Alli Data Explorer ist eine Self-Service-Analytics-Umgebung auf Allis kontrollierter Datenbasis. Teams schlüsseln ihre Performance-Daten auf, vergleichen sie, befragen sie in Alltagssprache und sehen, was sich geändert hat und warum. Ohne Code und ohne neuen Reporting-Zyklus.
Dashboards sind um die Fragen herum gebaut, die jemand vorher kannte. Kommt mitten in der Kampagne eine neue auf, wartet sie auf eine neue Ansicht, einen weiteren Export oder einen Analysten mit Zeit.
Ein Dashboard ist um Fragen herum gebaut, die vorab bekannt waren. Kommt eine neue auf, landet sie hinten in der Warteschlange.
Jede Tabellenkopie hat ihre eigenen Filter und Formeln. Bis Freitag kann dieselbe Kennzahl drei verschiedene Dinge bedeuten.
Wenn jede Frage zu einer Anfrage wird, verbringen Analysten die Woche damit, Daten abzurufen, statt sie zu interpretieren.
Ein No-Code-Workspace auf geprüften, kontrollierten Daten mit integriertem Ask Alli. So kann jede Person im Team Performance aufschlüsseln und eine Ansicht erstellen, ohne ein Ticket aufzumachen.
Wählen Sie einen Zeitraum und Spalten aus und fügen Sie Filter hinzu. Diagramm und Tabelle aktualisieren sich, sobald Sie einen Filter ändern. So kann jede Person im Team die Daten erkunden.
Für Ihr TeamEine Frage wird in dem Meeting beantwortet, in dem sie gestellt wurde.
Stellen Sie jede Kennzahl im Zeitverlauf dar, pivotieren Sie die Tabelle und vergleichen Sie Kanäle direkt nebeneinander. Data Explorer nutzt dieselben Live-Daten wie jedes Alli-Dashboard, Sie arbeiten also mit den Zahlen von heute.
Für Ihr TeamMedia-Teams finden heraus, wo sich eine Veränderung konzentriert, und steuern nach, solange die Kampagne noch läuft.
Fragen werden in Minuten beantwortet. Ein individueller Bericht dauerte früher Tage, und bis dahin war die Kampagne längst weiter.
Wenn alle dieselben kontrollierten Daten erkunden, hört der Streit über die Zahlen auf, und Teams sprechen darüber, was sie bedeuten.
Weniger wiederkehrende Anfragen bedeuten, dass sich Analysten auf die tiefere Arbeit konzentrieren können, die ihre Expertise erfordert.
Fehlgeleitetes Budget, eine fehlerhafte Kampagne oder ein plötzlicher Einbruch beim Engagement fallen auf, solange noch Zeit zur Korrektur bleibt.
Wer es nutzt
Gehen Sie mit einer einheitlichen Sicht auf die Performance in jedes Review.
Erhalten Sie eine verlässliche Antwort, wenn eine Zahl nicht aufgeht, aus denselben kontrollierten Daten, die auch der Finanzbereich sieht.
Untersuchen Sie eine Veränderung mitten in der Kampagne selbst.
Finden Sie heraus, wo sich eine Veränderung nach Kanal, Markt oder Creative konzentriert, und steuern Sie nach, solange die Kampagne noch läuft.
Prüfen Sie eine Hypothese, bevor sie in den Plan einfließt.
Erkunden Sie Trends über Plattformen, Creator und Märkte hinweg in einer Ansicht und gleichen Sie die Idee mit den Daten ab.
Nutzen Sie die Woche für die Interpretation.
Routineauswertungen beantworten die Personen, die die Fragen haben, selbst, und der Finanzbereich liest die Performance aus denselben kontrollierten Daten, die auch das Marketing nutzt.
Ask Alli steht direkt neben den Daten, und jede Ansicht nutzt dieselben Definitionen wie der Rest von Alli.
Geben Sie eine Frage so ein, wie Sie sie aussprechen würden, oder wählen Sie eine vorgeschlagene, etwa die Top-Kampagnen nach Impressions. Generate insights zeigt Trends, Top-Performer, Anomalien und Vergleiche aus den angezeigten Daten.
Für Ihr TeamNeue Nutzer legen am ersten Tag los, ohne erst ein Datenmodell lernen zu müssen.
Ask Alli entdeckenData Explorer arbeitet mit den Daten, die Datasources einspeist und der Semantic Layer definiert. So stimmt eine Summe in Explorer mit der Summe in jedem Dashboard überein. Speichern Sie die Ansicht, wenn sie trägt, und exportieren Sie sie, wenn sie weitergegeben werden muss.
Für Ihr TeamReviews beginnen mit einer einheitlichen Sicht auf die Performance, sodass es im Meeting um die Bedeutung geht.
Semantic Layer entdeckenVon der Frage zur Antwort, auf Daten, die bereits angebunden und definiert sind.
Daten von Plattformen wie Meta, YouTube, LinkedIn und Pinterest stehen neben Ihren eigenen Geschäftsdaten.
Wählen Sie Zeitraum, Spalten und Filter, um aufzuschlüsseln und zu vergleichen.
Geben Sie die Frage in Alltagssprache ein und lassen Sie Ask Alli die Ansicht erstellen.
Erstellen Sie eine Zusammenfassung, was sich geändert hat und warum, oder eine Folie, die Sie präsentieren können.
Speichern oder exportieren Sie die Ansicht oder nehmen Sie die Erkenntnis mit in Dashboards, die Zielgruppenplanung oder die kreative Arbeit.
Die Fragen, die zwischen planmäßigen Berichten aufkommen, und was Data Explorer mit jeder davon macht.
