10 инструментов маркетинг отчетности для эффективного принятия решений

Неправильные бизнес-решения могут истощить бюджет и пустить все дело под откос. Поэтому важно основывать решения на качественных вводных. Привет, меня зовут Евгений, я уже больше 10 лет работаю с данными в бизнесе, и сегодня я хочу поделиться своим опытом. В статье я расскажу, как софт может улучшить процесс принятия решений в маркетинге, и рассмотрю 10 лучших инструментов отчетности.

Так вот, чтобы обеспечить надежную основу для принятия решений, нам нужны отчеты, основанные на качественных данных. Причем, чем раньше получится извлекать из них инсайты, тем они ценнее.

Но как их найти? Чтобы упростить и автоматизировать процесс анализа данных и поиска инсайтов, можно использовать инструменты отчетности разных типов, с разным уровнем детализации и разной степени сложности. А чтобы увидеть результаты, стоит убедиться, что выбран правильный инструмент, точно соответствующий потребностям бизнеса.

Инструменты отчетности организуют данные, собранные из разных источников. Структурируют их, формируют таблицы или диаграммы и визуализируют результат. Это упрощает анализ данных и позволяет четко понять, какие процессы происходят в бизнесе. Хороший инструмент дает возможность получить данные в нужной форме вовремя, поскольку ценность данных со временем уменьшается.

Но такие инструменты ориентированы в основном на систематизацию и визуализацию данных. Следовательно, чтобы обеспечить качество отчетов, нужно собрать, объединить и очистить данные перед их загрузкой в сервис отчетности.

Инструменты отчетности обычно ограничиваются составлением отчетов и структурированием данных. Они нацелены на быстрый поиск инсайтов без сложной визуализации.

Инструменты бизнес-аналитики решают более широкий круг задач, включая анализ и визуализацию данных. Они собирают данные из различных бизнес-источников, трансформируют их и создают диаграммы, которые помогают легче находить инсайты.

Составление отчетов вручную — длительная и утомительная процедура. К тому же, для автоматизации этого процесса уже давно существует немало инструментов.

Давайте посмотрим на основные преимущества инструментов отчетности.

• Ускорить процесс создания отчетов. Автоматизируя отчетность, можно значительно сократить время, необходимое для организации данных.
• Создать отчеты с нужными параметрами. Некоторые из инструментов отчетности позволяют выбирать параметры, которые необходимо измерить и сравнить.
• Найти инсайты в сырых данных. Организация данных позволяет быстро находить ценные инсайты и разработать план действий для достижения бизнес-целей.
• Визуализировать отчеты или отправлять их в сервисы визуализации. Сервисы визуализации позволяют пойти на один шаг дальше, чем обычные отчеты на основе таблиц: создавать диаграммы и интерактивные дашборды.
• Улучшить процесс принятия решений. Получать отчеты, основанные на необходимых данных, делиться ими с коллегами и подтверждать свои решения на основе точных цифр.

Чтобы выбрать подходящий сервис для бизнеса, можно сравнить следующие критерии:

• Как обрабатываются данные. Хороший инструмент отслеживает качество данных, может напрямую подключаться к источникам и автоматически импортировать данные.
• Интеграции. Стоит узнать, насколько легко можно интегрировать инструмент с сервисами визуализации или бизнес-аналитики, а также сколько вариантов интеграции данных может предложить инструмент.
• Шаблоны отчетов. Следует проверить, есть ли в инструменте библиотека готовых шаблонов. Если нет, насколько легко создать отчет с нуля? Есть ли у вас человек, который это умеет?
• Ограничения. Стоит изучить, сколько строк и параметров инструмент позволяет включать в отчет, каковы ограничения по объему данных и сколько времени требуется для сбора, передачи и обработки данных.
• Стоимость. Убедиться, что соотношение цены и предоставляемых функций оптимально.

Google Analytics — один из наиболее широко используемых бесплатных инструментов для создания отчетов. Он собирает данные о HTTP-запросах пользователей, файлах cookie, браузерах и операционных системах с помощью кода отслеживания Google Analytics и передает их на серверы Google Analytics в виде списка параметров. Серверы обрабатывают информацию в течение 24-48 часов, после чего можно построить необходимые отчеты в аккаунте. Аккаунт Google Analytics можно интегрировать с другими сервисами Google, такими как Google Ads или Search Ads 360. Однако Google Analytics не включает данные из сторонних продуктов или CRM (ее можно импортировать только вручную).

Что касается ограничений, Google Analytics подойдет небольшим и средним компаниям. Международным корпорациям и большим предприятиям понадобиться собирать данных больше, чем бесплатная версия сможет обработать, поэтому им придется перейти на платную версию – Google Analytics 360.

Google Data Studio — одна из лучших бесплатных программ для создания отчетов. С помощью Data Studio можно настроить коннектор для сбора и сравнения данных, построить интерактивные дашборды и создать визуализации в Explorer — пространстве для изучения собранных данных.

Также можно создавать отчеты, используя шаблоны Data Studio из Галереи.

Тем не менее, Data Studio имеет ограничения на сбор данных и не имеет официальной поддержки Google.

Data Studio объединяет все собранные результаты и работает медленнее, если источников данных больше, чем два (по сравнению со скоростью обработки с одним или двумя источниками). Один из вариантов решения этой проблемы — собрать всю информацию в едином наборе данных в Google BigQuery и интегрировать ее с Data Studio как один источник.

OWOX BI — это платформа маркетинговой аналитики, которая собирает неограниченное количество полных данных из различных онлайн и офлайн источников в Google Analytics или Google BigQuery. OWOX BI объединяет, очищает и упорядочивает информацию из рекламных сервисов, сайтов, Google Analytics, CRM и других источников практически в реальном времени. Стоит отметить, что всеми собранными данными владеет клиент. Можно использовать собранные данные, чтобы легко создавать отчеты с помощью OWOX BI Smart Data или передавать эти данные в другой инструмент, например, в Google Data Studio или Google Sheets. Также OWOX BI отслеживает качество данных и поддерживает динамические параметры UTM-меток.

