가장 큰 전자상거래 보고 문제를 해결하는 방법

지난 1년 동안 팬데믹은 온라인 쇼핑을 추가적인 편의에서 긴급한 필요로 바꾸어 놓았습니다. 영역은 빠르게 발전하고 있으며, 이에 따라 구매자를 위한 경쟁이 증가하고 있습니다. 오늘날 전자 상거래 비즈니스의 주요 문제는 다음과 같습니다.

• 디지털 커머스에 적응하기
• 고객 유지
• 더 높은 트래픽 비용
• 타사 쿠키 제한 사항
• 경쟁자 따라잡기

온라인에는 점점 더 많은 데이터가 있으며 경쟁사보다 빠르게 성장하려면 표준 KPI 보고서에서뿐만 아니라 비용을 절감하고 더 높은 ROI를 얻기 위해 이 데이터를 완전히 사용해야 합니다. 이 기사에서는 대부분의 마케터가 보고서를 사용하는 동안 직면하는 주요 문제를 고려합니다.

사용자는 이미 회사에서 사용하는 데이터에 익숙하지만 그 대가로 언제 어디서나 제품에 대한 관련 정보를 얻을 수 있기를 기대합니다. 또한 제공되는 정보는 과거 사용자 행동에 따라 달라야 합니다. 대상 청중의 행동은 접점마다 다르고 따라서 각각 다른 접근 방식이 필요하기 때문에 모든 것이 훨씬 더 복잡해집니다. 이러한 이유로 오늘날 마케터는 방대한 수의 다양한 채널을 사용합니다.

소비자는 검색 엔진(52%), 소셜 미디어(43%) 및 고객 리뷰(37%)를 사용하여 제품을 조사합니다. 소비자가 더 다양한 장치를 사용하고 각 잠재고객이 여러 채널/소스를 사용하여 답변을 찾음에 따라 구매 여정은 더욱 세분화되고 있습니다.

이 모든 잠재고객 데이터를 올바르게 사용하면 전체 비즈니스에 가치를 제공합니다. 데이터에 입각한 결정을 내리려면 양질의 데이터가 많이 있어야 하고 올바르게 사용해야 한다는 점을 기억하십시오!

그러나 문제는 바로 여기에 있습니다. 엄청난 양의 데이터가 들어오고 해당 데이터로 작업하는 데 필요한 시간과 리소스가 제한되어 있어 마케터의 작업 효율성이 떨어집니다.

우리는 데이터가 많을수록 좋다고 언급했습니다. 그러나 동전의 이면을 알고 있을 것입니다. 다른 소스의 데이터가 많을수록 더 많은 문제가 발생합니다. 보고서로 작업할 때 어떤 문제가 발생하는지 살펴보겠습니다.

데이터 수집 은 보고서를 작성하고 고급 분석을 설정하는 데 필요한 모든 단편화된 마케팅 데이터를 수집하는 프로세스입니다.

왜 필요합니까? 극장이 옷걸이로 시작하는 것처럼 보고는 데이터 수집에서 시작됩니다. 이것은 첫 번째이자 가장 중요한 단계 입니다. 모든 데이터를 수집하지 않거나 잘못된 데이터를 수집하는 경우 잘못된 정보를 기반으로 조치를 취합니다. 그리고 이것은 좋게 끝나지 않을 것입니다.

모든 것을 고려했는지 확인하려면 모든 고객 접점에서 데이터를 수집해야 합니다.

• 광고 서비스의 비용 데이터
• 웹사이트에서의 사용자 행동에 대한 데이터
• 통화 추적, 챗봇 및 이메일 데이터
• CRM/ERP 시스템의 실제 판매 데이터
• 기타 데이터

결국 아무도 예산을 초과하고 싶어하지 않습니다. 데이터 수집의 오류를 방지하는 것이 결과를 수정하는 것보다 쉽습니다. 마케터는 잘못된 데이터 때문에 마케팅 예산의 21%를 낭비합니다.

극복해야 할 과제. 서로 다른 광고 플랫폼의 데이터는 서로 다른 위치에 있고 구조가 다르기 때문에 모든 데이터를 수집하는 것이 어렵고 시간이 많이 걸립니다. 수집한 데이터(소급 업데이트하여)와 이 목적으로 사용하는 커넥터 또는 서비스의 보안을 확인해야 합니다. 또한 모든 광고 서비스에는 정기적으로 업데이트되는 API가 있으므로 이에 따라 커넥터도 업데이트해야 합니다. 그렇지 않으면 데이터 수집 오류로 인해 잘못된 결정을 내릴 위험이 있습니다. 마케팅 데이터 수집의 과제는 다음과 같습니다.

