Как решить самые большие проблемы с отчетностью в E-commerce

За прошедший год пандемия превратила покупки в Интернете из дополнительного удобства в насущную необходимость. Сфера стремительно развивается, а вместе с ней растет и конкуренция. Среди основных проблем для e-commerce бизнеса сегодня можно выделить:

Появляется все больше онлайн-данных, и чтобы расти быстрее, чем конкуренты, компаниям необходимо использовать эти данные в полной мере — не только в для мониторинга KPI в стандартных отчетах, но и для сокращения затрат и повышения ROI. В этой статье мы рассмотрим основные проблемы, с которыми сталкивается большинство маркетологов при работе с отчетами.

бонус для читателей

Лучшие маркетинг-кейсы от OWOX BI

Скачать материал

Содержание

Проблемы

Интернет-пользователи уже привыкли к тому, что компании используют их данные. Взамен они рассчитывают получать актуальную информацию о продуктах в любое время и в любом месте. Более того, эта информация должна учитывать предыдущее поведения пользователя. Все становится еще сложнее, потому что поведение целевой аудитории отличается в разных точках взаимодействия и требует разного подхода. По этой причине маркетологи используют огромное количество каналов.

По данным GlobalWebIndex, основным источником информации о новых брендах и продуктах для интернет-пользователей в России являются реклама на ТВ (37,6%), поисковые системы (36,3%), «сарафанное радио» (31,1%), реклама в соцсетях (28,6%) и сайты с отзывами других покупателей (20,9%).

Исследование GlobalWebIndex

Путь к покупке становится более фрагментированным, поскольку люди используют больше разных устройств и каналов для поиска ответов.

Правильное применение данных об аудитории приносит пользу всему бизнесу. Но есть и обратная сторона медали: чем больше данных из разных источников, тем больше проблем. Огромный объем поступающих данных, ограниченное время и ресурсы для их обработки снижают эффективность работы маркетологов. Давайте посмотрим, с какими проблемами вы можете столкнуться при создании отчетов.

Сбор данных

Сбор данных — это процесс сбора разрозненной информации из нескольких источников, необходимой для создания маркетинговых отчетов и настройки продвинутой аналитики.

Сбор данных

Зачем это маркетологам? Театр начинается с вешалки, а отчетность — со сбора данных. Это первый и самый ответственный шаг. Если вы соберете неполные или некачественные данные, то будете принимать решения и действовать, основываясь на неверной информации, и это может плохо кончиться.

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

Вам необходимо собирать данные из всех точек взаимодействия с клиентами:

  • Расходы из рекламных сервисов.
  • Данные о поведении пользователей на сайте.
  • Информацию из сервисов коллтрекинга, чат-ботов и email-рассылок.
  • Фактические продажи из ваших CRM/ERP систем
  • И другие данные.

Проблемы, которые нужно решить. Данные рекламных платформ хранятся в разных местах и ​​имеют разную структуру, что затрудняет их сбор. Вы должны быть уверены в актуальности собираемых данных (обновлять их ретроспективно) и в безопасности используемого коннектора. API рекламных сервисов регулярно обновляются, соответственно, и ваши коннекторы тоже должны обновляться. В противном случае вы рискуете принять неверное решение. Проблемы сбора маркетинговых данных включают следующее:

Решение. Чтобы не собирать данные вручную, вы можете настроить их автоматический импорт с сайта и из рекламных сервисов в единое хранилище с помощью специальных сервисов, таких как OWOX BI Pipeline. Затем их можно дополнить информацией из вашей CRM-системы и других источников.

Мы рекомендуем использовать для хранения данных Google BigQuery. Это лучший вариант на рынке, учитывающий потребности маркетологов.

Есть много инструментов, которые помогут собрать все необходимые данные в облачное хранилище:

Что общего между данными и овощами? И те и другие приносят больше пользы в сыром виде. У вас есть доступ к гигабайтам пользовательских данных каждый день, но они не принесут никакой пользы, пока вы не заставите их работать на себя. В этой статье мы рассмотрим, что такое сырые данные, зачем они нужны, как их получить и использовать.

Нормализация данных

Нормализация данных — это процесс организации или структурирования базы данных таким образом, чтобы все записи были приведены к единому формату, который позволит сравнивать их между собой.

