En büyük e-ticaret raporlama zorlukları nasıl çözülür?

Geçen yıl boyunca, pandemi çevrimiçi alışverişi ek bir kolaylıktan acil bir ihtiyaç haline getirdi. Küre hızla gelişiyor ve onunla birlikte alıcılar için rekabet artıyor. Günümüzde e-ticaret işletmeleri için temel sorunlar arasında şunlar yer almaktadır:

• Dijital ticarete uyum
• Müşteri tutma
• Daha yüksek trafik maliyetleri
• Üçüncü taraf çerez kısıtlamaları
• Rakipleri takip etmek

İnternette giderek daha fazla veri var ve rakiplerden daha hızlı büyümek için bu verileri tam olarak kullanmanız gerekiyor - yalnızca standart KPI raporlarında değil, aynı zamanda maliyetleri azaltmak ve daha yüksek yatırım getirisi elde etmek için. Bu yazıda, pazarlamacıların çoğunluğunun raporlarla çalışırken karşılaştığı temel sorunları ele alıyoruz.

Kullanıcılar, verilerinin şirketler tarafından kullanılmasına zaten alışkındır, ancak karşılığında ürünler hakkında herhangi bir zamanda ve yerde ilgili bilgileri almayı beklerler. Ayrıca, sunulan bilgiler geçmiş kullanıcı davranışlarına bağlı olarak değişmelidir. Hedef kitlenin davranışı farklı temas noktalarında farklı olduğu için her şey daha da karmaşık hale gelir ve bu nedenle her birinde farklı bir yaklaşım gerektirir. Bu nedenle günümüzde pazarlamacılar çok sayıda ve çeşitli kanallar kullanmaktadır.

Tüketiciler ürünleri araştırmak için arama motorlarını (%52), sosyal medyayı (%43) ve müşteri incelemelerini (%37) kullanıyor. Tüketiciler daha farklı cihazlar kullandıkça ve her bir kitle yanıt bulmak için birden fazla kanal/kaynak kullandıkça satın alma yolculuğu daha parçalı hale geliyor.

Tüm bu kitle verilerinin doğru şekilde kullanılması, tüm işletmeye değer katar. Verilere dayalı kararlar vermek istiyorsanız, çok sayıda kaliteli veriye sahip olmanız ve doğru kullanmanız gerektiğini unutmayın!

Ancak, sorunun yattığı yer burasıdır. Gelen çok büyük miktarda veri ve bu verilerle çalışmak için sınırlı zaman ve kaynaklar, pazarlamacıların çalışmalarının etkinliğini azaltır.

Az önce daha fazla verinin daha iyi olduğundan bahsetmiştik. Ama muhtemelen madalyonun diğer yüzünü de biliyorsunuz: farklı kaynaklardan ne kadar çok veri, o kadar fazla sorun. Raporlarla çalışırken karşılaşacağınız zorluklara bir göz atalım.

Veri toplama , herhangi bir rapor oluşturmak ve gelişmiş analitik kurmak için ihtiyaç duyduğunuz tüm parçalanmış pazarlama verilerini toplama sürecidir.

Ona neden ihtiyacın var? Tiyatro bir askı ile başladığı gibi, raporlama da veri toplama ile başlar. Bu ilk ve en önemli adımdır . Tüm verileri toplamazsanız veya yanlış verileri toplarsanız, hatalı bilgilere dayanarak işlem yaparsınız. Ve bu iyi bitmeyecek.

Her şeyi hesaba kattığınızdan emin olmak için tüm müşteri temas noktalarından veri toplamanız gerekir:

• Reklam hizmetlerinden alınan maliyet verileri
• Web sitesindeki kullanıcı davranışıyla ilgili veriler
• Çağrı izleme, sohbet robotu ve e-posta verileri
• CRM/ERP sistemlerinizden gelen gerçek satış verileri
• Diğer veri

Sonuçta kimse bütçeyi aşmak istemiyor. Veri toplamada bir hatayı önlemenin, sonuçlarını düzeltmekten daha kolay olduğunu unutmayın; pazarlamacılar, kötü veriler nedeniyle pazarlama bütçelerinin %21'ini boşa harcarlar.

