Combinarea datelor: procese, beneficii și bune practici

Combinarea datelor implică îmbinarea datelor din mai multe surse pentru a crea un set de date unificat, care poate fi analizat pentru a descoperi informații mai profunde și pentru a sprijini luarea deciziilor.

În termeni de marketing, combinarea datelor permite marketerilor să obțină o perspectivă mai profundă asupra comportamentului clienților și a performanței campaniei pe diferite canale. Îmbunătățește atribuirea pe mai multe canale, ajutând echipele să înțeleagă întreaga călătorie a clienților și impactul fiecărui punct de contact.

Ce este amestecarea datelor?

Amestecarea datelor vs. Transformarea datelor

Amestecarea datelor este adesea amestecată cu transformarea datelor. Deși aceste două procese sunt părți integrante ale fluxului de lucru de analiză, trebuie să faceți diferența între cele două pentru a ști când să combinați datele față de când să transformați datele.

Amestecarea datelor

Combinarea datelor se concentrează pe combinarea datelor din mai multe surse pentru a crea un singur set de date care poate fi analizat împreună. Este de obicei folosit pentru analiza exploratorie și pentru a răspunde la întrebări specifice de afaceri din mers.

Transformarea datelor

Transformarea datelor implică un proces mai amplu de conversie a datelor într-un format potrivit pentru stocarea pe termen lung și analiză cuprinzătoare. Acest proces include normalizarea, agregarea și îmbogățirea datelor pentru a se asigura că sunt consecvente și gata de utilizare în depozitele de date sau alte sisteme.

Importanța amestecării datelor

Amestecarea datelor este esențială în extragerea de informații utile dintr-o gamă largă de surse de date. Prin integrarea diverselor seturi de date, organizațiile pot obține o viziune holistică care conduce la o mai bună luare a deciziilor și eficiență operațională.

De exemplu, comercianții cu amănuntul pot combina datele privind achizițiile din magazin cu comportamentul de cumpărături online pentru a identifica tendințele și preferințele, permițând strategii de marketing personalizate care sporesc loialitatea clienților și cresc vânzările.

Combinarea datelor acceptă, de asemenea, analiza în timp real, care este crucială pentru a răspunde rapid la schimbările pieței.

De exemplu, în timpul lansării unui produs, echipele de marketing pot combina datele de vânzări în timp real cu feedback-ul din rețelele sociale pentru a-și ajusta strategiile din mers, asigurând succesul campaniei.

Raționalizarea proceselor de date prin combinare reduce nevoia de asistență IT extinsă și de soluții costisitoare de depozitare a datelor. Companiile pot aloca aceste economii altor inițiative strategice, cum ar fi dezvoltarea de produse sau extinderea pieței.

Pași cheie în amestecarea datelor

Amestecarea datelor implică câțiva pași critici care asigură integrarea diverselor surse de date într-un set de date coerent și acționabil. Fiecare pas este conceput pentru a eficientiza procesul de pregătire a datelor, asigurând acuratețea și eficiența.

1. Achiziția de date

Identificați și colectați date din diverse surse, cum ar fi baze de date interne, sisteme CRM, aplicații cloud și surse externe de date, cum ar fi platformele de social media și instrumentele de analiză web. Aceasta ar putea include colectarea de date de vânzări de la sistemele punctelor de vânzare, feedback-ul clienților de pe rețelele sociale și măsurători de performanță a campaniei de la platformele de automatizare a marketingului.

Eficientizați procesul de achiziție a datelor prin integrarea de soluții automate precum Improvado.

Improvado este o soluție de analiză și gestionare a datelor specifică marketingului. Oferă peste 500 de conectori de date API prefabricați și acceptă asimilarea plată a datelor, ceea ce înseamnă capabilități de a culege date dintr-o foaie de calcul sau Google Disk. Improvado facilitează și mai mult achiziția și automatizarea datelor, oferind șabloane de extragere a datelor, până la 5 ani de încărcare a datelor istorice și sincronizarea datelor pe oră.

2. Curățarea datelor

Datele agregate nu sunt încă potrivite pentru analiză. Curățați datele colectate pentru a le asigura acuratețea și consistența prin eliminarea duplicatelor, corectarea erorilor, completarea valorilor lipsă și standardizarea formatelor.

Acest lucru asigură o analiză fiabilă. Asigurarea că toate datele de contact ale clienților urmează un format uniform și corectarea oricăror discrepanțe în datele de vânzări înainte de a le combina cu valorile de marketing digital poate îmbunătăți semnificativ calitatea datelor.

3. Date de conectare

Combinați datele curățate din diferite surse folosind metode precum îmbinări, uniuni sau relații, în funcție de structura datelor și de cerințele de analiză. Îmbinarea datelor tranzacționale cu informațiile demografice ale clienților poate dezvălui comportamente de cumpărare în diferite segmente, oferind informații valoroase.

4. Transformarea datelor

Transformați datele într-un format adecvat pentru analiză, inclusiv normalizarea datelor, agregarea lor în valori semnificative și asigurarea că acestea respectă structura necesară. Agregarea datelor zilnice despre traficul site-ului web în rapoarte lunare poate ajuta la identificarea tendințelor în comportamentul vizitatorilor, ajutând la luarea deciziilor strategice.

Improvado oferă un motor de transformare a datelor la nivel de întreprindere, care îi ajută pe marketeri să obțină date pregătite pentru analiză fără a fi nevoie de intervenție manuală, cunoștințe de SQL sau scripturi personalizate.

