Pazarlamacılar için bir nimet: analistler ve SQL olmadan raporların nasıl oluşturulacağı

Raporlama, herhangi bir pazarlamacı için gerçek bir evcil hayvan çilesidir. Temel olarak, çoğu analitik araç, analistlerin ve geliştiricilerin ihtiyaçlarına odaklanır ve pazarlamacının verilerle kendisinin çalışmasını yasaklar. Bu makale, bunun neden olduğunu ve bu soruna nasıl bir çözüm gördüğümüzü açıklamaktadır.

Her işletmenin amacı kar etmektir. Ancak, şirketin gelişiminin nasıl gittiğini ve hangi yönde ilerlemeye değer olduğunu anlamak için şirketlerin tüm organizasyon alanlarını izlemesi ve izlemesi gerekir. Başka bir deyişle, raporlama, karar vericiler için vazgeçilmez bir araçtır.

Pandemi ekonomisinin olduğu bir durumda, pazarlamacıların daha az kaynakla (daha az bütçe ve uygulama için daha az zaman) daha fazlasını elde etmesi gerektiğinde, raporlama olmadan yapılamaz.

Geçen yıl boyunca şirketler, hem çevrimdışı hem de çevrimiçi olarak çeşitli şekillerde başarıya ulaşabileceğinizden emin oldular. Dijital ekosistemlerde müşterilere ulaşmak için pek çok seçenek var (doğal dil işleme sayesinde gelişen ses ve ses alanlarını da unutmamak gerek). Bu kanallardan herhangi biri yeni veri hacimleri getirir. Bu bilgileri hem müşterilerle iletişim kurmak hem de iş geliştirmeye yardımcı olan hedef kitleniz hakkında daha fazla bilgi edinmek için kullanabilirsiniz.

İşletmenin faaliyet gösterdiği bir pazarı, hedefleri ve verileri vardır. Herhangi bir şirket üç şey ister: daha fazla kazan, daha az harca ve daha hızlı yap.

Pazarlamacı, işletmenin istediğini elde etmesine yardımcı olur. Düzinelerce farklı hizmete, CMO'dan hedeflere ve pazarlama konusunda uzmanlığa sahiptir. Çoğu durumda onun için mevcut olan budur.

Pazarlamacının eksikliği ve işinde en sık karşılaştığı sorunlar:

1. Raporlardaki veriler uyuşmuyor ve sürekli izlenmesi gerekiyor. Niye ya? Veri toplama aşamasında veriler kaybolabilir, çoğaltılabilir vb. Basit bir nedeni yoktur; Aksi takdirde, piyasada bir sorun olmazdı. Bir pazarlamacının karar vermesi için güvenilebilecek verilere ihtiyacı vardır.
2. Karmaşık ve gerekli tüm verilerle bir rapor oluşturmak çok zaman alıyor . Genellikle pazarlamacıların SQL çalışmak için zamanları yoktur ve analistlerden yanıt beklemek istemezler. Pazarlamacı bağımsız olarak doğru bölümlerde raporlar hazırlamak ve bunları analistlerden beklemek istemez. Başka bir sorun da, hangi soruların ortaya çıkacağını ve bir dahaki sefere hangi raporlara ihtiyaç duyulabileceğini asla önceden bilmemesidir. Tüm olası durumlar için tek bir evrensel rapora sahip olmak nadir görülen bir durumdur.
3. Bir pazarlamacının raporlamaya değil, geçerli rehberliğe ihtiyacı vardır . Örneğin, EBM'yi gösteren reklam kampanyası raporu, reklam bütçesini ne kadar artırmanız veya azaltmanız gerektiğini gösteren en iyi pazarlama karması raporundan daha az değerlidir. Neden öyle? Çünkü başvuru maliyeti bu bilgilerle ne yapılır sorusuna cevap vermiyor.

Google BigQuery gibi hizmetlerin geliştirilmesi sayesinde, Büyük Veri analizi her büyüklükteki şirket için daha erişilebilir hale geliyor. Ancak mevcut analitik ürünler, öncelikle analistlerin ve geliştiricilerin ihtiyaçlarına yöneliktir. Pazarlamacılar hala kendilerini hazır raporlarla sınırlamaya veya analistlerin veri hazırlamasını, fırsatları kaçırmasını ve zaman kaybetmesini beklemek zorunda kalıyor.

Yukarıdaki şekilde, analitik ve BI hizmetlerine sahip Gartner sihirli kadran var. Analistler için popüler sohbet odalarından birinde grafiğe Excel eklendi. Bu şekil, iş kullanıcılarının ihtiyaç duydukları veriler Excel veya Google E-Tablolar'ın tanıdık arayüzüne teslim edilene kadar modern analitik araçlara ihtiyaç duyduğunu göstermektedir.

