為什麼您可以（或不能）信任您的報告

根據哈佛商業評論，90% 的商業領袖認為數據素養對公司成功至關重要。 然而，84% 的營銷人員難以訪問數據和洞察力。 儀表板和報表不顯示真實情況，不能盲目信任。

為什麼會這樣？ 數據質量差和數據錯誤是您無法信任營銷報告的主要原因之一。 根據 Gartner 的一項調查，“數據質量差對組織的平均財務影響估計為每年 1500 萬美元。”

如果您不信任您的儀表板和構建它們的數據，那麼管理決策將不會根據實際數字做出。 而對於企業來說，這太可怕了。

在本文中，我們討論了所有可能的數據錯誤以及可能發生這些錯誤的階段。 然後，我們為您提供如何避免它們的具體建議。 這是您對不良數據質量說不的清單！

如果您希望您的公司取得成功，您必須為業務用戶提供高質量的數據洞察力。 借助手頭的所有可用信息，營銷人員可以輕鬆解釋決策為何奏效、影響廣告活動成功或失敗的因素、可以做得更好的地方等。

此外，隨著數字媒體領域的快速發展，客戶正在使用越來越多的媒體渠道，並期望有一種以數據為後盾的個性化方法，以便獲得準確的推薦。 忽視營銷分析的能力是不合理的，尤其是考慮到超過 80% 的營銷預算依賴數字渠道來吸引客戶。 就好像你的車庫裡有一輛強大的法拉利，卻不敢開它！

然而，實施這種合乎邏輯且直接的方法很複雜：高管和營銷專家要應用收集到的數據，他們必須信任它。 這就是所有問題的根源。

可以做些什麼來提高從營銷人員使用的所有渠道收集的數據的質量並增加對數據發現的信心？ 防止出現錯誤！

數據錯誤通常出現三個階段：

1. 測量計劃
2. 數據收集和準備（標準化）
3. 報告創建

筆記！ 在每個階段，數據都可能由於人為因素而被錯誤處理。

讓我們看看可以做些什麼來阻止錯誤的出現。 畢竟，防止錯誤比在整個報告系統中查找錯誤和數據差異要容易得多。

處理數據的第一步似乎很容易——你必須計劃收集你需要的所有營銷數據。 但是，數據收集通常僅針對特定任務進行計​​劃，因此您可能沒有足夠的數據來處理您承擔的新任務或開始的新項目。 因此，跳過計劃步驟是不合理的。 OWOX 團隊在開始項目之前總是會進行明確的分析。 為什麼？ 識別數據收集中可能存在的瓶頸。 有時，團隊甚至會開發整個度量系統並列舉所有可能的參數。

挑戰在於從所有數據源（您使用的不同廣告平台和服務）收集所有碎片數據，並使這些數據為您服務。

沒有這個計劃階段或非結構化方法會導致重新配置標識符的傳輸，而歷史數據不可用。 如果您沒有所有數據，您的決定和行動將基於不正確或不完整的信息。 為避免這種情況，您需要通過收集以下內容來考慮所有客戶接觸點：

• 來自您的網站和/或應用程序的用戶行為數據
• 來自廣告平台的成本數據
• 呼叫跟踪、聊天機器人和電子郵件數據
• 來自您的 CRM/ERP 系統等的實際銷售數據。

在這個階段可能出現的主要錯誤是：

• 獲取聚合的採樣數據。 抽樣數據是在僅分析部分數據並用於報告時出現的一般化數據。 假設你有一公斤蘋果，你的任務是判斷這些蘋果是好是壞。 如果您使用採樣數據（整串中的兩個或三個蘋果），您可以確定這一公斤的質量非常好，而實際上您未採樣的所有其他蘋果都已腐爛。

為什麼會這樣？ 由於在盡可能短的時間內處理海量數據陣列是一項複雜且耗費資源的任務，因此系統通過數據採樣、聚合和過濾來快速處理數據，以盡可能快地生成報告。

它如何影響數據和報告質量？ 很顯然，很糟糕。 僅基於少量數據樣本無法做出明智的決策。 例如，您可能看不到盈利的廣告活動，並且可能由於報告中的數據失真而將其關閉。

你如何識別這個問題？ 在 Google Analytics（分析）界面中，您會在報告頂部看到一條消息，上面寫著This report is based on N% of sessions 。

