Cara memusatkan data pemasaran Anda dengan strategi integrasi

Pemasar, pengiklan, dan agensi menghadapi tantangan data pemasaran yang tersebar secara teratur. Saluran pemasaran baru muncul setiap saat. Ini berarti bahwa lebih banyak data tersedia untuk pengambilan keputusan bisnis.

Menjadi tantangan bagi pemasar untuk menangani semua informasi ini. Kumpulan data menjadi terlalu besar dan berantakan, memperlambat proses pelaporan Anda dan memengaruhi keputusan Anda. Di era keputusan bisnis berbasis data yang cepat, penundaan ini bisa sangat mahal.

Jadi mengapa ini terjadi, dan apa yang bisa dilakukan untuk mengatasinya? Untungnya, ada beberapa cara untuk mengatasi masalah ini. Mari selami perbedaan antara terpusat dan. model data terdesentralisasi, dunia gudang data & data lake, dan kapan harus mempertimbangkan untuk memindahkan data Anda ke model terpusat.

Maju cepat >>

• Akses data terpusat vs. terdesentralisasi
• Gudang data pemasaran
• Danau data pemasaran

Apa perbedaan antara data pemasaran terpusat dan terdesentralisasi?

Model akses data terpusat

Sentralisasi data menjadi semakin populer. Vendor pergudangan data berbasis cloud telah memudahkan siapa saja untuk membuat gudang data di cloud. Hanya dengan beberapa klik dan kartu kredit, Anda dapat menyimpan dan memproses data dalam jumlah yang tak terbayangkan.

Seiring dengan bertambahnya anggaran, kinerja pemasaran dan periklanan menjadi lebih sulit untuk diukur. Kebutuhan akan visibilitas internal kinerja pemasaran mendorong perusahaan untuk memusatkan data pemasaran mereka ke dalam danau data atau gudang data.

Model akses data terdesentralisasi

Sementara model data terpusat semakin populer, manfaat dari model akses data terdesentralisasi telah diabaikan. Model seperti itu tidak mengharuskan data mentah disimpan di gudang terpusat, melainkan memberi pengguna akses langsung ke data mentah yang mereka butuhkan.

Apa itu gudang data pemasaran?

Gudang data pemasaran adalah tujuan berbasis cloud untuk menyimpan dan menganalisis data pemasaran lintas saluran. Dengan menggabungkan data dari berbagai platform di satu tempat, gudang data memungkinkan tim untuk menganalisis kampanye, membuat laporan, dan meningkatkan strategi penargetan mereka di satu tempat.

Gudang data terdiri dari tabel terstruktur, membuatnya cepat dan mudah untuk menanyakan data persis yang ingin Anda sertakan dalam laporan atau analisis Anda.

Gudang data terdiri dari dua elemen utama:

Penyimpanan

Gudang data memungkinkan Anda menyimpan sejumlah besar data di satu tempat dengan harga terjangkau. Alih-alih mengandalkan kebijakan retensi platform pemasaran Anda, yang dapat membatasi, atau membayar semua data historis yang Anda butuhkan dari beberapa vendor, Anda akan memiliki semuanya di satu tempat dan dengan biaya yang relatif rendah. Kemampuan penyimpanan Anda akan tumbuh seiring dengan bertambahnya dataset Anda.

Menghitung

Selain menyimpan data, gudang data juga mendukung pemrosesan data dalam jumlah besar. Jika Anda ingin meningkatkan skala bisnis Anda dengan cepat menghitung lebih banyak angka, solusi di tempat tidak akan membantu Anda. Dengan gudang data cloud, Anda dapat meningkatkan dan menurunkan skala dengan cepat—yang sangat penting untuk analitik karena Anda ingin dapat dengan cepat melakukan kueri terhadap kumpulan data tertentu.

Apa manfaat dari pemasaran data warehousing?

Manfaat utama menggunakan gudang data pemasaran berbasis cloud meliputi:

Menciptakan satu sumber kebenaran

Tim pemasaran sering diperlambat oleh data yang tersebar karena mereka tidak punya waktu untuk masuk ke selusin platform berbeda untuk mengumpulkan data yang mereka butuhkan atau menghabiskan begitu banyak waktu untuk mengumpulkan data sehingga mereka tidak punya waktu untuk analisis dan pengoptimalan .

