Bagaimana analisis data memecahkan masalah perusahaan

Di era serba digital saat ini — hiburan, bisnis, perdagangan — tidak ada cara bagi perusahaan besar untuk bertahan tanpa menggunakan analitik data. Dari mengoptimalkan kinerja hingga menemukan zona pertumbuhan baru, wawasan data tersedia untuk meningkatkan bisnis Anda.

Dengan solusi berbasis data yang tepat, semuanya akan menjadi mungkin. Namun, menurut penelitian terbaru oleh Gartner, analitik pemasaran dapat gagal memenuhi harapan bisnis. Mari kita lihat apa tantangan analitik data yang umum, apa yang dapat dilakukan bagi perusahaan untuk menggunakan analitik pemasaran secara efektif, dan bagaimana pemasar dapat memenuhi kebutuhan bisnis baru dan perubahan perilaku pelanggan.

Karena analitik pemasaran tetap menjadi area investasi teratas (dalam survei tahun 2020 oleh Gartner, 73% responden berencana untuk meningkatkan anggaran mereka), perusahaan harus dapat menjawab pertanyaan paling penting tentang bagaimana menggunakan analitik dapat menguntungkan perusahaan mereka dan tantangan apa mungkin ada di jalan menuju kesuksesan.

Ini cukup mudah ketika berbicara tentang keuntungan dari analitik. Ekosistem analitik pemasaran yang dirancang dengan baik membantu mengurangi biaya, meningkatkan keuntungan, dan menemukan zona pertumbuhan potensial. Tetapi iblis ada dalam detailnya, jadi mari kita bahas apa kesulitannya.

Salah satu tantangan terbesar dan paling signifikan dalam bekerja dengan analitik tetap berhasil menerapkan wawasan yang ditangkap . Menurut penelitian Gartner, lebih dari separuh eksekutif pemasaran tidak puas dengan hasil penggunaan analitik.

Masalah yang paling krusial adalah pemasar tidak dapat menggunakan data seperti yang mereka inginkan . Masalah lain terletak pada waktu untuk menilai metrik. Sementara barque bajak laut kecil dapat dengan cekatan bermanuver dalam badai, galleon yang berat menghabiskan banyak waktu untuk belokan sederhana. Biasanya, perusahaan memiliki alur kerja yang lambat. Pemasar akhirnya menunggu terlalu lama untuk mendapatkan jawaban ketika ada banyak pertanyaan dalam daftar. Mari kita lihat tantangan lain apa yang menunggu pemasar di lautan analitik pemasaran yang bergunung-gunung.

Karena perusahaan mengumpulkan data dalam jumlah besar, merupakan tantangan yang signifikan untuk mengatasi penskalaan data, memanfaatkan data untuk meningkatkan kinerja, dan menemukan wawasan utama secepat mungkin.

Dengan kehadiran bisnis digital yang berkembang pesat, pemasar sering kewalahan dengan banyaknya data yang dikumpulkan. Karena dibutuhkan enam hingga delapan titik kontak untuk menjamin hasil (konversi), pemasar harus menjangkau calon pelanggan menggunakan saluran sebanyak mungkin. Dan karena teknologi, lanskap media global menjadi lebih beragam dari sebelumnya.

Masalahnya adalah pemasar harus mengumpulkan data dari semua saluran. Bagaimanapun, 61% pelanggan mengharapkan pendekatan yang dipersonalisasi yang didukung oleh data sehingga perusahaan dapat memberikan rekomendasi yang tepat tentang produk atau layanan yang mereka butuhkan.

Memanfaatkan sepenuhnya data perilaku pengguna adalah cawan suci setiap pemasar. Pemasar menulis konten untuk blog, membuat kampanye PR, membeli promosi dari blogger di jejaring sosial (Instagram, Tik Tok, Twitter, dll.), menjalankan pemasaran ulang Facebook dan mencari iklan, mengirim email, dan menampilkan iklan di aplikasi seluler. Tapi itu tidak menyediakan semua data yang mereka butuhkan: mereka juga membutuhkan data penjualan yang disimpan dalam sistem CRM. Untuk berkinerja secara efisien, pemasar perlu membuat laporan berdasarkan orkestra data ini untuk mendapatkan gambaran keseluruhan tentang apa yang terjadi. Dengan semua data ini di tangan, seharusnya tidak terlalu sulit untuk bisnis perusahaan — atau haruskah?

