O mană divină pentru marketeri: cum să creați rapoarte fără analiști și SQL

Raportarea este o adevărată supărare pentru orice agent de marketing. În principal, majoritatea instrumentelor analitice se concentrează pe nevoile analiștilor și dezvoltatorilor și interzic marketerului să lucreze el însuși cu datele. Acest articol explică de ce se întâmplă acest lucru și cum vedem o soluție la această problemă.

Scopul fiecărei afaceri este să obțină profit. Cu toate acestea, pentru a înțelege cum decurge dezvoltarea companiei și în ce direcție merită să mergem mai departe, companiile trebuie să urmărească și să monitorizeze toate zonele organizației. Cu alte cuvinte, raportarea este un instrument esențial pentru factorii de decizie.

Ca să nu mai vorbim de faptul că într-o stare de economie pandemică, când marketerii sunt obligați să realizeze mai mult cu mai puține resurse (mai puține bugete și mai puțin timp pentru implementare), nu se poate face fără raportare.

În ultimul an, companiile au devenit încrezătoare că puteți obține succesul în diferite moduri, atât offline, cât și online. Există multe opțiuni pentru a ajunge la clienți în ecosistemele digitale (să nu uităm de spațiile vocale și audio în evoluție datorită procesării limbajului natural). Oricare dintre aceste canale aduce noi volume de date. Puteți folosi aceste informații atât pentru a comunica cu clienții, cât și pentru a afla mai multe despre publicul țintă, ceea ce este util pentru dezvoltarea afacerii.

Afacerea are o piață în care operează, obiective și date. Orice companie își dorește trei lucruri: să câștigi mai mult, să cheltuiești mai puțin și să o faci mai repede.

Agentul de marketing ajută afacerea să obțină ceea ce își dorește. El are zeci de servicii diferite, obiective ale CMO și expertiză în marketing. Acesta este ceea ce îi este disponibil în majoritatea cazurilor.

Ce îi lipsește marketerului și cu ce probleme se confruntă cel mai adesea în munca sa:

1. Datele din rapoarte nu se potrivesc și trebuie monitorizate constant. De ce? Datele se pot pierde în etapa de colectare a datelor, se pot duplica etc. Nu există un motiv simplu; altfel, nu ar fi o problema pe piata. Un agent de marketing are nevoie de date în care se poate avea încredere pentru a lua decizii.
2. Este complicat și necesită mult timp pentru a construi un raport cu toate datele necesare. De obicei, marketerii nu au timp să studieze SQL și nu doresc să aștepte un răspuns din partea analiștilor. Agentul de marketing dorește să facă rapoarte în mod independent în secțiunile corecte și să nu le aștepte de la analiști. O altă problemă este că nu știe niciodată dinainte ce întrebări vor apărea și ce rapoarte ar putea fi necesare data viitoare. Este o ocazie rară să avem un raport universal pentru toate circumstanțele posibile.
3. Un agent de marketing are nevoie de îndrumări aplicabile, nu de raportare . De exemplu, raportul de campanie publicitară care arată suma CPA este mai puțin valoros decât cel mai bun raport de mix de marketing, care arată cât de mult aveți nevoie pentru a crește sau a micșora bugetul publicitar. De ce asa? Pentru că costul aplicației nu răspunde la întrebarea ce să faci cu aceste informații.

Datorită dezvoltării unor servicii precum Google BigQuery, analiza Big Data devine mai accesibilă pentru companiile de toate dimensiunile. Dar produsele analitice existente sunt destinate în primul rând nevoilor analiștilor și dezvoltatorilor. Specialiştii în marketing sunt încă forţaţi să se limiteze la rapoarte gata făcute sau să aştepte ca analiştii să pregătească date, să rateze oportunităţi şi să piardă timpul.

În figura de mai sus, există cadranul magic Gartner cu servicii analitice și BI. Într-una dintre camerele de chat populare pentru analiști, Excel a fost adăugat la grafic. Această figură arată că utilizatorii de afaceri au nevoie de instrumente analitice moderne până când datele de care au nevoie sunt livrate în interfața familiară Excel sau Google Sheets.