• 데이터에 대한 액세스를 완전히 제어(데이터 보안에 관한 모든 것)
• 최소한의 리소스 비용으로 샘플링되지 않은 원시 데이터 가져오기(왜곡된 보고 방지)
• 올바른 데이터 수집(중복 또는 데이터 손실 없음)
• 데이터의 관련성과 높은 세분성 보장
• 데이터 스토리지 또는 데이터 레이크 생성을 위한 사전 준비
• SQL 쿼리 등을 작성할 필요 없이 다른 소스의 데이터 혼합

해결책. 데이터를 수동으로 수집하는 대신 가장 좋은 솔루션은 OWOX BI Pipeline과 같은 데이터 커넥터를 사용하여 광고 서비스 및 웹사이트에서 데이터 웨어하우스로 데이터를 자동으로 수집하는 것입니다. 그런 다음 CRM 시스템 및 기타 소스의 데이터로 수집된 데이터를 보강할 수 있습니다.

데이터 저장을 위해 Google BigQuery를 사용하는 것이 좋습니다. 마케터의 니즈를 고려한 시장 최고의 선택입니다. 웹사이트에서 BigQuery로 원시 데이터를 보내고 CRM 시스템 및 광고 서비스에서 데이터를 추가할 수 있습니다.

이 모든 데이터를 수집하는 데 도움이 되는 다양한 도구가 있습니다.

• BigQuery의 기본 제공 커넥터
• 개별 커넥터(예: Google BigQuery-Google 스프레드시트 추가 기능)
• 데이터 수집, 처리 및 시각화를 위한 종단 간 솔루션을 제공하는 플랫폼

데이터 정규화 는 모든 레코드가 균일하도록 데이터베이스를 구성하거나 구조화하는 프로세스입니다. 즉, 지정된 필드의 모든 데이터가 동일한 형식으로 되어 있습니다.

데이터를 정규화해야 하는 이유는 무엇입니까? 당신은 이미 훌륭한 일을 했고 모든 고객 접점에 대한 데이터 수집을 설정했습니다. 그러나 당신의 도전은 끝나지 않았습니다. 이제 데이터를 단일 형식으로 가져와 업데이트되고 완전한지 확인해야 합니다.

신선한 주스를 원한다고 상상해보십시오. 사과(Twitter Ads의 비용 데이터(달러)), 배(광고 서비스 비용(유로 및 달러)), 오렌지(CRM 시스템의 데이터(파운드))를 사용합니다. 이미 한 바구니에 담았습니다. 즉, 한 곳에서 데이터를 수집했습니다. 다음 단계는 어떻습니까? 다음을 수행해야 합니다.

• 과일 세척: 데이터가 올바르게 수집되었고 썩은 사과가 없는지 확인하십시오(샘플링 또는 중복 없음).
• 과일 껍질을 벗기고 조각으로 자르기: 데이터를 단일 형식, 단일 통화 등으로 가져옵니다.

이제 과일을 믹서로 보낼 준비가 되었습니다! 그리고 귀하의 완전한 데이터는 지속적으로 새로운 정보를 제공하여 귀하를 기쁘게 할 준비가 되어 있습니다.

극복해야 할 과제. 데이터 정규화 과정에서 많은 실수와 어려움이 나타날 수 있습니다. 수동으로 수행하는 경우 괴물은 쿼리 및 스크립트 더미에서 발생하며 무언가가 중단되거나 변경되면 모든 것이 중단됩니다.

모든 데이터 조작의 결과로 출력에서 ​​정확하고 구조화된 정보를 얻어야 합니다. 균일한 태그 형식, 단일 통화, 제거된 데이터 이중화 등입니다. 정규화된 데이터는 훌륭한 데이터입니다! 주요 과제는 다음과 같습니다.

• 데이터 수정 문제 최소화 또는 방지: 업데이트 또는 삽입 오류는 데이터 정확도에 심각한 영향을 미칠 수 있습니다.
• 바람직하지 않은 삽입, 업데이트 및 삭제 종속성을 최소화하거나 방지

일반적으로 유용한 통찰력을 제공하는 데 집중할 수 있도록 구조화된 고품질 데이터를 제공해야 합니다.

해결책. 물론 데이터를 정리하고 단일 형식으로 가져올 때 분석가는 스크립트와 SQL을 사용하여 수동으로 수행할 수 있습니다. 그러나 자동화된 솔루션을 적용하기 위해 ETL 서비스를 사용하는 것이 훨씬 더 편리합니다. 이상적으로는 선택한 데이터 커넥터가 모든 채널에서 데이터를 정규화해야 합니다.

• 데이터 정리 및 안정화 및 품질 모니터링
• 다른 시장이나 상점에서 통화 변환
• 비용 데이터를 단일 열로 병합(각 시장 플랫폼은 동일한 필드에 대해 다른 이름을 가짐)

데이터 혼합 에는 여러 데이터 소스의 데이터를 단일 데이터 세트로 병합하는 작업이 포함됩니다(일반적으로 SQL 쿼리의 도움으로).

