Hilangkan titik buta dalam pemasaran digital Anda

Manajemen adalah semua tentang pengambilan keputusan. Manajemen dalam tim pemasaran digital adalah tentang pengambilan keputusan berdasarkan data. Saat ini, pembatasan cookie, privasi, dan MarTech membuat pengukuran menjadi lebih sulit dan titik buta menjadi lebih besar. Setelah diabaikan, ini meningkatkan biaya akuisisi dan mempersulit pembuktian nilai pemasaran.

Dalam artikel ini, kami mengungkapkan titik buta teratas yang harus Anda waspadai dalam pemasaran digital di tahun 2023. Kami juga berbagi cara memperkirakan dampak bisnis dan praktik terbaik untuk menanganinya.

Titik buta teratas pada tahun 2023:

• Data CRM tidak terhubung ke laporan analitik digital
• Proporsi lalu lintas yang signifikan berasal dari sumber yang tidak diketahui
• Data non-izin tidak memiliki sumber lalu lintas sesi bahkan untuk pengunjung yang berkonversi

Kampanye pemasaran digital diukur dengan konversi online, tetapi C-level mencari pesanan yang sudah selesai atau prospek yang memenuhi syarat untuk membuktikan nilai pemasaran. Jika data CRM Anda tidak terhubung ke laporan analitik digital, Anda tidak akan tahu kampanye akuisisi mana yang diremehkan atau ditaksir terlalu tinggi dari perspektif nilai bisnis nyata.

Untuk membuat laporan, data dari berbagai sumber harus dikelompokkan dengan benar. Misalnya, tindakan pengguna perlu dikelompokkan ke dalam sesi untuk menautkan konversi ke kampanye iklan. Pengeluaran dari berbagai sumber harus diubah menjadi struktur tunggal untuk membandingkan keefektifan sumber-sumber tersebut. Data dari situs web dan sumber periklanan perlu digabungkan dengan data dari sistem CRM Anda untuk mengevaluasi keefektifan pemasaran yang sebenarnya dari sudut pandang bisnis.

Analis mengumpulkan data dari layanan dan sistem yang berbeda. Dan tentu saja, struktur dan format data bervariasi antar sumber. Selain itu, data ini mungkin berisi kesalahan, duplikat, dan ketidaksesuaian. Data yang kotor dan terfragmentasi perlu dibersihkan dan dinormalisasi.

Membersihkan, menormalkan, dan mempelajari kompatibilitas data dari berbagai sumber membutuhkan banyak waktu. Selain itu, penyisiran data reguler diperlukan karena data sumber diperbarui untuk mengelola logika bisnis secara fleksibel sesuai dengan kebutuhan bisnis.

Untuk menyiapkan sistem pelaporan, seorang analis perlu membuat dan memelihara seluruh kaskade transformasi data SQL yang saling berhubungan. Dalam proyek apa pun, seiring waktu hal ini berubah menjadi jalinan kueri dan skrip SQL, yang proses debugnya membutuhkan banyak waktu dan tidak menambah nilai baru.

Dengan OWOX BI, Anda tidak perlu lagi mencari inkonsistensi KPI dan beralih antar alat. Anda dapat menggabungkan semua data tindakan pengguna dengan data kampanye dan CRM untuk membuktikan nilai pemasaran. Apapun data yang Anda butuhkan, Anda bisa langsung melihatnya di dashboard Anda.

Langkah 1. OWOX BI secara otomatis mengumpulkan data dalam format yang nyaman untuk dianalisis dari semua sumber pemasaran Anda:

• Google Analytics 4, Firebase, dan AppsFlyer
• Situs web (data mentah dengan kepatuhan penuh terhadap GDPR)
• Platform periklanan
• sistem CRM
• Sumber pemasaran lainnya

Langkah 2. Dengan OWOX BI, Anda tidak perlu membersihkan, menyusun, dan memproses data secara manual.Layanan ini secara otomatis menormalkan data mentah ke dalam format siap analitik. Anda mendapatkan informasi terstruktur yang tepat: format tag terpadu, mata uang tunggal, data tanpa ganda dan anomali, deteksi bot.

