資料混合：流程、好處和最佳實踐

資料混合涉及合併來自多個來源的資料以建立統一的資料集，可以對其進行分析以發現更深入的見解並支援決策。

在行銷方面，數據混合使行銷人員能夠更深入地了解不同管道的客戶行為和行銷活動績效。 它增強了多管道歸因，幫助團隊了解完整的客戶旅程以及每個接觸點的影響。

什麼是數據混合？

資料混合與資料轉換

數據混合經常與數據轉換混淆。 雖然這兩個過程是分析工作流程不可或缺的一部分，但您需要區分這兩個流程，以了解何時混合資料以及何時轉換資料。

數據混合

資料混合著重於組合來自多個來源的資料以建立可以一起分析的單一資料集。 它通常用於探索性分析和即時回答特定的業務問題。

資料轉換

資料轉換涉及將資料轉換為適合長期儲存和綜合分析的格式的更廣泛的過程。 此過程包括標準化、聚合和豐富數據，以確保數據一致並可供資料倉儲或其他系統使用。

資料混合的重要性

資料混合對於從大量資料來源提取可行的見解至關重要。 透過整合不同的資料集，組織可以獲得整體視圖，從而推動更好的決策和營運效率。

例如，零售商可以將店內購買數據與線上購物行為相結合，以識別趨勢和偏好，從而實現個人化行銷策略，從而提高客戶忠誠度並增加銷售額。

數據混合還支援即時分析，這對於快速響應市場變化至關重要。

例如，在產品發布期間，行銷團隊可以將即時銷售數據與社群媒體回饋結合起來，動態調整策略，確保行銷活動成功。

透過混合簡化資料流程，減少了對廣泛 IT 支援和昂貴的資料倉儲解決方案的需求。 企業可以將這些節省的資金分配給其他策略計劃，例如產品開發或市場擴張。

資料混合的關鍵步驟

資料混合涉及幾個關鍵步驟，以確保將不同的資料來源整合到一個有凝聚力的、可操作的資料集中。 每個步驟都旨在簡化資料準備過程，確保準確性和效率。

1. 數據採集

識別並收集來自各種來源的數據，例如內部資料庫、CRM 系統、雲端應用程式以及社交媒體平台和網路分析工具等外部資料來源。 這可能包括從銷售點系統收集銷售數據、從社群媒體收集客戶回饋以及從行銷自動化平台收集活動績效指標。

透過整合 Improvado 等自動化解決方案來簡化資料擷取流程。

Improvado 是一款專門針對行銷的分析和資料管理解決方案。 它提供 500 多個預先建置的 API 資料連接器，並支援平面資料攝取，這意味著能夠從電子表格或 Google Disk 收集資料。 Improvado 透過提供資料擷取範本、長達 5 年的歷史資料載入和每小時資料同步，進一步促進資料擷取和自動化。

2. 資料清理

匯總數據仍然不適合分析。 透過刪除重複項、修正錯誤、填入缺失值和標準化格式來清理收集的數據，以確保其準確性和一致性。

這確保了可靠的分析。 確保所有客戶聯繫數據遵循統一的格式，並在將銷售數據與數位行銷指標混合之前糾正銷售數據中的任何差異，可以顯著提高數據品質。

3. 連接數據

根據資料結構和分析要求，使用聯接、並集或關係等方法組合來自不同來源的清理後的資料。 將交易資料與客戶人口統計資訊合併可以揭示不同細分市場的購買行為，從而提供有價值的見解。

4. 資料轉換

將資料轉換為適合分析的格式，包括規範資料、將其聚合為有意義的指標，並確保其遵循所需的結構。 將每日網站流量資料匯總到月度報告中可以幫助識別訪客行為趨勢，從而幫助制定策略決策。

