Come risolvere le più grandi sfide di reporting dell'e-commerce

Nell'ultimo anno, la pandemia ha trasformato lo shopping online da una comodità aggiuntiva a un bisogno urgente. La sfera si sta sviluppando rapidamente e con essa cresce la concorrenza per gli acquirenti. Tra i problemi principali per le aziende di e-commerce oggi ci sono:

• Adattarsi al commercio digitale
• Fidelizzazione dei clienti
• Maggiori costi di traffico
• Restrizioni sui cookie di terze parti
• Al passo con i concorrenti

Ci sono sempre più dati online e per crescere più velocemente rispetto alla concorrenza, è necessario utilizzare questi dati per intero, non solo nei report KPI standard, ma anche per ridurre i costi e ottenere un ROI più elevato. In questo articolo, consideriamo i principali problemi che la maggior parte dei marketer deve affrontare mentre lavora con i report.

Gli utenti sono già abituati all'utilizzo dei loro dati da parte delle aziende, ma in cambio si aspettano di ottenere informazioni rilevanti sui prodotti in qualsiasi momento e luogo. Inoltre, le informazioni presentate dovrebbero variare a seconda del comportamento dell'utente passato. Tutto diventa ancora più complicato perché il comportamento di un pubblico target è diverso in diversi punti di contatto e quindi richiede un approccio diverso in ciascuno. Per questo motivo, i marketer oggi utilizzano un vasto numero e varietà di canali.

I consumatori utilizzano i motori di ricerca (52%), i social media (43%) e le recensioni dei clienti (37%) per ricercare prodotti. Il percorso di acquisto sta diventando più frammentato man mano che i consumatori utilizzano dispositivi più diversi, con ogni pubblico che utilizza più canali/fonti per trovare risposte.

L'utilizzo corretto di tutti questi dati sull'audience porta valore a un'intera azienda. Ricorda che se vuoi prendere decisioni informate sui dati, devi avere molti dati di qualità e usarli correttamente!

Tuttavia, è qui che sta il problema. L'enorme quantità di dati in arrivo e il tempo e le risorse limitati per lavorare con quei dati riducono l'efficacia del lavoro dei marketer.

Abbiamo appena detto che più dati sono, meglio è. Ma probabilmente conosci l'altra faccia della medaglia: più dati provengono da fonti diverse, più problemi. Diamo un'occhiata a quali sfide incontrerai quando lavori con i rapporti.

La raccolta dei dati è il processo di raccolta di tutti i dati di marketing frammentati necessari per creare report e impostare analisi avanzate.

Perchè ne hai bisogno? Proprio come il teatro inizia con un gancio, il reporting inizia con la raccolta dei dati. Questo è il primo e più cruciale passo . Se non raccogli tutti i dati o raccogli i dati sbagliati, intraprenderai azioni sulla base di informazioni errate. E questo non finirà bene.

Devi raccogliere i dati da tutti i punti di contatto con i clienti per essere sicuro di tenere conto di tutto:

• Dati sui costi dei servizi pubblicitari
• Dati sul comportamento degli utenti sul sito web
• Tracciamento delle chiamate, chatbot e dati e-mail
• Dati di vendita effettivi dai tuoi sistemi CRM/ERP
• Altri dati

Alla fine, nessuno vuole andare oltre il budget. Tieni presente che prevenire un errore nella raccolta dei dati è più facile che correggerne le conseguenze: gli esperti di marketing sprecano il 21% dei loro budget di marketing a causa di dati errati.

Sfide da superare. I dati provenienti da diverse piattaforme pubblicitarie risiedono in luoghi diversi e hanno strutture diverse, il che rende difficile e dispendioso in termini di tempo raccoglierli tutti. Devi essere sicuro dei dati che raccogli (aggiornandoli a posteriori) e della sicurezza del connettore o del servizio che utilizzi a tale scopo. Inoltre, tutti i servizi pubblicitari dispongono di API regolarmente aggiornate e, di conseguenza, anche i connettori devono essere aggiornati. In caso contrario, corri il rischio di prendere decisioni sbagliate a causa di errori di raccolta dei dati. Le sfide della raccolta dei dati di marketing includono quanto segue:

• Controllo completo dell'accesso ai tuoi dati (è tutta questione di sicurezza dei dati)
• Ottenere dati grezzi non campionati (per evitare rapporti distorti) con costi di risorse minimi
• Raccolta dei dati corretti (nessuna duplicazione o perdita di dati)
• Garantire la pertinenza e l'elevata granularità dei dati
• Prepararsi in anticipo per la creazione del proprio data storage o data lake
• Combinazione di dati da diverse fonti senza dover scrivere query SQL, ecc.

