Pourquoi vous pouvez (ou ne pouvez pas) faire confiance à vos rapports

Selon Harvard Business Review, 90 % des chefs d'entreprise pensent que la maîtrise des données est essentielle au succès de l'entreprise. Cependant, 84 % des spécialistes du marketing ont des difficultés à accéder aux données et aux informations. Les tableaux de bord et les rapports n'affichent pas la vraie image et ne peuvent pas être aveuglément fiables.

pourquoi est-ce le cas? La mauvaise qualité des données et les erreurs de données sont parmi les principales raisons pour lesquelles vous ne pouvez pas faire confiance à vos rapports marketing. Selon une enquête Gartner, "l'impact financier moyen d'une mauvaise qualité des données sur l'organisation est estimé à 15 millions de dollars par an".

Si vous ne faites pas confiance à vos tableaux de bord et aux données sur lesquelles ils sont construits, les décisions de gestion ne seront pas prises sur la base de chiffres réels. Et pour les entreprises, c'est terrible.

Dans cet article, nous discutons de toutes les erreurs de données possibles et des étapes où ces erreurs peuvent se produire. Ensuite, nous vous fournissons des conseils précis sur la façon de les éviter. Voici votre liste de contrôle pour dire non à la mauvaise qualité des données !

Si vous voulez que votre entreprise réussisse, vous devez donner aux utilisateurs professionnels des informations de haute qualité sur les données. Avec toutes les informations disponibles à portée de main, les spécialistes du marketing peuvent facilement expliquer pourquoi une décision a fonctionné, ce qui a affecté le succès ou l'échec des campagnes publicitaires, ce qui peut être amélioré, etc.

De plus, avec la croissance rapide du paysage des médias numériques, les clients utilisent de plus en plus de canaux médiatiques et attendent une approche personnalisée étayée par des données afin d'obtenir des recommandations précises. Il est déraisonnable d'ignorer les capacités de l'analyse marketing, d'autant plus que plus de 80 % des budgets marketing reposent sur les canaux numériques pour attirer les clients. C'est comme si vous aviez une puissante Ferrari dans votre garage et que vous aviez peur de la conduire !

Cependant, la mise en œuvre de cette approche logique et simple est compliquée : pour que les dirigeants et les spécialistes du marketing appliquent les données recueillies, ils doivent s'y fier . Et c'est là que réside la racine de tous les problèmes.

Que peut-on faire pour améliorer la qualité des données collectées à partir de tous les canaux avec lesquels les spécialistes du marketing travaillent et accroître la confiance dans les résultats des données ? Empêchez les erreurs d'apparaître!

Les erreurs de données apparaissent généralement en trois étapes :

1. Planification des mesures
2. Collecte et préparation des données (normalisation)
3. Création de rapport

Noter! À chacune de ces étapes, les données peuvent être mal gérées en raison de facteurs humains.

Regardons ce qui peut être fait pour empêcher les erreurs d'apparaître. Après tout, il est beaucoup plus facile d'éviter les erreurs que de rechercher les erreurs et les écarts de données dans l'ensemble du système de reporting.

La première étape du travail avec les données semble assez simple : vous devez planifier la collecte de toutes les données marketing dont vous avez besoin. Cependant, la collecte de données est souvent planifiée uniquement pour une tâche spécifique, de sorte que vous ne disposez peut-être pas de suffisamment de données pour les nouvelles tâches que vous entreprenez ou les nouveaux projets que vous démarrez. Par conséquent, sauter l'étape de planification est déraisonnable. L'équipe OWOX fait toujours une analyse express avant de commencer à travailler sur un projet. Pourquoi? Identifier les éventuels goulots d'étranglement dans la collecte des données. Parfois, l'équipe développe même des systèmes entiers de métriques et énumère tous les paramètres possibles.

Le défi consiste à collecter toutes les données fragmentées de toutes les sources de données (différentes plateformes et services publicitaires avec lesquels vous travaillez) et à faire en sorte que ces données fonctionnent pour vous.

L'absence de cette étape de planification, ou une approche non structurée, conduit à reconfigurer le transfert des identifiants alors que les données historiques ne sont pas disponibles. Si vous ne disposez pas de toutes les données, vos décisions et actions seront basées sur des informations incorrectes ou incomplètes. Pour éviter cela, vous devez prendre en compte tous les points de contact client en collectant :

• Données sur le comportement des utilisateurs de votre site Web et/ou application
• Données de coût des plateformes publicitaires
• Suivi des appels, chatbot et données de messagerie
• Données de ventes réelles de vos systèmes CRM/ERP, etc.