Improvado 提供企業級資料轉換引擎，可協助行銷人員取得可用於分析的數據，而無需手動介入、SQL 知識或自訂腳本。

該平台提供兩種選擇：

• 針對多個行銷用例的預先建置資料管道，涵蓋從資料提取到各種用例的視覺化。 例如，如果您選擇付費廣告分析配方，該平台將從廣告平台中提取所需的數據，自動映射平台獨特的支出結構，並提供一個儀表板，其中包含每日廣告系列績效的數據，具體包括廣告集、廣告等級、創意，或放置等級。
• 自助資料轉換引擎，具有類似電子表格的 UI，支援 300 多種特性和功能，可自動執行冗長的分析時間表並促進資料發現。

5. 驗證和完善

透過檢查異常、驗證資料關係並確保其滿足分析要求，驗證混合資料集以確保其準確性和完整性。 將活動績效資料與原始 CRM 條目進行交叉引用有助於保持一致性和可靠性。

自動化解決方案的整合再次可以顯著簡化資料驗證和細化的流程。 Cerebro 是一款基於人工智慧的活動管理和資料治理解決方案，可自動驗證資料的一致性，並就任何異常和資料差異向您發出警報。

6. 與 BI 工具集成

將混合數據與商業智慧工具整合以進行視覺化和分析，從而建立提供可操作見解的儀表板和報告。 將客戶旅程數據與轉換指標結合的視覺化有助於優化行銷策略並提高行銷活動績效。

行銷數據混合挑戰和最佳實踐

為了有效利用數據混合併克服其固有的挑戰，必須採用策略最佳實踐來確保準確、高效和可擴展的數據整合。

挑戰：多源數據集成

整合來自不同來源的數據可能非常複雜且耗時。 每個來源通常具有不同的資料格式、結構和術語，因此很難建立統一的資料集進行全面分析。

解決方案

• 標準化資料格式：實施資料標準化實踐，以確保不同來源的資料格式和結構的一致性。 使用數據轉換工具標準化數據，使其更容易混合和分析。
• 使用 ETL 工具：使用提取、轉換、載入 (ETL) 工具自動執行從各種來源提取資料、將其轉換為一致格式並將其載入到統一資料倉儲的過程。 ETL 工具簡化了資料整合並降低了錯誤風險。
• 資料映射：制定全面的資料映射策略，以協調不同來源的資料欄位。 這可確保相似的數據點正確合併，從而促進更準確的分析。

挑戰：數據品質和一致性

確保數據品質和一致性對於可靠分析至關重要。 不一致或品質差的數據可能會導致不準確的見解和誤導性的決策。

解決方案

• 資料清理：實施定期資料清理流程，以刪除重複項、修正錯誤並填入缺失值。 使用自動化資料清理工具來維持較高的資料品質。
• 驗證規則：建立資料驗證規則，確保進入系統的資料符合預先定義的品質標準。 自動驗證檢查可以即時識別並糾正不一致之處。
• 持續監控：設定資料品質的持續監控和審核。 使用數據品質儀表板追蹤關鍵指標並及時發現問題，確保數據保持一致可靠。

挑戰：跨平台數據集成

整合來自各種行銷平台和工具的資料（每個平台和工具都有自己的 API 和資料結構）可能非常複雜且耗時。

解決方案

• API 整合：開發強大的 API 集成，以自動從各種行銷平台中提取資料。 或者，利用 Improvado 等已經擁有 500 多個 API 連接器的工具，可以按需建立自訂連接器，並涵蓋 API 管理。
• 統一資料層：建立統一的資料層，標準化和整合來自不同平台的資料。 這種方法可確保所有資料以一致的格式存儲，從而更容易混合和分析。

簡化資料混合

Improvado 透過自動化整個資料準備週期（從資料提取到標準化和轉換）來簡化資料致盲流程。 該平台確保來自各個管道的數據一致並可供分析。 這對於依賴準確和統一的數據來制定行銷策略的組織來說至關重要。

Cerebro by Improvado 透過專注於活動資料管理和資料治理來增強這些功能。 Cerebro 根據既定標準自動對行銷資料進行合規性和操作檢查，確保從命名約定到定位參數的所有內容在所有資產中保持一致。

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