Gudang data dapat membantu pemasar dengan menggabungkan data mereka menjadi satu sumber kebenaran. Ini membantu mereka menangani metrik penting dengan lebih baik seperti biaya akuisisi pelanggan (CAC), laba atas investasi (ROI), dan laba atas belanja iklan (ROAS).

Waktu untuk wawasan

Anda dapat mulai memusatkan data pemasaran Anda di gudang berbasis cloud tanpa membeli perangkat keras yang mahal atau mendapatkan akses ke pusat data fisik. Cukup pilih gudang data Anda—misalnya, Google BigQuery, Azure Synapse Analytics, atau Snowflake—dan mulailah memindahkan data Anda dengan pipeline yang terkelola sepenuhnya seperti Supermetrics.

Dan karena memulai hanya membutuhkan beberapa klik, Anda dapat segera mulai menarik wawasan dari DWH Anda.

Kemampuan analitik

Untuk membuat kueri data dengan SQL atau memasukkan data dari gudang data Anda langsung ke visualisasi data atau alat BI, Anda dapat memproses kueri kompleks dalam hitungan detik dan memasukkan data yang Anda butuhkan ke alat pelaporan atau analitik pilihan.

Alat analisis utama, seperti Google Data Studio, dapat menarik data real-time dari instance gudang data Anda tanpa konfigurasi tambahan.

Kepemilikan data

Alih-alih menempatkan kepercayaan Anda pada kebijakan penyimpanan data Facebook, Google, HubSpot, dan platform lainnya, Anda dapat menyimpan data pemasaran lintas saluran di gudang.

Ini memastikan bahwa Anda selalu memiliki akses ke data historis tentang kampanye pemasaran Anda, yang akan memberdayakan Anda untuk membuat keputusan yang lebih baik tentang masa depan.

Biaya & skalabilitas

Baik Anda bekerja untuk UKM yang sedang berkembang atau perusahaan perusahaan, menyimpan data pemasaran di gudang data berbasis cloud relatif murah. Selain itu, memiliki penyimpanan yang elastis berarti gudang data Anda akan selalu siap untuk berkembang bersama bisnis Anda.

Gudang data pemasaran berbasis cloud juga diketahui membutuhkan perawatan yang rendah atau tanpa perawatan karena penyedia cloud menangani perawatan untuk Anda. Anda hanya membayar untuk sumber daya yang Anda gunakan.

Apa itu data lake pemasaran?

Data Lake pemasaran adalah solusi berbasis cloud untuk menyimpan dan mengkonsolidasikan data pemasaran lintas-saluran organisasi Anda yang tidak terstruktur dan terstruktur dalam bentuk mentahnya— biasanya sebagai file CSV. Dalam konteks pemasaran, solusi penyimpanan cloud seperti Amazon S3, Azure Blob Storage, dan Google Cloud Storage sering digunakan sebagai data lake.

Danau data pemasaran

Semua yang perlu Anda ketahui tentang gudang data berbasis cloud

Belajarlah lagi

Dalam saluran data pemasaran seperti Supermetrics, Anda dapat mereplikasi data dari sumber data pemasaran paling populer—seperti Facebook, Google Analytics, dan Salesforce—langsung ke dalam kumpulan data pilihan Anda.

Setelah itu, Anda dapat memindahkan data ke gudang data untuk alur kerja pelaporan dan intelijen bisnis dan memberikan akses langsung ke tim ilmu data Anda sehingga mereka bisa mendapatkan data yang mereka butuhkan dengan alat apa pun yang mereka gunakan.

Misalnya, seperti inilah arsitektur data pemasaran Anda jika Anda bekerja di ekosistem Google.

Apa manfaat menyimpan data pemasaran di data lake?

