Come centralizzare i tuoi dati di marketing con una strategia di integrazione

Marketing, inserzionisti e agenzie affrontano regolarmente la sfida dei dati di marketing sparsi. Nuovi canali di marketing compaiono continuamente. Ciò significa che sono disponibili più dati per il processo decisionale aziendale.

Diventa difficile per gli esperti di marketing gestire tutte queste informazioni. Il pool di dati diventa troppo grande e disordinato, rallentando i processi di reporting e influenzando le tue decisioni. Nell'era delle rapide decisioni aziendali basate sui dati, questi ritardi possono essere molto costosi.

Allora perché sta succedendo questo e cosa si può fare al riguardo? Fortunatamente, ci sono diversi modi per affrontare questo problema. Immergiamoci nelle differenze tra centralizzata e. modelli di dati decentralizzati, il mondo dei data warehouse e dei data lake e quando considerare di spostare i dati in un modello centralizzato.

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• Accesso ai dati centralizzato e decentralizzato
• Data warehouse di marketing
• Laghi di dati di marketing

Qual è la differenza tra dati di marketing centralizzati e decentralizzati

Modello centralizzato di accesso ai dati

La centralizzazione dei dati sta diventando sempre più popolare. I fornitori di data warehousing basati su cloud hanno reso facile per chiunque creare un data warehouse nel cloud. Con pochi clic e una carta di credito, puoi archiviare ed elaborare una quantità di dati inimmaginabile.

Con l'aumento dei budget, le prestazioni di marketing e pubblicità diventano più difficili da misurare. La necessità di visibilità interna delle prestazioni di marketing sta spingendo le aziende a centralizzare i propri dati di marketing in un data lake o data warehouse.

Modello di accesso ai dati decentralizzato

Mentre i modelli di dati centralizzati stanno diventando sempre più popolari, i vantaggi dei modelli di accesso ai dati decentralizzati sono stati trascurati. Tali modelli non richiedono che i dati grezzi siano archiviati in un magazzino centralizzato, ma offrono agli utenti l'accesso diretto ai dati grezzi di cui hanno bisogno.

Che cos'è un data warehouse di marketing?

Un data warehouse di marketing è una destinazione basata su cloud per l'archiviazione e l'analisi dei dati di marketing multicanale. Consolidando i dati da più piattaforme in un'unica posizione, i data warehouse consentono ai team di analizzare le campagne, creare report e migliorare le proprie strategie di targeting in un'unica posizione.

I data warehouse sono costituiti da tabelle strutturate, che rendono facile e veloce interrogare i dati esatti che si desidera includere nel report o nell'analisi.

I data warehouse sono costituiti da due elementi principali:

Magazzinaggio

I data warehouse ti consentono di archiviare una grande quantità di dati in un unico posto a un prezzo accessibile. Invece di fare affidamento sulle politiche di conservazione delle tue piattaforme di marketing, che possono essere restrittive, o di pagare tutti i dati storici di cui hai bisogno da più fornitori, avrai tutto in un unico posto e a un costo relativamente basso. La tua capacità di archiviazione aumenterà con la crescita del tuo set di dati.

Calcolare

Oltre a memorizzare i dati, i data warehouse supportano anche l'elaborazione di grandi quantità di essi. Se desideri ampliare la tua attività elaborando rapidamente più numeri, le soluzioni on-premise non ti aiuteranno. Con un data warehouse nel cloud, puoi scalare rapidamente su e giù, il che è fondamentale per l'analisi perché vorrai essere in grado di eseguire rapidamente query su set di dati specifici.

Quali sono i vantaggi del data warehousing di marketing

I principali vantaggi dell'utilizzo di un data warehouse di marketing basato su cloud includono:

Creare un'unica fonte di verità

I team di marketing sono spesso rallentati da dati sparsi perché non hanno il tempo di accedere a una dozzina di piattaforme diverse per raccogliere i dati di cui hanno bisogno o dedicano così tanto tempo alla raccolta di dati che non hanno tempo per l'analisi e l'ottimizzazione .

I data warehouse possono aiutare gli esperti di marketing consolidando i loro dati in un'unica fonte di verità. Questo li aiuta a gestire meglio metriche importanti come il costo di acquisizione del cliente (CAC), il ritorno sull'investimento (ROI) e il ritorno sulla spesa pubblicitaria (ROAS).

Tempo per l'intuizione

Puoi iniziare a centralizzare i dati di marketing in un magazzino basato su cloud senza acquistare hardware costoso o accedere a un data center fisico. Scegli semplicemente il tuo data warehouse, ad esempio Google BigQuery, Azure Synapse Analytics o Snowflake, e inizia a spostare i tuoi dati con una pipeline completamente gestita come Supermetrics.

E poiché per iniziare bastano pochi clic, puoi iniziare immediatamente a estrarre informazioni dal tuo DWH.

Funzionalità di analisi

Per eseguire query sui dati con SQL o alimentare i dati dal tuo data warehouse direttamente in uno strumento di visualizzazione dei dati o BI, puoi elaborare query complesse in pochi secondi e inviare i dati di cui hai bisogno in strumenti di reporting o analisi di tua scelta.

Gli strumenti di analisi chiave, come Google Data Studio, possono estrarre dati in tempo reale dalla tua istanza di data warehouse senza ulteriore configurazione.

Proprietà dei dati

Invece di riporre la tua fiducia nelle politiche di conservazione dei dati di Facebook, Google, HubSpot e altre piattaforme, puoi archiviare i tuoi dati di marketing multicanale in un magazzino.

