마케터를 위한 신의 선물: 분석가와 SQL 없이 보고서를 만드는 방법

보고는 모든 마케터에게 있어 진정한 애완견입니다. 주로 대부분의 분석 도구는 분석가와 개발자의 요구에 초점을 맞추고 마케팅 담당자가 데이터를 직접 사용하는 것을 금지합니다. 이 문서에서는 이러한 일이 발생하는 이유와 이 문제에 대한 해결책을 찾는 방법을 설명합니다.

각 사업의 목표는 이익을 내는 것입니다. 그러나 회사의 발전이 어떻게 진행되고 있고 어떤 방향으로 나아갈 가치가 있는지 이해하기 위해 회사는 모든 조직 영역을 추적하고 모니터링해야 합니다. 즉, 보고는 의사결정자에게 필수적인 도구입니다.

말할 것도 없이 팬데믹 경제 상황에서 마케터가 더 적은 리소스로 더 많은 것을 달성해야 하는 경우(더 적은 예산과 더 적은 구현 시간) 보고 없이는 불가능합니다.

지난 1년 동안 기업들은 오프라인과 온라인 모두에서 다양한 방식으로 성공할 수 있다는 확신을 갖게 되었습니다. 디지털 생태계에서 고객에게 다가갈 수 있는 많은 옵션이 있습니다(자연어 처리 덕분에 음성 및 오디오 공간의 진화를 잊지 마세요). 이러한 채널은 새로운 데이터 볼륨을 가져옵니다. 이 정보를 사용하여 고객과 소통하고 대상 고객에 대해 자세히 알아볼 수 있으며 이는 비즈니스 개발에 도움이 됩니다.

비즈니스에는 운영되는 시장, 목표 및 데이터가 있습니다. 모든 회사는 세 가지를 원합니다. 더 많이 벌고, 적게 쓰고, 더 빨리 수행합니다.

마케터는 기업이 원하는 것을 달성하도록 돕습니다. 그는 수십 가지의 다양한 서비스, CMO의 목표 및 마케팅 전문 지식을 보유하고 있습니다. 이것은 대부분의 경우에 그에게 제공되는 것입니다.

마케터가 부족한 것과 작업에서 가장 자주 직면하는 문제:

1. 보고서의 데이터는 일치하지 않으며 지속적으로 모니터링해야 합니다. 왜요? 데이터 수집 단계에서 데이터가 손실되거나 복제될 수 있습니다. 간단한 이유는 없습니다. 그렇지 않으면 시장에서 문제가 되지 않습니다. 마케터는 결정을 내리기 위해 신뢰할 수 있는 데이터가 필요합니다.
2. 복잡하고 필요한 모든 데이터로 보고서를 작성하는 데 많은 시간이 걸립니다 . 일반적으로 마케터는 SQL을 연구할 시간이 없고 분석가의 응답을 기다리기를 원하지 않습니다. 마케터는 올바른 섹션에서 독립적으로 보고서를 작성하고 분석가로부터 보고서를 기다리지 않기를 원합니다. 또 다른 문제는 어떤 질문이 생길지, 다음에 어떤 보고가 필요할지 미리 알지 못한다는 것입니다. 가능한 모든 상황에 대해 하나의 보편적인 보고서를 갖는 것은 드문 경우입니다.
3. 마케터는 보고가 아닌 적용 가능한 지침이 필요합니다 . 예를 들어, CPA를 보여주는 광고 캠페인 보고서는 광고 예산을 늘리거나 줄이는 데 필요한 금액을 보여주는 최고의 마케팅 조합 보고서보다 가치가 낮습니다. 왜 그래? 신청 비용은 이 정보로 무엇을 해야 하는지에 대한 질문에 답하지 않기 때문입니다.

Google BigQuery와 같은 서비스의 개발 덕분에 모든 규모의 회사에서 빅 데이터 분석에 더 쉽게 액세스할 수 있게 되었습니다. 그러나 기존 분석 제품은 주로 분석가와 개발자의 요구를 대상으로 합니다. 마케터는 여전히 기성 보고서로 제한하거나 분석가가 데이터를 준비할 때까지 기다려야 하므로 기회를 놓치고 시간을 낭비해야 합니다.

위 그림에는 분석 및 BI 서비스가 포함된 Gartner 매직 쿼드런트가 있습니다. 분석가에게 인기 있는 대화방 중 하나에서 Excel이 그래프에 추가되었습니다. 이 그림은 비즈니스 사용자에게 필요한 데이터가 Excel 또는 Google 스프레드시트의 친숙한 인터페이스로 전달될 때까지 최신 분석 도구가 필요함을 보여줍니다.

