为什么您可以（或不能）信任您的报告

根据哈佛商业评论，90% 的商业领袖认为数据素养对公司成功至关重要。 然而，84% 的营销人员难以访问数据和洞察力。 仪表板和报表不显示真实情况，不能盲目信任。

为什么会这样？ 数据质量差和数据错误是您无法信任营销报告的主要原因之一。 根据 Gartner 的一项调查，“数据质量差对组织的平均财务影响估计为每年 1500 万美元。”

如果您不信任您的仪表板和构建它们的数据，那么管理决策将不会根据实际数字做出。 而对于企业来说，这太可怕了。

在本文中，我们讨论了所有可能的数据错误以及可能发生这些错误的阶段。 然后，我们为您提供如何避免它们的具体建议。 这是您对不良数据质量说不的清单！

如果您希望您的公司取得成功，您必须为业务用户提供高质量的数据洞察力。 借助手头的所有可用信息，营销人员可以轻松解释决策为何奏效、影响广告活动成功或失败的因素、可以做得更好的地方等。

此外，随着数字媒体领域的快速发展，客户正在使用越来越多的媒体渠道，并期望有一种以数据为后盾的个性化方法，以便获得准确的推荐。 忽视营销分析的能力是不合理的，尤其是考虑到超过 80% 的营销预算依赖数字渠道来吸引客户。 就好像你的车库里有一辆强大的法拉利，却不敢开它！

然而，实施这种合乎逻辑且直接的方法很复杂：高管和营销专家要应用收集到的数据，他们必须信任它。 这就是所有问题的根源。

可以做些什么来提高从营销人员使用的所有渠道收集的数据的质量并增加对数据发现的信心？ 防止出现错误！

数据错误通常出现三个阶段：

1. 测量计划
2. 数据收集和准备（标准化）
3. 报告创建

笔记！ 在每个阶段，数据都可能由于人为因素而被错误处理。

让我们看看可以做些什么来阻止错误的出现。 毕竟，防止错误比在整个报告系统中查找错误和数据差异要容易得多。

处理数据的第一步似乎很容易——你必须计划收集你需要的所有营销数据。 但是，数据收集通常仅针对特定任务进行计划，因此您可能没有足够的数据来处理您承担的新任务或开始的新项目。 因此，跳过计划步骤是不合理的。 OWOX 团队在开始项目之前总是会进行明确的分析。 为什么？ 识别数据收集中可能存在的瓶颈。 有时，团队甚至会开发整个度量系统并列举所有可能的参数。

挑战在于从所有数据源（您使用的不同广告平台和服务）收集所有碎片数据，并使这些数据为您服务。

没有这个计划阶段或非结构化方法会导致重新配置标识符的传输，而历史数据不可用。 如果您没有所有数据，您的决定和行动将基于不正确或不完整的信息。 为避免这种情况，您需要通过收集以下内容来考虑所有客户接触点：

• 来自您的网站和/或应用程序的用户行为数据
• 来自广告平台的成本数据
• 呼叫跟踪、聊天机器人和电子邮件数据
• 来自您的 CRM/ERP 系统等的实际销售数据。

在这个阶段可能出现的主要错误是：

• 获取聚合的采样数据。 抽样数据是在仅分析部分数据并用于报告时出现的一般化数据。 假设你有一公斤苹果，你的任务是判断这些苹果是好是坏。 如果您使用采样数据（整串中的两个或三个苹果），您可以确定这一公斤的质量非常好，而实际上您未采样的所有其他苹果都已腐烂。

为什么会这样？ 由于在尽可能短的时间内处理海量数据阵列是一项复杂且耗费资源的任务，因此系统通过数据采样、聚合和过滤来快速处理数据，以尽可能快地生成报告。

它如何影响数据和报告质量？ 很显然，很糟糕。 仅基于少量数据样本无法做出明智的决策。 例如，您可能看不到盈利的广告活动，并且可能由于报告中的数据失真而将其关闭。

你如何识别这个问题？ 在 Google Analytics（分析）界面中，您会在报告顶部看到一条消息，上面写着This report is based on N% of sessions 。

