puede necesitar la ayuda de sus analistas, mientras que normalmente tienen otras tareas que son prioritarias.

Además, no olvide que para obtener informes de rendimiento holísticos, debe prestar especial atención a su elección de modelo de atribución; debe tener en cuenta el embudo y las peculiaridades de su negocio.

Solución. El mercado ofrece a los especialistas en marketing muchas oportunidades para crear informes para todos los gustos, desde las hojas de cálculo de Google favoritas de todos hasta herramientas complejas de inteligencia comercial. Tenga en cuenta que si crea informes de anuncios manualmente, como en Excel o Google Sheets, arriesga su tiempo y la calidad de sus datos. Y los datos de mala calidad, como ya hemos dicho, son la primera razón de las decisiones equivocadas.

Ahora que ha recorrido todo el camino (sus datos se recopilan, limpian y modelan), debe cruzar la línea de meta conectando estos datos al servicio del tablero y obteniendo informes.

La herramienta utilizada normalmente depende del tamaño y los requisitos de la empresa. ¿Qué pueden hacer los especialistas en marketing para lograr grandes resultados?

1. Recopile datos utilizando herramientas ETL
2. Use servicios como Smart Data que funcionan con datos modelados y permiten a los especialistas en marketing crear informes sin la asistencia continua de los analistas y en función de los datos en Google BigQuery.
3. Importe informes a servicios de visualización o Hojas de cálculo de Google

Gestionar el mundo cambiante del comercio digital sin un control constante es muy difícil. ¡Date un regalo y deja de perder tiempo en informes manuales! Suena bien, ¿no?

Puedes conseguirlo todo con OWOX BI. Este servicio libera su valioso tiempo y maneja:

• Recopilación de datos
• Limpiar, deduplicar, monitorear la calidad y actualizar los datos
• Modelado de datos e informes

Con OWOX BI, puede recopilar datos de marketing para informes de cualquier complejidad en el almacenamiento seguro en la nube BigQuery de Google sin la ayuda de analistas y desarrolladores.

Ya no tiene que esperar los informes de un analista. Date un gusto con plantillas de panel de marketing listas para usar u obtén un informe personalizado basado en datos modelados y adecuado solo para tu negocio.

Con el enfoque único de BI de OWOX, puede cambiar las fuentes de datos y las estructuras de datos sin reescribir consultas SQL ni reorganizar informes. Esto es especialmente relevante en el mundo del nuevo Google Analytics.

Para evitar problemas de informes, debe seleccionar herramientas de análisis que le permitan:

• Asegúrese de que los datos que está utilizando sean precisos y obtenga una mejor supervisión de cómo está manejando sus datos.
• Evite perder tiempo en múltiples conjuntos de datos y colocar clavijas cuadradas en agujeros redondos
• Asegúrese de que todos sus equipos estén alineados, utilicen los mismos procesos y se comuniquen de manera efectiva