Выстраивать маркетинг без точных данных подобно вождению автомобиля с закрытыми глазами: это технически осуществимо, но результаты вас вряд ли порадуют. У вас нет понимания реальной ситуации и основы для принятия обоснованных решений. Вы также рискуете проиграть в борьбе с вашими конкурентами. Используя data-driven подход к маркетингу, они могут получить весомое преимущество и захватить вашу долю рынка.

Если вы читаете эту статью, скорее всего вы уже и так понимаете, что данные – это необходимость для бизнеса. Они позволяют отслеживать эффективность ваших маркетинговых кампаний, понимать потребности потенциальных клиентов, оптимизировать стратегии, прогнозировать тренды и поведение вашей ЦА.

Но для настоящего data-driven маркетинга просто собирать данные недостаточно. Вам нужны хорошие инструменты и грамотные подходы для получения точных и полных данных и их обработки. Ошибки в работе с данными могут привести к серьезным финансовым и временным потерям, а также снижению общей результативности ваших усилий.

В этой статье мы рассмотрим наиболее типичные ошибки, которые допускают маркетологи и аналитики при работе с данными. Мы также расскажем, как ETL-автоматизация поможет избежать этих проблем.

Одной из наиболее распространенных ошибок является получение несогласованных данных из множества рекламных и аналитических систем. Часто данные из этих источников не совпадают. Причиной этому могут быть различные форматы данных, неполная информация, дубликаты и многое другое.

Из-за этого маркетологам становится сложнее анализировать данные и принимать верные решения.

ETL — это последовательность манипуляций с данными, состоящая из извлечения (Extract), преобразования (Transform) и загрузки (Load) из разных источников в единую систему для последующего анализа и отчетности. Автоматизация ETL помогает собирать и приводить данные к единому формату, снижая риск ошибок и повышая точность маркетинговых решений.

1. ETL автоматически собирает данные из различных источников, релевантных для вашего маркетинга – рекламных платформ, социальных сетей, веб-аналитики, CRM-систем и других.
2. ETL унифицирует форматы данных. Данные поступают в разных форматах (например, CSV, JSON, XML). ETL преобразовывает их в единый формат для дальнейшей обработки и анализа.
3. ETL очищает данные. На этапе извлечения происходит первичная очистка данных, включая удаление дубликатов, исправление ошибок и заполнение пропусков. Это критически важно для качества данных.
4. ETL стандартизирует данные. ETL может включать стандартизацию данных. Например, приведение всех названий компаний к одному регистру или форматирование телефонных номеров. Это помогает обеспечить согласованность данных.
5. ETL фильтрует данные. Вы также можете также настроить фильтрацию данных на этапе извлечения, чтобы исключить ненужную или неактуальную информацию.
6. ETL может обогащать данные дополнительной информацией – например, геолокацией, демографией клиентов. Это позволяет вам лучше сегментировать аудиторию и разрабатывать персонализированные кампании.
7. ETL упрощает интеграцию данных из различных систем для построения сквозной аналитики. Это позволяет вам получать целостное представление о клиенте и его взаимодействии с брендом. Объясним это подробнее на примере конкретной ETL-системы – нашей платформы сквозной аналитики Garpun. Она помогает интегрировать данные с любых источников и рекламных площадок, обеспечивая целостность и точность информации. Данные автоматически собираются в единое хранилище для удобного анализа, а затем выводятся в удобную форму. Это может сводный отчет в BI-системах (системах бизнес-аналитики) типа Yandex DataLens, PowerBI, Google Looker Studio, Tableau и других. Сквозная аналитика покажет вам реальную картинку по вашей рекламе и позволит оптимизировать кампании на основе того, что работает.

Ручная обработка данных всегда сопряжена с человеческим фактором и риском ошибок. Когда маркетологи занимаются копированием, преобразованием и загрузкой данных вручную, это может привести к их искажениям и неправильным интерпретациям.

Представьте цену ошибки при неверном введении данных о расходах на рекламу – как это может повлиять на принимаемые решения и всю последующую аналитику. Не говоря уже о временных затратах и неэффективности работы с данными, распределенными по многочисленным файлам. А с объемами Big Data простой маркетолог или аналитик может и не справиться вовсе.

Минусы ручной обработки данных для маркетинга:

1. Ошибки при наборе данных: опечатки, неправильные форматы, неверные значения и т.д.
2. Недостаточная проверка данных: отсутствие проверок на дубликаты или ошибки в данных перед загрузкой в конечную систему.
3. Неэффективные процессы: ручные процессы могут быть время затратными и неэффективными; вы не можете обрабатывать данные в реальном времени.
4. Несоответствие форматов различных наборов данных: разные источники данных могут содержать противоречивую информацию, что приводит к путанице и неправильным выводам.
5. Отсутствие документации: недостаток документации и протоколов может привести к трудностям в воспроизведении процессов или выявлении ошибок.

