การผสมข้อมูล: กระบวนการ ประโยชน์ และแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด

การผสมผสานข้อมูลเกี่ยวข้องกับการรวมข้อมูลจากหลายแหล่งเพื่อสร้างชุดข้อมูลที่เป็นหนึ่งเดียว ซึ่งสามารถวิเคราะห์เพื่อเปิดเผยข้อมูลเชิงลึกที่ลึกขึ้นและสนับสนุนการตัดสินใจ

ในแง่การตลาด การผสมผสานข้อมูลช่วยให้นักการตลาดได้รับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับพฤติกรรมของลูกค้าและประสิทธิภาพของแคมเปญในช่องทางต่างๆ ปรับปรุงการระบุแหล่งที่มาหลายช่องทาง ช่วยให้ทีมเข้าใจการเดินทางของลูกค้าทั้งหมดและผลกระทบของแต่ละจุดสัมผัส

การผสมข้อมูลคืออะไร?

การผสมข้อมูลกับการแปลงข้อมูล

การผสมข้อมูลมักผสมกับการแปลงข้อมูล แม้ว่ากระบวนการทั้งสองนี้จะเป็นส่วนสำคัญของเวิร์กโฟลว์การวิเคราะห์ แต่คุณต้องแยกความแตกต่างระหว่างทั้งสองเพื่อให้รู้ว่าเมื่อใดควรผสมผสานข้อมูลกับเมื่อใดควรแปลงข้อมูล

การผสมข้อมูล

การผสมผสานข้อมูลมุ่งเน้นไปที่ การรวม ข้อมูลจากหลายแหล่งเพื่อสร้างชุดข้อมูลเดียวที่สามารถวิเคราะห์ร่วมกันได้ โดยทั่วไปจะใช้สำหรับการวิเคราะห์เชิงสำรวจและตอบคำถามทางธุรกิจที่เฉพาะเจาะจงได้ทันที

การแปลงข้อมูล

การแปลงข้อมูลเกี่ยวข้องกับกระบวนการแปลงข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่เหมาะสมสำหรับการจัดเก็บข้อมูลระยะยาวและการวิเคราะห์ที่ครอบคลุมมากขึ้น กระบวนการนี้รวมถึงการทำให้เป็นมาตรฐาน การรวมกลุ่ม และการทำให้ข้อมูลสมบูรณ์ยิ่งขึ้น เพื่อให้มั่นใจว่ามีความสอดคล้องและพร้อมสำหรับการใช้งานในคลังข้อมูลหรือระบบอื่นๆ

ความสำคัญของการผสมข้อมูล

การผสมผสานข้อมูลถือเป็นส่วนสำคัญในการดึงข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริงจากแหล่งข้อมูลที่หลากหลาย ด้วยการบูรณาการชุดข้อมูลที่หลากหลาย องค์กรต่างๆ จึงสามารถบรรลุมุมมองแบบองค์รวมที่ขับเคลื่อนการตัดสินใจและประสิทธิภาพการดำเนินงานได้ดีขึ้น

ตัวอย่างเช่น ผู้ค้าปลีกสามารถผสมผสานข้อมูลการซื้อในร้านค้าเข้ากับพฤติกรรมการช้อปปิ้งออนไลน์เพื่อระบุแนวโน้มและความชอบ ช่วยให้ใช้กลยุทธ์การตลาดส่วนบุคคลที่เพิ่มความภักดีของลูกค้าและเพิ่มยอดขาย

การผสมผสานข้อมูลยังรองรับการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงของตลาดอย่างรวดเร็ว

ตัวอย่างเช่น ในระหว่างการเปิดตัวผลิตภัณฑ์ ทีมการตลาดสามารถผสมผสานข้อมูลการขายแบบเรียลไทม์เข้ากับคำติชมทางโซเชียลมีเดีย เพื่อปรับกลยุทธ์ได้ทันที เพื่อให้มั่นใจว่าแคมเปญจะประสบความสำเร็จ

การปรับปรุงกระบวนการข้อมูลให้มีประสิทธิภาพผ่านการผสมผสานช่วยลดความจำเป็นในการสนับสนุนด้านไอทีที่ครอบคลุมและโซลูชันคลังข้อมูลที่มีราคาแพง ธุรกิจสามารถจัดสรรเงินออมเหล่านี้ให้กับความคิดริเริ่มเชิงกลยุทธ์อื่นๆ เช่น การพัฒนาผลิตภัณฑ์หรือการขยายตลาด

ขั้นตอนสำคัญในการผสมผสานข้อมูล

การผสมข้อมูลเกี่ยวข้องกับขั้นตอนสำคัญหลายขั้นตอนเพื่อให้แน่ใจว่าจะรวมแหล่งข้อมูลที่หลากหลายเข้าไว้ในชุดข้อมูลที่เหนียวแน่นและดำเนินการได้ แต่ละขั้นตอนได้รับการออกแบบมาเพื่อปรับปรุงกระบวนการจัดเตรียมข้อมูลให้มีประสิทธิภาพและแม่นยำ