Нормализация данных

Зачем нормализовать данные? Вы уже проделали отличную работу и настроили сбор данных по всем точкам взаимодействия с клиентами. Однако проблемы еще не закончились. Теперь вам нужно привести данные к единому формату и убедиться, что они полные и актуальные.

Представьте, что вам нужен свежий сок. Вы берете яблоки (данные о расходах из рекламы в Twitter в долларах), груши (расходы на рекламные услуги в евро и долларах) и апельсины (данные из вашей CRM-системы в рублях). Вы уже поместили их в одну корзину, то есть собрали свои данные в одном месте. Каков следующий шаг?

  • Вымойте фрукты: убедитесь, что данные были собраны правильно и нет гнилых яблок (без семплирования и дублирования).
  • Очистите фрукты и разрежьте их на части: приведите данные к единому формату, валюте и т. д.

Теперь фрукты готовы к отправке в миксер — и полные данные будут радовать вас потоком свежей информации.

Проблемы, которые нужно решить. При нормализации данных может возникнуть много ошибок и сложностей. Если это делать вручную, вы получите кучу запросов и скриптов, и если сломается хоть один из них — сломается все!

Основная задача нормализации данных — борьба с избыточностью (когда одни и те же данные хранятся в базе в нескольких местах). Избыточность данных способствует появлению различных аномалий, снижает производительность, и делает управление данными неудобным.

В результате всех манипуляций с данными вы должны получить на выходе точную структурированную информацию: унифицированные форматы тегов, единая валюта, данные, очищенные от задвоений и т. д.

Решение. Конечно, когда дело доходит до очистки данных и приведения их в единый формат, аналитики могут делать это вручную, используя скрипты и SQL. Однако гораздо удобнее использовать автоматизированные решения от ETL сервисов. В идеале выбранный вами коннектор данных должен нормализовать данные по всем вашим каналам:

  • Очищайте и стабилизируйте данные и следите за их качеством.
  • Конвертируйте валюты из разных сервисов.
  • Объедините данные о затратах в один столбец (каждая маркетинговая платформа имеет разные названия для одних и тех же полей).

Смешивание данных

Смешивание данных подразумевает объединение данных из нескольких источников в единый набор данных (обычно с помощью SQL-запросов).

Хотя это и распространенный подход, прогрессивные компании начали применять моделирование данных, чтобы не подготавливать данные отдельно для каждого отчета. Команда OWOX BI использует для моделирования данных инструмент DBT. При таком подходе данные моделируются один раз, после чего можно легко управлять запросами, создавать отчеты и вносить любые изменения. Сервис DBT очень удобен и определенно является инструментом номер один для такой задачи.

Смешивание данных

Зачем смешивать данные? Смешивание данных имеет решающее значение, так как вы можете получить четкое представление об окупаемости инвестиций, чтобы определить неэффективные платформы и перераспределить бюджет.

Смешать фрукты просто — отправьте нарезанные кусочки в блендер, и сок готов. К сожалению, такого простого решения с данными нет. Они поступают из разных источников (рекламные площадки, коллтрекинг, CRM-системы и т. д.) и имеют разную структуру. Чтобы все заработало, вы должны взять отдельные результаты запроса для разных источников и объединить их в один набор данных.

Мы уже упоминали нормализацию данных на предыдущем шаге, но ее можно выполнять на разных уровнях, и мы заинтересованы в объединении данных из разных систем в одну таблицу и получении разных уровней грануляции и детализации.

Проблемы, которые нужно решить. Все довольно просто, когда вы анализируете только один источник данных. Однако самая большая проблема возникает, когда вам нужно создать, например, performance-отчет с большим количеством данных. Этот процесс занимает огромное количество времени и часто просто невозможен без участия аналитиков.

Кроме того, возможные ограничения в процессе объединения данных во многом зависят от инструмента, с которым вы работаете. Чтобы определить, какие сервисы лучше всего подходят для ваших задач и не переплачивать, мы рекомендуем пользоваться бесплатными пробными периодами и демо.

