De ce puteți (sau nu) aveți încredere în rapoartele dvs

Potrivit Harvard Business Review, 90% dintre liderii de afaceri cred că alfabetizarea datelor este crucială pentru succesul companiei. Cu toate acestea, 84% dintre agenții de marketing au dificultăți în accesarea datelor și a informațiilor. Tablourile de bord și rapoartele nu afișează imaginea reală și nu pot fi de încredere.

De ce este acesta cazul? Calitatea slabă a datelor și erorile de date sunt printre principalele motive pentru care nu puteți avea încredere în rapoartele dvs. de marketing. Potrivit unui sondaj Gartner, „impactul financiar mediu al calității slabe a datelor asupra organizației este estimat la 15 milioane USD pe an”.

Dacă nu aveți încredere în tablourile de bord și în datele pe care sunt construite, atunci deciziile de management nu vor fi luate pe baza cifrelor reale. Și pentru afaceri, asta este groaznic.

În acest articol, discutăm toate erorile posibile de date și etapele în care pot apărea acele erori. Apoi vă oferim sfaturi specifice despre cum să le evitați. Iată lista dvs. de verificare pentru a spune nu calității proaste a datelor!

Dacă doriți ca compania dvs. să reușească, trebuie să oferiți utilizatorilor de afaceri informații de înaltă calitate. Cu toate informațiile disponibile la îndemână, specialiștii în marketing pot explica cu ușurință de ce a funcționat o decizie, ce a afectat succesul sau eșecul campaniilor de publicitate, ce se poate face mai bine etc.

În plus, odată cu peisajul media digital în creștere rapidă, clienții folosesc din ce în ce mai multe canale media și se așteaptă la o abordare personalizată susținută de date, astfel încât să poată primi recomandări precise. Este nerezonabil să ignorăm capacitățile analizei de marketing, mai ales având în vedere că mai mult de 80% din bugetele de marketing se bazează pe canalele digitale pentru atragerea clienților. Parcă ai avea un Ferrari puternic în garaj și ți-ar fi frică să-l conduci!

Cu toate acestea, implementarea acestei abordări logică și simplă este complicată: pentru ca directorii și specialiștii în marketing să aplice datele culese, trebuie să aibă încredere în ele . Și aici se află rădăcina tuturor problemelor.

Ce se poate face pentru a îmbunătăți calitatea datelor colectate de la toate canalele cu care lucrează agenții de marketing și pentru a crește încrederea în rezultatele datelor? Preveniți apariția greșelilor!

Există trei etape în care apar de obicei erorile de date:

1. Planificarea măsurătorilor
2. Colectarea și pregătirea datelor (normalizare)
3. Crearea raportului

Notă! În fiecare dintre aceste etape, datele pot fi manipulate greșit din cauza factorilor umani.

Să ne uităm la ce se poate face pentru a împiedica apariția erorilor. La urma urmei, este mult mai ușor să preveniți greșelile decât să căutați erori și discrepanțe de date în întregul sistem de raportare.

Primul pas în lucrul cu date pare destul de ușor - trebuie să planificați colectarea tuturor datelor de marketing de care aveți nevoie. Cu toate acestea, colectarea datelor este adesea planificată doar pentru o anumită sarcină, astfel încât este posibil să nu aveți suficiente date pentru sarcini noi pe care le întreprindeți sau proiecte noi pe care le începeți. Prin urmare, săriți peste pasul de planificare este nerezonabil. Echipa OWOX face întotdeauna o analiză expresă înainte de a începe să lucreze la un proiect. De ce? Pentru a identifica posibilele blocaje în colectarea datelor. Uneori, echipa chiar dezvoltă sisteme întregi de metrici și enumeră toți parametrii posibili.

Provocarea este să colectați toate datele fragmentate din toate sursele de date (diferite platforme de publicitate și servicii cu care lucrați) și să faceți ca aceste date să funcționeze pentru dvs.

Absența acestei etape de planificare, sau o abordare nestructurată, duce la reconfigurarea transferului de identificatori în timp ce datele istorice nu sunt disponibile. Dacă nu aveți toate datele, deciziile și acțiunile dumneavoastră se vor baza pe informații incorecte sau incomplete. Pentru a evita acest lucru, trebuie să luați în considerare toate punctele de contact ale clienților prin colectarea:

• Date despre comportamentul utilizatorului de pe site-ul și/sau aplicația dvs
• Date de cost de la platformele de publicitate
• Urmărirea apelurilor, chatbot și date de e-mail
• Date reale de vânzări din sistemele dvs. CRM/ERP etc.