이 접근 방식이 관례이지만 진보적인 회사는 모든 보고서에 대한 데이터를 준비하지 않도록 데이터 모델링을 적용하기 시작했습니다. OWOX BI 팀은 DBT(데이터 빌드 도구)를 사용하여 고객 데이터를 모델링합니다. 이 접근 방식을 사용하면 데이터가 한 번 모델링된 후 쿼리를 쉽게 관리하고 보고서를 작성하고 변경할 수 있습니다. DBT 서비스는 매우 편리하며 이러한 작업을 위한 최고의 도구입니다.

데이터를 혼합해야 하는 이유는 무엇입니까? ROI에 대한 명확한 개요를 파악하여 실적이 저조한 플랫폼을 식별하고 예산을 재할당하려면 데이터를 혼합하는 것이 중요합니다 .

불행히도 과일을 섞는 것은 간단하지만 잘린 조각을 믹서기로 보내면 짜잔! 주스가 준비되었습니다. 데이터가 포함된 이렇게 간단한 솔루션은 없습니다. 데이터는 다양한 소스(광고 플랫폼, CRM 시스템 등)에서 제공되며 그에 따라 구조도 다릅니다. 즉, 모든 것이 작동하도록 하려면 서로 다른 데이터 소스에 대해 별도의 쿼리 결과를 가져와 하나의 데이터세트로 집계해야 합니다.

이전 단계에서 데이터 정규화에 대해 이미 언급했지만 다른 수준에서 수행할 수 있으며 다른 시스템의 데이터를 하나의 테이블로 병합하고 다른 수준의 세분성과 세부 정보를 얻는 데 관심이 있습니다.

극복해야 할 과제. 하나의 데이터 소스만 분석하면 모든 것이 매우 쉽습니다. 그러나 가장 큰 문제는 예를 들어 많은 데이터가 포함된 성능 보고서를 작성해야 할 때 발생합니다. 다양한 소스의 대규모 데이터 세트가 포함된 이 프로세스에는 엄청난 시간이 소요되며 분석가의 참여 없이는 불가능한 경우가 많습니다.

또한 데이터 혼합 프로세스의 가능한 제한 사항은 작업하기로 선택한 도구에 따라 크게 달라집니다. 귀하의 작업에 가장 적합한 서비스를 결정하고 초과 지불을 방지하려면 무료 평가판 기간 및 데모 회의를 활용하는 것이 좋습니다.

해결책. 데이터 정규화와 마찬가지로 특수 ETL 도구는 데이터 혼합에 도움이 됩니다. 데이터 혼합을 위해 어떤 옵션을 선택해야 합니까? 그것은 모두 회사의 규모와 그에 따라 작업하는 데이터의 양에 따라 다릅니다.

• 하나 또는 두 개의 데이터 소스(예: 웹 사이트 및 Facebook 광고)가 있는 경우 Google 데이터 스튜디오와 같은 인기 있는 무료 도구를 사용하는 것으로 충분합니다.
• 대규모 전자 상거래 프로젝트가 있고 다양한 플랫폼에서 많은 광고 캠페인이 있고 온라인 및 오프라인 사용자 작업을 모두 고려하려는 경우 고급 서비스(예: OWOX BI + Data Studio/Tableau/Power BI 등) 없이는 할 수 없습니다. ) 및 분석가의 지원. 또한 범용 가져오기를 제공하고 높은 데이터 세분성을 제공하며 데이터 품질을 모니터링하는 서비스를 선택하십시오.

메모! Data Studio 또는 기타 BI 도구는 데이터가 이미 혼합되어 있는 보고서용 데이터 세트와 함께 작동하도록 설계되었습니다. BI 도구가 데이터 자체를 병합하면 2개 이상의 데이터 소스를 사용하면서 느리게 작동하고 불편합니다.

대시보드 생성 은 모든 채널에서 지출한 비용을 추측하지 않고 자신 있게 마케팅 성과를 보고하는 데 도움이 되는 핵심 성과 지표의 시각적 표현입니다.

대시보드가 ​​왜 필요한가요? 캠페인과 웹사이트가 신규 고객을 확보하는지 이해하고 어떤 채널이 효과가 있는지, 어떤 성장 영역에 투자할 가치가 있는지, 어디에서 예산 낭비를 멈춰야 하는지에 대한 정보를 얻으려면. 간단히 말해서 보고서가 필요한 이유는 크게 두 가지입니다.

1. 현재 상황 및 작업 진행 상황을 모니터링하기 위해
2. 특정한 일이 일어나는 이유를 분석하고 알아내기 위해

메모! 정보를 더 빠르고 쉽게 이해하는 데 도움이 되는 데이터 시각화를 잊지 마십시오.

