Veri Harmanlama: Süreçler, Faydalar ve En İyi Uygulamalar

Veri harmanlama, daha derin içgörüleri ortaya çıkarmak ve karar almayı desteklemek için analiz edilebilecek birleşik bir veri kümesi oluşturmak üzere birden fazla kaynaktan gelen verileri birleştirmeyi içerir.

Pazarlama açısından veri harmanlama, pazarlamacıların farklı kanallardaki müşteri davranışı ve kampanya performansına ilişkin daha derin içgörüler elde etmesine olanak tanır. Çok kanallı ilişkilendirmeyi geliştirerek ekiplerin müşteri yolculuğunun tamamını ve her temas noktasının etkisini anlamalarına yardımcı olur.

Veri Harmanlama Nedir?

Veri Harmanlama ve Veri Dönüşümü

Veri harmanlama genellikle veri dönüşümüyle karıştırılır. Bu iki süreç analitik iş akışının ayrılmaz parçaları olsa da, verileri ne zaman harmanlayacağınızı ve verileri ne zaman dönüştüreceğinizi bilmek için ikisi arasında ayrım yapmanız gerekir.

Veri Harmanlama

Veri harmanlama, birlikte analiz edilebilecek tek bir veri kümesi oluşturmak için birden fazla kaynaktan gelen verileri birleştirmeye odaklanır. Genellikle keşif analizi yapmak ve belirli iş sorularını anında yanıtlamak için kullanılır.

Veri Dönüşümü

Veri dönüşümü, verileri uzun vadeli depolama ve kapsamlı analiz için uygun bir formata dönüştürmeye yönelik daha kapsamlı bir süreci içerir. Bu süreç, tutarlı olmasını ve veri ambarlarında veya diğer sistemlerde kullanıma hazır olmasını sağlamak için verilerin normalleştirilmesini, toplanmasını ve zenginleştirilmesini içerir.

Veri Harmanlamanın Önemi

Veri harmanlama, çok çeşitli veri kaynaklarından eyleme geçirilebilir bilgiler elde etmede çok önemlidir. Kuruluşlar, çeşitli veri kümelerini entegre ederek daha iyi karar alma ve operasyonel verimlilik sağlayan bütünsel bir görünüm elde edebilir.

Örneğin perakendeciler, trendleri ve tercihleri ​​belirlemek için mağaza içi satın alma verilerini çevrimiçi alışveriş davranışıyla harmanlayabilir, böylece müşteri bağlılığını artıran ve satışları artıran kişiselleştirilmiş pazarlama stratejilerine olanak sağlayabilir.

Veri harmanlama aynı zamanda pazar değişikliklerine hızlı bir şekilde yanıt vermek için çok önemli olan gerçek zamanlı analitiği de destekler.

Örneğin, bir ürün lansmanı sırasında pazarlama ekipleri, gerçek zamanlı satış verilerini sosyal medya geri bildirimleriyle harmanlayarak stratejilerini anında ayarlayabilir ve kampanyanın başarısını garantileyebilir.

Harmanlama yoluyla veri süreçlerini kolaylaştırmak, kapsamlı BT desteğine ve pahalı veri ambarı çözümlerine olan ihtiyacı azaltır. İşletmeler bu tasarrufları ürün geliştirme veya pazar genişletme gibi diğer stratejik girişimlere tahsis edebilir.

Veri Harmanlamada Temel Adımlar

Veri harmanlama, çeşitli veri kaynaklarının uyumlu, eyleme geçirilebilir bir veri kümesine entegrasyonunu sağlayan birkaç kritik adımı içerir. Her adım, veri hazırlama sürecini kolaylaştırmak, doğruluk ve verimlilik sağlamak üzere tasarlanmıştır.

1. Veri Toplama

Dahili veritabanları, CRM sistemleri, bulut uygulamaları gibi çeşitli kaynaklardan ve sosyal medya platformları ve web analitiği araçları gibi harici veri kaynaklarından verileri tanımlayın ve toplayın. Bu, satış noktası sistemlerinden satış verilerinin toplanmasını, sosyal medyadan müşteri geri bildirimlerini ve pazarlama otomasyon platformlarından kampanya performansı ölçümlerini içerebilir.

Improvado gibi otomatik çözümleri entegre ederek veri toplama sürecini kolaylaştırın.

Improvado, pazarlamaya özel bir analitik ve veri yönetimi çözümüdür. 500'den fazla önceden oluşturulmuş API veri bağlayıcısı sunar ve düz veri alımını destekler; bu, bir e-tablodan veya Google Disk'ten veri toplama yetenekleri anlamına gelir. Improvado, veri çıkarma şablonları, 5 yıla kadar geçmiş veri yükleme ve saatlik veri senkronizasyonu sunarak veri toplama ve otomasyonu daha da kolaylaştırır.

