Pencampuran Data: Proses, Manfaat, dan Praktik Terbaik

Pencampuran data melibatkan penggabungan data dari berbagai sumber untuk membuat kumpulan data terpadu, yang dapat dianalisis untuk mengungkap wawasan lebih dalam dan mendukung pengambilan keputusan.

Dalam istilah pemasaran, pencampuran data memungkinkan pemasar memperoleh wawasan lebih mendalam tentang perilaku pelanggan dan kinerja kampanye di berbagai saluran. Ini meningkatkan atribusi multi-saluran, membantu tim memahami perjalanan pelanggan secara menyeluruh dan dampak dari setiap titik kontak.

Apa Itu Pencampuran Data?

Pencampuran Data vs. Transformasi Data

Pencampuran data sering kali tercampur dengan transformasi data. Meskipun kedua proses ini merupakan bagian integral dari alur kerja analitik, Anda perlu membedakan keduanya untuk mengetahui kapan harus memadukan data dan kapan harus mengubah data.

Pencampuran Data

Pencampuran data berfokus pada penggabungan data dari berbagai sumber untuk membuat satu kumpulan data yang dapat dianalisis bersama. Biasanya digunakan untuk analisis eksplorasi dan menjawab pertanyaan bisnis tertentu dengan cepat.

Transformasi Data

Transformasi data melibatkan proses yang lebih ekstensif untuk mengubah data menjadi format yang sesuai untuk penyimpanan jangka panjang dan analisis komprehensif. Proses ini mencakup normalisasi, agregasi, dan pengayaan data untuk memastikan data tersebut konsisten dan siap digunakan di gudang data atau sistem lainnya.

Pentingnya Pencampuran Data

Pencampuran data sangat penting dalam mengekstraksi wawasan yang dapat ditindaklanjuti dari beragam sumber data. Dengan mengintegrasikan beragam kumpulan data, organisasi dapat mencapai pandangan holistik yang mendorong pengambilan keputusan dan efisiensi operasional yang lebih baik.

Misalnya, pengecer dapat memadukan data pembelian di dalam toko dengan perilaku belanja online untuk mengidentifikasi tren dan preferensi, memungkinkan strategi pemasaran yang dipersonalisasi yang meningkatkan loyalitas pelanggan dan meningkatkan penjualan.

Pencampuran data juga mendukung analisis real-time, yang penting untuk merespons perubahan pasar dengan cepat.

Misalnya, selama peluncuran produk, tim pemasaran dapat memadukan data penjualan real-time dengan umpan balik media sosial untuk menyesuaikan strategi mereka dengan cepat, sehingga memastikan keberhasilan kampanye.

Menyederhanakan proses data melalui pencampuran mengurangi kebutuhan akan dukungan TI yang ekstensif dan solusi pergudangan data yang mahal. Dunia usaha dapat mengalokasikan penghematan ini untuk inisiatif strategis lainnya, seperti pengembangan produk atau perluasan pasar.

Langkah-Langkah Penting dalam Pencampuran Data

Pencampuran data melibatkan beberapa langkah penting yang memastikan integrasi beragam sumber data ke dalam kumpulan data yang kohesif dan dapat ditindaklanjuti. Setiap langkah dirancang untuk menyederhanakan proses persiapan data, memastikan akurasi dan efisiensi.

1. Akuisisi Data

Identifikasi dan kumpulkan data dari berbagai sumber seperti database internal, sistem CRM, aplikasi cloud, dan sumber data eksternal seperti platform media sosial dan alat analisis web. Hal ini mungkin termasuk mengumpulkan data penjualan dari sistem tempat penjualan, umpan balik pelanggan dari media sosial, dan metrik kinerja kampanye dari platform otomasi pemasaran.

Sederhanakan proses akuisisi data dengan mengintegrasikan solusi otomatis seperti Improvado.

Improvado adalah solusi analisis dan manajemen data khusus pemasaran. Ia menawarkan 500+ konektor data API bawaan dan mendukung penyerapan data datar, yang berarti kemampuan untuk mengumpulkan data dari spreadsheet atau Google Disk. Improvado selanjutnya memfasilitasi akuisisi dan otomatisasi data dengan menawarkan templat ekstraksi data, pemuatan data historis hingga 5 tahun, dan sinkronisasi data setiap jam.