如果您想獲得可以信任的報告，則必須獲取原始的非抽樣數據。 所以在決定了所有的數據源之後，你需要優先使用能夠自動收集原始數據並定期檢查數據完整性的連接器。

• 從廣告服務的 API 獲取不完整和不正確的數據。 為什麼會這樣？ 廣告服務收集大量有關用戶及其行為的數據； 但是，在傳輸數據時，可能會出現數據重複、數據丟失或追溯更新期間的差異等錯誤。 這對您的數據和報告的質量有何影響？ 這些錯誤會轉移到報告中，因此，由於報告不准確，根本不可能做出正確的決定。

如何解決這個問題？ 由於在使用 API 時無法直接控制代碼，因此很難與服務交互。 我們強烈建議使用支持 API 更改的數據導入工具。 如果數據不可用，這些工具可以顯示現有的數據差距並在之後下載數據。

我在哪裡存儲所有這些信息？

如果你想在自己的服務器上存儲每一個字節的數據，那將花費你一大筆錢。 我們建議使用雲解決方案，因為它們將節省您的資源並提供對全球數據的訪問。 毫無疑問，市場上考慮營銷人員需求的最佳選擇是 Google BigQuery。 您可以使用此云服務存儲來自網站、CRM 系統、廣告平台等的原始數據。

基本上，避免數據收集錯誤的最佳選擇是永遠不要手動收集數據。 如今，有大量的營銷軟件解決方案，例如 OWOX BI，可以自動將來自不同服務和網站的數據收集到數據倉庫（或數據湖）中。

多年來，營銷依賴於第三方數據。 但現在谷歌和蘋果等有影響力的大公司正在改變他們使用個人數據的方式。 很快，世界將放棄第三方 cookie。 對於營銷人員來說，這意味著複雜的數據收集和在不同接觸點丟失大量關於用戶活動的有價值數據。 可以做些什麼來保持你的表現？ 首先，您必須專注於收集第一方和第二方數據。 其次，您應該準備好使用數據湖，因為只有存儲在此類湖中的數據由您（而不是廣告平台）擁有和控制。 由於 Google 產品的更新（Google Analytics 4，Privacy Sandbox 倡議），我們建議使用 Google BigQuery，因為新版本的 Google Analytics 與 GBQ 原生集成並提供完整的數據導出。

收集所有數據後的第二步是利用它。 但是，您不能立即執行此操作。 數據在準備好（標準化）之前是不可能使用的。 為什麼呢？ 來自不同廣告平台/服務的數據具有不同的結構，採用不同的格式和貨幣。 為了能夠構建報告，您需要結構化、更新和完整的數據。

在嘗試規範化數據時，您可能會遇到與以下相關的挑戰：

• 不同的數據格式、結構和詳細程度。 為什麼會這樣？ 不同的服務使用不同的方案來上傳數據。 例如，一個廣告服務可能有一個名為Product name的列，而另一個廣告服務有一個名為Product category的列。

這對數據和報告的質量有何影響？ 如果數據具有不同的結構，則根本不可能構建報告。

如何解決這個問題？ 在分析數據之前，必須將其轉換為單一格式； 否則，您的分析將不會產生任何好處。 例如，您應該將用戶會話數據與廣告費用數據合併，以衡量每個特定流量來源或營銷渠道的影響，並查看哪些廣告活動為您帶來更多收入。

• 不同的貨幣。 不同的廣告服務使用不同的貨幣，為了在報告中獲得正確的數字，您應該始終檢查使用的貨幣並將所有貨幣轉換為單一的基礎貨幣。
• 插入、更新和刪除依賴項。 在消除非結構化數據以在所有記錄和字段中完全統一的同時，可能會出現各種不良副作用。

這些依賴性如何影響數據和報告的質量？ 此類錯誤最常見的結果是數據被系統丟棄並且在創建報告時沒有考慮在內，從而導致報告本身錯誤。 例如，假設我們有一個會話對象和一個廣告對象。 在會話中，我們有第 10 天到第 20 天的數據，而在廣告中，我們有第 10 天到第 15 天的數據（由於某種原因，沒有第 16 天到第 20 天的費用數據）。 因此，要么我們丟失第 16 天到第 20 天的廣告數據，要么只提供第 10 天到第 15 天的會話數據。

