Зачастую, маркетологи и аналитики, руководители направлений отмечают, что сталкиваются с определенным количеством сложностей в работе с данными.
Например:
Необходимость выделять дополнительный ресурс для внедрения системы аналитики и интеграции ее внутри команды; Отсутствие точных рекомендаций для определением «слабых зон» и подводных камней, с которыми можно столкнуться при запуске аналитического проекта на любом из его этапов; Сложности с планированием конечного результата, из-за чего ожидание/реальность зачастую не сходятся; Непонимание, действительно ли полученным данным доверять можно? И как их корректно интерпретировать после сбора? Сегодня мы публикуем первую часть нашего материала про качественные данные.
О чем поговорим? Обсудим, что такое качественные данные; Рассмотрим, с какими этапами сталкивается аналитический проект при запуске; Разберем один из важнейших этапов — подготовительный; Опишем некоторые «подводные камни» и подберем решение для каждого из них. Что такое качественные данные? Качественные данные — это определенная характеристика или набор свойств, которые отражают степень пригодности данных к использованию для решения поставленных задач. Среди этих свойств: полнота, согласованность данных, точность, надежность и др.
По мере увеличения объема данных, становится важным согласованность внутренних данных. Когда данные согласованы, они соответствуют заранее определенным правилам и стандартам, гарантируя, что одна и та же информация дает одинаковые результаты независимо от того, где и как к ней осуществляется доступ.
Почему качество данных важно? Теперь давайте поговорим о важности качества данных. Что делает все это таким важным? Если говорить простыми словами, чем здоровее данные, тем лучше результат.
Состояние ваших данных, уровень их здоровья, напрямую влияет на работу бизнеса и расширяет возможности развития. Постоянно совершенствуя и повышая качество данных, которые вы используете, позволит вам своевременно влиять на эффективность маркетинговых и аналитических инструментов.
Решения, построенные на неточных данных, могут привести вас к некорректным заключениям и стратегическим ошибкам
Согласно опросу Gartner, проведенному среди крупных компаний, низкое качество данных является причиной убытков в среднем в размере 15 миллионов долларов в год. При этом чем позже выявляются плохие данные, тем дороже обходится исправление ошибок.
Работа с данными Весь процесс работы с данными можно разделить на несколько основных этапов:
Определение основных задач и требований к данным. Сбор сырых данных. Подготовка данных к использованию. Использование данных (отчетность, прогнозирование, интерпретация). Мы считаем 1 и 2 пункты наиболее важными, ведь именно ошибки, совершенные на первых этапах, приведут вас к неверному результату.
Вызовы и решения Определение основных задач и требований к данным Это подготовительный этап перед запуском нового аналитического проекта. Чем более структурированной и тщательной будет ваша подготовка к работе над этапом подготовки, тем более точно вы сможете запланировать и распределить требуемый ресурс.
На данном этапе советуем проработать, какие задачи бизнеса необходимо будет решать, какие источники данных для этого потребуются, какие требования у компании к этим источникам, какая структура данных необходима и др.
Проработайте список бизнес-вопросов, на которые можно получить ответ на основе сформированной отчетности. Какими могут быть вопросы:
Какова динамика эффективности каналов X и Y по сравнению с предыдущим периодом? Как соотносится структура расходов и структура выручки в разрезе каналов? Как инвестиции в маркетинг/рекламные интеграции влияют на выручку компании и в каком %-ом соотношении? Какие источники, каналы и кампании драйвят доход в online, ROPO и ROPO+ online? Как различаются количество и стоимость конверсионных действий пользователей по каналам в зависимости от модели атрибуции? Список вопросов для каждого проекта будет индивидуален.
Полный список критериев на стадии планирования мы сформировали в нашем гайде, который можно получить по ссылке . Мы проанализировали более 20 критериев , которые могут оказать влияние на качество ваших данных.
В предыдущих материалах мы описывали основные виды отчетности, используемые маркетологами, аналитиками и управленцами для формирования инсайтов:
Рассказывали про пользу Performance отчета для бизнеса здесь . Подробно рассказывали в статье про ROPO отчеты и влияние ROPO на Online. Хотите знать больше про мультиканальную атрибуцию? Составили полноценный гайд по всем моделям атрибуции: от LastClick до funnel Based Attribution. Оставить заявку на получение можно здесь.
Делимся опытом , как сохранить Отчет по баннерам, используемый бизнесом, при смене источника сбора данных в кейсе с RS24.После того, как вы определились с целями и задачами, обратите внимание на требования к структуре данных. Структура данных — это способ организации информации для более эффективного использования. Это данные, связанные между собой определенным образом. Без структурирования данных вы не сможете их упорядочивать, искать нужную информацию, анализировать и использовать данные с применением алгоритмов программирования.
Мы рекомендуем подготовить данные из следующих источников и структурировать их:
О поведении пользователей в web/app; О расходах из рекламных площадок; Чат-бот, email и другие платформы; CRM/ERP системы, google sheets и др сервисы. Продумайте, с помощью какого аналитического стека вы будете собирать необходимые данные. Мы подготовили пример целевой архитектуры проекта, на которую вы можете ориентироваться.*Аналитические инструменты для каждого проекта подбираются индивидуально, исходя из требований и возможностей бизнеса.
Планирование любого аналитического проекта — один из важнейших этапов. Согласно статистике и нашему опыту, именно из-за ошибок в планировании, формировании целей и задач, дальнейшая работа может быть выполнена впустую или с погрешностями.
Расскажите, как вы проверяете данные на качество? С какими вызовами, связанными с недостаточным качеством данных, вы сталкивались?
Более 70 компаний из ТОП-100 в РФ уже доверяют работу со своими данными команде DataGo! Если у вас остались вопросы по подбору аналитических инструментов и способам объединения данных, свяжитесь с нами.