Principalele erori care pot apărea în această etapă sunt rezultatul:

• Obținerea de date agregate, eșantionate . Datele eșantionate sunt date generalizate care apar atunci când doar o parte a datelor este analizată și utilizată pentru raportare. Să ne imaginăm că ai un kilogram de mere și sarcina ta este să decizi dacă aceste mere sunt bune sau putrezite. Dacă folosiți date prelevate (două sau trei mere din întregul ciorchine), puteți decide că acest kilogram este de o calitate excelentă, când de fapt toate celelalte mere pe care nu le-ați probat sunt putrezite.

De ce se întâmplă asta? Deoarece procesarea matricelor de date masive în cel mai scurt timp posibil este o sarcină complicată și care necesită resurse intensive, sistemele procesează datele rapid folosind eșantionarea, agregarea și filtrarea datelor pentru a genera rapoarte cât mai rapid posibil.

Cum afectează datele și calitatea rapoartelor? Evident, prost. Deciziile inteligente nu pot fi luate doar pe baza unui mic eșantion de date. De exemplu, este posibil să nu vedeți o campanie de publicitate profitabilă și să o dezactivați din cauza datelor distorsionate dintr-un raport.

Cum poți identifica această problemă? În interfața Google Analytics, veți vedea un mesaj în partea de sus a raportului care spune Acest raport se bazează pe N% din sesiuni .

Dacă doriți să aveți rapoarte în care puteți avea încredere, este o necesitate să obțineți date brute neeșantionate. Deci, după ce te-ai decis cu privire la toate sursele de date, trebuie să folosești de preferință conectori care colectează automat date brute și verifică în mod regulat caracterul complet al datelor.

• Obținerea de date incomplete și incorecte din API-ul unui serviciu publicitar . De ce se întâmplă asta? Serviciile de publicitate colectează o mulțime de date despre utilizatori și comportamentul acestora; cu toate acestea, în timpul transmiterii datelor, pot apărea erori precum dublarea datelor, pierderea datelor sau discrepanțe în timpul unei actualizări retroactive. Cum afectează acest lucru calitatea datelor și rapoartelor dvs.? Aceste erori sunt transferate în rapoarte și, în consecință, este pur și simplu imposibil să luați deciziile corecte din cauza raportărilor inexacte.

Cum se rezolvă această problemă? Deoarece este imposibil să controlați direct codul atunci când lucrați cu API-uri, poate fi dificil să interacționați cu serviciile. Vă recomandăm insistent să utilizați instrumente de import de date care acceptă modificările API. În cazul în care datele nu sunt disponibile, aceste instrumente pot arăta lipsurile de date existente și pot descărca datele ulterior.

Unde stochează toate aceste informații?

Dacă doriți să stocați fiecare octet de date pe propriile servere, vă va costa o avere. Vă recomandăm să utilizați soluții cloud, deoarece acestea vă vor economisi resursele și vă vor oferi acces la date la nivel global. Fără îndoială, cea mai bună opțiune de pe piață care ia în considerare nevoile marketerilor este Google BigQuery. Puteți folosi acest serviciu cloud pentru a stoca date brute de pe site-uri web, sisteme CRM, platforme de publicitate etc.

Practic, cea mai bună opțiune pentru a evita erorile în colectarea datelor este să nu colectezi niciodată datele manual. Astăzi, există o mulțime de soluții software de marketing, cum ar fi OWOX BI, care colectează automat date într-un depozit de date (sau lac de date) de la diferite servicii și site-uri web.

Timp de mulți ani, marketingul a depins de datele terților. Dar acum marile companii influente precum Google și Apple schimbă modul în care folosesc datele personale. În curând, lumea va abandona cookie-urile de la terți. Pentru marketeri, aceasta înseamnă o colectare complicată de date și pierderea de tone de date valoroase despre activitățile utilizatorilor la diferite puncte de contact. Ce se poate face pentru a vă menține performanța? În primul rând, trebuie să vă concentrați pe colectarea de date de la prima parte și de la a doua parte. În al doilea rând, ar trebui să fiți pregătit să utilizați lacuri de date, deoarece numai datele stocate în astfel de lacuri sunt deținute și controlate de dvs. (și nu de platformele de publicitate). Datorită actualizărilor din produsele Google (Google Analytics 4, inițiativa Privacy Sandbox), vă recomandăm să utilizați Google BigQuery, deoarece noua versiune de Google Analytics are integrare nativă cu GBQ și oferă exporturi complete de date.

