Как решить самые большие проблемы с отчетами об электронной торговле

За последний год пандемия превратила онлайн-покупки из дополнительного удобства в насущную необходимость. Сфера стремительно развивается, а вместе с ней растет и конкуренция за покупателей. Среди основных проблем для бизнеса электронной коммерции сегодня можно выделить:

• Адаптация к цифровой коммерции
• Удержание клиентов
• Более высокая стоимость трафика
• Ограничения сторонних файлов cookie
• Не отставать от конкурентов

Данных в сети становится все больше и больше, и чтобы расти быстрее конкурентов, нужно использовать эти данные в полном объеме — не только в стандартных отчетах KPI, но и для снижения затрат и получения более высокого ROI. В этой статье мы рассмотрим основные проблемы, с которыми сталкивается большинство маркетологов при работе с отчетами.

Пользователи уже привыкли к тому, что их данные используются компаниями, но взамен они рассчитывают получать актуальную информацию о продуктах в любое время и в любом месте. Более того, представляемая информация должна меняться в зависимости от прошлого поведения пользователя. Все усложняется еще и тем, что поведение целевой аудитории в разных точках взаимодействия разное и поэтому требует разного подхода в каждой. По этой причине сегодня маркетологи используют огромное количество разнообразных каналов.

Потребители используют поисковые системы (52%), социальные сети (43%) и отзывы клиентов (37%) для исследования продуктов. Путь к покупке становится все более фрагментированным, поскольку потребители используют все больше различных устройств, и каждая аудитория использует несколько каналов/источников для поиска ответов.

Правильное использование всех этих данных об аудитории приносит пользу всему бизнесу. Помните, что если вы хотите принимать решения на основе данных, вы должны иметь много качественных данных и правильно их использовать!

Однако именно в этом заключается проблема. Огромный объем поступающих данных и ограниченность времени и ресурсов для работы с этими данными снижают эффективность работы маркетологов.

Мы только что упомянули, что чем больше данных, тем лучше. Но вы наверняка знаете и обратную сторону медали: чем больше данных из разных источников, тем больше проблем. Давайте посмотрим, с какими трудностями вы столкнетесь при работе с отчетами.

Сбор данных — это процесс сбора всех фрагментированных маркетинговых данных, необходимых для создания любых отчетов и настройки расширенной аналитики.

Почему вам это нужно? Так же, как театр начинается с вешалки, отчетность начинается со сбора данных. Это первый и самый важный шаг . Если вы не соберете все данные или соберете неправильные данные, вы предпримете действия, основанные на ложной информации. И это не закончится хорошо.

Вы должны собирать данные со всех точек взаимодействия с клиентами, чтобы быть уверенными, что учитываете все:

• Данные о затратах на рекламные услуги
• Данные о поведении пользователей на сайте
• Отслеживание звонков, чат-бот и данные электронной почты
• Актуальные данные о продажах из ваших CRM/ERP систем
• Другие данные

В конце концов, никто не хочет выходить за рамки бюджета. Имейте в виду, что предотвратить ошибку при сборе данных проще, чем исправить ее последствия — маркетологи тратят 21% своих маркетинговых бюджетов из-за неверных данных.

Проблемы, которые нужно преодолеть. Данные с разных рекламных площадок находятся в разных местах и ​​имеют разную структуру, что затрудняет и требует много времени для их сбора. Вы должны быть уверены в данных, которые вы собираете (обновляя их задним числом), и в безопасности соединителя или службы, которые вы используете для этой цели. Также у всех рекламных сервисов регулярно обновляются API, соответственно и ваши коннекторы тоже должны обновляться. В противном случае вы рискуете принять неверные решения из-за ошибок сбора данных. Проблемы сбора маркетинговых данных включают следующее:

• Полный контроль доступа к вашим данным (все дело в безопасности данных)
• Получение необработанных данных без выборки (во избежание искажения отчетности) с минимальными затратами ресурсов
• Сбор правильных данных (без дублирования или потери данных)
• Обеспечение актуальности и высокой детализации данных
• Заранее подготовьтесь к созданию своего хранилища данных или озера данных
• Смешивание данных из разных источников без написания SQL-запросов и т. д.

Решение. Вместо того, чтобы собирать данные вручную, лучшим решением будет автоматический сбор данных в хранилище данных из рекламных сервисов и вашего сайта с помощью коннекторов данных, таких как OWOX BI Pipeline. Затем вы можете дополнить собранные данные данными из вашей CRM-системы и других источников.

Мы рекомендуем использовать Google BigQuery для хранения данных. Это лучший вариант на рынке, учитывающий потребности маркетологов. Вы можете отправлять необработанные данные с вашего сайта в BigQuery и добавлять данные из вашей CRM-системы и рекламных сервисов.

Существуют различные инструменты, которые помогут вам собрать все эти данные воедино:

• Встроенные коннекторы от BigQuery
• Отдельные коннекторы (например, надстройка Google BigQuery to Google Sheets)
• Платформы, предоставляющие комплексные решения для сбора, обработки и визуализации данных.