Manfaat utama menggunakan data lake pemasaran berbasis cloud meliputi:

Tata kelola data yang lebih baik

Mengelola data dari beberapa saluran dan departemen di satu tempat lebih mudah dengan data lake dibandingkan dengan data warehouse. Misalnya, Anda dapat menyimpan semua data Iklan Facebook Anda dalam satu keranjang penyimpanan awan dan memulai keranjang baru untuk Iklan LinkedIn, Iklan Twitter, dll. Atau, agensi dapat memiliki keranjang penyimpanan awan khusus untuk setiap klien.

Data lake juga merupakan pilihan yang bagus jika Anda ingin menyimpan akses ke data pemasaran historis yang mungkin Anda perlukan suatu hari nanti—tetapi Anda tidak ingin menyumbat saluran data atau gudang data Anda dengan sekumpulan metrik dan dimensi yang mungkin tidak akan pernah Anda gunakan.

Tata kelola data

Apa itu dan mengapa Anda harus peduli

Belajarlah lagi

Keamanan dan akses

Sebagian besar perusahaan dengan standar keamanan yang ketat lebih suka tidak memiliki jalur pipa data terkelola yang menulis langsung ke gudang data mereka. Bahkan di perusahaan yang lebih kecil, Anda mungkin memiliki informasi di tabel gudang data yang tidak dapat Anda bagikan dengan pihak eksternal mana pun.

Jika keamanan menjadi perhatian, Anda dapat membuat arsitektur data lake yang memungkinkan Anda menghindari menempatkan gudang data Anda di belakang firewall. Pipeline data terkelola seperti Supermetrics dapat mengotomatiskan transfer data Anda ke dalam bucket khusus di data lake Anda, lalu Anda dapat memindahkan data antara data lake dan gudang dengan alat seperti AWS Glue atau Google Dataflow.

Kepemilikan data

Sama halnya dengan data warehousing, Anda akan memiliki semua data pemasaran setelah Anda memindahkannya ke data lake.

Ini berarti Anda tidak perlu memercayai kebijakan penyimpanan data Facebook, Google, HubSpot, dan platform lainnya. Selain itu, ini memastikan bahwa Anda akan memiliki akses ke data tentang kampanye pemasaran Anda sebelumnya, yang akan memberdayakan pengambilan keputusan yang lebih baik di masa mendatang.

Pencadangan hampir instan

Jika Anda terbiasa menganalisis data menggunakan SQL, Anda mungkin memperhatikan betapa mudahnya membuat kesalahan. Akibat skrip SQL yang buruk, Anda mungkin kehilangan akses ke beberapa data yang Anda perlukan untuk analisis.

Alih-alih kembali ke alat saluran data Anda untuk menjalankan kembali kueri dan menunggu data dimuat ulang, data lake menawarkan cara yang lebih cepat untuk memulihkan metrik dan dimensi yang hilang. Daripada menunggu saluran Anda untuk mencadangkan data yang hilang, Anda dapat dengan cepat memulihkan data yang Anda butuhkan dari data lake dan melanjutkan analisis Anda dari bagian terakhir yang Anda tinggalkan.

Biaya

Model penetapan harga danau data terutama dibangun di sekitar penyimpanan dan dapat memiliki biaya yang sangat rendah dalam banyak kasus. Hal ini membuat penyimpanan data pemasaran di data lake menjadi pilihan yang menarik.

Bungkus

Jika Anda perlu menjawab pertanyaan gambaran besar, Anda biasanya menginginkan model data terpusat dalam bentuk gudang data atau danau data. Ini karena volume data yang diperlukan untuk menjawab pertanyaan tersebut mungkin tidak akan muat dalam satu spreadsheet atau memori lokal dasbor.

Pada dasarnya, Anda memerlukan perspektif yang luas tentang data Anda. Untuk mengetahui bagaimana kinerja berbagai strategi pemasaran selama beberapa tahun, Anda memerlukan alat terpusat untuk menjawab pertanyaan itu.

Memulai

Pelajari cara menyiapkan dan menggunakan template gratis kami untuk pelaporan Anda

Baca panduannya

Tentang Penulis

Pieter adalah Sales Engineer di Supermetrics. Dia bekerja sama secara erat dengan pelanggan untuk mengidentifikasi peluang untuk meningkatkan pengembalian nilai dalam tumpukan data pemasaran mereka.