データ ブレンディング: プロセス、利点、ベスト プラクティス

データ ブレンディングでは、複数のソースからのデータを結合して統合されたデータセットを作成します。これを分析して、より深い洞察を明らかにし、意思決定をサポートできます。

マーケティング用語で言えば、データ ブレンディングにより、マーケティング担当者はさまざまなチャネルにわたる顧客の行動やキャンペーンのパフォーマンスについてより深い洞察を得ることができます。 これにより、マルチチャネル アトリビューションが強化され、チームが完全なカスタマー ジャーニーと各タッチポイントの影響を理解できるようになります。

データブレンディングとは何ですか?

データブレンディングとデータ変換

データ ブレンディングは、データ変換と混同されることがよくあります。 これら 2 つのプロセスは分析ワークフローに不可欠な部分ですが、データをいつブレンドするのか、いつデータを変換するのかを知るには、この 2 つのプロセスを区別する必要があります。

データブレンディング

データ ブレンディングは、複数のソースからのデータを組み合わせて、一緒に分析できる単一のデータセットを作成することに重点を置いています。 これは通常、探索的分析や特定のビジネス上の質問にその場で答えるために使用されます。

データ変換

データ変換には、データを長期保存や包括的な分析に適した形式に変換する、より広範なプロセスが含まれます。 このプロセスには、データの正規化、集約、強化が含まれており、データの一貫性が保たれ、データ ウェアハウスや他のシステムで使用できる状態になっています。

データブレンディングの重要性

データ ブレンディングは、膨大なデータ ソースから実用的な洞察を抽出する上で極めて重要です。 多様なデータセットを統合することで、組織はより良い意思決定と業務効率を促進する全体的なビューを実現できます。

たとえば、小売業者は店内の購入データとオンライン ショッピングの行動を組み合わせてトレンドや好みを特定し、顧客ロイヤルティを高めて売上を増加させるパーソナライズされたマーケティング戦略を可能にすることができます。

データ ブレンディングは、市場の変化に迅速に対応するために重要なリアルタイム分析もサポートします。

たとえば、製品の発売中に、マーケティング チームはリアルタイムの販売データとソーシャル メディアのフィードバックを組み合わせて戦略をその場で調整し、キャンペーンの成功を確実にすることができます。

ブレンディングによるデータ プロセスの合理化により、広範な IT サポートや高価なデータ ウェアハウジング ソリューションの必要性が軽減されます。 企業は、これらの節約分を製品開発や市場拡大などの他の戦略的取り組みに割り当てることができます。

データブレンディングの主要なステップ

データ ブレンディングには、多様なデータ ソースを一貫性のある実用的なデータセットに確実に統合するための、いくつかの重要な手順が含まれます。 各ステップはデータ準備プロセスを合理化し、正確さと効率を確保するように設計されています。

1. データの取得

内部データベース、CRM システム、クラウド アプリケーション、ソーシャル メディア プラットフォームや Web 分析ツールなどの外部データ ソースなど、さまざまなソースからデータを識別して収集します。 これには、POS システムからの販売データの収集、ソーシャル メディアからの顧客フィードバック、マーケティング自動化プラットフォームからのキャンペーン パフォーマンス指標の収集が含まれる場合があります。

Improvado のような自動化ソリューションを統合することで、データ収集のプロセスを合理化します。

Improvado は、マーケティングに特化した分析およびデータ管理ソリューションです。 500 以上の事前構築済み API データ コネクタを提供し、フラット データ インジェストをサポートしています。これは、スプレッドシートや Google ディスクからデータを収集する機能を意味します。 Improvado は、データ抽出テンプレート、最大 5 年間の履歴データのロード、時間ごとのデータ同期を提供することで、データの取得と自動化をさらに促進します。

2. データクレンジング

集約されたデータはまだ分析には適していません。 重複を削除し、エラーを修正し、欠落値を埋め、形式を標準化することにより、収集したデータをクリーンアップして、その正確性と一貫性を確保します。

これにより、信頼性の高い分析が保証されます。 すべての顧客連絡先データが統一された形式に従っていることを確認し、販売データをデジタル マーケティング指標と混合する前に矛盾を修正することで、データの品質を大幅に向上させることができます。

3. データの結合

データ構造や分析要件に応じて、結合、結合、リレーションシップなどの方法を使用して、さまざまなソースからのクリーンアップされたデータを結合します。 トランザクションデータと顧客人口統計情報を統合すると、さまざまなセグメントにわたる購買行動が明らかになり、貴重な洞察が得られます。

4. データ変換

データを分析に適した形式に変換します。これには、データの正規化、意味のあるメトリクスへの集計、必要な構造への準拠の確認などが含まれます。 毎日の Web サイトのトラフィック データを月次レポートに集約すると、訪問者の行動の傾向を特定し、戦略的な意思決定に役立てることができます。

Improvado は、手動介入や SQL の知識、カスタム スクリプトを必要とせずに、マーケティング担当者が分析可能なデータを取得できるようにするエンタープライズ グレードのデータ変換エンジンを提供します。