Bilinen bir alıntı vardır: "veriler yeni bir petroldür." Ve pazarlama analitiği pazarındaki petrol endüstrisinin Google, Facebook, Apple gibi ham biçimde birikmiş değere erişimi düzenleyen devletlere sahip olması gibi, petrol boru hatları da var. Google Cloud, AWS, MS Azure, Hadoop gibi rafinerilere veri sağlayan OWOX BI, Supermetrics, Fivetran, StitichData gibi. Ancak son kullanıcı için tüm bunlar, arabasına uygun enerjiyle yakıt ikmali yapana kadar önemli bir değer sağlamaz. doğru zamanda ve gereksiz çaba harcamadan.

Bugün, iş kullanıcıları kendilerini, önceden belirlenmiş veri bölümlerine teslim eden veya taksiler için fazla ödeme yapan, tam olarak nereye gitmeleri gerektiğini ve sonunda hangi raporu oluşturacaklarını bilmeden, kendilerini normal otobüslerle sınırlamak zorunda kalıyorlar.

Mevcut analitik araçlar neden pazarlamacıların ihtiyaçlarını tam olarak karşılamıyor:

• Özel hizmetler gerekli verileri içermez . Neden sadece Google Analytics'i kullanmıyorsunuz? Veri iş ihtiyaçları yoktur. Tüm verileri birleştirmek ve iş modelinize uygun mantığa göre raporlar oluşturmak imkansızdır.
• İşletme gerekli tüm verileri toplamış olsa bile, bunları birleştirmek için uzmanlık gerekir: hangi anahtarlarla, hangi yapıda, hangi koşullarla vb.
• Mevcut gelişmiş analiz hizmetleri, sistem çözümleri değil, amaca yönelik çözümler sağlar : belirli bir rapor veya gösterge tablosu oluşturabilirsiniz, ancak pazarlamacının birlikte çalışabileceği bir raporlama sistemi oluşturamazsınız. Örneğin, Power BI, Google Data Studio veya Excel'de bir otomatik güncelleme raporu alabilirsiniz. Ancak raporda bir şeyi değiştirmeniz, gerekli bölümleri, parametreleri ve metrikleri eklemeniz veya Kanal Gruplamasını değiştirmeniz gerekirse, pazarlamacının kendisi bunu yapamaz. Her seferinde bir analistle iletişime geçmelisiniz.

Bir pazarlamacının Excel veya Google E-Tablolar'da doğru verileri elde etmesi neden zor? Verilerle çalışmanın tüm aşamaları arasındaki darboğaz nerede?

Veriler belirli bir yapıya dönüştürüldükten sonra (örneğin, UTM etiketleri tanınır) ve iş kullanıcısı bunlardan bir rapor oluşturamadan önce yinelemeli bir süreç gerçekleşir. Örneğin, istediğiniz sütunları seçersiniz, belirli bir süre içinde alışveriş yapmamış kullanıcıları hariç tutarsınız, vb. Bu işlem, analistler ve pazarlamacılar arasında iletişim gerektirir. Ve pazarlamacı SQL'i bilmiyorsa, bu iletişimden kaçınılamaz.

Günümüzde analistler, SQL kullanarak veri konsolidasyonu gerektiren raporlar oluşturuyor. Zamanla, daha fazla bu tür SQL sorgusu var ve bunların içindeki mantık daha karmaşık hale geliyor. Böylece pazarlamacı, bir analist yardımı olmadan gerekli raporu alamaz ve verilerin kalitesi her seferinde söz konusu olur.

Çoğu analitik ürün, analistin işini bir aşamada basitleştirir, ancak verileri doğru bir şekilde birleştirmeye veya pazarlamacının analistin yardımı olmadan gerekli raporları almasına yardımcı olmaz. Bu nedenle, analist zayıf bir nokta olmaya devam ediyor.

Müşterilerimizden biri bir keresinde şöyle demişti: "Pazarlamacılarımızın artık iki seçeneği var: ya Excel'i bekleyin ya da SQL öğrenin." İyi haber şu ki, tek alternatif bu değil.

Temel olarak, raporlar oluşturmak için bir analist beklemeye veya SQL öğrenmeye gerek yoktur. Veriler zaten şirketin iş modeline göre modellendiğinde, pazarlamacının her yeni rapor oluşturmak istediğinde analiste koşması gerekmez.

Analist, daha sonra düzenleme yapmayı kolaylaştırmak için verileri iş modeline bir kez birleştirir. Pazarlamacı daha sonra bu verileri modellenmiş verilerle (örneğin OWOX BI) çalışabilen modern raporlama hizmetlerinde kullanabilir.

