Când Google Analytics și Data Studio nu sunt suficiente și este timpul să treceți la Google BigQuery

Afacerile se mișcă din ce în ce mai mult online, iar 2020 a arătat că companiile din multe industrii pur și simplu nu pot supraviețui fără o prezență online. Desigur, cu cât sunt mai mulți clienți online, cu atât există mai multe activități online ale utilizatorilor și cu atât mai mulți analiști de marketing trebuie să lucreze cu date pentru a obține informații utile.

Aceste date trebuie stocate undeva, procesate (de preferință în timp real) și stocate pe termen nelimitat. La urma urmei, datele istorice sunt o adevărată comoară pentru un marketer cu experiență.

Să ne dăm seama când este timpul să ne depărtăm de soluțiile standard Google Analytics și Google Data Studio și să ne gândim la alegerea unui depozit de date.

Filosofia potrivit căreia dacă totul funcționează, nu-l atingeți pentru că îl veți rupe este familiară multor oameni. Pe de o parte, această afirmație este foarte rezonabilă, dar, pe de altă parte, nevoile întreprinderilor depășesc adesea rapid capacitățile serviciilor personalizate.

În zilele noastre, regulile jocului se schimbă cu o viteză extraordinară. Dispozitivele mobile și inteligente au complicat marketingul și au crescut în mod repetat cantitatea de date utilizate în ele. Și această tendință nu merge nicăieri, așa cum se poate vedea din Raportul Global Media Intelligence 2020 al GlobalWebIndex.

Numărul de dispozitive care au produs date pentru rapoartele de marketing crește în fiecare zi. În consecință, volumul datelor prelucrate de specialiștii în marketing este în creștere. Nu mai este suficient să folosești informații doar despre vânzări și campanii de publicitate. Rapoartele de marketing ar trebui să ia în considerare date din multe surse diferite (servicii de publicitate, site-uri web, aplicații mobile, magazine online, magazine offline, CRM-uri și sisteme de urmărire a apelurilor). În același timp, datele care provin din surse diferite sunt, de asemenea, structurate în moduri diferite.

Serviciile standard pe care le folosesc aproape toți agenții de marketing, cum ar fi Google Analytics și Google Data Studio, au limitările lor. Nu sunt suficient de flexibili și scalabili pentru a face față cerințelor în continuă schimbare. În plus, multe companii pur și simplu nu au resursele necesare pentru a procesa datele. Ca urmare, majoritatea informațiilor riscă să rămână neprocesate și neutilizate.

Prioritatea principală pentru un analist de marketing este să ofere companiei lor informații utile și de înaltă calitate, cât mai repede și mai ieftin posibil. Serviciile cloud și depozitele de date joacă un rol esențial în acest sens, oferind soluții semnificative de scalare și flexibilitate în ceea ce privește setările. Să aflăm cum să înțelegem când este timpul să schimbați instrumentele pe care le utilizați.

Majoritatea companiilor folosesc servicii binecunoscute și populare de la Google. Cu toate acestea, nu toate serviciile sunt la fel de utile și nu toate serviciile sunt potrivite sau necesare pentru toate companiile. Totul depinde de dimensiunea afacerii și de industrie. În mod logic, un startup cu o singură pagină de destinație și un mare retailer omnicanal au nevoie de instrumente analitice diferite. Pentru a evita cheltuielile inutile de bani și timp, o companie trebuie să înțeleagă clar de ce are nevoie.

Este timpul să schimbați ceva în sistemul dvs. analitic atunci când vă confruntați cu limitările următoarelor servicii:

Notă! În acest articol, când vorbim despre Google Analytics, vorbim despre Universal Analytics. Google a lansat recent noua versiune a Google Analytics, cunoscută sub numele de Google Analytics 4, și este opțiunea implicită pentru noii utilizatori. Următoarea generație de Google Analytics are beneficiile și limitările sale, dar pentru moment (de la începutul anului 2021), acest produs este încă în curs de perfecționare, îmbunătățire și actualizare.

Dacă nu ai încă multe date sau tocmai ți-ai lansat magazinul online, atunci Google Analytics (adică Universal Analytics) ți se potrivește perfect. La început, puteți descărca cu ușurință datele manual dacă aveți doar câteva surse publicitare. Dar, pe măsură ce numărul de canale și campanii de publicitate crește, merită să ne gândim la automatizare. În caz contrar, te vei simți blocat de transferurile de date de rutină și plictisitoare. Pentru a economisi timp și pentru a evita erorile umane, ar trebui să vă automatizați marketingul.

OWOX BI vă permite să configurați ușor și rapid colectarea automată a datelor de cost de la diferite servicii de publicitate în Google Analytics și Google BigQuery. În plus, OWOX BI verifică etichetele UTM și convertește automat toate datele de cost în moneda de bază. Puteți încerca serviciul gratuit!

Înapoi la limitele de colectare a datelor Google Analytics: acest serviciu este gratuit și prelucrează o cantitate imensă de informații în întreaga lume și, în mod destul de logic, impune restricții privind colectarea datelor. Aceste limite se aplică tuturor etichetelor, bibliotecilor și SDK-urilor de colecție Google Analytics.