Al doilea pas după colectarea tuturor datelor este utilizarea acestora. Totuși, nu poți face asta imediat. Este imposibil să lucrați cu date până când nu sunt pregătite (normalizate). De ce este așa? Datele de la diferite platforme/servicii de publicitate au structuri diferite și sunt în formate și valute diferite. Pentru a putea crea rapoarte, aveți nevoie ca datele dvs. să fie structurate, actualizate și complete.

În timp ce încercați să normalizați datele, puteți întâmpina provocări legate de:

• Diferite formate de date, structuri și niveluri de detaliu. De ce este acesta cazul? Serviciile diferite folosesc scheme diferite pentru încărcarea datelor. De exemplu, un serviciu de publicitate poate avea o coloană numită Product name , în timp ce altul are o coloană numită Product categorie .

Cum afectează acest lucru calitatea datelor și a rapoartelor? Este pur și simplu imposibil să construiți rapoarte dacă datele sunt în structuri diferite.

Cum se rezolvă această problemă? Înainte de a analiza datele, acestea trebuie convertite într-un singur format; altfel, nu va iesi nimic bun din analiza ta. De exemplu, ar trebui să îmbinați datele despre sesiunile utilizatorilor cu datele privind costurile publicitare pentru a măsura impactul fiecărei surse de trafic sau canal de marketing și pentru a vedea care campanii de publicitate vă aduc mai multe venituri.

• Diferite monede. Serviciile de publicitate diferite folosesc monede diferite și, pentru a obține numerele corecte în rapoarte, ar trebui să verificați întotdeauna ce monedă este utilizată și să convertiți toate monedele într-o singură monedă de bază.
• Dependențe de inserare, actualizare și ștergere. În timp ce se elimină datele nestructurate pentru a fi perfect uniforme în toate înregistrările și câmpurile, pot apărea diferite efecte secundare nedorite.

Cum afectează aceste dependențe calitatea datelor și a rapoartelor? Cel mai frecvent rezultat al unor astfel de erori este că datele sunt aruncate de sistem și nu sunt luate în considerare la crearea rapoartelor, făcând rapoartele în sine eronate. De exemplu, să presupunem că avem un obiect sesiuni și un obiect reclame . În sesiuni , avem date pentru zilele 10 până la 20, iar în reclame sunt date din zilele 10 până la 15 (din anumite motive nu există date de cost pentru zilele 16 până la 20). În consecință, fie pierdem datele din reclame pentru zilele 16 până la 20, fie datele din sesiuni vor fi disponibile doar pentru zilele 10 până la 15.

Cum se rezolvă această problemă? Dacă utilizatorul nu cunoaște particularitățile îmbinării datelor și nu verifică datele cu care lucrează, probabilitatea de a face o eroare este foarte mare. Prin urmare, soluția este să vă verificați datele înainte de a le utiliza.

Notă! Normalizarea datelor este o „lucrare de maimuță” manuală și de rutină, care nu este foarte inspirată și îi împiedică pe analiști să extragă informații. Dificultățile de normalizare ocupă de obicei până la 50% din timpul de lucru al analistului. Și să fim sinceri: este destul de frustrant. Pentru a preveni acest lucru, utilizați instrumente de automatizare!

Ieșirea perfectă este să aplicați soluții automate care pot colecta, curăța, normaliza și monitoriza calitatea datelor dvs., astfel încât să fie pregătite pentru afaceri. O variantă și mai bună este dacă conectorul de date ales poate face totul pentru tine, așa cum face platforma all-in-one OWOX BI. Cu ajutorul OWOX BI, puteți face față cu ușurință tuturor provocărilor care îi așteaptă pe marketeri și analiști și puteți obține date pregătite pentru afaceri în care puteți avea încredere.

Erorile de colectare și normalizare a datelor nu vă vor deranja niciodată cu OWOX BI. Acest serviciu vă eliberează timp prețios și se ocupă de:

• Colectare de date. Obțineți toate datele de care aveți nevoie de la Google Analytics, serviciile de publicitate, site-ul dvs. web, magazinul dvs. offline, serviciile de urmărire a apelurilor și sistemele CRM în Google BigQuery. OWOX BI vă permite să obțineți rapoarte fără eșantionare pentru orice parametri disponibili. Serviciul adună date brute și vă avertizează în cazul unor greșeli în transferul de date al unui API. Tot ce trebuie să faceți este să oferiți acces la sursele de date și să alegeți ce date doriți să adunați.
• Monitorizarea datelor. Puteți vedea oricând unde aveți discrepanțe de date, în ce perioadă și cât de critice sunt acestea cu ajutorul OWOX BI. Acesta compară zilnic cantitatea de date din proiectul dvs. BigQuery în funcție de accesări, sesiuni, utilizatori și tranzacții cu Google Analytics și semnalează discrepanțe semnificative.
• Normalizarea datelor. OWOX BI vă ajută cu curățarea, deduplicarea și actualizarea datelor, precum și cu convertirea costurilor într-o monedă de bază și monitorizarea relevanței datelor. De asemenea, OWOX BI poate defini greșeli în etichetele UTM, cum ar fi parametrii dinamici neacceptați, erorile de sintaxă sau lipsa totală a etichetelor UTM obligatorii.

