So zentralisieren Sie Ihre Marketingdaten mit einer Integrationsstrategie

Vermarkter, Werbetreibende und Agenturen stehen regelmäßig vor der Herausforderung verstreuter Marketingdaten. Es entstehen ständig neue Marketingkanäle. Dadurch stehen mehr Daten für unternehmerische Entscheidungen zur Verfügung.

Für Marketer wird es schwierig, mit all diesen Informationen umzugehen. Der Datenpool wird zu groß und unübersichtlich, was Ihre Berichtsprozesse verlangsamt und Ihre Entscheidungen beeinflusst. Im Zeitalter schneller datengesteuerter Geschäftsentscheidungen können diese Verzögerungen sehr kostspielig sein.

Warum passiert das und was kann man dagegen tun? Glücklicherweise gibt es mehrere Möglichkeiten, dieses Problem anzugehen. Lassen Sie uns in die Unterschiede zwischen zentralisiert und eintauchen. dezentralisierte Datenmodelle, die Welt der Data Warehouses und Data Lakes und wann Sie in Betracht ziehen sollten, Ihre Daten in ein zentralisiertes Modell zu verschieben.

Schneller Vorlauf >>

• Zentraler vs. dezentraler Datenzugriff
• Marketing Data Warehouses
• Data Lakes vermarkten

Was ist der Unterschied zwischen zentralisierten und dezentralisierten Marketingdaten?

Zentralisiertes Datenzugriffsmodell

Datenzentralisierung wird immer beliebter. Cloud-basierte Data-Warehousing-Anbieter haben es jedem leicht gemacht, ein Data Warehouse in der Cloud aufzubauen. Mit nur wenigen Klicks und einer Kreditkarte können Sie eine unvorstellbare Menge an Daten speichern und verarbeiten.

Mit steigenden Budgets wird die Marketing- und Werbeleistung immer schwieriger zu messen. Der Bedarf an interner Sichtbarkeit der Marketingleistung treibt Unternehmen dazu, ihre Marketingdaten in einem Data Lake oder Data Warehouse zu zentralisieren.

Dezentrales Datenzugriffsmodell

Während zentralisierte Datenmodelle immer beliebter werden, wurden die Vorteile dezentralisierter Datenzugriffsmodelle übersehen. Solche Modelle erfordern nicht, dass Rohdaten in einem zentralen Lager gespeichert werden, sondern geben Benutzern direkten Zugriff auf die Rohdaten, die sie benötigen.

Was ist ein Marketing Data Warehouse?

Ein Marketing Data Warehouse ist ein Cloud-basiertes Ziel zum Speichern und Analysieren von kanalübergreifenden Marketingdaten. Durch die Konsolidierung von Daten von mehreren Plattformen an einem Ort ermöglichen Data Warehouses Teams, Kampagnen zu analysieren, Berichte zu erstellen und ihre Targeting-Strategien an einem Ort zu verbessern.

Data Warehouses bestehen aus strukturierten Tabellen, mit denen Sie schnell und einfach genau die Daten abfragen können, die Sie in Ihren Bericht oder Ihre Analyse aufnehmen möchten.

Data Warehouses bestehen aus zwei Hauptelementen:

Lagerung

Mit Data Warehouses können Sie eine große Menge an Daten zu einem erschwinglichen Preis an einem Ort speichern. Anstatt sich auf die Aufbewahrungsrichtlinien Ihrer Marketingplattformen zu verlassen, die restriktiv sein können, oder für alle historischen Daten zu bezahlen, die Sie von mehreren Anbietern benötigen, haben Sie alles an einem Ort und zu relativ geringen Kosten. Ihre Speicherkapazität wächst mit dem Wachstum Ihres Datensatzes.

Berechnen

Neben der Speicherung von Daten unterstützen Data Warehouses auch die Verarbeitung großer Datenmengen. Wenn Sie Ihr Unternehmen skalieren möchten, indem Sie schnell mehr Zahlen verarbeiten, helfen Ihnen On-Premise-Lösungen nicht weiter. Mit einem Cloud Data Warehouse können Sie schnell hoch- und herunterskalieren – was für Analysen entscheidend ist, da Sie in der Lage sein möchten, bestimmte Datensätze schnell abzufragen.

Was sind die Vorteile von Marketing Data Warehousing?

