Combinazione dei dati: processi, vantaggi e migliori pratiche
Pubblicato: 2024-06-03La fusione dei dati implica l'unione di dati provenienti da più fonti per creare un set di dati unificato, che può essere analizzato per scoprire informazioni più approfondite e supportare il processo decisionale.
In termini di marketing, la fusione dei dati consente agli esperti di marketing di ottenere informazioni più approfondite sul comportamento dei clienti e sulle prestazioni delle campagne su diversi canali. Migliora l'attribuzione multicanale, aiutando i team a comprendere l'intero percorso del cliente e l'impatto di ciascun punto di contatto.
Che cos'è la fusione dei dati?
Combinazione dei dati e trasformazione dei dati
La fusione dei dati è spesso confusa con la trasformazione dei dati. Sebbene questi due processi siano parte integrante del flusso di lavoro di analisi, è necessario distinguere tra i due per sapere quando unire i dati e quando trasformarli.
Combinazione di dati
La fusione dei dati si concentra sulla combinazione di dati provenienti da più fonti per creare un singolo set di dati che può essere analizzato insieme. Viene generalmente utilizzato per analisi esplorative e per rispondere al volo a domande aziendali specifiche.
Trasformazione dei dati
La trasformazione dei dati implica un processo più ampio di conversione dei dati in un formato adatto all'archiviazione a lungo termine e all'analisi completa. Questo processo include la normalizzazione, l'aggregazione e l'arricchimento dei dati per garantire che siano coerenti e pronti per l'uso in data warehouse o altri sistemi.
L'importanza della fusione dei dati
La fusione dei dati è fondamentale per estrarre informazioni utili da una vasta gamma di fonti di dati. Integrando diversi set di dati, le organizzazioni possono ottenere una visione olistica che favorisce un migliore processo decisionale e un’efficienza operativa migliore.
Ad esempio, i rivenditori possono combinare i dati sugli acquisti in negozio con il comportamento di acquisto online per identificare tendenze e preferenze, consentendo strategie di marketing personalizzate che migliorano la fedeltà dei clienti e aumentano le vendite.
La fusione dei dati supporta anche l’analisi in tempo reale, che è fondamentale per rispondere rapidamente ai cambiamenti del mercato.
Ad esempio, durante il lancio di un prodotto, i team di marketing possono combinare i dati di vendita in tempo reale con il feedback dei social media per adattare al volo le proprie strategie, garantendo il successo della campagna.
La semplificazione dei processi dei dati attraverso la fusione riduce la necessità di un ampio supporto IT e di costose soluzioni di data warehousing. Le aziende possono destinare questi risparmi ad altre iniziative strategiche, come lo sviluppo del prodotto o l’espansione del mercato.
Passaggi chiave nella fusione dei dati
La fusione dei dati prevede diversi passaggi critici che garantiscono l'integrazione di diverse fonti di dati in un set di dati coeso e utilizzabile. Ogni passaggio è progettato per semplificare il processo di preparazione dei dati, garantendo accuratezza ed efficienza.
1. Acquisizione dati
Identifica e raccogli dati da varie fonti come database interni, sistemi CRM, applicazioni cloud e fonti di dati esterne come piattaforme di social media e strumenti di analisi web. Ciò potrebbe includere la raccolta di dati di vendita dai sistemi di punti vendita, feedback dei clienti dai social media e parametri di performance delle campagne dalle piattaforme di automazione del marketing.
Semplifica il processo di acquisizione dei dati integrando soluzioni automatizzate come Improvado.
Improvado è una soluzione di analisi e gestione dei dati specifica per il marketing. Offre oltre 500 connettori dati API predefiniti e supporta l'acquisizione di dati flat, ovvero funzionalità per raccogliere dati da un foglio di calcolo o da un disco Google. Improvado facilita ulteriormente l'acquisizione e l'automazione dei dati offrendo modelli di estrazione dei dati, fino a 5 anni di caricamento dei dati storici e sincronizzazione oraria dei dati.
2. Pulizia dei dati
I dati aggregati non sono ancora adatti per l'analisi. Pulisci i dati raccolti per garantirne l'accuratezza e la coerenza rimuovendo duplicati, correggendo errori, inserendo valori mancanti e standardizzando i formati.
Ciò garantisce un'analisi affidabile. Garantire che tutti i dati di contatto dei clienti seguano un formato uniforme e correggere eventuali discrepanze nei dati di vendita prima di combinarli con le metriche di marketing digitale può migliorare significativamente la qualità dei dati.
3. Unione dei dati
Combina i dati puliti da diverse origini utilizzando metodi come join, unioni o relazioni, a seconda della struttura dei dati e dei requisiti di analisi. L'unione dei dati transazionali con le informazioni demografiche dei clienti può rivelare comportamenti di acquisto in diversi segmenti, fornendo informazioni preziose.
4. Trasformazione dei dati
Trasformare i dati in un formato adatto all'analisi, inclusa la normalizzazione dei dati, l'aggregazione in metriche significative e la garanzia che aderiscano alla struttura richiesta. L'aggregazione dei dati sul traffico quotidiano del sito Web in report mensili può aiutare a identificare le tendenze nel comportamento dei visitatori, aiutando nel processo decisionale strategico.
Improvado fornisce un motore di trasformazione dei dati di livello aziendale che aiuta gli esperti di marketing a ottenere dati pronti per l'analisi senza la necessità di intervento manuale, conoscenza di SQL o script personalizzati.