Langkah 3. OWOX BI Transformation secara otomatis menerapkan transformasi dasar yang dibutuhkan semua orang, seperti sessionization, pencampuran data biaya, deteksi jenis pengguna (baru atau kembali), pemodelan konversi, pengelompokan saluran khusus, dan banyak lainnya.Plus, Anda dapat dengan mudah membuat dan menerapkan transformasi (kustom) Anda sendiri.

Dengan pendekatan ini, Anda dapat:

• Tingkatkan nilai dan efisiensi kerja analitik dengan:
• Mempercepat perubahan pada struktur laporan dan logika penghitungan metrik
• Mengurangi biaya laporan dan dasbor pendukung
• Menyederhanakan pembahasan dan persetujuan laporan
• Tingkatkan kualitas data dalam laporan dengan:
• Menghindari duplikasi saat menerapkan logika perhitungan parameter dan metrik
• Memiliki satu lapisan data yang menjadi sumber data akurat

OWOX BI memberi Anda data yang siap untuk dianalisis, menghemat waktu persiapan data.

Struktur tabel sumber dan logika yang diperlukan untuk pembentukannya akan bergantung pada spesifikasi bisnis Anda. Dengan OWOX BI Transformation, Anda bisa mendapatkan struktur data apa pun dengan logika formasi apa pun.

Misalnya, dalam GA4 asli → ekspor Google BigQuery, hanya ada satu logika atribusi sumber lalu lintas — Sumber Pengguna Pertama. Artinya, hanya sumber pertama untuk pengguna tertentu yang diperhitungkan, dan semua sumber lain yang mengarah ke sesi diabaikan. Oleh karena itu, beberapa sumber lalu lintas tidak akan terlihat di laporan Anda. Ini bisa menjadi masalah bagi analis, karena banyak laporan dibuat di atas sesi. Oleh karena itu, sangat penting untuk menentukan sumber dari setiap sesi.

Di OWOX BI, Anda dapat menyiapkan logika atribusi sumber lalu lintas apa pun, termasuk Sumber Sesi, yang penting untuk laporan kinerja pemasaran.

Katakanlah Anda memerlukan laporan kinerja dengan data tentang kampanye iklan dan konversi online. Namun, banyak tindakan situs web, termasuk konversi, mengikuti klik pada iklan oleh masing-masing pengguna. Itulah mengapa Anda perlu mengelompokkan aktivitas pengguna online menurut sumber lalu lintas sebelum Anda dapat mempelajari hubungan antara kampanye dan konversi online.

Algoritme OWOX BI secara otomatis menggabungkan klik/peristiwa dalam sesi tanpa menggunakan logika pembentukan sesi Google Analytics. Anda akan mendapatkan tabel sesi yang diperbarui secara otomatis siap pakai dalam struktur yang nyaman tanpa perlu menulis transformasi data yang rumit.

Selain itu, dengan menggunakan OWOX BI, seorang analis dapat mengelompokkan sesi menggunakan template transformasi gratis untuk Google Analytics Universal dan Google Analytics 4. Hasilnya, analis akan mendapatkan data sesi dalam satu struktur yang dapat digunakan untuk laporan atau atribusi pengeluaran.

Semua templat mudah dimodifikasi — seorang analis dapat mengubah bagian mana pun dari templat agar memiliki cara unik dalam membuat sesi. Selain itu, analis dapat membuat algoritme unik mereka sendiri hanya dengan menggunakan SQL standar.

Penting bagi pemasar untuk memahami perbedaan antara audiens. Misalnya, untuk mencapai sasaran pertumbuhan, Anda perlu melacak kinerja kampanye iklan secara terpisah untuk pengguna baru dan kembali. Ini penting karena saluran dengan proporsi pengguna kembali yang tinggi memiliki KPI terbaik, tetapi hampir tidak mungkin untuk diskalakan.

