Datenmischung: Prozesse, Vorteile und Best Practices

Bei der Datenverschmelzung werden Daten aus mehreren Quellen zusammengeführt, um einen einheitlichen Datensatz zu erstellen, der analysiert werden kann, um tiefere Erkenntnisse zu gewinnen und die Entscheidungsfindung zu unterstützen.

Was das Marketing angeht, ermöglicht die Datenmischung Vermarktern, tiefere Einblicke in das Kundenverhalten und die Kampagnenleistung über verschiedene Kanäle hinweg zu gewinnen. Es verbessert die Multi-Channel-Attribution und hilft Teams, die gesamte Customer Journey und die Auswirkungen jedes Touchpoints zu verstehen.

Was ist Datenmischung?

Datenmischung vs. Datentransformation

Datenmischung wird oft mit Datentransformation verwechselt. Obwohl diese beiden Prozesse integrale Bestandteile des Analyse-Workflows sind, müssen Sie zwischen beiden unterscheiden, um zu wissen, wann Daten zusammengeführt und wann Daten transformiert werden müssen.

Datenmischung

Bei der Datenmischung geht es darum, Daten aus mehreren Quellen zu kombinieren , um einen einzigen Datensatz zu erstellen, der gemeinsam analysiert werden kann. Es wird typischerweise für explorative Analysen und die spontane Beantwortung spezifischer Geschäftsfragen verwendet.

Datentransformation

Bei der Datentransformation handelt es sich um einen umfassenderen Prozess der Konvertierung von Daten in ein Format, das für die Langzeitspeicherung und umfassende Analyse geeignet ist. Dieser Prozess umfasst das Normalisieren, Aggregieren und Anreichern von Daten, um sicherzustellen, dass sie konsistent und für die Verwendung in Data Warehouses oder anderen Systemen bereit sind.

Die Bedeutung der Datenmischung

Die Datenzusammenführung ist von entscheidender Bedeutung, um aus einer Vielzahl von Datenquellen umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen. Durch die Integration verschiedener Datensätze können Unternehmen eine ganzheitliche Sicht erreichen, die zu einer besseren Entscheidungsfindung und betrieblichen Effizienz führt.

Einzelhändler können beispielsweise Kaufdaten im Geschäft mit dem Online-Einkaufsverhalten kombinieren, um Trends und Vorlieben zu erkennen und so personalisierte Marketingstrategien zu ermöglichen, die die Kundenbindung stärken und den Umsatz steigern.

Die Datenmischung unterstützt auch Echtzeitanalysen, die für eine schnelle Reaktion auf Marktveränderungen von entscheidender Bedeutung sind.

Beispielsweise können Marketingteams während einer Produkteinführung Echtzeit-Verkaufsdaten mit Social-Media-Feedback kombinieren, um ihre Strategien im Handumdrehen anzupassen und so den Erfolg der Kampagne sicherzustellen.

Die Optimierung von Datenprozessen durch Zusammenführung reduziert den Bedarf an umfassender IT-Unterstützung und teuren Data-Warehousing-Lösungen. Unternehmen können diese Einsparungen für andere strategische Initiativen verwenden, beispielsweise für die Produktentwicklung oder die Markterweiterung.

Wichtige Schritte bei der Datenmischung

Die Datenverschmelzung umfasst mehrere entscheidende Schritte, die die Integration verschiedener Datenquellen in einen zusammenhängenden, umsetzbaren Datensatz sicherstellen. Jeder Schritt ist darauf ausgelegt, den Datenaufbereitungsprozess zu optimieren und Genauigkeit und Effizienz sicherzustellen.

1. Datenerfassung

Identifizieren und sammeln Sie Daten aus verschiedenen Quellen wie internen Datenbanken, CRM-Systemen, Cloud-Anwendungen und externen Datenquellen wie Social-Media-Plattformen und Webanalysetools. Dazu kann das Sammeln von Verkaufsdaten aus Point-of-Sale-Systemen, Kundenfeedback aus sozialen Medien und Kennzahlen zur Kampagnenleistung von Marketing-Automatisierungsplattformen gehören.

Optimieren Sie den Prozess der Datenerfassung durch die Integration automatisierter Lösungen wie Improvado.

Improvado ist eine marketingspezifische Analyse- und Datenmanagementlösung. Es bietet über 500 vorgefertigte API-Datenkonnektoren und unterstützt die flache Datenaufnahme, also die Möglichkeit, Daten aus einer Tabellenkalkulation oder Google Disk zu sammeln. Improvado erleichtert die Datenerfassung und -automatisierung weiter, indem es Datenextraktionsvorlagen, bis zu 5 Jahre historische Datenlast und stündliche Datensynchronisierung bietet.