Există un citat binecunoscut: „datele sunt un petrol nou.” Și la fel cum industria petrolului de pe piața de analiză de marketing are state care reglementează accesul la valoarea acumulată în formă brută, cum ar fi Google, Facebook, Apple, există conducte de petrol. cum ar fi OWOX BI, Supermetrics, Fivetran, StitichData care livrează date către rafinării precum Google Cloud, AWS, MS Azure, Hadoop. Dar pentru utilizatorul final, toate acestea nu oferă o valoare semnificativă până când nu își poate alimenta mașina cu energia adecvată la momentul potrivit și fără efort inutil.

Astăzi, utilizatorii de afaceri sunt nevoiți să se limiteze la autobuze obișnuite, care le livrează în secțiuni de date prestabilite sau plătesc în plus pentru taxiuri, fără să știe adresa exactă unde trebuie să ajungă și ce raport să construiască în cele din urmă.

De ce instrumentele analitice existente nu satisfac pe deplin nevoile marketerilor:

• Serviciile specializate nu contin datele necesare . De ce nu folosiți Google Analytics? Nu este nevoie de date de afaceri. Este imposibil să îmbinați toate datele și să construiți rapoarte conform logicii care corespunde modelului dvs. de afaceri.
• Chiar dacă afacerea a strâns toate datele necesare, este nevoie de expertiză pentru a le îmbina: prin ce chei, în ce structură, în ce condiții etc.
• Serviciile de analiză avansate existente oferă soluții special concepute, nu cele de sistem : puteți crea un anumit raport sau tablou de bord, dar nu puteți crea un sistem de raportare cu care agentul de marketing să poată lucra. De exemplu, puteți obține un raport de actualizare automată în Power BI, Google Data Studio sau Excel. Dar dacă trebuie să modificați ceva în raport, să adăugați secțiunile, parametrii și valorile necesare sau să schimbați gruparea de canale, agentul de marketing însuși nu poate face acest lucru. Trebuie să contactați un analist de fiecare dată.

De ce este dificil pentru un specialist în marketing să obțină datele corecte în Excel sau Google Sheets? Unde este blocajul dintre toate etapele de lucru cu date?

După ce datele au fost convertite într-o structură specifică (de exemplu, etichetele UTM sunt recunoscute) și înainte ca utilizatorul de afaceri să poată face un raport din acestea, are loc un proces iterativ. De exemplu, selectați coloanele dorite, excludeți utilizatorii care nu au făcut achiziții într-o anumită perioadă etc. Acest proces necesită comunicare între analiști și marketeri. Și dacă marketerul nu cunoaște SQL, această comunicare nu poate fi evitată.

Astăzi, analiștii creează rapoarte care necesită consolidarea datelor folosind SQL. De-a lungul timpului, există din ce în ce mai multe astfel de interogări SQL, iar logica din ele devine din ce în ce mai complexă. Astfel, marketerul nu poate obține raportul necesar fără ajutorul unui analist, iar calitatea datelor este de fiecare dată în discuție.

Majoritatea produselor analitice simplifică munca analistului într-o singură etapă, dar nu ajută la îmbinarea corectă a datelor, sau agentul de marketing să obțină rapoartele necesare fără ajutorul analistului. Prin urmare, analistul rămâne un punct slab.

Unul dintre clienții noștri a spus odată: „Agenții noștri de marketing au acum două opțiuni: fie să aștepte Excel, fie să învețe SQL.” Vestea bună este că nu este singura alternativă.

Practic, nu este nevoie să așteptați un analist sau să învățați SQL pentru a construi rapoarte. Când datele sunt deja modelate conform modelului de afaceri al companiei, agentul de marketing nu trebuie să alerge la analist de fiecare dată când dorește să creeze un nou raport.

Analistul îmbină datele cu modelul de afaceri o dată, astfel încât să fie mai ușor să faci modificări mai târziu. Agentul de marketing poate folosi apoi aceste date în servicii de raportare moderne care pot lucra cu date modelate (de exemplu, OWOX BI).

Noile instrumente de analiză de marketing au venit să salveze ziua! Da, marketerii trebuie să le rezolve, dar acest lucru este totuși mai ușor și mai convenabil decât SQL. În schimb, marketerul va primi date în care se poate avea încredere, rapoarte în secțiunile corecte și recomandări aplicabile.