Нормализация данных — это процесс организации или структурирования базы данных таким образом, чтобы все записи были единообразными, что означает, что все данные в заданном поле имеют одинаковый формат.

Зачем нужно нормализовать данные? Вы уже отлично поработали и настроили сбор данных по всем точкам взаимодействия с клиентами. Тем не менее, ваши проблемы не закончились. Теперь вам нужно получить данные в едином формате и убедиться, что они обновлены и полны.

Представьте, что вы хотите свежевыжатого сока. Вы берете яблоки (данные о расходах из Twitter Ads в долларах), груши (расходы на рекламные услуги в евро и долларах) и апельсины (данные из вашей CRM-системы в фунтах). Вы уже сложили их в одну корзину — то есть собрали свои данные в одном месте. Как насчет вашего следующего шага? Вы должны:

• Вымойте фрукты: убедитесь, что данные были собраны правильно и что нет гнилых яблок (без выборки или дублирования).
• Очистите фрукт и разрежьте его на кусочки: Приведите свои данные в единый формат, единую валюту и т. д.

Теперь ваши фрукты готовы к отправке в миксер! И ваши полные данные готовы радовать вас постоянным потоком свежей информации.

Проблемы, которые нужно преодолеть. При нормализации данных может возникнуть много ошибок и трудностей. Если делать вручную, то монстр получается из кучи запросов и скриптов, а если что-то ломается или меняется, ломается все.

В результате всех манипуляций с данными на выходе вы должны получить точную, структурированную информацию: единые форматы тегов, единая валюта, исключены дубли данных и т. д. Нормализованные данные — отличные данные! Основные проблемы:

• Сведение к минимуму или предотвращение проблем с изменением данных: обновление или вставка аномалий может серьезно повлиять на точность данных.
• Сведение к минимуму или избежание любых нежелательных зависимостей вставки, обновления и удаления

В общем, вы должны предоставлять высококачественные структурированные данные, чтобы вы могли сосредоточиться на предоставлении полезных идей.

Решение. Конечно, когда дело доходит до очистки данных и приведения их в единый формат, аналитики могут сделать это вручную с помощью скриптов и SQL. Однако гораздо удобнее использовать ETL-сервисы для применения автоматизированных решений. В идеале выбранный вами коннектор данных должен нормализовать данные по всем вашим каналам:

• Очищайте и стабилизируйте данные и следите за их качеством
• Конвертируйте валюты на разных рынках или в магазинах
• Объедините данные о затратах в один столбец (у каждой торговой платформы разные названия для одних и тех же полей)

Смешивание данных включает объединение данных из нескольких источников данных в один набор данных (обычно с помощью запросов SQL).

Хотя такой подход является привычным, прогрессивные компании стали применять моделирование данных, чтобы не готовить данные для каждого отчета. Команда OWOX BI использует инструмент построения данных (DBT) для моделирования данных о клиентах. При таком подходе данные моделируются один раз, после чего легко управлять запросами, строить отчеты и вносить любые изменения. Сервис DBT очень удобный и однозначно инструмент номер один для такой задачи.

Зачем вам нужно смешивать данные? Смешивание данных имеет решающее значение, поэтому вы можете получить четкое представление о рентабельности инвестиций , чтобы определить неэффективные платформы и перераспределить бюджет.

К сожалению, тогда как смешивать фрукты просто — просто отправьте нарезанные кусочки в блендер и вуаля! сок готов — нет такого простого решения с данными. Данные поступают из разных источников (рекламные площадки, CRM-системы и т. д.) и соответственно имеют разную структуру. Это означает, что для того, чтобы все заработало, вы должны брать отдельные результаты запросов для разных источников данных и объединять их в один набор данных.

Мы уже упоминали нормализацию данных на предыдущем шаге, но она может выполняться на разных уровнях, и нас интересует объединение данных из разных систем в одну таблицу и получение разных уровней детализации и детализации.

Проблемы, которые нужно преодолеть. Все достаточно просто, когда вы анализируете только один источник данных. Однако самая большая проблема возникает, когда вам нужно создать, например, отчет о производительности с большим количеством данных. Этот процесс с привлечением больших наборов данных из различных источников занимает колоссальное количество времени и зачастую просто невозможен без участия аналитиков.

Кроме того, возможные ограничения в процессе смешивания данных сильно зависят от инструмента, который вы выбрали для работы. Чтобы определить, какие сервисы лучше всего подходят для ваших задач, и не переплачивать, рекомендуем воспользоваться бесплатными пробными периодами и демонстрационными встречами.

Решение. Как и в случае с нормализацией данных, в смешивании данных вам помогут специализированные инструменты ETL. Какой вариант выбрать для смешивания данных? Все зависит от размера вашей компании и, соответственно, от объема данных, с которыми вы работаете.