Soluzione. Invece di raccogliere i dati manualmente, la soluzione migliore è raccogliere automaticamente i dati in un data warehouse dai servizi pubblicitari e dal tuo sito Web utilizzando connettori di dati come OWOX BI Pipeline. Quindi puoi arricchire i dati raccolti con i dati del tuo sistema CRM e di altre fonti.

Ti consigliamo di utilizzare Google BigQuery per l'archiviazione dei dati. È l'opzione migliore sul mercato che tiene conto delle esigenze dei marketer. Puoi inviare dati grezzi dal tuo sito web a BigQuery e aggiungere dati dal tuo sistema CRM e dai servizi pubblicitari.

Ci sono vari strumenti per aiutarti a mettere insieme tutti questi dati:

• Connettori integrati di BigQuery
• Singoli connettori (ad es. il componente aggiuntivo da Google BigQuery a Fogli Google)
• Piattaforme che forniscono soluzioni end-to-end per la raccolta, l'elaborazione e la visualizzazione dei dati

La normalizzazione dei dati è il processo di organizzazione o strutturazione di un database in modo che tutti i record siano uniformi, il che significa che tutti i dati in un determinato campo sono nello stesso formato.

Perché è necessario normalizzare i dati? Hai già svolto un ottimo lavoro e impostato la raccolta dei dati su tutti i punti di contatto con i clienti. Tuttavia, le tue sfide non sono finite. Ora devi ottenere i tuoi dati in un unico formato e assicurarti che siano aggiornati e completi.

Immagina di volere del succo fresco. Prendi mele (dati di costo da Twitter Ads in dollari), pere (spese da servizi pubblicitari in euro e dollari) e arance (dati dal tuo sistema CRM in sterline). Li hai già inseriti in un carrello, ovvero hai raccolto i tuoi dati in un unico posto. E il tuo prossimo passo? Devi:

• Lavare la frutta: assicurarsi che i dati siano stati raccolti correttamente e che non ci siano mele marce (nessun campionamento o duplicazione).
• Sbucciare la frutta e tagliarla a pezzi: porta i tuoi dati in un unico formato, una valuta, ecc.

Ora la tua frutta è pronta per essere inviata al mixer! E i tuoi dati completi sono pronti per farti piacere con un flusso coerente di nuove informazioni.

Sfide da superare. Durante la normalizzazione dei dati possono comparire molti errori e difficoltà. Se viene eseguito manualmente, il mostro viene da un mucchio di query e script e se qualcosa si rompe o cambia, tutto si rompe.

Come risultato di tutte le manipolazioni dei dati, dovresti ottenere informazioni precise e strutturate sull'output: formati di tag uniformi, una valuta unica, duplicati di dati eliminati, ecc. I dati normalizzati sono ottimi dati! Le sfide principali sono:

• Ridurre al minimo o evitare problemi di modifica dei dati: l'aggiornamento o l'inserimento di anomalie possono influire gravemente sull'accuratezza dei dati
• Ridurre al minimo o evitare eventuali dipendenze di inserimento, aggiornamento ed eliminazione indesiderate

In generale, devi fornire dati strutturati di alta qualità in modo da poterti concentrare sulla fornitura di informazioni utili.

Soluzione. Naturalmente, quando si tratta di pulire i dati e portarli in un unico formato, gli analisti possono farlo manualmente utilizzando script e SQL. Tuttavia, è molto più conveniente utilizzare i servizi ETL per applicare soluzioni automatizzate. Idealmente, il connettore dati scelto dovrebbe normalizzare i dati su tutti i tuoi canali:

• Pulisci e stabilizza i dati e monitora la loro qualità
• Converti valute in diversi mercati o negozi
• Unisci i dati sui costi in un'unica colonna (ogni piattaforma di mercato ha nomi diversi per gli stessi campi)

La fusione dei dati include l'unione di dati da più origini dati in un unico set di dati (di solito con l'aiuto di query SQL).

