Una manna dal cielo per i marketer: come creare report senza analisti e SQL

La segnalazione è una vera seccatura per qualsiasi marketer. Principalmente, la maggior parte degli strumenti analitici si concentra sulle esigenze di analisti e sviluppatori e vieta al marketer di lavorare lui stesso con i dati. Questo articolo spiega perché ciò accade e come vediamo una soluzione a questo problema.

L'obiettivo di ogni azienda è quello di realizzare un profitto. Tuttavia, per capire come va lo sviluppo dell'azienda e in quale direzione vale la pena andare, le aziende devono tracciare e monitorare tutte le aree dell'organizzazione. In altre parole, il reporting è uno strumento essenziale per i decisori.

Per non parlare del fatto che in uno stato di economia pandemica, quando ai marketer è richiesto di ottenere di più con meno risorse (meno budget e meno tempo per l'attuazione), non si può fare a meno di rendicontare.

Nell'ultimo anno, le aziende sono diventate sicure che puoi raggiungere il successo in vari modi, sia offline che online. Ci sono molte opzioni per raggiungere i clienti negli ecosistemi digitali (senza dimenticare l'evoluzione degli spazi voce e audio grazie all'elaborazione del linguaggio naturale). Ognuno di questi canali porta nuovi volumi di dati. Puoi utilizzare queste informazioni sia per comunicare con i clienti che per saperne di più sul tuo pubblico di destinazione, il che è utile per lo sviluppo del business.

L'azienda ha un mercato in cui opera, obiettivi e dati. Qualsiasi azienda vuole tre cose: guadagnare di più, spendere di meno e farlo più velocemente.

Il marketer aiuta l'azienda a raggiungere ciò che vuole. Ha dozzine di servizi diversi, obiettivi del CMO ed esperienza nel marketing. Questo è ciò che è a sua disposizione nella maggior parte dei casi.

Cosa manca al marketer e quali problemi incontra più spesso nel suo lavoro:

1. I dati nei report non corrispondono e devono essere costantemente monitorati. Come mai? I dati possono essere persi in fase di raccolta dati, duplicati, ecc. Non esiste una ragione semplice; altrimenti, non sarebbe un problema nel mercato. Un marketer ha bisogno di dati affidabili per prendere decisioni.
2. È complicato e richiede molto tempo per creare un report con tutti i dati necessari. Di solito i marketer non hanno tempo per studiare SQL e non vogliono aspettare una risposta dagli analisti. Il marketer vuole fare report in modo indipendente nelle sezioni corrette e non aspettarli dagli analisti. Un altro problema è che non sa mai in anticipo quali domande sorgeranno e quali rapporti potrebbero essere necessari la prossima volta. È una rara occasione per avere un rapporto universale per tutte le circostanze possibili.
3. Un marketer ha bisogno di una guida applicabile, non di un report . Ad esempio, il rapporto sulla campagna pubblicitaria che mostra il CPA è meno prezioso del miglior rapporto sul mix di marketing che mostra quanto è necessario aumentare o diminuire il budget pubblicitario. Perchè così? Perché il costo dell'applicazione non risponde alla domanda su cosa fare con queste informazioni.

Grazie allo sviluppo di servizi come Google BigQuery, l'analisi dei Big Data diventa più accessibile per le aziende di tutte le dimensioni. Ma i prodotti analitici esistenti sono rivolti principalmente alle esigenze di analisti e sviluppatori. I marketer sono ancora costretti a limitarsi a report già pronti o ad aspettare che gli analisti preparino i dati, perdendo opportunità e perdendo tempo.

Nella figura sopra, c'è il quadrante magico di Gartner con i servizi di analisi e BI. In una delle chat room più popolari per gli analisti, Excel è stato aggiunto al grafico. Questa figura mostra che gli utenti aziendali necessitano di strumenti analitici moderni fino a quando i dati di cui hanno bisogno non vengono forniti all'interfaccia familiare di Excel o Fogli Google.

