Łączenie danych: procesy, korzyści i najlepsze praktyki

Mieszanie danych polega na łączeniu danych z wielu źródeł w celu utworzenia jednolitego zbioru danych, który można analizować w celu uzyskania głębszych spostrzeżeń i wsparcia w podejmowaniu decyzji.

Z punktu widzenia marketingu łączenie danych pozwala marketerom uzyskać głębszy wgląd w zachowania klientów i skuteczność kampanii w różnych kanałach. Usprawnia atrybucję wielokanałową, pomagając zespołom zrozumieć pełną podróż klienta i wpływ każdego punktu kontaktu.

Co to jest mieszanie danych?

Łączenie danych a transformacja danych

Mieszanie danych jest często mylone z transformacją danych. Chociaż te dwa procesy stanowią integralną część przepływu pracy analitycznej, należy je rozróżnić, aby wiedzieć, kiedy mieszać dane, a kiedy je przekształcać.

Mieszanie danych

Mieszanie danych skupia się na łączeniu danych z wielu źródeł w celu utworzenia pojedynczego zbioru danych, który można wspólnie analizować. Zwykle jest używany do analizy eksploracyjnej i szybkiego odpowiadania na konkretne pytania biznesowe.

Transformacja danych

Transformacja danych obejmuje bardziej rozbudowany proces konwersji danych do formatu odpowiedniego do długotrwałego przechowywania i kompleksowej analizy. Proces ten obejmuje normalizację, agregację i wzbogacanie danych w celu zapewnienia ich spójności i gotowości do wykorzystania w hurtowniach danych lub innych systemach.

Znaczenie łączenia danych

Łączenie danych ma kluczowe znaczenie w wydobywaniu przydatnych wniosków z szerokiej gamy źródeł danych. Integrując różnorodne zbiory danych, organizacje mogą uzyskać całościowy obraz, który wpływa na lepsze podejmowanie decyzji i efektywność operacyjną.

Na przykład sprzedawcy detaliczni mogą łączyć dane dotyczące zakupów w sklepach z zachowaniami zakupowymi online, aby identyfikować trendy i preferencje, umożliwiając w ten sposób spersonalizowane strategie marketingowe, które zwiększają lojalność klientów i zwiększają sprzedaż.

Łączenie danych wspiera także analitykę w czasie rzeczywistym, która jest kluczowa dla szybkiego reagowania na zmiany rynkowe.

Na przykład podczas wprowadzania produktu na rynek zespoły marketingowe mogą łączyć dane dotyczące sprzedaży w czasie rzeczywistym z opiniami z mediów społecznościowych, aby na bieżąco dostosowywać swoje strategie, zapewniając powodzenie kampanii.

Usprawnianie procesów danych poprzez łączenie zmniejsza potrzebę szerokiego wsparcia IT i kosztownych rozwiązań w zakresie hurtowni danych. Firmy mogą przeznaczyć te oszczędności na inne inicjatywy strategiczne, takie jak rozwój produktu lub ekspansja rynkowa.

Kluczowe kroki w łączeniu danych

Mieszanie danych obejmuje kilka kluczowych etapów, które zapewniają integrację różnorodnych źródeł danych w spójny, użyteczny zbiór danych. Każdy etap ma na celu usprawnienie procesu przygotowania danych, zapewniając dokładność i efektywność.

1. Pozyskiwanie danych

Identyfikuj i zbieraj dane z różnych źródeł, takich jak wewnętrzne bazy danych, systemy CRM, aplikacje w chmurze i zewnętrzne źródła danych, takie jak platformy mediów społecznościowych i narzędzia do analityki internetowej. Może to obejmować gromadzenie danych sprzedażowych z systemów punktów sprzedaży, opinii klientów z mediów społecznościowych i wskaźników wydajności kampanii z platform automatyzacji marketingu.

Usprawnij proces pozyskiwania danych poprzez integrację zautomatyzowanych rozwiązań takich jak Improvado.