"데이터는 새로운 석유다"라는 유명한 말이 있습니다. 마케팅 분석 시장의 석유 산업에는 Google, Facebook, Apple과 같이 원시 형태로 축적된 가치에 대한 액세스를 규제하는 국가가 있듯이 송유관이 있습니다. OWOX BI, Supermetrics, Fivetran, StitichData는 Google Cloud, AWS, MS Azure, Hadoop과 같은 정유 공장에 데이터를 제공하지만 최종 사용자에게는 이 모든 것이 적절한 에너지로 차에 연료를 공급할 수 있을 때까지 중요한 가치를 제공하지 않습니다. 적절한 시간에 불필요한 노력 없이.

오늘날 비즈니스 사용자는 자신이 도착해야 하는 정확한 주소와 최종적으로 어떤 보고서를 작성해야 하는지도 모른 채 미리 설정된 데이터 섹션으로 버스를 배달하거나 택시 요금을 초과 지불하는 일반 버스로 스스로를 제한해야 합니다.

기존 분석 도구가 마케터의 요구를 완전히 충족하지 못하는 이유:

• 전문 서비스에는 필수 데이터가 포함되어 있지 않습니다 . 왜 Google Analytics를 사용하지 않습니까? 데이터 비즈니스 요구 사항이 없습니다. 비즈니스 모델에 해당하는 논리에 따라 모든 데이터를 병합하고 보고서를 작성하는 것은 불가능합니다.
• 비즈니스가 필요한 모든 데이터를 수집했더라도 어떤 키로, 어떤 구조로, 어떤 조건으로 데이터를 병합하려면 전문 지식이 필요 합니다.
• 기존 고급 분석 서비스는 시스템 솔루션이 아닌 맞춤형 솔루션을 제공 합니다. 특정 보고서 또는 대시보드를 작성할 수 있지만 마케터가 작업할 수 있는 보고 시스템을 작성할 수는 없습니다. 예를 들어 Power BI, Google 데이터 스튜디오 또는 Excel에서 자동 업데이트 보고서를 가져올 수 있습니다. 그러나 보고서에서 무언가를 변경해야 하거나 필요한 섹션, 매개변수 및 메트릭을 추가하거나 채널 그룹을 변경해야 하는 경우 마케터 자신은 이를 수행할 수 없습니다. 매번 분석가에게 연락해야 합니다.

마케팅 담당자가 Excel 또는 Google 스프레드시트에서 올바른 데이터를 얻는 것이 어려운 이유는 무엇입니까? 데이터 작업의 모든 단계에서 병목 현상은 어디에 있습니까?

데이터가 특정 구조로 변환된 후(예: UTM 태그가 인식됨) 비즈니스 사용자가 보고서를 작성하기 전에 반복 프로세스가 발생합니다. 예를 들어 원하는 열을 선택하거나 일정 기간 동안 구매하지 않은 사용자를 제외하는 등의 작업을 수행합니다. 이 프로세스에는 분석가와 마케터 간의 커뮤니케이션이 필요합니다. 그리고 마케터가 SQL을 모른다면 이러한 커뮤니케이션을 피할 수 없습니다.

오늘날 분석가는 SQL을 사용한 데이터 통합이 필요한 보고서를 작성합니다. 시간이 지남에 따라 이러한 SQL 쿼리가 점점 더 많아지고 해당 쿼리의 논리가 더욱 복잡해집니다. 따라서 마케터는 분석가의 도움 없이 필요한 보고서를 얻을 수 없으며 데이터의 품질은 항상 문제가 됩니다.

대부분의 분석 제품은 한 단계에서 분석가의 작업을 단순화하지만 데이터를 올바르게 병합하거나 마케팅 담당자가 분석가의 도움 없이 필요한 보고서를 얻는 데 도움이 되지 않습니다. 따라서 분석가는 약점으로 남아 있습니다.

한 고객은 "이제 우리 마케팅 담당자는 Excel을 기다리거나 SQL을 배우는 두 가지 선택이 있습니다."라고 말했습니다. 좋은 소식은 이것이 유일한 대안이 아니라는 것입니다.

기본적으로 분석가를 기다리거나 보고서를 작성하기 위해 SQL을 배울 필요가 없습니다. 데이터가 이미 회사의 비즈니스 모델에 맞게 모델링된 경우 마케팅 담당자는 새 보고서를 생성하려고 할 때마다 분석가에게 달려갈 필요가 없습니다.

분석가는 나중에 더 쉽게 편집할 수 있도록 데이터를 비즈니스 모델에 한 번 병합합니다. 그런 다음 마케터는 모델링된 데이터(예: OWOX BI)로 작업할 수 있는 최신 보고 서비스에서 이 데이터를 사용할 수 있습니다.