Автоматизация ETL позволяет исключить человеческий фактор на всех этапах работы и обрабатывать данные в режиме реального времени в соответствии с прозрачными протоколами. Она также значительно экономит время вашей организации по сравнению с ручным или частично автоматизированным сбором данных.

Давайте остановимся подробнее на плюсах ETL-автоматизации:

1. Снижение числа ошибок при вводе: автоматизированные процессы исключают человеческий фактор и минимизируют вероятность ошибок при вводе данных.
2. Автоматическая проверка данных: ETL-процессы могут включать встроенные механизмы для проверки данных на дубликаты, ошибки и соответствие стандартам.
3. Эффективность и скорость: автоматизация позволяет обрабатывать большие объемы данных эффективно и в режиме реального времени. Это особенно важно в направлениях, требующих быстрой адаптации – например, в контекстной рекламе.
4. Согласованность данных: ETL-процессы могут объединять данные из разных источников, обеспечивая единый формат и стандарты. Точность вашей аналитики возрастает.
5. Документирование и отслеживание: автоматизированные решения часто включают функции логирования и мониторинга, что позволяет легко отслеживать и документировать изменения в данных и процессах.

Не все компании доходят до внедрения сквозной аналитики. Особенно если сталкиваются с недостаточными ресурсами. У сотрудников может не быть опыта, чтобы настроить работу с данными для эффективной работы. В отчеты могут попадать «странные», неполные данные – или метрики, которые не нужны ни маркетингу, не бизнесу. Может показаться, что вам проще собрать статистику вручную, чтобы получить примерную картину.

Почему примерную? Потому что разрозненный сбор данных вручную не может сравнится по точности и полезности с автоматическим сбором данных из максимума возможных источников. Вы также можете не успеть обновить данные вовремя.

Неполные или устаревшие данные оставляют «белые пятна» и могут привести к неточным выводам – а значит, и к ошибочным решениям в маркетинговой стратегии.

Например, если в отчетах отсутствуют данные о некоторых рекламных каналах, это может привести к недооценке их эффективности. Вы также не можете выстроить полную цепочку касаний ваших целевых пользователей по различным каналам и выяснить, какие площадки работают лучше всего.

Не все компании доходят до внедрения сквозной аналитики. Особенно если сталкиваются с недостаточными ресурсами. У сотрудников может не быть опыта, чтобы настроить работу с данными для эффективной работы. В отчеты могут попадать «странные», неполные данные – или метрики, которые не нужны ни маркетингу, не бизнесу. Может показаться, что вам проще собрать статистику вручную, чтобы получить примерную картину.

Почему примерную? Потому что разрозненный сбор данных вручную не может сравнится по точности и полезности с автоматическим сбором данных из максимума возможных источников. Вы также можете не успеть обновить данные вовремя.

Неполные или устаревшие данные оставляют «белые пятна» и могут привести к неточным выводам – а значит, и к ошибочным решениям в маркетинговой стратегии.

Например, если в отчетах отсутствуют данные о некоторых рекламных каналах, это может привести к недооценке их эффективности. Вы также не можете выстроить полную цепочку касаний ваших целевых пользователей по различным каналам и выяснить, какие площадки работают лучше всего.

Вот несколько аспектов того, как ETL-автоматизация помогает избежать пропущенных данных и неполной информации:

1. Систематизированный подход к сбору данных. Автоматическое извлечение данных из различных источников снижает вероятность пропуска данных, так как все источники обрабатываются последовательно и централизованно.
2. Очистка данных. На этапе трансформации данные проходят процедуру очистки, где удаляются дубликаты, исправляются ошибки и стандартизируются форматы. Это помогает избежать неполных записей и обеспечивает качество данных.
3. Обогащение данных. ETL-автоматизация позволяет интегрировать данные из внешних источников для обогащения информации. Например, как мы уже упоминали выше, вы можете дополнить данные о клиентах географической и демографической информацией.
4. Автоматизация регулярного обновления данных. ETL-процесс может быть настроен на регулярное обновление данных, что позволяет поддерживать информацию в актуальном состоянии. Это снижает риск работы с устаревшими или неполными данными.
5. Мониторинг и аудит данных. ETL-процесс может включать механизмы мониторинга, которые отслеживают качество данных на каждом этапе процесса. Это позволяет оперативно выявлять и устранять проблемы, связанные с пропущенными или некорректными данными.
6. Гибкость и масштабируемость. ETL-решения могут легко адаптироваться к изменяющимся требованиям бизнеса и включать все новые источники данных. К примеру, платформа Garpun может собирать данные с любых площадок для вашей сквозной аналитики. Вы можете добавлять любые другие источники и увеличивать объемы обрабатываемой информации. Это позволяет вам как маркетологу быть уверенным в том, что вы всегда работаете с самыми полными и актуальными данными. Мы подробнее осветим аспект масштабируемости данных чуть ниже.