如果您想获得可以信任的报告，则必须获取原始的非抽样数据。 所以在决定了所有的数据源之后，你需要优先使用能够自动收集原始数据并定期检查数据完整性的连接器。

• 从广告服务的 API 获取不完整和不正确的数据。 为什么会这样？ 广告服务收集大量有关用户及其行为的数据； 但是，在传输数据时，可能会出现数据重复、数据丢失或追溯更新期间的差异等错误。 这对您的数据和报告的质量有何影响？ 这些错误会转移到报告中，因此，由于报告不准确，根本不可能做出正确的决定。

如何解决这个问题？ 由于在使用 API 时无法直接控制代码，因此很难与服务交互。 我们强烈建议使用支持 API 更改的数据导入工具。 如果数据不可用，这些工​​具可以显示现有的数据差距并在之后下载数据。

我在哪里存储所有这些信息？

如果你想在自己的服务器上存储每一个字节的数据，那将花费你一大笔钱。 我们建议使用云解决方案，因为它们将节省您的资源并提供对全球数据的访问。 毫无疑问，市场上考虑营销人员需求的最佳选择是 Google BigQuery。 您可以使用此云服务存储来自网站、CRM 系统、广告平台等的原始数据。

基本上，避免数据收集错误的最佳选择是永远不要手动收集数据。 如今，有大量的营销软件解决方案，例如 OWOX BI，可以自动将来自不同服务和网站的数据收集到数据仓库（或数据湖）中。

多年来，营销依赖于第三方数据。 但现在谷歌和苹果等有影响力的大公司正在改变他们使用个人数据的方式。 很快，世界将放弃第三方 cookie。 对于营销人员来说，这意味着复杂的数据收集和在不同接触点丢失大量关于用户活动的有价值数据。 可以做些什么来保持你的表现？ 首先，您必须专注于收集第一方和第二方数据。 其次，您应该准备好使用数据湖，因为只有存储在此类湖中的数据由您（而不是广告平台）拥有和控制。 由于 Google 产品的更新（Google Analytics 4，Privacy Sandbox 倡议），我们建议使用 Google BigQuery，因为新版本的 Google Analytics 与 GBQ 原生集成并提供完整的数据导出。

收集所有数据后的第二步是利用它。 但是，您不能立即执行此操作。 数据在准备好（标准化）之前是不可能使用的。 为什么呢？ 来自不同广告平台/服务的数据具有不同的结构，采用不同的格式和货币。 为了能够构建报告，您需要结构化、更新和完整的数据。

在尝试规范化数据时，您可能会遇到与以下相关的挑战：

• 不同的数据格式、结构和详细程度。 为什么会这样？ 不同的服务使用不同的方案来上传数据。 例如，一个广告服务可能有一个名为Product name的列，而另一个广告服务有一个名为Product category的列。

这对数据和报告的质量有何影响？ 如果数据具有不同的结构，则根本不可能构建报告。

如何解决这个问题？ 在分析数据之前，必须将其转换为单一格式； 否则，您的分析将不会产生任何好处。 例如，您应该将用户会话数据与广告费用数据合并，以衡量每个特定流量来源或营销渠道的影响，并查看哪些广告活动为您带来更多收入。

• 不同的货币。 不同的广告服务使用不同的货币，为了在报告中获得正确的数字，您应该始终检查使用的货币并将所有货币转换为单一的基础货币。
• 插入、更新和删除依赖项。 在消除非结构化数据以在所有记录和字段中完全统一的同时，可能会出现各种不良副作用。

这些依赖性如何影响数据和报告的质量？ 此类错误最常见的结果是数据被系统丢弃并且在创建报告时没有考虑在内，从而导致报告本身错误。 例如，假设我们有一个会话对象和一个广告对象。 在会话中，我们有第 10 天到第 20 天的数据，而在广告中，我们有第 10 天到第 15 天的数据（由于某种原因，没有第 16 天到第 20 天的费用数据）。 因此，要么我们丢失第 16 天到第 20 天的广告数据，要么只提供第 10 天到第 15 天的会话数据。

