数据混合：流程、好处和最佳实践

数据混合涉及合并来自多个来源的数据以创建统一的数据集，可以对其进行分析以发现更深入的见解并支持决策。

在营销方面，数据混合使营销人员能够更深入地了解不同渠道的客户行为和营销活动绩效。 它增强了多渠道归因，帮助团队了解完整的客户旅程以及每个接触点的影响。

什么是数据混合？

数据混合与数据转换

数据混合经常与数据转换混淆。 虽然这两个过程是分析工作流程不可或缺的一部分，但您需要区分这两个过程，以了解何时混合数据以及何时转换数据。

数据混合

数据混合侧重于组合来自多个源的数据以创建可以一起分析的单个数据集。 它通常用于探索性分析和即时回答特定的业务问题。

数据转换

数据转换涉及将数据转换为适合长期存储和综合分析的格式的更广泛的过程。 此过程包括规范化、聚合和丰富数据，以确保数据一致并可供数据仓库或其他系统使用。

数据混合的重要性

数据混合对于从大量数据源中提取可行的见解至关重要。 通过整合不同的数据集，组织可以获得整体视图，从而推动更好的决策和运营效率。

例如，零售商可以将店内购买数据与在线购物行为相结合，以识别趋势和偏好，从而实现个性化营销策略，从而提高客户忠诚度并增加销售额。

数据混合还支持实时分析，这对于快速响应市场变化至关重要。

例如，在产品发布期间，营销团队可以将实时销售数据与社交媒体反馈结合起来，动态调整策略，确保营销活动取得成功。

通过混合简化数据流程，减少了对广泛 IT 支持和昂贵的数据仓库解决方案的需求。 企业可以将这些节省的资金分配给其他战略计划，例如产品开发或市场扩张。

数据混合的关键步骤

数据混合涉及几个关键步骤，以确保将不同的数据源集成到一个有凝聚力的、可操作的数据集中。 每个步骤都旨在简化数据准备过程，确保准确性和效率。

1. 数据采集

识别并收集来自各种来源的数据，例如内部数据库、CRM 系统、云应用程序以及社交媒体平台和网络分析工具等外部数据源。 这可能包括从销售点系统收集销售数据、从社交媒体收集客户反馈以及从营销自动化平台收集活动绩效指标。

通过集成 Improvado 等自动化解决方案来简化数据采集过程。

Improvado 是一款专门针对营销的分析和数据管理解决方案。 它提供 500 多个预构建的 API 数据连接器，并支持平面数据摄取，这意味着能够从电子表格或 Google Disk 收集数据。 Improvado 通过提供数据提取模板、长达 5 年的历史数据加载和每小时数据同步，进一步促进数据采集和自动化。

2. 数据清理

汇总数据仍然不适合分析。 通过删除重复项、更正错误、填充缺失值和标准化格式来清理收集的数据，以确保其准确性和一致性。

这确保了可靠的分析。 确保所有客户联系数据遵循统一的格式，并在将销售数据与数字营销指标混合之前纠正销售数据中的任何差异，可以显着提高数据质量。

3. 连接数据

根据数据结构和分析要求，使用联接、并集或关系等方法组合来自不同来源的清理后的数据。 将交易数据与客户人口统计信息合并可以揭示不同细分市场的购买行为，从而提供有价值的见解。

4. 数据转换

将数据转换为适合分析的格式，包括规范数据、将其聚合为有意义的指标，并确保其遵循所需的结构。 将每日网站流量数据汇总到月度报告中可以帮助识别访问者行为趋势，从而帮助制定战略决策。

Improvado 提供企业级数据转换引擎，可帮助营销人员获得可用于分析的数据，而无需手动干预、SQL 知识或自定义脚本。

该平台提供两种选择：

• 针对多个营销用例的预构建数据管道，涵盖从数据提取到各种用例的可视化。 例如，如果您选择付费广告分析配方，该平台将从广告平台中提取所需的数据，自动映射平台独特的支出结构，并提供一个仪表板，其中包含每日广告系列绩效的数据，具体包括广告集、广告级别、创意，或放置级别。
• 自助数据转换引擎，具有类似电子表格的 UI，支持 300 多种特性和功能，可自动执行冗长的分析时间表并促进数据发现。

5. 验证和完善

通过检查异常、验证数据关系并确保其满足分析要求，验证混合数据集以确保其准确性和完整性。 将活动绩效数据与原始 CRM 条目进行交叉引用有助于保持一致性和可靠性。

自动化解决方案的集成再次可以显着简化数据验证和细化的过程。 Cerebro 是一款基于人工智能的活动管理和数据治理解决方案，可自动验证数据的一致性，并就任何异常和数据差异向您发出警报。

6. 与 BI 工具集成

将混合数据与商业智能工具集成以进行可视化和分析，从而创建提供可操作见解的仪表板和报告。 将客户旅程数据与转化指标相结合的可视化有助于优化营销策略并提高营销活动绩效。

营销数据混合挑战和最佳实践

为了有效利用数据混合并克服其固有的挑战，必须采用战略最佳实践来确保准确、高效和可扩展的数据集成。

挑战：多源数据集成

集成来自不同来源的数据可能非常复杂且耗时。 每个来源通常具有不同的数据格式、结构和术语，因此很难创建统一的数据集进行全面分析。

解决方案

• 标准化数据格式：实施数据标准化实践，以确保不同来源的数据格式和结构的一致性。 使用数据转换工具标准化数据，使其更容易混合和分析。
• 使用 ETL 工具：使用提取、转换、加载 (ETL) 工具自动执行从各种来源提取数据、将其转换为一致格式并将其加载到统一数据仓库的过程。 ETL 工具简化了数据集成并降低了错误风险。
• 数据映射：制定全面的数据映射策略，以协调不同来源的数据字段。 这可确保相似的数据点正确合并，从而促进更准确的分析。

挑战：数据质量和一致性

确保数据质量和一致性对于可靠分析至关重要。 不一致或质量差的数据可能会导致不准确的见解和误导性的决策。

解决方案

• 数据清理：实施定期数据清理流程，以删除重复项、更正错误并填充缺失值。 使用自动化数据清理工具来保持较高的数据质量。
• 验证规则：建立数据验证规则，确保进入系统的数据符合预定义的质量标准。 自动验证检查可以实时识别并纠正不一致之处。
• 持续监控：设置数据质量的持续监控和审核。 使用数据质量仪表板跟踪关键指标并及时发现问题，确保数据保持一致和可靠。

挑战：跨平台数据集成

集成来自各种营销平台和工具的数据（每个平台和工具都有自己的 API 和数据结构）可能非常复杂且耗时。

解决方案

• API 集成：开发强大的 API 集成，以自动从各种营销平台提取数据。 或者，利用 Improvado 等已经拥有 500 多个 API 连接器的工具，可以按需构建自定义连接器，并涵盖 API 管理。
• 统一数据层：创建统一的数据层，标准化和整合来自不同平台的数据。 这种方法可确保所有数据以一致的格式存储，从而更容易混合和分析。

简化数据混合

Improvado 通过自动化整个数据准备周期（从数据提取到标准化和转换）来简化数据致盲过程。 该平台确保来自各个渠道的数据一致并可供分析。 这对于依赖准确和统一的数据来制定营销策略的组织来说至关重要。

Cerebro by Improvado 通过专注于活动数据管理和数据治理来增强这些功能。 Cerebro 根据既定标准自动对营销数据进行合规性和操作检查，确保从命名约定到定位参数的所有内容在所有资产中保持一致。

常见问题解答