Üstesinden gelinmesi gereken zorluklar. Farklı reklam platformlarından gelen veriler farklı yerlerde bulunur ve farklı yapılara sahiptir, bu da her bir parçasını toplamayı zor ve zaman alıcı hale getirir. Topladığınız verilerden (geriye dönük olarak güncelleyerek) ve bu amaçla kullandığınız bağlayıcının veya hizmetin güvenliğinden emin olmalısınız. Ayrıca, tüm reklamcılık hizmetleri düzenli olarak güncellenen API'lere sahiptir ve buna bağlı olarak bağlayıcılarınızın da güncellenmesi gerekir. Aksi takdirde veri toplama hataları nedeniyle yanlış kararlar verme riskiniz vardır. Pazarlama verilerini toplamanın zorlukları şunları içerir:

• Verilerinize erişimi tamamen kontrol etme (hepsi veri güvenliği ile ilgilidir)
• Minimum kaynak maliyetiyle ham örneklenmemiş veri elde etme (çarpık raporlamayı önlemek için)
• Doğru verilerin toplanması (yineleme veya veri kaybı olmaz)
• Verilerin alaka düzeyinin ve yüksek ayrıntı düzeyinin sağlanması
• Veri deponuzun veya veri gölünüzün oluşturulması için önceden hazırlık yapmak
• SQL sorguları vb. yazmak zorunda kalmadan farklı kaynaklardan gelen verileri harmanlama.

Çözüm. Verileri manuel olarak toplamak yerine, en iyi çözüm, OWOX BI Pipeline gibi veri bağlayıcılarını kullanarak reklam hizmetlerinden ve web sitenizden bir veri ambarına otomatik olarak veri toplamaktır. Ardından toplanan verileri CRM sisteminizden ve diğer kaynaklardan gelen verilerle zenginleştirebilirsiniz.

Veri depolama için Google BigQuery kullanmanızı öneririz. Pazarlamacıların ihtiyaçlarını göz önünde bulunduran piyasadaki en iyi seçenektir. Web sitenizden BigQuery'ye ham veri gönderebilir ve CRM sisteminizden ve reklam hizmetlerinizden veri ekleyebilirsiniz.

Tüm bu verileri bir araya getirmenize yardımcı olacak çeşitli araçlar vardır:

• BigQuery'den yerleşik bağlayıcılar
• Bireysel bağlayıcılar (ör. Google BigQuery to Google E-Tablolar eklentisi)
• Veri toplama, işleme ve görselleştirme için uçtan uca çözümler sunan platformlar

Veri normalleştirme , bir veritabanını düzenleme veya yapılandırma işlemidir, böylece tüm kayıtlar tek tip olur, yani belirli bir alandaki tüm veriler aynı biçimde olur.

Neden verileri normalleştirmeniz gerekiyor? Zaten mükemmel bir iş çıkardınız ve tüm müşteri temas noktalarında veri toplamayı kurdunuz. Ancak, zorluklarınız bitmedi. Artık verilerinizi tek bir formatta almanız ve güncel ve eksiksiz olduğundan emin olmanız gerekiyor.

Biraz taze meyve suyu istediğinizi hayal edin. Elmaları (Twitter Reklamlarından dolar cinsinden maliyet verileri), armutları (reklam hizmetlerinden avro ve dolar cinsinden giderler) ve portakalları (CRM sisteminizden pound cinsinden veriler) alırsınız. Bunları zaten bir sepete koydunuz - yani verilerinizi tek bir yerde topladınız. Bir sonraki adımın ne olacak? Yapman gerek:

• Meyveyi yıkayın: Verilerin doğru bir şekilde toplandığından ve çürük elma olmadığından (örnekleme veya çoğaltma yok) emin olun.
• Meyveyi soyun ve parçalara ayırın: Verilerinizi tek bir biçime, tek bir para birimine vb. getirin.