2. Veri Temizleme

Toplu veriler hâlâ analiz için uygun değildir. Yinelenenleri kaldırarak, hataları düzelterek, eksik değerleri doldurarak ve formatları standartlaştırarak doğruluğunu ve tutarlılığını sağlamak için toplanan verileri temizleyin.

Bu güvenilir analiz sağlar. Tüm müşteri iletişim verilerinin tek tip bir formatta olmasını sağlamak ve satış verilerindeki tutarsızlıkları dijital pazarlama ölçümleriyle harmanlamadan önce düzeltmek, veri kalitesini önemli ölçüde artırabilir.

3. Verileri Birleştirme

Veri yapısına ve analiz gereksinimlerine bağlı olarak birleştirmeler, birlikler veya ilişkiler gibi yöntemleri kullanarak farklı kaynaklardan temizlenen verileri birleştirin. İşlem verilerini müşteri demografik bilgileriyle birleştirmek, farklı segmentlerdeki satın alma davranışlarını ortaya çıkarabilir ve değerli bilgiler sağlayabilir.

4. Veri Dönüşümü

Verileri normalleştirme, anlamlı ölçümler halinde birleştirme ve gerekli yapıya uymasını sağlama dahil olmak üzere verileri analize uygun bir formata dönüştürün. Günlük web sitesi trafiği verilerini aylık raporlarda toplamak, ziyaretçi davranışındaki eğilimleri belirlemeye ve stratejik karar almaya yardımcı olabilir.

Improvado, pazarlamacıların manuel müdahaleye, SQL bilgisine veya özel komut dosyalarına ihtiyaç duymadan analize hazır veriler elde etmesine yardımcı olan kurumsal düzeyde bir veri dönüştürme motoru sağlar.

Platform iki seçenek sunuyor:

• Çeşitli kullanım senaryolarına yönelik veri ayıklamadan görselleştirmeye kadar uzanan çoklu pazarlama kullanım senaryolarına yönelik önceden oluşturulmuş veri hatları . Örneğin, ücretli bir reklam analizi tarifi seçerseniz platform, gerekli verileri reklam platformlarından çıkaracak, platformun benzersiz harcama yapılarını otomatik olarak haritalayacak ve reklam seti, reklam düzeyi, kreatife kadar günlük kampanya performansına ilişkin verileri içeren bir kontrol paneli sunacaktır. veya yerleşim düzeyi.
• Elektronik tablo benzeri bir kullanıcı arayüzüne sahip olan ve uzun analiz zaman çizelgelerini otomatikleştirmek ve veri keşfini kolaylaştırmak için 300'den fazla özellik ve işlevi destekleyen self servis veri dönüştürme motoru .

5. Doğrulama ve İyileştirme

Anormallikleri kontrol ederek, veri ilişkilerini doğrulayarak ve analiz gereksinimlerini karşıladığından emin olarak doğruluğunu ve bütünlüğünü sağlamak için harmanlanmış veri kümesini doğrulayın. Kampanya performans verilerinin orijinal CRM girişleriyle çapraz referanslanması tutarlılığın ve güvenilirliğin korunmasına yardımcı olur.

Bir kez daha, otomatik çözümlerin entegrasyonu, veri doğrulama ve iyileştirme sürecini önemli ölçüde kolaylaştırabilir. Cerebro, verilerinizin tutarlılığını otomatik olarak doğrulayan ve sizi tüm anormallikler ve veri tutarsızlıkları konusunda uyaran, yapay zeka destekli bir kampanya yönetimi ve veri yönetimi çözümüdür.

6. BI Araçları ile Entegrasyon

Harmanlanmış verileri görselleştirme ve analiz için iş zekası araçlarıyla entegre ederek eyleme dönüştürülebilir öngörüler sağlayan kontrol panelleri ve raporlar oluşturulmasını sağlayın. Müşteri yolculuğu verilerinin dönüşüm ölçümleriyle harmanlanarak görselleştirilmesi, pazarlama stratejilerinin optimize edilmesine ve kampanya performansının iyileştirilmesine yardımcı olur.

Pazarlama Verilerini Harmanlama Zorlukları ve En İyi Uygulamalar

Veri harmanlamadan etkili bir şekilde yararlanmak ve doğasında olan zorlukların üstesinden gelmek için doğru, verimli ve ölçeklenebilir veri entegrasyonunu sağlayan stratejik en iyi uygulamaları benimsemek önemlidir.

