如何使用集成策略集中營銷數據
已發表: 2022-07-12營銷人員、廣告商和代理機構經常面臨分散的營銷數據的挑戰。 新的營銷渠道一直在出現。 這意味著更多的數據可用於業務決策。
營銷人員處理所有這些信息變得具有挑戰性。 數據池變得太大和混亂，減慢您的報告流程並影響您的決策。 在數據驅動的快速業務決策時代，這些延遲可能會帶來非常高的成本。
那麼為什麼會發生這種情況，可以做些什麼呢？ 幸運的是，有幾種方法可以解決這個問題。 讓我們深入了解集中式和. 分散的數據模型，數據倉庫和數據湖的世界，以及何時考慮將數據轉移到集中式模型。
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- 集中式與分散式數據訪問
- 營銷數據倉庫
- 營銷數據湖
集中式和分散式營銷數據有什麼區別
集中式數據訪問模型
數據集中化正變得越來越流行。 基於雲的數據倉庫供應商使任何人都可以輕鬆地在雲中建立數據倉庫。 只需單擊幾下並使用信用卡，您就可以存儲和處理難以想像的數據量。
隨著預算的增長，營銷和廣告績效變得更難衡量。 對營銷績效的內部可見性的需求促使公司將其營銷數據集中到數據湖或數據倉庫中。
去中心化數據訪問模型
雖然集中式數據模型越來越受歡迎，但分散式數據訪問模型的好處卻被忽視了。 此類模型不需要將原始數據存儲在集中式倉庫中，而是讓用戶可以直接訪問他們需要的原始數據。
什麼是營銷數據倉庫？
營銷數據倉庫是基於雲的目的地，用於存儲和分析跨渠道營銷數據。 通過將來自多個平台的數據整合到一個地方，數據倉庫允許團隊在一個地方分析活動、創建報告和改進他們的目標策略。
數據倉庫由結構化表格組成，可以快速輕鬆地查詢要包含在報告或分析中的確切數據。
數據倉庫由兩個主要元素組成：
貯存
數據倉庫可讓您以可承受的價格將大量數據存儲在一個地方。 無需依賴營銷平台的保留政策（可能具有限制性），或者為您需要的來自多個供應商的所有歷史數據付費，您可以以相對較低的成本將所有內容集中在一個地方。 您的存儲能力將隨著數據集的增長而增長。
計算
除了存儲數據，數據倉庫還支持處理大量數據。 如果您想通過快速處理更多數字來擴展您的業務，本地解決方案將無濟於事。 借助雲數據倉庫，您可以快速擴展和縮減 — 這對於分析至關重要，因為您希望能夠快速查詢特定數據集。
營銷數據倉庫有什麼好處
使用基於雲的營銷數據倉庫的主要好處包括：
創建單一的事實來源
營銷團隊經常被分散的數據拖慢速度，因為他們要么沒有時間登錄十幾個不同的平台來收集他們需要的數據，要么花費太多時間收集數據以至於他們沒有時間進行分析和優化.