Artık meyveniz miksere gönderilmeye hazır! Ve eksiksiz verileriniz, tutarlı bir taze bilgi akışıyla sizi memnun etmeye hazır.

Üstesinden gelinmesi gereken zorluklar. Veri normalleştirme sırasında birçok hata ve zorluk ortaya çıkabilir. Manuel olarak yapılırsa, canavar bir yığın sorgu ve komut dosyasından gelir ve bir şey bozulur veya değişirse, her şey bozulur.

Tüm veri manipülasyonlarının bir sonucu olarak, çıktıda doğru, yapılandırılmış bilgi almalısınız: tek tip etiket formatları, tek para birimi, ortadan kaldırılmış veri çiftleri, vb. Normalleştirilmiş veriler harika verilerdir! Başlıca zorluklar şunlardır:

• Veri değiştirme sorunlarını en aza indirme veya bunlardan kaçınma: Anormallikleri güncelleme veya ekleme, veri doğruluğunu ciddi şekilde etkileyebilir
• İstenmeyen ekleme, güncelleme ve silme bağımlılıklarını en aza indirme veya bunlardan kaçınma

Genel olarak, faydalı bilgiler sunmaya odaklanabilmeniz için yüksek kaliteli, yapılandırılmış veriler sağlamanız gerekir.

Çözüm. Elbette, konu verileri temizlemek ve tek bir formata getirmek olduğunda, analistler bunu betikler ve SQL kullanarak manuel olarak yapabilirler. Ancak, otomatikleştirilmiş çözümleri uygulamak için ETL hizmetlerini kullanmak çok daha uygundur. İdeal olarak, seçtiğiniz veri bağlayıcınız tüm kanallarınızdaki verileri normalleştirmelidir:

• Verileri temizleyin ve stabilize edin ve kalitesini izleyin
• Farklı pazarlarda veya mağazalarda para birimlerini dönüştürün
• Maliyet verilerini tek bir sütunda birleştirin (her pazar platformunun aynı alanlar için farklı adları vardır)

Veri harmanlama , birden çok veri kaynağından gelen verileri tek bir veri kümesinde birleştirmeyi içerir (genellikle SQL sorgularının yardımıyla).

Bu yaklaşım alışılmış olsa da ilerici şirketler her rapor için veri hazırlamamak için veri modellemeyi uygulamaya başladılar. OWOX BI ekibi, müşteri verilerini modellemek için bir veri oluşturma aracı (DBT) kullanır. Bu yaklaşımla, veriler bir kez modellenir ve ardından sorguları yönetmek, raporlar oluşturmak ve herhangi bir değişiklik yapmak kolaydır. DBT hizmeti çok uygundur ve kesinlikle böyle bir görev için bir numaralı araçtır.

Neden verileri karıştırmanız gerekiyor? Düşük performans gösteren platformları belirlemek ve bütçeyi yeniden tahsis etmek için yatırım getirisine ilişkin net bir genel bakış elde edebilmeniz için verilerin harmanlanması çok önemlidir .

Ne yazık ki, meyveleri karıştırmak basit olsa da - sadece kesilmiş parçaları bir karıştırıcıya gönderin ve işte! meyve suyu hazır — verilerle bu kadar basit bir çözüm yok. Veriler farklı kaynaklardan (reklam platformları, CRM sistemleri vb.) gelir ve buna göre farklı yapılara sahiptir. Bu, her şeyin çalışmasını sağlamak için farklı veri kaynakları için ayrı sorgu sonuçları almanız ve bunları tek bir veri kümesinde toplamanız gerektiği anlamına gelir.

Veri normalleştirmesinden önceki adımda zaten bahsetmiştik, ancak bu farklı düzeylerde gerçekleştirilebilir ve farklı sistemlerden gelen verileri tek bir tabloda birleştirmek ve farklı düzeylerde ayrıntı ve ayrıntı elde etmekle ilgileniyoruz.