Les principales erreurs qui peuvent apparaître à ce stade résultent de :

• Obtenir des données agrégées et échantillonnées . Les données échantillonnées sont des données généralisées qui se produisent lorsqu'une partie seulement des données est analysée et utilisée pour les rapports. Imaginons que vous ayez un kilo de pommes et que votre tâche soit de décider si ces pommes sont bonnes ou pourries. Si vous utilisez des données échantillonnées (deux ou trois pommes de la grappe entière), vous pouvez décider que ce kilo est d'excellente qualité alors qu'en fait toutes les autres pommes que vous n'avez pas échantillonnées sont pourries.

Pourquoi cela arrive-t-il? Étant donné que le traitement de tableaux de données volumineux dans les plus brefs délais est une tâche compliquée et gourmande en ressources, les systèmes traitent les données rapidement en utilisant l'échantillonnage, l'agrégation et le filtrage des données pour générer des rapports aussi rapidement que possible.

Comment cela affecte-t-il la qualité des données et des rapports ? Évidemment, mal. Des décisions intelligentes ne peuvent pas être prises sur la base d'un petit échantillon de données. Par exemple, vous pouvez ne pas voir une campagne publicitaire rentable et la désactiver en raison de données déformées dans un rapport.

Comment pouvez-vous identifier ce problème ? Dans l'interface de Google Analytics, vous verrez un message en haut du rapport indiquant Ce rapport est basé sur N % de sessions .

Si vous voulez avoir des rapports fiables, il est indispensable d'obtenir des données brutes non échantillonnées. Ainsi, après avoir choisi toutes les sources de données, vous devez utiliser de préférence des connecteurs qui collectent automatiquement les données brutes et vérifient régulièrement l'exhaustivité des données.

• Obtention de données incomplètes et incorrectes à partir de l'API d'un service publicitaire . Pourquoi cela arrive-t-il? Les services de publicité collectent de nombreuses données sur les utilisateurs et leur comportement ; cependant, lors de la transmission des données, des erreurs telles que des doublons de données, des pertes de données ou des divergences lors d'une mise à jour rétrospective peuvent apparaître. Comment cela affecte-t-il la qualité de vos données et de vos rapports ? Ces erreurs sont transférées dans des rapports et, par conséquent, il est tout simplement impossible de prendre les bonnes décisions en raison de rapports inexacts.

Comment régler ce problème? Comme il est impossible de contrôler directement le code lorsque vous travaillez avec des API, il peut être difficile d'interagir avec les services. Nous vous recommandons vivement d'utiliser des outils d'importation de données qui prennent en charge les modifications d'API. En cas d'indisponibilité des données, ces outils peuvent montrer les lacunes existantes dans les données et télécharger les données par la suite.

Où stocker toutes ces informations ?

Si vous souhaitez stocker chaque octet de données sur vos propres serveurs, cela vous coûtera une fortune. Nous vous recommandons d'utiliser des solutions cloud, car elles économiseront vos ressources et vous donneront accès aux données à l'échelle mondiale. Sans aucun doute, la meilleure option sur le marché qui prend en compte les besoins des spécialistes du marketing est Google BigQuery. Vous pouvez utiliser ce service cloud pour stocker des données brutes provenant de sites Web, de systèmes CRM, de plateformes publicitaires, etc.

Fondamentalement, la meilleure option pour éviter les erreurs dans la collecte de données est de ne jamais collecter de données manuellement. Aujourd'hui, il existe des tonnes de solutions logicielles de marketing telles que OWOX BI qui collectent automatiquement des données dans un entrepôt de données (ou lac de données) à partir de différents services et sites Web.

Pendant de nombreuses années, le marketing dépendait de données tierces. Mais maintenant, de grandes entreprises influentes telles que Google et Apple changent la façon dont elles utilisent les données personnelles. Bientôt, le monde abandonnera les cookies tiers. Pour les spécialistes du marketing, cela signifie une collecte de données compliquée et la perte de tonnes de données précieuses sur les activités des utilisateurs à différents points de contact. Que pouvez-vous faire pour maintenir vos performances ? Tout d'abord, vous devez vous concentrer sur la collecte de données de première partie et de seconde partie. Deuxièmement, vous devez être prêt à utiliser des lacs de données, car seules les données stockées dans ces lacs sont détenues et contrôlées par vous (et non par des plateformes publicitaires). En raison des mises à jour des produits Google (Google Analytics 4, l'initiative Privacy Sandbox), nous vous recommandons d'utiliser Google BigQuery, car la nouvelle version de Google Analytics a une intégration native avec GBQ et fournit des exportations complètes de données.