Cu OWOX BI, puteți colecta date de marketing pentru rapoarte de orice complexitate în stocarea securizată în cloud BigQuery de la Google, care este cea mai bună alegere pentru nevoile de marketing.

Potrivit sondajelor, 84% dintre agenții de marketing au dificultăți în accesarea datelor și a informațiilor, în timp ce 86% cred că au nevoie de instrumente mai bune pentru a le obține. Mai simplu spus, marketerii doresc să aibă un raport imediat ce se gândesc la el. Afacerea beneficiază atunci când echipa de marketing implementează informații, în timp ce echipa de analiză le extrage. Și cu tot mai multe date despre comportamentul utilizatorilor adunate de specialiști în marketing, ar trebui să fie ușor să obțineți informații utile. Cu toate acestea, în practică, lucrurile funcționează adesea în sens invers.

După ce a făcut față obstacolelor la nivelurile de colectare și pregătire a datelor, există încă câteva alte dificultăți în crearea rapoartelor, cum ar fi:

• Hotărândce model de atribuire să folosească. Nu există un răspuns corect, deoarece sunt necesare modele diferite pentru sarcini diferite. De asemenea, ar trebui să țineți cont de particularitățile afacerii dvs. O prezentare detaliată a tuturor modelelor de atribuire de pe piață vă poate ajuta să alegeți cel mai potrivit pentru dvs.
• Hotărândcare raportează serviciul de construcție să folosească. Alegeți un serviciu care poate oferi cu ușurință vizualizări de date ușor de înțeles și poate actualiza automat rapoartele. Rețineți că, deși serviciile de vizualizare a datelor, cum ar fi Google Data Studio, pot funcționa cu mai mult de două surse de date, nu este totuși posibil să le utilizați pentru îmbinarea și transformarea datelor. Dacă doriți să creați un raport bazat pe mai multe surse de date, mai întâi trebuie să colectați toate datele necesare într-un lac de date (de exemplu, Google BigQuery).

Cu cât întregul ecosistem de raportare devine mai complicat (în special pentru întreprinderile de afaceri) și cu cât sunt construite mai multe rapoarte și interogări SQL, cu atât sistemul se sparge mai ușor. Pe lângă erorile de date faptice, pot apărea și diverse dificultăți care pot duce la și mai multe erori, interogări SQL întrerupte sau neînțelegere și utilizare greșită a datelor colectate .

• Prea multe modificări ale rapoartelor (și/sau interogărilor SQL) într-o perioadă scurtă de timp. De ce se întâmplă asta? În arhitectura clasică de raportare, a existat un set de date sub fiecare raport construit folosind interogări SQL și nimic nu s-a schimbat. Dar astăzi, aceste interogări SQL sunt modificate și editate din când în când. Cum afectează acest lucru calitatea datelor și a rapoartelor? Sunt atât de multe modificări încât este ușor să uiți ce modificări au fost făcute și când. Aceasta înseamnă că editările la nivelul unui set de date nu sunt aplicate altui set de date.
• Cerințele se schimbă în mod constant (iar tranziția la o nouă versiune a Google Analytics 4 și limitările de utilizare a datelor nu fac acest lucru mai ușor). De ce se întâmplă asta? În timp ce nevoia de rapoarte diferite este în creștere, analiștii trebuie să creeze seturi de date, să normalizeze datele și să scrie interogări SQL pentru fiecare raport. Cum afectează calitatea datelor și a rapoartelor? Când semnificația unui obiect este schimbată - de exemplu, ceea ce este înțeles ca o conversie se schimbă într-o vizită pe site-ul web în loc să facă o comandă - este o provocare să ne amintim ce trebuie schimbat, astfel încât datele să rămână precise și corecte în fiecare raport.
• Un proces lung de raportare. De ce se întâmplă asta? Analiștii sunt întotdeauna supraîncărcați, iar agenții de marketing trebuie să aștepte rapoarte. Mai mult, conform studiilor, crearea chiar și a unui singur tablou de bord durează în medie 4,5 zile, un minim de trei iterații și, cel mai important, aproximativ 18.000 USD. Cum afectează acest lucru calitatea datelor și a rapoartelor? Specialiştii în marketing nu au posibilitatea de a găsi răspunsuri imediate la tot felul de întrebări ce , de ce , când şi unde , în momentul în care acestea apar. Ca urmare, deciziile sunt luate pe baza intuiției sau a datelor incomplete și incorecte.
• Dificultate în înțelegerea datelor. De ce se întâmplă asta? Diferiți oameni lucrează cu aceleași rapoarte și nu există întotdeauna același sens în spatele unei anumite valori și al unui anumit parametru. De exemplu, în cadrul diferitelor rapoarte, valoarea utilizatorului poate însemna un utilizator înregistrat fără achiziții sau un client care revine. Cum afectează acest lucru calitatea datelor și a rapoartelor? Când luați o decizie, definiți un utilizator într-un fel, dar nu există nicio garanție că raportul la care faceți referire definește un utilizator în același mod.

