데이터 혼합: 프로세스, 이점 및 모범 사례

데이터 혼합에는 여러 소스의 데이터를 병합하여 통합 데이터 세트를 생성하는 작업이 포함되며, 이를 분석하여 더 깊은 통찰력을 발견하고 의사 결정을 지원할 수 있습니다.

마케팅 측면에서 데이터 혼합을 통해 마케팅 담당자는 다양한 채널에서 고객 행동과 캠페인 성과에 대한 더 깊은 통찰력을 얻을 수 있습니다. 다중 채널 기여도를 향상시켜 팀이 전체 고객 여정과 각 터치포인트의 영향을 이해하는 데 도움을 줍니다.

데이터 혼합이란 무엇입니까?

데이터 혼합과 데이터 변환

데이터 혼합은 종종 데이터 변환과 혼동됩니다. 이 두 프로세스는 분석 워크플로우의 필수적인 부분이지만, 데이터를 혼합할 시기와 데이터를 변환할 시기를 알기 위해서는 두 프로세스를 구별해야 합니다.

데이터 혼합

데이터 혼합은 여러 소스의 데이터를 결합 하여 함께 분석할 수 있는 단일 데이터 세트를 만드는 데 중점을 둡니다. 일반적으로 탐색적 분석과 특정 비즈니스 질문에 즉석에서 답변하는 데 사용됩니다.

데이터 변환

데이터 변환에는 데이터를 장기 저장 및 포괄적인 분석에 적합한 형식으로 변환하는 보다 광범위한 프로세스가 포함됩니다. 이 프로세스에는 데이터의 일관성을 유지하고 데이터 웨어하우스나 기타 시스템에서 사용할 수 있도록 데이터를 정규화, 집계 및 강화하는 작업이 포함됩니다.

데이터 혼합의 중요성

데이터 혼합은 광범위한 데이터 소스에서 실행 가능한 통찰력을 추출하는 데 중추적인 역할을 합니다. 다양한 데이터 세트를 통합함으로써 조직은 더 나은 의사 결정과 운영 효율성을 촉진하는 전체적인 관점을 얻을 수 있습니다.

예를 들어, 소매업체는 매장 내 구매 데이터를 온라인 쇼핑 행동과 결합하여 추세와 선호도를 파악하고 고객 충성도를 높이고 매출을 높이는 개인화된 마케팅 전략을 구현할 수 있습니다.

데이터 블렌딩은 실시간 분석도 지원하는데, 이는 시장 변화에 신속하게 대응하는 데 매우 중요합니다.

예를 들어, 제품 출시 중에 마케팅 팀은 실시간 판매 데이터와 소셜 미디어 피드백을 결합하여 즉석에서 전략을 조정하여 캠페인의 성공을 보장할 수 있습니다.

혼합을 통해 데이터 프로세스를 간소화하면 광범위한 IT 지원과 값비싼 데이터 웨어하우징 솔루션의 필요성이 줄어듭니다. 기업은 이러한 절감액을 제품 개발이나 시장 확장과 같은 다른 전략적 이니셔티브에 할당할 수 있습니다.

데이터 혼합의 주요 단계

데이터 혼합에는 다양한 데이터 소스를 응집력 있고 실행 가능한 데이터 세트로 통합하는 몇 가지 중요한 단계가 포함됩니다. 각 단계는 데이터 준비 프로세스를 간소화하여 정확성과 효율성을 보장하도록 설계되었습니다.

1. 데이터 수집

내부 데이터베이스, CRM 시스템, 클라우드 애플리케이션 등 다양한 소스와 소셜 미디어 플랫폼, 웹 분석 도구 등의 외부 데이터 소스에서 데이터를 식별하고 수집합니다. 여기에는 POS 시스템의 판매 데이터 수집, 소셜 미디어의 고객 피드백, 마케팅 자동화 플랫폼의 캠페인 성과 지표 수집이 포함될 수 있습니다.

Improvado와 같은 자동화 솔루션을 통합하여 데이터 수집 프로세스를 간소화하세요.