如何解決這個問題？ 如果用戶不知道合併數據的特殊性，並且不驗證他們使用的數據，那麼出錯的可能性非常高。 因此，解決方案是在使用之前檢查您的數據。

筆記！ 數據規範化是一項手動和例行的“笨蛋工作”，它不是很有啟發性，並且會阻止分析師提取洞察力。 規範化困難通常佔用分析師 50% 的工作時間。 老實說：這很令人沮喪。 為防止這種情況發生，請使用自動化工具！

完美的出路是應用可以收集、清理、規範化和監控數據質量的自動化解決方案，以便為業務做好準備。 一個更好的變體是，如果您選擇的數據連接器可以為您完成所有工作，就像一體式 OWOX BI 平台所做的那樣。 在 OWOX BI 的幫助下，您可以輕鬆應對營銷人員和分析師面臨的所有挑戰，並獲得值得信賴的業務就緒數據。

使用 OWOX BI，數據收集和標準化錯誤永遠不會打擾您。 該服務可以騰出您寶貴的時間並處理：

• 數據採集。 將您需要的所有數據從 Google Analytics、廣告服務、您的網站、您的線下商店、呼叫跟踪服務和 CRM 系統獲取到 Google BigQuery 中。 OWOX BI 允許您獲得報告，而無需對任何可用參數進行抽樣。 該服務會收集原始數據並在 API 數據傳輸中出現錯誤時向您發出警告。 您所要做的就是提供對數據源的訪問權限並選擇要收集的數據。
• 數據監控。 在 OWOX BI 的幫助下，您始終可以查看數據差異的位置、時間段以及它們的重要性。 它通過 Google Analytics（分析）每天按點擊、會話、用戶和交易比較您的 BigQuery 項目中的數據量，並發出顯著差異的信號。
• 數據標準化。 OWOX BI 可幫助您清理、刪除重複數據和更新數據，並將成本轉換為一種基礎貨幣並監控數據的相關性。 此外，OWOX BI 可以定義 UTM 標籤中的錯誤，例如不受支持的動態參數、語法錯誤或完全缺乏強制性 UTM 標籤。

借助 OWOX BI，您可以在 Google 的安全 BigQuery 雲存儲中收集任何復雜性報告的營銷數據，這是滿足營銷需求的最佳選擇。

根據調查，84% 的營銷人員難以訪問數據和洞察力，而 86% 的人認為他們需要更好的工具來獲取這些信息。 簡而言之，營銷人員想一想就得到一份報告。 當營銷團隊正在實施洞察力而分析團隊正在提取洞察力時，業務將受益。 隨著營銷人員收集越來越多的用戶行為數據，應該很容易獲得有用的見解。 然而，在實踐中，事情往往以完全相反的方式工作。

在解決了數據收集和數據準備級別的障礙之後，報告創建仍然存在一些其他困難，例如：

• 決定使用哪種歸因模型。 沒有正確的答案，因為不同的任務需要不同的模型。 此外，您應該牢記您的業務的特殊性。 市場上所有歸因模型的詳細概述可以幫助您選擇最適合您的歸因模型。
• 決定要使用哪個報告構建服務。 選擇可以輕鬆提供易於理解的數據可視化並可以自動更新報告的服務。 請注意，雖然 Google Data Studio 等數據可視化服務可以處理兩個以上的數據源，但仍然無法將它們用於合併和轉換數據。 如果您想創建基於多個數據源的報告，您必須首先將所有必要的數據收集到數據湖中（例如 Google BigQuery）。

整個報告生態系統變得越複雜（尤其是對於企業業務），構建的報告和 SQL 查詢越多，系統就越容易崩潰。 除了事實數據錯誤之外，還可能出現各種困難，導致更多錯誤、SQL查詢中斷或對收集的數據的誤解和誤用。