C'è una citazione ben nota: "i dati sono un nuovo petrolio". E proprio come l'industria petrolifera nel mercato dell'analisi di marketing ha Stati che regolano l'accesso al valore accumulato in forma grezza come Google, Facebook, Apple, ci sono oleodotti come OWOX BI, Supermetrics, Fivetran, StitichData che forniscono dati a raffinerie come Google Cloud, AWS, MS Azure, Hadoop.Ma per l'utente finale, tutto questo non dà un valore significativo finché non può rifornire la sua auto con l'energia adeguata al momento giusto e senza sforzi inutili.

Oggi, gli utenti business sono costretti a limitarsi agli autobus regolari, che li consegnano a sezioni di dati preimpostate o pagano più del dovuto per i taxi, senza conoscere l'indirizzo esatto dove devono arrivare e quale rapporto costruire alla fine.

Perché gli strumenti analitici esistenti non soddisfano pienamente le esigenze dei professionisti del marketing:

• I servizi specializzati non contengono i dati richiesti . Perché non utilizzare semplicemente Google Analytics? Non ci sono esigenze aziendali di dati. È impossibile unire tutti i dati e creare report secondo la logica che corrisponde al tuo modello di business.
• Anche se l'azienda ha raccolto tutti i dati necessari, è necessaria la competenza per unirli: con quali chiavi, in quale struttura, con quali condizioni, ecc.
• I servizi di analisi avanzata esistenti forniscono soluzioni personalizzate, non di sistema : puoi creare un report o un dashboard specifico, ma non puoi creare un sistema di reporting con cui il marketer può lavorare. Ad esempio, puoi ottenere un rapporto di aggiornamento automatico in Power BI, Google Data Studio o Excel. Ma se è necessario modificare qualcosa nel rapporto, aggiungere le sezioni, i parametri e le metriche necessarie o modificare il raggruppamento dei canali, il marketer stesso non può farlo. Devi contattare un analista ogni volta.

Perché è difficile per un marketer ottenere i dati corretti in Excel o Fogli Google? Dov'è il collo di bottiglia tra tutte le fasi del lavoro con i dati?

Dopo che i dati sono stati convertiti in una struttura specifica (ad esempio, i tag UTM vengono riconosciuti) e prima che l'utente aziendale possa creare un report da essi, si verifica un processo iterativo. Ad esempio, selezioni le colonne desiderate, escludi gli utenti che non hanno effettuato acquisti entro un determinato periodo, ecc. Questo processo richiede la comunicazione tra analisti e marketer. E se il marketer non conosce SQL, questa comunicazione non può essere evitata.

Oggi gli analisti creano report che richiedono il consolidamento dei dati utilizzando SQL. Nel tempo, ci sono sempre più query SQL di questo tipo e la logica in esse sta diventando più complessa. Pertanto, il marketer non può ottenere il rapporto necessario senza l'aiuto di un analista e la qualità dei dati è ogni volta in discussione.

La maggior parte dei prodotti analitici semplifica il lavoro dell'analista in una fase, ma non aiuta a unire correttamente i dati o il marketer a ottenere i report necessari senza l'aiuto dell'analista. Pertanto, l'analista resta un punto debole.

Uno dei nostri clienti una volta ha detto: "I nostri esperti di marketing ora hanno due scelte: attendere Excel o imparare SQL". La buona notizia è che non è l'unica alternativa.

Fondamentalmente, non è necessario attendere un analista o imparare l'SQL per creare report. Quando i dati sono già modellati sul modello di business dell'azienda, il marketer non ha bisogno di correre dall'analista ogni volta che vuole creare un nuovo report.

L'analista unisce i dati al modello di business una volta in modo che sia più facile apportare modifiche in un secondo momento. Il marketer può quindi utilizzare questi dati nei moderni servizi di reporting che possono funzionare con dati modellati (ad es. OWOX BI).

I nuovi strumenti di analisi del marketing sono arrivati ​​per salvare la situazione! Sì, gli esperti di marketing devono risolverli, ma questo è ancora più semplice e conveniente di SQL. In cambio, l'operatore di marketing riceverà dati affidabili, rapporti nelle sezioni corrette e raccomandazioni applicabili.