Langkah-langkah dalam organisasi data yang efisien meliputi:

• Menentukan semua sumber data pemasaran (situs web, layanan periklanan, email, layanan pelacakan panggilan, sistem CRM, dll.)
• Mengumpulkan data di satu tempat dari sistem dan layanan yang berbeda (sebaiknya gunakan Google BigQuery, karena saat ini merupakan opsi terbaik bagi pemasar)
• Memproses dan menormalkan data yang dikumpulkan (struktur dan format data tidak sama di semua sumber data)
• Memadukan data untuk membuat laporan

Kualitas data yang buruk adalah penyebab utama mengapa analytics tidak memberikan nilai bisnis yang diharapkan . Seperti yang dapat dilihat dari laporan Gartner yang disebutkan di atas, inilah mengapa pemasar tidak mempercayai wawasan yang diperoleh.

Membuat keputusan berdasarkan data yang tidak akurat menyebabkan hilangnya pendapatan, dan bagi perusahaan besar, itu berarti mimpi buruk. Faktanya, pemasar membuang 21% anggaran pemasaran mereka karena data yang buruk. Ketika anggaran iklan Anda miliaran, 21% adalah kerugian besar.

Pemrosesan data dan normalisasi mengatasi masalah yang mengakibatkan data menjadi:

• Tidak lengkap
• sampel
• digandakan
• Dari granularitas rendah

Mengumpulkan dan memadukan data dan mempersiapkannya untuk pelaporan tidak sesederhana kelihatannya. Pada setiap tahap, muncul berbagai kesulitan yang perlu diperhitungkan: tidak semua data dikumpulkan, API layanan periklanan tidak berfungsi, data dalam format berbeda, ada kesalahan dalam tag UTM, biaya iklan dalam mata uang berbeda, data tidak diperbarui, dll. Data yang lengkap dan berkualitas tinggi adalah dasar dari analisis pemasaran , dan pengumpulan data ini merupakan langkah penting dalam alur kerja Anda.

Untuk memastikan keandalan data, Anda perlu melakukan semuanya secara otomatis dan mengurangi penggunaan kueri SQL dan berbagai skrip. Semakin besar perusahaan, semakin banyak skrip yang ada. Sejumlah besar permintaan yang membingungkan tidak dapat dikelola (dan sering kali terputus). Situasi seperti itu memukul perusahaan dengan keras karena banyaknya data tidak terstruktur yang dikumpulkan pemasar setiap hari dalam seminggu. Bahkan perbedaan terkecil dalam data dapat menyebabkan kerugian pendapatan yang besar.

Dengan wawasan data yang tepat, pemasar dapat menangani mesin pemasaran yang benar-benar canggih: menjalankan strategi yang sukses, mengoptimalkan kinerja, membuktikan nilai pemasaran bagi bisnis, menavigasi lanskap pemasaran yang berubah secara efisien, dll. Wawasan yang relevan adalah keajaiban sejati dan menghasilkan banyak uang saat itu datang ke perusahaan.

Sayangnya, menurut survei, 84% pemasar mengalami kesulitan mengakses data dan wawasan , sedangkan 86% berpikir mereka membutuhkan alat yang lebih baik untuk mendapatkan wawasan. Bagaimana bisa analitik pemasaran tidak cocok untuk pemasar ?

Pendekatan saat ini untuk bekerja dengan data tidak optimal bagi pemasar, yang paling sering tidak dapat membuat laporan sendiri karena terlalu rumit. Untuk mendapatkan jawaban atas pertanyaan, mereka harus menetapkan tugas untuk analis dan menunggu laporan (setidaknya tiga iterasi per dasbor baru). Mengapa demikian? Sampai Anda mendapatkan jawaban atas pertanyaan pertama Anda, Anda tidak tahu apa yang seharusnya menjadi pertanyaan kedua Anda.