Dacă aveți o afacere mică sau un startup cu un buget de publicitate de până la 100.000 USD pe an, nu aveți de ce să vă faceți griji. Este puțin probabil să depășiți limitele serviciului. Dar cei care au afaceri cu bugete de publicitate de 100.000 USD pe an sau mai mari ar trebui să fie atenți. Puteți depăși cu ușurință limitele și, ca urmare, puteți pierde informații importante despre comportamentul utilizatorului. Trebuie să fii extrem de atent cu aceste limite:

• Protocol de măsurare, Android SDK, iOS SDK, gtag. js și analize. js — 200.000 de accesări per utilizator pe zi și 500 de accesări pe sesiune
• Proprietate web, proprietate, ID de urmărire — 10 milioane de accesări pe lună per proprietate
• Fragmente mobile, ga. js și orice altă bibliotecă de urmărire moștenită - 500 de accesări pe sesiune

Limitele și cotele de colectare Google Analytics

Limitele de date pentru proprietățile Universal Analytics

Desigur, este destul de dificil să ratezi un mesaj de la Google Analytics despre depășirea limitelor și restricționarea noilor colectări de date. Dar scopul este să nu stai și să aștepți ca asta să se întâmple și apoi să alergi și să intri în panică. Este esențial să fii conștient de aceste limitări și să ai un plan de acțiune pentru când le atingi. De fapt, când atingeți aceste limite, vă puteți deplasa în trei direcții:

1. Treceți la versiunea plătită a Google Analytics.
2. Rămâneți cu versiunea gratuită, dar reduceți numărul de parametri monitorizați.
3. Proiectați un sistem de analiză personalizat special pentru afacerea dvs. folosind conectori de colectare a datelor, stocare în cloud și servicii de vizualizare.

Google Data Studio este un serviciu excelent de vizualizare a datelor, cu integrări native cu alte produse Google și multe avantaje:

• Este gratis.
• Vine cu un număr mare de șabloane de tablou de bord pentru toate ocaziile.
• Îl puteți conecta la diferite surse de date.

Data Studio include, de asemenea, o mulțime de filtre, elemente la nivel de pagină și de raport, câmpuri calculate, opțiuni simple de partajare și multe alte funcții.

Puteți utiliza acest serviciu la două niveluri:

• De bază. Creați rapoarte pe baza datelor din Google Analytics.
• Avansat. Creați rapoarte pe baza datelor din diferite surse de date (sistem CRM intern, date de cost din serviciile de publicitate).

Bun venit la Data Studio (tutorial)

Tutorial Google Data Studio pentru începători

Tutorial Google Data Studio — Cum să construiți un tablou de bord din MeasureSchool

Cum se creează un tablou de bord Google Data Studio din Social Media Examiner

Data Studio este excelent pentru companii mici și startup-uri dacă aveți nevoie să configurați un tablou de bord elegant și ușor de înțeles vizual, bazat pe una sau două surse de date. Dar nu uitați că acest serviciu este conceput pentru vizualizarea datelor. Printre deficiențele sale se numără lipsa suportului pentru fișierele Excel (datele din Excel trebuie conectate manual), viteza scăzută a actualizărilor automate ale tabloului de bord și lipsa vizualizărilor complexe folosind multe surse de date.

Capacitățile Data Studio sunt suficiente pentru majoritatea companiilor mijlocii, cu condiția să funcționeze cu o singură sursă de date. Cu alte cuvinte, trebuie să încărcați date din surse diferite în aceeași stocare de date unde vor fi procesate și apoi încărcate în Data Studio.

Dar pentru corporațiile mari cu bugete de publicitate de peste 1 milion USD pe an, cantitatea de date procesate este pur și simplu prea mare pentru acest serviciu gratuit. Pentru a rezolva această dilemă a datelor, puteți folosi Google BigQuery, care oferă companiilor puterea de a procesa petabytes de date în câteva minute sau chiar secunde.

Afaceri diferite (chiar dacă sunt din aceeași nișă) au cerințe diferite pentru analiza de marketing - pâlnii de vânzări, frecvența achizițiilor și abordări ale promovării mărcii și reținerii clienților. Este demn de remarcat faptul că dezvoltarea Google BigQuery a făcut ca analiza de date mari să fie disponibilă pentru toate companiile de pe piață, nu doar pentru marile corporații.

Google BigQuery este un depozit de date fără server complet gestionat, care permite analiza sigură și scalabilă a petaocteților de date. De asemenea, fiind parte a Google Cloud Platform (un lider în managementul datelor pentru Analytics conform Forrester Research), serviciul are integrări încorporate cu produsele Google.