Üstesinden gelinmesi gereken zorluklar. Yalnızca bir veri kaynağını analiz ettiğinizde her şey oldukça kolaydır. Ancak en büyük zorluk, örneğin çok sayıda veri içeren bir performans raporu oluşturmanız gerektiğinde ortaya çıkar. Çeşitli kaynaklardan büyük veri kümelerini içeren bu süreç, çok uzun zaman alır ve analistlerin katılımı olmadan genellikle imkansızdır.

Ek olarak, veri harmanlama sürecindeki olası sınırlamalar, büyük ölçüde birlikte çalışmayı seçtiğiniz araca bağlıdır. Hangi hizmetlerin görevleriniz için en uygun olduğunu belirlemek ve fazla ödeme yapmaktan kaçınmak için ücretsiz deneme sürelerinden ve demo toplantılarından yararlanmanızı öneririz.

Çözüm. Verileri normalleştirmede olduğu gibi, özel ETL araçları, verileri harmanlama konusunda size yardımcı olacaktır. Veri harmanlama için hangi seçeneği seçmelisiniz? Her şey şirketinizin büyüklüğüne ve buna bağlı olarak birlikte çalıştığınız veri miktarına bağlıdır.

• Bir veya iki veri kaynağınız varsa - örneğin, bir web sitesi ve Facebook reklamları - Google Data Studio gibi ücretsiz ve popüler araçları kullanmanız yeterlidir.
• Büyük bir e-ticaret projeniz, farklı platformlarda birçok reklam kampanyanız varsa ve hem çevrimiçi hem de çevrimdışı kullanıcı eylemlerini düşünmek istiyorsanız, gelişmiş hizmetler (OWOX BI + Data Studio/Tableau/Power BI vb.) olmadan yapamazsınız. ) ve bir analistin yardımı. Evrensel içe aktarma da sunan, yüksek veri ayrıntı düzeyi sağlayan ve veri kalitesini izleyen hizmetleri seçin.

Not! Data Studio veya diğer herhangi bir BI aracı, verilerin zaten karıştırıldığı rapora hazır veri kümeleriyle çalışmak üzere tasarlanmıştır. BI aracı verileri kendisi birleştirirse, ikiden fazla veri kaynağı kullanırken yavaş ve zahmetli bir şekilde çalışacaktır.

Pano oluşturma , tüm kanallarınızda ne kadar harcadığınızı tahmin etmekten vazgeçmenize ve pazarlama performansını güvenle raporlamanıza yardımcı olan temel performans göstergelerinin görsel sunumudur.

Neden panolara ihtiyacınız var? Kampanyalarınızın ve web sitenizin yeni müşteriler getirip getirmediğini anlamak ve hangi kanalların işe yaradığı, hangi büyüme bölgelerine yatırım yapmaya değer olduğu ve bütçenizi nerelerde boşa harcamamanız gerektiği hakkında bilgi almak için. Kısacası, raporlar iki ana nedenden dolayı gereklidir:

1. Mevcut durumu ve iş ilerlemesini izlemek için
2. Belirli bir şeyin neden olduğunu analiz etmek ve bulmak için

Not! Bilgileri daha hızlı ve daha kolay anlamanıza yardımcı olan veri görselleştirmeyi unutmayın.

Kullanım kolaylığı için, yatırımınızın gerçek etkinliğini gösterecek önceden hazırlanmış panolarla ücretli reklam kampanyaları başlatın. Önceden rapor hazırlamazsanız, önce paranızı amaçsızca harcarsınız, sonra yine raporlar hazırlamanız gerekir.

Üstesinden gelinmesi gereken zorluklar. Verileri görselleştirmek, çok fazla dikkat gerektiren düzenli ve özenli bir iştir. Ayrıca sürekli olarak analistlerden yardım beklemek zorunda kalırsanız, zaman kaybetmemenize yardımcı olacak ve pazarlamacılara rapor oluşturma konusunda yardımcı olacak hizmetleri kullanmayı düşünmelisiniz. Pano oluşturmanın ana zorlukları arasında şunlar yer alır:

• Raporların anlamını doğru şekilde görselleştirme
• Sınırlama olmaksızın herhangi bir parametre ve metrikle raporlar oluşturmak için eksiksiz, kaliteli verileri kullanma
• Verileri otomatik olarak güncelleme ve raporlama dönemini kolaylıkla değiştirme
• Grafiklerde ve tablolarda hangi bilgilerin sunulduğunu ilk bakışta netleştirmek
• Çok miktarda veri ve veri kaynağı içeren karmaşık panolar için, genellikle öncelikli olan başka görevleri olduğu halde analistlerinizden yardım almanız gerekebilir.