La deuxième étape après la collecte de toutes les données consiste à les utiliser. Cependant, vous ne pouvez pas le faire tout de suite. Il est impossible de travailler avec les données tant qu'elles ne sont pas préparées (normalisées). Pourquoi est-ce si? Les données provenant de différentes plates-formes/services publicitaires ont des structures différentes et sont dans des formats et des devises différents. Pour pouvoir créer des rapports, vos données doivent être structurées, mises à jour et complètes.

En essayant de normaliser les données, vous pouvez rencontrer des défis liés à :

• Différents formats de données, structures et niveaux de détail. pourquoi est-ce le cas? Différents services utilisent différents schémas pour télécharger des données. Par exemple, un service de publicité peut avoir une colonne nommée Nom du produit , tandis qu'un autre a une colonne nommée Catégorie de produit .

Comment cela affecte-t-il la qualité des données et des rapports ? Il est tout simplement impossible de créer des rapports si les données se trouvent dans des structures différentes.

Comment régler ce problème? Avant d'analyser les données, elles doivent être converties dans un format unique ; sinon, rien de bon ne sortira de votre analyse. Par exemple, vous devez fusionner les données de session utilisateur avec les données de coût publicitaire pour mesurer l'impact de chaque source de trafic ou canal marketing particulier et pour voir quelles campagnes publicitaires vous rapportent le plus de revenus.

• Différentes devises. Différents services publicitaires utilisent différentes devises, et pour obtenir les chiffres corrects dans vos rapports, vous devez toujours vérifier quelle devise est utilisée et convertir toutes les devises en une seule devise de base.
• Dépendances d'insertion, de mise à jour et de suppression. Tout en éliminant les données non structurées pour être parfaitement uniformes dans tous les enregistrements et champs, divers effets secondaires indésirables peuvent apparaître.

Comment ces dépendances affectent-elles la qualité des données et des rapports ? Le résultat le plus courant de ces erreurs est que les données sont rejetées par le système et ne sont pas prises en compte lors de la création de rapports, ce qui rend les rapports eux-mêmes erronés. Par exemple, disons que nous avons un objet sessions et un objet ads . Dans les sessions , nous avons des données pour les jours 10 à 20, et dans les publicités , il y a des données pour les jours 10 à 15 (pour une raison quelconque, il n'y a pas de données de coût pour les jours 16 à 20). En conséquence, soit nous perdons les données des publicités pendant les jours 16 à 20, soit les données des sessions ne seront disponibles que pendant les jours 10 à 15.

Comment régler ce problème? Si l'utilisateur ne connaît pas les particularités de la fusion de données et ne vérifie pas les données avec lesquelles il travaille, la probabilité de faire une erreur est très élevée. Par conséquent, la solution consiste à vérifier vos données avant de les utiliser.

Noter! La normalisation des données est un « travail de singe » manuel et routinier qui n'est pas très inspirant et empêche les analystes d'extraire des informations. Les difficultés de normalisation occupent habituellement jusqu'à 50 % du temps de travail d'un analyste. Et soyons honnêtes : c'est assez frustrant. Pour éviter que cela ne se produise, utilisez des outils d'automatisation !

La solution idéale consiste à appliquer des solutions automatisées qui peuvent collecter, nettoyer, normaliser et surveiller la qualité de vos données afin qu'elles soient prêtes pour l'entreprise. Une variante encore meilleure est si le connecteur de données que vous avez choisi peut tout faire pour vous, comme le fait la plate-forme OWOX BI tout-en-un. Avec l'aide d'OWOX BI, vous pouvez facilement relever tous les défis qui attendent les spécialistes du marketing et les analystes et obtenir des données prêtes pour l'entreprise auxquelles vous pouvez faire confiance.

Les erreurs de collecte et de normalisation des données ne vous dérangeront jamais avec OWOX BI. Ce service vous libère un temps précieux et gère :

• Collecte de données. Obtenez toutes les données dont vous avez besoin de Google Analytics, des services publicitaires, de votre site Web, de votre boutique hors ligne, des services de suivi des appels et des systèmes CRM dans Google BigQuery. OWOX BI vous permet d'obtenir des rapports sans échantillonnage sur les paramètres disponibles. Le service collecte des données brutes et vous avertit en cas d'erreurs dans le transfert de données d'une API. Tout ce que vous avez à faire est de fournir un accès aux sources de données et de choisir les données que vous souhaitez collecter.
• Surveillance des données. Vous pouvez toujours voir où vous avez des divergences de données, pendant quelle période et à quel point elles sont critiques avec l'aide d'OWOX BI. Il compare quotidiennement la quantité de données de votre projet BigQuery par appels, sessions, utilisateurs et transactions avec Google Analytics et signale les écarts importants.
• Normalisation des données. OWOX BI vous aide à nettoyer, dédupliquer et mettre à jour les données ainsi qu'à convertir les coûts dans une devise de base et à surveiller la pertinence des données. En outre, OWOX BI peut définir des erreurs dans les balises UTM telles que des paramètres dynamiques non pris en charge, des erreurs de syntaxe ou un manque flagrant de balises UTM obligatoires.