Improvado는 마케팅 관련 분석 및 데이터 관리 솔루션입니다. 500개 이상의 사전 구축된 API 데이터 커넥터를 제공하고 플랫 데이터 수집을 지원합니다. 즉, 스프레드시트나 Google 디스크에서 데이터를 수집하는 기능을 의미합니다. Improvado는 데이터 추출 템플릿, 최대 5년 간의 기록 데이터 로드 및 시간별 데이터 동기화를 제공하여 데이터 수집 및 자동화를 더욱 촉진합니다.

2. 데이터 정리

집계된 데이터는 아직 분석에 적합하지 않습니다. 수집된 데이터를 정리하여 중복 제거, 오류 수정, 누락된 값 채우기 및 형식 표준화를 통해 정확성과 일관성을 보장합니다.

이는 신뢰할 수 있는 분석을 보장합니다. 모든 고객 연락처 데이터가 통일된 형식을 따르도록 하고 판매 데이터를 디지털 마케팅 지표와 혼합하기 전에 불일치를 수정하면 데이터 품질을 크게 향상시킬 수 있습니다.

3. 데이터 결합

데이터 구조 및 분석 요구 사항에 따라 조인, 통합 또는 관계와 같은 방법을 사용하여 다양한 소스에서 정리된 데이터를 결합합니다. 거래 데이터와 고객 인구통계 정보를 병합하면 다양한 부문의 구매 행동을 파악하여 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

4. 데이터 변환

데이터 정규화, 의미 있는 지표로 집계, 필요한 구조 준수 확인 등을 포함하여 데이터를 분석에 적합한 형식으로 변환합니다. 일일 웹사이트 트래픽 데이터를 월별 보고서로 집계하면 방문자 행동 추세를 파악하고 전략적 의사 결정에 도움이 될 수 있습니다.

Improvado는 마케팅 담당자가 수동 개입, SQL 지식 또는 사용자 정의 스크립트 없이도 분석 가능한 데이터를 얻을 수 있도록 돕는 엔터프라이즈급 데이터 변환 엔진을 제공합니다.

플랫폼은 두 가지 옵션을 제공합니다.

• 다양한 사용 사례에 대한 데이터 추출부터 시각화까지 다양한 마케팅 사용 사례를 위해 사전 구축된 데이터 파이프라인입니다 . 예를 들어, 유료 광고 분석 레시피를 선택하면 플랫폼은 광고 플랫폼에서 필요한 데이터를 추출하고 플랫폼의 고유한 지출 구조를 자동으로 매핑하며 광고 세트, 광고 수준, 크리에이티브에 이르기까지 일일 캠페인 성과에 대한 데이터가 포함된 대시보드를 제공합니다. 또는 배치 수준입니다.
• 스프레드시트와 같은 UI가 있고 300개 이상의 특징과 기능을 지원하여 긴 분석 타임라인을 자동화하고 데이터 검색을 용이하게 하는 셀프 서비스 데이터 변환 엔진입니다 .

5. 검증 및 개선

이상 여부를 확인하고, 데이터 관계를 확인하고, 분석 요구 사항을 충족하는지 확인하여 혼합 데이터 세트의 정확성과 무결성을 검증합니다. 원본 CRM 항목과 캠페인 성과 데이터를 상호 참조하면 일관성과 신뢰성을 유지하는 데 도움이 됩니다.

다시 한번, 자동화된 솔루션의 통합은 데이터 검증 및 개선 프로세스를 크게 단순화할 수 있습니다. Cerebro는 데이터의 일관성을 자동으로 검증하고 이상 현상과 데이터 불일치에 대해 경고하는 AI 기반 캠페인 관리 및 데이터 거버넌스 솔루션입니다.

6. BI 도구와의 통합

혼합된 데이터를 시각화 및 분석을 위한 비즈니스 인텔리전스 도구와 통합하여 실행 가능한 통찰력을 제공하는 대시보드 및 보고서를 생성할 수 있습니다. 전환 지표와 결합된 고객 여정 데이터를 시각화하면 마케팅 전략을 최적화하고 캠페인 성과를 향상시키는 데 도움이 됩니다.

마케팅 데이터 혼합 과제 및 모범 사례

데이터 혼합을 효과적으로 활용하고 그에 따른 고유한 문제를 극복하려면 정확하고 효율적이며 확장 가능한 데이터 통합을 보장하는 전략적 모범 사례를 채택하는 것이 필수적입니다.

