Содержание
Что такое анализ данных?
В маркетинге анализ данных — это процесс организации, объяснения и интерпретации данных, чтобы ответить на вопросы о маркетинговой стратегии, умножить ее преимущества и укрепить ее слабые места. Например, с помощью анализа, вы сможете найти ответы на следующие вопросы:- Сколько уникальных посетителей у вашего сайта в среднем в день, неделю и месяц? Сколько из них новых? На какие страницы они приходят?
- Какой из ваших рекламных каналов самый эффективный?
- На каких каналах вам следует сосредоточиться, чтобы увеличить доход?
Маркетологам необходим анализ данных. С его помощью они могут избежать догадок и увидеть, какие области их маркетинговой стратегии требуют особого внимания. Анализ данных можно использовать для выявления тенденций, закономерностей и ценной информации, чтобы упростить рабочий процесс, корректировать рекламные кампании и повышать доход.
Правильно анализируя данные, вы сможете достичь следующих маркетинговых целей:
- Уменьшить расходы на рекламу. Найдите неэффективные кампании, ключевые слова, регионы, посадочные или товары, которые плохо конвертируют, прекратите вкладывать в них средства и сосредоточьтесь на каналах, которые приносят больше дохода.
- Увеличить доход от посетителей. Прогнозируйте LTV (жизненную ценность клиента) и вероятность конверсии; предлагайте пользователям товары, которые действительно им нужны за счет повышения уровня персонализации.
- Вовремя принимать решения на основе данных. Получая качественные данные, вы будете иметь прочную основу для своевременного принятия решений, быстрого тестирования гипотез и будете уверены в своих следующих шагах.
Инструменты для работы с данными в маркетинге отличаются по уровню детализации и методам интерпретации. Как правило, они сосредоточены на сборе, анализе или визуализации информации. Тем не менее, количество вариантов на рынке довольно велико, и найти идеальный инструмент не так просто. Давайте разберемся, как происходит процесс анализа и что следует учитывать при выборе инструмента.
Как анализировать данные?
Основная цель анализа данных — найти в них смысл, который вы сможете использовать для улучшения маркетинговой стратегии.Анализ данных состоит из следующих этапов:
- Определение цели. Определите свои ожидания и вопросы, на которые вы хотите ответить с помощью анализа. Решите, какие данные вам необходимо собрать (о рекламных кампаниях, посетителях, заказах, открытых электронных письмах и т. д.).
- Сбор данных. Соберите и объедините данные из разных источников, затем очистите, упорядочите и систематизируйте их.
- Обеспечение качества. Убедитесь, что в ваших данных нет ошибок или пропусков. В противном случае дальнейшая интерпретация не будет достоверной.
- Анализ и интерпретация результатов. Создайте дашборды, отчеты или диаграммы и сопоставьте их с вашими начальными вопросами и ожиданиями.
- Действия на основе данных. Используйте найденные инсайты в качестве основания для дальнейших действий: перераспределите бюджет, скорректируйте ставки, создайте новые сегменты аудитории или отключите неэффективные кампании, чтобы повысить эффективность вашей маркетинговой стратегии.
- Повтор цикла. Анализируйте, как результаты меняются с течением времени.
Ручной сбор, очистка и систематизация данных занимают много времени, к тому же предполагают высокую вероятность человеческой ошибки. Низкое качество данных может привести к потере до 21% вашего м аркетингового бюджета. Вы можете часами искать ошибки в куче таблиц без гарантии качества результатов. Чтобы сэкономить время и убедиться в точности полученной информации, автоматизируйте анализ с помощью специализированных инструментов.
Перед выбором инструмента сузьте список возможных вариантов, определив:
- типы данных, которые вы хотите анализировать
- цель, которую вы хотите достичь с помощью анализа
- уровень детализации, которого вы хотите достичь в своем анализе
Теперь давайте взглянем на двадцать самых популярных инструментов анализа данных.
Топ 20 инструментов для анализа данных
Мы подготовили список лучших инструментов для сбора, анализа и визуализации маркетинговых данных, учитывая принцип работы каждого сервиса и его основные характеристики.Инструменты для сбора и анализа данных
1. Google Analytics