Improvado to specyficzne dla marketingu rozwiązanie do analizy i zarządzania danymi. Oferuje ponad 500 gotowych łączników danych API i obsługuje płaskie pozyskiwanie danych, co oznacza możliwość gromadzenia danych z arkusza kalkulacyjnego lub dysku Google. Improvado dodatkowo ułatwia pozyskiwanie i automatyzację danych, oferując szablony ekstrakcji danych, ładowanie danych historycznych do 5 lat i synchronizację danych co godzinę.

2. Czyszczenie danych

Zagregowane dane w dalszym ciągu nie nadają się do analizy. Oczyść zebrane dane, aby zapewnić ich dokładność i spójność, usuwając duplikaty, poprawiając błędy, uzupełniając brakujące wartości i standaryzując formaty.

Zapewnia to wiarygodną analizę. Zapewnienie, że wszystkie dane kontaktowe klientów mają jednolity format, a skorygowanie wszelkich rozbieżności w danych dotyczących sprzedaży przed połączeniem ich z wskaźnikami marketingu cyfrowego może znacznie poprawić jakość danych.

3. Łączenie danych

Połącz oczyszczone dane z różnych źródeł, używając metod takich jak złączenia, unie lub relacje, w zależności od struktury danych i wymagań analizy. Połączenie danych transakcyjnych z informacjami demograficznymi klientów może ujawnić zachowania zakupowe w różnych segmentach, dostarczając cennych informacji.

4. Transformacja danych

Przekształć dane w format odpowiedni do analizy, w tym normalizując dane, agregując je w znaczące metryki i upewniając się, że są zgodne z wymaganą strukturą. Agregowanie codziennych danych o ruchu w witrynie w miesięczne raporty może pomóc w identyfikacji trendów w zachowaniach odwiedzających, pomagając w podejmowaniu strategicznych decyzji.

Improvado zapewnia silnik transformacji danych klasy korporacyjnej, który pomaga marketerom uzyskać dane gotowe do analizy bez konieczności ręcznej interwencji, znajomości języka SQL lub niestandardowych skryptów.

Platforma udostępnia dwie możliwości:

• Gotowe potoki danych dla wielu zastosowań marketingowych, od ekstrakcji danych po wizualizację dla różnych przypadków użycia. Na przykład, jeśli wybierzesz przepis na analizę płatnych reklam, platforma wyodrębni potrzebne dane z platform reklamowych, automatycznie odwzoruje unikalne struktury wydatków platformy i zaprezentuje pulpit nawigacyjny z danymi na temat codziennej wydajności kampanii aż do reklamy, poziomu reklamy, kreacji lub poziom umieszczenia.
• Samoobsługowy silnik transformacji danych z interfejsem użytkownika przypominającym arkusz kalkulacyjny i obsługujący ponad 300 funkcji w celu automatyzacji długich harmonogramów analiz i ułatwienia odkrywania danych.

5. Walidacja i udoskonalanie

Zweryfikuj mieszany zbiór danych, aby zapewnić jego dokładność i integralność, sprawdzając anomalie, weryfikując powiązania danych i upewniając się, że spełnia on wymagania analityczne. Powiązanie danych dotyczących skuteczności kampanii z oryginalnymi wpisami CRM pomaga zachować spójność i niezawodność.

Po raz kolejny integracja zautomatyzowanych rozwiązań może znacznie ułatwić proces walidacji i udoskonalania danych. Cerebro to oparte na sztucznej inteligencji rozwiązanie do zarządzania kampaniami i zarządzania danymi, które automatycznie sprawdza spójność Twoich danych i ostrzega Cię o wszelkich anomaliach i rozbieżnościach w danych.

6. Integracja z narzędziami BI

Zintegruj mieszane dane z narzędziami analizy biznesowej do wizualizacji i analizy, umożliwiając tworzenie dashboardów i raportów dostarczających przydatnych spostrzeżeń. Wizualizacja danych dotyczących podróży klienta w połączeniu ze wskaźnikami konwersji pomaga zoptymalizować strategie marketingowe i poprawić skuteczność kampanii.

Wyzwania i najlepsze praktyki w zakresie łączenia danych marketingowych

Aby skutecznie wykorzystać łączenie danych i przezwyciężyć nieodłączne wyzwania, konieczne jest przyjęcie strategicznych najlepszych praktyk, które zapewnią dokładną, wydajną i skalowalną integrację danych.

