Jak rozwiązać największe wyzwania związane z raportowaniem e-commerce

W ciągu ostatniego roku pandemia zmieniła zakupy online z dodatkowej wygody w pilną potrzebę. Sfera szybko się rozwija, a wraz z nią rośnie konkurencja o kupujących. Wśród głównych problemów dzisiejszych firm e-commerce są:

• Adaptacja do handlu cyfrowego
• Utrzymanie klienta
• Wyższe koszty ruchu
• Ograniczenia dotyczące plików cookie stron trzecich
• Dotrzymanie kroku konkurencji

W Internecie jest coraz więcej danych i aby rozwijać się szybciej niż konkurencja, musisz w pełni wykorzystać te dane — nie tylko w standardowych raportach KPI, ale także w celu obniżenia kosztów i uzyskania wyższego ROI. W tym artykule rozważamy główne problemy, z którymi boryka się większość marketerów podczas pracy z raportami.

Użytkownicy są już przyzwyczajeni do tego, że ich dane są wykorzystywane przez firmy, ale w zamian oczekują uzyskania odpowiednich informacji o produktach w dowolnym czasie i miejscu. Ponadto prezentowane informacje powinny różnić się w zależności od zachowań użytkowników w przeszłości. Wszystko staje się jeszcze bardziej skomplikowane, ponieważ zachowanie grupy docelowej jest inne w różnych punktach styku i dlatego wymaga innego podejścia do każdego. Z tego powodu marketerzy korzystają dziś z ogromnej liczby i różnorodności kanałów.

Konsumenci korzystają z wyszukiwarek (52%), mediów społecznościowych (43%) i opinii klientów (37%) do badania produktów. Podróż zakupowa staje się coraz bardziej fragmentaryczna, ponieważ konsumenci korzystają z większej liczby różnych urządzeń, a każda publiczność korzysta z wielu kanałów/źródeł, aby znaleźć odpowiedzi.

Prawidłowe wykorzystanie wszystkich tych danych o odbiorcach przynosi wartość całej firmie. Pamiętaj, że jeśli chcesz podejmować decyzje oparte na danych, musisz mieć dużo danych wysokiej jakości i prawidłowo je wykorzystywać!

Jednak w tym tkwi problem. Przytłaczająca ilość napływających danych oraz ograniczony czas i zasoby do pracy z tymi danymi zmniejszają efektywność pracy marketerów.

Wspomnieliśmy właśnie, że im więcej danych, tym lepiej. Ale prawdopodobnie znasz drugą stronę medalu: im więcej danych z różnych źródeł, tym więcej problemów. Przyjrzyjmy się, jakie wyzwania napotkasz podczas pracy z raportami.

Zbieranie danych to proces zbierania wszystkich fragmentarycznych danych marketingowych, których potrzebujesz do budowania dowolnych raportów i konfigurowania zaawansowanych analiz.

A po co ci to? Tak jak teatr zaczyna się od wieszaka, raportowanie zaczyna się od zbierania danych. To pierwszy i najważniejszy krok . Jeśli nie zbierzesz wszystkich danych lub zbierzesz złe dane, podejmiesz działania na podstawie błędnych informacji. I to się nie skończy dobrze.

Musisz zebrać dane ze wszystkich punktów kontaktu z klientem, aby mieć pewność, że bierzesz pod uwagę wszystko:

• Dane kosztowe z usług reklamowych
• Dane o zachowaniu użytkownika na stronie
• Śledzenie połączeń, chatbot i dane e-mail
• Rzeczywiste dane sprzedażowe z Twoich systemów CRM/ERP
• Inne dane

W końcu nikt nie chce przekraczać budżetu. Pamiętaj, że zapobieganie błędom w zbieraniu danych jest łatwiejsze niż korygowanie ich konsekwencji — marketerzy marnują 21% swoich budżetów marketingowych z powodu złych danych.

Wyzwania do pokonania. Dane z różnych platform reklamowych żyją w różnych miejscach i mają różną strukturę, przez co ich zebranie jest trudne i czasochłonne. Musisz mieć pewność co do danych, które zbierasz (aktualizując je z mocą wsteczną) oraz bezpieczeństwa używanego w tym celu łącznika lub usługi. Ponadto wszystkie usługi reklamowe mają regularnie aktualizowane interfejsy API, a zatem należy również aktualizować łączniki. W przeciwnym razie ryzykujesz podjęcie błędnych decyzji z powodu błędów zbierania danych. Wyzwania związane ze zbieraniem danych marketingowych obejmują:

• Pełna kontrola dostępu do Twoich danych (chodzi o bezpieczeństwo danych)
• Uzyskiwanie surowych, niespróbkowanych danych (aby uniknąć zniekształconych raportów) przy minimalnych kosztach zasobów
• Zebranie prawidłowych danych (brak powielania lub utraty danych)
• Zapewnienie trafności i wysokiej szczegółowości danych
• Wcześniejsze przygotowanie do utworzenia magazynu danych lub jeziora danych
• Łączenie danych z różnych źródeł bez konieczności pisania zapytań SQL itp.