Ayrıca, bütünsel performans raporlaması elde etmek için, ilişkilendirme modeli seçiminize özellikle dikkat etmeniz gerektiğini unutmayın; bu, dönüşüm hunisini ve işletmenizin özelliklerini dikkate almalıdır.

Çözüm. Pazar, pazarlamacılara herkesin favori Google E-Tablolarından karmaşık iş zekası araçlarına kadar her zevke uygun raporlar oluşturmaları için birçok fırsat sunuyor. Excel veya Google E-Tablolar'da olduğu gibi manuel olarak reklam raporları oluşturursanız, zamanınızı ve verilerinizin kalitesini riske attığınızı unutmayın. Ve kalitesiz veriler, daha önce de söylediğimiz gibi, yanlış kararların ilk nedenidir.

Artık sonuna kadar gittiğinize göre (verileriniz toplandı, temizlendi ve modellendi), bu verileri gösterge tablosu hizmetine bağlayarak ve raporlar alarak bitiş çizgisini geçmeniz gerekiyor.

Kullanılan araç tipik olarak işletmenin büyüklüğüne ve gereksinimlerine bağlıdır. Harika sonuçlar elde etmek için pazarlamacılar tarafından neler yapılabilir?

1. ETL araçlarını kullanarak veri toplayın
2. Modellenmiş verilerle çalışan ve pazarlamacıların analistlerden sürekli yardım almadan ve Google BigQuery'deki verilere dayalı olarak herhangi bir rapor oluşturmasına olanak tanıyan Akıllı Veri gibi hizmetleri kullanın
3. Raporları görselleştirme hizmetlerine veya Google E-Tablolar'a aktarın

Sürekli izleme olmadan dijital ticaretin değişen dünyasını yönetmek çok zordur. Kendinize bir hediye verin ve manuel raporlamaya zaman harcamayı bırakın! Kulağa hoş geliyor, değil mi?

Hepsini OWOX BI ile elde edebilirsiniz. Bu hizmet, değerli zamanınızı boşaltır ve şunları yönetir:

• Veri toplama
• Verilerin temizlenmesi, tekilleştirilmesi, kalitesinin izlenmesi ve güncellenmesi
• Veri modelleme ve raporlama

OWOX BI ile, analistlerin ve geliştiricilerin yardımı olmadan Google'ın güvenli BigQuery bulut depolama alanındaki herhangi bir karmaşıklığa ilişkin raporlar için pazarlama verileri toplayabilirsiniz.

Artık bir analistin raporlarını beklemek zorunda değilsiniz. Kendinizi kullanıma hazır pazarlama panosu şablonlarıyla şımartın veya modellenmiş verilere dayalı ve yalnızca işinize uygun özelleştirilmiş bir rapor alın.

Benzersiz OWOX BI yaklaşımı ile SQL sorgularını yeniden yazmadan ve raporları yeniden düzenlemeden veri kaynaklarını ve veri yapılarını değiştirebilirsiniz. Bu, özellikle yeni Google Analytics dünyasında önemlidir.

Raporlama zorluklarından kaçınmak için, şunları yapmanıza olanak tanıyan analiz araçlarını seçmelisiniz:

• Kullanmakta olduğunuz verilerin doğru olduğundan emin olun ve verilerinizi nasıl işlediğinize dair daha iyi görüşler elde edin
• Birden çok veri setinde zaman kaybetmekten ve yuvarlak deliklere kare mandallar koymaktan kaçının
• Tüm ekiplerinizin uyumlu olduğundan, aynı süreçleri kullandığından ve etkili bir şekilde iletişim kurduğundan emin olun.