Google Analytics — самый популярный аналитический сервис. С помощью кода отслеживания Google Analytics он собирает информацию из трех источников: HTTP-запросы пользователей, файлы cookie и информация о браузерах и операционных системах. После сбора данные поступают на серверы Google Analytics в виде списка параметров. Затем Google Analytics анализирует эти параметры и создает отчеты, которые вы можете найти в своей учетной записи Google Analytics.
Ключевые характеристики:
- Ограничения на сбор: в бесплатной версии можно собирать до 10 миллионов обращений в месяц для каждого ресурса; чтобы собирать больше, нужно перейти на Google Analytics 360 или воспользоваться другим инструментом
- Нет данных из CRM и сторонних сервисов (кроме Google), если вы не импортируете их вручную
- Обработка занимает от 24 до 48 часов
2. Mixpanel

Модель Mixpanel построена на следующих ключевых переменных:
- событие — действие пользователя на сайте
- свойство — свойство события
- профиль пользователя — совокупность информации об отдельном пользователе
Ключевые характеристики:
- Перед сбором данных необходимо создать план отслеживания с учетом ваших бизнес-целей
- Имеет собственное хранилище со своей структурой, отличной от других подобных инструментов
- Ограничения на объем данных, которые вы можете собрать — всего 2000 свойств на профиль пользователя
Mixpanel предлагает бесплатный план до 100 000 отслеживаемых пользователей в месяц, а цены на планы с неограниченной отчетностью начинаются от 17 долларов в месяц.
3. Kissmetrics

Ключевые характеристики:
- Может отслеживать данные в реальном времени с помощью функции Kissmetrics Live
- Ограниченные возможности интеграции: невозможно интегрировать Kissmetrics с продуктами Google
- Подходит для малого и среднего SaaS бизнеса и сервисов электронной торговли
4. Weborama

Ключевые характеристики:
- Позволяет объединить данные из CRM и поведенческие данные, а также построить прогнозную модель поведения пользователя
- Активирует аудитории, у которых высокий риск оттока
- Нужен отдельный инструмент с функцией сбора ваших данных (например, в формате CSV) перед их загрузкой в Weborama для дальнейшего анализа
5. OWOX BI
OWOX BI объединяет, очищает и систематизирует данные, собранные из рекламных сервисов, веб-сайтов, Google Analytics, CRM, офлайн-магазинов и других источников. Затем вы можете использовать сервис для построения отчетов из шаблонов или создания собственных отчетов, чтобы увидеть, что лучше всего работает в вашем маркетинге. Одним из больших преимуществ OWOX BI является то, что вам не нужно понимать принцип работы программного обеспечения или знать SQL — вы можете создать любой отчет в простом конструкторе.
Ключевые характеристики:
- Собирает данные в структуре Google Analytics, а также контролирует их качество
- Можно интегрировать с другими маркетинговыми инструментами, такими как Google Analytics и Google BigQuery, и импортировать расчеты в сервисы визуализации или инструменты бизнес-аналитики, например, Google Sheets, Looker, Tableau, Power BI и Data Studio
- Никаких ограничений на собираемые данные, они обрабатываются в режиме реального времени и не сэмплируются
- Предлагает собственную data-driven модель атрибуции, которая с помощью машинного обучения оценивает, как ваши маркетинговые каналы влияют друг на друга и на конверсии.
6. Datorama

Ключевые характеристики:
- Подходит для B2B-маркетологов и предприятий
- Позволяет кроссплатформенное управление: настраивать кампании в Google, Facebook и других инструментах, подключенных к Datorama
- Высокая цена планов без возможности платить ежемесячно — доступна только ежегодная оплата
7. Supermetrics

Ключевые характеристики:
- Не предлагает мониторинга качества и отчетов об атрибуции
- Можно интегрировать с Google Data Studio
- Предлагает несколько интеграций, в том числе с такими источниками, как Google Analytics и Google Реклама
8. Funnel

Ключевые характеристики:
- Не поддерживает динамические UTM-параметры или потоковую передачу пользовательских данных с веб-сайта.
- Нет мониторинга качества или отчетов об атрибуции
- Собирает данные в собственном хранилище, из которого вы можете передавать их в нужное вам хранилище
- Можно интегрировать с Google Data Studio
9. Improvado

Ключевые характеристики:
- Первоначальный сбор занимает около 24 часов, после чего процесс автоматического обновления происходит дважды в день
- Можно использовать Improvado с другими маркетинговыми инструментами, например, с Google Analytics и Salesforce
- Нет бесплатного пробного периода
- Не собирает данные о поведении пользователей и не выполняет когортный анализ
10. AppsFlyer