如何解决这个问题？ 如果用户不知道合并数据的特殊性，并且不验证他们使用的数据，那么出错的可能性非常高。 因此，解决方案是在使用之前检查您的数据。

笔记！ 数据规范化是一项手动和例行的“笨蛋工作”，它不是很有启发性，并且会阻止分析师提取洞察力。 规范化困难通常占用分析师 50% 的工作时间。 老实说：这很令人沮丧。 为防止这种情况发生，请使用自动化工具！

完美的出路是应用可以收集、清理、规范化和监控数据质量的自动化解决方案，以便为业务做好准备。 一个更好的变体是，如果您选择的数据连接器可以为您完成所有工作，就像一体式 OWOX BI 平台所做的那样。 在 OWOX BI 的帮助下，您可以轻松应对营销人员和分析师面临的所有挑战，并获得值得信赖的业务就绪数据。

使用 OWOX BI，数据收集和标准化错误永远不会打扰您。 该服务可以腾出您宝贵的时间并处理：

• 数据采集​​。 将您需要的所有数据从 Google Analytics、广告服务、您的网站、您的线下商店、呼叫跟踪服务和 CRM 系统获取到 Google BigQuery 中。 OWOX BI 允许您获得报告，而无需对任何可用参数进行抽样。 该服务会收集原始数据并在 API 数据传输中出现错误时向您发出警告。 您所要做的就是提供对数据源的访问权限并选择要收集的数据。
• 数据监控。 在 OWOX BI 的帮助下，您始终可以查看数据差异的位置、时间段以及它们的重要性。 它通过 Google Analytics（分析）每天按点击、会话、用户和交易比较您的 BigQuery 项目中的数据量，并发出显着差异的信号。
• 数据标准化。 OWOX BI 可帮助您清理、删除重复数据和更新数据，并将成本转换为一种基础货币并监控数据的相关性。 此外，OWOX BI 可以定义 UTM 标签中的错误，例如不受支持的动态参数、语法错误或完全缺乏强制性 UTM 标签。

借助 OWOX BI，您可以在 Google 的安全 BigQuery 云存储中收集任何复杂性报告的营销数据，这是满足营销需求的最佳选择。

根据调查，84% 的营销人员难以访问数据和洞察力，而 86% 的人认为他们需要更好的工具来获取这些信息。 简而言之，营销人员想一想就得到一份报告。 当营销团队正在实施洞察力而分析团队正在提取洞察力时，业务将受益。 随着营销人员收集越来越多的用户行为数据，应该很容易获得有用的见解。 然而，在实践中，事情往往以完全相反的方式工作。

在解决了数据收集和数据准备级别的障碍之后，报告创建仍然存在一些其他困难，例如：

• 决定使用哪种归因模型。 没有正确的答案，因为不同的任务需要不同的模型。 此外，您应该牢记您的业务的特殊性。 市场上所有归因模型的详细概述可以帮助您选择最适合您的归因模型。
• 决定要使用哪个报告构建服务。 选择可以轻松提供易于理解的数据可视化并可以自动更新报告的服务。 请注意，虽然 Google Data Studio 等数据可视化服务可以处理两个以上的数据源，但仍然无法将它们用于合并和转换数据。 如果您想创建基于多个数据源的报告，您必须首先将所有必要的数据收集到数据湖中（例如 Google BigQuery）。

整个报告生态系统变得越复杂（尤其是对于企业业务），构建的报告和 SQL 查询越多，系统就越容易崩溃。 除了事实数据错误之外，还可能出现各种困难，导致更多错误、SQL查询中断或对收集的数据的误解和误用。

