4个简化的商业智能要点

无论是初创企业的小而简单的电子商务系统，还是全球零售商复杂的销售流程，清晰的视图和有洞察力的报告都是团队高效工作的关键。然而，生成这些报告往往需要大量时间和精力，而且数据经常被质疑或忽略。此外，维护这些报告还会消耗宝贵资源，这些资源本可以用来审查结果并做出明智决策。

通过集中化和简化视图来解决这些问题，可以提高效率并提供更好的结果。在我们的代理机构中，我们与领先的品牌合作，使用基于以下四个关键因素的 proven 方法设计和实施商业智能 (BI) 解决方案。

1. 使用场景方法论

你可能已经见过满是表格、指标和图表的报告，这些内容让人感到不知所措。很难确定哪些部分最重要或应该关注什么。虽然包括尽可能多的细节听起来诱人，但保持简单通常更有效——除非有明确的需求来补充额外的数据或视觉效果。

“使用场景”方法论可以帮助精简视图，确保每个报告与特定业务决策相关联。为受众量身定制报告也很重要。例如：

• 高级管理层需要清晰的绩效指标，如相对于销售目标的百分比或同比（YoY）比较。
• 操作团队从 CPA（每点击平均成本）等细分数据中受益，以优化持续活动。

首先回答几个关键问题，例如：

• 目标受众是谁？
• 在查看报告后，预期将做出哪些业务决策？
• 什么核心 KPI 能支持这些决策？

在报告之前仔细考虑可以帮助你提供一个具有影响力且有用的 BI 视图。 

2. 数据治理

虽然数据治理可能不是最引人入胜的话题，但许多人曾因报告中数字的准确性而发生争论。一个强大的数据治理架构是建立业务信任的关键，以便分享和使用的数字可靠。

在数据治理中，两个特别重要的方面是数据输入以及 taxonomy 和命名规范。

数据输入

在一个媒体表现报告中，验证转换跟踪工具（如 Adobe、Google Analytics 或其他平台）至关重要，以确保对绩效指标的信任。此外，还应注意到不同数据源之间的差异，例如，GA 数据不包括退货，而 backend CRM 数据包括它们。

taxonomy 和命名规范

一致的命名有助于从多个来源合并数据（例如将 Meta 支出与 Adobe 转换结合在一起）。它也支持创建自定义报告维度，例如按策略、受众和渠道分组。这需要遵循清晰的 taxonomy，并在所有团队和合作伙伴中进行自动化监控，因为错误可能会发生。

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3. 自动化报告

十年前，在 Excel 中手动运行报告并使用 endless VLOOKUP 和 SUMIF 函数填充无数数据是合理的。今天，没有理由不采用自动化 BI 设置。

如果尚未建立，从一个集中化的存储库开始，为所有营销和分析数据存储数据是关键。无论使用 Snowflake、Google Cloud 还是其他平台，将所有数据存储在一个地方使自动化报告成为可能。它还打开了高级应用的门，例如倾向评分 媒体混合建模 和客户流失分析。

无论选择哪个平台，拥有专门的技术专家至关重要，以确保设置健壮、维护良好并得到充分文档化。这些专家在创建自动化数据验证流程方面也起着关键作用，以便早期解决用户对数据准确性提出的问题，而不是事后反应。

4. 高级分析

使报告更具洞察力和吸引力很重要。除了提供关键业务指标的常规总结外，通常需要提供更高级的见解。

你可以尝试一种创新的分析视图来定位驱动创意表现的因素——例如背景颜色、品牌标志位置或 CTA 设计。你还可以探索预测工具，显示基于不同预算方案预期的 ROI。

将这些更深入的见解添加到报告中，不仅使你和团队更有动力使用报告，还能做出更明智的商业决策。

约束你的报告以提升 BI

具有洞察力且准确的报告对业务成功至关重要，但很少有品牌感到完全满意。随着业务 evolves，报告始终会是一项工作在进步，但为业务打下坚实的数据视图基础现在可以帮助你获得更好的结果并减少维护时间。

希望这四个关键考虑因素能为你提供实际步骤，帮助你审查当前设置，并创建更有效、更简化的报告以支持 2025 年的更明智决策。

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