Por que você pode (ou não) confiar em seus relatórios

De acordo com a Harvard Business Review, 90% dos líderes empresariais acreditam que a alfabetização de dados é crucial para o sucesso da empresa. No entanto, 84% dos profissionais de marketing têm dificuldade em acessar dados e insights. Painéis e relatórios não exibem a imagem real e não podem ser confiáveis ​​cegamente.

Por que este é o caso? A má qualidade dos dados e os erros de dados estão entre os principais motivos pelos quais você não pode confiar em seus relatórios de marketing. De acordo com uma pesquisa do Gartner, “o impacto financeiro médio da má qualidade dos dados na organização é estimado em US$ 15 milhões por ano”.

Se você não confiar em seus painéis e nos dados nos quais eles são criados, as decisões de gerenciamento não serão tomadas com base em números reais. E para as empresas, isso é terrível.

Neste artigo, discutimos todos os possíveis erros de dados e os estágios em que esses erros podem ocorrer. Em seguida, fornecemos conselhos específicos sobre como evitá-los. Aqui está sua lista de verificação para dizer não à má qualidade dos dados!

Se você deseja que sua empresa tenha sucesso, você precisa capacitar os usuários de negócios com insights de dados de alta qualidade. Com todas as informações disponíveis em mãos, os profissionais de marketing podem explicar facilmente por que uma decisão funcionou, o que afetou o sucesso ou o fracasso das campanhas publicitárias, o que pode ser feito melhor etc.

Além disso, com o cenário de mídia digital em rápido crescimento, os clientes estão usando cada vez mais canais de mídia e esperam uma abordagem personalizada apoiada por dados para que possam obter recomendações precisas. Não é razoável ignorar os recursos de análise de marketing, especialmente considerando que mais de 80% dos orçamentos de marketing dependem de canais digitais para atrair clientes. É como se você tivesse uma Ferrari potente em sua garagem e tivesse medo de dirigi-la!

No entanto, implementar essa abordagem lógica e direta é complicado: para que executivos e especialistas em marketing apliquem os dados coletados, eles precisam confiar neles . E aí está a raiz de todos os problemas.

O que pode ser feito para melhorar a qualidade dos dados coletados de todos os canais com os quais os profissionais de marketing trabalham e aumentar a confiança nas descobertas dos dados? Evite que os erros apareçam!

Existem três estágios em que os erros de dados geralmente surgem:

1. Planejamento de medição
2. Coleta e preparação de dados (normalização)
3. Criação de relatório

Observação! Em cada um desses estágios, os dados podem ser manipulados incorretamente devido a fatores humanos.

Vejamos o que pode ser feito para impedir que os erros apareçam. Afinal, é muito mais fácil prevenir erros do que procurar erros e discrepâncias de dados em todo o sistema de relatórios.

O primeiro passo para trabalhar com dados parece bem fácil – você precisa planejar a coleta de todos os dados de marketing de que precisa. No entanto, a coleta de dados geralmente é planejada apenas para uma tarefa específica, portanto, você pode não ter dados suficientes para novas tarefas que realiza ou novos projetos que inicia. Portanto, pular a etapa de planejamento não é razoável. A equipe OWOX sempre faz uma análise expressa antes de começar a trabalhar em um projeto. Por quê? Identificar possíveis gargalos na coleta de dados. Às vezes, a equipe até desenvolve sistemas inteiros de métricas e enumera todos os parâmetros possíveis.

O desafio é coletar todos os dados fragmentados de todas as fontes de dados (diferentes plataformas de publicidade e serviços com os quais você trabalha) e fazer com que esses dados funcionem para você.

A ausência dessa etapa de planejamento, ou uma abordagem não estruturada, leva à reconfiguração da transferência de identificadores enquanto os dados históricos não estão disponíveis. Se você não tiver todos os dados, suas decisões e ações serão baseadas em informações incorretas ou incompletas. Para evitar isso, você precisa levar em consideração todos os pontos de contato do cliente coletando:

• Dados de comportamento do usuário do seu site e/ou aplicativo
• Dados de custo de plataformas de publicidade
• Rastreamento de chamadas, chatbot e dados de e-mail
• Dados reais de vendas de seus sistemas CRM/ERP, etc.