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

  • Если у вас есть один или два источника данных (например, веб-сайт и реклама в Facebook), достаточно использовать бесплатные и популярные инструменты, такие как Google Data Studio.
  • Если у вас большой e-commerce проект, множество рекламных кампаний на разных платформах, вы хотите учитывать действия пользователей как в онлайне, так и в офлайне, то вам не обойтись без специальных сервисов (таких как OWOX BI + Data Studio/Tableau/Power BI) и помощи аналитика. Выбирайте сервисы, которые предлагают универсальный импорт, обеспечивают высокую детализацию данных и отслеживают качество данных.

Примечание! Google Data Studio или любой другой инструмент бизнес-аналитики разработан для работы с готовыми наборами данных, в которых данные уже смешаны. Если инструмент бизнес-аналитики сам объединяет данные, он будет работать медленно и неудобно при использовании более двух источников данных.

Создание дашбордов

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

Создание дашбордов

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

  1. Следить за текущей ситуацией и ходом работ.
  2. Проанализировать и выяснить, почему происходит что-то конкретное.

Примечание! Не забывайте о визуализации данных, которая помогает быстрее и проще понимать информацию.

Для простоты использования запускайте платные рекламные кампании с готовыми дашбордами, которые покажут фактическую эффективность ваших инвестиций. Если не готовить отчеты заранее, вы сначала потратите деньги бесцельно, а потом вам все равно придется составлять отчеты.

Проблемы, которые нужно решить. Визуализация данных — регулярная и кропотливая задача, требующая много внимания. Также, если вам постоянно приходится ждать помощи аналитиков, стоит подумать об использовании сервисов, которые помогут не тратить время зря. Из основных проблем при создании дашбордов можно выделить:

  • Правильную визуализацию.
  • Использование полных качественных данных для построения отчетов с любыми параметрами и показателями без ограничений.
  • Автоматическое обновление данных и легкое изменение отчетного периода.
  • Должно быть понятно с первого взгляда, какая информация представлена на графиках и в таблицах.
  • Для сложных дашбордов с большим количеством источников данных может потребоваться помощь аналитиков, тогда как у них обычно есть другие задачи, которые являются приоритетными.

Также не забывайте, что для получения прикладных performance-отчетов необходимо уделить особое внимание выбору модели атрибуции — она должна учитывать воронку и особенности вашего бизнеса.

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

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

Используемый инструмент обычно зависит от размера и требований бизнеса. Что могут сделать маркетологи для достижения отличных результатов?

  • Собрать данные с помощью ETL инструментов.
  • Использовать такие сервисы, как OWOX BI Smart Data, которые работают со смоделированными данными и позволяют маркетологам создавать любые отчеты без постоянной помощи аналитиков и на основе данных в Google BigQuery.
  • Импортировать данные в сервисы визуализации или Google-таблицы.

Как решить эти проблемы с OWOX BI

Управлять меняющимся миром цифровой коммерции без постоянного мониторинга очень сложно. Сделайте себе подарок и перестаньте тратить время на создание отчетов вручную!

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

Что вы получите с OWOX BI:

  • Автоматический сбор информации из разных источников.
  • Очистка, дедупликация, мониторинг качества и обновление данных.
  • Моделирование данных и отчетность.

Сервис освободит ваше драгоценное время, и вы сможете больше внимания уделять оптимизации рекламных кампаний и зон роста.

Наши клиенты
растут на 22% быстрее

Растите быстрее, анализируя, что лучше сработает в вашем маркетинге

Измеряйте KPI, находите зоны роста и увеличивайте свой ROI

Записаться на демо

Вам больше не нужно ждать отчетов от аналитика. Получайте готовые дашборды или индивидуальный отчет, основанный на смоделированных данных и подходящий именно для вашего бизнеса.

Благодаря уникальному подходу OWOX BI вы можете изменять источники данных и структуры данных, не переписывая запросы SQL и не изменяя порядок отчетов. Это особенно актуально в связи с выходом нового Google Analytics.

Галлерея дашбордов
Шаблоны маркетинговых дашбордов от OWOX BI

Ключевые выводы

Чтобы избежать проблем с отчетностью, вам следует выбрать инструменты аналитики, которые позволяют:

  • Быть уверенным в качестве данных и контролировать их обработку.
  • Не тратить время на несколько наборов данных и не вставлять квадратные колышки в круглые отверстия.
  • Убедиться, что все отделы вашей компании используют одни и те же отчеты, процессы и эффективно общаются.