統合戦略を使用してマーケティングデータを一元化する方法

公開: 2022-07-12

マーケター、広告主、および代理店は、散在するマーケティングデータの課題に定期的に直面しています。新しいマーケティングチャネルは常に登場しています。これは、ビジネスの意思決定に利用できるデータが増えることを意味します。

マーケターがこれらすべての情報を処理することは困難になります。データプールが大きくなりすぎて乱雑になり、レポートプロセスが遅くなり、意思決定に影響を与えます。迅速なデータ主導のビジネス意思決定の時代では、これらの遅延は非常にコストがかかる可能性があります。

では、なぜこれが起こっているのでしょうか、そしてそれについて何ができるのでしょうか？幸いなことに、この問題に取り組むにはいくつかの方法があります。集中型との違いを詳しく見ていきましょう。分散型データモデル、データウェアハウスとデータレイクの世界、およびデータを集中型モデルに移行することを検討する時期。

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集中型データアクセスと分散型データアクセス
マーケティングデータウェアハウス
マーケティングデータレイク

集中型と分散型のマーケティングデータの違いは何ですか

一元化されたデータアクセスモデル

データの集中化はますます一般的になっています。クラウドベースのデータウェアハウスベンダーは、誰でも簡単にクラウド内のデータウェアハウスを起動できるようにしました。数回のクリックとクレジットカードで、想像を絶する量のデータを保存および処理できます。

予算が増えると、マーケティングと広告のパフォーマンスを測定するのが難しくなります。マーケティングパフォーマンスの内部可視性の必要性により、企業はマーケティングデータをデータレイクまたはデータウェアハウスに一元化するようになっています。

分散型データアクセスモデル

集中型データモデルの人気が高まっている一方で、分散型データアクセスモデルの利点は見過ごされてきました。このようなモデルでは、生データを一元化されたウェアハウスに保存する必要はありませんが、ユーザーは必要な生データに直接アクセスできます。

マーケティングデータウェアハウスとは何ですか？

マーケティングデータウェアハウスは、クロスチャネルマーケティングデータを保存および分析するためのクラウドベースの宛先です。データウェアハウスは、複数のプラットフォームからのデータを1つの場所に統合することで、チームがキャンペーンを分析し、レポートを作成し、ターゲティング戦略をすべて1つの場所で改善できるようにします。

データウェアハウスは構造化されたテーブルで構成されているため、レポートや分析に含める正確なデータをすばやく簡単に照会できます。

データウェアハウスは、次の2つの主要な要素で構成されています。

保管所

データウェアハウスを使用すると、大量のデータを手頃な価格で1か所に保存できます。制限のあるマーケティングプラットフォームの保持ポリシーに依存したり、複数のベンダーから必要なすべての履歴データにお金を払ったりする代わりに、すべてを1か所にまとめて比較的低コストで利用できます。データセットが大きくなるにつれて、ストレージ機能も大きくなります。

計算

データウェアハウスは、データの保存に加えて、大量のデータの処理もサポートしています。より多くの数を急速に処理してビジネスを拡大したい場合、オンプレミスソリューションは役に立ちません。クラウドデータウェアハウスを使用すると、すばやくスケールアップおよびスケールダウンできます。これは、特定のデータセットをすばやくクエリできるようにする必要があるため、分析にとって重要です。

マーケティングデータウェアハウジングのメリットは何ですか

クラウドベースのマーケティングデータウェアハウスを使用する主な利点は次のとおりです。

信頼できる唯一の情報源の作成

マーケティングチームは、必要なデータを収集するために12の異なるプラットフォームにサインインする時間がないか、分析と最適化の時間がないほどデータの収集に多くの時間を費やしているため、散在するデータによって速度が低下することがよくあります。。

データウェアハウスは、データを信頼できる唯一の情報源に統合することで、マーケターを支援できます。これにより、顧客獲得コスト（CAC）、投資収益率（ROI）、広告費用対効果（ROAS）などの重要な指標をより適切に処理できるようになります。

洞察する時間

高価なハードウェアを購入したり、物理データセンターにアクセスしたりすることなく、クラウドベースのウェアハウスでマーケティングデータの集中化を開始できます。データウェアハウス（Google BigQuery、Azure Synapse Analytics、Snowflakeなど）を選択し、Supermetricsなどのフルマネージドパイプラインを使用してデータの移動を開始するだけです。

また、数回クリックするだけで開始できるため、DWHから洞察をすぐに引き出すことができます。

分析機能

SQLを使用してデータをクエリしたり、データウェアハウスからデータビジュアライゼーションまたはBIツールに直接データをフィードしたりするには、複雑なクエリを数秒で処理し、必要なデータを選択したレポートツールまたは分析ツールにプッシュできます。

Google Data Studioなどの主要な分析ツールは、追加の構成なしでデータウェアハウスインスタンスからリアルタイムデータをプルできます。

データの所有権

Facebook、Google、HubSpot、およびその他のプラットフォームのデータ保持ポリシーに信頼を置く代わりに、クロスチャネルマーケティングデータをウェアハウスに保存できます。