Os principais erros que podem aparecer nesta fase são o resultado de:

• Obtendo dados agregados e amostrados . Dados amostrados são dados generalizados que ocorrem quando apenas parte dos dados é analisada e usada para relatórios. Vamos imaginar que você tem um quilo de maçãs e sua tarefa é decidir se essas maçãs são boas ou podres. Se você usar dados amostrados (duas ou três maçãs do cacho inteiro), poderá decidir que esse quilo é de excelente qualidade quando, na verdade, todas as outras maçãs que você não provou estão podres.

Por que isso está acontecendo? Como o processamento de grandes matrizes de dados no menor tempo possível é uma tarefa complicada e que consome muitos recursos, os sistemas processam dados rapidamente usando amostragem, agregação e filtragem de dados para gerar relatórios o mais rápido possível.

Como isso afeta a qualidade dos dados e dos relatórios? Obviamente, mal. Decisões inteligentes não podem ser tomadas com base apenas em uma pequena amostra de dados. Por exemplo, você pode não ver uma campanha publicitária lucrativa e pode desativá-la devido a dados distorcidos em um relatório.

Como você pode identificar esse problema? Na interface do Google Analytics, você verá uma mensagem na parte superior do relatório que diz Este relatório é baseado em N% de sessões .

Se você deseja ter relatórios confiáveis, é necessário obter dados brutos sem amostragem. Então, depois de decidir sobre todas as fontes de dados, você precisa preferencialmente usar conectores que coletam dados brutos automaticamente e verificam regularmente a integridade dos dados.

• Obter dados incompletos e incorretos da API de um serviço de anúncios . Por que isso acontece? Os serviços de publicidade coletam muitos dados sobre os usuários e seu comportamento; no entanto, durante a transmissão de dados, podem aparecer erros como duplicação de dados, perda de dados ou discrepâncias durante uma atualização retrospectiva. Como isso afeta a qualidade de seus dados e relatórios? Esses erros são transferidos para relatórios e, como resultado, é simplesmente impossível tomar as decisões corretas devido a relatórios imprecisos.

Como consertar esse problema? Como é impossível controlar diretamente o código ao trabalhar com APIs, pode ser difícil interagir com os serviços. É altamente recomendável usar ferramentas de importação de dados compatíveis com alterações de API. Caso os dados não estejam disponíveis, essas ferramentas podem mostrar as lacunas de dados existentes e fazer o download dos dados posteriormente.

Onde guardo todas essas informações?

Se você quiser armazenar cada byte de dados em seus próprios servidores, isso custará uma fortuna. Recomendamos o uso de soluções em nuvem, pois elas economizarão seus recursos e fornecerão acesso a dados globalmente. Sem dúvida, a melhor opção do mercado que considera as necessidades dos profissionais de marketing é o Google BigQuery. Você pode usar este serviço de nuvem para armazenar dados brutos de sites, sistemas de CRM, plataformas de publicidade etc.

Basicamente, a melhor opção para evitar erros na coleta de dados é nunca coletar dados manualmente. Hoje, existem toneladas de soluções de software de marketing, como o OWOX BI, que coletam dados automaticamente em um data warehouse (ou data lake) de diferentes serviços e sites.

Por muitos anos, o marketing dependia de dados de terceiros. Mas agora grandes empresas influentes, como Google e Apple, estão mudando a maneira como usam dados pessoais. Em breve, o mundo abandonará os cookies de terceiros. Para os profissionais de marketing, isso significa coleta de dados complicada e perda de toneladas de dados valiosos sobre as atividades do usuário em diferentes pontos de contato. O que pode ser feito para manter seu desempenho? Em primeiro lugar, você deve se concentrar na coleta de dados primários e secundários. Em segundo lugar, você deve estar preparado para usar data lakes, pois apenas os dados armazenados nesses lagos são de sua propriedade e controlados por você (e não por plataformas de publicidade). Devido a atualizações nos produtos do Google (Google Analytics 4, a iniciativa Privacy Sandbox), recomendamos o uso do Google BigQuery, pois a nova versão do Google Analytics possui integração nativa com GBQ e fornece exportação completa de dados.

