Dalle nozioni di base ai vantaggi: creazione dello stack di dati di marketing

Per ottenere informazioni approfondite sul comportamento dei clienti e sulle prestazioni delle campagne, i team di marketing hanno bisogno di uno stack di dati di marketing. Questa configurazione integra e analizza i dati provenienti da varie fonti, offrendo una visione completa delle attività di marketing. Ma, cosa ancora più importante, uno stack di dati di marketing migliora le capacità dei dati del marchio, semplifica le operazioni e aiuta gli esperti di marketing a prendere decisioni più informate.

Questo articolo esplora i componenti essenziali di uno stack di dati di marketing e come può migliorare significativamente i risultati delle strategie di marketing.

Che cos'è lo stack di dati di marketing?

Uno dei vantaggi principali di uno stack di dati di marketing è l'integrazione dei dati. Riunendo dati provenienti da varie fonti, come sistemi CRM, piattaforme di social media, strumenti di email marketing e analisi web, elimina i silos di dati e fornisce una visione olistica delle prestazioni di marketing. Questa integrazione aiuta i team di marketing a comprendere l'intero percorso del cliente e a prendere decisioni più informate.

L’automazione è un altro vantaggio significativo. Uno stack di dati di marketing automatizza il noioso processo di raccolta e reporting dei dati, riducendo gli errori manuali e risparmiando tempo. Questa efficienza consente agli esperti di marketing di concentrarsi sulla strategia e sull'esecuzione piuttosto che sulla discussione dei dati, migliorando la produttività complessiva.

Uno stack di dati di marketing semplifica la gestione dei dati, migliora gli insight e migliora l'efficienza operativa. Affrontando i punti critici comuni come i silos di dati, i processi manuali e l'analisi in tempo reale, consente ai team di marketing di eseguire strategie più efficaci e basate sui dati.

Componenti dello stack di dati di marketing

Ora che sai cos'è uno stack di dati di marketing e quali vantaggi offre, analizziamo i componenti che compongono uno stack di dati di marketing.

1. Fonti dei dati di marketing

Le origini dati di marketing costituiscono il livello fondamentale di uno stack di dati di marketing. Queste fonti forniscono i dati grezzi necessari per l’analisi e il processo decisionale. L'integrazione di diverse fonti di dati garantisce una visione completa delle attività di marketing e del comportamento dei clienti.

Le fonti comuni di dati di marketing includono sistemi CRM, analisi web, piattaforme di social media, strumenti di email marketing, piattaforme di pubblicità programmatica, sistemi di e-commerce, strumenti SEO e altro ancora.

Integrando queste diverse origini dati, i team di marketing possono creare una visione unificata delle loro attività, ottenere informazioni più approfondite sul comportamento dei clienti e prendere decisioni più informate.

2. Conduttura dei dati di marketing

Una pipeline di dati di marketing è il successivo componente cruciale di uno stack di dati di marketing. Questo sistema è responsabile dell'estrazione dei dati da varie fonti, della loro trasformazione in un formato utilizzabile e del caricamento in un data warehouse centralizzato o in una piattaforma di analisi.

Gli elementi chiave di una pipeline di dati di marketing includono:

1. Estrazione dei dati : il primo passo nella pipeline dei dati è l'estrazione dei dati da varie fonti. Ciò può comportare la connessione ad API, database o file system per raccogliere dati grezzi. Strumenti come Improvado automatizzano questo processo, garantendo un'estrazione dei dati continua e affidabile. Per saperne di più su come Improvado semplifica il processo di raccolta dati, visita la nostra pagina del prodotto.
2. Trasformazione dei dati : una volta estratti, i dati spesso devono essere puliti, formattati e arricchiti per garantire coerenza e usabilità. Questo processo di trasformazione può includere attività quali deduplicazione, normalizzazione, aggregazione e aggiunta di campi calcolati. Strumenti come dbt (data build tool) e piattaforme orientate al marketing come Improvado aiutano ad automatizzare queste trasformazioni, garantendo che i dati soddisfino gli standard di qualità necessari.
3. Caricamento dei dati : dopo la trasformazione, i dati vengono caricati in un repository centralizzato, come un data warehouse o un data lake. Soluzioni come Snowflake, BigQuery e Amazon Redshift sono scelte popolari per l'archiviazione di grandi volumi di dati strutturati e non strutturati. Un caricamento efficiente dei dati garantisce che i dati siano prontamente disponibili per l'analisi.
4. Elaborazione in tempo reale : per le aziende che necessitano di informazioni aggiornate sui dati, le funzionalità di elaborazione dei dati in tempo reale sono essenziali.
5. Monitoraggio e manutenzione : mantenere l'integrità e le prestazioni della pipeline di dati è fondamentale. Strumenti di monitoraggio continuo e governance dei dati come Cerebro o dashboard personalizzati possono aiutare a tenere traccia delle prestazioni della pipeline, rilevare problemi e garantire la qualità dei dati.

