비즈니스 인텔리전스에 대한 완전한 가이드

이 기사에서는 비즈니스 인텔리전스가 무엇이며 인터넷에서 스스로를 홍보하는 모든 회사에 비즈니스 인텔리전스가 왜 중요한지 설명합니다. 그런 다음 비즈니스 인텔리전스의 도움으로 해결할 수 있는 비즈니스 문제의 구체적인 예를 보여주고 이를 구현하는 주요 단계를 설명합니다.

가장 많은 수익을 얻으려면 어떤 광고 채널에 투자해야 합니까? 이것은 모든 인터넷 마케터를 걱정하는 주요 문제입니다. 이 질문에 대한 답을 얻는 것은 철학자의 돌을 찾는 것과 같습니다. 쉽지는 않지만 그만한 가치가 있습니다.

채널 및 캠페인의 맥락에서 온라인 마케팅의 진정한 회수를 찾으려면 광고 클릭에서 주문 결제에 이르기까지 사용자의 전체 경로를 따라야 합니다. 그리고 더 많은 광고 소스와 구매 방법이 있을수록 이 작업이 더 어려워지고 비즈니스 인텔리전스를 구현해야 할 필요성이 더 절실해집니다.

비즈니스 인텔리전스 시스템은 모든 고객 접점의 데이터를 결합하고 입찰가뿐만 아니라 완료된 판매를 고려하여 마케팅 투자의 수익성을 보여줍니다. 중요성을 이해하기 위해 전자 상거래 프로젝트의 판매 유입경로를 단순화된 형태로 살펴보겠습니다.

광고 서비스 → 웹 사이트 → 주문하기 → 귀하의 이익

사용자는 다양한 채널에서 사이트를 방문하여 제품에 대해 알게 되고 온라인 양식 작성, 채팅 또는 이메일로 메시지 보내기, 전화 또는 오프라인 매장 방문을 통해 주문합니다. 이러한 주문/결제 방법을 통해 이루어진 구매에서 어떤 트래픽 소스가 결정적인 역할을 했는지 어떻게 알 수 있습니까? 고객이 여러 채널을 통해 회사와 두 번 이상 상호 작용한 경우 주문 가치에 대해 어떤 출처를 인정해야 합니까?

기본적으로 Google Analytics는 판매 유입경로에 참여한 다른 채널의 기여를 무시하고 마지막 간접 클릭(마지막 간접 클릭 기여 모델에 따라)에 모든 가치를 부여합니다. 완전히 공정하지 않습니다.

트래픽 소스의 실제 가치를 알아보려면 주문하기 전에 각 세션의 기여도를 확인해야 합니다. 이렇게 하려면 전화, 이메일 및 오프라인을 포함하여 고객과의 모든 상호 작용 지점을 고려해야 합니다. 비즈니스 인텔리전스는 이 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다.

비즈니스 인텔리전스를 표준 분석과 구별하는 두 번째로 중요한 것은 판매 회계 방법입니다. 사이트에서 주문하는 일부 사람들은 구매를 완료하지 못할 수 있습니다. 즉, 주문을 취소하거나 단순히 주문 비용을 지불하지 않거나(예: 수령 시 지불하거나 오프사이트 지불 방법을 사용하는 경우) 상품을 반품할 수 있습니다. 이 때문에 웹 분석 시스템의 주문 수와 CRM의 트랜잭션 수가 크게 다를 수 있습니다. 주문 제출 및 리드가 아닌 수익 및 판매 수로 광고를 평가하는 것이 더 정확합니다.

예를 들어 동일한 비용으로 Google Ads와 Facebook에서 광고 캠페인을 실행하고 다음과 같은 결과를 얻는다고 가정해 보겠습니다.

접수된 주문 건수로 보아 페이스북 캠페인이 좋은 성과를 낸 것으로 보인다. 그러나 실제 판매를 살펴보겠습니다.

Google Ads는 Facebook보다 6배 더 많은 매출을 올렸고 전환율도 더 높았습니다. 이 경우 언뜻보기에 Facebook이 아닌 Google 캠페인에 투자하는 것이 더 유리합니다.

마케팅의 실제 효과를 확인하려면 각 채널, 캠페인 또는 키워드에 얼마나 많은 비용을 지출하고 이를 통해 얼마나 많은 이익을 얻었는지 확인해야 합니다.

비즈니스 인텔리전스의 주요 작업을 요약해 보겠습니다.