Rozwiązanie. Zamiast ręcznie zbierać dane, najlepszym rozwiązaniem jest automatyczne zbieranie danych do hurtowni danych z usług reklamowych i Twojej witryny za pomocą łączników danych, takich jak OWOX BI Pipeline. Następnie możesz wzbogacić zebrane dane o dane z Twojego systemu CRM i innych źródeł.

Do przechowywania danych zalecamy korzystanie z Google BigQuery. To najlepsza opcja na rynku uwzględniająca potrzeby marketerów. Możesz wysyłać nieprzetworzone dane ze swojej witryny do BigQuery i dodawać dane z systemu CRM i usług reklamowych.

Istnieją różne narzędzia, które pomogą Ci zebrać wszystkie te dane:

• Wbudowane złącza z BigQuery
• Poszczególne łączniki (np. dodatek Google BigQuery do Arkuszy Google)
• Platformy zapewniające kompleksowe rozwiązania do gromadzenia, przetwarzania i wizualizacji danych

Normalizacja danych to proces organizowania lub strukturyzowania bazy danych, dzięki czemu wszystkie rekordy są jednolite, co oznacza, że ​​wszystkie dane w danym polu mają ten sam format.

Dlaczego musisz normalizować dane? Wykonałeś już świetną robotę i skonfigurowałeś zbieranie danych we wszystkich punktach kontaktu z klientami. Jednak twoje wyzwania jeszcze się nie skończyły. Teraz musisz pobrać dane w jednym formacie i upewnić się, że są zaktualizowane i kompletne.

Wyobraź sobie, że chcesz trochę świeżego soku. Bierzesz jabłka (dane kosztowe z Twitter Ads w dolarach), gruszki (wydatki na usługi reklamowe w euro i dolarach) i pomarańcze (dane z Twojego systemu CRM w funtach). Umieściłeś je już w jednym koszyku — czyli zebrałeś swoje dane w jednym miejscu. A co z następnym krokiem? Musisz:

• Umyj owoce: Upewnij się, że dane zostały zebrane prawidłowo i że nie ma zgniłych jabłek (brak pobierania próbek lub powielania).
• Obierz owoce i pokrój na kawałki: Przenieś swoje dane do jednego formatu, jednej waluty itp.

Teraz Twój owoc jest gotowy do wysłania do miksera! A Twoje kompletne dane są gotowe, aby zadowolić Cię ciągłym strumieniem świeżych informacji.

Wyzwania do pokonania. Podczas normalizacji danych może pojawić się wiele błędów i trudności. Jeśli robi się to ręcznie, potwór pochodzi ze sterty zapytań i skryptów, a jeśli coś się zepsuje lub zmieni, wszystko się psuje.

W wyniku wszystkich manipulacji danymi na wyjściu powinny pojawić się dokładne, ustrukturyzowane informacje: jednolite formaty znaczników, jedna waluta, wyeliminowane podwojenia danych itp. Znormalizowane dane to świetne dane! Główne wyzwania to:

• Minimalizowanie lub unikanie problemów z modyfikacją danych: anomalie aktualizacji lub wstawiania mogą poważnie wpłynąć na dokładność danych
• Minimalizowanie lub unikanie wszelkich niepożądanych zależności wstawiania, aktualizowania i usuwania

Ogólnie rzecz biorąc, musisz dostarczać uporządkowane dane wysokiej jakości, aby móc skoncentrować się na dostarczaniu przydatnych informacji.

Rozwiązanie. Oczywiście, jeśli chodzi o czyszczenie danych i sprowadzenie ich do jednego formatu, analitycy mogą to zrobić ręcznie za pomocą skryptów i SQL. Jednak znacznie wygodniej jest korzystać z usług ETL w celu zastosowania zautomatyzowanych rozwiązań. W idealnym przypadku wybrany łącznik danych powinien znormalizować dane we wszystkich kanałach:

• Oczyść i ustabilizuj dane oraz monitoruj ich jakość
• Konwertuj waluty na różnych rynkach lub w różnych sklepach
• Scal dane o kosztach w jedną kolumnę (każda platforma rynkowa ma różne nazwy dla tych samych pól)

Mieszanie danych obejmuje łączenie danych z wielu źródeł danych w jeden zestaw danych (zwykle za pomocą zapytań SQL).