새로운 마케팅 분석 도구가 세상을 구하러 왔습니다! 예, 마케터가 분류해야 하지만 SQL보다 여전히 쉽고 편리합니다. 그 대가로 마케터는 신뢰할 수 있는 데이터, 올바른 섹션의 보고서 및 적용 가능한 권장 사항을 받게 됩니다.

마법이 작동하려면 어떻게 해야 합니까?

1단계 . 후속 분석을 위해 한 곳에서 ETL 도구를 사용하여 데이터를 수집합니다(클라우드 데이터 스토리지, 특히 Google BigQuery는 마케터에게 이상적인 옵션입니다).

2단계 . 수집된 데이터를 정리하고 일치시킵니다.

3단계 . 비즈니스 모델에 대한 데이터를 병합합니다.

4단계 . 모델링된 데이터를 보고 서비스에 연결합니다.

5단계 . 데이터 시각화 서비스로 데이터를 내보냅니다.

Funnel과 같은 도구. io, Supermetrics, OWOX BI, Datorama, Improvado, Kissmetrics 등은 데이터 수집에 적합합니다. 그러나 이를 올바르게 일치시키려면 지우기, 병합, 중복 제거 등을 수행하려면 분석가의 도움이 필요합니다.

데이터를 모델링하려면 마케터도 분석가의 도움이 필요합니다. 하지만, 이번 한 번뿐입니다.

메모! 소규모 프로젝트, 한 쌍의 데이터 소스(이벤트 및 비용이 포함된 테이블)가 있고 2-4개의 보고서를 작성해야 하는 경우 이러한 테이블을 계산하는 구조는 매우 간단합니다.

그러나 광고 시스템의 데이터, CRM의 거래, 사용자 정보, 확장 제품 데이터 및 Google BigQuery에 들어가는 기타 모든 데이터가 포함된 많은 테이블이 있는 실제 프로젝트에 대해 이야기하고 있다면? 100500개의 얽힌 테이블을 피하기 위해 DBT/Dataform과 같은 도구를 사용할 가치가 있습니다. 한 번만 변경하면 전체 모델에 적용할 수 있습니다.

데이터가 모델링되면 작업할 다양한 보고서를 작성할 수 있습니다. 다양한 소스에서 마케팅 데이터를 수집 및 분석하고 보고를 자동화하고 원하는 곳으로 결과를 전송할 수 있는 최신 범용 플랫폼의 예로 OWOX Smart Data를 살펴보겠습니다.

마케터는 Smart Data 서비스를 사용하여 Google BigQuery에서 병합된 원시 데이터를 기반으로 제한 및 샘플링 없이 마케팅 보고서를 수신하고 보고서를 Google Data Studio 및 Google Sheets로 내보낼 수 있습니다.

보고서를 받는 방법에는 두 가지가 있습니다.

1. 보고서 빌더를 사용하십시오.
2. 가장 인기 있는 보고서 갤러리에서 기성 템플릿을 선택합니다.

마케터는 미리 만들어진 대시보드를 사용하거나 회사의 요구 사항에 맞게 사용자 지정하여 복잡한 마케팅 통찰력에 빠르게 액세스할 수 있습니다. 빠른 작업의 경우 OWOX BI Smart Data의 기성 보고서가 적합하지만 복잡한 작업의 경우 Google BigQuery에서 SQL 쿼리를 사용한 데이터 사전 처리 및 다운로드가 필요합니다.

보고서 작성기를 살펴보겠습니다. 보고서에 표시할 측정항목과 매개변수를 결정하고 원하는 보고서 유형과 날짜 범위를 선택해야 합니다. Smart Data는 Google BigQuery에서 필요한 데이터의 SQL 쿼리를 생성하고 마케터는 시각적 보고서를 받습니다.

코호트 분석, LTV 계산, ROPO 분석 등과 같은 보고서를 사용하면 마케터가 모든 고객 접점을 고려하고 마케팅 캠페인의 효과를 모니터링할 수 있습니다.

데이터 작업에 대한 현재 접근 방식은 최적이 아닙니다. 마케팅 담당자와 비즈니스 사용자는 보고서가 너무 복잡하기 때문에 스스로 보고서를 작성할 수 없는 경우가 많습니다. 질문에 답하려면 분석가에게 작업을 설정하고 보고서를 기다려야 합니다. 그리고 또, 또 다시. 결국 첫 번째 질문에 답할 때까지 두 번째 질문이 무엇인지 알 수 없습니다.

결국 데이터는 현재 상황을 모니터링하고 과거를 분석하는 데 사용되지만 미래를 관리하는 데는 거의 사용되지 않는다는 것이 밝혀졌습니다. 따라서 비즈니스 사용자가 독립적으로 의사 결정을 내리기 위해 데이터와 협력할 기회가 있다면 데이터는 훨씬 더 많은 가치를 제공할 것입니다.