• 판매 전 모든 접점에 대한 완전한 데이터 수집 사용자 지정
• CRM의 실제 판매 정보로 온라인 데이터 보완
• 마지막 클릭이 아닌 구매자와의 모든 상호작용을 고려하여 각 채널의 마케팅 수익을 평가합니다.
• 광고 예산 재분배

문제는 서로 다른 고객 접점에 대한 데이터가 별도의 시스템에서 수집된다는 것입니다.

• 각 광고 서비스에서 해당 서비스에 대한 비용만 볼 수 있습니다.
• 널리 사용되는 웹 분석 시스템(Google Analytics, Yandex.Metrica 등)에서는 사용자가 사이트를 방문하는 위치, 사이트에서 수행하는 작업 및 주문 수를 볼 수 있습니다.
• 판매 및 반품에 대한 데이터는 회사 내부 CRM 시스템에 저장됩니다.

비즈니스 인텔리전스를 설정하려면 이 모든 정보를 결합해야 합니다. 또한 트래픽이 많고 광고 캠페인이 많은 경우 필요한 보고서를 신속하게 수신하고 수동으로 생성할 필요가 없도록 프로세스를 자동화하는 것이 중요합니다.

마케팅 노력을 객관적으로 평가하려면 다음과 같은 큰 그림을 볼 필요가 있습니다.

• 사용자 유치에 지출하는 비용
• 이러한 사용자가 귀하의 광고 및 웹사이트와 상호작용하는 방식
• 그들이 주문하고 지불하는 방법
• 각 채널이 제공하는 실제 수익(단순한 클릭 또는 리드가 아님)

이 모든 데이터를 어디서 얻을 수 있습니까? 웹사이트에 Google Analytics 추적 코드가 설치되어 있으면 전투의 절반이 승리합니다. 이미 다음을 확인할 수 있습니다.

• 각 트래픽 소스가 사이트로 유입되는 사용자 수
• 이 사용자가 보고 장바구니에 추가하는 제품을 포함하여 사이트에서 수행하는 작업
• 전환율(주문 양식 작성과 같은 원하는 작업을 완료한 사이트 방문자의 비율)
• 온라인 거래 건수
• 세션 수, 이탈률, 페이지에 머문 평균 시간 및 기타 유용한 측정항목

그러나 비즈니스 인텔리전스에 필요한 기타 정보는 Google 애널리틱스에서 사용할 수 없습니다.

1. 광고비. Google Analytics는 광고 서비스 비용에 대한 정보를 수집하지 않습니다. 이 데이터를 직접 가져오지 않으면 각 채널의 ROAS를 계산하고 비교할 수 없습니다.

2. 모든 고객 접점에 대한 설명. 고객이 항상 사이트에서 거래를 완료했다면 완벽할 것입니다. 단순히 사용자의 전체 경로를 추적하여 각 주문을 주문을 가져온 소스와 연결하는 것이 쉬울 것입니다. 그러나 실제로 사람들은 세부 사항을 명확히 하거나 주문하기 위해 전화로 전화를 걸고, 채팅과 이메일로 메시지를 보내고, 오프라인 매장에 방문하는 등의 작업을 수행합니다. Google Analytics는 이러한 작업을 자체적으로 기록하지 않습니다. 이 데이터를 얻으려면 다른 서비스와 통합해야 합니다. 예를 들어 모든 통화 데이터를 기록하고 각각을 특정 채널 및 사용자에 연결한 다음 이 정보를 Google Analytics로 전송하는 통화 추적 시스템과 통합해야 합니다.

3. 명령의 집행. Google Analytics에서는 실제 판매가 아닌 입찰가만 볼 수 있습니다. 고객은 주문한 다음 마음이 바뀌거나 다른 상점에서 제품을 구매하거나 반품할 수 있습니다. 또한 Google Analytics는 종종 테스트 주문을 기록합니다. 결과적으로 Google Analytics의 수익 및 거래는 CRM 시스템의 실제 그림과 크게 다를 수 있습니다. 어떤 광고 채널이 어떤 이익을 가져다 주는지 모른다면 광고 채널의 효과에 대해 결론을 내리기 어렵습니다.

단일 시스템에서 모든 소스의 데이터를 수집하면 마케팅을 보다 자세히 분석하고 효과를 높일 수 있습니다. 비즈니스 인텔리전스는 다음과 같은 이점을 제공합니다.