Wyzwanie: Integracja danych z wielu źródeł

Integracja danych z różnych źródeł może być złożona i czasochłonna. Każde źródło często ma różne formaty danych, struktury i terminologię, co utrudnia utworzenie jednolitego zbioru danych na potrzeby kompleksowej analizy.

Rozwiązania

• Standaryzuj formaty danych: wdrażaj praktyki standaryzacji danych, aby zapewnić spójność formatów i struktur danych w różnych źródłach. Użyj narzędzi do transformacji danych, aby znormalizować dane, co ułatwi ich łączenie i analizę.
• Skorzystaj z narzędzi ETL: Wykorzystaj narzędzia Extract, Transform, Load (ETL), aby zautomatyzować proces wyodrębniania danych z różnych źródeł, przekształcania ich do spójnego formatu i ładowania do ujednoliconej hurtowni danych. Narzędzia ETL usprawniają integrację danych i zmniejszają ryzyko błędów.
• Mapowanie danych: Opracuj kompleksową strategię mapowania danych, aby dopasować pola danych z różnych źródeł. Zapewnia to prawidłowe połączenie podobnych punktów danych, co ułatwia dokładniejszą analizę.

Wyzwanie: jakość i spójność danych

Zapewnienie jakości i spójności danych ma kluczowe znaczenie dla rzetelnej analizy. Niespójne lub niskiej jakości dane mogą prowadzić do niedokładnych wniosków i błędnych decyzji.

Rozwiązania

• Czyszczenie danych: wdrażaj regularne procesy czyszczenia danych, aby usuwać duplikaty, poprawiać błędy i uzupełniać brakujące wartości. Korzystaj z narzędzi do automatycznego czyszczenia danych, aby zachować wysoką jakość danych.
• Zasady walidacji: Ustal zasady walidacji danych, aby zapewnić, że dane wprowadzane do systemu spełniają wcześniej określone standardy jakości. Zautomatyzowane kontrole walidacyjne mogą identyfikować i korygować niespójności w czasie rzeczywistym.
• Ciągłe monitorowanie: skonfiguruj ciągłe monitorowanie i audyt jakości danych. Korzystaj z pulpitów nawigacyjnych jakości danych, aby śledzić kluczowe wskaźniki i szybko identyfikować problemy, zapewniając spójność i niezawodność danych.

Wyzwanie: Międzyplatformowa integracja danych

Integracja danych z różnych platform i narzędzi marketingowych, każdy z własnym API i strukturą danych, może być złożona i czasochłonna.

Rozwiązania

• Integracje API: Twórz solidne integracje API, aby zautomatyzować wyodrębnianie danych z różnych platform marketingowych. Alternatywnie możesz skorzystać z narzędzi takich jak Improvado, które mają już ponad 500 łączników API, mogą tworzyć niestandardowe łączniki na żądanie i obejmować zarządzanie interfejsami API.
• Ujednolicona warstwa danych: utwórz ujednoliconą warstwę danych, która standaryzuje i konsoliduje dane z różnych platform. Takie podejście gwarantuje, że wszystkie dane są przechowywane w spójnym formacie, co ułatwia łączenie i analizowanie.

Upraszczanie łączenia danych

Improvado usprawnia proces zaślepiania danych, automatyzując cały cykl przygotowania danych, od ekstrakcji danych po normalizację i transformację. Platforma zapewnia, że ​​dane z różnych kanałów są spójne i gotowe do analizy. Ma to kluczowe znaczenie dla organizacji, które w swoich strategiach marketingowych opierają się na dokładnych i jednolitych danych.

Cerebro firmy Improvado zwiększa te możliwości, koncentrując się na zarządzaniu danymi kampanii i zarządzaniu danymi. Cerebro automatyzuje zgodność i kontrole operacyjne danych marketingowych w odniesieniu do ustalonych standardów, zapewniając, że wszystko, od konwencji nazewnictwa po parametry kierowania, jest spójne we wszystkich zasobach.

Często zadawane pytania