(РУКОВОДСТВО) Зачем вам нужно консолидировать и интегрировать маркетинговые данные

Эффективный цифровой маркетинг должен быть основан на данных, но данные поступают из нескольких разрозненных источников, что затрудняет единовременное представление всей картины. Чтобы по-настоящему понять, насколько эффективна любая из ваших маркетинговых активностей, вам необходимо запускать динамические отчеты, включающие такие факторы, как параметры рекламной кампании, продажи клиентов за все время, объем обращений в службу поддержки и многие другие показатели из каналов, лежащих за пределами компетенция отдела маркетинга.

Как правило, каждый источник информации представлен в разрозненной среде со своей собственной структурой данных. Вы многое выиграете, если сумеете интегрировать все данные, полученные из этих разнообразных хранилищ, в единое 360-градусное представление, объединяющее все точки.

(Руководство) Зачем вам нужно консолидировать и интегрировать свои маркетинговые данные?

Интеграция данных, какой она была раньше –

Ничего особенно нового в концепция интеграции данных. Традиционно это был сложный и утомительный процесс. На небольших предприятиях это делалось вручную, с большим количеством операций копирования и вставки в электронные таблицы. В то же время более крупные маркетинговые агентства и отделы в основном полагались на приложения извлечения, преобразования и загрузки (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. Как только данные были преобразованы, они загружались в целевую базу данных, где маркетологи могли анализировать их в сравнении с другими данными и извлекать из них идеи, 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 не могут справиться с объемом данных. Еще 24 % ссылаются на необходимость предоставления данных самообслуживания по всей организации, а 23 % говорят, что им нужно более высокое качество данных для проектов машинного обучения.

Маркетологи в компаниях всех размеров были вынуждены двигаться дальше.

Интеграция данных следующего поколения –

Сегодня существует целый ряд варианты интеграции данных, некоторые из более сложных, чем другие. Маркетологи должны рассмотреть наилучшие методы интеграции данных в зависимости от специфики потребностей вашей команды в данных и источников.

Облачные хранилища данных:

Хранилища данных хранят информацию из нескольких источников, которые уже были преобразованы 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 выполняет много запросов, а маркетологи, не имеющие большого опыта работы с данными, считают, что с ним относительно легко справиться, поскольку все данные уже обработаны.

Хранилища данных можно использовать для ответов на большинство маркетинговых запросов, основанных на данных, например для проверки количества открытых писем по сравнению с клиентами, перешедшими на премиум-подписки. Однако это не лучший выбор, если вам нужна большая гибкость для взаимодействия с несколькими потоками данных и источниками, и вам по-прежнему требуется решение для стандартизации форматов, прежде чем ваши данные можно будет отправить в хранилище.

Приложения для интеграции:

на основе приложений интеграция данных является самым простым методом интеграции данных. Он использует программное обеспечение для прямого подключения и интеграции данных из разных источников всякий раз, когда вы запускаете запрос, а не для объединения данных в одном репозитории. Чаще всего он используется для локальных баз данных.

Приложения для интеграции относительно недороги в настройке, и лучшие из них хорошо подходят для небольших отделов маркетинга. В сервисных компаниях, у которых нет слишком большого количества хранилищ данных или слишком большого объема данных, это часто является жизнеспособным решением. Однако, когда количество данных или источников данных становится слишком большим, интеграция на основе приложений не справляется.

Промежуточное ПО 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. С помощью промежуточного программного обеспечения именно веб-сервер обращается непосредственно к каждому источнику данных для извлечения данных, необходимых для вашего запроса, поэтому, хотя вам не обязательно хранить все ваши данные автоматически в центральном репозитории, вы сможете увидеть, что вы нужно, когда вам это нужно, с минимальной задержкой.

Промежуточное ПО хорошо подходит для отделов маркетинга или маркетинговых агентств, которые работают с многочисленными учетными записями клиентов, поскольку оно может лучше работать в облаке, чем интеграция на основе приложений.

Озера данных:

Это самый сложный вариант, который обеспечивает максимальное количество соединений и анализ 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 по своему усмотрению.

Озера данных идеально подходят для крупных предприятий, которые ежеминутно поглощают огромные объемы данных, например, от устройств IoT, датчиков безопасности или взаимодействий в социальных сетях. Они могут поддерживать гораздо более сложные запросы, такие как мониторинг сезонных тенденций в сравнении с экономическими колебаниями и строками темы электронной почты. Тем не менее, вам потребуется определенный уровень знаний в области науки о данных, чтобы иметь возможность манипулировать необработанными данными.

Вот как выглядит хорошая интеграция маркетинговых данных —

Данным нужно доверять и понимать во всем отделе маркетинга, а также предоставлять их контролируемым, но гибким способом. Это требует следующих конкретных рекомендаций по интеграции данных:

Автоматизация:

Данные исчезают почти сразу после их получения, поэтому важно настроить автоматический обмен данными, чтобы поддерживать их в актуальном состоянии и избегать ошибок, связанных с человеческим фактором.

Для маркетинговых групп в компаниях, у которых есть средства для этого, также рекомендуется автоматизировать код и управление процессами, чтобы вы могли повторно использовать процессы и быть более эффективными.

Согласие:

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

Сопоставление схемы включает в себя сопоставление всех атрибутов ваших точек данных с последующим поиском общих атрибутов. Это помогает гарантировать, что никакие точки данных не будут потеряны.

Последовательность:

Необработанные данные разнородны и должны быть преобразованы в унифицированные, непротиворечивые данные. Связывание записей включает в себя поиск способов соединения записей, касающихся одного и того же человека, события или других общих атрибутов.

Например, если вы хотите отслеживать эффективность своей маркетинговой кампании по электронной почте в отношении 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 отсеять любые недостатки, несоответствия или поврежденные наборы данных, поскольку поврежденные данные могут распространяться и влиять на другие записи.

Слияние данных — это процесс разрешения конфликтов между различными источниками данных для выявления реальных фактов и удаления неверных данных. Например, вам нужна возможность избежать случайного сравнения данных об активности Эми Уайнхаус в социальных сетях с запросами службы поддержки клиентов Амелии Уайнхаус и покупками Аманды Уайнхаус, чтобы вы могли отслеживать весь ее путь к покупке.

Интегрированные данные улучшают маркетинг –

Когда вы интегрируете свои маркетинговые данные, вы можете использовать их для принятия решений по маркетинговой кампании на более высокий уровень.

Использование лучшего нового метода интеграции данных, который лучше всего соответствует вашим маркетинговым потребностям, и соблюдение передовых методов 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.