1. 광고 캠페인 관리를 자동화합니다. 각 채널, 캠페인 및 구문에 대한 ROAS를 고려하여 지출을 조정할 수 있습니다. 결과적으로 광고 비용을 줄일 수 있습니다.
2. 클릭, 비용, 수입, 전환, 매출, ROI 등 귀하에게 중요한 마케팅 KPI를 분석하기 위해 자동화된 보고서를 생성합니다. 자동화된 보고서를 사용하면 광고 캠페인에 대한 메트릭을 실시간으로 모니터링하고 모든 효과를 측정할 수 있습니다. 다양한 플랫폼의 광고 채널. 또한 저평가 또는 고평가된 캠페인을 찾고 예산을 재분배하기 위해 다양한 기여 모델을 사용하여 광고의 효과를 비교할 수 있습니다.
3. 어떤 채널, 캠페인, 키워드가 수익을 내고 어떤 것이 손실을 입는지 알아보십시오. 계산된 ROI를 기반으로 예산을 재분배하여 수익을 늘릴 수 있습니다. 이것이 Answear가 한 일입니다.
4. 구매 활동을 기반으로 고객을 분류합니다. 그런 다음 광고 비용을 줄이고 고객의 수명 주기를 연장하며 전체 고객 기반의 평생 가치(LTV)를 높이기 위해 이러한 고객 세그먼트와의 커뮤니케이션을 개인화할 수 있습니다.
5. ROPO 분석을 수행하여 온라인 마케팅이 오프라인 판매에 미치는 영향을 알아보세요. 또한 비즈니스 인텔리전스는 고객이 사이트에서 제품을 보고 실제 매장에서 구매하는 이유를 이해하고 온라인 주문을 방해하는 요인을 찾는 데 도움이 됩니다.
6. 코호트 분석을 수행하여 LTV를 계산하고 이 지표를 높이는 방법을 이해합니다.
7. 다양한 광고 캠페인 및 채널에 대한 A/B 테스트를 수행하여 가장 효과적인 광고를 식별합니다. 예를 들어, 우리 고객은 전화와 이메일로 개별 제안을 비교하는 실험을 수행했습니다. 그 결과 이메일 전환율을 15%까지 높일 수 있었습니다.

비즈니스 인텔리전스 시스템을 설정하는 방법에는 여러 가지가 있지만 목표는 동일합니다. Google Analytics, 광고 서비스, 통화 추적 시스템 및 CRM의 데이터를 결합하는 것입니다. 다양한 도구를 사용하고 다양한 위치에서 데이터를 수집하여 이를 수행할 수 있습니다.

회사의 역량과 사업 목표에 따라 방법을 선택하세요. 채널별 비용, 수입, ROAS를 보는 것으로 충분합니까? 아니면 귀하의 비즈니스에 중요한 수십 가지 다른 메트릭의 컨텍스트에서 사용자 정의 보고서를 작성하시겠습니까?

이 방법은 데이터를 주의 깊게 분석하려는 회사에 이상적입니다. OWOX BI는 Google BigQuery 클라우드 스토리지에 있는 모든 소스의 데이터를 통합합니다. OWOX를 사용하면 매개변수와 지표의 조합을 사용하여 샘플링되지 않은 완전한 데이터에 대한 보고서를 작성할 수 있습니다.

다음과 같이 유용하고 유익한 대시보드를 만들 수 있습니다.

OWOX BI를 통한 비즈니스 인텔리전스의 이점

• 모든 사용자 작업은 사전 처리 없이 실시간으로 사이트에서 직접 Google BigQuery로 전송되며 적중률이 정확합니다.
• 사이트 방문 횟수에 관계없이 복잡하지 않은 원시 세션 데이터를 가져옵니다.
• 이메일 주소 및 전화번호를 포함한 고객의 개인 데이터를 수집하고 처리합니다.
• 각 세션의 비용이 얼마인지 확인하세요. 광고 지출이 Google 애널리틱스에서 BigQuery로 매일 전송되고 UTM 값에 따라 세션에 분배됩니다.
• OWOX 사용자 ID를 사용하면 사이트가 직접 연결되지 않은 경우에도 사이트 전반의 사용자 행동을 분석할 수 있습니다. 추가 식별자는 Google Analytics의 클라이언트 ID, 사용자 ID 및 쿠키 저장 시간과 관련된 제한을 우회하는 데 도움이 됩니다.
• 고가의 소프트웨어, 라이선스 또는 장비를 구입할 필요가 없습니다. 데이터는 Google BigQuery 프로젝트에 저장되며 이에 대한 액세스는 사용자가 제어합니다.

