Como resolver os maiores desafios de relatórios de comércio eletrônico

No ano passado, a pandemia transformou as compras online de uma conveniência adicional em uma necessidade urgente. A esfera está se desenvolvendo rapidamente e, com ela, a competição por compradores está crescendo. Entre os principais problemas para as empresas de e-commerce hoje estão:

• Adaptação ao comércio digital
• Fidelização de clientes
• Maiores custos de tráfego
• Restrições de cookies de terceiros
• Acompanhando os concorrentes

Há cada vez mais dados on-line e, para crescer mais rápido do que os concorrentes, você precisa usar esses dados integralmente — não apenas em relatórios de KPI padrão, mas também para reduzir custos e obter um ROI mais alto. Neste artigo, consideramos os principais problemas que a maioria dos profissionais de marketing enfrenta ao trabalhar com relatórios.

Os usuários já estão acostumados a que seus dados sejam usados ​​pelas empresas, mas em troca esperam obter informações relevantes sobre os produtos a qualquer hora e lugar. Além disso, as informações apresentadas devem variar dependendo do comportamento anterior do usuário. Tudo se torna ainda mais complicado porque o comportamento de um público-alvo é diferente em diferentes pontos de contato e, portanto, requer uma abordagem diferente em cada um. Por esse motivo, os profissionais de marketing hoje usam um grande número e variedade de canais.

Os consumidores usam mecanismos de pesquisa (52%), mídias sociais (43%) e avaliações de clientes (37%) para pesquisar produtos. A jornada de compra está se tornando mais fragmentada à medida que os consumidores usam mais dispositivos diferentes, com cada público usando vários canais/fontes para encontrar respostas.

O uso correto de todos esses dados de público agrega valor a todo o negócio. Lembre-se de que, se você deseja tomar decisões informadas por dados, deve ter muitos dados de qualidade e usá-los corretamente!

No entanto, é aí que reside o problema. A enorme quantidade de dados que chegam e o tempo e os recursos limitados para trabalhar com esses dados reduzem a eficácia do trabalho dos profissionais de marketing.

Acabamos de mencionar que quanto mais dados, melhor. Mas você provavelmente conhece o outro lado da moeda: quanto mais dados de fontes diferentes, mais problemas. Vamos dar uma olhada nos desafios que você encontrará ao trabalhar com relatórios.

A coleta de dados é o processo de reunir todos os dados de marketing fragmentados de que você precisa para criar relatórios e configurar análises avançadas.

Por que você precisa disso? Assim como o teatro começa com um cabide, a reportagem começa com a coleta de dados. Este é o primeiro e mais importante passo . Se você não coletar todos os dados ou coletar os dados errados, tomará medidas com base em informações incorretas. E isso não vai acabar bem.

Você precisa coletar dados de todos os pontos de contato do cliente para ter certeza de que considera tudo:

• Dados de custo de serviços de publicidade
• Dados sobre o comportamento do usuário no site
• Rastreamento de chamadas, chatbot e dados de e-mail
• Dados reais de vendas de seus sistemas CRM/ERP
• Outros dados

No final, ninguém quer ultrapassar o orçamento. Tenha em mente que prevenir um erro na coleta de dados é mais fácil do que corrigir suas consequências – os profissionais de marketing desperdiçam 21% de seus orçamentos de marketing por causa de dados incorretos.

Desafios a superar. Os dados de diferentes plataformas de publicidade vivem em lugares diferentes e têm estruturas diferentes, tornando difícil e demorado coletar cada parte deles. Você deve ter certeza dos dados coletados (atualizando-os retrospectivamente) e da segurança do conector ou serviço que você usa para esse fim. Além disso, todos os serviços de publicidade têm APIs atualizadas regularmente e, consequentemente, seus conectores também devem ser atualizados. Caso contrário, você corre o risco de tomar decisões erradas devido a erros de coleta de dados. Os desafios de coletar dados de marketing incluem o seguinte:

• Controle total do acesso aos seus dados (é tudo uma questão de segurança de dados)
• Obtendo dados brutos sem amostragem (para evitar relatórios distorcidos) com custos mínimos de recursos
• Coletando os dados corretos (sem duplicação ou perda de dados)
• Garantir a relevância e a alta granularidade dos dados
• Preparando-se com antecedência para a criação de seu armazenamento de dados ou data lake
• Combinando dados de diferentes fontes sem ter que escrever consultas SQL, etc.

