Como centralizar seus dados de marketing com uma estratégia de integração
Publicados: 2022-07-12Profissionais de marketing, anunciantes e agências enfrentam o desafio de dados de marketing dispersos regularmente. Novos canais de marketing aparecem o tempo todo. Isso significa que mais dados estão disponíveis para a tomada de decisões de negócios.
Torna-se um desafio para os profissionais de marketing lidar com todas essas informações. O pool de dados se torna muito grande e confuso, retardando seus processos de geração de relatórios e impactando suas decisões. Na era das decisões de negócios rápidas baseadas em dados, esses atrasos podem ser muito caros.
Então, por que isso está acontecendo, e o que pode ser feito sobre isso? Felizmente, existem várias maneiras de resolver esse problema. Vamos mergulhar nas diferenças entre centralizado e. modelos de dados descentralizados, o mundo dos data warehouses e data lakes e quando considerar mover seus dados para um modelo centralizado.
Avanço rápido >>
- Acesso a dados centralizado versus descentralizado
- Armazéns de dados de marketing
- Lagos de dados de marketing
Qual é a diferença entre dados de marketing centralizados e descentralizados
Modelo de acesso a dados centralizado
A centralização de dados está se tornando cada vez mais popular. Os fornecedores de data warehouse baseados em nuvem tornaram mais fácil para qualquer pessoa criar um data warehouse na nuvem. Com apenas alguns cliques e um cartão de crédito, você pode armazenar e processar uma quantidade inimaginável de dados.
À medida que os orçamentos crescem, o desempenho de marketing e publicidade torna-se mais difícil de medir. A necessidade de visibilidade interna do desempenho de marketing está levando as empresas a centralizar seus dados de marketing em um data lake ou data warehouse.
Modelo de acesso a dados descentralizado
Embora os modelos de dados centralizados estejam crescendo em popularidade, os benefícios dos modelos descentralizados de acesso a dados foram negligenciados. Esses modelos não exigem que os dados brutos sejam armazenados em um warehouse centralizado, mas dão aos usuários acesso direto aos dados brutos de que precisam.
O que é um data warehouse de marketing?
Um data warehouse de marketing é um destino baseado em nuvem para armazenar e analisar dados de marketing entre canais. Ao consolidar dados de várias plataformas em um só lugar, os data warehouses permitem que as equipes analisem campanhas, criem relatórios e melhorem suas estratégias de segmentação em um só lugar.
Os data warehouses consistem em tabelas estruturadas, tornando rápida e fácil consultar os dados exatos que você deseja incluir em seu relatório ou análise.
Os data warehouses consistem em dois elementos principais:
Armazenar
Os data warehouses permitem que você armazene uma grande quantidade de dados em um só lugar por um preço acessível. Em vez de depender das políticas de retenção de suas plataformas de marketing, que podem ser restritivas, ou pagar por todos os dados históricos necessários de vários fornecedores, você terá tudo em um só lugar e por um custo relativamente baixo. Sua capacidade de armazenamento aumentará à medida que seu conjunto de dados crescer.
Calcular
Além de armazenar dados, os data warehouses também suportam o processamento de grandes quantidades deles. Se você deseja dimensionar seus negócios processando rapidamente mais números, as soluções no local não o ajudarão. Com um data warehouse na nuvem, você pode aumentar e diminuir rapidamente, o que é fundamental para a análise, pois você deseja consultar rapidamente conjuntos de dados específicos.
Quais são os benefícios do armazenamento de dados de marketing
Os principais benefícios de usar um data warehouse de marketing baseado em nuvem incluem:
Criando uma única fonte de verdade
As equipes de marketing geralmente ficam lentas por causa de dados dispersos porque não têm tempo para fazer login em uma dúzia de plataformas diferentes para coletar os dados de que precisam ou passam tanto tempo coletando dados que não têm tempo para análise e otimização .
Os data warehouses podem ajudar os profissionais de marketing consolidando seus dados em uma única fonte de verdade. Isso os ajuda a lidar melhor com métricas importantes, como custo de aquisição de clientes (CAC), retorno do investimento (ROI) e retorno do investimento em publicidade (ROAS).
Tempo para insights
Você pode começar a centralizar seus dados de marketing em um warehouse baseado em nuvem sem comprar hardware caro ou obter acesso a um data center físico. Basta escolher seu data warehouse, por exemplo, Google BigQuery, Azure Synapse Analytics ou Snowflake, e começar a mover seus dados com um pipeline totalmente gerenciado como o Supermetrics.
E como começar leva apenas alguns cliques, você pode começar imediatamente a extrair informações do seu DWH.
Recursos de análise
Para consultar dados com SQL ou alimentar dados de seu data warehouse diretamente em uma visualização de dados ou ferramenta de BI, você pode processar consultas complexas em segundos e enviar os dados necessários para ferramentas de análise ou relatórios de sua escolha.
As principais ferramentas de análise, como o Google Data Studio, podem extrair dados em tempo real de sua instância de data warehouse sem configuração extra.
Propriedade de dados
Em vez de confiar nas políticas de retenção de dados do Facebook, Google, HubSpot e outras plataformas, você pode armazenar seus dados de marketing entre canais em um warehouse.
