Weekly atau monthly reporting membutuhkan export dan copy-paste manual.
Ubah data marketing yang tersebar menjadi reporting yang benar-benar dapat digunakan.
Hubungkan data source, samakan definisi, automasi recurring reporting, lalu tampilkan exception, trend, dan decision signal tanpa membuat tim mengulang spreadsheet yang sama setiap minggu.
Kapan layanan ini menjadi prioritas?
Reporting automation yang baik dimulai dari measurement design. Kami menentukan arti setiap metric, sumbernya, kebutuhan freshness, dan action apa yang harus didukung. Automation kemudian mengurangi pekerjaan pengumpulan dan formatting sambil menjaga data quality tetap terlihat.
Tim berbeda menggunakan definisi KPI yang berbeda untuk hal yang sama.
Dashboard menampilkan angka tetapi tidak menjelaskan apa yang berubah atau perlu diperhatikan.
Masalah data baru diketahui ketika report harus dikirim.
Apa yang kami kerjakan
Scope disusun sesuai maturity, resource internal, platform, dan bottleneck bisnis Anda. Deliverable dibuat untuk dipakai dalam operasi nyata, bukan hanya menjadi presentation deck.
Measurement & source map
Tentukan KPI, owner, formula, source, dimension, freshness, dan known limitation.
Data pipeline & model
Hubungkan dan normalisasi GA4, GSC, ad platform, CRM, spreadsheet, atau source relevan lainnya.
Automated reporting layer
Bangun dashboard, scheduled summary, recurring scorecard, dan view sesuai kebutuhan stakeholder.
Alert & narrative insight
Tampilkan anomaly, missed target, meaningful change, dan AI-assisted summary dengan link kembali ke source data.
Human strategy. AI-assisted execution.
AI dapat merangkum pattern, menjelaskan anomaly, dan membuat draft stakeholder narrative, tetapi tidak boleh diam-diam mengubah definisi metric atau mengarang causal explanation. Source data dan calculation logic tetap dapat diperiksa.
Dari discovery sampai learning loop.
Kami tidak mulai dari tool atau automation. Kami mulai dari masalah, baseline, dan keputusan yang perlu dibuat lebih baik.
Discover
Pahami objective, audience, workflow, data, constraint, dan baseline.
Design
Tentukan strategy, system, rule, ownership, serta success signal.
Build
Produksi atau implementasikan layer dengan QA dan checkpoint yang jelas.
Optimize
Pantau hasil, dokumentasikan learning, lalu perbaiki iteration berikutnya.
Bagaimana progres diukur
Tidak ada satu metric yang membuktikan keberhasilan. Kami menetapkan baseline dan decision signal yang sesuai dengan tujuan layanan.
Waktu reporting yang dihemat
Jam manual yang berkurang dari proses collection dan formatting berulang.
Data freshness
Seberapa up-to-date informasi ketika decision dibuat.
Visibilitas data quality
Apakah missing data, broken tracking, atau unusual change terlihat dengan cepat.
Adopsi reporting
Apakah stakeholder menggunakan reporting layer untuk mengambil dan mendokumentasikan keputusan.
Pertanyaan yang sering ditanyakan
Apakah bisa mengautomasi Looker Studio reporting?
Bisa. Looker Studio dapat menjadi presentation layer, tetapi pekerjaan yang lebih penting adalah memastikan source, join, calculation, refresh behavior, dan QA reliable sebelum dashboard dianggap source of truth.
Apakah report bisa dikirim otomatis via email atau Slack?
Bisa. Scheduled summary dan alert dapat dikirim ke channel yang digunakan tim, disertai link ke detailed dashboard atau source data bila diperlukan.
Apakah AI akan menentukan penyebab perubahan performance?
AI dapat menyarankan hypothesis berdasarkan evidence yang tersedia, tetapi causal claim tetap membutuhkan validation. Sistem harus membedakan observed fact, calculated change, dan hypothesis.
Layanan terkait
Layanan ini bekerja lebih baik ketika terhubung dengan capability lain yang memengaruhi customer journey yang sama.
Tidak yakin layanan mana yang harus dimulai lebih dulu?
Ceritakan objective, bottleneck, channel, dan resource yang Anda miliki. Kami akan membantu memetakan first move yang paling masuk akal.