數據倉庫可以通過將他們的數據整合到一個單一的事實來源來幫助營銷人員。 這有助於他們更好地處理客戶獲取成本 (CAC)、投資回報率 (ROI) 和廣告支出回報率 (ROAS) 等重要指標。
洞察時間
您可以開始將營銷數據集中在基於雲的倉庫中，而無需購買昂貴的硬件或訪問物理數據中心。 只需選擇您的數據倉庫（例如 Google BigQuery、Azure Synapse Analytics 或 Snowflake），然後使用 Supermetrics 等完全託管的管道開始移動您的數據。
由於只需點擊幾下即可開始，您可以立即開始從 DWH 中獲取洞察。
分析能力
要使用 SQL 查詢數據或將數據倉庫中的數據直接饋送到數據可視化或 BI 工具中，您可以在幾秒鐘內處理複雜的查詢，並將所需的數據推送到選擇的報告或分析工具中。
Google Data Studio 等關鍵分析工具無需額外配置即可從您的數據倉庫實例中提取實時數據。
數據所有權
您可以將跨渠道營銷數據存儲在倉庫中，而不是信任 Facebook、Google、HubSpot 和其他平台的數據保留政策。
這可確保您始終可以訪問有關您的營銷活動的歷史數據，這將使您能夠對未來做出更好的決策。
成本和可擴展性
無論您是為成長中的 SMB 還是企業公司工作，將營銷數據存儲在基於雲的數據倉庫中都相對便宜。 此外，擁有彈性存儲意味著您的數據倉庫將隨時準備好隨著您的業務增長。
眾所周知，基於雲的營銷數據倉庫幾乎不需要維護，因為雲提供商會為您進行維護。 您只需為使用的資源付費。
什麼是營銷數據湖？
營銷數據湖是一種基於雲的解決方案，用於以原始形式存儲和整合組織的非結構化和結構化跨渠道營銷數據（通常為 CSV 文件）。 在營銷環境中，Amazon S3、Azure Blob Storage 和 Google Cloud Storage 等雲存儲解決方案經常被用作數據湖。
營銷數據湖
您需要了解的有關基於雲的數據倉庫的所有信息
在 Supermetrics 等營銷數據管道中，您可以將來自最流行營銷數據源（如 Facebook、Google Analytics 和 Salesforce）的數據直接複製到您選擇的數據湖中。
之後，您可以將數據移動到數據倉庫中，用於報告和商業智能工作流程，並直接訪問您的數據科學團隊，以便他們可以使用他們使用的任何工具獲取所需的數據。
例如，如果您在 Google 生態系統中工作，您的營銷數據架構可能如下所示。
在數據湖中存儲營銷數據有什麼好處？
使用基於雲的營銷數據湖的主要好處包括：
更好的數據治理
使用數據湖在一個地方管理來自多個渠道和部門的數據比使用數據倉庫更容易。 例如，您可以將所有 Facebook 廣告數據存儲在一個雲存儲桶中，並為 LinkedIn 廣告、Twitter 廣告等創建一個新桶。或者，代理商可以為每個客戶擁有一個專用的雲存儲桶。
如果您想繼續訪問您有一天可能需要的歷史營銷數據，數據湖也是一個不錯的選擇，但您不想用一堆您可能永遠不會使用的指標和維度堵塞您的數據管道或數據倉庫。
數據治理
它是什麼以及為什麼你應該關心
安全和訪問
大多數具有嚴格安全標準的企業寧願沒有託管數據管道直接寫入他們的數據倉庫。 即使在較小的公司中，您的數據倉庫表中也可能包含無法與任何外部方共享的信息。
如果安全是一個問題，您可以創建一個數據湖架構，讓您避免將數據倉庫置於防火牆後面。 Supermetrics 等託管數據管道可以自動將數據傳輸到數據湖中的專用存儲桶中，然後您可以使用 AWS Glue 或 Google Dataflow 等工具在數據湖和倉庫之間移動數據。
數據所有權
與數據倉庫類似，一旦您將所有營銷數據移入數據湖，您將擁有這些數據。
這意味著您無需信任 Facebook、Google、HubSpot 和其他平台的數據保留政策。 此外，這可確保您可以訪問有關您過去營銷活動的數據，這將有助於在未來做出更好的決策。
近乎即時的備份
如果您習慣於使用 SQL 分析數據，您可能已經註意到出錯是多麼容易。 由於 SQL 腳本錯誤，您可能無法訪問分析所需的某些數據。
無需返回數據管道工具重新運行查詢並等待數據重新加載，數據湖提供了一種更快的方法來恢復丟失的指標和維度。 無需等待管道備份丟失的數據，您可以從數據湖中快速恢復所需的數據並從中斷的地方繼續進行分析。
成本
數據湖的定價模型主要圍繞存儲構建，在大多數情況下成本非常低。 這使得將營銷數據存儲在數據湖中成為一種有吸引力的選擇。
包起來
如果您需要回答宏觀問題，您通常需要數據倉庫或數據湖形式的集中式數據模型。 這是因為回答這些問題所需的數據量可能不適合單個電子表格或儀表板的本地內存。
基本上，您需要對數據有一個廣闊的視野。 要了解幾年來不同營銷策略的表現如何，您需要集中式工具來回答這個問題。
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關於作者
Pieter 是 Supermetrics 的銷售工程師。 他與客戶密切合作，在他們的營銷數據堆棧中發現增加價值回報的機會。