Isso garante que você sempre tenha acesso a dados históricos sobre suas campanhas de marketing, o que o capacitará a tomar melhores decisões sobre o futuro.
Custo e escalabilidade
Não importa se você trabalha para uma PME em crescimento ou uma empresa corporativa, armazenar dados de marketing em um data warehouse baseado em nuvem é relativamente barato. Além disso, ter armazenamento elástico significa que seu data warehouse estará sempre pronto para crescer com seus negócios.
Os data warehouses de marketing baseados em nuvem também são conhecidos por exigir pouca ou nenhuma manutenção, pois o provedor de nuvem cuida da manutenção para você. Você só paga pelos recursos que usa.
O que é um data lake de marketing?
Um data lake de marketing é uma solução baseada em nuvem para armazenar e consolidar os dados de marketing de canal cruzado não estruturados e estruturados de sua organização em sua forma bruta, geralmente como arquivos CSV. No contexto de marketing, soluções de armazenamento em nuvem, como Amazon S3, Azure Blob Storage e Google Cloud Storage, são frequentemente usadas como data lakes.
Lagos de dados de marketing
Tudo o que você precisa saber sobre data warehouses baseados em nuvem
Em um pipeline de dados de marketing como o Supermetrics, você pode replicar dados das fontes de dados de marketing mais populares, como Facebook, Google Analytics e Salesforce, diretamente no data lake de sua escolha.
Depois disso, você pode mover os dados para um data warehouse para fluxos de trabalho de relatórios e business intelligence e dar acesso direto à sua equipe de ciência de dados para que eles possam obter os dados de que precisam com as ferramentas que usarem.
Por exemplo, veja como pode ser sua arquitetura de dados de marketing se você estiver trabalhando no ecossistema do Google.
Quais são os benefícios de armazenar dados de marketing em um data lake?
Os principais benefícios de usar um data lake de marketing baseado em nuvem incluem:
Melhor governança de dados
Gerenciar dados de vários canais e departamentos em um só lugar é mais fácil com um data lake do que com um data warehouse. Por exemplo, você pode armazenar todos os dados do Facebook Ads em um bucket de armazenamento em nuvem e iniciar um novo bucket para LinkedIn Ads, Twitter Ads etc. Como alternativa, as agências podem ter um bucket de armazenamento em nuvem dedicado para cada cliente.
Os data lakes também são uma ótima opção se você deseja manter o acesso a dados históricos de marketing que pode precisar um dia, mas não deseja entupir seu pipeline de dados ou data warehouse com um monte de métricas e dimensões que talvez nunca use.
Gestão de dados
O que é e por que você deve se importar
Segurança e acesso
A maioria das empresas com padrões de segurança rigorosos prefere não ter um pipeline de dados gerenciado gravando diretamente em seu data warehouse. Mesmo em uma empresa menor, você pode ter informações em suas tabelas de data warehouse que não podem ser compartilhadas com terceiros.
Se a segurança for uma preocupação, você pode criar uma arquitetura de data lake que permita evitar colocar seu data warehouse atrás de um firewall. Um pipeline de dados gerenciados como o Supermetrics pode automatizar suas transferências de dados para um bucket dedicado em seu data lake e, em seguida, você pode mover dados entre seu data lake e warehouse com uma ferramenta como AWS Glue ou Google Dataflow.
Propriedade de dados
Da mesma forma que o armazenamento de dados, você será o proprietário de todos os seus dados de marketing depois de movê-los para um data lake.
Isso significa que você não precisa confiar nas políticas de retenção de dados do Facebook, Google, HubSpot e outras plataformas. Além disso, isso garante que você tenha acesso a dados sobre suas campanhas de marketing anteriores, o que permitirá uma melhor tomada de decisões no futuro.
Backup quase instantâneo
Se você está acostumado a analisar seus dados usando SQL, provavelmente já percebeu como é fácil cometer erros. Como resultado de um script SQL incorreto, você pode perder o acesso a alguns dos dados necessários para sua análise.
Em vez de voltar à sua ferramenta de pipeline de dados para executar novamente as consultas e esperar que os dados sejam recarregados, um data lake oferece uma maneira mais rápida de restaurar as métricas e dimensões perdidas. Em vez de esperar que seu pipeline faça backup dos dados perdidos, você pode restaurar rapidamente os dados necessários do data lake e retomar sua análise de onde parou.
Custo
O modelo de preços dos data lakes é construído principalmente em torno do armazenamento e pode ter custos muito baixos na maioria dos casos. Isso torna o armazenamento de dados de marketing em um data lake uma opção atraente.
Embrulhar
Se você precisar responder a perguntas gerais, geralmente desejará um modelo de dados centralizado na forma de um data warehouse ou data lake. Isso ocorre porque o volume de dados necessário para responder a essas perguntas provavelmente não caberá em uma única planilha ou na memória local de um painel.
Basicamente, você precisa de uma perspectiva ampla sobre seus dados. Para saber o desempenho de diferentes estratégias de marketing ao longo de vários anos, você precisará de ferramentas centralizadas para responder a essa pergunta.
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Sobre o autor
Pieter é engenheiro de vendas na Supermetrics. Ele trabalha em conjunto com os clientes para identificar oportunidades de maior retorno de valor em sua pilha de dados de marketing.