Solução. Em vez de coletar dados manualmente, a melhor solução é coletar dados automaticamente em um data warehouse de serviços de publicidade e seu site usando conectores de dados como o OWOX BI Pipeline. Em seguida, você pode enriquecer os dados coletados com dados do seu sistema CRM e de outras fontes.

Recomendamos usar o Google BigQuery para armazenamento de dados. É a melhor opção do mercado que considera as necessidades dos profissionais de marketing. Você pode enviar dados brutos do seu site para o BigQuery e adicionar dados do seu sistema de CRM e serviços de publicidade.

Existem várias ferramentas para ajudá-lo a reunir todos esses dados:

• Conectores integrados do BigQuery
• Conectores individuais (por exemplo, o complemento Google BigQuery para Planilhas Google)
• Plataformas que fornecem soluções de ponta a ponta para coleta, processamento e visualização de dados

A normalização de dados é o processo de organizar ou estruturar um banco de dados para que todos os registros sejam uniformes, o que significa que todos os dados em um determinado campo estão no mesmo formato.

Por que você precisa normalizar os dados? Você já fez um excelente trabalho e configurou a coleta de dados em todos os pontos de contato com o cliente. No entanto, seus desafios não acabaram. Agora você precisa obter seus dados em um único formato e certificar-se de que estejam atualizados e completos.

Imagine que você quer um suco fresco. Você pega maçãs (dados de custo do Twitter Ads em dólares), peras (despesas de serviços de publicidade em euros e dólares) e laranjas (dados do seu sistema CRM em libras). Você já os colocou em uma cesta – ou seja, coletou seus dados em um só lugar. E o seu próximo passo? Voce tem que:

• Lave a fruta: Certifique-se de que os dados foram coletados corretamente e que não há maçãs podres (sem amostragem ou duplicação).
• Descasque a fruta e corte-a em pedaços: Traga seus dados em um único formato, uma moeda, etc.

Agora sua fruta está pronta para ser enviada para a batedeira! E seus dados completos estão prontos para agradá-lo com um fluxo consistente de novas informações.

Desafios a superar. Muitos erros e dificuldades podem aparecer durante a normalização dos dados. Se for feito manualmente, o monstro vem de um monte de consultas e scripts, e se algo quebra ou muda, tudo quebra.

Como resultado de todas as manipulações de dados, você deve obter informações precisas e estruturadas na saída: formatos de tag uniformes, moeda única, duplicação de dados eliminada, etc. Dados normalizados são ótimos dados! Os principais desafios são:

• Minimizando ou evitando problemas de modificação de dados: Atualizar ou inserir anomalias podem afetar severamente a precisão dos dados
• Minimizando ou evitando quaisquer dependências indesejadas de inserção, atualização e exclusão

Em geral, você precisa fornecer dados estruturados de alta qualidade para poder se concentrar em fornecer insights úteis.

Solução. Claro, quando se trata de limpar dados e trazê-los para um único formato, os analistas podem fazer isso manualmente usando scripts e SQL. No entanto, é muito mais conveniente usar serviços ETL para aplicar soluções automatizadas. Idealmente, o conector de dados escolhido deve normalizar os dados em todos os seus canais:

• Limpe e estabilize os dados e monitore sua qualidade
• Converta moedas em diferentes mercados ou lojas
• Mesclar dados de custo em uma única coluna (cada plataforma de mercado tem nomes diferentes para os mesmos campos)

A combinação de dados inclui a mesclagem de dados de várias fontes de dados em um único conjunto de dados (geralmente com a ajuda de consultas SQL).