OWOX BI menyediakan kemampuan untuk menentukan jenis pengguna (baru atau kembali) sehingga Anda dapat membuat laporan pada kelompok pengguna yang berbeda. Untuk ini, berbagai jenis data dapat digunakan, dikumpulkan oleh OWOX atau sistem lain dari situs web, sistem CRM, dll.:

• Cookie dan durasinya di situs web (seperti GA, tetapi dengan lebih akurat dan fleksibel)
• Transaksi pengguna di situs web
• Informasi tentang pendaftaran pengguna di situs web
• Informasi tentang pendaftaran pengguna di sistem CRM
• Informasi tentang penjualan dari sistem CRM
• Informasi lain apa pun yang dimiliki perusahaan tentang penggunanya

OWOX BI memiliki algoritme dan alat siap pakai untuk menggabungkan semua data ini dan menentukan apakah pengguna baru atau kembali dengan cara seakurat mungkin tanpa kehilangan informasi apa pun tentang pengguna.

Analis dapat menerapkan algoritme semacam itu dari templat siap pakai yang ditulis dalam SQL standar. Anda juga dapat dengan cepat memodifikasi template atau menulis algoritme deteksi tipe pengguna Anda sendiri.

Dengan OWOX BI, Anda dapat membuat analitik seputar pengguna, bukan browser, perangkat, dan kampanye. Semua data tentang perilaku pengguna dari situs Anda serta berbagai perangkat dan aplikasi akan digabungkan menjadi satu profil. Anda akan mendapatkan gambaran lengkap tentang perilaku setiap pengguna untuk menganalisis kualitas kampanye iklan.

OWOX BI menggabungkan lusinan ID pengguna di platform Web dan Aplikasi ke dalam satu profil pengguna (ProfileID):

ProfileID memungkinkan Anda menggabungkan rantai sumber dalam perjalanan menuju konversi. Hal ini meningkatkan akurasi atribusi dan memungkinkan Anda menjawab pertanyaan tentang keefektifan kampanye iklan lintas perangkat.

Google Analytics dan alat analitik lainnya memiliki algoritme transformasi data yang telah ditentukan sebelumnya untuk sesiisasi, atribusi, pencampuran biaya iklan, dan sebagainya. Mereka memungkinkan Anda melakukan semua yang diperlukan untuk transformasi analisis pemasaran secara umum. Mereka memiliki beberapa peluang untuk penyesuaian, tetapi itu tidak cukup jika Anda ingin menerapkan algoritme Anda sendiri dengan pendekatan khusus bisnis.

OWOX menyediakan serangkaian transformasi yang dikembangkan dengan baik dan efektif untuk mengubah data khusus pemasaran. Masing-masing dirancang untuk menyiapkan dan mengubah data dengan cara yang paling sesuai untuk sebagian besar situs web. Kami menyediakannya sebagai satu set template transformasi.

Jika Anda memerlukan transformasi data unik sesuai dengan kebutuhan spesifik Anda, OWOX dapat menyediakan transformasi khusus. Mereka dapat dikembangkan dalam tiga cara:

• dari awal oleh analis Anda
• dari awal oleh para profesional OWOX sesuai dengan kebutuhan Anda
• dengan memodifikasi transformasi data yang ada dari template OWOX (cara tercepat)

Transformasi khusus menggunakan kueri SQL dan memiliki jumlah kueri yang tidak terbatas dalam sebuah rantai. Anda dapat membuat aturan transformasi data tanpa batas. Transformasi khusus dapat digunakan bersama dengan transformasi dari template untuk membuat aliran data yang lancar. Anda dapat menyimpan transformasi kustom sebagai template proyek dan menggunakannya kembali dalam aliran data lain dalam proyek yang sama.

Untuk membuat keputusan yang tepat tentang hal-hal seperti distribusi anggaran periklanan, Anda harus yakin bahwa data dalam laporan diperbarui tepat waktu.

OWOX BI menyediakan cara mudah untuk menjadwalkan pembaruan data tanpa coding atau alat pihak ketiga. Penjadwal adalah bagian dari proses apa pun yang dapat dibuat dalam platform OWOX BI.

Ada dua jenis penjadwalan untuk penyetelan pembaruan data yang lebih baik: menurut waktu dan peristiwa. Jenis penjadwal pertama memberikan waktu yang tepat kapan data akan siap; tipe kedua membuat pengaturan ini mudah dengan aliran ketergantungan (ketika proses berjalan satu demi satu). Kombinasi kedua jenis penjadwal ini memberi klien kemungkinan untuk memperbarui data laporan Kinerja dengan cepat, mudah, dan fleksibel.