사용 편의성을 위해 사전 제작된 대시보드로 유료 광고 캠페인을 시작하여 투자의 실제 효과를 보여줍니다. 보고서를 미리 준비하지 않으면 먼저 목적 없이 돈을 쓰고 나서 보고서를 준비해야 합니다.

극복해야 할 과제. 데이터 시각화는 많은 주의를 요하는 정기적이고 힘든 작업입니다. 또한 분석가의 도움을 계속 기다려야 하는 경우 시간 낭비를 방지하고 마케터가 보고서 작성을 지원하는 데 도움이 되는 서비스를 사용해야 합니다. 대시보드 생성의 주요 과제는 다음과 같습니다.

• 보고서의 의미를 올바르게 시각화
• 완전한 고품질 데이터를 사용하여 제한 없이 모든 매개변수 및 측정항목으로 보고서 작성
• 데이터 자동 업데이트 및 보고 기간 변경 용이
• 어떤 정보가 그래프와 표로 표시되는지 한눈에 명확하게 하기
• 많은 양의 데이터와 데이터 소스가 있는 복잡한 대시보드의 경우 분석가의 도움이 필요한 경우가 많지만 일반적으로 분석가에게는 우선 순위가 다른 작업이 있습니다.

또한 전체적인 성과 보고를 얻으려면 기여 모델 선택에 특별한 주의를 기울여야 한다는 사실을 잊지 마십시오. 퍼널과 비즈니스의 특성을 고려해야 합니다.

해결책. 시장은 마케터에게 모두가 좋아하는 Google 스프레드시트에서 복잡한 비즈니스 인텔리전스 도구에 이르기까지 모든 취향에 맞는 보고서를 작성할 수 있는 많은 기회를 제공합니다. Excel이나 Google 스프레드시트에서와 같이 수동으로 광고 보고서를 만들면 시간과 데이터 품질이 위험해질 수 있습니다. 그리고 우리가 이미 말했듯이 열악한 데이터는 잘못된 결정의 첫 번째 이유입니다.

이제 모든 과정을 마쳤으므로(데이터 수집, 정리 및 모델링) 이 데이터를 대시보드 서비스에 연결하고 보고서를 가져와 결승선을 통과해야 합니다.

일반적으로 사용되는 도구는 비즈니스의 규모와 요구 사항에 따라 다릅니다. 훌륭한 결과를 얻기 위해 마케터는 무엇을 할 수 있습니까?

1. ETL 도구를 사용하여 데이터 수집
2. 모델링된 데이터와 함께 작동하고 마케팅 담당자가 분석가의 지속적인 지원 없이 Google BigQuery의 데이터를 기반으로 보고서를 작성할 수 있도록 하는 Smart Data와 같은 서비스를 사용합니다.
3. 시각화 서비스 또는 Google 스프레드시트로 보고서 가져오기

지속적인 모니터링 없이 변화하는 디지털 상거래 세계를 관리하는 것은 매우 어렵습니다. 자신에게 선물을 주고 수동 보고에 시간을 낭비하지 마십시오! 멋지지 않나요?

OWOX BI로 모든 것을 얻을 수 있습니다. 이 서비스는 귀하의 소중한 시간을 확보하고 다음을 처리합니다.

• 데이터 수집
• 데이터 정리, 중복 제거, 품질 모니터링 및 업데이트
• 데이터 모델링 및 보고

OWOX BI를 사용하면 분석가와 개발자의 도움 없이 Google의 보안 BigQuery 클라우드 스토리지의 복잡성 보고서에 대한 마케팅 데이터를 수집할 수 있습니다.

더 이상 분석가의 보고서를 기다릴 필요가 없습니다. 바로 사용할 수 있는 마케팅 대시보드 템플릿을 사용하거나 모델링된 데이터를 기반으로 비즈니스에 적합한 맞춤형 보고서를 받아보세요.

고유한 OWOX BI 접근 방식을 사용하면 SQL 쿼리를 다시 작성하고 보고서를 재정렬하지 않고도 데이터 소스와 데이터 구조를 변경할 수 있습니다. 이것은 특히 새로운 Google Analytics의 세계와 관련이 있습니다.

보고 문제를 방지하려면 다음을 수행할 수 있는 분석 도구를 선택해야 합니다.

• 사용 중인 데이터가 정확한지 확인하고 데이터 처리 방식을 더 잘 감독하세요.
• 여러 데이터 세트에 시간을 낭비하고 둥근 구멍에 사각 못을 박는 것을 피하십시오.
• 모든 팀이 동일한 프로세스를 사용하고 효과적으로 의사 소통하도록 정렬되어 있는지 확인하십시오.