Combinación de datos: procesos, beneficios y mejores prácticas

La combinación de datos implica fusionar datos de múltiples fuentes para crear un conjunto de datos unificado, que se puede analizar para descubrir conocimientos más profundos y respaldar la toma de decisiones.

En términos de marketing, la combinación de datos permite a los especialistas en marketing obtener conocimientos más profundos sobre el comportamiento del cliente y el rendimiento de las campañas en diferentes canales. Mejora la atribución multicanal, ayudando a los equipos a comprender el recorrido completo del cliente y el impacto de cada punto de contacto.

¿Qué es la combinación de datos?

Combinación de datos versus transformación de datos

La combinación de datos a menudo se confunde con la transformación de datos. Si bien estos dos procesos son partes integrales del flujo de trabajo de análisis, es necesario diferenciarlos para saber cuándo combinar datos y cuándo transformarlos.

Combinación de datos

La combinación de datos se centra en combinar datos de múltiples fuentes para crear un único conjunto de datos que se pueda analizar en conjunto. Por lo general, se utiliza para análisis exploratorios y para responder preguntas comerciales específicas sobre la marcha.

Transformación de datos

La transformación de datos implica un proceso más extenso de convertir datos a un formato adecuado para el almacenamiento a largo plazo y el análisis integral. Este proceso incluye normalizar, agregar y enriquecer datos para garantizar que sean consistentes y estén listos para su uso en almacenes de datos u otros sistemas.

La importancia de la combinación de datos

La combinación de datos es fundamental para extraer información útil de una amplia gama de fuentes de datos. Al integrar diversos conjuntos de datos, las organizaciones pueden lograr una visión holística que impulse una mejor toma de decisiones y eficiencia operativa.

Por ejemplo, los minoristas pueden combinar datos de compras en la tienda con el comportamiento de compras en línea para identificar tendencias y preferencias, permitiendo estrategias de marketing personalizadas que mejoren la lealtad de los clientes y aumenten las ventas.

La combinación de datos también respalda el análisis en tiempo real, que es crucial para responder rápidamente a los cambios del mercado.

Por ejemplo, durante el lanzamiento de un producto, los equipos de marketing pueden combinar datos de ventas en tiempo real con comentarios de las redes sociales para ajustar sus estrategias sobre la marcha, garantizando el éxito de la campaña.

La racionalización de los procesos de datos mediante la combinación reduce la necesidad de un amplio soporte de TI y costosas soluciones de almacenamiento de datos. Las empresas pueden asignar estos ahorros a otras iniciativas estratégicas, como el desarrollo de productos o la expansión del mercado.

Pasos clave en la combinación de datos

La combinación de datos implica varios pasos críticos que garantizan la integración de diversas fuentes de datos en un conjunto de datos cohesivo y procesable. Cada paso está diseñado para agilizar el proceso de preparación de datos, garantizando precisión y eficiencia.

1. Adquisición de datos

Identifique y recopile datos de diversas fuentes, como bases de datos internas, sistemas CRM, aplicaciones en la nube y fuentes de datos externas, como plataformas de redes sociales y herramientas de análisis web. Esto podría incluir la recopilación de datos de ventas de los sistemas de punto de venta, comentarios de los clientes de las redes sociales y métricas de rendimiento de campañas de plataformas de automatización de marketing.

Agilice el proceso de adquisición de datos integrando soluciones automatizadas como Improvado.

Improvado es una solución de gestión de datos y análisis específica de marketing. Ofrece más de 500 conectores de datos API prediseñados y admite la ingestión de datos planos, es decir, capacidades para recopilar datos de una hoja de cálculo o Google Disk. Improvado facilita aún más la adquisición y automatización de datos al ofrecer plantillas de extracción de datos, hasta 5 años de carga de datos históricos y sincronización de datos cada hora.

2. Limpieza de datos

Los datos agregados todavía no son aptos para el análisis. Limpie los datos recopilados para garantizar su precisión y coherencia eliminando duplicados, corrigiendo errores, completando valores faltantes y estandarizando formatos.

Esto garantiza un análisis fiable. Garantizar que todos los datos de contacto de los clientes sigan un formato uniforme y corregir cualquier discrepancia en los datos de ventas antes de combinarlos con métricas de marketing digital puede mejorar significativamente la calidad de los datos.

3. Unir datos

Combine los datos limpios de diferentes fuentes utilizando métodos como uniones, uniones o relaciones, según la estructura de datos y los requisitos de análisis. La combinación de datos transaccionales con información demográfica de los clientes puede revelar comportamientos de compra en diferentes segmentos, proporcionando información valiosa.

4. Transformación de datos

Transforme los datos a un formato adecuado para el análisis, lo que incluye normalizarlos, agregarlos en métricas significativas y garantizar que se ajusten a la estructura requerida. Agregar datos diarios del tráfico del sitio web en informes mensuales puede ayudar a identificar tendencias en el comportamiento de los visitantes, lo que ayuda en la toma de decisiones estratégicas.

Improvado proporciona un motor de transformación de datos de nivel empresarial que ayuda a los especialistas en marketing a obtener datos listos para el análisis sin la necesidad de intervención manual, conocimiento de SQL o scripts personalizados.