Zorluk: Çoklu Kaynaklardan Veri Entegrasyonu

Çeşitli kaynaklardan gelen verileri entegre etmek karmaşık ve zaman alıcı olabilir. Her kaynağın genellikle farklı veri formatları, yapıları ve terminolojileri vardır; bu da kapsamlı analiz için birleşik bir veri kümesi oluşturmayı zorlaştırır.

Çözümler

• Veri formatlarını standartlaştırın: Farklı kaynaklardaki veri formatları ve yapılarında tutarlılığı sağlamak için veri standardizasyon uygulamalarını uygulayın. Verileri normalleştirmek, harmanlamayı ve analiz etmeyi kolaylaştırmak için veri dönüştürme araçlarını kullanın.
• ETL araçlarını kullanın: Çeşitli kaynaklardan veri çıkarma, tutarlı bir formata dönüştürme ve birleşik bir veri ambarına yükleme sürecini otomatikleştirmek için Çıkarma, Dönüştürme, Yükleme (ETL) araçlarını kullanın. ETL araçları veri entegrasyonunu kolaylaştırır ve hata riskini azaltır.
• Veri haritalama: Farklı kaynaklardan gelen veri alanlarını hizalamak için kapsamlı bir veri haritalama stratejisi geliştirin. Bu, benzer veri noktalarının doğru bir şekilde birleştirilmesini sağlayarak daha doğru analiz yapılmasını kolaylaştırır.

Zorluk: Veri Kalitesi ve Tutarlılık

Güvenilir analiz için veri kalitesinin ve tutarlılığının sağlanması çok önemlidir. Tutarsız veya düşük kaliteli veriler, hatalı içgörülere ve yanlış yönlendirilmiş karar almaya yol açabilir.

Çözümler

• Veri temizleme: Yinelenenleri kaldırmak, hataları düzeltmek ve eksik değerleri doldurmak için düzenli veri temizleme süreçlerini uygulayın. Yüksek veri kalitesini korumak için otomatik veri temizleme araçlarını kullanın.
• Doğrulama kuralları: Sisteme giren verilerin önceden tanımlanmış kalite standartlarını karşıladığından emin olmak için veri doğrulama kuralları oluşturun. Otomatik doğrulama kontrolleri tutarsızlıkları gerçek zamanlı olarak tespit edip düzeltebilir.
• Sürekli izleme: Veri kalitesinin sürekli izlenmesini ve denetlenmesini ayarlayın. Temel ölçümleri izlemek ve sorunları anında belirlemek için veri kalitesi kontrol panellerini kullanın, böylece verilerin tutarlı ve güvenilir kalmasını sağlayın.

Zorluk: Platformlar Arası Veri Entegrasyonu

Her biri kendi API'sine ve veri yapısına sahip olan çeşitli pazarlama platformlarından ve araçlarından gelen verileri entegre etmek karmaşık ve zaman alıcı olabilir.

Çözümler

• API entegrasyonları: Çeşitli pazarlama platformlarından veri çıkarmayı otomatikleştirmek için güçlü API entegrasyonları geliştirin. Alternatif olarak, halihazırda 500'den fazla API bağlayıcıya sahip olan, isteğe bağlı olarak özel bağlayıcılar oluşturabilen ve API yönetimini kapsayan Improvado gibi araçları kullanın.
• Birleşik veri katmanı: Farklı platformlardan gelen verileri standartlaştıran ve birleştiren birleşik bir veri katmanı oluşturun. Bu yaklaşım, tüm verilerin tutarlı bir formatta saklanmasını sağlayarak harmanlamayı ve analiz etmeyi kolaylaştırır.

Veri Harmanlamayı Basitleştirme

Improvado, veri çıkarmadan normalleştirmeye ve dönüştürmeye kadar tüm veri hazırlama döngüsünü otomatikleştirerek veri körleme sürecini kolaylaştırır. Platform, çeşitli kanallardan gelen verilerin tutarlı ve analize hazır olmasını sağlar. Bu, pazarlama stratejilerini şekillendirmek için doğru ve tek tip verilere dayanan kuruluşlar için çok önemlidir.

Cerebro by Improvado, kampanya veri yönetimi ve veri yönetimine odaklanarak bu yetenekleri geliştiriyor. Cerebro, pazarlama verilerinin yerleşik standartlara göre uyumluluk ve operasyonel kontrollerini otomatikleştirerek adlandırma kurallarından hedefleme parametrelerine kadar her şeyin tüm varlıklarda tutarlı olmasını sağlar.

SSS