Platforma oferă două opțiuni:

• Canale de date preconstruite pentru mai multe cazuri de utilizare de marketing, de la extragerea datelor la vizualizare pentru diverse cazuri de utilizare. De exemplu, dacă selectați o rețetă de analiză a anunțurilor plătite, platforma va extrage datele necesare de pe platformele de anunțuri, va mapa automat structurile unice de cheltuieli ale platformei și va prezenta un tablou de bord cu date despre performanța zilnică a campaniei până la reclamă, nivel de anunț, reclamă. , sau nivel de plasare.
• Motor de transformare a datelor cu autoservire, care are o interfață de utilizare asemănătoare unei foi de calcul și acceptă peste 300 de caracteristici și funcționalități pentru a automatiza termenele lungi de analiză și pentru a facilita descoperirea datelor.

5. Validare și rafinare

Validați setul de date combinat pentru a asigura acuratețea și integritatea acestuia, verificând anomaliile, verificând relațiile de date și asigurându-vă că îndeplinește cerințele de analiză. Încrucișarea datelor de performanță a campaniei cu intrările CRM originale ajută la menținerea coerenței și a fiabilității.

Încă o dată, integrarea soluțiilor automate poate ușura semnificativ procesul de validare și rafinare a datelor. Cerebro este o soluție de gestionare a campaniilor și de guvernare a datelor bazată pe inteligență artificială, care validează automat consistența datelor dvs. și vă avertizează cu privire la orice anomalii și discrepanțe între date.

6. Integrarea cu instrumentele BI

Integrați datele combinate cu instrumente de business intelligence pentru vizualizare și analiză, permițând crearea de tablouri de bord și rapoarte care oferă informații utile. Vizualizarea datelor despre călătoria clienților combinate cu valorile de conversie ajută la optimizarea strategiilor de marketing și la îmbunătățirea performanței campaniei.

Provocări de combinare a datelor de marketing și cele mai bune practici

Pentru a valorifica eficient combinarea datelor și a depăși provocările sale inerente, este esențial să se adopte cele mai bune practici strategice care să asigure integrarea corectă, eficientă și scalabilă a datelor.

Provocare: Integrarea datelor din mai multe surse

Integrarea datelor din diverse surse poate fi complexă și consumatoare de timp. Fiecare sursă are adesea formate de date, structuri și terminologii diferite, ceea ce face dificilă crearea unui set de date unificat pentru o analiză cuprinzătoare.

Soluții

• Standardizați formatele de date: implementați practici de standardizare a datelor pentru a asigura coerența formatelor și structurilor de date din diferite surse. Utilizați instrumente de transformare a datelor pentru a normaliza datele, făcându-le mai ușor de combinat și analizat.
• Utilizați instrumente ETL: Folosiți instrumente Extract, Transform, Load (ETL) pentru a automatiza procesul de extragere a datelor din diverse surse, transformându-le într-un format consistent și încărcându-le într-un depozit de date unificat. Instrumentele ETL simplifică integrarea datelor și reduc riscul erorilor.
• Maparea datelor: Dezvoltați o strategie cuprinzătoare de cartografiere a datelor pentru a alinia câmpurile de date din diferite surse. Acest lucru asigură că punctele de date similare sunt îmbinate corect, facilitând o analiză mai precisă.

Provocare: Calitatea și consistența datelor

Asigurarea calității și consecvenței datelor este crucială pentru o analiză fiabilă. Datele inconsecvente sau de proastă calitate pot duce la informații inexacte și la luarea deciziilor greșite.

Soluții

• Curățarea datelor: implementați procese regulate de curățare a datelor pentru a elimina duplicatele, a corecta erorile și a completa valorile lipsă. Utilizați instrumente automate de curățare a datelor pentru a menține o calitate ridicată a datelor.
• Reguli de validare: Stabiliți reguli de validare a datelor pentru a vă asigura că datele care intră în sistem îndeplinesc standardele de calitate predefinite. Verificările automate de validare pot identifica și corecta inconsecvențele în timp real.
• Monitorizare continuă: Configurați monitorizarea și auditarea continuă a calității datelor. Utilizați tablouri de bord pentru calitatea datelor pentru a urmări valorile cheie și pentru a identifica problemele cu promptitudine, asigurându-vă că datele rămân consistente și fiabile.

Provocare: Integrarea datelor pe mai multe platforme

Integrarea datelor de la diverse platforme și instrumente de marketing, fiecare cu propria sa API și structură de date, poate fi complexă și consumatoare de timp.

Soluții

• Integrari API: Dezvoltați integrări API robuste pentru a automatiza extragerea datelor de pe diverse platforme de marketing. Ca alternativă, utilizați instrumente precum Improvado care au deja peste 500 de conectori API, pot construi conectori personalizați la cerere și acoperă gestionarea API.
• Strat de date unificat: creați un strat de date unificat care standardizează și consolidează datele de pe diferite platforme. Această abordare asigură că toate datele sunt stocate într-un format consecvent, facilitând combinarea și analizarea.

Simplificarea amestecării datelor

Improvado eficientizează procesul de orbire a datelor prin automatizarea întregului ciclu de pregătire a datelor, de la extragerea datelor până la normalizare și transformare. Platforma se asigură că datele de pe diverse canale sunt consistente și gata pentru analiză. Acest lucru este crucial pentru organizațiile care depind de date exacte și uniforme pentru a-și informa strategiile de marketing.

Cerebro de Improvado îmbunătățește aceste capacități concentrându-se pe gestionarea datelor campaniei și pe guvernarea datelor. Cerebro automatizează verificările de conformitate și operaționale pentru datele de marketing în raport cu standardele stabilite, asigurându-se că totul, de la convențiile de denumire până la parametrii de direcționare, este consecvent pentru toate activele.

Întrebări frecvente