1. การได้มาซึ่งข้อมูล

ระบุและรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ เช่น ฐานข้อมูลภายใน ระบบ CRM แอปพลิเคชันคลาวด์ และแหล่งข้อมูลภายนอก เช่น แพลตฟอร์มโซเชียลมีเดีย และเครื่องมือวิเคราะห์เว็บ ซึ่งอาจรวมถึงการรวบรวมข้อมูลการขายจากระบบ ณ จุดขาย ความคิดเห็นของลูกค้าจากโซเชียลมีเดีย และตัวชี้วัดประสิทธิภาพแคมเปญจากแพลตฟอร์มการตลาดอัตโนมัติ

ปรับปรุงกระบวนการรับข้อมูลโดยการผสานรวมโซลูชันอัตโนมัติเช่น Improvado

Improvado เป็นโซลูชันการวิเคราะห์และการจัดการข้อมูลเฉพาะด้านการตลาด มีตัวเชื่อมต่อข้อมูล API ที่สร้างไว้ล่วงหน้ามากกว่า 500 รายการ และรองรับการนำเข้าข้อมูลแบบเรียบ ซึ่งหมายถึงความสามารถในการรวบรวมข้อมูลจากสเปรดชีตหรือ Google Disk Improvado ยังอำนวยความสะดวกในการรับข้อมูลและระบบอัตโนมัติโดยนำเสนอเทมเพลตการแยกข้อมูล การโหลดข้อมูลในอดีตสูงสุด 5 ปี และการซิงค์ข้อมูลรายชั่วโมง

2. การล้างข้อมูล

ข้อมูลที่รวบรวมยังไม่เหมาะสำหรับการวิเคราะห์ ทำความสะอาดข้อมูลที่รวบรวมเพื่อให้มั่นใจในความถูกต้องและสม่ำเสมอโดยการลบข้อมูลที่ซ้ำกัน แก้ไขข้อผิดพลาด การกรอกค่าที่หายไป และกำหนดรูปแบบมาตรฐาน

ช่วยให้มั่นใจได้ถึงการวิเคราะห์ที่เชื่อถือได้ การตรวจสอบให้แน่ใจว่าข้อมูลติดต่อของลูกค้าทั้งหมดเป็นไปตามรูปแบบที่เหมือนกัน และการแก้ไขความคลาดเคลื่อนในข้อมูลการขายก่อนที่จะผสมกับตัวชี้วัดการตลาดดิจิทัลจะช่วยเพิ่มคุณภาพของข้อมูลได้อย่างมาก

3. การเข้าร่วมข้อมูล

รวมข้อมูลที่ล้างแล้วจากแหล่งต่างๆ โดยใช้วิธีต่างๆ เช่น การรวม การรวม หรือความสัมพันธ์ ขึ้นอยู่กับโครงสร้างข้อมูลและข้อกำหนดในการวิเคราะห์ การรวมข้อมูลธุรกรรมเข้ากับข้อมูลประชากรของลูกค้าสามารถเปิดเผยพฤติกรรมการซื้อในกลุ่มต่างๆ โดยให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณค่า

4. การแปลงข้อมูล

แปลงข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่เหมาะสมสำหรับการวิเคราะห์ รวมถึงการทำให้ข้อมูลเป็นมาตรฐาน การรวมเป็นหน่วยวัดที่มีความหมาย และตรวจสอบให้แน่ใจว่าข้อมูลเป็นไปตามโครงสร้างที่ต้องการ การรวมข้อมูลการเข้าชมเว็บไซต์รายวันลงในรายงานรายเดือนสามารถช่วยระบุแนวโน้มพฤติกรรมของผู้เยี่ยมชม และช่วยในการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์

Improvado มอบกลไกการแปลงข้อมูลระดับองค์กรที่ช่วยให้นักการตลาดได้รับข้อมูลที่พร้อมสำหรับการวิเคราะห์โดยไม่จำเป็นต้องดำเนินการด้วยตนเอง ความรู้เกี่ยวกับ SQL หรือสคริปต์ที่กำหนดเอง

แพลตฟอร์มมีสองตัวเลือก:

• ไปป์ไลน์ข้อมูลที่สร้างไว้ล่วงหน้า สำหรับกรณีการใช้งานทางการตลาดหลายกรณี ครอบคลุมตั้งแต่การดึงข้อมูลไปจนถึงการแสดงภาพสำหรับกรณีการใช้งานต่างๆ ตัวอย่างเช่น หากคุณเลือกสูตรการวิเคราะห์โฆษณาแบบชำระเงิน แพลตฟอร์มจะดึงข้อมูลที่จำเป็นจากแพลตฟอร์มโฆษณา แมปโครงสร้างการใช้จ่ายเฉพาะของแพลตฟอร์มโดยอัตโนมัติ และนำเสนอแดชบอร์ดพร้อมข้อมูลเกี่ยวกับประสิทธิภาพแคมเปญรายวันลงไปจนถึงชุดโฆษณา ระดับโฆษณา โฆษณา หรือระดับตำแหน่ง
• กลไกการแปลงข้อมูลแบบบริการตนเอง ที่มี UI เหมือนสเปรดชีต และรองรับฟีเจอร์และฟังก์ชันมากกว่า 300 รายการ เพื่อทำให้ไทม์ไลน์การวิเคราะห์ที่มีความยาวเป็นอัตโนมัติ และอำนวยความสะดวกในการค้นหาข้อมูล

5. การตรวจสอบความถูกต้องและการปรับแต่ง

ตรวจสอบชุดข้อมูลที่ผสมผสานเพื่อให้แน่ใจว่ามีความถูกต้องและสมบูรณ์โดยการตรวจสอบความผิดปกติ ตรวจสอบความสัมพันธ์ของข้อมูล และรับรองว่าตรงตามข้อกำหนดในการวิเคราะห์ ข้อมูลประสิทธิภาพแคมเปญที่อ้างอิงโยงกับรายการ CRM ดั้งเดิมช่วยรักษาความสอดคล้องและความน่าเชื่อถือ

อีกครั้งหนึ่งที่การบูรณาการโซลูชันอัตโนมัติสามารถลดความยุ่งยากในกระบวนการตรวจสอบและปรับแต่งข้อมูลได้อย่างมาก Cerebro คือโซลูชันการจัดการแคมเปญและการกำกับดูแลข้อมูลที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งจะตรวจสอบความสอดคล้องของข้อมูลของคุณโดยอัตโนมัติ และแจ้งเตือนคุณถึงความผิดปกติและความคลาดเคลื่อนของข้อมูล

6. บูรณาการกับเครื่องมือ BI

รวมข้อมูลที่ผสมผสานเข้ากับเครื่องมือระบบธุรกิจอัจฉริยะสำหรับการแสดงภาพและการวิเคราะห์ ทำให้สามารถสร้างแดชบอร์ดและรายงานที่ให้ข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้ การแสดงข้อมูลการเดินทางของลูกค้าผสมกับตัวชี้วัดคอนเวอร์ชั่นจะช่วยปรับกลยุทธ์การตลาดให้เหมาะสมและปรับปรุงประสิทธิภาพของแคมเปญ

ความท้าทายในการผสมผสานข้อมูลการตลาดและแนวปฏิบัติที่ดีที่สุด

เพื่อใช้ประโยชน์จากการผสมผสานข้อมูลอย่างมีประสิทธิผลและเอาชนะความท้าทายโดยธรรมชาติ จำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องนำแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดเชิงกลยุทธ์มาใช้เพื่อให้แน่ใจว่ามีการบูรณาการข้อมูลที่แม่นยำ มีประสิทธิภาพ และปรับขนาดได้

ความท้าทาย: การรวมข้อมูลจากหลายแหล่ง

การรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ อาจซับซ้อนและใช้เวลานาน แหล่งที่มาแต่ละแห่งมักมีรูปแบบข้อมูล โครงสร้าง และคำศัพท์ที่แตกต่างกัน ทำให้ยากต่อการสร้างชุดข้อมูลที่รวมเป็นหนึ่งสำหรับการวิเคราะห์ที่ครอบคลุม

โซลูชั่น

• สร้างมาตรฐานรูปแบบข้อมูล: นำแนวทางปฏิบัติด้านมาตรฐานข้อมูลไปใช้เพื่อให้แน่ใจว่ารูปแบบและโครงสร้างข้อมูลจะสอดคล้องกันในแหล่งที่มาต่างๆ ใช้เครื่องมือการแปลงข้อมูลเพื่อทำให้ข้อมูลเป็นมาตรฐาน ทำให้ง่ายต่อการผสมผสานและวิเคราะห์
• ใช้เครื่องมือ ETL: ใช้เครื่องมือ Extract, Transform, Load (ETL) เพื่อทำให้กระบวนการแยกข้อมูลจากแหล่งต่างๆ โดยอัตโนมัติ แปลงเป็นรูปแบบที่สอดคล้องกัน และโหลดลงในคลังข้อมูลแบบครบวงจร เครื่องมือ ETL ปรับปรุงการบูรณาการข้อมูลและลดความเสี่ยงของข้อผิดพลาด
• การทำแผนที่ข้อมูล: พัฒนากลยุทธ์การทำแผนที่ข้อมูลที่ครอบคลุมเพื่อจัดแนวข้อมูลจากแหล่งต่างๆ เพื่อให้แน่ใจว่าจุดข้อมูลที่คล้ายคลึงกันจะถูกผสานอย่างถูกต้อง ช่วยให้การวิเคราะห์แม่นยำยิ่งขึ้น

