如何使用仪表板提高销售业绩

无论您从事何种电子商务领域，不同类型的仪表板都可以帮助您简化在线营销计划的绩效评估。 这些既可以是独立的平台，也可以是补充服务。 例如，Facebook 为在线企业提供了在店内菜单中为他们的电子商务项目连接在线和离线营销渠道的机会。

为了开发和进一步推广您的网站，您需要一个良好的分析系统。 对于一些公司来说，这意味着有一个简单的计数器，可以在一段时间内监控网站访问者的数量。 其他公司需要一套包罗万象的工具，可以跟踪投资于各种营销的每一分钱的效率。

对于成功的业务发展，实施综合分析是最合理和正确的方法。 “切断”低效的用户获取渠道，将资金集中在有效的渠道上，为公司收入的稳步提高和利润的稳步提高提供了坚实的基础。

在这篇文章中，我们比较了 Google Data Studio 和 Microsoft Power BI 这两个流行的集成分析系统的功能。 继续阅读以了解有关这两个仪表板系统之间差异的更多信息，并查看哪个系统更适合您的业务。

什么是仪表板？

仪表板是用于以紧凑、易于理解的方式可视化数据的任何类型的用户界面。 事实上，每次查看智能手表、跑步机显示屏或汽车的速度计时，您都会使用仪表板。 仪表板已经成为强大的数学分析工具和结果的图形可视化之间的综合体。

仪表板使公司管理层能够以方便、紧凑的形式跟踪关键绩效指标、趋势、依赖关系和其他指标，并以交互方式修改不同的参数。 除了图形数据可视化之外，借助仪表板实现的主要目标是随着时间的推移跟踪特定指标或根据其他指标对其进行评估。

您可以使用仪表板解决哪些任务？

涉及仪表板的综合分析系统还涉及许多用于衡量网站性能的专用工具和方法。 因此，公司能够跟踪所有交互中的整个客户旅程，从通过任何客户获取渠道访问网站开始，一直到目标操作，例如完成购买。 端到端分析使企业能够衡量其广告投资和其他流量增长方法的实际价值，并确定最具成本效益的方式来推广网站，以提高他们帮助产生的收入。

在视觉上，端到端分析系统可以通过以下方式呈现：

网站访问者以多种方式与网站互动。 这些可以是填写反馈表、下订单、通过在线聊天或定期电话与公司经理沟通。 所有这些交互都通过分析进行跟踪，并以能够实现进一步端到端报告的方式进行配置。

创建端到端分析系统涉及以下步骤：

1. 从大量来源收集数据：

• 分析系统
• 广告系统
• 其他服务
• 企业资源规划/客户关系管理
• 数据库
• 手册文件

2. 连接和比较上传文件中的数据
3. 借助以下工具可视化生成的表格：

• 谷歌电子表格
• 谷歌数据洞察
• 微软 Power BI

每个流量来源都经过单独分析，从而可以识别出效果最好的渠道，并停止对未能达到您设定的目标的渠道进行投资。

为什么需要端到端分析？

任何在线业务都需要定期衡量其数字营销工作的效率。 并且几乎不可能没有对每个广告渠道和其他流量来源进行详细的效率分析。

端到端分析可以解决许多业务挑战：

• 确保正确收集数据并有人对其进行监控；
• 在单个系统中管理所有网络分析数据；
• 节省报告时间；
• 进行更深入的数据分析；
• 客观地评估数字营销工具的效率。

首先，端到端分析可以使使用两个以上营销渠道来获取客户的任何规模的在线商店受益。 正确配置分析工具并将其与网站集成也将使服务提供商受益，包括从事信息营销和组织研讨会、辅导和培训课程的服务提供商。

端到端分析对于仅使用一种渠道进行自我宣传的网络资源以及以线下广告为主的行业将不太有用。

如果交易周期至少有 3-4 个步骤，那么企业还需要集成 CRM 系统，以提供有关与客户进行的所有交互的信息。

有常用的免费工具，例如 Google Analytics，可用于为您的业务构建端到端分析。 但是，到目前为止，仅这些服务还不能让您记录网站访问者的个人数据，这限制了您获得“端到端”的 360 度营销绩效视图的能力。 要获得更客观和可靠的数据仪表板，您需要同时汇总（即组合）来自多个不同系统的数据，包括广告平台和渠道。