• 短时间内对报告（和/或 SQL 查询）的编辑过多。 为什么会这样？ 在经典的报表架构中，每个报表下都有一个使用 SQL 查询构建的数据集，并且没有任何变化。 但是今天，这些 SQL 查询时不时地更改和编辑。 这对数据和报告的质量有何影响？ 更改太多，很容易忘记进行了哪些更改以及何时更改。 这意味着一个数据集级别的编辑不会应用于另一个数据集。
• 需求不断变化（向新版本的 Google Analytics（分析）4 的过渡和数据使用限制并没有让它变得更容易）。 为什么会这样？ 尽管对不同报告的需求不断增长，但分析师需要为每个报告创建数据集、规范化数据并编写 SQL 查询。 它如何影响数据和报告的质量？ 当一个对象的含义发生变化时——例如，将转换理解为网站访问而不是下订单——记住需要更改的内容是一个挑战，以便在每个报告中保持数据准确和正确。
• 一个漫长的报告过程。 为什么会这样？ 分析师总是超负荷工作，营销人员不得不等待报告。 此外，根据研究，创建一个仪表板平均需要 4.5 天，至少需要 3 次迭代，最重要的是，大约需要 18,000 美元。 这对数据和报告的质量有何影响？ 营销人员没有机会在出现各种什么、为什么、何时和何地的问题时立即找到答案。 因此，决策是基于直觉或不完整和不正确的数据做出的。
• 难以理解数据。 为什么会这样？ 不同的人使用相同的报告，特定指标和特定参数背后的含义并不总是相同。 例如，在各种报告中，用户指标可以表示没有购买的注册用户或回头客。 这对数据和报告的质量有何影响？ 当您做出决定时，您以一种方式定义用户，但不能保证您引用的报告以相同方式定义用户。

所有这些因素都可以用一个例子来说明：在车道上玩耳语游戏。 您的输入数据似乎正确且相关，但结果仍然完全不是应有的结果。

使数据和报告可信和适用是一项艰巨的任务。 实现这一目标的主要困难和障碍如下：

• 访问最新、完整、高质量的业务就绪数据，让分析师腾出时间来寻找风险和增长区域，并找到处理数据的新方法。
• 能够在几分钟内生成营销报告，以便营销人员可以快速测试假设并寻找洞察力。

幸运的是，现代云分析解决方案为营销人员和分析师提供了他们可以信任的报告和数据。 如果您想创建您可以信任的报告——不会中断并且不需要几天时间准备的报告——您应该尝试使用 OWOX BI。 这是一项专门针对基于完整、高质量数据的营销报告需求而设计的服务。 凭借其深思熟虑的方法，分析师可以以五倍的速度测试假设并找到洞察力。

OWOX BI 使所有用户的数据访问民主化，无论他们的技术背景如何。 该服务为您提供用于收集和准备业务就绪数据的自动化流程，让您可以在几分钟内创建和编辑报告。 此外，当您进行更改时，您无需担心报告中的错误，因为使用 OWOX BI，您的报告永远不会中断！

OWOX BI 让您比以往更轻松地解锁数据中的洞察力并创建您可以信任的报告。 预订免费演示，了解 OWOX BI 还能如何保证数据质量，以及您如何从今天的全自动数据管理中受益！

当数据质量高且决策者可以根据数据发现迅速采取行动时，公司可以从数据中获得最大价值。

分析师在处理业务就绪数据时最有价值，可以在数据的帮助下快速回答业务问题，并能带来可操作的见解。 分析师的工作不再是花时间收集、准备和协调数据以及编写 SQL 查询。

公司需要使用自动化工具和建模的业务就绪数据来比竞争对手更快地利用营销洞察力增长。 高质量的数据是建立每份报告和管理决策的基础。 虽然获得可信赖的高质量数据可能存在许多障碍，但从数据收集阶段开始一直到报告创建阶段，这样做仍然是可能的。

可以做些什么来克服这些问题？

• 在收集数据时防止错误，因为从一开始就阻止错误发生比减轻其后果更容易、更便宜。
• 通过在工作流程中使用尽可能多的自动化来避免出错的可能性。 更不用说自动化手动和可重复任务使专家能够专注于更多增值活动，例如开发可操作的数据洞察力。