2. Pembersihan Data

Data gabungan masih belum layak untuk dianalisis. Bersihkan data yang dikumpulkan untuk memastikan keakuratan dan konsistensinya dengan menghapus duplikat, memperbaiki kesalahan, mengisi nilai yang hilang, dan menstandardisasi format.

Hal ini memastikan analisis yang andal. Memastikan semua data kontak pelanggan mengikuti format yang seragam dan mengoreksi setiap perbedaan dalam data penjualan sebelum memadukannya dengan metrik pemasaran digital dapat meningkatkan kualitas data secara signifikan.

3. Menggabungkan Data

Gabungkan data yang telah dibersihkan dari berbagai sumber menggunakan metode seperti gabungan, gabungan, atau hubungan, bergantung pada struktur data dan persyaratan analisis. Menggabungkan data transaksional dengan informasi demografi pelanggan dapat mengungkap perilaku pembelian di berbagai segmen, sehingga memberikan wawasan yang berharga.

4. Transformasi Data

Ubah data menjadi format yang sesuai untuk analisis, termasuk menormalkan data, menggabungkannya menjadi metrik yang bermakna, dan memastikan data mematuhi struktur yang diperlukan. Menggabungkan data lalu lintas situs web harian ke dalam laporan bulanan dapat membantu mengidentifikasi tren perilaku pengunjung, sehingga membantu pengambilan keputusan strategis.

Improvado menyediakan mesin transformasi data tingkat perusahaan yang membantu pemasar mendapatkan data siap analisis tanpa memerlukan intervensi manual, pengetahuan tentang SQL, atau skrip khusus.

Platform ini menyediakan dua opsi:

• Saluran data yang dibuat sebelumnya untuk beberapa kasus penggunaan pemasaran mulai dari ekstraksi data hingga visualisasi untuk berbagai kasus penggunaan. Misalnya, jika Anda memilih resep analisis iklan berbayar, platform akan mengekstrak data yang diperlukan dari platform iklan, secara otomatis memetakan struktur pembelanjaan unik platform, dan menyajikan dasbor dengan data kinerja kampanye harian hingga adset, tingkat iklan, materi iklan. , atau tingkat penempatan.
• Mesin transformasi data swalayan yang memiliki UI seperti spreadsheet dan mendukung lebih dari 300 fitur dan fungsi untuk mengotomatisasi garis waktu analitik yang panjang dan memfasilitasi penemuan data.

5. Validasi dan Penyempurnaan

Validasi kumpulan data campuran untuk memastikan keakuratan dan integritasnya dengan memeriksa anomali, memverifikasi hubungan data, dan memastikan bahwa data tersebut memenuhi persyaratan analisis. Referensi silang data kinerja kampanye dengan entri CRM asli membantu menjaga konsistensi dan keandalan.

Sekali lagi, integrasi solusi otomatis dapat mempermudah proses validasi dan penyempurnaan data secara signifikan. Cerebro adalah solusi manajemen kampanye dan tata kelola data yang didukung AI yang secara otomatis memvalidasi konsistensi data Anda dan memperingatkan Anda jika ada anomali dan perbedaan data.

6. Integrasi dengan BI Tools

Integrasikan data campuran dengan alat intelijen bisnis untuk visualisasi dan analisis, memungkinkan pembuatan dasbor dan laporan yang memberikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti. Memvisualisasikan data perjalanan pelanggan yang dipadukan dengan metrik konversi membantu mengoptimalkan strategi pemasaran dan meningkatkan kinerja kampanye.

Tantangan Memadukan Data Pemasaran dan Praktik Terbaik

Untuk memanfaatkan pencampuran data secara efektif dan mengatasi tantangan yang ada, penting untuk menerapkan praktik terbaik strategis yang memastikan integrasi data yang akurat, efisien, dan terukur.