La piattaforma prevede due opzioni:
- Pipeline di dati predefinite per molteplici casi d'uso di marketing che vanno dall'estrazione dei dati alla visualizzazione per vari casi d'uso. Ad esempio, se selezioni una ricetta di analisi degli annunci a pagamento, la piattaforma estrarrà i dati necessari dalle piattaforme pubblicitarie, mapperà automaticamente le strutture di spesa uniche della piattaforma e presenterà una dashboard con i dati sulle prestazioni giornaliere della campagna fino al set di annunci, al livello di annuncio, alla creatività o livello di posizionamento.
- Motore di trasformazione dei dati self-service che dispone di un'interfaccia utente simile a un foglio di calcolo e supporta oltre 300 caratteristiche e funzionalità per automatizzare lunghe sequenze temporali di analisi e facilitare il rilevamento dei dati.
5. Validazione e perfezionamento
Convalidare il set di dati combinato per garantirne l'accuratezza e l'integrità verificando la presenza di anomalie, verificando le relazioni tra i dati e assicurandosi che soddisfi i requisiti di analisi. Il confronto incrociato dei dati sulle prestazioni delle campagne con le voci CRM originali aiuta a mantenere coerenza e affidabilità.
Ancora una volta, l’integrazione di soluzioni automatizzate può facilitare notevolmente il processo di convalida e perfezionamento dei dati. Cerebro è una soluzione di gestione delle campagne e governance dei dati basata sull'intelligenza artificiale che convalida automaticamente la coerenza dei tuoi dati e ti avvisa di eventuali anomalie e discrepanze dei dati.
6. Integrazione con strumenti BI
Integra i dati combinati con strumenti di business intelligence per la visualizzazione e l'analisi, consentendo la creazione di dashboard e report che forniscono informazioni utili. La visualizzazione dei dati sul percorso del cliente combinati con le metriche di conversione aiuta a ottimizzare le strategie di marketing e a migliorare le prestazioni delle campagne.
Sfide e migliori pratiche di fusione dei dati di marketing
Per sfruttare in modo efficace la fusione dei dati e superare le sfide intrinseche, è essenziale adottare best practice strategiche che garantiscano un’integrazione dei dati accurata, efficiente e scalabile.
La sfida: integrazione dei dati da più fonti
L'integrazione di dati provenienti da varie fonti può essere complessa e richiedere molto tempo. Ciascuna fonte ha spesso formati di dati, strutture e terminologie diversi, rendendo difficile la creazione di un set di dati unificato per un'analisi completa.
Soluzioni
- Standardizzare i formati dei dati: implementare pratiche di standardizzazione dei dati per garantire la coerenza nei formati e nelle strutture dei dati tra diverse fonti. Utilizza gli strumenti di trasformazione dei dati per normalizzare i dati, semplificandone l'unione e l'analisi.
- Utilizza gli strumenti ETL: utilizza gli strumenti Extract, Transform, Load (ETL) per automatizzare il processo di estrazione dei dati da varie fonti, trasformandoli in un formato coerente e caricandoli in un data warehouse unificato. Gli strumenti ETL semplificano l'integrazione dei dati e riducono il rischio di errori.
- Mappatura dei dati: sviluppare una strategia completa di mappatura dei dati per allineare i campi dati provenienti da diverse fonti. Ciò garantisce che punti dati simili vengano uniti correttamente, facilitando un'analisi più accurata.
La sfida: qualità e coerenza dei dati
Garantire la qualità e la coerenza dei dati è fondamentale per un'analisi affidabile. Dati incoerenti o di scarsa qualità possono portare a insight imprecisi e a processi decisionali fuorvianti.
Soluzioni
- Pulizia dei dati: implementa processi regolari di pulizia dei dati per rimuovere duplicati, correggere errori e inserire valori mancanti. Utilizza strumenti automatizzati di pulizia dei dati per mantenere un'elevata qualità dei dati.
- Regole di convalida: stabilire regole di convalida dei dati per garantire che i dati immessi nel sistema soddisfino gli standard di qualità predefiniti. I controlli di convalida automatizzati possono identificare e correggere le incoerenze in tempo reale.
- Monitoraggio continuo: impostare il monitoraggio e il controllo continui della qualità dei dati. Utilizza dashboard sulla qualità dei dati per tenere traccia dei parametri chiave e identificare tempestivamente i problemi, garantendo che i dati rimangano coerenti e affidabili.
La sfida: integrazione dei dati multipiattaforma
L'integrazione dei dati provenienti da varie piattaforme e strumenti di marketing, ciascuno con la propria API e struttura dati, può essere complessa e richiedere molto tempo.
Soluzioni
- Integrazioni API: sviluppa solide integrazioni API per automatizzare l'estrazione dei dati da varie piattaforme di marketing. In alternativa, utilizza strumenti come Improvado che dispongono già di oltre 500 connettori API, possono creare connettori personalizzati su richiesta e coprire la gestione delle API.
- Livello dati unificato: crea un livello dati unificato che standardizza e consolida i dati provenienti da piattaforme diverse. Questo approccio garantisce che tutti i dati siano archiviati in un formato coerente, facilitando la fusione e l'analisi.
Semplificazione della fusione dei dati
Improvado semplifica il processo di occultamento dei dati automatizzando l'intero ciclo di preparazione dei dati, dall'estrazione dei dati alla normalizzazione e trasformazione. La piattaforma garantisce che i dati provenienti da vari canali siano coerenti e pronti per l'analisi. Questo è fondamentale per le organizzazioni che dipendono da dati accurati e uniformi per definire le proprie strategie di marketing.
Cerebro di Improvado migliora queste capacità concentrandosi sulla gestione e la governance dei dati delle campagne. Cerebro automatizza la conformità e i controlli operativi per i dati di marketing rispetto agli standard stabiliti, garantendo che tutto, dalle convenzioni di denominazione ai parametri di targeting, sia coerente tra tutte le risorse.