2. Datenbereinigung

Aggregierte Daten sind für eine Analyse weiterhin nicht geeignet. Bereinigen Sie die gesammelten Daten, um ihre Genauigkeit und Konsistenz sicherzustellen, indem Sie Duplikate entfernen, Fehler korrigieren, fehlende Werte ergänzen und Formate standardisieren.

Dies gewährleistet eine zuverlässige Analyse. Durch die Sicherstellung, dass alle Kundenkontaktdaten einem einheitlichen Format folgen, und durch die Korrektur etwaiger Abweichungen in den Verkaufsdaten vor der Zusammenführung mit digitalen Marketingkennzahlen kann die Datenqualität erheblich verbessert werden.

3. Daten verbinden

Kombinieren Sie die bereinigten Daten aus verschiedenen Quellen mithilfe von Methoden wie Joins, Unions oder Beziehungen, je nach Datenstruktur und Analyseanforderungen. Die Zusammenführung von Transaktionsdaten mit demografischen Informationen der Kunden kann das Kaufverhalten in verschiedenen Segmenten aufdecken und wertvolle Erkenntnisse liefern.

4. Datentransformation

Transformieren Sie die Daten in ein für die Analyse geeignetes Format, einschließlich der Normalisierung der Daten, ihrer Aggregation zu aussagekräftigen Metriken und der Sicherstellung, dass sie der erforderlichen Struktur entsprechen. Die Zusammenfassung täglicher Website-Verkehrsdaten in monatlichen Berichten kann dabei helfen, Trends im Besucherverhalten zu erkennen und so bei der strategischen Entscheidungsfindung zu helfen.

Improvado bietet eine Datentransformations-Engine der Enterprise-Klasse, die Marketingfachleuten hilft, analysebereite Daten zu erhalten, ohne dass manuelle Eingriffe, SQL-Kenntnisse oder benutzerdefinierte Skripts erforderlich sind.

Die Plattform bietet zwei Optionen:

• Vorgefertigte Datenpipelines für mehrere Marketing-Anwendungsfälle, die von der Datenextraktion bis zur Visualisierung für verschiedene Anwendungsfälle reichen. Wenn Sie beispielsweise ein Analyserezept für bezahlte Anzeigen auswählen, extrahiert die Plattform die benötigten Daten von den Werbeplattformen, ordnet automatisch die einzigartigen Ausgabenstrukturen der Plattform zu und präsentiert ein Dashboard mit Daten zur täglichen Kampagnenleistung bis hinunter zu Anzeigengruppe, Anzeigenebene und Motiv oder Platzierungsebene.
• Self-Service-Datentransformations-Engine mit einer tabellenkalkulationsähnlichen Benutzeroberfläche, die über 300 Features und Funktionalitäten unterstützt, um langwierige Analysezeitpläne zu automatisieren und die Datenermittlung zu erleichtern.

5. Validierung und Verfeinerung

Validieren Sie den gemischten Datensatz, um seine Genauigkeit und Integrität sicherzustellen, indem Sie ihn auf Anomalien prüfen, Datenbeziehungen überprüfen und sicherstellen, dass er den Analyseanforderungen entspricht. Der Vergleich der Kampagnenleistungsdaten mit den ursprünglichen CRM-Einträgen trägt dazu bei, Konsistenz und Zuverlässigkeit zu gewährleisten.

Auch hier kann die Integration automatisierter Lösungen den Prozess der Datenvalidierung und -verfeinerung erheblich vereinfachen. Cerebro ist eine KI-gestützte Kampagnenmanagement- und Data-Governance-Lösung, die automatisch die Konsistenz Ihrer Daten validiert und Sie über etwaige Anomalien und Datendiskrepanzen informiert.

6. Integration mit BI-Tools

Integrieren Sie die gemischten Daten mit Business-Intelligence-Tools zur Visualisierung und Analyse und ermöglichen Sie so die Erstellung von Dashboards und Berichten, die umsetzbare Erkenntnisse liefern. Durch die Visualisierung von Customer-Journey-Daten in Kombination mit Conversion-Metriken können Marketingstrategien optimiert und die Kampagnenleistung verbessert werden.

Herausforderungen und Best Practices bei der Zusammenführung von Marketingdaten

Um die Datenzusammenführung effektiv zu nutzen und die damit verbundenen Herausforderungen zu meistern, ist die Einführung strategischer Best Practices unerlässlich, die eine genaue, effiziente und skalierbare Datenintegration gewährleisten.