Yeni pazarlama analitiği araçları günü kurtarmaya geldi! Evet, pazarlamacıların bunları çözmesi gerekiyor, ancak bu yine de SQL'den daha kolay ve kullanışlı. Bunun karşılığında, pazarlamacı güvenilir veriler, doğru bölümlerdeki raporlar ve uygulanabilir öneriler alacaktır.

Büyünün işe yaraması için ne yapman gerekiyor?

Adım 1 . Sonraki analizler için ETL araçlarının yardımıyla verileri tek bir yerde toplayın (bulut veri depolama, özellikle Google BigQuery, pazarlamacılar için ideal bir seçenektir).

Adım 2 . Toplanan verileri temizleyin ve eşleştirin.

Adım 3. İş modeli için verileri birleştirin.

Adım 4 . Modellenen verileri raporlama hizmetine bağlayın.

Adım 5 . Verileri veri görselleştirme hizmetine aktarın.

Huni gibi araçlar. io, Supermetrics, OWOX BI, Datorama, Improvado, Kissmetrics vb. veri toplama için mükemmeldir. Ancak, onu doğru bir şekilde eşleştirmek, temizlemek, birleştirmek, tekilleştirmek vb. için bir analistin yardımına ihtiyacınız var.

Verileri modellemek için pazarlamacının ayrıca bir analistin yardımına ihtiyacı vardır. Ancak bu sadece bir seferlik.

Not! Küçük bir projeniz varsa, bir çift veri kaynağınız (olaylar artı giderleri içeren tablo) ve 2-4 rapor oluşturmanız gerekiyorsa, bu tabloları hesaplama yapısı oldukça basit olacaktır.

Ancak, reklam sistemlerinden gelen veriler, CRM'den alınan işlemler, kullanıcı bilgileri, genişletilmiş ürün verileri ve Google BigQuery'ye giren diğer tüm veriler içeren birçok tablonun bulunduğu gerçek bir projeden bahsediyorsak? 100500 dolanık tablodan kaçınmak için DBT/Dataform gibi araçları kullanmaya değer, bir kez değişiklik yapabilirsiniz ve bunlar tüm modele uygulanabilir.

Verileriniz modellendikten sonra çalışmak için çeşitli raporlar oluşturabilirsiniz. Çeşitli kaynaklardan pazarlama verilerinizi toplayıp analiz eden, raporlamayı otomatikleştirmenizi sağlayan ve sonuçları istediğiniz yere aktaran modern bir evrensel platform örneği olarak OWOX Smart Data'ya bakalım.

Pazarlamacılar, Akıllı Veri hizmetini kullanarak, Google BigQuery'deki birleştirilmiş ham verilere dayalı olarak sınırsız ve örnekleme olmadan pazarlama raporları alabilir ve raporları Google Data Studio ve Google E-Tablolar'a aktarabilir.

Rapor almanın iki yolu vardır:

1. Rapor oluşturucuyu kullanın.
2. En popüler raporların galerisinden hazır bir şablon seçin.

Pazarlamacılar, önceden hazırlanmış panoları kullanarak veya şirketin gereksinimlerine göre özelleştirilmiş olarak, herhangi bir karmaşıklıktaki pazarlama içgörülerine hızla erişebilir. Hızlı görevler için OWOX BI Smart Data'daki hazır raporlar uygundur, oysa karmaşık olanlar için - verilerin Google BigQuery'den SQL sorguları kullanılarak ön işlenmesi ve indirilmesi - gereklidir.

Rapor Oluşturucu'ya bakalım — raporda hangi metrikleri ve parametreleri görmek istediğinizi belirlemeniz, istediğiniz rapor türünü ve tarih aralığını seçmeniz gerekiyor. Akıllı Veri, Google BigQuery'deki gerekli verilerin bir SQL sorgusunu oluşturur ve bir pazarlamacı görsel bir rapor alır.

Kohort analizi, LTV hesaplaması, ROPO analizi ve diğerleri gibi raporların kullanımı, pazarlamacıların tüm müşteri temas noktalarını dikkate almasına ve pazarlama kampanyalarının etkinliğini izlemesine olanak tanır.

Verilerle çalışmaya yönelik mevcut yaklaşım optimal değildir. Pazarlamacılar ve iş kullanıcıları, çok karmaşık olduğu için çoğu zaman kendi başlarına rapor oluşturamazlar. Sorularını cevaplamak için analistler için görevler belirlemeli ve raporları beklemelidirler. Ve tekrar ve tekrar. Ne de olsa ilk soruyu cevaplayana kadar ikincisinin ne olacağını bilemezsiniz.

Sonunda, verilerin mevcut durumu izlemek ve geçmişi analiz etmek için, ancak nadiren - geleceği yönetmek için kullanıldığı ortaya çıktı. Bu nedenle, iş kullanıcıları bağımsız kararlar almak için onlarla çalışma fırsatına sahipse, veriler çok daha fazla değer getirecektir.