• 短時間內對報告（和/或 SQL 查詢）的編輯過多。 為什麼會這樣？ 在經典的報表架構中，每個報表下都有一個使用 SQL 查詢構建的數據集，並且沒有任何變化。 但是今天，這些 SQL 查詢時不時地更改和編輯。 這對數據和報告的質量有何影響？ 更改太多，很容易忘記進行了哪些更改以及何時更改。 這意味著一個數據集級別的編輯不會應用於另一個數據集。
• 需求不斷變化（向新版本的 Google Analytics（分析）4 的過渡和數據使用限制並沒有讓它變得更容易）。 為什麼會這樣？ 儘管對不同報告的需求不斷增長，但分析師需要為每個報告創建數據集、規範化數據並編寫 SQL 查詢。 它如何影響數據和報告的質量？ 當一個對象的含義發生變化時——例如，將轉換理解為網站訪問而不是下訂單——記住需要更改的內容是一個挑戰，以便在每個報告中保持數據準確和正確。
• 一個漫長的報告過程。 為什麼會這樣？ 分析師總是超負荷工作，營銷人員不得不等待報告。 此外，根據研究，創建一個儀表板平均需要 4.5 天，至少需要 3 次迭代，最重要的是，大約需要 18,000 美元。 這對數據和報告的質量有何影響？ 營銷人員沒有機會在出現各種什麼、為什麼、何時和何地的問題時立即找到答案。 因此，決策是基於直覺或不完整和不正確的數據做出的。
• 難以理解數據。 為什麼會這樣？ 不同的人使用相同的報告，特定指標和特定參數背後的含義並不總是相同。 例如，在各種報告中，用戶指標可以表示沒有購買的註冊用戶或回頭客。 這對數據和報告的質量有何影響？ 當您做出決定時，您以一種方式定義用戶，但不能保證您引用的報告以相同方式定義用戶。

所有這些因素都可以用一個例子來說明：在車道上玩耳語遊戲。 您的輸入數據似乎正確且相關，但結果仍然完全不是應有的結果。

使數據和報告可信和適用是一項艱鉅的任務。 實現這一目標的主要困難和障礙如下：

• 訪問最新、完整、高質量的業務就緒數據，讓分析師騰出時間來尋找風險和增長區域，並找到處理數據的新方法。
• 能夠在幾分鐘內生成營銷報告，以便營銷人員可以快速測試假設並尋找洞察力。

幸運的是，現代云分析解決方案為營銷人員和分析師提供了他們可以信任的報告和數據。 如果您想創建您可以信任的報告——不會中斷並且不需要幾天時間準備的報告——您應該嘗試使用 OWOX BI。 這是一項專門針對基於完整、高質量數據的營銷報告需求而設計的服務。 憑藉其深思熟慮的方法，分析師可以以五倍的速度測試假設並找到洞察力。

OWOX BI 使所有用戶的數據訪問民主化，無論他們的技術背景如何。 該服務為您提供用於收集和準備業務就緒數據的自動化流程，讓您可以在幾分鐘內創建和編輯報告。 此外，當您進行更改時，您無需擔心報告中的錯誤，因為使用 OWOX BI，您的報告永遠不會中斷！

OWOX BI 讓您比以往更輕鬆地解鎖數據中的洞察力並創建您可以信任的報告。 預訂免費演示，了解 OWOX BI 還能如何保證數據質量，以及您如何從今天的全自動數據管理中受益！

當數據質量高且決策者可以根據數據發現迅速採取行動時，公司可以從數據中獲得最大價值。

分析師在處理業務就緒數據時最有價值，可以在數據的幫助下快速回答業務問題，並能帶來可操作的見解。 分析師的工作不再是花時間收集、準備和協調數據以及編寫 SQL 查詢。

公司需要使用自動化工具和建模的業務就緒數據來比競爭對手更快地利用營銷洞察力增長。 高質量的數據是建立每份報告和管理決策的基礎。 雖然獲得可信賴的高質量數據可能存在許多障礙，但從數據收集階段開始一直到報告創建階段，這樣做仍然是可能的。

可以做些什麼來克服這些問題？

• 在收集數據時防止錯誤，因為從一開始就阻止錯誤發生比減輕其後果更容易、更便宜。
• 通過在工作流程中使用盡可能多的自動化來避免出錯的可能性。 更不用說自動化手動和可重複任務使專家能夠專注於更多增值活動，例如開發可操作的數據洞察力。