これにより、マーケティングキャンペーンに関する履歴データに常にアクセスできるようになり、将来についてより適切な意思決定を行うことができます。

コストとスケーラビリティ

成長を続けるSMBでも企業でも、マーケティングデータをクラウドベースのデータウェアハウスに保存するのは比較的安価です。さらに、弾力性のあるストレージがあるということは、データウェアハウスが常にビジネスとともに成長する準備ができていることを意味します。

クラウドベースのマーケティングデータウェアハウスは、クラウドプロバイダーが維持管理を担当するため、メンテナンスがほとんど必要ないことも知られています。使用したリソースに対して支払うだけです。

マーケティングデータレイクとは何ですか？

マーケティングデータレイクは、組織の非構造化および構造化クロスチャネルマーケティングデータを生の形式（通常はCSVファイル）で保存および統合するためのクラウドベースのソリューションです。マーケティングのコンテキストでは、Amazon S3、Azure Blob Storage、GoogleCloudStorageなどのクラウドストレージソリューションがデータレイクとしてよく使用されます。

マーケティングデータレイク

クラウドベースのデータウェアハウスについて知っておくべきことすべて

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Supermetricsのようなマーケティングデータパイプラインでは、Facebook、Google Analytics、Salesforceなどの最も人気のあるマーケティングデータソースから、選択したデータレイクに直接データを複製できます。

その後、レポートおよびビジネスインテリジェンスワークフローのためにデータをデータウェアハウスに移動し、データサイエンスチームに直接アクセスできるようにして、使用するツールを使用して必要なデータを取得できるようにします。

たとえば、Googleエコシステムで作業している場合、マーケティングデータアーキテクチャは次のようになります。

データレイクにマーケティングデータを保存することの利点は何ですか？

クラウドベースのマーケティングデータレイクを使用する主な利点は次のとおりです。

より良いデータガバナンス

データレイクを使用すると、データウェアハウスを使用するよりも、複数のチャネルや部門からのデータを1か所で管理する方が簡単です。たとえば、すべてのFacebook広告データを1つのクラウドストレージバケットに保存し、LinkedIn広告、Twitter広告などの新しいバケットを開始できます。または、代理店はクライアントごとに専用のクラウドストレージバケットを持つことができます。

データレイクは、1日必要になる可能性のある過去のマーケティングデータにアクセスし続けたい場合にも最適なオプションですが、データパイプラインやデータウェアハウスを、決して使用しない可能性のある一連のメトリックとディメンションで詰まらせたくない場合です。

データガバナンス

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セキュリティとアクセス

厳格なセキュリティ基準を持つほとんどの企業は、データウェアハウスに直接書き込むマネージドデータパイプラインを持たないことを望んでいます。小規模な会社でも、データウェアハウステーブルに外部の関係者と共有できない情報がある場合があります。

セキュリティが懸念される場合は、データウェアハウスをファイアウォールの背後に配置することを回避できるデータレイクアーキテクチャを作成できます。 Supermetricsのようなマネージドデータパイプラインは、データレイク内の専用バケットへのデータ転送を自動化でき、AWSGlueやGoogleDataflowなどのツールを使用してデータレイクとウェアハウス間でデータを移動できます。

データの所有権

データウェアハウジングと同様に、データレイクに移動すると、すべてのマーケティングデータを所有できるようになります。

これは、Facebook、Google、HubSpot、およびその他のプラットフォームのデータ保持ポリシーを信頼する必要がないことを意味します。また、これにより、過去のマーケティングキャンペーンに関するデータにアクセスできるようになり、将来の意思決定が向上します。

ほぼ即時のバックアップ

SQLを使用してデータを分析することに慣れている場合は、間違いを犯しやすいことに気付いたと思います。不正なSQLスクリプトの結果として、分析に必要なデータの一部にアクセスできなくなる可能性があります。

データパイプラインツールに戻ってクエリを再実行し、データが再読み込みされるのを待つ代わりに、データレイクは失われたメトリックとディメンションを復元するためのより高速な方法を提供します。パイプラインが失われたデータをバックアップするのを待つのではなく、データレイクから必要なデータをすばやく復元し、中断したところから分析を再開できます。

料金

データレイクの価格設定モデルは主にストレージを中心に構築されており、ほとんどの場合、コストを非常に低く抑えることができます。これにより、マーケティングデータをデータレイクに保存することが魅力的なオプションになります。

要約

全体像の質問に答える必要がある場合は、通常、データウェアハウスまたはデータレイクの形式の集中型データモデルが必要になります。これは、これらの質問に答えるために必要なデータの量が、単一のスプレッドシートまたはダッシュボードのローカルメモリに収まらない可能性があるためです。

基本的に、データについて幅広い視点が必要です。さまざまなマーケティング戦略が数年にわたってどのように実行されたかを知るには、その質問に答えるための集中型ツールが必要になります。

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著者について

Pieterは、Supermetricsのセールスエンジニアです。彼は顧客と緊密に協力して、マーケティングデータスタックの価値を高める機会を特定しています。