Как аналитика данных решает проблемы предприятия

В сегодняшнюю эпоху цифрового всего — развлечений, бизнеса, коммерции — у крупных компаний нет возможности выжить без использования аналитики данных. Анализ данных — от оптимизации производительности до обнаружения новых зон роста — поможет улучшить ваш бизнес.

С правильными решениями, основанными на данных, все должно быть возможно. Однако, согласно недавнему исследованию Gartner, маркетинговая аналитика может не оправдать ожиданий бизнеса. Давайте посмотрим, каковы типичные проблемы анализа данных, что можно сделать для предприятий, чтобы эффективно использовать маркетинговую аналитику, и как маркетологи могут удовлетворить новые потребности бизнеса и изменения в поведении клиентов.

Поскольку маркетинговая аналитика остается главной областью инвестиций (в опросе Gartner 2020 года 73% респондентов планировали увеличить свои бюджеты), предприятия должны быть в состоянии ответить на самый важный вопрос о том, как использование аналитики может принести пользу их компаниям и какие проблемы может быть на пути к успеху.

Это довольно просто, когда речь идет о преимуществах аналитики. Хорошо продуманная экосистема маркетинговой аналитики помогает снизить затраты, увеличить прибыль и найти потенциальные зоны роста. Но дьявол кроется в деталях, так что давайте обсудим, в чем заключаются сложности.

Одной из самых больших и значительных проблем в работе с аналитикой остается успешное применение полученной информации . Согласно исследованию Gartner, более половины маркетологов недовольны результатами использования аналитики.

Самая важная проблема заключается в том, что маркетологи не могут использовать данные по своему усмотрению . Еще одна проблема заключается в метрике времени для оценки. В то время как небольшие пиратские барки могут ловко маневрировать в шторм, тяжелые галеоны тратят много времени на простой поворот. Обычно на предприятиях медленные рабочие процессы. Маркетологи слишком долго ждут ответов, когда в списке много вопросов. Давайте посмотрим, какие еще проблемы ждут маркетологов в гористом море маркетинговой аналитики.

Поскольку предприятия собирают огромные объемы данных, очень сложно справиться с масштабированием данных, использовать данные для повышения производительности и как можно быстрее находить ключевую информацию.

В связи с быстрорастущим цифровым присутствием бизнеса маркетологи часто перегружены огромными объемами собираемых данных. Поскольку для гарантированного результата (конверсии) требуется от шести до восьми точек соприкосновения, маркетологи должны обращаться к потенциальным клиентам, используя как можно больше каналов. А благодаря технологиям глобальный медиа-ландшафт стал более разнообразным, чем когда-либо.

Проблема в том, что маркетологам приходится собирать данные со всех каналов. В конце концов, 61% клиентов ожидают персонализированного подхода, подкрепленного данными, чтобы компании могли предоставить точные рекомендации по продуктам или услугам, которые им нужны.

Полноценное использование данных о поведении пользователей — святой Грааль каждого маркетолога. Маркетологи пишут контент для блогов, создают PR-кампании, покупают акции у блогеров в социальных сетях (Instagram, Tik Tok, Twitter и т. д.), запускают ремаркетинг Facebook и поисковые объявления, отправляют электронные письма и показывают рекламу в мобильных приложениях. Но это не дает всех необходимых данных: им также нужны данные о продажах, хранящиеся в системе CRM. Чтобы работать эффективно, маркетологам необходимо создавать отчеты на основе этого оркестра данных, чтобы получить полную картину происходящего. Имея все эти данные на руках, это не должно быть сложно для корпоративного бизнеса — или должно?

Этапы эффективной организации данных включают:

• Определение всех источников маркетинговых данных (веб-сайты, рекламные сервисы, электронная почта, сервисы коллтрекинга, CRM-системы и т. д.)
• Сбор данных в одном месте из разрозненных систем и сервисов (рекомендуем использовать Google BigQuery, так как на данный момент это лучший вариант для маркетологов)
• Обработка и нормализация собранных данных (структура и формат данных не одинаковы для всех источников данных)
• Смешивание данных для создания отчетов

Плохое качество данных — основная причина того , почему аналитика не обеспечивает ожидаемой ценности для бизнеса . Как видно из упомянутого выше отчета Gartner, именно поэтому маркетологи не доверяют полученным инсайтам.

Принятие решений на основе неточных данных приводит к потере доходов, а для крупных компаний — кошмар. Фактически, маркетологи тратят впустую 21% своих маркетинговых бюджетов из-за неверных данных. Когда ваш рекламный бюджет составляет миллиарды, 21% — это существенная потеря.

