Согласно исследованию Gartner, более 50% руководителей высшего звена недовольны качеством и ценностью, полученной от аналитики. По мнению участников опроса, ожидания от внедрения и интеграции аналитических систем и инструментов не были оправданы и не принесли планируемого результата.
В этой статье мы поговорим про:
- сложности, которые могут повлиять на качество app/web данных;
- решения, основанные на нашем опыте и реальных кейсах из практики.
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 вопросов на стадии планировали 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
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.