O segundo passo depois de coletar todos os dados é utilizá-los. No entanto, você não pode fazer isso imediatamente. É impossível trabalhar com dados até que estejam preparados (normalizados). Por que? Os dados de diferentes plataformas/serviços de publicidade têm estruturas diferentes e estão em diferentes formatos e moedas. Para poder criar relatórios, você precisa que seus dados sejam estruturados, atualizados e completos.

Ao tentar normalizar os dados, você pode encontrar desafios relacionados a:

• Diferentes formatos de dados, estruturas e níveis de detalhe. Por que este é o caso? Diferentes serviços usam esquemas diferentes para carregar dados. Por exemplo, um serviço de publicidade pode ter uma coluna chamada Product name , enquanto outro tem uma coluna chamada Product category .

Como isso afeta a qualidade dos dados e relatórios? É simplesmente impossível criar relatórios se os dados estiverem em estruturas diferentes.

Como consertar esse problema? Antes de analisar os dados, eles devem ser convertidos para um único formato; caso contrário, nada de bom resultará de sua análise. Por exemplo, você deve mesclar dados de sessão do usuário com dados de custo de publicidade para medir o impacto de cada fonte de tráfego ou canal de marketing específico e ver quais campanhas publicitárias geram mais receita.

• Moedas diferentes. Diferentes serviços de publicidade usam moedas diferentes e, para obter os números corretos em seus relatórios, você deve sempre verificar qual moeda é usada e converter todas as moedas em uma única moeda base.
• Dependências de inserção, atualização e exclusão. Ao eliminar dados não estruturados para serem perfeitamente uniformes em todos os registros e campos, vários efeitos colaterais indesejáveis ​​podem aparecer.

Como essas dependências afetam a qualidade dos dados e relatórios? O resultado mais comum desses erros é que os dados são descartados pelo sistema e não são levados em consideração na criação dos relatórios, tornando os próprios relatórios errôneos. Por exemplo, digamos que temos um objeto de sessões e um objeto de anúncios . Nas sessões , temos dados para os dias 10 a 20, e nos anúncios há dados dos dias 10 a 15 (por algum motivo não há dados de custo para os dias 16 a 20). Assim, ou perdemos os dados de anúncios dos dias 16 a 20 ou os dados das sessões só estarão disponíveis nos dias 10 a 15.

Como consertar esse problema? Se o usuário não conhece as peculiaridades da fusão de dados e não verifica os dados com os quais trabalha, a probabilidade de cometer um erro é muito alta. Portanto, a solução é verificar seus dados antes de usá-los.

Observação! A normalização de dados é um “trabalho de macaco” manual e rotineiro que não é muito inspirador e impede os analistas de extrair insights. As dificuldades de normalização geralmente levam até 50% do tempo de trabalho de um analista. E sejamos honestos: é bastante frustrante. Para evitar que isso aconteça, use ferramentas de automação!

A saída perfeita é aplicar soluções automatizadas que possam coletar, limpar, normalizar e monitorar a qualidade de seus dados para que estejam prontos para os negócios. Uma variante ainda melhor é se o conector de dados escolhido puder fazer tudo por você, como faz a plataforma OWOX BI tudo-em-um. Com a ajuda do OWOX BI, você pode enfrentar facilmente todos os desafios que aguardam os profissionais de marketing e analistas e obter dados prontos para os negócios nos quais pode confiar.

Erros de coleta e normalização de dados nunca o incomodarão com o OWOX BI. Este serviço libera seu valioso tempo e lida com:

• Coleção de dados. Obtenha todos os dados de que você precisa do Google Analytics, serviços de publicidade, seu site, sua loja offline, serviços de rastreamento de chamadas e sistemas de CRM no Google BigQuery. OWOX BI permite obter relatórios sem amostragem em quaisquer parâmetros disponíveis. O serviço coleta dados brutos e avisa em caso de erros na transferência de dados de uma API. Tudo o que você precisa fazer é fornecer acesso às fontes de dados e escolher quais dados deseja coletar.
• Monitoramento de dados. Você sempre pode ver onde há discrepâncias de dados, durante qual período e quão críticas elas são com a ajuda do OWOX BI. Ele compara a quantidade de dados em seu projeto do BigQuery diariamente por hits, sessões, usuários e transações com o Google Analytics e sinaliza discrepâncias significativas.
• Normalização de dados. OWOX BI ajuda você a limpar, desduplicar e atualizar dados, bem como converter custos em uma moeda base e monitorar a relevância dos dados. Além disso, o OWOX BI pode definir erros em tags UTM, como parâmetros dinâmicos não suportados, erros de sintaxe ou uma total falta de tags UTM obrigatórias.