Anda mungkin menemukan bahwa sebagian besar sesi dan konversi berasal dari langsung/tidak ada. Jadi, hampir tidak mungkin untuk memahami dari mana sumber sesi dan konversi ini benar-benar datang. Penyebab paling umum adalah umur cookie yang terbatas, yang mengarah ke situasi di mana setiap sesi berikutnya oleh pengunjung tertentu didefinisikan sebagai sesi baru, dan koneksi dengan sesi pertama terputus.

Cookie pihak pertama di browser Safari memiliki masa pakai terbatas selama tujuh hari. Intinya adalah pengidentifikasiclientIddigunakan untuk mengidentifikasi pengguna tertentu di Google Analytics. Dengan demikian, ini digunakan oleh alat analitik sebagai kunci untuk memahami tindakan pengguna dalam jangka waktu lama, dari mana asal pengguna, halaman apa yang mereka kunjungi, dan sebagainya.

Pengidentifikasi clientId ditulis ke cookie ga_ dan disimpan di perangkat pengguna. Ini dianggap sebagaicookie pihak pertama , tetapi karena ditulis dalam skrip JavaScript, ini tunduk pada batasan ITP.Jadihidup tidak lebih dari tujuh hari .

Ini berarti jika pengguna mengunjungi situs web Anda hari ini dari iklan Facebook dan melakukan pemesanan delapan hari kemudian, maka untuk alat analitik Anda ini akan menjadi pengguna baru dan pesanan tersebut tidak akan diatribusikan ke iklan Facebook dengan cara apa pun. Pemasar menjadi buta terhadap bagian lalu lintas ini dan, karena tidak memahami sumber pesanan yang sebenarnya, dapat menonaktifkan iklan yang tidak efektif di Facebook. Hal ini dapat menyebabkan penurunan pesanan dan keuntungan bisnis. Karenanya, peningkatan proporsi pengguna baru dalam analitik menyebabkan hilangnya pendapatan.

Kalkulator Dampak ITP untuk Google Analytics mungkin berguna untuk memahami bagaimana perubahan cookie akan memengaruhi Anda.

Dengan OWOX BI, Anda dapat meningkatkan keakuratan perkiraan kampanye iklan Anda hingga 70% dan mengidentifikasi sumber/media/kampanye sebenarnya yang menghasilkan pendapatan. Pelacakan sisi server OWOX BI memantau setiap aktivitas pengguna di situs web Anda, memperpanjang masa pakai cookie, dan tidak terpengaruh oleh pemblokir iklan, memungkinkan Anda melihat keseluruhan jalur menuju konversi.

Dengan OWOX BI, Anda dapat menyiapkan pengumpulan data pihak pertama untuk menyelesaikan masalah ITP. Untuk melakukan ini, pada tahap integrasi, kami membuat subdomain terpisah di situs web Anda tempat pengumpulan akan dilakukan.

Dengan setiap hit/event, OWOX BI membuat cookie ouid dan memperbaruinya selama 364 hari. Cookie ini akan memiliki ID pengguna yang berumur lebih panjang, owox.user_id. Berdasarkan itu, kami dapat membuat laporan analitik tanpa banyak pengguna baru palsu dan membangun jalur pengguna untuk jangka waktu yang lebih lama. Ini memungkinkan untuk mengevaluasi dengan benar keefektifan kampanye iklan dan melacak seluruh perjalanan pengguna.

Layanan iklan menyediakan data biaya dalam berbagai format dan struktur data. Namun tidak ada layanan iklan yang menyediakan data biaya dalam format UTM. Untuk menyediakan data tersebut, mereka harus menyimpan rekaman URL dengan parameter UTM untuk setiap klik, dan ini akan memakan biaya yang terlalu mahal.

Mengimpor data biaya ke gudang data mana pun mengarah pada kebutuhan akan kunci untuk menggabungkan data biaya iklan dengan data lain. Untuk mendapatkan gambaran lengkap tentang keefektifan iklan, menggabungkan data tersebut adalah suatu keharusan. Parameter UTM adalah kunci tersebut.

Saat mengimpor biaya iklan ke Google BigQuery, OWOX BI otomatis mengenali parameter UTM. Kami tahu di mana mencari URL dan cara mengambilnya. Berbagai parameter dinamis tersedia untuk beberapa sumber data paling populer: Iklan Facebook, Iklan Bing, dll.