Haben Sie eine Frage, die Ihre Berichte nicht beantworten? Bringen Sie sie zu einer Vorführung mit
Tableau und Power BI sind wertvoll für strukturiertes Reporting und bekannte Ansichten. Data Explorer übernimmt die Fragen, die dazwischen aufkommen, und die meisten Teams nutzen beides.
| Statische Dashboards und BI | Tabellenexporte | Alli Data Explorer | |
|---|---|---|---|
| Am besten für | Bekannte, wiederkehrende Reporting-Ansichten | Einmalige Analysen durch die Person, die die Datei hat | Die Frage, die Sie gerade haben, und die nächste |
| Eine neue Frage | Warten, bis jemand eine neue Ansicht erstellt | Einen weiteren Export ziehen und die Logik neu aufbauen | Filtern, vergleichen oder in Alltagssprache fragen |
| Wer es nutzen kann | Alle können ansehen, wenige können ändern | Personen, die sicher mit Formeln umgehen | Alle im Team |
| Vertrauen in die Zahlen | Hängt davon ab, wie die Ansicht erstellt wurde | Weicht mit jeder Kopie weiter ab | Mit freigegebenen Quellen und gemeinsamen Definitionen verknüpft |
| Was Sie erhalten | Ein Diagramm | Eine Datei | Eine Antwort, eine Ansicht und eine Zusammenfassung dessen, was sich geändert hat |
Self-Service funktioniert nur, wenn die Zahlen belastbar sind. Data Explorer gibt allen Zugriff, während das Datenteam die Kontrolle über die Grundlage behält.
Sicherheit: Die Alli-Plattform verfügt über einen aktuellen SOC-2-Type-II-Bericht und ist am NIST Cybersecurity Framework (CSF) ausgerichtet. Bericht anfordern Sicherheitsdetails ansehen
Jede Ansicht basiert auf kontrollierten Quellen und denselben Definitionen, die auch der Rest von Alli nutzt.
Technische Teams verantworten Quellen, Definitionen und Zugriffe. Alle anderen erkunden, was diese Quellen enthalten.
Jeder Datensatz ist mit seiner freigegebenen Quelle verknüpft. Wenn zwei Zahlen voneinander abweichen, können Sie die Quellen direkt vergleichen und die Abweichung finden.
Die Konzepte hinter Alli Data Explorer
Was Data Explorer ist, wie es sich mit Ihren bestehenden Tools vergleicht und wie Teams starten.
Alli Data Explorer ist eine Self-Service-Analytics-Umgebung auf Allis kontrollierter Datenbasis. Teams können Performance-Daten aufschlüsseln, filtern und vergleichen, über das integrierte Ask Alli Fragen in Alltagssprache stellen und Zusammenfassungen erstellen, was sich geändert hat und warum. Ohne Code und ohne auf den nächsten Reporting-Zyklus zu warten.
Nein. Es ist eine No-Code-Umgebung, Sie brauchen also keinen Hintergrund in Entwicklung oder Data Science. Sie können Daten per Mausklick filtern und vergleichen oder eine Frage in Alltagssprache eingeben und Ask Alli die Ansicht erstellen lassen. Die Governance über Quellen, Definitionen und Zugriffe bleibt bei den technischen Teams.
Tableau und Power BI sind wertvoll für strukturiertes Reporting und die Darstellung bekannter Ansichten. Data Explorer ist für die tägliche Analyse gebaut: die Folgefrage, die Untersuchung mitten in der Kampagne, die Zahl, die nicht passt. Die meisten Teams nutzen beides. BI übernimmt das planmäßige Reporting, Data Explorer die Fragen, die dazwischen aufkommen.
Ask Alli ist der KI-Agent, der in jedem Produkt von Alli arbeitet. Data Explorer ist die Umgebung, in der Sie Performance-Daten im Detail untersuchen. Ask Alli ist in Data Explorer integriert. So können Sie eine Frage in Alltagssprache stellen und das Ergebnis am selben Ort weiter aufschlüsseln, vergleichen und zusammenfassen.
Data Explorer greift auf Allis vernetzte Datenbasis zu, die Signale von Media-Plattformen wie Meta, YouTube, LinkedIn und Pinterest mit Ihren eigenen Geschäftsdaten zusammenführt. Jeder Datensatz ist mit seiner freigegebenen Quelle verknüpft. So können Sie nachvollziehen, woher eine Zahl stammt und wie sie definiert wurde.
Jede Ansicht basiert auf kontrollierten Quellen und gemeinsamen Definitionen, denselben, die auch der Rest von Alli nutzt. Wenn zwei Zahlen voneinander abweichen, etwa ein Publisher-Bericht und Ihre internen Zahlen, können Sie die Quellen direkt vergleichen und die Abweichung finden. So kommen Teams zu einer einheitlichen Sicht auf die Performance.
Nein. Es verändert, womit Analysten ihre Zeit verbringen. Routinefragen und wiederkehrende Auswertungen beantworten die Personen, die sie haben, direkt selbst. Das entlastet die Analytics-Warteschlange. Analysten gewinnen mehr Zeit für tiefere Modellierung, Interpretation und strategische Arbeit, die ihre Expertise erfordert.
Beginnen Sie mit der Frage, die Ihr Team am häufigsten stellt und nicht schnell beantworten kann. Meist ist es eine Performance-Frage, für die Daten aus mehreren Quellen zusammengetragen werden müssen oder auf einen Analysten gewartet wird. Beantworten Sie diese zuerst in Data Explorer. Sobald das Team der Antwort vertraut, folgen die nächsten Fragen meist von selbst.
Vereinbaren Sie ein Kennenlernen und sehen Sie, wie Data Explorer die Fragen Ihres Teams beantwortet, mit Ihren eigenen Daten.