Sebbene questo approccio sia consueto, le aziende all'avanguardia hanno iniziato ad applicare la modellazione dei dati in modo da non preparare i dati per ogni singolo report. Il team OWOX BI utilizza uno strumento di creazione dati (DBT) per modellare i dati dei clienti. Con questo approccio, i dati vengono modellati una volta, dopodiché è facile gestire le query, creare report e apportare modifiche. Il servizio DBT è molto conveniente e sicuramente lo strumento numero uno per tale compito.

Perché è necessario unire i dati? La fusione dei dati è fondamentale in modo da poter ottenere una chiara panoramica del ROI per identificare le piattaforme con prestazioni inferiori e riallocare il budget.

Sfortunatamente, mentre frullare la frutta è semplice, basta inviare i pezzi tagliati a un frullatore e voilà! il succo è pronto: non esiste una soluzione così semplice con i dati. I dati provengono da diverse fonti (piattaforme pubblicitarie, sistemi CRM, ecc.) e di conseguenza hanno strutture diverse. Ciò significa che per far funzionare tutto, devi prendere risultati di query separati per diverse origini dati e aggregarli in un unico set di dati.

Abbiamo già menzionato la normalizzazione dei dati nel passaggio precedente, ma può essere eseguita a livelli diversi e siamo interessati a unire i dati di sistemi diversi in un'unica tabella e ottenere diversi livelli di granularità e dettaglio.

Sfide da superare. Tutto è abbastanza semplice quando si analizza una sola fonte di dati. Tuttavia, la sfida più grande arriva quando devi creare, ad esempio, un rapporto sulle prestazioni con molti dati. Questo processo, che coinvolge grandi set di dati provenienti da varie fonti, richiede un'enorme quantità di tempo ed è spesso semplicemente impossibile senza la partecipazione degli analisti.

Inoltre, le possibili limitazioni nel processo di fusione dei dati dipendono fortemente dallo strumento con cui hai scelto di lavorare. Per determinare quali servizi sono più adatti alle tue attività ed evitare di pagare in eccesso, ti consigliamo di usufruire di periodi di prova gratuiti e di riunioni dimostrative.

Soluzione. Come per la normalizzazione dei dati, strumenti ETL specializzati ti aiuteranno a combinare i dati. Quale opzione dovresti scegliere per la fusione dei dati? Tutto dipende dalle dimensioni della tua azienda e, di conseguenza, dalla quantità di dati con cui lavori.

• Se disponi di una o due origini dati, ad esempio un sito Web e annunci di Facebook, è sufficiente utilizzare strumenti gratuiti e popolari come Google Data Studio.
• Se hai un grande progetto di e-commerce, molte campagne pubblicitarie su piattaforme diverse e vuoi considerare le azioni degli utenti sia online che offline, allora non puoi fare a meno di servizi avanzati (come OWOX BI + Data Studio/Tableau/Power BI, ecc. ) e l'assistenza di un analista. Scegli servizi che offrano anche l'importazione universale, forniscano un'elevata granularità dei dati e monitorino la qualità dei dati.

Nota! Data Studio o qualsiasi altro strumento BI è progettato per funzionare con set di dati pronti per report in cui i dati sono già combinati. Se lo strumento BI unisce i dati stessi, funzionerà lentamente e in modo scomodo utilizzando più di due origini dati.

La creazione di dashboard è la presentazione visiva degli indicatori chiave di prestazione che ti aiuta a smettere di indovinare quanto hai speso su tutti i tuoi canali e a generare rapporti con sicurezza sulle prestazioni di marketing.

Perché hai bisogno di dashboard? Per capire se le tue campagne e il tuo sito web portano nuovi clienti e per ottenere informazioni su quali canali funzionano, in quali zone di crescita vale la pena investire e dove smettere di sprecare il tuo budget. In breve, le segnalazioni sono necessarie per due motivi principali:

1. Per monitorare la situazione attuale e l'avanzamento dei lavori
2. Per analizzare e scoprire perché sta accadendo qualcosa di specifico

Nota! Non dimenticare la visualizzazione dei dati, che ti aiuta a comprendere le informazioni più velocemente e più facilmente.