Avec OWOX BI, vous pouvez collecter des données marketing pour des rapports de toute complexité dans le stockage cloud sécurisé BigQuery de Google, qui est le meilleur choix pour les besoins marketing.

Selon les enquêtes, 84 % des spécialistes du marketing ont des difficultés à accéder aux données et aux informations, tandis que 86 % pensent qu'ils ont besoin de meilleurs outils pour les obtenir. En termes simples, les spécialistes du marketing veulent avoir un rapport dès qu'ils y pensent. L'entreprise en profite lorsque l'équipe marketing met en œuvre des informations alors que l'équipe d'analyse les extrait. Et avec de plus en plus de données sur le comportement des utilisateurs recueillies par les spécialistes du marketing, il devrait être facile d'obtenir des informations utiles. Cependant, dans la pratique, les choses fonctionnent souvent dans le sens inverse.

Après avoir surmonté des obstacles au niveau de la collecte et de la préparation des données, il existe encore d'autres difficultés liées à la création de rapports, telles que :

• Déciderquel modèle d'attribution utiliser. Il n'y a pas de bonne réponse, car différents modèles sont nécessaires pour différentes tâches. De plus, vous devez garder à l'esprit les particularités de votre entreprise. Un aperçu détaillé de tous les modèles d'attribution sur le marché peut vous aider à choisir celui qui vous convient le mieux.
• Déciderqui signalent le service de construction à utiliser. Choisissez un service qui peut facilement fournir des visualisations de données compréhensibles et peut mettre à jour les rapports automatiquement. Veuillez noter que même si les services de visualisation de données tels que Google Data Studio peuvent fonctionner avec plus de deux sources de données, il n'est toujours pas possible de les utiliser pour fusionner et transformer des données. Si vous souhaitez créer un rapport basé sur de nombreuses sources de données, vous devez d'abord collecter toutes les données nécessaires dans un lac de données (par exemple, Google BigQuery).

Plus l'ensemble de l'écosystème de création de rapports devient compliqué (en particulier pour les entreprises) et plus les rapports et les requêtes SQL sont créés, plus le système tombe en panne facilement. Outre les erreurs de données factuelles, diverses difficultés peuvent également apparaître qui peuvent entraîner encore plus d'erreurs, des requêtes SQL brisées ou des malentendus et une mauvaise utilisation des données collectées .

• Trop de modifications apportées aux rapports (et/ou aux requêtes SQL) en peu de temps. Pourquoi cela arrive-t-il? Dans l'architecture de création de rapports classique, il y avait un jeu de données sous chaque rapport créé à l'aide de requêtes SQL et rien n'a changé. Mais aujourd'hui, ces requêtes SQL sont modifiées et modifiées de temps en temps. Comment cela affecte-t-il la qualité des données et des rapports ? Il y a tellement de changements qu'il est facile d'oublier quels changements ont été apportés et quand. Cela signifie que les modifications au niveau d'un jeu de données ne sont pas appliquées à un autre jeu de données.
• Les besoins changent constamment (et la transition vers une nouvelle version de Google Analytics 4 et les limitations d'utilisation des données ne facilitent pas les choses). Pourquoi cela arrive-t-il? Alors que le besoin de rapports différents augmente, les analystes doivent créer des ensembles de données, normaliser les données et écrire des requêtes SQL pour chaque rapport. Comment cela affecte-t-il la qualité des données et des rapports ? Lorsque la signification d'un objet est modifiée (par exemple, ce qui est compris comme une conversion se transforme en une visite de site Web au lieu de passer une commande), il est difficile de se souvenir de ce qui doit être modifié pour que les données restent précises et correctes dans chaque rapport.
• Un long processus de déclaration. Pourquoi cela arrive-t-il? Les analystes sont toujours surchargés et les spécialistes du marketing doivent attendre les rapports. De plus, selon des études, la création d'un seul tableau de bord prend en moyenne 4,5 jours, un minimum de trois itérations et, surtout, environ 18 000 $. Comment cela affecte-t-il la qualité des données et des rapports ? Les spécialistes du marketing n'ont pas la possibilité de trouver des réponses immédiates à toutes sortes de questions sur quoi , pourquoi , quand et où au moment où elles se posent. En conséquence, les décisions sont prises sur la base de l'intuition ou de données incomplètes et incorrectes.
• Difficulté à comprendre les données. Pourquoi cela arrive-t-il? Différentes personnes travaillent avec les mêmes rapports, et il n'y a pas toujours la même signification derrière une métrique particulière et un paramètre particulier. Par exemple, dans divers rapports, la métrique de l' utilisateur peut signifier un utilisateur enregistré sans achat ou un client qui revient. Comment cela affecte-t-il la qualité des données et des rapports ? Lorsque vous prenez une décision, vous définissez un utilisateur d'une manière, mais rien ne garantit que le rapport auquel vous faites référence définit un utilisateur de la même manière.