Zu den Hauptvorteilen der Verwendung eines Cloud-basierten Marketing Data Warehouse gehören:

Schaffung einer Single Source of Truth

Marketingteams werden oft durch verstreute Daten ausgebremst, weil sie entweder nicht die Zeit haben, sich bei einem Dutzend verschiedener Plattformen anzumelden, um die benötigten Daten zu sammeln, oder so viel Zeit damit verbringen, Daten zu sammeln, dass sie keine Zeit für Analysen und Optimierungen haben .

Data Warehouses können Vermarktern helfen, indem sie ihre Daten in einer einzigen Quelle der Wahrheit konsolidieren. Dies hilft ihnen, wichtige Kennzahlen wie Kundenakquisitionskosten (CAC), Return on Investment (ROI) und Return on Ad Spend (ROAS) besser in den Griff zu bekommen.

Zeit zur Einsicht

Sie können mit der Zentralisierung Ihrer Marketingdaten in einem Cloud-basierten Warehouse beginnen, ohne teure Hardware zu kaufen oder Zugang zu einem physischen Rechenzentrum zu erhalten. Wählen Sie einfach Ihr Data Warehouse – z. B. Google BigQuery, Azure Synapse Analytics oder Snowflake – und beginnen Sie, Ihre Daten mit einer vollständig verwalteten Pipeline wie Supermetrics zu verschieben.

Und da der Einstieg nur wenige Klicks erfordert, können Sie sofort damit beginnen, Erkenntnisse aus Ihrem DWH zu ziehen.

Analysefunktionen

Um Daten mit SQL abzufragen oder Daten aus Ihrem Data Warehouse direkt in ein Datenvisualisierungs- oder BI-Tool einzuspeisen, können Sie komplexe Abfragen in Sekunden verarbeiten und die benötigten Daten in Berichts- oder Analysetools Ihrer Wahl übertragen.

Wichtige Analysetools wie Google Data Studio können ohne zusätzliche Konfiguration Echtzeitdaten aus Ihrer Data-Warehouse-Instanz abrufen.

Dateneigentum

Anstatt auf die Aufbewahrungsrichtlinien von Facebook, Google, HubSpot und anderen Plattformen zu vertrauen, können Sie Ihre Cross-Channel-Marketing-Daten in einem Warehouse speichern.

Dadurch wird sichergestellt, dass Sie jederzeit Zugriff auf historische Daten zu Ihren Marketingkampagnen haben, wodurch Sie bessere Entscheidungen für die Zukunft treffen können.

Kosten & Skalierbarkeit

Unabhängig davon, ob Sie für ein wachsendes KMU oder ein Großunternehmen arbeiten, das Speichern von Marketingdaten in einem Cloud-basierten Data Warehouse ist relativ kostengünstig. Darüber hinaus bedeutet elastischer Speicher, dass Ihr Data Warehouse immer bereit ist, mit Ihrem Unternehmen zu wachsen.

Es ist auch bekannt, dass Cloud-basierte Marketing-Data Warehouses wenig bis gar keine Wartung erfordern, da der Cloud-Anbieter die Wartung für Sie übernimmt. Sie zahlen nur für die Ressourcen, die Sie nutzen.

Was ist ein Marketing Data Lake?

Ein Marketing Data Lake ist eine Cloud-basierte Lösung zum Speichern und Konsolidieren der unstrukturierten und strukturierten kanalübergreifenden Marketingdaten Ihres Unternehmens in ihrer Rohform – normalerweise als CSV-Dateien. Im Marketingkontext werden häufig Cloud-Storage-Lösungen wie Amazon S3, Azure Blob Storage und Google Cloud Storage als Data Lakes verwendet.

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In einer Marketingdaten-Pipeline wie Supermetrics können Sie Daten aus den beliebtesten Marketingdatenquellen wie Facebook, Google Analytics und Salesforce direkt in den Data Lake Ihrer Wahl replizieren.

Danach können Sie die Daten in ein Data Warehouse für Reporting- und Business-Intelligence-Workflows verschieben und Ihrem Data-Science-Team direkten Zugriff gewähren, damit es die benötigten Daten mit den von ihm verwendeten Tools abrufen kann.

So könnte Ihre Marketingdatenarchitektur beispielsweise aussehen, wenn Sie im Google-Ökosystem arbeiten.

Welche Vorteile bietet die Speicherung von Marketingdaten in einem Data Lake?