Обработка данных и нормализация решают проблемы, приводящие к тому, что данные:

• Неполный
• Образец
• Дублированный
• Низкая степень детализации

Сбор и смешивание данных, а также подготовка их для отчетности не так просты, как кажется. На каждом этапе возникают различные сложности, которые необходимо учитывать: не все данные были собраны, API рекламного сервиса не работало, данные в разных форматах, ошибки в UTM-метках, расходы на рекламу указаны в разных валютах, данные не обновляются и т. д. Полные и качественные данные — основа маркетинговой аналитики , и сбор этих данных — важнейший этап вашего рабочего процесса.

Чтобы обеспечить достоверность данных, нужно все делать автоматически и сократить использование SQL-запросов и различных скриптов. Чем крупнее компания, тем больше скриптов. Огромное количество запутанных запросов просто невозможно обработать (и часто ломает). Такая ситуация сильно бьет по предприятиям из-за огромного количества неструктурированных данных, которые маркетологи собирают каждый день недели. Даже малейшее расхождение в данных может привести к большим потерям доходов.

При правильном анализе данных маркетологи могут управлять действительно сложной маркетинговой машиной: реализовывать успешные стратегии, оптимизировать производительность, доказывать ценность маркетинга для бизнеса, эффективно ориентироваться в меняющемся маркетинговом ландшафте и т. д. Релевантные идеи — это настоящая магия и большие деньги, когда они необходимы. поступает на предприятия.

К сожалению, согласно опросам, 84% маркетологов испытывают трудности с доступом к данным и информации , в то время как 86% считают, что им нужны лучшие инструменты для получения информации. Как получилось, что маркетинговая аналитика не подходит для маркетологов ?

Текущий подход к работе с данными не оптимален для маркетологов, которые чаще всего не могут строить отчеты самостоятельно, потому что это слишком сложно. Чтобы получить ответы на вопросы, им приходится ставить задачи аналитикам и ждать отчетов (не менее трех итераций на новый дашборд). Почему это так? Пока вы не получите ответ на свой первый вопрос, вы не знаете, каким должен быть ваш второй.

В результате 67% опрошенных не чувствуют себя уверенно при доступе к инструментам данных или их использовании и получают бесполезные и нечеткие рекомендации. В сегодняшнем постоянно меняющемся цифровом мире зависимость бизнеса от решений, основанных на неточных данных, является непомерной роскошью.

Наличие идеальной системы отчетности является основной необходимостью для крупных предприятий, поскольку они должны связать эффективность маркетинга с результатами бизнеса. До недавнего времени, если вы хотели получить отличный отчет, вы создавали систему дашбордов и были счастливы. Что произошло и почему статические информационные панели перестали приносить обещанную ценность для бизнеса?

Во-первых, бизнес-пользователи разные. CMO, PPC, SEO и контент-маркетологу нужны совершенно разные отчеты, поскольку они работают в разных контекстах, а статические информационные панели обеспечивают универсальный подход. У всех специалистов по маркетингу есть много вопросов, на которые нужно ответить, и они не могут ждать днями, пока будут построены отчеты.

Во-вторых, подготовка отчетов требует много времени и ресурсов. Обычно для создания дополнительного отчета по запросу требуется три итерации, в среднем 4,5 дня и 18 000 долларов. И проблема в том, что маркетологам нужно много специальных отчетов. На быстро развивающемся, меняющемся рынке невозможно выйти за рамки маркетинга, когда все, что у вас есть, — это набор предустановленных информационных панелей. Современные предприятия не могут позволить себе терять дни при реализации решений.

И последнее, но не менее важное: сложность инструментов аналитики делает нереальным использование их бизнес-пользователями. Это не их вина, поскольку эти инструменты никогда не предназначались для их использования. И здесь на помощь приходят современные облачные решения с простыми в применении функциями оперативной отчетности.

При наличии огромных объемов данных в режиме реального времени вполне логично использовать новые сервисы, такие как OWOX BI, которые могут автоматизировать сбор и интеграцию данных, независимо от объема данных или источника данных. Эти платформы предоставляют маркетологам актуальные и актуальные данные, которые помогают им достигать своих маркетинговых и бизнес-целей.

Кроме того, специальные отчеты, построенные с помощью OWOX BI Smart Data, могут быть созданы без знания SQL и незаменимы при ответах на такие вопросы, как «Какие усилия были отработаны?» . и Куда мы должны инвестировать, чтобы заработать больше?

