(РУКОВОДСТВО) Почему вам необходимо консолидировать и интегрировать маркетинговые данные

Эффективный цифровой маркетинг должен основываться на данных, но данные поступают из множества разрозненных источников, что затрудняет представление всей картины сразу. Чтобы по-настоящему понять, насколько хорошо работает любая ваша маркетинговая деятельность, вам необходимо создавать динамические отчеты, включающие такие факторы, как параметры рекламной кампании, объем продаж клиентов за все время, объем обращений в службу поддержки и многие другие показатели из каналов, находящихся за пределами В компетенцию отдела маркетинга.

Как правило, каждый источник информации представлен в изолированной среде со своей собственной структурой данных. Вы много выиграете, если сумеете интегрировать все данные, полученные из этих различных источников, в единое 360-градусное представление, связывающее все точки.

(Руководство) Почему вам необходимо консолидировать и интегрировать ваши маркетинговые данные?

Интеграция данных, как это было раньше –

В этом нет ничего особенно нового концепция интеграции данных. Традиционно это был сложный и утомительный процесс. На небольших предприятиях это делалось вручную, с большим количеством копирования и вставки в электронные таблицы. В то же время более крупные маркетинговые агентства и отделы в основном полагались на приложения «Извлечение, преобразование и загрузка» (ETL) для консолидации информации в хранилищах данных.

Приложения ETL от таких поставщиков, как Oracle, Microsoft и IBM, будут извлекать данные из каждого хранилища данных, а затем преобразовывать (преобразовывать) их в соответствии с правилами форматирования данных в хранилище маркетинговых данных. После преобразования данных они загружались в целевую базу данных, где маркетологи могли анализировать их с другими данными и получать ценную информацию, часто с помощью специальной группы бизнес-аналитики.

Это было нормально, пока поток данных был относительно медленным, но «большие данные» открыли шлюзы. Одно исследование показало, что 32% компаний отказались от приложений ETL, потому что они не могут справиться с объемом данных. Еще 24% отмечают необходимость предоставления данных самообслуживания во всей организации, а 23% говорят, что им нужно более высокое качество данных для проектов машинного обучения.

Маркетологи предприятий любого размера были вынуждены двигаться дальше.

Следующее поколение интеграции данных –

Сегодня существует целый ряд варианты интеграции данных, некоторые из них более сложны, чем другие. Маркетологам необходимо рассмотреть лучшие методы интеграции данных в зависимости от особенностей потребностей и источников данных вашей команды.

Облачные хранилища данных:

В хранилищах данных хранится информация из нескольких источников, которая уже преобразована в единый общий формат, поэтому это идеальное решение для крупных корпораций с несколькими разрозненными хранилищами. Это хороший способ получить быстрые ответы, если ваш отдел маркетинга обрабатывает много запросов, а маркетологи, не имеющие большого опыта в манипулировании данными, считают, что с этим относительно легко справиться, поскольку все данные уже обработаны.

Вы можете использовать хранилища данных для ответа на большинство маркетинговых запросов, основанных на данных, например, для проверки количества открытых писем по клиентам, которые переходят на премиум-подписку. Однако это не лучший выбор, если вам нужна большая гибкость при взаимодействии нескольких потоков и источников данных, и вам все еще нужно решение для стандартизации форматов, прежде чем ваши данные можно будет отправить в хранилище.

Приложения для интеграции:

На основе приложений интеграция данных это самый простой метод интеграции данных. Он использует программное обеспечение для прямого подключения и интеграции данных из разных источников при каждом выполнении запроса, а не для объединения данных в одном репозитории. Чаще всего он используется для локальных баз данных.

Приложения для интеграции сравнительно недороги в установке, а лучшие из них хорошо подходят для небольших отделов маркетинга. В компаниях, предоставляющих услуги, которые не имеют слишком большого количества хранилищ данных или слишком большого объема данных, это часто является жизнеспособным решением. Однако когда объем данных или источников данных становится слишком большим, интеграция на основе приложений не успевает за ними.