Zu den Hauptvorteilen der Verwendung eines Cloud-basierten Marketing Data Lake gehören:

Bessere Datenverwaltung

Die Verwaltung von Daten aus mehreren Kanälen und Abteilungen an einem Ort ist mit einem Data Lake einfacher als mit einem Data Warehouse. Sie können beispielsweise alle Ihre Facebook-Anzeigendaten in einem Cloud-Speicher-Bucket speichern und einen neuen Bucket für LinkedIn-Anzeigen, Twitter-Anzeigen usw. starten. Alternativ können Agenturen für jeden Kunden einen dedizierten Cloud-Speicher-Bucket haben.

Data Lakes sind auch eine großartige Option, wenn Sie den Zugriff auf historische Marketingdaten behalten möchten, die Sie möglicherweise eines Tages benötigen – aber Sie möchten Ihre Datenpipeline oder Ihr Data Warehouse nicht mit einer Reihe von Metriken und Dimensionen verstopfen, die Sie möglicherweise nie verwenden werden.

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Sicherheit und Zugang

Die meisten Unternehmen mit strengen Sicherheitsstandards möchten lieber keine verwaltete Datenpipeline haben, die direkt in ihr Data Warehouse schreibt. Selbst in einem kleineren Unternehmen haben Sie möglicherweise Informationen in Ihren Data-Warehouse-Tabellen, die Sie nicht mit externen Parteien teilen können.

Wenn die Sicherheit ein Problem darstellt, können Sie eine Data Lake-Architektur erstellen, die es Ihnen ermöglicht, Ihr Data Warehouse nicht hinter einer Firewall zu platzieren. Eine verwaltete Datenpipeline wie Supermetrics kann Ihre Datenübertragungen in einen dedizierten Bucket in Ihrem Data Lake automatisieren, und dann können Sie Daten zwischen Ihrem Data Lake und Warehouse mit einem Tool wie AWS Glue oder Google Dataflow verschieben.

Dateneigentum

Ähnlich wie beim Data Warehousing gehören Ihnen alle Ihre Marketingdaten, sobald Sie sie in einen Data Lake verschoben haben.

Das bedeutet, dass Sie den Datenaufbewahrungsrichtlinien von Facebook, Google, HubSpot und anderen Plattformen nicht vertrauen müssen. Dies stellt auch sicher, dass Sie Zugriff auf Daten über Ihre vergangenen Marketingkampagnen haben, was Ihnen in Zukunft eine bessere Entscheidungsfindung ermöglichen wird.

Nahezu sofortige Sicherung

Wenn Sie es gewohnt sind, Ihre Daten mit SQL zu analysieren, haben Sie wahrscheinlich bemerkt, wie leicht Fehler passieren. Als Ergebnis eines fehlerhaften SQL-Skripts verlieren Sie möglicherweise den Zugriff auf einige der Daten, die Sie für Ihre Analyse benötigen.

Anstatt zu Ihrem Datenpipeline-Tool zurückzukehren, um die Abfragen erneut auszuführen und darauf zu warten, dass die Daten neu geladen werden, bietet ein Data Lake eine schnellere Möglichkeit, die verlorenen Metriken und Dimensionen wiederherzustellen. Anstatt darauf zu warten, dass Ihre Pipeline die verlorenen Daten sichert, können Sie die benötigten Daten schnell aus dem Data Lake wiederherstellen und Ihre Analyse dort fortsetzen, wo Sie aufgehört haben.

Kosten

Das Preismodell von Data Lakes basiert hauptsächlich auf Speicher und kann in den meisten Fällen sehr niedrige Kosten haben. Dies macht die Speicherung von Marketingdaten in einem Data Lake zu einer attraktiven Option.

Einpacken

Wenn Sie Fragen zum großen Ganzen beantworten müssen, möchten Sie normalerweise ein zentralisiertes Datenmodell in Form eines Data Warehouse oder Data Lake. Das liegt daran, dass die Datenmenge, die zur Beantwortung dieser Fragen benötigt wird, wahrscheinlich nicht in eine einzelne Tabelle oder den lokalen Speicher eines Dashboards passt.

Grundsätzlich benötigen Sie eine umfassende Sicht auf Ihre Daten. Um zu wissen, wie sich verschiedene Marketingstrategien über mehrere Jahre hinweg entwickelt haben, benötigen Sie zentralisierte Tools, um diese Frage zu beantworten.

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Über den Autor

Pieter ist Vertriebsingenieur bei Supermetrics. Er arbeitet eng mit Kunden zusammen, um Möglichkeiten für eine höhere Wertrendite in ihrem Marketingdatenstapel zu identifizieren.