プラットフォームには 2 つのオプションが用意されています。

• データ抽出からさまざまなユースケースの視覚化に至るまで、複数のマーケティングユースケース向けに事前構築されたデータパイプライン。 たとえば、有料広告分析レシピを選択すると、プラットフォームは広告プラットフォームから必要なデータを抽出し、プラットフォーム固有の支出構造を自動的にマッピングし、広告セット、広告レベル、クリエイティブに至るまでの毎日のキャンペーンのパフォーマンスに関するデータをダッシュ​​ボードに表示します。 、または配置レベル。
• スプレッドシートのような UI を備え、長期にわたる分析タイムラインを自動化し、データ検出を容易にする 300 を超える機能をサポートするセルフサービス データ変換エンジン。

5. 検証と改良

ブレンドされたデータセットを検証して、異常の有無をチェックし、データの関係を検証し、分析要件を満たしていることを確認することで、その精度と整合性を確保します。 キャンペーンのパフォーマンス データと元の CRM エントリを相互参照することで、一貫性と信頼性を維持できます。

繰り返しになりますが、自動化されたソリューションを統合すると、データの検証と改良のプロセスが大幅に簡素化されます。 Cerebro は、AI を活用したキャンペーン管理およびデータ ガバナンス ソリューションであり、データの一貫性を自動的に検証し、異常やデータの不一致について警告します。

6. BI ツールとの統合

ブレンドされたデータをビジネス インテリジェンス ツールと統合して視覚化と分析を行い、実用的な洞察を提供するダッシュボードとレポートの作成を可能にします。 コンバージョン指標と組み合わされたカスタマー ジャーニー データを視覚化することで、マーケティング戦略を最適化し、キャンペーンのパフォーマンスを向上させることができます。

マーケティング データ ブレンディングの課題とベスト プラクティス

データ ブレンディングを効果的に活用し、その固有の課題を克服するには、正確、効率的、スケーラブルなデータ統合を保証する戦略的なベスト プラクティスを採用することが不可欠です。

課題: 複数のソースからのデータ統合

さまざまなソースからのデータの統合は複雑で時間がかかる場合があります。 各ソースには異なるデータ形式、構造、用語が存在することが多く、包括的な分析のための統一されたデータセットを作成することが困難になります。

ソリューション

• データ形式の標準化:データ標準化の実践を実装して、さまざまなソース間でデータ形式と構造の一貫性を確保します。 データ変換ツールを使用してデータを正規化し、ブレンドと分析を容易にします。
• ETL ツールを使用する:抽出、変換、ロード (ETL) ツールを使用して、さまざまなソースからデータを抽出し、一貫した形式に変換し、統合データ ウェアハウスにロードするプロセスを自動化します。 ETL ツールはデータ統合を合理化し、エラーのリスクを軽減します。
• データ マッピング:さまざまなソースからのデータ フィールドを調整するための包括的なデータ マッピング戦略を開発します。 これにより、類似したデータ ポイントが正しくマージされ、より正確な分析が容易になります。

課題: データの品質と一貫性

信頼性の高い分析を行うには、データの品質と一貫性を確保することが重要です。 一貫性のないデータや低品質のデータは、不正確な洞察や誤った意思決定につながる可能性があります。

ソリューション

• データ クリーニング:定期的なデータ クリーニング プロセスを実装して、重複を削除し、エラーを修正し、欠落値を埋めます。 自動化されたデータ クリーニング ツールを使用して、高いデータ品質を維持します。
• 検証ルール:システムに入力されるデータが事前に定義された品質基準を満たしていることを確認するデータ検証ルールを確立します。 自動化された検証チェックにより、不一致をリアルタイムで特定して修正できます。
• 継続的な監視:データ品質の継続的な監視と監査を設定します。 データ品質ダッシュボードを使用して主要な指標を追跡し、問題を迅速に特定して、データの一貫性と信頼性を確保します。

課題: クロスプラットフォームのデータ統合

それぞれ独自の API とデータ構造を備えたさまざまなマーケティング プラットフォームやツールからのデータを統合することは、複雑で時間がかかる場合があります。

ソリューション

• API 統合:さまざまなマーケティング プラットフォームからのデータ抽出を自動化するための堅牢な API 統合を開発します。 あるいは、すでに 500 を超える API コネクタを備え、オンデマンドでカスタム コネクタを構築し、API 管理をカバーできる Improvado などのツールを利用します。
• 統合データ レイヤー:さまざまなプラットフォームからのデータを標準化および統合する統合データ レイヤーを作成します。 このアプローチにより、すべてのデータが一貫した形式で保存されるため、混合と分析が容易になります。

データブレンディングの簡素化

Improvado は、データ抽出から正規化、変換までのデータ準備サイクル全体を自動化することで、データ ブラインディングのプロセスを合理化します。 このプラットフォームは、さまざまなチャネルからのデータに一貫性があり、分析の準備が整っていることを保証します。 これは、マーケティング戦略を情報化するために正確で均一なデータに依存している組織にとって非常に重要です。

Improvado の Cerebro は、キャンペーン データ管理とデータ ガバナンスに重点を置くことで、これらの機能を強化します。 Cerebro は、確立された標準に対するマーケティング データのコンプライアンスと運用チェックを自動化し、命名規則からターゲティング パラメータに至るすべてがすべての資産にわたって一貫していることを保証します。

よくある質問