Tous ces facteurs peuvent être illustrés par un exemple : jouer à un jeu de chuchotement sur la voie . Vos données d'entrée semblent être correctes et pertinentes, mais le résultat n'est toujours pas du tout ce qu'il était censé être.

C'est toute une tâche de rendre les données et les rapports fiables et applicables. Parmi les principales difficultés et obstacles à la réalisation de cet objectif figurent les suivants :

• Avoir accès à des données à jour, complètes et de haute qualité prêtes à l'emploi pour libérer le temps des analystes pour rechercher les zones de risque et de croissance et trouver de nouvelles approches pour travailler avec les données.
• Être capable de générer des rapports marketing en quelques minutes afin que les spécialistes du marketing puissent tester rapidement des hypothèses et rechercher des informations.

Heureusement, les solutions d'analyse cloud modernes fournissent aux spécialistes du marketing et aux analystes des rapports et des données auxquels ils peuvent faire confiance. Si vous souhaitez créer des rapports fiables - des rapports qui ne se cassent pas et ne prennent pas des jours pour être préparés - vous devriez essayer d'utiliser OWOX BI. Il s'agit d'un service conçu spécifiquement pour les besoins de rapports marketing basés sur des données complètes et de haute qualité. Grâce à son approche réfléchie, les analystes peuvent tester des hypothèses et trouver des informations cinq fois plus rapidement.

OWOX BI démocratise l'accès aux données pour tous les utilisateurs, quel que soit leur bagage technique. Le service vous fournit des processus automatisés pour collecter et préparer des données prêtes à l'emploi, vous permettant de créer et de modifier des rapports en quelques minutes. De plus, vous pouvez cesser de vous soucier des erreurs dans les rapports lorsque vous apportez des modifications, car avec OWOX BI, vos rapports ne se cassent jamais !

OWOX BI facilite plus que jamais le déverrouillage des informations piégées dans vos données et la création de rapports fiables. Réservez une démo gratuite pour voir comment OWOX BI garantit la qualité des données et comment vous pouvez bénéficier dès aujourd'hui d'une gestion des données entièrement automatisée !

Une entreprise tire le meilleur parti de ses données lorsque ces données sont de haute qualité et lorsque les décideurs peuvent agir rapidement sur les résultats des données.

Un analyste est plus utile lorsqu'il travaille avec des données prêtes pour l'entreprise, peut répondre rapidement aux questions commerciales à l'aide de données et peut apporter des informations exploitables. Le travail d'un analyste ne consiste plus à passer du temps à collecter, préparer et harmoniser des données et à écrire des requêtes SQL.

Une entreprise doit utiliser des outils d'automatisation avec des données modélisées prêtes pour l'entreprise pour se développer plus rapidement que ses concurrents en utilisant des informations marketing. Des données de haute qualité sont la base sur laquelle chaque rapport et chaque décision de gestion doivent être construits. Bien qu'il puisse y avoir de nombreux obstacles à l'obtention de données de haute qualité fiables, depuis l'étape de collecte des données jusqu'à l'étape de création du rapport, cela reste possible.

Que peut-on faire pour surmonter ces problèmes ?

• Prévenez les erreurs lors de la collecte de données, car il est plus facile et moins coûteux d'empêcher les erreurs de se produire en premier lieu que d'atténuer leurs conséquences.
• Évitez la possibilité même d'une erreur en utilisant autant d'automatisation que possible dans les flux de travail. Sans oublier que l'automatisation des tâches manuelles et répétables permet aux spécialistes de se concentrer sur des activités à plus forte valeur ajoutée telles que le développement d'informations exploitables sur les données.