3. Magazzino dati di marketing

Il data warehouse di marketing è un repository centralizzato progettato per archiviare e gestire dati integrati provenienti da varie fonti di marketing. Svolge un ruolo fondamentale nello stack di dati di marketing consentendo un'analisi completa dei dati e supportando le attività di business intelligence.

4. Strumenti di business intelligence (BI).

Gli strumenti di business intelligence (BI) sono componenti critici dello stack di dati di marketing. Questi strumenti consentono agli esperti di marketing di analizzare i dati e visualizzare le metriche delle prestazioni attraverso dashboard e report interattivi. Sfruttando gli strumenti di BI, i team di marketing possono comprendere meglio i propri dati, identificare le tendenze, monitorare le prestazioni delle campagne e prendere decisioni basate sui dati.

Gli strumenti di BI self-service, in particolare, consentono agli utenti non tecnici di accedere e analizzare i dati senza bisogno di competenze tecniche approfondite. Strumenti come AI Agent consentono agli esperti di marketing di creare i propri report e visualizzazioni con l'elaborazione del linguaggio naturale, favorendo una maggiore indipendenza e un processo decisionale più rapido.

5. Strumenti di sincronizzazione dei dati di marketing

Gli strumenti di sincronizzazione dei dati di marketing sono essenziali per garantire che i dati su tutte le piattaforme di marketing siano coerenti e aggiornati. Questi strumenti consentono la sincronizzazione perfetta dei dati tra vari sistemi di marketing, come CRM, email marketing, social media e piattaforme di analisi. Mantenendo la coerenza dei dati, gli strumenti di sincronizzazione dei dati di marketing aiutano a prevenire discrepanze e a garantire che tutti i team abbiano accesso alle stesse informazioni accurate.

Questa sincronizzazione supporta strategie di marketing multicanale più efficaci garantendo che i dati dei clienti e le metriche delle campagne siano uniformi tra i diversi strumenti. Ad esempio, se le informazioni di un lead vengono aggiornate nel CRM, lo stesso aggiornamento si rifletterà nelle piattaforme di email marketing e analisi.

Inoltre, gli strumenti di sincronizzazione dei dati di marketing migliorano la precisione dei report garantendo che i dati utilizzati nelle analisi delle prestazioni e nei dashboard siano coerenti tra tutte le fonti.

Sfide e soluzioni per l'implementazione dello stack di dati di marketing

La creazione di uno stack di dati di marketing presenta diverse sfide, ma adottando strumenti e soluzioni strategici, le aziende possono affrontarle in modo efficace. Ecco come affrontare le sfide comuni di implementazione.

1. Gestione dei dati ad alta velocità

Per i team di marketing, soprattutto in settori dinamici come la vendita al dettaglio o la tecnologia, la gestione di dati ad alta velocità, ovvero dati generati rapidamente e in grandi volumi, rappresenta una sfida. Le soluzioni tradizionali di elaborazione dati potrebbero non essere in grado di tenere il passo, con conseguenti ritardi negli insight che potrebbero influenzare il processo decisionale in tempo reale.

Soluzioni

L’implementazione di architetture di elaborazione dati che supportino dati ad alta velocità è fondamentale. Soluzioni come data lake o piattaforme di analisi in tempo reale come Improvado possono elaborare e analizzare i dati non appena arrivano, garantendo che le informazioni siano sempre aggiornate. Queste architetture sono progettate per crescere rapidamente e gestire massicci flussi di dati senza degrado delle prestazioni.