Chociaż takie podejście jest zwyczajowe, postępowe firmy zaczęły stosować modelowanie danych, aby nie przygotowywać danych dla każdego raportu. Zespół OWOX BI używa narzędzia do budowania danych (DBT) do modelowania danych klientów. Dzięki takiemu podejściu dane są modelowane raz, po czym łatwo jest zarządzać zapytaniami, budować raporty i wprowadzać dowolne zmiany. Usługa DBT jest bardzo wygodna i zdecydowanie narzędziem numer jeden do takiego zadania.

Dlaczego musisz mieszać dane? Łączenie danych ma kluczowe znaczenie, dzięki czemu można uzyskać jasny przegląd zwrotu z inwestycji w celu zidentyfikowania platform o niskiej wydajności i realokacji budżetu.

Niestety, o ile miksowanie owoców jest proste — wystarczy wysłać pokrojone kawałki do blendera i voila! sok jest gotowy — nie ma tak prostego rozwiązania z danymi. Dane pochodzą z różnych źródeł (platformy reklamowe, systemy CRM itp.) iw związku z tym mają różne struktury. Oznacza to, że aby wszystko działało, musisz zebrać oddzielne wyniki zapytań dla różnych źródeł danych i zagregować je w jednym zestawie danych.

Wspomnieliśmy już o normalizacji danych w poprzednim kroku, ale można ją przeprowadzić na różnych poziomach i jesteśmy zainteresowani scalaniem danych z różnych systemów w jedną tabelę i uzyskiwaniem różnych poziomów szczegółowości i szczegółowości.

Wyzwania do pokonania. Wszystko jest całkiem proste, gdy analizujesz tylko jedno źródło danych. Jednak największe wyzwanie pojawia się, gdy trzeba zbudować na przykład raport wydajności z dużą ilością danych. Ten proces, obejmujący duże zbiory danych z różnych źródeł, zajmuje ogromną ilość czasu i często jest po prostu niemożliwy bez udziału analityków.

Ponadto możliwe ograniczenia w procesie łączenia danych zależą w dużej mierze od wybranego narzędzia. Aby określić, które usługi najlepiej pasują do Twoich zadań i uniknąć przepłacania, zalecamy skorzystanie z bezpłatnych okresów próbnych i spotkań demonstracyjnych.

Rozwiązanie. Podobnie jak w przypadku normalizacji danych, specjalistyczne narzędzia ETL pomogą Ci w łączeniu danych. Którą opcję należy wybrać do łączenia danych? Wszystko zależy od wielkości Twojej firmy, a tym samym od ilości danych, z którymi pracujesz.

• Jeśli masz jedno lub dwa źródła danych — na przykład stronę internetową i reklamy na Facebooku — wystarczy, że skorzystasz z bezpłatnych i popularnych narzędzi, takich jak Google Data Studio.
• Jeśli masz duży projekt e-commerce, wiele kampanii reklamowych na różnych platformach i chcesz brać pod uwagę działania użytkowników zarówno online, jak i offline, nie możesz obejść się bez zaawansowanych usług (takich jak OWOX BI + Data Studio/Tableau/Power BI itp.). ) oraz pomoc analityka. Wybierz usługi, które oferują również uniwersalne importowanie, zapewniają wysoką szczegółowość danych i monitorują jakość danych.

Notatka! Data Studio lub dowolne inne narzędzie BI jest przeznaczone do pracy z gotowymi do raportów zestawami danych, w których dane są już połączone. Jeśli narzędzie BI samo łączy dane, będzie działać powoli i niewygodnie przy korzystaniu z więcej niż dwóch źródeł danych.

Tworzenie pulpitu nawigacyjnego to wizualna prezentacja kluczowych wskaźników wydajności, która pomaga przestać zgadywać, ile wydałeś na wszystkie kanały, i pewnie raportować wyniki marketingowe.

Dlaczego potrzebujesz pulpitów nawigacyjnych? Aby zrozumieć, czy Twoje kampanie i witryna przyciągają nowych klientów i uzyskać informacje o tym, które kanały działają, w jakich strefach wzrostu warto inwestować i gdzie przestać marnować budżet. Krótko mówiąc, raporty są wymagane z dwóch głównych powodów:

1. Aby monitorować obecną sytuację i postęp prac
2. Przeanalizować i dowiedzieć się, dlaczego dzieje się coś konkretnego

Notatka! Nie zapomnij o wizualizacji danych, która pomaga szybciej i łatwiej zrozumieć informacje.

