Как новый подход к ведению аналитики помогает бренд-менеджерам экономить до 6 часов каждый месяц. И почему эра анализа данных в Excel уже давно прошла — настало время визуализированных отчетов.
Основа основ, аналитика аналитики
Аналитика в современном мире — это фундамент успешного и прибыльного бизнеса. Она позволяет не только выявлять проблемные моменты, но и найти максимально эффективные их решения. Мы с командой часто задаемся вопросами, какой канал рекламы приносит прибыль, а какой нет? Сколько стоит привлечение клиента? Какой ROI предприятия? Как увеличить прибыль и избавиться от ненужных расходов? Сколько покупают клиенты?
В цифровом маркетинге аналитика позволяет еще и оценить эффективность рекламных кампаний. Она служит своеобразной лупой, которая позволяет лучше рассмотреть и понять своего клиента, выявить его интересы, проанализировать поведение и быстро изменить курс при необходимости.
Качественная аналитика должна обеспечивать скорость движения, развития и изменений в компании.
Но о какой скорости движения может идти речь, если бренд-менеджеры наших клиентов тратили по 1,5 часа каждую неделю, чтобы вручную только свести статистику выполнения КРІ по проектам? То же самое было внутри агентства SODA Creative and Digital, пока мы не изменили подход к аналитике.
Время — это деньги. Поэтому тратить его, рассматривая бесконечное полотно данных в таблице Excel, — недопустимая роскошь. Мы почувствовали потребность в автоматизации этого куска работы и начали поиск удобных сервисов, которые будут предоставлять визуализацию отчетов. Мы хотели видеть данные для аналитики в удобном нам виде.
Системы визуализации позволяют объединять большие массивы данных из разных источников в единую базу. На основе этих данных строятся разнообразные отчеты, которые, впоследствии, мы можем визуально объединить буквально на одном полотне. Так получаем информацию в удобном для анализа формате — в виде дашбордов. Это удобные инфопанели, своеобразные «умные» отчеты. Данные здесь визуализируются, а не просто строятся в виде таблиц.
Какие есть сервисы для визуализации отчетов?
Инструментов формирования отчетности очень много. Сложных и простых в понимании, с различным функциональным набором и разной ценовой политикой. Хочется выделить две самые популярные программы, с которыми мы сталкивались для внутренней работы агентства и при работе с клиентами. Это Microsoft Power BI и Google Data Studio. Лидером также считается Tableau Software. Это полноценное программное обеспечение для аналитики и визуализации данных. Но мы с ним пока не работали.
- Microsoft Power BI — платформа, позволяющая осуществлять комплекс объединений различных типов данных. При чем эти данные в Power BI могут поступать из посторонних источников. Существует два варианта представления платформы: онлайн-сервис и десктопная версия (версия для ПК). Один вариант выполняет функцию отслеживания, сбора и обновления данных. Второй — как конструктор, позволяет создать отчет под определенные нужды бизнеса.
- Data Studio — это бесплатный инструмент от компании Google. В своем арсенале сервис имеет пакет шаблонов, с помощью которых можно быстро «собрать» отчет. Например, по рекламным кампаниям из Google Ads.
Сейчас еженедельные отчеты для клиентов мы делаем в Power BI (здесь у нас 12 проектов) и в Data Studio (здесь 9). Отчетность по работе SODA Creative and Digital мы также ведем в Power BI.
Какие отличия в сервисах мы заметили
…кроме того, что Data Studio является бесплатным инструментом, а в Power BI в свободном доступе только компьютерная версия?
В Data Studio можно работать только через браузер. Конечно, качество интернет-соединения может повлиять на скорость и возможность работы с системой. Power BI предлагает удобный настольный клиентский инструмент для работы в автономном режиме. Его аналитические программы могут публиковаться на серверах.
Главным отличием продуктов является их возможность подключения к разным источникам информации. Здесь список возможных подключений Data Studio весьма ограничен. Он может работать с данными от продуктов Google: Google Ads, Attribution 360, BigQuery, DoubleClick Campaign Manager, Google Analytics, Google Sheets, YouTube Analytics и так далее. Добавлена также возможность подключения и к базам данных Postgres и MySQL. Да, такого функционала вполне может хватить для быстрого построения красивого отчета перед клиентом или инвестором. Но мы всегда хотим большего.
Power BI предоставляет подключения к более широкому спектру источников данных. Кроме продуктов Google, он соединяется и с Access, Azure, CSV, Excel, Oracle, Salesforce, SAP, XML, Яндекс Директ, Linkedin. Также имеет возможность подключения к API и различным сайтам. Кроме того, если прямого соединения нет, его можно написать собственноручно. Нужен только специалист, который пишет код на R. Power BI имеет более широкие технические возможности стандартных и индивидуальных визуализаций, количество и качество которых постоянно растет.
Напрашивается очевидный вывод: для малых и средних бизнесов лучше всего подходит продукт от Google — Data Studio, для крупных — Microsoft Power BI.
Независимо от того, какой из сервисов вы выберете, объективность изложенной информации и ее достоверность будет зависеть от качества настроек этих сервисов. А также правильной обработки и аналитики массива данных.
Как это нас спасает?
Визуализации помогают представить данные в удобном для пользователя виде. Их легко считать и запомнить, они кратко и по существу дают ответы на вопросы. Все, что остается менеджеру, — только принимать верные стратегические решения.
Теперь, после перехода на Power BI и Data Studio, еженедельная статистика по КРІ наших клиентов сводится автоматически. Бренд-менеджер только тратит время на контрольную выборочную проверку. Она обычно занимает 5-10 минут. Мы многое выигрываем, ведь остальные 1,5 часа можем использовать для более важных задач.
Предлагаю посмотреть, как выглядят такие инфопанели в Power BI. Это внутренние отчеты нашего агентства.
Хоть наше агентство и работает преимущественно с большими бизнесами, лишь 10% клиентов использовали ранее аналитику Power BI. Это очень печально. Даже страшно представить, сколько времени тратится на ручное заполнение табличек, отчетов, их проверку, а потом — вдруг что! — корректировку. К тому же чаще всего при смене персонала данные за предыдущие периоды просто теряются.
Если Power BI настолько необходимый большому бизнесу, почему 90% клиентов его не используют?
Логический вопрос, который и мы себе задавали. Во-первых, традиционные походы — зона комфорта, из которой не хочется выходить. Во-вторых, нужно еще уделить время, чтобы разобраться со всеми функциями и внести свои настройки в сервис. Мы с командой хотим поделиться алгоритмом работы в Power BI. Возможно, это ускорит чей-то переход к новому виду аналитики.
- Нужно сформулировать задачи, которые на выходе мы хотим визуализировать. Какие показатели в разрезе каких параметров нам нужны? Как должны выглядеть отчеты?
- Определить, где находятся данные, которые нам необходимы. Импортировать данные и привести к нормальной форме (в случае необходимости).
- Подсоединить потоки данных в Power BI Desktop.
- Настроить схему данных, создав промежуточные таблицы для корректного объединения в единый набор.
- Рассчитываем метрики которые нас интересуют, используя язык DAX.
- Разрабатываем отчеты под компьютерную и мобильную версию экрана на основе полученных данных. Публикуем отчеты в Power BI Service.
- Собираем дашборд.
- Следим за показателями бизнеса и принимаем стратегические решения в режиме онлайн, установив приложение Power BI на смартфон или с экрана компьютера.
Призываю никого не бояться Power BI и других аналитических систем и наконец уйти от отчетов в Excel-ках.