Com o OWOX BI, você pode coletar dados de marketing para relatórios de qualquer complexidade no armazenamento seguro em nuvem BigQuery do Google, que é a melhor opção para necessidades de marketing.

De acordo com pesquisas, 84% dos profissionais de marketing têm dificuldade em acessar dados e insights, enquanto 86% acham que precisam de ferramentas melhores para obtê-los. Simplificando, os profissionais de marketing querem ter um relatório assim que pensam sobre isso. O negócio se beneficia quando a equipe de marketing está implementando insights enquanto a equipe de análise os extrai. E com cada vez mais dados de comportamento do usuário coletados por profissionais de marketing, deve ser fácil obter informações úteis. No entanto, na prática, muitas vezes as coisas funcionam de maneira bem oposta.

Depois de lidar com obstáculos nos níveis de coleta e preparação de dados, ainda existem algumas outras dificuldades com a criação de relatórios, como:

• Decidindoqual modelo de atribuição usar. Não há resposta certa, pois diferentes modelos são necessários para diferentes tarefas. Além disso, você deve ter em mente as peculiaridades do seu negócio. Uma visão geral detalhada de todos os modelos de atribuição no mercado pode ajudar você a escolher o melhor para você.
• Decidindoqual serviço de criação de relatórios usar. Escolha um serviço que possa fornecer facilmente visualizações de dados compreensíveis e que possa atualizar relatórios automaticamente. Observe que, embora os serviços de visualização de dados, como o Google Data Studio, possam trabalhar com mais de duas fontes de dados, ainda não é possível usá-los para mesclar e transformar dados. Se você deseja criar um relatório com base em muitas fontes de dados, primeiro deve coletar todos os dados necessários em um data lake (por exemplo, Google BigQuery).

Quanto mais complicado todo o ecossistema de relatórios se torna (especialmente para negócios corporativos) e quanto mais relatórios e consultas SQL são criados, mais facilmente o sistema quebra. Além dos erros de dados factuais, também podem aparecer várias dificuldades que podem levar a ainda mais erros, consultas SQL quebradas ou mal-entendidos e uso indevido dos dados coletados .

• Muitas edições em relatórios (e/ou consultas SQL) em um curto período de tempo. Por que isso está acontecendo? Na arquitetura clássica de relatórios, havia um conjunto de dados em cada relatório criado usando consultas SQL e nada mudou. Mas hoje, essas consultas SQL são alteradas e editadas de vez em quando. Como isso afeta a qualidade dos dados e relatórios? Há tantas mudanças que é fácil esquecer quais mudanças foram feitas e quando. Isso significa que as edições no nível de um conjunto de dados não são aplicadas a outro conjunto de dados.
• Os requisitos mudam constantemente (e a transição para uma nova versão do Google Analytics 4 e as limitações de uso de dados não facilitam nada). Por que isso está acontecendo? Enquanto a necessidade de relatórios diferentes está crescendo, os analistas precisam criar conjuntos de dados, normalizar dados e escrever consultas SQL para cada relatório. Como isso afeta a qualidade dos dados e relatórios? Quando o significado de um objeto é alterado — por exemplo, o que é entendido como uma conversão muda para uma visita ao site em vez de fazer um pedido — é um desafio lembrar o que precisa ser alterado para que os dados permaneçam precisos e corretos em todos os relatórios.
• Um longo processo de relatório. Por que isso está acontecendo? Os analistas estão sempre sobrecarregados e os profissionais de marketing precisam esperar pelos relatórios. Além disso, de acordo com estudos, criar um único painel leva em média 4,5 dias, um mínimo de três iterações e, o mais importante, cerca de US$ 18.000. Como isso afeta a qualidade dos dados e relatórios? Os profissionais de marketing não têm a oportunidade de encontrar respostas imediatas para todos os tipos de perguntas sobre o quê , por que , quando e onde , no momento em que surgem. Como resultado, as decisões são tomadas com base na intuição ou em dados incompletos e incorretos.
• Dificuldade em entender os dados. Por que isso está acontecendo? Diferentes pessoas trabalham com os mesmos relatórios e nem sempre há o mesmo significado por trás de uma determinada métrica e de um determinado parâmetro. Por exemplo, em vários relatórios, a métrica do usuário pode significar um usuário registrado sem compras ou um cliente recorrente. Como isso afeta a qualidade dos dados e relatórios? Ao tomar uma decisão, você define um usuário de uma maneira, mas não há garantia de que o relatório ao qual você está fazendo referência defina um usuário da mesma maneira.