Cosa devi fare per far funzionare la magia?

Passaggio 1 . Raccogli i dati con l'aiuto degli strumenti ETL in un unico posto per le analisi successive (l'archiviazione dei dati nel cloud, in particolare Google BigQuery, è un'opzione ideale per i professionisti del marketing).

Passaggio 2 . Pulisci e abbina i dati raccolti.

Passaggio 3. Unisci i dati per il modello di business.

Passaggio 4 . Collegare i dati modellati al servizio di reporting.

Passaggio 5 . Esporta i dati nel servizio di visualizzazione dei dati.

Strumenti come Funnel. io, Supermetrics, OWOX BI, Datorama, Improvado, Kissmetrics, ecc. sono ottimi per la raccolta dei dati. Ma, per abbinarlo correttamente, cancellare, unire, deduplicare e così via, è necessario l'aiuto di un analista.

Per modellare i dati, il marketer ha bisogno anche dell'aiuto di un analista. Ma è solo questa volta.

Nota! Se hai un piccolo progetto, una coppia di origini dati (tabella con eventi più spese) e devi creare 2-4 report, la struttura del calcolo di queste tabelle sarà piuttosto semplice.

Ma se stiamo parlando di un progetto reale con tante tabelle con dati da sistemi pubblicitari, transazioni da CRM, informazioni utente, dati di prodotto estesi e tutti gli altri dati che entrano in Google BigQuery? Vale la pena utilizzare strumenti come DBT/Dataform per evitare 100500 tabelle entangled, è possibile apportare modifiche una volta e possono essere applicate all'intero modello.

Una volta che i tuoi dati sono stati modellati, puoi creare una varietà di report con cui lavorare. Come esempio di una moderna piattaforma universale che raccoglie e analizza i tuoi dati di marketing da varie fonti, ti consente di automatizzare i rapporti e trasferisce i risultati dove vuoi, diamo un'occhiata a OWOX Smart Data.

Utilizzando il servizio Smart Data, gli esperti di marketing possono ricevere rapporti di marketing senza limiti e campionamenti, basati su dati grezzi uniti da Google BigQuery ed esportare rapporti in Google Data Studio e Fogli Google.

Ci sono due modi per ottenere un rapporto:

1. Usa il Generatore di rapporti.
2. Seleziona un modello già pronto dalla galleria dei rapporti più popolari.

Gli esperti di marketing possono accedere rapidamente a informazioni di marketing di qualsiasi complessità, utilizzando dashboard predefiniti o personalizzati per i requisiti dell'azienda. Per attività rapide, sono adatti report già pronti in OWOX BI Smart Data, mentre per attività complesse è necessaria la preelaborazione e il download dei dati tramite query SQL da Google BigQuery.

Diamo un'occhiata al Generatore di rapporti: devi determinare quali metriche e parametri desideri visualizzare nel rapporto, scegliere il tipo di rapporto desiderato e l'intervallo di date. Smart Data genera una query SQL dei dati richiesti in Google BigQuery e un marketer ottiene un rapporto visivo.

L'uso di report come analisi di coorte, calcolo LTV, analisi ROPO e altri consente agli esperti di marketing di considerare tutti i punti di contatto con i clienti e monitorare l'efficacia delle campagne di marketing.

L'attuale approccio al lavoro con i dati non è ottimale. Gli esperti di marketing e gli utenti aziendali molto spesso non sono in grado di creare report da soli perché è troppo complicato. Per rispondere alle loro domande, devono impostare attività per gli analisti e attendere i rapporti. E ancora, e ancora. Dopotutto, finché non rispondi alla prima domanda, non sai quale sarà la seconda.

Alla fine, si scopre che i dati vengono utilizzati per monitorare la situazione attuale e analizzare il passato, ma raramente per gestire il futuro. Pertanto, i dati porteranno molto più valore se gli utenti aziendali hanno l'opportunità di lavorare con loro per prendere decisioni in modo indipendente.