Akibatnya, 67% dari mereka yang disurvei tidak merasa percaya diri saat mengakses atau menggunakan alat data dan mendapatkan rekomendasi yang tidak dapat ditindaklanjuti dan tidak jelas. Dalam dunia digital yang selalu berubah saat ini, merupakan kemewahan yang luar biasa bagi bisnis untuk bergantung pada keputusan berdasarkan wawasan data yang tidak akurat.

Mendapatkan sistem pelaporan yang sempurna adalah kebutuhan dasar bagi perusahaan besar, karena mereka harus menghubungkan kinerja pemasaran dengan hasil bisnis. Sampai baru-baru ini, jika Anda menginginkan laporan yang luar biasa, Anda membuat sistem dasbor dan senang. Apa yang terjadi, dan mengapa dasbor statis berhenti memberikan nilai bisnis yang dijanjikan?

Pertama-tama, pengguna bisnis berbeda. CMO, PPC, SEO, dan pemasar konten memerlukan laporan yang sama sekali berbeda, karena mereka bekerja dengan konteks yang berbeda, sementara dasbor statis menyediakan pendekatan satu ukuran untuk semua. Semua pakar pemasaran memiliki banyak pertanyaan untuk dijawab, dan mereka tidak dapat menunggu berhari-hari untuk membuat laporan.

Kedua, menyiapkan laporan membutuhkan banyak waktu dan sumber daya. Biasanya, dibutuhkan tiga iterasi, rata-rata 4,5 hari, dan $18.000 untuk membuat laporan tambahan sesuai permintaan. Dan masalahnya adalah pemasar membutuhkan banyak laporan ad hoc. Dengan pasar yang berkembang cepat dan berubah, tidak mungkin untuk melampaui cakupan pemasaran ketika yang Anda miliki hanyalah sekumpulan dasbor yang telah ditentukan sebelumnya. Perusahaan modern tidak boleh kehilangan waktu saat mengimplementasikan keputusan.

Last but not least, kompleksitas alat analitik membuatnya tidak realistis bagi pengguna bisnis untuk mendapatkan keuntungan darinya. Itu bukan salah mereka, karena alat ini tidak pernah dirancang untuk digunakan oleh mereka. Dan di situlah solusi cloud modern dengan fungsionalitas pelaporan ad hoc yang mudah diterapkan masuk.

Dengan sejumlah besar data real-time, masuk akal untuk menggunakan layanan baru seperti OWOX BI yang dapat mengotomatiskan pengumpulan dan integrasi data, terlepas dari volume data atau sumber data. Platform ini memberi pemasar wawasan data yang relevan dan terkini yang membantu mereka mencapai tujuan pemasaran dan bisnis mereka.

Selain itu, laporan ad hoc yang dibuat dengan bantuan OWOX BI Smart Data dapat dibuat tanpa pengetahuan SQL dan sangat diperlukan saat menjawab pertanyaan seperti Upaya apa yang berhasil? dan Di mana kita harus berinvestasi untuk mendapatkan lebih banyak?

Penting! Dengan perubahan global yang akan datang di dunia pemasaran, jangan lupakan faktor penting berikut yang memengaruhi pelaporan pemasaran:

• Transformasi bisnis digital yang dipercepat. Transformasi digital terjadi begitu cepat sehingga tidak ada cukup waktu untuk beradaptasi. Akibatnya, Anda dapat dengan cepat menjadi orang luar.
• Perubahan aturan pengumpulan data pihak ketiga. Segera, cara Anda dapat menggunakan data pihak ketiga akan berubah secara signifikan, dan pendekatan yang ada akan berhenti berfungsi.
• Versi Google Analytics yang benar-benar baru. Struktur data baru dan pendekatan baru untuk analitik berarti Google Analytics 4 akan memecah semua laporan harian khusus yang ada.

Mari kita lihat apa yang bisa dilakukan dengan alat BI baru untuk membayangkan kembali bagaimana data digunakan dalam pemasaran.