Toți acești factori pot fi ilustrați printr-un singur exemplu: jocul de șoaptă pe bandă . Datele dvs. de intrare par să fie corecte și relevante, dar rezultatul nu este în totalitate ceea ce trebuia să fie.

Este destul de o sarcină să faci datele și rapoartele demne de încredere și aplicabile. Printre durerile și obstacolele majore în atingerea acestui obiectiv se numără următoarele:

• Având acces la date actualizate, complete și de înaltă calitate, pregătite pentru afaceri, pentru a elibera analiștilor timp să caute zone de risc și de creștere și să găsească noi abordări de lucru cu datele.
• Capacitatea de a genera rapoarte de marketing în câteva minute, astfel încât agenții de marketing să poată testa rapid ipotezele și să caute informații.

Din fericire, soluțiile moderne de analiză în cloud oferă agenților de marketing și analiștilor rapoarte și date în care pot avea încredere. Dacă doriți să creați rapoarte în care puteți avea încredere - rapoarte care nu se întrerup și nu necesită zile pentru a fi pregătite - ar trebui să încercați să utilizați OWOX BI. Este un serviciu conceput special pentru nevoile de raportare de marketing bazate pe date complete și de înaltă calitate. Cu abordarea sa atentă, analiștii pot testa ipoteze și pot găsi perspective de cinci ori mai rapid.

OWOX BI democratizează accesul la date pentru toți utilizatorii, indiferent de mediul lor tehnic. Serviciul vă oferă procese automate pentru colectarea și pregătirea datelor pregătite pentru afaceri, permițându-vă să creați și să editați rapoarte în câteva minute. În plus, puteți înceta să vă faceți griji cu privire la erorile din rapoarte atunci când faceți modificări, deoarece cu OWOX BI rapoartele dvs. nu se întrerup niciodată!

OWOX BI face mai ușor ca niciodată să deblochezi informațiile prinse în datele tale și să creezi rapoarte în care poți avea încredere. Rezervați o demonstrație gratuită pentru a vedea cum altfel OWOX BI garantează calitatea datelor și cum puteți beneficia de gestionarea complet automatizată a datelor astăzi!

O companie obține cea mai mare valoare din datele sale atunci când aceste date sunt de înaltă calitate și atunci când factorii de decizie pot acționa rapid pe baza rezultatelor datelor.

Un analist este cel mai valoros atunci când lucrează cu date pregătite pentru afaceri, poate răspunde rapid la întrebările de afaceri cu ajutorul datelor și poate aduce informații utile. Munca unui analist nu mai constă în a petrece timpul culegând, pregătind și armonizând date și scrie interogări SQL.

O companie trebuie să folosească instrumente de automatizare cu date modelate pregătite pentru afaceri pentru a crește mai repede decât concurenții care folosesc informații de marketing. Datele de înaltă calitate reprezintă baza pe care ar trebui să se construiască fiecare raport și fiecare decizie de management. Deși pot exista multe obstacole în calea obținerii de date de înaltă calitate care pot fi de încredere, pornind de la etapa de colectare a datelor și mergând până la etapa de creare a rapoartelor, acest lucru este încă posibil.

Ce se poate face pentru a depăși aceste probleme?

• Preveniți erorile la colectarea datelor, deoarece este mai ușor și mai ieftin să împiedicați apariția erorilor în primul rând decât să le atenuați consecințele.
• Evitați însăși posibilitatea unei erori utilizând cât mai multă automatizare posibil în fluxurile de lucru. Ca să nu mai vorbim de faptul că automatizarea sarcinilor manuale și repetabile le permite specialiștilor să se concentreze pe activități cu valoare adăugată mai mare, cum ar fi dezvoltarea de informații acționabile asupra datelor.