Ключевые характеристики:
- Предлагает безопасное хранение данных в Amazon S3
- Поддерживает языковую локализацию, местный часовой пояс и валюту
- Для сбора и анализа данных с вашего веб-сайта, рекламных сервисов, CRM и офлайн-магазинов вам следует рассмотреть возможность использования другого инструмента, например, OWOX BI
11. Adobe Analytics

Ключевые характеристики:
- Может настраивать предупреждения для обнаружения аномалий с помощью статистического моделирования и машинного обучения
- Можно интегрировать с другими инструментами с помощью API или в пользовательском интерфейсе
- Нет бесплатной пробной версии
12. Fivetran

Ключевые характеристики:
- Благодаря функции репликации, может анализировать информацию, которой уже не существует в системе источника
- Не хранит данные, а загружает их в выбранное вами хранилище
- Предлагает исторический режим для анализа данных за определенный момент времени, но этот параметр доступен не для всех коннекторов
Инструменты визуализации данных
13. Google Data Studio

Ключевые характеристики:
- Можно интегрировать с другими сервисами Google: Google Sheets, Analytics, BigQuery и т. д.
- Нет официальной поддержки Google
- Ограничения на количество загружаемых данных:
- 1000 наборов данных на пользователя
- 2 ГБ хранилища на пользователя
- 100 загрузок на набор данных в день
- Максимальный размер файла — 100 МБ
14. Microsoft Power BI

Ключевые характеристики:
- Бесплатные настольные и мобильные приложения для Android, iOS и Windows Mobile для совместной работы над визуализацией
- Есть функции, как у других продуктов Microsoft (например, самообслуживание Power Query, как в Excel).
- Может встраивать аналитику и интерактивные отчеты в ваши приложения
15. Tableau

Ключевые характеристики:
- Частично основан на языке запросов VizQL, который переводит компоненты панели мониторинга и визуализации в запросы и снижает потребность в ручной оптимизации.
- Есть мобильное приложение для iOS и Android
- Позволяет интегрировать собственные протоколы безопасности
16. Looker

Ключевые характеристики:
- Можно интегрировать с Salesforce, Sharepoint, Confluence, PowerPoint и другими инструментами.
- Чтобы использовать Looker, вы должны изучить принцип работы базовой модели LookML.
- Функция Looker Blocks предлагает готовые фрагменты кода, которые можно использовать для ускорения анализа.
17. Sisense

Ключевые характеристики:
- Предлагает специальную технологию In-Chip, которая позволяет использовать быстрое кэширования процессора
- Позволяет создавать аналитические приложения на основе ваших данных для встраивания их извне
- Предлагает отдельные пакеты для аналитиков и продакт-менеджеров
18. Qlik Sense

Ключевые характеристики:
- Предлагает открытые API для REST и. NET.
- Позволяет встраивать аналитику в ваши веб-приложения
- Позволяет создавать визуализации карт и выполнять геопространственный анализ
19. Adverity

Ключевые характеристики:
- Можно собирать данные из партнерских сетей, инструментов веб-отслеживания, автономных файлов, систем измерения телеаудитории и других источников
- Выделяет различия в названиях кампаний и предлагает вам обновить их вручную
- Использует модуль расширенной аналитики для анализа данных, статистического моделирования, машинного обучения и сложных алгоритмов чтобы смоделировать поведение пользователей и создать прогнозы
20. SAS Business Intelligence

Ключевые характеристики:
- Позволяет выполнять визуальный анализ местоположения
- Использует прогнозную аналитику и алгоритмы для анализа и визуализации данных, уменьшая необходимость в ручной оптимизации
- Может настраивать ботов, чтобы упростить получение информацию или подключать ботов к внешним сервисам
Выводы
Анализ данных — обязательный первый шаг на пути к улучшению вашей маркетинговой стратегии. На рынке существует огромное количество инструментов, которые обещают сделать все за вас. Мы представили наиболее широко используемые из них, чтобы помочь вам сузить область поиска. Что дальше?Чтобы найти сервис, который будет идеально соответствовать вашим потребностям, определите свои ожидания от анализа, желаемый уровень детализации и типы данных, которые вы будете анализировать. Комбинируйте инструменты, которые собирают, анализируют и визуализируют данные для достижения наилучших результатов с точки зрения качества, удобства и стоимости.