Combinação de dados: processos, benefícios e práticas recomendadas

A combinação de dados envolve a fusão de dados de múltiplas fontes para criar um conjunto de dados unificado, que pode ser analisado para descobrir insights mais profundos e apoiar a tomada de decisões.

Em termos de marketing, a combinação de dados permite que os profissionais de marketing obtenham insights mais profundos sobre o comportamento do cliente e o desempenho da campanha em diferentes canais. Ele aprimora a atribuição multicanal, ajudando as equipes a compreender toda a jornada do cliente e o impacto de cada ponto de contato.

O que é combinação de dados?

Combinação de dados vs. transformação de dados

A combinação de dados costuma ser confundida com a transformação de dados. Embora esses dois processos sejam partes integrantes do fluxo de trabalho analítico, você precisa diferenciá-los para saber quando combinar os dados e quando transformá-los.

Combinação de dados

A combinação de dados concentra-se na combinação de dados de múltiplas fontes para criar um único conjunto de dados que possa ser analisado em conjunto. Geralmente é usado para análises exploratórias e para responder a perguntas específicas de negócios em tempo real.

Transformação de dados

A transformação de dados envolve um processo mais extenso de conversão de dados em um formato adequado para armazenamento de longo prazo e análise abrangente. Este processo inclui normalizar, agregar e enriquecer dados para garantir que sejam consistentes e prontos para uso em data warehouses ou outros sistemas.

A importância da combinação de dados

A combinação de dados é fundamental para extrair insights acionáveis ​​de uma vasta gama de fontes de dados. Ao integrar diversos conjuntos de dados, as organizações podem obter uma visão holística que impulsiona uma melhor tomada de decisões e eficiência operacional.

Por exemplo, os retalhistas podem combinar dados de compras na loja com comportamento de compras online para identificar tendências e preferências, permitindo estratégias de marketing personalizadas que melhoram a fidelidade do cliente e aumentam as vendas.

A combinação de dados também suporta análises em tempo real, o que é crucial para responder rapidamente às mudanças do mercado.

Por exemplo, durante o lançamento de um produto, as equipes de marketing podem combinar dados de vendas em tempo real com feedback das mídias sociais para ajustar suas estratégias rapidamente, garantindo o sucesso da campanha.

A simplificação dos processos de dados por meio da combinação reduz a necessidade de amplo suporte de TI e soluções caras de armazenamento de dados. As empresas podem alocar estas poupanças para outras iniciativas estratégicas, como o desenvolvimento de produtos ou a expansão do mercado.

Principais etapas na combinação de dados

A combinação de dados envolve várias etapas críticas que garantem a integração de diversas fontes de dados em um conjunto de dados coeso e acionável. Cada etapa é projetada para agilizar o processo de preparação de dados, garantindo precisão e eficiência.

1. Aquisição de dados

Identifique e colete dados de diversas fontes, como bancos de dados internos, sistemas CRM, aplicativos em nuvem e fontes de dados externas, como plataformas de mídia social e ferramentas de análise da web. Isso pode incluir a coleta de dados de vendas de sistemas de ponto de venda, feedback de clientes em mídias sociais e métricas de desempenho de campanha em plataformas de automação de marketing.

Agilize o processo de aquisição de dados integrando soluções automatizadas como o Improvado.

Improvado é uma solução de análise e gerenciamento de dados específica para marketing. Ele oferece mais de 500 conectores de dados de API pré-construídos e suporta ingestão de dados simples, o que significa recursos para coletar dados de uma planilha ou do Google Disk. O Improvado facilita ainda mais a aquisição e automação de dados, oferecendo modelos de extração de dados, até 5 anos de carregamento de dados históricos e sincronização de dados por hora.

2. Limpeza de dados

Os dados agregados ainda não são adequados para análise. Limpe os dados coletados para garantir sua precisão e consistência, removendo duplicatas, corrigindo erros, preenchendo valores ausentes e padronizando formatos.

Isso garante uma análise confiável. Garantir que todos os dados de contato do cliente sigam um formato uniforme e corrigir quaisquer discrepâncias nos dados de vendas antes de combiná-los com métricas de marketing digital pode melhorar significativamente a qualidade dos dados.

3. Juntando Dados

Combine os dados limpos de diferentes fontes usando métodos como junções, uniões ou relacionamentos, dependendo da estrutura de dados e dos requisitos de análise. A fusão de dados transacionais com informações demográficas dos clientes pode revelar comportamentos de compra em diferentes segmentos, fornecendo informações valiosas.

4. Transformação de dados

Transforme os dados em um formato adequado para análise, incluindo normalização dos dados, agregando-os em métricas significativas e garantindo que estejam de acordo com a estrutura necessária. Agregar dados diários de tráfego do site em relatórios mensais pode ajudar a identificar tendências no comportamento dos visitantes, auxiliando na tomada de decisões estratégicas.

O Improvado fornece um mecanismo de transformação de dados de nível empresarial que ajuda os profissionais de marketing a obter dados prontos para análise sem a necessidade de intervenção manual, conhecimento de SQL ou scripts personalizados.