OWOX BI предлагает множество интеграций, которые позволяют автоматически импортировать расчеты в другой инструмент бизнес-аналитики или визуализации данных— например, Looker, Tableau или Microsoft Power BI.

Можно начать использовать OWOX BI с бесплатного плана, а затем перейти на платный (от 42 долларов/~3 095 рублей в месяц), если понадобится дополнительная функциональность.

Funnel — это ETL платформа (от англ. Extract, Transform, Load — «извлечение, преобразование, загрузка»), которая собирает данные, автоматически очищает и упорядочивает их, чтобы использовать их для создания отчетов и панелей мониторинга с нужными метриками. Обработанный результат затем попадает в хранилище данных или отправляется в другой сервис хранения, который можно выбрать из 500 доступных интеграций — например, Google Data Studio.

Однако следует учитывать, что Funnel не передает данные пользователей с веб-сайта, не отслеживает качество данных и не поддерживает динамические параметры UTM-меток.

Цены на планы Funnel.io начинаются с 499 евро/~44 227 рублей в месяц.

Еще одна ETL платформа, которую можно использовать для автоматического построения отчетов, это Supermetrics. Этот инструмент собирает и обрабатывает данные с помощью API, а затем отправляет их другому инструменту, который можно выбрать из доступных интеграций Supermetrics (включая Google Analytics и Google Ads).

Что касается ограничений, Supermetrics не отслеживает качество данных и не предоставляет возможности создавать отчеты со своей алгоритмической моделью атрибуции, поэтому придется использовать другой инструмент для этих целей.

Цены на Supermetrics начинаются с 39 долларов/~2 875 рублей в месяц.

Еще одна облачная ETL платформа — Improvado. Этот инструмент также использует REST API для извлечения данных из различных источников, их очистки и организации. Затем он преобразует данные, объединяя таблицы и измененяя структуры данных. Наконец, можно загрузить обработанные данные во внутреннюю базу данных Improvado или во внешнее хранилище (например, Google BigQuery или PostgreSQL). Также есть возможность интегрировать Improvado с другими маркетинговыми инструментами из 180 доступных интеграций (например, Google Analytics или Salesforce).

У Improvado нет бесплатного пробного периода, поэтому нет возможности проверить перед покупкой насколько он подходит бизнесу. Кроме того, этот инструмент не собирает данные о поведении пользователей и не выполняет когортный анализ.

Improvado предлагает индивидуальные расценки на анализ данных.

Datorama — аналитическая платформа на базе искусственного интеллекта, которую можно использовать для анализа данных и построения отчетов. Она собирает и объединяет данные на одной платформе, анализирует их, строит отчеты и находит в них инсайты. Другие полезные функции Datorama — это автоматические прогнозы достижения целей и кроссплатформенное управление — можно настраивать кампании в Google, Facebook и других инструментах, связанных с Datorama.

Следует учитывать, что Datorama в основном подходит для B2B-маркетологов, и по этой причине тарифы довольно высокие.

Цены на Datorama начинаются с 36 000 долларов/~2,6 миллиона рублей в год.

Looker — облачная платформа для анализа данных. Сервис собирает и объединяет данные из разных источников в автоматически созданную модель LookML. Он также позволяет настраивать визуализации и динамические панели мониторинга, а встроенный редактор кода позволяет при необходимости изменять автоматически созданные модели. Looker можно интегрировать с Salesforce, PowerPoint, Confluence и другими инструментами.

Тем не менее, использование Looker требует изучения базовой модели LookML, поэтому перед выбором этого инструмента лучше посвятить некоторое время обучению.

Стоимость Looker рассчитывается индивидуально и зависит от количества пользователей и масштаба проектов.

Еще один инструмент бизнес-аналитики и анализа данных — Microsoft Power BI. Этот сервис собирает и визуализирует маркетинговые данные и строит отчеты на их основе. Power BI довольно удобен в использовании благодаря схожести его функций с другими продуктами Microsoft (например, Microsoft Excel). Power BI можно использовать для безопасного обмена отчетами с коллегами, а также встраивать интерактивные отчетов в свои приложения.

Что касается интеграций, Microsoft Power BI предлагает более 120 бесплатных коннекторов и облачных источников данных, таких как Excel, Salesforce и База данных SQL Azure.

Цены на Power BI начинаются с 625 рублей в месяц на пользователя для общей среды и 312,187.50 рублей в месяц для выделенного облака.

Еще одно решение для создания отчетов — Tableau. Сервис использует машинное обучение и искусственный интеллект для сбора и анализа маркетинговых данных, которые можно использовать в дальнейшем для визуализации результатов с помощью функции перетаскивания. Tableau частично основан на языке запросов VizQL. Благодаря ему, сервис преобразует элементы визуализации и панели управления в запросы, поэтому не нужно оптимизировать их вручную. Кроме того, Tableau предоставляет возможность обеспечить дополнительную безопасность информации — интегрировать собственные протоколы безопасности. Что касается интеграции с другими инструментами, Tableau предлагает список нативных коннекторов.

Стоимость Tableau начинается с 70 долларов/~5 155 рублей за пользователя в месяц.

Чтобы улучшить качество принимаемых решений, нужно как можно быстрее получить простые, структурированные и наглядные ответы на свои вопросы. Инструменты отчетности могут быть очень полезными, но они сильно различаются по функциям и цене. Стоит убедиться, что выбранный инструмент может удовлетворить потребности бизнеса и служить надежной основой для принятия решений.