Google BigQuery este simplu și rapid și un număr mare de specialiști poate lucra cu el. De asemenea, vine cu seturi gata făcute de interogări SQL, astfel încât să puteți obține informații utile din datele colectate. Printre celelalte avantaje ale sale se numără:

• Securitate și fiabilitate. Controlați accesul la proiecte sau seturi de date criptate și implementați managementul accesului la identitate (IAM).
• Scalabilitate. Adaptați stocarea datelor la dimensiunea, performanța și cerințele de cost ale companiei dvs.
• Optimizarea costurilor. Obțineți opțiuni de preț cu plata pe măsură ce utilizați și abilitatea de a estima costurile.
• Timpul de a valorifica. Începeți să lucrați cu Google BigQuery ușor și rapid, explorați datele pentru a găsi informații utile și acționați mai rapid asupra noilor oportunități de afaceri.

BigQuery ajută la eliminarea poverii companiilor de a gestiona, controla, întreține și securiza infrastructura depozitului de date. Acest lucru permite organizațiilor să se concentreze pe atingerea obiectivelor de afaceri.

Ce este BigQuery?

BigQuery într-un minut

De asemenea, nu uitați că atunci când creați un sistem de analiză pentru departamentul de marketing, trebuie să vă concentrați întotdeauna pe doi factori:

1. Compania dvs. ar trebui să aibă acces deplin și control asupra datelor sale.
2. Datele ar trebui să fie prezentate într-o interfață care este convenabilă, familiară și potrivită pentru factorii de decizie.

Când lucrați cu Google BigQuery, puteți fi sigur că aceste condiții sunt îndeplinite. Deși considerăm acest serviciu o adevărată descoperire pentru un analist de marketing, nu poate fi numit unul fără cusur. Google BigQuery limitează numărul de solicitări primite, numărul de actualizări la un tabel pe zi și așa mai departe. Pentru a evita munca de rutină inutile și obositoare, vă recomandăm să configurați importul automat de date din toate sursele de date de care aveți nevoie.

Conectori mari recunoscuți pe piață, cum ar fi OWOX BI, au lucrat cu Google BigQuery de mulți ani. OWOX BI colectează și îmbină date (de la Google Analytics, servicii de publicitate, site-uri web, magazine offline, sisteme de urmărire a apelurilor și sisteme CRM) în Google BigQuery. Ca rezultat, primești toate datele într-o structură uniformă și le poți folosi pentru a crea orice rapoarte.

Dacă decideți să utilizați Google BigQuery pentru a vă explora datele, atunci rețineți că primul pas pentru a face acest lucru este să identificați cu exactitate toate sursele de date cu care va trebui să lucrați. Acestea pot include diverse servicii, platforme și aplicații, cum ar fi Google Analytics, servicii de publicitate, site-uri web, magazine offline, sisteme de urmărire a apelurilor și sisteme CRM. Pentru multe companii, aceasta este principala provocare pentru utilizarea BigQuery.

Rețineți că pentru a încărca automat date de la produse non-Google, veți avea nevoie de o platformă pentru procesarea și transferul datelor, cum ar fi OWOX BI Pipeline, care oferă conectori populari și personalizați pentru toată lumea.

Mulți specialiști în marketing sunt speriați de BigQuery, deoarece trebuie să aștepte ca rapoartele să fie pregătite de analiști sau cunosc SQL. OWOX BI este conceput special pentru agenții de marketing care au date stocate în stocarea de date Google BigQuery.

OWOX BI Smart Data combină datele dvs. în formatul potrivit pentru modelul dvs. de afaceri și vă permite să creați cu ușurință rapoarte într-un designer de rapoarte simplu. Datele sunt valoroase doar atunci când oferă afacerii tale un avantaj. Vă puteți concentra în întregime pe obiectivele dvs. de afaceri, în timp ce Smart Data are grijă de sursele și structurile de date și ia în considerare modelul dvs. de afaceri. Acest produs oferă agenților de marketing o soluție pentru a crea rapoarte în câteva clicuri fără interogări SQL.

Obțineți rapoarte de marketing gata făcute fără nicio codificare! Folosind interfața simplă OWOX BI Report Builder, nu trebuie să înțelegeți cum sunt structurate datele dvs. sau să așteptați un răspuns din partea analiștilor. Doar selectați parametrii și valorile pe care doriți să le vedeți în raportul dvs., iar Smart Data vă va vizualiza instantaneu datele într-un mod pe care îl puteți înțelege.

• Pentru a gestiona complexitatea marketingului modern bazat pe date, trebuie să creați un mediu de analiză de marketing care să se potrivească afacerii dvs.
• Începeți cu pași mici, dar aveți un plan pentru dezvoltarea viitoare.
• Stocarea în cloud este cea mai bună opțiune pentru o afacere în creștere cu perspectiva de a utiliza big data.
• Utilizarea unui serviciu precum Google BigQuery vă permite să reduceți costurile de operare și materiale, să asigurați scalabilitatea proiectelor și să profitați de capabilitățile avansate, inclusiv de învățarea automată.
• Migrând volumul de lucru de date la BigQuery, veți reduce costurile de întreținere a infrastructurii și veți avea timp pentru creativitate și pentru a găsi informații și idei puternice pentru a vă atinge obiectivele de afaceri.