A plataforma oferece duas opções:

• Pipelines de dados pré-construídos para vários casos de uso de marketing, desde a extração de dados até a visualização para vários casos de uso. Por exemplo, se você selecionar uma receita de análise de anúncios pagos, a plataforma extrairá os dados necessários das plataformas de anúncios, mapeará automaticamente as estruturas de gastos exclusivas da plataforma e apresentará um painel com dados sobre o desempenho diário da campanha até o conjunto de anúncios, nível do anúncio, criativo ou nível de veiculação.
• Mecanismo de transformação de dados de autoatendimento que possui uma interface semelhante a uma planilha e oferece suporte a mais de 300 recursos e funcionalidades para automatizar longos cronogramas de análise e facilitar a descoberta de dados.

5. Validação e Refinamento

Valide o conjunto de dados combinado para garantir sua precisão e integridade, verificando anomalias, verificando relacionamentos de dados e garantindo que ele atenda aos requisitos de análise. A referência cruzada dos dados de desempenho da campanha com as entradas originais do CRM ajuda a manter a consistência e a confiabilidade.

Mais uma vez, a integração de soluções automatizadas pode facilitar significativamente o processo de validação e refinamento de dados. Cerebro é uma solução de gerenciamento de campanha e governança de dados com tecnologia de IA que valida automaticamente a consistência de seus dados e alerta sobre quaisquer anomalias e discrepâncias de dados.

6. Integração com ferramentas de BI

Integre os dados combinados com ferramentas de business intelligence para visualização e análise, permitindo a criação de painéis e relatórios que fornecem insights acionáveis. A visualização dos dados da jornada do cliente combinada com métricas de conversão ajuda a otimizar as estratégias de marketing e melhorar o desempenho da campanha.

Desafios e práticas recomendadas de combinação de dados de marketing

Para aproveitar eficazmente a combinação de dados e superar os desafios inerentes, é essencial adotar melhores práticas estratégicas que garantam uma integração de dados precisa, eficiente e escalonável.

Desafio: Integração de Dados de Múltiplas Fontes

A integração de dados de várias fontes pode ser complexa e demorada. Cada fonte geralmente possui formatos, estruturas e terminologias de dados diferentes, dificultando a criação de um conjunto de dados unificado para uma análise abrangente.

Soluções

• Padronize formatos de dados: Implemente práticas de padronização de dados para garantir consistência em formatos e estruturas de dados em diferentes fontes. Use ferramentas de transformação de dados para normalizar os dados, facilitando a combinação e a análise.
• Use ferramentas ETL: Empregue ferramentas Extract, Transform, Load (ETL) para automatizar o processo de extração de dados de várias fontes, transformando-os em um formato consistente e carregando-os em um data warehouse unificado. As ferramentas ETL simplificam a integração de dados e reduzem o risco de erros.
• Mapeamento de dados: Desenvolva uma estratégia abrangente de mapeamento de dados para alinhar campos de dados de diferentes fontes. Isso garante que pontos de dados semelhantes sejam mesclados corretamente, facilitando uma análise mais precisa.

Desafio: Qualidade e Consistência dos Dados

Garantir a qualidade e a consistência dos dados é crucial para uma análise confiável. Dados inconsistentes ou de baixa qualidade podem levar a insights imprecisos e a tomadas de decisões equivocadas.

Soluções

• Limpeza de dados: implemente processos regulares de limpeza de dados para remover duplicatas, corrigir erros e preencher valores ausentes. Use ferramentas automatizadas de limpeza de dados para manter a alta qualidade dos dados.
• Regras de validação: Estabeleça regras de validação de dados para garantir que os dados que entram no sistema atendam aos padrões de qualidade predefinidos. As verificações de validação automatizadas podem identificar e corrigir inconsistências em tempo real.
• Monitoramento contínuo: configure monitoramento e auditoria contínuos da qualidade dos dados. Use painéis de qualidade de dados para monitorar as principais métricas e identificar problemas prontamente, garantindo que os dados permaneçam consistentes e confiáveis.

Desafio: Integração de dados entre plataformas

A integração de dados de diversas plataformas e ferramentas de marketing, cada uma com sua própria API e estrutura de dados, pode ser complexa e demorada.

Soluções

• Integrações de API: Desenvolva integrações de API robustas para automatizar a extração de dados de várias plataformas de marketing. Como alternativa, utilize ferramentas como o Improvado, que já possui mais de 500 conectores de API, pode criar conectores personalizados sob demanda e abranger o gerenciamento de API.
• Camada de dados unificada: Crie uma camada de dados unificada que padronize e consolide dados de diferentes plataformas. Essa abordagem garante que todos os dados sejam armazenados em um formato consistente, facilitando a combinação e a análise.

Simplificando a combinação de dados

O Improvado agiliza o processo de cegamento de dados, automatizando todo o ciclo de preparação de dados, desde a extração de dados até a normalização e transformação. A plataforma garante que os dados de vários canais sejam consistentes e prontos para análise. Isto é crucial para organizações que dependem de dados precisos e uniformes para informar as suas estratégias de marketing.

O Cerebro by Improvado aprimora esses recursos, concentrando-se no gerenciamento de dados de campanha e na governança de dados. O Cerebro automatiza as verificações operacionais e de conformidade dos dados de marketing em relação aos padrões estabelecidos, garantindo que tudo, desde convenções de nomenclatura até parâmetros de segmentação, seja consistente em todos os ativos.

Perguntas frequentes