La plataforma ofrece dos opciones:

• Canales de datos prediseñados para múltiples casos de uso de marketing que abarcan desde la extracción de datos hasta la visualización para diversos casos de uso. Por ejemplo, si selecciona una receta de análisis de anuncios pagados, la plataforma extraerá los datos necesarios de las plataformas publicitarias, mapeará automáticamente las estructuras de gasto únicas de la plataforma y presentará un panel con datos sobre el rendimiento diario de la campaña hasta el conjunto de anuncios, el nivel de anuncio y la creatividad. o nivel de ubicación.
• Motor de transformación de datos de autoservicio que tiene una interfaz de usuario similar a una hoja de cálculo y admite más de 300 características y funcionalidades para automatizar cronogramas de análisis prolongados y facilitar el descubrimiento de datos.

5. Validación y refinamiento

Valide el conjunto de datos combinados para garantizar su precisión e integridad comprobando anomalías, verificando las relaciones de los datos y asegurándose de que cumpla con los requisitos de análisis. La comparación de los datos de rendimiento de la campaña con las entradas originales de CRM ayuda a mantener la coherencia y la confiabilidad.

Una vez más, la integración de soluciones automatizadas puede facilitar significativamente el proceso de validación y refinamiento de datos. Cerebro es una solución de gestión de datos y gestión de campañas basada en IA que valida automáticamente la coherencia de sus datos y le alerta sobre cualquier anomalía y discrepancia en los datos.

6. Integración con herramientas de BI

Integre los datos combinados con herramientas de inteligencia empresarial para visualización y análisis, lo que permite la creación de paneles e informes que brindan información procesable. Visualizar los datos del recorrido del cliente combinados con métricas de conversión ayuda a optimizar las estrategias de marketing y mejorar el rendimiento de la campaña.

Desafíos y mejores prácticas de combinación de datos de marketing

Para aprovechar eficazmente la combinación de datos y superar sus desafíos inherentes, es esencial adoptar mejores prácticas estratégicas que garanticen una integración de datos precisa, eficiente y escalable.

Desafío: integración de datos de múltiples fuentes

La integración de datos de diversas fuentes puede resultar compleja y llevar mucho tiempo. Cada fuente suele tener diferentes formatos de datos, estructuras y terminologías, lo que dificulta la creación de un conjunto de datos unificado para un análisis exhaustivo.

Soluciones

• Estandarizar formatos de datos: implementar prácticas de estandarización de datos para garantizar la coherencia en los formatos y estructuras de datos en diferentes fuentes. Utilice herramientas de transformación de datos para normalizar los datos, facilitando su combinación y análisis.
• Utilice herramientas ETL: emplee herramientas de extracción, transformación y carga (ETL) para automatizar el proceso de extracción de datos de diversas fuentes, transformarlos en un formato coherente y cargarlos en un almacén de datos unificado. Las herramientas ETL agilizan la integración de datos y reducen el riesgo de errores.
• Mapeo de datos: desarrolle una estrategia integral de mapeo de datos para alinear campos de datos de diferentes fuentes. Esto garantiza que los puntos de datos similares se combinen correctamente, lo que facilita un análisis más preciso.

Desafío: calidad y coherencia de los datos

Garantizar la calidad y coherencia de los datos es fundamental para un análisis fiable. Los datos inconsistentes o de mala calidad pueden dar lugar a conocimientos inexactos y a una toma de decisiones equivocada.

Soluciones

• Limpieza de datos: implemente procesos regulares de limpieza de datos para eliminar duplicados, corregir errores y completar los valores faltantes. Utilice herramientas automatizadas de limpieza de datos para mantener una alta calidad de los datos.
• Reglas de validación: establezca reglas de validación de datos para garantizar que los datos que ingresan al sistema cumplan con los estándares de calidad predefinidos. Las comprobaciones de validación automatizadas pueden identificar y corregir inconsistencias en tiempo real.
• Monitoreo continuo: configure un monitoreo y auditoría continuos de la calidad de los datos. Utilice paneles de control de calidad de datos para realizar un seguimiento de métricas clave e identificar problemas rápidamente, garantizando que los datos sigan siendo consistentes y confiables.

Desafío: integración de datos multiplataforma

La integración de datos de varias plataformas y herramientas de marketing, cada una con su propia API y estructura de datos, puede resultar compleja y llevar mucho tiempo.

Soluciones

• Integraciones de API: desarrolle integraciones de API sólidas para automatizar la extracción de datos de varias plataformas de marketing. Alternativamente, utilice herramientas como Improvado que ya tiene más de 500 conectores API, puede crear conectores personalizados bajo demanda y cubrir la gestión de API.
• Capa de datos unificada: cree una capa de datos unificada que estandarice y consolide datos de diferentes plataformas. Este enfoque garantiza que todos los datos se almacenen en un formato coherente, lo que facilita su combinación y análisis.

Simplificando la combinación de datos

Improvado agiliza el proceso de cegamiento de datos al automatizar todo el ciclo de preparación de datos, desde la extracción hasta la normalización y transformación. La plataforma garantiza que los datos de varios canales sean consistentes y estén listos para el análisis. Esto es crucial para las organizaciones que dependen de datos precisos y uniformes para informar sus estrategias de marketing.

Cerebro by Improvado mejora estas capacidades centrándose en la gestión de datos de campaña y la gobernanza de datos. Cerebro automatiza las comprobaciones operativas y de cumplimiento de los datos de marketing con respecto a los estándares establecidos, garantizando que todo, desde las convenciones de nomenclatura hasta los parámetros de orientación, sea coherente en todos los activos.

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