Todos esses fatores podem ser ilustrados por um exemplo: jogar um jogo de sussurro na pista . Seus dados de entrada parecem estar corretos e relevantes, mas o resultado ainda não é o que deveria ser.

Tornar dados e relatórios confiáveis ​​e aplicáveis ​​é uma tarefa e tanto. Entre as principais dores e obstáculos para alcançar esse objetivo estão os seguintes:

• Ter acesso a dados atualizados, completos e de alta qualidade prontos para os negócios para liberar o tempo dos analistas para procurar zonas de risco e crescimento e encontrar novas abordagens para trabalhar com dados.
• Ser capaz de gerar relatórios de marketing em minutos para que os profissionais de marketing possam testar hipóteses rapidamente e buscar insights.

Felizmente, as soluções modernas de análise em nuvem fornecem aos profissionais de marketing e analistas relatórios e dados em que podem confiar. Se você deseja criar relatórios confiáveis ​​- relatórios que não quebram e não levam dias para serem preparados - você deve tentar usar o OWOX BI. É um serviço projetado especificamente para as necessidades de relatórios de marketing com base em dados completos e de alta qualidade. Com sua abordagem cuidadosa, os analistas podem testar hipóteses e encontrar insights cinco vezes mais rápido.

OWOX BI democratiza o acesso aos dados para todos os usuários, independentemente de sua formação técnica. O serviço fornece processos automatizados para coleta e preparação de dados prontos para negócios, permitindo que você crie e edite relatórios em minutos. Além disso, você pode deixar de se preocupar com erros nos relatórios ao fazer alterações, pois com o OWOX BI, seus relatórios nunca quebram!

OWOX BI torna mais fácil do que nunca desbloquear insights presos em seus dados e criar relatórios nos quais você pode confiar. Reserve uma demonstração gratuita para ver como o OWOX BI garante a qualidade dos dados e como você pode se beneficiar do gerenciamento de dados totalmente automatizado hoje!

Uma empresa obtém o maior valor de seus dados quando esses dados são de alta qualidade e quando os tomadores de decisão podem agir rapidamente com base nas descobertas dos dados.

Um analista é mais valioso quando trabalha com dados prontos para os negócios, pode responder rapidamente a perguntas de negócios com a ajuda de dados e pode trazer insights acionáveis. O trabalho de um analista não é mais gastar tempo coletando, preparando e harmonizando dados e escrevendo consultas SQL.

Uma empresa precisa usar ferramentas de automação com dados prontos para negócios modelados para crescer mais rápido do que os concorrentes usando insights de marketing. Dados de alta qualidade são a base sobre a qual todos os relatórios e decisões de gestão devem ser construídos. Embora possa haver muitos obstáculos para obter dados de alta qualidade confiáveis, desde o estágio de coleta de dados até o estágio de criação do relatório, isso ainda é possível.

O que pode ser feito para superar esses problemas?

• Evite erros ao coletar dados, pois é mais fácil e barato impedir que os erros aconteçam em primeiro lugar do que mitigar suas consequências.
• Evite a própria possibilidade de um erro usando o máximo de automação possível nos fluxos de trabalho. Sem mencionar que automatizar tarefas manuais e repetíveis permite que os especialistas se concentrem em atividades de maior valor agregado, como o desenvolvimento de insights de dados acionáveis.