Fusion de données : processus, avantages et meilleures pratiques

Le mélange de données implique la fusion de données provenant de plusieurs sources pour créer un ensemble de données unifié, qui peut être analysé pour découvrir des informations plus approfondies et faciliter la prise de décision.

En termes de marketing, la fusion des données permet aux spécialistes du marketing d'obtenir des informations plus approfondies sur le comportement des clients et les performances des campagnes sur différents canaux. Il améliore l'attribution multicanal, aidant les équipes à comprendre l'intégralité du parcours client et l'impact de chaque point de contact.

Qu’est-ce que le mélange de données ?

Fusion de données et transformation de données

Le mélange de données est souvent confondu avec la transformation des données. Bien que ces deux processus fassent partie intégrante du flux de travail analytique, vous devez faire la différence entre les deux pour savoir quand mélanger les données et quand les transformer.

Mélange de données

Le mélange de données se concentre sur la combinaison de données provenant de plusieurs sources pour créer un ensemble de données unique pouvant être analysé ensemble. Il est généralement utilisé pour une analyse exploratoire et pour répondre à la volée à des questions commerciales spécifiques.

Transformation des données

La transformation des données implique un processus plus étendu de conversion des données dans un format adapté au stockage à long terme et à une analyse complète. Ce processus comprend la normalisation, l'agrégation et l'enrichissement des données pour garantir qu'elles sont cohérentes et prêtes à être utilisées dans des entrepôts de données ou d'autres systèmes.

L'importance du mélange de données

Le mélange de données est essentiel pour extraire des informations exploitables à partir d’un vaste éventail de sources de données. En intégrant divers ensembles de données, les organisations peuvent obtenir une vision globale qui favorise une meilleure prise de décision et une meilleure efficacité opérationnelle.

Par exemple, les détaillants peuvent combiner les données d'achat en magasin avec le comportement d'achat en ligne pour identifier les tendances et les préférences, permettant ainsi des stratégies marketing personnalisées qui renforcent la fidélité des clients et augmentent les ventes.

Le mélange de données prend également en charge l'analyse en temps réel, ce qui est crucial pour répondre rapidement aux changements du marché.

Par exemple, lors du lancement d'un produit, les équipes marketing peuvent combiner les données de vente en temps réel avec les commentaires des médias sociaux pour ajuster leurs stratégies à la volée, garantissant ainsi le succès de la campagne.

La rationalisation des processus de données grâce au mélange réduit le besoin d'un support informatique étendu et de solutions d'entreposage de données coûteuses. Les entreprises peuvent consacrer ces économies à d'autres initiatives stratégiques, telles que le développement de produits ou l'expansion du marché.

Étapes clés du mélange de données

Le mélange de données implique plusieurs étapes critiques qui garantissent l’intégration de diverses sources de données dans un ensemble de données cohérent et exploitable. Chaque étape est conçue pour rationaliser le processus de préparation des données, garantissant ainsi l'exactitude et l'efficacité.

1. Acquisition de données

Identifiez et collectez des données à partir de diverses sources telles que des bases de données internes, des systèmes CRM, des applications cloud et des sources de données externes telles que des plateformes de médias sociaux et des outils d'analyse Web. Cela peut inclure la collecte de données de vente à partir des systèmes de point de vente, les commentaires des clients sur les réseaux sociaux et les mesures de performances des campagnes à partir des plateformes d'automatisation du marketing.

Rationalisez le processus d’acquisition de données en intégrant des solutions automatisées comme Improvado.

Improvado est une solution d'analyse et de gestion de données spécifique au marketing. Il propose plus de 500 connecteurs de données API prédéfinis et prend en charge l'ingestion de données plates, c'est-à-dire des capacités permettant de collecter des données à partir d'une feuille de calcul ou d'un disque Google. Improvado facilite en outre l'acquisition et l'automatisation des données en proposant des modèles d'extraction de données, jusqu'à 5 ans de chargement de données historiques et une synchronisation horaire des données.

2. Nettoyage des données

Les données agrégées ne conviennent toujours pas à l’analyse. Nettoyez les données collectées pour garantir leur exactitude et leur cohérence en supprimant les doublons, en corrigeant les erreurs, en remplissant les valeurs manquantes et en standardisant les formats.

Cela garantit une analyse fiable. Veiller à ce que toutes les données de contact client suivent un format uniforme et corriger toute divergence dans les données de vente avant de les mélanger avec des mesures de marketing numérique peut améliorer considérablement la qualité des données.

3. Joindre des données

Combinez les données nettoyées provenant de différentes sources à l'aide de méthodes telles que des jointures, des unions ou des relations, en fonction de la structure des données et des exigences d'analyse. La fusion des données transactionnelles avec les informations démographiques des clients peut révéler les comportements d'achat dans différents segments, fournissant ainsi des informations précieuses.

4. Transformation des données

Transformez les données dans un format adapté à l'analyse, notamment en les normalisant, en les agrégeant en métriques significatives et en vous assurant qu'elles respectent la structure requise. Le regroupement des données quotidiennes sur le trafic du site Web dans des rapports mensuels peut aider à identifier les tendances du comportement des visiteurs, facilitant ainsi la prise de décision stratégique.

Improvado fournit un moteur de transformation de données de niveau entreprise qui aide les spécialistes du marketing à obtenir des données prêtes à être analysées sans avoir besoin d'une intervention manuelle, de connaissances en SQL ou de scripts personnalisés.