과제: 여러 소스의 데이터 통합

다양한 소스의 데이터를 통합하는 것은 복잡하고 시간이 많이 걸릴 수 있습니다. 각 소스마다 데이터 형식, 구조, 용어가 서로 다르기 때문에 포괄적인 분석을 위한 통합 데이터 세트를 생성하기가 어렵습니다.

솔루션

• 데이터 형식 표준화: 데이터 표준화 방식을 구현하여 다양한 소스에서 데이터 형식 및 구조의 일관성을 보장합니다. 데이터 변환 도구를 사용하여 데이터를 정규화하면 더 쉽게 혼합하고 분석할 수 있습니다.
• ETL 도구 사용: ETL (추출, 변환, 로드) 도구를 사용하여 다양한 소스에서 데이터를 추출하고 이를 일관된 형식으로 변환하고 통합 데이터 웨어하우스에 로드하는 프로세스를 자동화합니다. ETL 도구는 데이터 통합을 간소화하고 오류 위험을 줄입니다.
• 데이터 매핑: 다양한 소스의 데이터 필드를 정렬하기 위한 포괄적인 데이터 매핑 전략을 개발합니다. 이를 통해 유사한 데이터 포인트가 올바르게 병합되어 보다 정확한 분석이 가능해집니다.

과제: 데이터 품질 및 일관성

신뢰할 수 있는 분석을 위해서는 데이터 품질과 일관성을 보장하는 것이 중요합니다. 일관성이 없거나 품질이 낮은 데이터는 부정확한 통찰력과 잘못된 의사결정으로 이어질 수 있습니다.

솔루션

• 데이터 정리: 중복 제거, 오류 수정, 누락된 값 채우기를 위한 정기적인 데이터 정리 프로세스를 구현합니다. 자동화된 데이터 정리 도구를 사용하여 높은 데이터 품질을 유지하세요.
• 검증 규칙: 시스템에 입력되는 데이터가 사전 정의된 품질 표준을 충족하는지 확인하기 위해 데이터 검증 규칙을 설정합니다. 자동화된 검증 검사를 통해 실시간으로 불일치를 식별하고 수정할 수 있습니다.
• 지속적인 모니터링: 데이터 품질에 대한 지속적인 모니터링 및 감사를 설정합니다. 데이터 품질 대시보드를 사용하여 주요 지표를 추적하고 문제를 즉시 식별하여 데이터의 일관성과 신뢰성을 유지하세요.

과제: 교차 플랫폼 데이터 통합

각각 고유한 API와 데이터 구조를 가진 다양한 마케팅 플랫폼과 도구의 데이터를 통합하는 것은 복잡하고 시간이 많이 걸릴 수 있습니다.

솔루션

• API 통합: 강력한 API 통합을 개발하여 다양한 마케팅 플랫폼에서 데이터 추출을 자동화합니다. 또는 이미 500개가 넘는 API 커넥터를 보유하고 있고 필요에 따라 맞춤형 커넥터를 구축할 수 있으며 API 관리를 담당하는 Improvado와 같은 도구를 활용하세요.
• 통합 데이터 계층: 다양한 플랫폼의 데이터를 표준화하고 통합하는 통합 데이터 계층을 만듭니다. 이 접근 방식을 사용하면 모든 데이터가 일관된 형식으로 저장되므로 혼합 및 분석이 더 쉬워집니다.

데이터 혼합 단순화

Improvado는 데이터 추출부터 정규화 및 변환까지 전체 데이터 준비 주기를 자동화하여 데이터 블라인드 프로세스를 간소화합니다. 플랫폼은 다양한 채널의 데이터가 일관되고 분석 가능하도록 보장합니다. 이는 정확하고 통일된 데이터에 의존하여 마케팅 전략을 알리는 조직에 매우 중요합니다.

Improvado의 Cerebro는 캠페인 데이터 관리 및 데이터 거버넌스에 중점을 두어 이러한 기능을 향상시킵니다. Cerebro는 확립된 표준에 따라 마케팅 데이터에 대한 규정 준수 및 운영 검사를 자동화하여 명명 규칙부터 타겟팅 매개변수까지 모든 것이 모든 자산에서 일관되게 유지되도록 합니다.

자주 묻는 질문