기본 구성 단계

1. OWOX BI 파이프라인을 사용하여 Google BigQuery에서 사이트 모음을 설정합니다.
2. 다양한 광고 서비스의 비용 데이터를 Google 애널리틱스로 결합한 다음 해당 데이터를 Google BigQuery에 업로드합니다.
3. 통화 추적 시스템 및 이메일 뉴스레터 시스템에서 Google BigQuery로 통화 및 이메일 데이터를 가져옵니다. 일부 서비스는 OWOX BI와의 직접 통합을 지원합니다.
4. 수익, 구매, 반품에 대한 데이터를 CRM 시스템에서 BigQuery로 업로드하세요.
5. SQL 쿼리를 사용하여 Google BigQuery에서 보고서를 작성하거나 검색 창에 메트릭을 입력하여 OWOX BI Smart Data에서 기성 보고서를 사용하십시오.

6. OWOX BI Smart Data, Google Data Studio, Tableau, Microsoft Power BI, Google Sheets 등 편리한 인터페이스에서 데이터를 시각화하세요.

OWOX BI를 사용한 데이터 수집 방식은 다음과 같습니다.

OWOX BI에는 무료 평가판이 있습니다. 비즈니스 인텔리전스 시스템을 구독하고 설정하십시오.

이 방법은 상대적으로 트래픽이 적고 전화 주문이 적으며 CRM과 Google Analytics의 구매 수 사이에 약간의 차이가 있는 회사에 적합합니다.

비용을 절약하는 것 외에도 이 접근 방식은 구현하기 쉽습니다. Google Analytics 도움말에서 비용, 제품, 판매 및 반품에 대한 데이터를 가져오는 방법에 대한 포괄적인 지침을 찾을 수 있습니다.

이 방법의 단점은 보고서의 데이터가 샘플링될 수 있고 하나의 보고서에서 매개변수와 지표의 수와 조합에 제한이 있다는 것입니다. 또한 Google Analytics에 비용 및 수입에 대한 데이터를 수동으로 업로드하는 경우 보고서가 필요할 때마다 이 작업을 수행해야 합니다. 광고 채널이 2~3개 있고 한 달에 한 번 데이터가 필요한 경우에는 중요하지 않지만 매일 수백 개의 캠페인을 분석해야 하는 경우에는 문제가 됩니다.

기본 구성 단계

1. Google Analytics가 트래픽 소스에 대한 정확한 정보를 수집할 수 있도록 광고 캠페인의 모든 링크에 UTM 태그를 넣으십시오.
2. 고급 전자상거래 추적을 설정합니다.
3. 사이트에 통화 추적 시스템을 설치하고 Google Analytics와 통합하십시오.
4. 고객이 웹사이트에서 양식을 작성하거나, 전화를 걸거나, 채팅에 글을 쓰는 경우와 같이 이벤트와 함께 고객 ID를 CRM 시스템으로 전송합니다. 이 식별자를 사용하여 모든 데이터를 연결할 수 있습니다.
5. 모든 소스에서 Google Analytics로 비용을 가져옵니다. 이것은 OWOX BI를 사용하여 수동 또는 자동으로 수행할 수 있습니다.
6. 측정 프로토콜을 통해 수익, 판매 및 반품 데이터를 클라이언트 ID와 함께 Google 애널리틱스로 전송하도록 설정합니다.

결과적으로 다음과 같은 보고서를 받게 됩니다.

교차 채널 마케팅 분석 및 보고 시스템 구현 비용은 다음과 같은 여러 요인에 따라 달라집니다. 귀하가 사용하는 광고 서비스의 수 도구 및 설정 방법.

셰어웨어 설정 옵션을 선택하고 Google 애널리틱스 또는 Google 스프레드시트에서 직접 데이터 병합을 시도할 수 있습니다. 개발자에게 리소스를 소비하고 자신의 커넥터를 만들고 정기적인 처리, 데이터 업데이트 등을 해야 하기 때문에 셰어웨어입니다. 또는 이 업계에서 광범위한 경험과 전문 지식을 갖춘 전문가에게 이 작업을 맡길 수도 있습니다.

우리의 경험에 따르면 초기에 전문가의 도움을 받는 회사는 훨씬 더 빨리 추가 가치를 받기 시작합니다. OWOX BI 팀은 비즈니스 작업을 잘 이해하고 지식과 경험을 기꺼이 공유하여 모든 작업을 해결합니다.

교차 채널 마케팅 분석 및 보고 시스템을 구현하는 OWOX BI 고객의 가장 흥미로운 성공 사례 선택:

• MatahariMall이 모든 데이터를 단일 자동화 보고서에 결합하여 시간을 절약하고 마케팅 예산을 적절하게 재할당한 방법을 알아보십시오.
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