Различные отделы компании часто используют свои источники данных для анализа, что приводит к разным выводам и путанице. Например, отдел маркетинга может опираться на одни данные о конверсии (из Яндекс Метрики), в то время как отдел продаж — на другие (из CRM-системы).

Издание adindex.ru отмечает: «Основная проблема с данными бизнеса в России, а в частности сквозной аналитики, состоит в крайне малом количестве компаний, строящих аналитику на связке данных маркетинга и продаж. По данным проведенного CoMagic исследования рынка, только 24% российских компаний интегрируют данные из CRM в маркетинг и вообще каким-либо образом с ними взаимодействуют».

Единый источник правды (Single Source of Truth) – это концепция, которая подразумевает наличие единой, надежной и актуальной базы данных либо системы, где хранится вся информация, необходимая для принятия решений. Такой источник также называют единым источником истины, подчёркивая его роль как общей и непротиворечивой точки опоры для всех подразделений.

Отсутствие доступа к единому источнику правды не позволяет отделам работать синхронизировано. Это также затрудняет принятие обоснованных решений на уровне всей организации.

Автоматизация ETL позволяет интегрировать данные из различных источников в одно хранилище. Это создает единую точку доступа к данным для всех подразделений компании, обеспечивает согласованность информации и слаженную работу.

Объясним это на конкретном примере Garpun. Система собирает данные из любых источников и собирает их в единое хранилище. Затем данные могут быть выведены в систему бизнес-аналитики. Через эту систему все отделы вашей компании имеют доступ к наглядным графикам, дашбордам, метрикам и пр. Таким образом, все сотрудники могут принимать решения на базе единого источника данных.

Автоматизация ETL позволяет интегрировать данные из различных источников в одно хранилище. Это создает единую точку доступа к данным для всех подразделений компании, обеспечивает согласованность информации и слаженную работу.

Объясним это на конкретном примере Garpun. Система собирает данные из любых источников и собирает их в единое хранилище. Затем данные могут быть выведены в систему бизнес-аналитики. Через эту систему все отделы вашей компании имеют доступ к наглядным графикам, дашбордам, метрикам и пр. Таким образом, все сотрудники могут принимать решения на базе единого источника данных.

Автоматизация позволяет легко масштабировать процесс сбора и обработки данных из всех источников без потери качества. Ваш маркетинг может быстро адаптироваться к инновациям на рынке и растущим требованиям бизнеса.
Вы можете сосредоточиться на анализе результатов вместо рутинной обработки информации.

Реальная практика: Garpun может подключаться ко всем популярным рекламным площадкам, системам аналитики, CRM и базам данных. В любой момент вы без труда можете подключить другие нужные вам источники данных. Система загружает все данные с этих площадок в один приемник. При этом вы сами выбираете ваш приемник данных – это может быть Google BigQuery, другой облачный сервис, ваша собственная база данных или Google Spreadsheets. Затем Garpun может вывести результат в наглядной форме через BI-системы.

Рост или снижение объемов данных не имеет значения. Ваши данные обрабатываются в режиме реального времени, а это значит что ваши дашборды и конечная аналитика всегда актуальны и вы можете принимать обоснованные решения.

Правильная работа с данными является основой успешного data-driven маркетинга. Автоматизация помогает избежать распространенных ошибок, обеспечивая надежность и эффективность анализа. Она также позволяет вам масштабировать свой маркетинг и подстраиваться под изменяющиеся условия рынка (например, появление новых рекламных площадок или инструментов работы с данными о клиентах).

Garpun представляет собой мощное и гибкое решение для ETL-автоматизации, которое позволит вашему маркетингу достигать своих целей быстрее и с меньшими затратами:

• Автоматизировать сбор и обработку данных из любых источников
• Без труда масштабировать сбор данных
• Оценивать эффективность вложений в маркетинг и в отдельные каналы
• Учитывать степень участия каждого канала в цепочке продаж
• Объединять работу различных отделов, в частности продаж и маркетинга

Мы советуем написать нам в чат или на email sales@garpun.com, чтобы узнать больше о том, что Garpun может сделать для вашего маркетинга. Или попробуйте решение бесплатно в течение 7 дней.