Embora essa abordagem seja habitual, empresas progressistas começaram a aplicar modelagem de dados para não preparar dados para cada relatório. A equipe OWOX BI usa uma ferramenta de construção de dados (DBT) para modelar os dados do cliente. Com essa abordagem, os dados são modelados uma vez, após o que é fácil gerenciar consultas, criar relatórios e fazer alterações. O serviço DBT é muito conveniente e definitivamente a ferramenta número um para tal tarefa.

Por que você precisa combinar dados? A combinação de dados é crucial para que você possa obter uma visão geral clara do ROI para identificar plataformas com baixo desempenho e realocar o orçamento.

Infelizmente, enquanto misturar frutas é simples - basta enviar os pedaços cortados para um liquidificador e pronto! o suco está pronto — não existe uma solução tão simples com dados. Os dados vêm de diferentes fontes (plataformas de publicidade, sistemas de CRM, etc.) e, portanto, têm estruturas diferentes. Isso significa que, para que tudo funcione, você precisa obter resultados de consulta separados para diferentes fontes de dados e agregá-los em um conjunto de dados.

Já mencionamos a normalização de dados na etapa anterior, mas ela pode ser realizada em diferentes níveis, e estamos interessados ​​em mesclar dados de diferentes sistemas em uma tabela e obter diferentes níveis de granularidade e detalhes.

Desafios a superar. Tudo é muito fácil quando você analisa apenas uma fonte de dados. No entanto, o maior desafio vem quando você precisa construir, por exemplo, um relatório de desempenho com muitos dados. Esse processo, envolvendo grandes conjuntos de dados de várias fontes, leva muito tempo e muitas vezes é simplesmente impossível sem a participação de analistas.

Além disso, possíveis limitações no processo de combinação de dados dependem muito da ferramenta com a qual você escolheu trabalhar. Para determinar quais serviços são mais adequados para suas tarefas e evitar pagamentos excessivos, recomendamos aproveitar os períodos de teste gratuito e as reuniões de demonstração.

Solução. Assim como na normalização de dados, ferramentas de ETL especializadas o ajudarão na combinação de dados. Qual opção você deve escolher para combinação de dados? Tudo depende do tamanho da sua empresa e, consequentemente, da quantidade de dados com os quais você trabalha.

• Se você tiver uma ou duas fontes de dados – por exemplo, um site e anúncios no Facebook – basta usar ferramentas gratuitas e populares como o Google Data Studio.
• Se você tem um grande projeto de comércio eletrônico, muitas campanhas publicitárias em diferentes plataformas e deseja considerar as ações do usuário online e offline, não pode prescindir de serviços avançados (como OWOX BI + Data Studio/Tableau/Power BI, etc. ) e a assistência de um analista. Escolha serviços que também ofereçam importação universal, forneçam alta granularidade de dados e monitorem a qualidade dos dados.

Observação! O Data Studio ou qualquer outra ferramenta de BI foi projetado para trabalhar com conjuntos de dados prontos para relatórios em que os dados já estão combinados. Se a própria ferramenta de BI mesclar os dados, ela funcionará de forma lenta e inconveniente ao usar mais de duas fontes de dados.

A criação do painel é a apresentação visual dos principais indicadores de desempenho que ajudam você a parar de adivinhar quanto gastou em todos os seus canais e relatar o desempenho de marketing com confiança.

Por que você precisa de painéis? Para entender se suas campanhas e seu website trazem novos clientes e obter informações sobre quais canais funcionam, em quais zonas de crescimento vale a pena investir e onde parar de desperdiçar seu orçamento. Em suma, os relatórios são necessários por dois motivos principais:

1. Para monitorar a situação atual e o progresso do trabalho
2. Analisar e descobrir por que algo específico está acontecendo

Observação! Não se esqueça da visualização de dados, que ajuda você a entender as informações com mais rapidez e facilidade.