Tantangan: Integrasi Data dari Berbagai Sumber

Mengintegrasikan data dari berbagai sumber bisa jadi rumit dan memakan waktu. Setiap sumber sering kali memiliki format data, struktur, dan terminologi yang berbeda, sehingga sulit untuk membuat kumpulan data terpadu untuk analisis komprehensif.

Solusi

• Standarisasi format data: Menerapkan praktik standardisasi data untuk memastikan konsistensi dalam format dan struktur data di berbagai sumber. Gunakan alat transformasi data untuk menormalkan data, sehingga lebih mudah untuk memadukan dan menganalisis.
• Gunakan alat ETL: Gunakan alat Ekstrak, Transformasi, Muat (ETL) untuk mengotomatisasi proses mengekstraksi data dari berbagai sumber, mengubahnya menjadi format yang konsisten, dan memuatnya ke dalam gudang data terpadu. Alat ETL menyederhanakan integrasi data dan mengurangi risiko kesalahan.
• Pemetaan data: Kembangkan strategi pemetaan data yang komprehensif untuk menyelaraskan bidang data dari berbagai sumber. Hal ini memastikan bahwa titik data serupa digabungkan dengan benar, sehingga memfasilitasi analisis yang lebih akurat.

Tantangan: Kualitas dan Konsistensi Data

Memastikan kualitas dan konsistensi data sangat penting untuk analisis yang andal. Data yang tidak konsisten atau berkualitas buruk dapat menyebabkan wawasan yang tidak akurat dan pengambilan keputusan yang salah arah.

Solusi

• Pembersihan data: Menerapkan proses pembersihan data secara teratur untuk menghapus duplikat, memperbaiki kesalahan, dan mengisi nilai yang hilang. Gunakan alat pembersihan data otomatis untuk menjaga kualitas data yang tinggi.
• Aturan validasi: Tetapkan aturan validasi data untuk memastikan bahwa data yang masuk ke sistem memenuhi standar kualitas yang telah ditentukan. Pemeriksaan validasi otomatis dapat mengidentifikasi dan memperbaiki ketidakkonsistenan secara real-time.
• Pemantauan berkelanjutan: Siapkan pemantauan dan audit berkelanjutan terhadap kualitas data. Gunakan dasbor kualitas data untuk melacak metrik utama dan mengidentifikasi masalah dengan segera, memastikan bahwa data tetap konsisten dan dapat diandalkan.

Tantangan: Integrasi Data Lintas Platform

Mengintegrasikan data dari berbagai platform dan alat pemasaran, yang masing-masing memiliki API dan struktur datanya sendiri, dapat menjadi hal yang rumit dan memakan waktu.

Solusi

• Integrasi API: Kembangkan integrasi API yang kuat untuk mengotomatiskan ekstraksi data dari berbagai platform pemasaran. Alternatifnya, gunakan alat seperti Improvado yang telah memiliki lebih dari 500 konektor API, dapat membuat konektor khusus sesuai permintaan, dan mencakup pengelolaan API.
• Lapisan data terpadu: Buat lapisan data terpadu yang menstandardisasi dan menggabungkan data dari berbagai platform. Pendekatan ini memastikan bahwa semua data disimpan dalam format yang konsisten, sehingga lebih mudah untuk dipadukan dan dianalisis.

Menyederhanakan Pencampuran Data

Improvado menyederhanakan proses penyamaran data dengan mengotomatiskan seluruh siklus persiapan data, mulai dari ekstraksi data hingga normalisasi dan transformasi. Platform ini memastikan bahwa data dari berbagai saluran konsisten dan siap untuk dianalisis. Hal ini penting bagi organisasi yang bergantung pada data yang akurat dan seragam untuk menginformasikan strategi pemasaran mereka.

Cerebro by Improvado meningkatkan kemampuan ini dengan berfokus pada pengelolaan data kampanye dan tata kelola data. Cerebro mengotomatiskan pemeriksaan kepatuhan dan operasional untuk data pemasaran terhadap standar yang ditetapkan, memastikan bahwa segala sesuatu mulai dari konvensi penamaan hingga parameter penargetan konsisten di semua aset.

FAQ