Важный! С грядущими глобальными изменениями в мире маркетинга не забывайте об этих важнейших факторах, влияющих на маркетинговую отчетность:

• Ускоренная цифровая трансформация бизнеса. Цифровая трансформация происходит так быстро, что времени на адаптацию не хватает. В результате можно быстро стать аутсайдером.
• Изменения в правилах сбора сторонних данных. Вскоре способы использования сторонних данных существенно изменятся, а существующие подходы перестанут работать.
• Совершенно новая версия Google Analytics. Новая структура данных и новый подход к аналитике означают, что Google Analytics 4 разрушит все существующие настраиваемые ежедневные отчеты.

Давайте посмотрим, что можно сделать с помощью новых инструментов BI, чтобы переосмыслить использование данных в маркетинге.

Предприятия улучшают процесс принятия решений, используя расширенную аналитику, и, как следствие, получают больший доход. Это то, что ищут все маркетологи. Однако со временем чем больше создается отчетов, тем сложнее становится вся экосистема, особенно когда мы говорим о корпоративном бизнесе. А когда что-то становится слишком сложным, оно также слишком легко ломается. Это как с Jenga: если вы вытащите не тот блок (удалите или измените одну неправильную таблицу данных), в конце концов все рухнет, так как ваши SQL-запросы полностью перепутаются.

Эта проблема является вишенкой на вершине всех трудностей маркетинговой отчетности, о которых мы уже упоминали. К счастью, свет в конце туннеля все же есть. Ключевым моментом является автоматизированный рабочий процесс со службами, которые позволяют маркетологам работать с данными самостоятельно без необходимости изучения SQL.

Маркетологи должны иметь возможность самостоятельно создавать специальные отчеты, используя необработанные данные, которым можно доверять, которые являются полными и обновляются, чтобы не содержать ошибок. Это означает, что вам не нужно ждать недели, пока аналитик создаст для вас отчет (и аналитики могут заниматься более ценной работой). Это называется новый поток отчетности!

OWOX BI Smart Data — это сервис, разработанный специально для нужд маркетинговой отчетности. Благодаря продуманному подходу специалисты по маркетингу и менеджменту могут быстро и без особых усилий принимать управленческие решения и получать столько специальных отчетов, сколько необходимо (включая когортный анализ). Как Smart Data работает с этой магией?

OWOX BI Smart Data демократизирует доступ к данным для всех пользователей, независимо от их технического образования. Нет необходимости изучать SQL или с нетерпением ждать свободного времени аналитика, поскольку Smart Data позволяет создать отчет, выбрав параметры и показатели или выбрав шаблон. Также вам не придется думать о смешивании и очистке данных, расчете метрик и так далее, так как сервис все делает за вас в соответствии с вашей бизнес-моделью.

Что нужно сделать, чтобы начать работать с OWOX BI Smart Data и получать ценные инсайты?

Шаг 1. Соберите все свои маркетинговые данные в Google BigQuery с помощью коннектора данных.

Примечание! Мы рекомендуем использовать OWOX BI Pipeline для сбора данных, так как это лучший вариант, который автоматически проверяет качество данных.

Шаг 2. В начале вам понадобится помощь аналитиков OWOX или ваша собственная для построения модели данных вашей компании, но вам нужно сделать это Шаг 3. Выберите параметры и метрики, которые вы хотите видеть в своем отчете, и через пару минут получите готовый отчет по эффективности интернет-маркетинга, эффективности рекламных кампаний, ROPO, когортному анализу и т. д.

Важный! Благодаря Smart Data отчеты не будут повреждены, если в наборы данных будут внесены изменения. Новая структура данных в Google Analytics 4 не может испортить ваши отчеты в Smart Data!

Магия OWOX BI Smart Data работает как для аналитиков, так и для маркетологов. Аналитикам не нужно писать сложные SQL-запросы, тогда как маркетологи могут сразу же получать различные версии специальных отчетов, которые им нужны. Закажите бесплатную демонстрацию OWOX BI Smart Data, чтобы увидеть, как ваши данные могут работать на вас!

Крупные компании часто с трудом получают ценную информацию из огромного количества данных, которые они собирают. Низкое качество данных, медленные рабочие процессы и неточная отчетность могут стоить предприятиям миллионы долларов.

Однако все эти проблемы можно преодолеть с помощью расширенной аналитической экосистемы, основанной на современных облачных технологиях. Раскройте потенциал, скрытый в ваших маркетинговых данных, и улучшите процесс принятия решений.