Ce trebuie să faci pentru ca magia să funcționeze?

Pasul 1 . Colectați date cu ajutorul instrumentelor ETL într-un singur loc pentru analiza ulterioară (stocarea datelor în cloud, în special Google BigQuery, este o opțiune ideală pentru marketeri).

Pasul 2 . Curățați și potriviți datele colectate.

Pasul 3. Îmbinați datele pentru modelul de afaceri.

Pasul 4 . Conectați datele modelate la serviciul de raportare.

Pasul 5 . Exportați datele în serviciul de vizualizare a datelor.

Astfel de instrumente precum Funnel. io, Supermetrics, OWOX BI, Datorama, Improvado, Kissmetrics etc. sunt excelente pentru colectarea datelor. Dar, pentru a-l potrivi corect, ștergeți, îmbinați, deduplicați și așa mai departe, aveți nevoie de ajutorul unui analist.

Pentru a modela datele, marketerul are nevoie și de ajutorul unui analist. Dar, este o singură dată.

Notă! Dacă aveți un proiect mic, o pereche de surse de date (tabel cu evenimente plus cheltuieli) și trebuie să construiți 2-4 rapoarte, atunci structura de calcul a acestor tabele va fi destul de simplă.

Totuși, dacă vorbim de un proiect real cu multe tabele cu date din sistemele de publicitate, tranzacții din CRM, informații despre utilizator, date extinse despre produse și toate celelalte date care intră în Google BigQuery? Merită să folosiți instrumente precum DBT/Dataform pentru a evita 100500 de tabele încurcate, puteți face modificări o singură dată și acestea ar putea fi aplicate întregului model.

Odată ce datele dvs. sunt modelate, puteți crea o varietate de rapoarte cu care să lucrați. Ca exemplu de platformă universală modernă care colectează și analizează datele dvs. de marketing din diverse surse, vă permite să automatizați raportarea și să transferați rezultatele unde doriți, să ne uităm la OWOX Smart Data.

Folosind serviciul Smart Data, agenții de marketing pot primi rapoarte de marketing fără limite și eșantionare, pe baza datelor brute îmbinate de la Google BigQuery și pot exporta rapoarte în Google Data Studio și Google Sheets.

Există două moduri de a obține un raport:

1. Utilizați generatorul de rapoarte.
2. Selectați un șablon gata făcut din galeria celor mai populare rapoarte.

Specialiștii în marketing pot obține rapid acces la informații de marketing de orice complexitate, folosind tablouri de bord prefabricate sau personalizate pentru cerințele companiei. Pentru sarcini rapide, rapoartele gata făcute în OWOX BI Smart Data sunt potrivite, în timp ce pentru cele complexe — preprocesarea și descărcarea datelor folosind interogări SQL din Google BigQuery — este necesară.

Să ne uităm la Generatorul de rapoarte — trebuie să determinați ce valori și parametri doriți să vedeți în raport, să alegeți tipul de raport dorit și intervalul de date. Smart Data generează o interogare SQL a datelor necesare în Google BigQuery, iar un agent de marketing primește un raport vizual.

Utilizarea rapoartelor, cum ar fi analiza cohortelor, calculul LTV, analiza ROPO și altele, permite marketerilor să ia în considerare toate punctele de contact ale clienților și să monitorizeze eficacitatea campaniilor de marketing.

Abordarea actuală a lucrului cu date nu este optimă. De cele mai multe ori, agenții de marketing și utilizatorii de afaceri nu pot crea rapoarte singuri, deoarece este prea complicat. Pentru a răspunde la întrebările lor, trebuie să stabilească sarcini pentru analiști și să aștepte rapoarte. Și din nou, și din nou. Până la urmă, până nu răspunzi la prima întrebare, nu știi care va fi a doua.

În cele din urmă, se dovedește că datele sunt folosite pentru a monitoriza situația actuală și a analiza trecutul, dar rareori — pentru a gestiona viitorul. Prin urmare, datele vor aduce mult mai multă valoare dacă utilizatorii de afaceri au posibilitatea de a lucra cu ei pentru a lua decizii în mod independent.