• Если у вас есть один или два источника данных — например, веб-сайт и реклама в Facebook — вам достаточно использовать бесплатные и популярные инструменты, такие как Google Data Studio.
• Если у вас большой e-commerce проект, много рекламных кампаний на разных платформах и вы хотите учитывать как онлайн, так и оффлайн действия пользователей, то вам не обойтись без продвинутых сервисов (вроде OWOX BI + Data Studio/Tableau/Power BI и т.д. ) и помощь аналитика. Выбирайте сервисы, которые также предлагают универсальный импорт, обеспечивают высокую степень детализации данных и отслеживают качество данных.

Примечание! Data Studio или любой другой инструмент BI предназначен для работы с готовыми к отчету наборами данных, в которых данные уже смешаны. Если инструмент BI сам объединяет данные, он будет работать медленно и неудобно при использовании более двух источников данных.

Создание информационной панели — это визуальное представление ключевых показателей эффективности, которое помогает вам перестать гадать, сколько вы потратили по всем своим каналам, и с уверенностью сообщать об эффективности маркетинга.

Зачем нужны дашборды? Чтобы понять, приносят ли ваши кампании и сайт новых клиентов, и получить информацию о том, какие каналы работают, в какие зоны роста стоит инвестировать и куда перестать тратить бюджет. Короче говоря, отчеты необходимы по двум основным причинам:

1. Мониторить текущую ситуацию и ход работ
2. Чтобы проанализировать и выяснить, почему происходит что-то конкретное

Примечание! Не забывайте о визуализации данных, которая поможет вам быстрее и легче понять информацию.

Для простоты использования запускайте платные рекламные кампании с готовыми информационными панелями, которые покажут реальную эффективность ваших инвестиций. Если вы не подготовите отчеты заранее, вы сначала потратите деньги напрасно, а потом вам все равно нужно будет готовить отчеты.

Проблемы, которые нужно преодолеть. Визуализация данных — регулярная и кропотливая задача, требующая большого внимания. Также, если вам постоянно приходится ждать помощи от аналитиков, стоит задуматься об использовании сервисов, которые помогут вам не терять время и окажут помощь маркетологам в создании отчетов. Среди основных проблем создания дашборда:

• Правильно визуализировать смысл отчетов
• Использование полных и качественных данных для построения отчетов с любыми параметрами и показателями без ограничений
• Автоматическое обновление данных и легкое изменение отчетного периода
• Чтобы с первого взгляда было понятно, какая информация представлена ​​в графиках и таблицах
• Для сложных информационных панелей с большим объемом данных и источников данных вам часто может потребоваться помощь ваших аналитиков, тогда как у них обычно есть другие задачи, которые являются приоритетными.

Также не забывайте, что для получения целостной отчетности по эффективности нужно уделить особое внимание выбору модели атрибуции — она должна учитывать воронку и особенности вашего бизнеса.

Решение. Рынок предлагает маркетологам множество возможностей для построения отчетов на любой вкус, от всеми любимых Google Sheets до сложных инструментов бизнес-аналитики. Обратите внимание, что если вы создаете отчеты по рекламе вручную, например, в Excel или Google Sheets, вы рискуете своим временем и качеством своих данных. А некачественные данные, как мы уже говорили, — первая причина неправильных решений.

Теперь, когда вы прошли весь путь (ваши данные собраны, очищены и смоделированы), вам нужно пересечь финишную черту, подключив эти данные к сервису дашбордов и получив отчеты.

Используемый инструмент обычно зависит от размера и требований бизнеса. Что могут сделать маркетологи, чтобы добиться отличных результатов?

1. Собирайте данные с помощью инструментов ETL
2. Используйте такие сервисы, как Smart Data, которые работают с смоделированными данными и позволяют маркетологам строить любые отчеты без постоянной помощи аналитиков и на основе данных в Google BigQuery.
3. Импорт отчетов в сервисы визуализации или Google Sheets

Управлять изменчивым миром цифровой коммерции без постоянного мониторинга очень сложно. Сделайте себе подарок и перестаньте тратить время на ручную отчетность! Звучит красиво, не так ли?

Вы можете получить все это с OWOX BI. Эта услуга освобождает ваше драгоценное время и позволяет:

• Сбор информации
• Очистка, дедупликация, мониторинг качества и обновление данных
• Моделирование данных и отчетность

С OWOX BI вы можете собирать маркетинговые данные для отчетов любой сложности в безопасном облачном хранилище Google BigQuery без помощи аналитиков и разработчиков.

Вам больше не нужно ждать отчетов от аналитика. Побалуйте себя готовыми шаблонами маркетинговых панелей или получите настраиваемый отчет, основанный на смоделированных данных и подходящий именно для вашего бизнеса.

Благодаря уникальному подходу OWOX BI вы можете менять источники данных и структуры данных, не переписывая SQL-запросы и не перестраивая отчеты. Это особенно актуально в мире нового Google Analytics.

Чтобы избежать проблем с отчетами, вам следует выбрать инструменты аналитики, которые позволят вам:

• Убедитесь, что данные, которые вы используете, точны, и получите лучший контроль над тем, как вы обрабатываете свои данные.
• Не тратьте время на несколько наборов данных и не вставляйте квадратные колышки в круглые отверстия.
• Убедитесь, что все ваши команды согласованы, используют одни и те же процессы и эффективно общаются.