这正是专门为这些目的开发的服务（例如 Google Data Studio 和 Microsoft Power BI）的原因。 下面，我们将仔细研究这两种服务。

端到端分析可帮助企业解决许多挑战：

1. 衡量公司数字营销工作 (ROMI) 的成本效益。 其中包括分析广告预算、评估营销工具的性能、为营销人员的工作/服务付费。
2. 跟踪订单。 每个订单可能有多种状态：

• 提交
• 改变了
• 取消
• 发表
• 已付
• 回来

3. 评估流量获取渠道的成本效益，并根据渠道或营销活动的效率重新分配您的营销预算。

谷歌数据工作室与微软 Power BI

这两种服务都是直接竞争对手，各有优缺点。

Google Data Studio 收集并可视化来自 Google Analytics（网站分析）、Google Adwords（搜索和展示广告统计）、Google Sheets（数据表）、YouTube Analytics（视频分析）、Attribution 360（广告效果分析）和谷歌 BigQuery（大数据）。

这是它的工作原理，示意性地：

1. 从其他集成系统导出数据，并以适合所选服务的方式预先构建数据。
2. 可视化。 根据从各种来源导出的数据，仪表盘上的统计数据可以显示为图表、图表、图形和表格。 关于端到端分析，这使您可以查看整个客户旅程，从输入搜索查询和点击广告链接到实际交易，包括访问者离开您的网站并在一段时间后返回的情况多亏了您的再营销努力。 由于数据个性化，营销人员还可以跟踪重复购买并在更长的时间内利用一般分析的好处。 由于与 Google 表格的即用型集成，可视化分析数据可以立即转换为演示文稿。
3. 分享。 汇编的报告很容易与其他人共享。 在使用报告时，可以自行决定重建图表或通过重叠图表来比较数据。 这是谷歌分析所缺乏的那种功能。

Google Data Studio 的主要优势在于它是免费的。 开始使用该服务唯一需要做的就是单击链接并按照分步说明进行操作。

Microsoft Power BI 仪表板是一个在线平台，允许企业在聚合从第三方来源接收的各种类型的数据时执行整个复杂的任务。 使用该服务有两种选择：在线服务和桌面版本。 前者可用于执行监控、收集和更新数据，而后者可作为构造函数，根据特定的业务需求创建报表。

比较 Google Data Studio 和 Microsoft Power BI

这两种聚合分析数据的解决方案都易于实施和使用。 很明显，这两者最初都是为与继承的“育儿”公司的工具（分别是谷歌和微软的产品）一起工作而设计的。

Google Data Studio 仪表板有许多现成的数据连接器，这使得它在与 AdWords 和 Google 分析系统集成时不可或缺。 但是，在与各种数据库和 CRM 系统的连接方面，该产品明显不如微软的同类产品，后者具有先进的技术能力，包括与各种基于云的解决方案集成的能力。 对于大型商业公司而言，仅与 Azure 产品的集成就已经取得了重大进展。 另一个额外的优势是 Power BI 具有更大的设置灵活性以及在一个可视化对象（表格、图表或图形）中显示来自两个或多个独立源的数据的能力。 尽管最近 Google Data Studio 使这成为可能，但人工成本仍远高于 Microsoft Power BI。

在操作速度、简单性和快速集成方面，谷歌产品比同类产品具有明显的优势。 需要为 Microsoft Power BI 创建自己的连接器是一个缺点，因为您需要一位网络分析专家。

从综合分析的角度来看，一个系统的效率很大程度上取决于许多参数。 检查您的电子商务数据是否被正确收集，您是否正在跟踪相关指标，您是否设置了正确的目标并监控正确的事件和对象。 您的分析质量还取决于您以尽可能高的准确度测量任何给定特征（例如转换）的能力。

查看下表比较两种服务。

如您所见，Google Data Studio 最适合中小型电子商务公司。 大型企业将受益于 Microsoft Power BI 及其广泛的数据聚合技术能力，优于其 Google 对手。

无论您选择哪种服务，所提供信息的客观性和可靠性将主要取决于您的数据分析工具中的设置质量、数据处理的正确性、数据处理的准确性，并在较小程度上取决于服务本身。