Per facilità d'uso, lancia campagne pubblicitarie a pagamento con dashboard predefiniti che mostreranno l'effettiva efficacia del tuo investimento. Se non prepari i rapporti in anticipo, prima spenderai i tuoi soldi senza scopo, quindi dovrai comunque preparare i rapporti.

Sfide da superare. La visualizzazione dei dati è un'attività regolare e scrupolosa che richiede molta attenzione. Inoltre, se devi costantemente aspettare l'aiuto degli analisti, dovresti pensare a utilizzare servizi che ti aiutino a evitare perdite di tempo e forniscano assistenza agli esperti di marketing nella creazione di report. Tra le principali sfide della creazione di dashboard ci sono:

• Visualizzare correttamente il significato dei report
• Utilizzo di dati completi e di qualità per creare report con qualsiasi parametro e metrica senza limitazioni
• Aggiorna automaticamente i dati e modifica facilmente il periodo di rendicontazione
• Rendere chiaro a prima vista quali informazioni sono presentate in grafici e tabelle
• Per dashboard complessi con una grande quantità di dati e origini dati, potresti spesso aver bisogno dell'aiuto dei tuoi analisti, mentre di solito hanno altre attività prioritarie

Inoltre, non dimenticare che per ottenere rapporti olistici sul rendimento, devi prestare particolare attenzione alla scelta del modello di attribuzione: deve tenere conto della canalizzazione e delle peculiarità della tua attività.

Soluzione. Il mercato offre agli esperti di marketing molte opportunità per creare report per tutti i gusti, dai fogli Google preferiti da tutti a complessi strumenti di business intelligence. Tieni presente che se crei rapporti sugli annunci manualmente, ad esempio in Excel o Fogli Google, rischi il tuo tempo e la qualità dei tuoi dati. E la scarsa qualità dei dati, come abbiamo già detto, è il primo motivo di decisioni sbagliate.

Ora che sei arrivato fino in fondo (i tuoi dati sono stati raccolti, puliti e modellati), devi tagliare il traguardo collegando questi dati al servizio dashboard e ottenendo rapporti.

Lo strumento utilizzato in genere dipende dalle dimensioni e dai requisiti dell'azienda. Cosa possono fare i marketer per ottenere grandi risultati?

1. Raccogli i dati utilizzando gli strumenti ETL
2. Utilizza servizi come Smart Data che funzionano con dati modellati e consentono agli esperti di marketing di creare report senza l'assistenza continua degli analisti e sulla base dei dati in Google BigQuery
3. Importa report in servizi di visualizzazione o Fogli Google

Gestire il mutevole mondo del commercio digitale senza un monitoraggio costante è molto difficile. Fatti un regalo e smetti di dedicare tempo alla segnalazione manuale! Suona bene, vero?

Puoi ottenere tutto con OWOX BI. Questo servizio libera il tuo tempo prezioso e gestisce:

• Raccolta dati
• Pulizia, deduplicazione, monitoraggio della qualità e aggiornamento dei dati
• Modellazione e reportistica dei dati

Con OWOX BI, puoi raccogliere dati di marketing per report di qualsiasi complessità nell'archiviazione cloud sicura di BigQuery di Google senza l'aiuto di analisti e sviluppatori.

Non è più necessario attendere i report di un analista. Regalati modelli di dashboard di marketing pronti per l'uso o ottieni un report personalizzato basato su dati modellati e adatto solo alla tua attività.

Con l'esclusivo approccio OWOX BI, puoi modificare le origini dati e le strutture dei dati senza riscrivere le query SQL e riorganizzare i report. Ciò è particolarmente rilevante nel mondo del nuovo Google Analytics.

Per evitare problemi di segnalazione, dovresti selezionare strumenti di analisi che ti consentano di:

• Assicurati che i dati che stai utilizzando siano accurati e ottieni una migliore supervisione su come gestisci i tuoi dati
• Evita di perdere tempo con più set di dati e di inserire pioli quadrati in fori rotondi
• Assicurati che tutti i tuoi team siano allineati, utilizzino gli stessi processi e comunichino in modo efficace