Herausforderung: Datenintegration aus mehreren Quellen

Die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen kann komplex und zeitaufwändig sein. Jede Quelle weist oft unterschiedliche Datenformate, Strukturen und Terminologien auf, was es schwierig macht, einen einheitlichen Datensatz für eine umfassende Analyse zu erstellen.

Lösungen

• Datenformate standardisieren: Implementieren Sie Datenstandardisierungspraktiken, um die Konsistenz der Datenformate und -strukturen über verschiedene Quellen hinweg sicherzustellen. Verwenden Sie Datentransformationstools, um Daten zu normalisieren und so die Zusammenführung und Analyse zu erleichtern.
• Verwenden Sie ETL-Tools: Nutzen Sie Tools zum Extrahieren, Transformieren und Laden (ETL), um den Prozess des Extrahierens von Daten aus verschiedenen Quellen, der Umwandlung in ein konsistentes Format und des Ladens in ein einheitliches Data Warehouse zu automatisieren. ETL-Tools optimieren die Datenintegration und reduzieren das Fehlerrisiko.
• Datenzuordnung: Entwickeln Sie eine umfassende Datenzuordnungsstrategie, um Datenfelder aus verschiedenen Quellen abzugleichen. Dadurch wird sichergestellt, dass ähnliche Datenpunkte korrekt zusammengeführt werden, was eine genauere Analyse ermöglicht.

Herausforderung: Datenqualität und -konsistenz

Die Sicherstellung der Datenqualität und -konsistenz ist für eine zuverlässige Analyse von entscheidender Bedeutung. Inkonsistente oder qualitativ minderwertige Daten können zu ungenauen Erkenntnissen und Fehlentscheidungen führen.

Lösungen

• Datenbereinigung: Führen Sie regelmäßige Datenbereinigungsprozesse durch, um Duplikate zu entfernen, Fehler zu korrigieren und fehlende Werte zu ergänzen. Verwenden Sie automatisierte Datenbereinigungstools, um eine hohe Datenqualität aufrechtzuerhalten.
• Validierungsregeln: Legen Sie Datenvalidierungsregeln fest, um sicherzustellen, dass die in das System eingegebenen Daten vordefinierten Qualitätsstandards entsprechen. Durch automatisierte Validierungsprüfungen können Inkonsistenzen in Echtzeit erkannt und korrigiert werden.
• Kontinuierliche Überwachung: Richten Sie eine kontinuierliche Überwachung und Prüfung der Datenqualität ein. Verwenden Sie Datenqualitäts-Dashboards, um wichtige Kennzahlen zu verfolgen und Probleme umgehend zu identifizieren, um sicherzustellen, dass die Daten konsistent und zuverlässig bleiben.

Herausforderung: Plattformübergreifende Datenintegration

Die Integration von Daten aus verschiedenen Marketingplattformen und -tools, von denen jedes über eine eigene API und Datenstruktur verfügt, kann komplex und zeitaufwändig sein.

Lösungen

• API-Integrationen: Entwickeln Sie robuste API-Integrationen, um die Datenextraktion aus verschiedenen Marketingplattformen zu automatisieren. Alternativ können Sie Tools wie Improvado nutzen, die bereits über 500 API-Konnektoren verfügen, bei Bedarf benutzerdefinierte Konnektoren erstellen können und die API-Verwaltung abdecken.
• Einheitliche Datenschicht: Erstellen Sie eine einheitliche Datenschicht, die Daten von verschiedenen Plattformen standardisiert und konsolidiert. Dieser Ansatz stellt sicher, dass alle Daten in einem konsistenten Format gespeichert werden, was die Zusammenführung und Analyse erleichtert.

Vereinfachung der Datenzusammenführung

Improvado rationalisiert den Prozess der Datenverblindung durch die Automatisierung des gesamten Datenvorbereitungszyklus, von der Datenextraktion bis zur Normalisierung und Transformation. Die Plattform stellt sicher, dass die Daten aus verschiedenen Kanälen konsistent und für die Analyse bereit sind. Dies ist von entscheidender Bedeutung für Unternehmen, die für ihre Marketingstrategien auf genaue und einheitliche Daten angewiesen sind.

Cerebro von Improvado erweitert diese Fähigkeiten, indem es sich auf Kampagnendatenmanagement und Datenverwaltung konzentriert. Cerebro automatisiert Compliance- und Betriebsprüfungen für Marketingdaten anhand etablierter Standards und stellt so sicher, dass alles, von Namenskonventionen bis hin zu Targeting-Parametern, über alle Assets hinweg konsistent ist.

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