Aby ułatwić korzystanie, uruchamiaj płatne kampanie reklamowe z gotowymi pulpitami nawigacyjnymi, które pokażą faktyczną skuteczność Twojej inwestycji. Jeśli nie przygotujesz raportów z wyprzedzeniem, najpierw wydasz pieniądze bez celu, a potem nadal będziesz musiał przygotowywać raporty.

Wyzwania do pokonania. Wizualizacja danych to regularne i żmudne zadanie, które wymaga wiele uwagi. Również, jeśli ciągle musisz czekać na pomoc analityków, powinieneś pomyśleć o skorzystaniu z usług, które pomogą Ci uniknąć marnowania czasu i zapewnią pomoc marketerom w tworzeniu raportów. Wśród głównych wyzwań związanych z tworzeniem dashboardów znajdują się:

• Prawidłowa wizualizacja znaczenia raportów
• Wykorzystanie kompletnych, wysokiej jakości danych do tworzenia raportów o dowolnych parametrach i metrykach bez ograniczeń
• Automatyczna aktualizacja danych i łatwa zmiana okresu raportowania
• Wyjaśnienie na pierwszy rzut oka, jakie informacje są prezentowane na wykresach i tabelach
• W przypadku złożonych pulpitów nawigacyjnych z dużą ilością danych i źródeł danych często możesz potrzebować pomocy analityków, podczas gdy zwykle mają oni inne zadania, które są priorytetem

Nie zapominaj też, że aby uzyskać całościowe raportowanie wyników, musisz zwrócić szczególną uwagę na wybór modelu atrybucji — musi on uwzględniać ścieżkę i specyfikę Twojej firmy.

Rozwiązanie. Rynek oferuje marketerom wiele możliwości tworzenia raportów na każdy gust, od ulubionych Arkuszy Google po złożone narzędzia do analizy biznesowej. Pamiętaj, że jeśli tworzysz raporty reklam ręcznie, na przykład w Excelu lub Arkuszach Google, ryzykujesz swój czas i jakość danych. A słabej jakości dane, jak już powiedzieliśmy, są pierwszym powodem błędnych decyzji.

Teraz, gdy przeszedłeś już całą drogę (Twoje dane są zbierane, czyszczone i modelowane), musisz przekroczyć linię mety, łącząc te dane z usługą pulpitu nawigacyjnego i uzyskując raporty.

Używane narzędzie zazwyczaj zależy od wielkości i wymagań firmy. Co mogą zrobić marketerzy, aby osiągnąć świetne wyniki?

1. Zbieraj dane za pomocą narzędzi ETL
2. Korzystaj z usług, takich jak Smart Data, które działają z modelowanymi danymi i umożliwiają marketerom tworzenie dowolnych raportów bez stałej pomocy analityków i na podstawie danych w Google BigQuery
3. Importuj raporty do usług wizualizacji lub Arkuszy Google

Zarządzanie zmieniającym się światem handlu cyfrowego bez ciągłego monitorowania jest bardzo trudne. Podaruj sobie prezent i przestań spędzać czas na ręcznym raportowaniu! Brzmi ładnie, prawda?

To wszystko możesz uzyskać dzięki OWOX BI. Ta usługa uwalnia Twój cenny czas i zajmuje się:

• Zbieranie danych
• Czyszczenie, deduplikacja, monitorowanie jakości i aktualizacja danych
• Modelowanie i raportowanie danych

Dzięki OWOX BI możesz zbierać dane marketingowe do raportów o dowolnej złożoności w bezpiecznym magazynie w chmurze Google BigQuery bez pomocy analityków i programistów.

Nie musisz już czekać na raporty od analityka. Skorzystaj z gotowych do użycia szablonów marketingowych pulpitów nawigacyjnych lub uzyskaj spersonalizowany raport oparty na modelowanych danych i dostosowany do potrzeb Twojej firmy.

Dzięki unikalnemu podejściu OWOX BI możesz zmieniać źródła danych i struktury danych bez przepisywania zapytań SQL i przestawiania raportów. Jest to szczególnie istotne w świecie nowego Google Analytics.

Aby uniknąć wyzwań związanych z raportowaniem, należy wybrać narzędzia analityczne, które pozwalają:

• Upewnij się, że dane, których używasz, są dokładne i uzyskaj lepszy wgląd w to, jak obchodzisz się z danymi
• Unikaj marnowania czasu na wiele zestawów danych i umieszczania kwadratowych kołków w okrągłych otworach
• Upewnij się, że wszystkie Twoje zespoły są zgodne, stosują te same procesy i skutecznie komunikują się