Memiliki data biaya bersama dengan parameter UTM memungkinkan Anda menggabungkan data dari berbagai layanan iklan dengan data perilaku pengguna dan karenanya mendapatkan gambaran nyata tentang bagaimana kampanye tertentu terkait dengan sumber lalu lintas dan menghitung ROAS dengan tepat. Penggabungan data hingga lima parameter UTM memberikan gambaran yang lebih detail dibandingkan penggabungan hanya dengan Nama Kampanye.

Beberapa bisnis menggunakan tautan pendek ke situs web mereka di iklan mereka. Pemendek URL digunakan untuk menyempurnakan tampilan visual URL dan untuk pelacakan tambahan. Namun, membuat laporan efisiensi iklan (ROAS) berdasarkan pembelanjaan iklan yang berisi URL pendek menjadi sulit. Mengapa? Karena tidak mungkin mengambil URL final dengan parameter UTM, sedangkan URL final untuk menggabungkan data dalam laporan sangatlah penting. Parameter UTM adalah kunci untuk menggabungkan data untuk pelaporan.

OWOX BI secara otomatis mengikuti tautan pendek untuk mendapatkan parameter UTM dari tautan lengkap (asli). Hal ini memungkinkan penggabungan data biaya iklan dengan data pengguna untuk mendapatkan gambaran lengkap tentang keefektifan iklan.

Di OWOX BI, Anda dapat menghubungkan model atribusi standar apa pun ke pelaporan Anda, menyiapkan model berbasis data berdasarkan perkiraan konversi OWOX, atau membuat model kustom berdasarkan aturan dan corong penjualan Anda sendiri. Semua ini dapat dengan mudah dilakukan di antarmuka produk tanpa bantuan teknisi data.

Ada beberapa model terkenal termasuk Last click, First Click, dan Rule Based. Selain itu, ada algoritme khusus dan canggih untuk membangun model guna memenuhi permintaan unik. Semuanya menggunakan kueri SQL standar untuk mengubah data. Kueri ini harus terus ditinjau, disesuaikan, dan diterapkan.

OWOX BI menyediakan UX sederhana untuk mengelola eksekusi dan memantau transformasi tersebut. Kombinasi model siap pakai dengan alat yang mudah dikelola memberi analis kesempatan untuk mengelola data dengan percaya diri dan bertanggung jawab atas hasilnya. Selain itu, fungsionalitas OWOX BI memberikan kemungkinan untuk memiliki lebih dari satu model atribusi secara bersamaan dan menguji model untuk menemukan model yang paling sesuai bagi pemasar.

GDPR dan CCPA memerlukan persetujuan pengguna sebelum mengumpulkan data analitik. Jadi, bahkan untuk pengguna yang berkonversi dalam satu sesi (Data Tanpa Izin), sumber lalu lintas mungkin tidak diketahui. Ini juga menyebabkan perbedaan antara data CRM dan data analitik digital.

Bisnis yang bekerja dengan penduduk UE harus mematuhi persyaratan GDPR terkait privasi pengguna. Denda besar dapat dikenakan untuk ketidakpatuhan.

Jika Anda memiliki lalu lintas situs web dari Eropa dan menggunakan Google Analytics, persyaratan GDPR pasti dilanggar , karena cookie _ga dengan client_id berisi informasi pengenal pribadi, dan data ini dikirim ke Google Analytics dan diproses di server sebagaimana ditentukan oleh Google Analytics sendiri .Anda tidak dapat yakin bahwa data pengguna Anda akan tetap berada di UE dan hanya diproses di dalam UE. Pada saat yang sama, tim pemasaran Anda perlu mengukur efisiensi kampanye iklan dan memberi dampak pada perjalanan pengguna tanpa kelemahan.

Google Analytics 4 memberikan opsi yang jelas dan mendetail untuk mengelola data yang diimpor. Namun, tidak ada cara untuk menyimpan data hanya di lokasi pilihan Anda. Anda dapat meminta pemrosesan informasi identitas pribadi di UE atau mengekspor data, tetapi Anda tidak dapat menyimpan semua data yang dikumpulkan di lokasi yang dipilih saja.