2. Elevato investimento iniziale e giustificazione del ROI

Costruire uno stack completo di dati di marketing spesso richiede un investimento iniziale significativo sia in tecnologia che in competenze. Per molte organizzazioni, giustificare il ritorno sull'investimento (ROI) agli stakeholder può essere difficile, soprattutto se i benefici non sono immediatamente evidenti o quantificabili.

Soluzioni

Per affrontare le preoccupazioni relative agli elevati costi iniziali e al ROI, i team di marketing dovrebbero gradualmente implementare il proprio stack di dati, iniziando dai componenti più critici che forniranno risultati rapidi. Questo approccio graduale non solo distribuisce l'investimento nel tempo, ma consente anche ai team di dimostrare miglioramenti incrementali nell'efficacia del marketing e nella generazione di entrate.

Inoltre, definire chiaramente i KPI e impostare meccanismi per misurare l’impatto diretto dello stack di dati su questi KPI aiuterà a quantificare il ROI.

Prendiamo come esempio il "Time to Market per le campagne":

• Definizione metrica: la durata dall'ideazione di una campagna di marketing alla sua esecuzione.
• Misurazione: monitorare la riduzione del time-to-market come risultato dell'utilizzo di strumenti automatizzati e sistemi di dati integrati che semplificano lo sviluppo delle campagne.
• Motivazione: La riduzione del tempo di commercializzazione non solo accelera la potenziale generazione di entrate, ma illustra anche l'efficienza operativa ottenuta dall'investimento nello stack di dati.

3. Manutenzione ed evoluzione continua

Uno stack di dati di marketing non è una soluzione “imposta e dimentica”. Le tecnologie di marketing in continua evoluzione, il cambiamento degli obiettivi aziendali e le nuove normative sui dati richiedono aggiornamenti e manutenzione continui dello stack di dati, che possono richiedere un utilizzo intensivo delle risorse.

Soluzioni

È fondamentale implementare un solido quadro di governance che includa revisioni e aggiornamenti regolari dello stack di dati. Ciò garantisce che lo stack rimanga allineato alle attuali strategie di marketing e agli standard di conformità. Inoltre, la collaborazione con fornitori di tecnologia che offrono servizi gestiti può aiutare ad alleviare il peso della manutenzione continua. Questi fornitori possono gestire gli aspetti operativi dello stack di dati, inclusi aggiornamenti, patch di sicurezza e modifiche alla conformità

4. Sovraccarico di dati e paralisi dell'analisi

Man mano che gli stack di dati di marketing diventano sempre più sofisticati, spesso generano grandi quantità di dati, che possono sopraffare i team di marketing. La sfida non risiede solo nella gestione di questi dati, ma anche nell’estrazione di informazioni utili senza perdersi nelle minuzie, una situazione spesso definita paralisi da analisi.

Soluzioni

Per combattere il sovraccarico di dati, è fondamentale implementare strategie di gestione dei dati che diano priorità ai dati in base alla loro rilevanza e al potenziale impatto sul processo decisionale. L'utilizzo di strumenti che prevedono la visualizzazione avanzata dei dati e la generazione automatizzata di informazioni dettagliate può aiutare presentando i dati in un formato facile da digerire ed evidenziando le informazioni chiave che richiedono attenzione. Sono inoltre essenziali la definizione di regole chiare per la definizione delle priorità dei dati e la formazione dei team su tecniche efficaci di filtraggio dei dati.

Lo stack dei dati di marketing inizia con Improvado

Improvado fornisce una soluzione semplificata fondamentale per creare uno stack di dati di marketing efficace. Centralizzando i dati provenienti da più fonti, riduce la complessità della gestione di formati e sistemi diversi, consentendo ai team di marketing di concentrarsi maggiormente sull'estrazione di approfondimenti che sulla gestione dei dati.

Con un motore di trasformazione dei dati di livello aziendale e capacità di elaborazione in tempo reale, Improvado migliora la reattività delle operazioni di marketing, consentendo di prendere rapidamente decisioni in base alle tendenze attuali dei dati. La sua scalabilità garantisce che man mano che la tua azienda cresce, crescono anche le tue capacità di gestione dei dati, senza la necessità di costanti aggiornamenti del sistema.

Domande frequenti