Para facilitar o uso, lance campanhas publicitárias pagas com painéis pré-fabricados que mostrarão a real eficácia do seu investimento. Se você não preparar os relatórios com antecedência, primeiro gastará seu dinheiro à toa e, em seguida, ainda precisará preparar relatórios.

Desafios a superar. A visualização de dados é uma tarefa regular e minuciosa que requer muita atenção. Além disso, se você tiver que esperar constantemente pela ajuda de analistas, pense em usar serviços que o ajudem a evitar perda de tempo e forneçam assistência aos profissionais de marketing na criação de relatórios. Entre os principais desafios da criação de dashboards estão:

• Visualizando corretamente o significado dos relatórios
• Usando dados completos e de qualidade para criar relatórios com quaisquer parâmetros e métricas sem limitações
• Atualizando dados automaticamente e alterando o período do relatório com facilidade
• Deixando claro à primeira vista quais informações são apresentadas em gráficos e tabelas
• Para painéis complexos com uma grande quantidade de dados e fontes de dados, muitas vezes você pode precisar de ajuda de seus analistas, enquanto eles geralmente têm outras tarefas prioritárias

Além disso, não se esqueça de que, para obter relatórios de desempenho holísticos, você precisa prestar atenção especial à escolha do modelo de atribuição — ele deve levar em consideração o funil e as peculiaridades do seu negócio.

Solução. O mercado oferece aos profissionais de marketing muitas oportunidades para criar relatórios para todos os gostos, desde as planilhas do Google favoritas de todos até ferramentas complexas de inteligência de negócios. Observe que, se você criar relatórios de anúncios manualmente, como no Excel ou no Planilhas Google, você arrisca seu tempo e a qualidade de seus dados. E dados de má qualidade, como já dissemos, são a primeira razão para decisões erradas.

Agora que você percorreu todo o caminho (seus dados são coletados, limpos e modelados), você precisa cruzar a linha de chegada conectando esses dados ao serviço de painel e obtendo relatórios.

A ferramenta usada normalmente depende do tamanho e dos requisitos do negócio. O que pode ser feito pelos profissionais de marketing para alcançar grandes resultados?

1. Colete dados usando ferramentas ETL
2. Use serviços como Smart Data que funcionam com dados modelados e permitem que os profissionais de marketing criem relatórios sem assistência contínua de analistas e com base em dados no Google BigQuery
3. Importe relatórios para serviços de visualização ou Planilhas Google

Gerenciar o mundo em constante mudança do comércio digital sem monitoramento constante é muito difícil. Dê a si mesmo um presente e pare de perder tempo com relatórios manuais! Parece bom, não é?

Você pode obter tudo com OWOX BI. Este serviço libera seu valioso tempo e lida com:

• Coleção de dados
• Limpeza, desduplicação, monitoramento da qualidade e atualização de dados
• Modelagem de dados e relatórios

Com o OWOX BI, você pode coletar dados de marketing para relatórios de qualquer complexidade no armazenamento seguro em nuvem BigQuery do Google sem a ajuda de analistas e desenvolvedores.

Você não precisa mais esperar pelos relatórios de um analista. Mime-se com modelos de painel de marketing prontos para uso ou obtenha um relatório personalizado com base em dados modelados e adequado apenas para o seu negócio.

Com a abordagem exclusiva OWOX BI, você pode alterar as fontes de dados e as estruturas de dados sem reescrever consultas SQL e reorganizar relatórios. Isso é especialmente relevante no mundo do novo Google Analytics.

Para evitar desafios de relatórios, você deve selecionar ferramentas de análise que permitam:

• Certifique-se de que os dados que você está usando sejam precisos e tenha uma melhor supervisão de como você está lidando com seus dados
• Evite perder tempo em vários conjuntos de dados e colocar pinos quadrados em furos redondos
• Certifique-se de que todas as suas equipes estejam alinhadas, usando os mesmos processos e se comunicando de forma eficaz