Dengan OWOX BI, Anda memiliki kontrol penuh atas data persetujuan dan non-persetujuan. Anda dapat mengumpulkan dan menggunakan informasi identitas pribadi (PII) sesuai dengan persyaratan privasi dan keamanan yang paling ketat. Selain itu, OWOX BI memungkinkan Anda memilih residensi data (UE, AS, atau global), menghapus PII untuk pengguna yang tidak menyetujui, dan mengenkripsi semua data pengguna dengan kunci khusus.

OWOX BI mengumpulkan data di lokasi pilihan Anda, termasuk 10 lokasi di UE. Selain itu, OWOX BI menyimpan data yang dikumpulkan di lokasi pilihan Anda. Selain itu, OWOX memberikan semua detail terkait aliran data untuk tim hukum dan keamanan Anda.

• Berbeda dengan GA4, OWOX BI memiliki aliran data yang transparan.
• Data dapat disimpan di lokasi mana pun yang didukung oleh Google BigQuery.
• Anda memiliki kendali penuh atas semua data yang disimpan dan dapat memutuskan dengan siapa akan dibagikan.
• OWOX BI secara otomatis memotong data PII jika pengguna belum memberikan izin untuk pelacakan. Dengan demikian, Anda tidak dapat secara tidak sengaja menembak diri sendiri dengan melanggar GDPR.
• Ada opsi untuk mengenkripsi semua data pengguna di Google BigQuery dengan kunci Anda sendiri.

Untuk memenuhi persyaratan GDPR, pemilik situs harus menolak untuk mengidentifikasi pengguna yang tidak ingin membagikan cookie mereka dan tidak mengklik tombol ajaib "Terima Cookie". Akibatnya, mode Izin mengurangi jumlah konversi yang sumber lalu lintasnya dapat ditentukan sebesar 30%.

Pemodelan konversi membantu memecahkan masalah ini. Pertama, sistem pembelajaran mesin memproses data yang tersedia dan statistik historis. Kemudian, dengan mengetahui persentase pengguna yang mengizinkan penyetelan cookie dan bagaimana pengguna tersebut berkonversi, sistem ML menentukan jalur atribusi yang paling mungkin bagi mereka yang tidak menyetujuinya. Ini memungkinkan Anda mencocokkan hasil kampanye dengan biaya kampanye secara lebih akurat — dan pada saat yang sama mematuhi keputusan pengguna terkait cookie.

OWOX BI memiliki solusi unik yang mengatasi kesenjangan non-persetujuan dalam laporan Performa. Solusi ini memungkinkan analis untuk mempelajari, menyetel, dan bahkan mengubah algoritme untuk mendistribusikan data non-persetujuan di antara kampanye yang ada. Hal ini memungkinkan analis untuk mengelola data dengan percaya diri dan bertanggung jawab atas hasilnya.

Algoritma konversi yang dimodelkan dikembangkan pada SQL standar, sehingga transparan dan dapat dipahami oleh setiap analis yang mengetahui SQL. Spesialis OWOX BI dapat membantu analis menyiapkan atau membuat perubahan pada algoritme jika perlu.

Fungsionalitas OWOX BI memberikan kemungkinan untuk bekerja dengan lebih dari satu model konversi secara bersamaan, untuk menguji model konversi yang berbeda untuk menemukan yang paling sesuai bagi seorang pemasar. Algoritme semacam itu dapat dijalankan secara manual atau otomatis, dengan kemungkinan untuk memantaunya dan memastikan algoritme tersebut memberikan data yang benar pada waktu yang tepat.

Baru-baru ini, pembatasan cookie, privasi data, dan teknologi pemasaran telah memperumit pekerjaan analis dan pemasar. Dalam pemasaran digital, semakin banyak titik buta yang menghalangi pengambilan keputusan berbasis data.

Kabar baiknya adalah dengan bantuan OWOX BI, Anda dapat menghilangkan titik buta ini:

• Tutup lingkaran antara pemasaran dan pendapatan
• Tangani lalu lintas langsung/tidak ada dalam laporan Anda
• Kumpulkan dan gunakan informasi identitas pribadi (PII) sesuai dengan persyaratan privasi dan keamanan yang paling ketat

Mendaftar untuk demo untuk detailnya