La plateforme propose deux options :

• Pipelines de données prédéfinis pour plusieurs cas d'utilisation marketing, allant de l'extraction de données à la visualisation pour divers cas d'utilisation. Par exemple, si vous sélectionnez une recette d'analyse des publicités payantes, la plate-forme extraira les données nécessaires des plates-formes publicitaires, cartographiera automatiquement les structures de dépenses uniques de la plate-forme et présentera un tableau de bord avec des données sur les performances quotidiennes des campagnes jusqu'à l'ensemble de publicités, au niveau de la publicité, à la création. , ou niveau d'emplacement.
• Moteur de transformation de données en libre-service doté d'une interface utilisateur de type feuille de calcul et prenant en charge plus de 300 fonctionnalités pour automatiser les longs délais d'analyse et faciliter la découverte de données.

5. Validation et raffinement

Validez l'ensemble de données combinées pour garantir son exactitude et son intégrité en recherchant les anomalies, en vérifiant les relations entre les données et en vous assurant qu'il répond aux exigences d'analyse. Le croisement des données de performances des campagnes avec les entrées CRM originales permet de maintenir la cohérence et la fiabilité.

Une fois encore, l’intégration de solutions automatisées peut grandement faciliter le processus de validation et d’affinement des données. Cerebro est une solution de gestion de campagnes et de gouvernance des données basée sur l'IA qui valide automatiquement la cohérence de vos données et vous alerte de toute anomalie et divergence de données.

6. Intégration avec les outils BI

Intégrez les données combinées à des outils de business intelligence pour la visualisation et l'analyse, permettant la création de tableaux de bord et de rapports fournissant des informations exploitables. La visualisation des données du parcours client combinées aux mesures de conversion permet d'optimiser les stratégies marketing et d'améliorer les performances des campagnes.

Défis et meilleures pratiques en matière de mélange de données marketing

Pour exploiter efficacement le mélange de données et surmonter ses défis inhérents, il est essentiel d’adopter les meilleures pratiques stratégiques qui garantissent une intégration de données précise, efficace et évolutive.

Défi : intégration de données provenant de sources multiples

L'intégration de données provenant de diverses sources peut être complexe et prendre du temps. Chaque source a souvent des formats de données, des structures et des terminologies différents, ce qui rend difficile la création d'un ensemble de données unifié pour une analyse complète.

Solutions

• Standardiser les formats de données : mettre en œuvre des pratiques de standardisation des données pour garantir la cohérence des formats et des structures de données entre différentes sources. Utilisez des outils de transformation de données pour normaliser les données, facilitant ainsi leur mélange et leur analyse.
• Utilisez les outils ETL : utilisez les outils d'extraction, de transformation, de chargement (ETL) pour automatiser le processus d'extraction de données à partir de diverses sources, de les transformer dans un format cohérent et de les charger dans un entrepôt de données unifié. Les outils ETL rationalisent l'intégration des données et réduisent le risque d'erreurs.
• Cartographie des données : développez une stratégie complète de cartographie des données pour aligner les champs de données provenant de différentes sources. Cela garantit que les points de données similaires sont correctement fusionnés, facilitant ainsi une analyse plus précise.

Défi : qualité et cohérence des données

Garantir la qualité et la cohérence des données est crucial pour une analyse fiable. Des données incohérentes ou de mauvaise qualité peuvent conduire à des informations inexactes et à des prises de décisions erronées.

Solutions

• Nettoyage des données : mettez en œuvre des processus réguliers de nettoyage des données pour supprimer les doublons, corriger les erreurs et remplir les valeurs manquantes. Utilisez des outils automatisés de nettoyage des données pour maintenir une qualité élevée des données.
• Règles de validation : établissez des règles de validation des données pour garantir que les données entrant dans le système répondent aux normes de qualité prédéfinies. Les contrôles de validation automatisés peuvent identifier et corriger les incohérences en temps réel.
• Surveillance continue : mettre en place une surveillance et un audit continus de la qualité des données. Utilisez des tableaux de bord sur la qualité des données pour suivre les indicateurs clés et identifier les problèmes rapidement, garantissant ainsi que les données restent cohérentes et fiables.

Défi : intégration de données multiplateforme

L'intégration de données provenant de diverses plateformes et outils marketing, chacun avec sa propre API et sa propre structure de données, peut s'avérer complexe et prendre beaucoup de temps.

Solutions

• Intégrations d'API : développez des intégrations d'API robustes pour automatiser l'extraction de données à partir de diverses plateformes marketing. Vous pouvez également utiliser des outils comme Improvado qui disposent déjà de plus de 500 connecteurs API, peuvent créer des connecteurs personnalisés à la demande et couvrir la gestion des API.
• Couche de données unifiée : créez une couche de données unifiée qui standardise et consolide les données de différentes plates-formes. Cette approche garantit que toutes les données sont stockées dans un format cohérent, ce qui facilite leur mélange et leur analyse.

Simplifier le mélange de données

Improvado rationalise le processus de masquage des données en automatisant l'ensemble du cycle de préparation des données, de l'extraction des données à la normalisation et à la transformation. La plateforme garantit que les données provenant de différents canaux sont cohérentes et prêtes à être analysées. Ceci est crucial pour les organisations qui dépendent de données précises et uniformes pour éclairer leurs stratégies marketing.

Cerebro by Improvado améliore ces capacités en se concentrant sur la gestion des données de campagne et la gouvernance des données. Cerebro automatise la conformité et les contrôles opérationnels des données marketing par rapport aux normes établies, garantissant ainsi que tout, des conventions de dénomination aux paramètres de ciblage, est cohérent sur tous les actifs.

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