Промежуточное программное обеспечение для интеграции данных:

Когда дело доходит до интеграции данных, промежуточное программное обеспечение похоже на интеграцию на основе приложений, но оно использует другой уровень программного обеспечения для подключения веб-сервера к вашей системе баз данных. В случае с промежуточным программным обеспечением веб-сервер обращается непосредственно к каждому источнику данных для получения данных, необходимых для вашего запроса, поэтому, хотя вам не обязательно автоматически сохранять все ваши данные в центральном репозитории, вы сможете увидеть, что вам нужно. нужно, когда вам это нужно, с минимальной задержкой.

Промежуточное программное обеспечение хорошо подходит для отделов маркетинга или маркетинговых агентств, которые обслуживают многочисленные учетные записи клиентов, поскольку оно может работать лучше в облаке, чем интеграция на основе приложений.

Озера данных:

Это наиболее сложный вариант, который обеспечивает наибольшее количество связей и анализа между различными источниками данных. В отличие от хранилищ данных, озера данных хранят неструктурированные данные, которые еще не были преобразованы, сохраняя их в необработанном виде в больших репозиториях. Таким образом, вы можете получить доступ ко всем необходимым точкам данных и комбинировать их любым удобным для вас способом.

Озера данных идеально подходят для крупных предприятий, которые каждую минуту поглощают огромные объемы данных, например, от устройств Интернета вещей, датчиков безопасности или взаимодействия в социальных сетях. Они могут поддерживать гораздо более сложные запросы, такие как мониторинг сезонных тенденций, экономических колебаний и тем электронных писем. Тем не менее, вам понадобится некоторый уровень знаний в области науки о данных, чтобы иметь возможность манипулировать необработанными данными.

Вот как выглядит хорошая интеграция маркетинговых данных:

Данные должны быть достоверными и понятными для всего отдела маркетинга и доставляться контролируемым, но гибким способом. Для этого необходимо следовать конкретным передовым практикам интеграции данных:

Автоматизация:

Данные теряют актуальность почти сразу после их получения, поэтому важно настроить автоматический обмен данными, чтобы поддерживать актуальность данных и избегать ошибок, вызванных человеческим фактором.

Для маркетинговых команд компаний, у которых есть для этого средства, также хорошей идеей будет автоматизировать управление кодом и процессами, чтобы вы могли повторно использовать процессы и работать более эффективно.

Согласие:

Требования соответствия постоянно растут, поэтому важно убедиться, что вы не потеряете какие-либо данные при интеграции своих данных, даже если они не имеют отношения к вашим маркетинговым запросам.

Сопоставление схемы включает в себя сопоставление всех атрибутов точек данных и последующий поиск общих атрибутов. Это помогает гарантировать, что ни одна точка данных не будет потеряна.

Последовательность:

Необработанные данные неоднородны, и их необходимо преобразовать в унифицированные, согласованные данные. Связывание записей предполагает поиск способов связать записи, относящиеся к одному и тому же лицу, событию или другим общим атрибутам.

Например, если вы хотите отслеживать эффективность вашей маркетинговой кампании по электронной почте с точки зрения конверсии, вам необходимо связать человека, который открыл ваше предложение о скидке по электронной почте, с человеком, который активировал код скидки на веб-сайте.

Качество:

Поддержание качества данных жизненно важно для маркетинга, основанного на данных. Вам необходимо устранить любые недостатки, несоответствия или поврежденные наборы данных, поскольку поврежденные данные могут распространиться и повлиять на другие записи.

Объединение данных — это процесс разрешения конфликтов между различными источниками данных для выявления реальной истины и удаления недействительных данных. Например, вам нужна возможность избежать случайного сравнения данных об активности Эми Уайнхаус в социальных сетях с обращениями в службу поддержки Амелии Уайнхаус и покупками Аманды Уайнхаус, чтобы вы могли отслеживать весь ее путь к покупке.

Интегрированные данные обеспечивают лучший маркетинг –

Когда вы интегрируете свои маркетинговые данные, вы можете использовать их для повышения уровня принятия решений по маркетинговой кампании.

Использование лучшего нового метода интеграции данных, который лучше всего соответствует вашим маркетинговым потребностям, а также следование передовым практикам интеграции данных, чтобы гарантировать, что ваши интегрированные данные непротиворечивы, соответствуют требованиям, имеют высокое качество и используют автоматизированные процедуры, – позволяет вашей команде интегрировать и консолидировать все доступные сигналы данных. для оптимизации маркетинговых результатов с течением времени.