Ciò ti garantisce di avere sempre accesso ai dati storici sulle tue campagne di marketing, che ti consentiranno di prendere decisioni migliori sul futuro.

Costo e scalabilità

Indipendentemente dal fatto che lavori per una PMI in crescita o per un'azienda aziendale, l'archiviazione dei dati di marketing in un data warehouse basato su cloud è relativamente poco costoso. Inoltre, avere uno storage elastico significa che il tuo data warehouse sarà sempre pronto a crescere insieme alla tua attività.

È anche noto che i data warehouse di marketing basati sul cloud richiedono una manutenzione minima o nulla poiché il provider di servizi cloud si occupa della manutenzione per te. Paghi solo per le risorse che usi.

Che cos'è un data lake di marketing?

Un data lake di marketing è una soluzione basata su cloud per archiviare e consolidare i dati di marketing multicanale non strutturati e strutturati dell'organizzazione nella loro forma grezza, solitamente come file CSV. Nel contesto del marketing, le soluzioni di cloud storage come Amazon S3, Azure Blob Storage e Google Cloud Storage vengono spesso utilizzate come data lake.

Laghi di dati di marketing

Tutto ciò che devi sapere sui data warehouse basati su cloud

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In una pipeline di dati di marketing come Supermetrics, puoi replicare i dati dalle origini dati di marketing più popolari, come Facebook, Google Analytics e Salesforce, direttamente nel tuo data lake preferito.

Successivamente, puoi spostare i dati in un data warehouse per i flussi di lavoro di reporting e business intelligence e dare accesso diretto al tuo team di data science in modo che possano ottenere i dati di cui hanno bisogno con qualsiasi strumento utilizzino.

Ad esempio, ecco come potrebbe apparire la tua architettura dei dati di marketing se lavori nell'ecosistema di Google.

Quali sono i vantaggi dell'archiviazione dei dati di marketing in un data lake?

I principali vantaggi dell'utilizzo di un data lake di marketing basato su cloud includono:

Migliore governance dei dati

La gestione dei dati da più canali e reparti in un unico luogo è più semplice con un data lake che con un data warehouse. Ad esempio, puoi archiviare tutti i dati di Facebook Ads in un bucket di archiviazione cloud e avviare un nuovo bucket per LinkedIn Ads, Twitter Ads, ecc. In alternativa, le agenzie possono disporre di un bucket di archiviazione cloud dedicato per ciascun cliente.

I data lake sono anche un'ottima opzione se desideri mantenere l'accesso ai dati di marketing storici di cui potresti aver bisogno un giorno, ma non vuoi intasare la pipeline di dati o il data warehouse con una serie di metriche e dimensioni che potresti non utilizzare mai.

Governo dei dati

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Sicurezza e accesso

La maggior parte delle aziende con standard di sicurezza rigorosi preferirebbe non disporre di una pipeline di dati gestita che scriva direttamente nel proprio data warehouse. Anche in un'azienda più piccola, potresti avere informazioni nelle tabelle del tuo data warehouse che non puoi condividere con terze parti esterne.

Se la sicurezza è un problema, puoi creare un'architettura di data lake che ti permetta di evitare di mettere il tuo data warehouse dietro un firewall. Una pipeline di dati gestita come Supermetrics può automatizzare i trasferimenti di dati in un bucket dedicato nel tuo data lake, quindi puoi spostare i dati tra il tuo data lake e il tuo warehouse con uno strumento come AWS Glue o Google Dataflow.

Proprietà dei dati

Analogamente al data warehousing, sarai proprietario di tutti i tuoi dati di marketing una volta spostati in un data lake.

Ciò significa che non è necessario fidarsi delle politiche di conservazione dei dati di Facebook, Google, HubSpot e altre piattaforme. Inoltre, questo ti garantisce l'accesso ai dati sulle tue campagne di marketing passate, il che consentirà un migliore processo decisionale in futuro.

Backup quasi istantaneo

Se sei abituato ad analizzare i tuoi dati usando SQL, probabilmente avrai notato quanto sia facile commettere errori. A causa di uno script SQL errato, potresti perdere l'accesso ad alcuni dei dati necessari per l'analisi.

Invece di tornare allo strumento della pipeline di dati per eseguire nuovamente le query e attendere il ricaricamento dei dati, un data lake offre un modo più rapido per ripristinare le metriche e le dimensioni perse. Anziché attendere che la pipeline esegua il backup dei dati persi, è possibile ripristinare rapidamente i dati necessari dal data lake e riprendere l'analisi da dove eri interrotta.

Costo

Il modello di prezzo dei data lake si basa principalmente sullo storage e nella maggior parte dei casi può avere costi molto bassi. Ciò rende la memorizzazione dei dati di marketing in un data lake un'opzione interessante.

Incartare

Se devi rispondere a domande di ampio respiro, di solito ti consigliamo un modello di dati centralizzato sotto forma di data warehouse o data lake. Questo perché il volume di dati necessario per rispondere a queste domande probabilmente non rientrerà in un singolo foglio di calcolo o nella memoria locale di un dashboard.

Fondamentalmente, hai bisogno di un'ampia prospettiva sui tuoi dati. Per sapere come si sono comportate le diverse strategie di marketing nel corso degli anni, avrai bisogno di strumenti centralizzati per rispondere a questa domanda.

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Circa l'autore

Pieter è un Sales Engineer presso Supermetrics. Lavora a stretto contatto con i clienti per identificare le opportunità di maggiore ritorno di valore nel loro stack di dati di marketing.