ความท้าทาย: คุณภาพข้อมูลและความสม่ำเสมอ

การรับรองคุณภาพและความสม่ำเสมอของข้อมูลถือเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการวิเคราะห์ที่เชื่อถือได้ ข้อมูลที่ไม่สอดคล้องกันหรือมีคุณภาพต่ำอาจนำไปสู่ข้อมูลเชิงลึกที่ไม่ถูกต้องและการตัดสินใจที่ผิดพลาด

โซลูชั่น

• การล้างข้อมูล: ใช้กระบวนการล้างข้อมูลเป็นประจำเพื่อลบข้อมูลซ้ำ แก้ไขข้อผิดพลาด และเติมค่าที่หายไป ใช้เครื่องมือล้างข้อมูลอัตโนมัติเพื่อรักษาคุณภาพของข้อมูลให้อยู่ในระดับสูง
• กฎการตรวจสอบ: สร้างกฎการตรวจสอบข้อมูลเพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลที่เข้าสู่ระบบเป็นไปตามมาตรฐานคุณภาพที่กำหนดไว้ล่วงหน้า การตรวจสอบความถูกต้องอัตโนมัติสามารถระบุและแก้ไขความไม่สอดคล้องกันแบบเรียลไทม์
• การตรวจสอบอย่างต่อเนื่อง: ตั้งค่าการตรวจสอบและตรวจสอบคุณภาพข้อมูลอย่างต่อเนื่อง ใช้แดชบอร์ดคุณภาพข้อมูลเพื่อติดตามตัวชี้วัดหลักและระบุปัญหาทันที เพื่อให้มั่นใจว่าข้อมูลมีความสอดคล้องและเชื่อถือได้

ความท้าทาย: การรวมข้อมูลข้ามแพลตฟอร์ม

การบูรณาการข้อมูลจากแพลตฟอร์มและเครื่องมือทางการตลาดต่างๆ โดยแต่ละแพลตฟอร์มมี API และโครงสร้างข้อมูลของตัวเอง อาจมีความซับซ้อนและใช้เวลานาน

โซลูชั่น

• การรวม API: พัฒนาการรวม API ที่แข็งแกร่งเพื่อดึงข้อมูลจากแพลตฟอร์มการตลาดต่างๆ โดยอัตโนมัติ หรือใช้เครื่องมืออย่าง Improvado ที่มีตัวเชื่อมต่อ API มากกว่า 500 รายการ สามารถสร้างตัวเชื่อมต่อแบบกำหนดเองได้ตามความต้องการ และครอบคลุมการจัดการ API
• ชั้นข้อมูลแบบรวม: สร้างชั้นข้อมูลแบบรวมที่สร้างมาตรฐานและรวมข้อมูลจากแพลตฟอร์มต่างๆ แนวทางนี้ช่วยให้แน่ใจว่าข้อมูลทั้งหมดจะถูกจัดเก็บในรูปแบบที่สอดคล้องกัน ทำให้ง่ายต่อการผสมผสานและวิเคราะห์

ลดความซับซ้อนของการผสมข้อมูล

Improvado เพิ่มความคล่องตัวให้กับกระบวนการปกปิดข้อมูลโดยทำให้วงจรการเตรียมข้อมูลทั้งหมดเป็นแบบอัตโนมัติ ตั้งแต่การแยกข้อมูลไปจนถึงการทำให้เป็นมาตรฐานและการแปลง แพลตฟอร์มทำให้มั่นใจได้ว่าข้อมูลจากช่องทางต่างๆ มีความสอดคล้องและพร้อมสำหรับการวิเคราะห์ นี่เป็นสิ่งสำคัญสำหรับองค์กรที่ต้องอาศัยข้อมูลที่ถูกต้องและสม่ำเสมอเพื่อแจ้งกลยุทธ์การตลาดของตน

Cerebro by Improvado ปรับปรุงความสามารถเหล่านี้โดยมุ่งเน้นไปที่การจัดการข้อมูลแคมเปญและการกำกับดูแลข้อมูล Cerebro ทำให้การตรวจสอบการปฏิบัติตามข้อกำหนดและการปฏิบัติงานสำหรับข้อมูลการตลาดเป็นไปตามมาตรฐานที่กำหนดโดยอัตโนมัติ เพื่อให้มั่นใจว่าทุกสิ่งตั้งแต่แบบแผนการตั้งชื่อไปจนถึงพารามิเตอร์การกำหนดเป้าหมายมีความสอดคล้องกันในสินทรัพย์ทั้งหมด

คำถามที่พบบ่อย