Bisnis meningkatkan pengambilan keputusan dengan memanfaatkan analitik canggih dan, sebagai hasilnya, menghasilkan lebih banyak pendapatan. Itulah yang dicari oleh semua pemasar. Namun, seiring berjalannya waktu, semakin banyak laporan yang dibuat dan semakin rumit seluruh ekosistem, terutama ketika kita berbicara tentang bisnis perusahaan. Dan ketika sesuatu menjadi terlalu rumit, itu juga mudah rusak. Ini seperti Jenga: jika Anda mencabut blok yang salah (menghapus atau mengubah satu tabel data yang salah), semuanya akan runtuh pada akhirnya, karena kueri SQL Anda akan benar-benar kacau.

Masalah ini adalah ceri di atas semua kesulitan dalam pelaporan pemasaran yang telah kami sebutkan. Untungnya, masih ada cahaya di ujung terowongan. Kuncinya adalah alur kerja otomatis dengan layanan yang memungkinkan pemasar bekerja dengan data mereka sendiri tanpa perlu mempelajari SQL.

Pemasar harus dapat membuat laporan ad hoc sendiri dengan menggunakan data mentah yang dapat dipercaya, lengkap, dan diperbarui sehingga tidak mengandung kesalahan. Ini berarti Anda tidak perlu menunggu berminggu-minggu hingga analis membuat laporan untuk Anda (dan analis dapat terlibat dalam pekerjaan yang lebih berharga). Ini disebut alur pelaporan baru!

OWOX BI Smart Data adalah layanan yang dirancang khusus untuk kebutuhan pelaporan pemasaran. Dengan pendekatannya yang bijaksana, spesialis pemasaran dan manajemen dapat dengan cepat dan mudah membuat keputusan manajemen dan menerima laporan ad hoc sebanyak yang diperlukan (termasuk analisis kelompok). Bagaimana Smart Data bekerja dengan keajaiban ini?

OWOX BI Smart Data mendemokratisasikan akses ke data untuk semua pengguna, terlepas dari latar belakang teknis mereka. Tidak perlu mempelajari SQL atau menunggu waktu luang analis dengan tidak sabar, karena Smart Data memungkinkan Anda membuat laporan dengan memilih parameter dan metrik atau memilih template. Selain itu, Anda tidak perlu memikirkan tentang memadukan dan membersihkan data, menghitung metrik, dan sebagainya, karena layanan ini melakukan segalanya untuk Anda sesuai dengan model bisnis Anda.

Apa saja langkah-langkah untuk mulai bekerja dengan OWOX BI Smart Data dan mendapatkan wawasan berharga?

Langkah 1. Kumpulkan semua data pemasaran Anda di Google BigQuery dengan bantuan konektor data.

Catatan! Kami merekomendasikan penggunaan OWOX BI Pipeline untuk mengumpulkan data, karena ini adalah opsi terbaik yang secara otomatis memeriksa kualitas data.

Langkah 2. Pada awalnya, Anda memerlukan bantuan analis OWOX atau Anda sendiri untuk membangun model data perusahaan, tetapi Anda hanya perlu melakukannya Langkah 3. Pilih parameter dan metrik yang ingin Anda lihat dalam laporan Anda dan siapkan laporan dalam beberapa menit tentang kinerja pemasaran e-niaga, efektivitas kampanye iklan, ROPO, analisis kelompok, dll.

Penting! Dengan Data Cerdas, laporan tidak akan rusak jika ada perubahan pada set data. Struktur data baru di Google Analytics 4 tidak dapat merusak laporan Anda di Data Cerdas!

Keajaiban OWOX BI Smart Data bekerja untuk analis dan pemasar. Analis tidak perlu menulis kueri SQL yang rumit, sedangkan pemasar bisa mendapatkan berbagai versi laporan ad hoc yang mereka butuhkan segera. Pesan demo gratis OWOX BI Smart Data untuk melihat bagaimana data Anda dapat bekerja untuk Anda!

Perusahaan besar sering kesulitan mendapatkan wawasan berharga dari sejumlah besar data yang mereka kumpulkan. Kualitas data yang buruk, alur kerja yang lambat, dan pelaporan yang tidak akurat dapat merugikan bisnis jutaan dolar.

Namun, semua tantangan ini dapat diatasi dengan ekosistem analitik canggih berdasarkan teknologi cloud modern. Buka potensi yang tersembunyi dalam data pemasaran Anda dan tingkatkan pengambilan keputusan Anda.