スーパーメトリクスと—データアクセスモデルが重要な理由

私のSEOの基本的な知識は、あなたがおそらく私たちのマーケティングファネルの真ん中にいて、スーパーメトリクスの代替案を比較していることを教えてくれます。 そうでなければ、なぜあなたはこれを読んでいるのでしょうか？

これまで評価プロセスに進んだ場合は、Supermetricsでデータにアプローチする方法に関する当社の哲学について学ぶときが来ました。 この哲学は、優先するコネクタ、データへのアクセスを可能にする方法、およびデータエコシステムへのアプローチについてどのように考えるかをガイドします。 最も重要なことは、競合するソリューションとの違いとその理由を明らかにすることです。 飛び込みましょう。

スーパーメトリクスvs.>>に早送り

• 一元化されたデータ
• 分散型データ
• ズームアウトまたは全体像のデータ
• ズームインまたは画像データが少ない
• 成長の段階
• 専門分野

一元化されたデータ

最近の重要なトレンドはデータの集中化です。 ペタビットネットワークのハードウェアの進歩のおかげで、クラウドベースのデータウェアハウスベンダーは過去10年間を費やし、クラウドベースのデータウェアハウスを立ち上げるのは本質的に簡単でした。 今日、地球上のすべての人は、数回クリックするだけで、クレジットカードを使用して、想像を絶する量のデータを保存および処理できるクラウド内のデータウェアハウスを起動できます。 これにより、ビジネスデータを使用して具体的な経済的成果を推進する方法に革命が起こりました。

マーケティングデータの状況も例外ではありません。 マーケティングと広告のパフォーマンスをこれまで以上に測定するのは困難ですが、CMOの予算は増え続けています。 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、あらゆる形態と規模の企業が、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。

半ダースの有料メディアプラットフォームにログインし、レポートをダウンロードし、それらをピボットで殺すという古い方法は、過去10年間です。 一元化には、マーケティングデータに多くの重要な利点があります。マーケティングのリーダーとして、一元化を受け入れることを強くお勧めします。 組織内で信頼を構築し、過去のベンチマークなどでいっぱいのリポジトリを作成します。

これで、私たちは完全に同意します。 Supermetricsはスプレッドシートツールとして誕生しましたが、2018年からデータウェアハウスの分野で運用されています。大量のクエリ負荷を並行して処理するために築いた基盤は、技術的な観点からデータウェアハウスとデータレイク製品の側面に非常によく反映されています。 。 マーケティングデータのための集中型データウェアハウスの利点は数多くありますが、ここではそれらについては説明しません。

残念ながら、集中化はスーパーメトリクスに固有のものではありません。 私たちが行っていることを実行し、マーケティングデータを一元化された宛先に移動することを約束できるベンダーは数百社あります。 私の経験では、これらのベンダーのうち検討する価値があるのは約5ダースだけですが、それは自由市場です。 この次のセクションでは、非常にユニークな方法で競合他社からの描写を開始します。

分散型データ

集中型データモデルの人気が高まる中、分散型データモデルのメリットは忘れられているようです。 分散型データアクセスモデルでは、データを集中型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を非常に生の形式でセルフサービスできます。

データジャーニーの早い段階

分散型データアクセスモデルは、データジャーニーの早い段階で組織に非常に役立ちます。 データウェアハウスを構築するには、計画、アーキテクチャ、および基礎となるデータがすでにどのように見えるかについての非常に優れたアイデアが必要です。 これらがなければ、データ作業に費やされる時間は長くなり、提供される価値は低くなります。

直感的にこれは理にかなっています。 データウェアハウスにデータをプッシュするよりも、Googleスプレッドシートにデータをプルする方がはるかに簡単で迅速です。 また、データを表示したり、タッチしたり、感じたり、その上にチャートやグラフを作成したりできるときに、データとのより高いレベルの双方向性を実現します。

より大規模な技術アーキテクチャに取り組む前に、データを理解して理解する機会が本当に得られます。 スーパーメトリクスは、このように独自に優れています。

に加えて、代わりではありません

一元化されたデータアクセスモデルは優れていますが、いくつかの欠点があります。 データの流暢さが高く、データジャーニーのはるか先にある企業は、集中型モデルに加えて、分散型データアクセスモデルから実際に大きなメリットを享受しています。

分散型データアクセスモデルを集中型モデルと組み合わせた場合、どのようなユースケースがありますか？ リストは驚くほど長いです：

• 既存および新規の広告チャネルでの迅速な戦術的実験を可能にします
• マーケティングデータの所有権を、それを生成しているマーケティングチームに戻します
• 一元化されたシステムでは設計が難しい方法で、タイムリーなアドホック分析を可能にします
• タイムクリティカルな洞察を得るために、マーケティングチームが中央のBI/データチームに依存することを減らします
• 最終的に一元化できる新しいデータフローのプロトタイプを迅速に作成する機能を強化します
• 一元化されたモデルに関連するダウンタイムのために冗長性の層を追加します

Supermetricsでは、分散型データアクセス方式を維持することで、マーケティングデータスタックに重要な戦術的要素が追加されることがわかりました。

Supermetrics、リードセールスエンジニア、Evan Kaeding

この点で、Supermetricsは、集中型と分散型の両方のデータアクセスモデルに適合するソリューションを独自に提供できると言えます。

ズームアウトされたデータ

ここスーパーメトリクスでは、全体像を見ているのか、それとも小さな全体像を見ているのかということわざがあります。 幸い、集中型と分散型のデータアクセスモデルのメリットを組み合わせることで、両方を比較的簡単に行うことができます。

全体像の質問については、通常、集中型モデルが必要になります。 これは主に、これらの質問に答えるために必要なデータの量が多くなり、単一のスプレッドシートや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、データをズームアウトして表示する必要があります。 数年の期間にわたるさまざまなマーケティング戦略の収益性のようなものを理解することは、間違いなく全体像の問題であり、それに答えるために一元化されたツールが必要になります。

スーパーメトリクス

スーパーメトリクスは、データウェアハウス、データレイク、およびAPIのソリューションで全体像の質問に答えるのに役立ちます。 マーケティングデータプロジェクトの開始をさらに簡単にするために、「標準スキーマ」と呼ばれるものを作成しました。これは、最もよくある質問にすぐに取り組むのに役立ちます。 実際に5分で開始し、事前にモデル化されたデータを選択したウェアハウスに直接移動し、お気に入りのBIツールに接続して、すぐにローリングすることができます。

競合他社

私が個人的に尊敬している競合他社であるFunnel、Adverity、Fivetranは、全体像のマーケティングデータのみを扱っています。 これらのズームアウトされたニーズに十分に対応できますが、分散型データアクセスモデルの戦術上の利点は、大幅に妨げられているか、存在しません。

これの証拠は、私たち自身の販売組織で見つけることができます。 私たちは、特定の視覚化を作成したり、新しいデータパイプラインを追加したりするために、BI/データチームを待つことにうんざりしているマーケティング部門のメンバーと頻繁にやり取りします。

データは、マーケティングと同じ速度で動作する必要があります。

Supermetrics、リードセールスエンジニア、Evan Kaeding

これらの顧客が提供するデータモデルの多くは、箱から出してすぐにダッシュボードに対応していないことにも言及する価値があります。 ほとんどの場合、これらのツールによって生成された生データの上にデータモデルを作成して、準備ができてパフォーマンスが高いことを確認する必要があります。

これにより、新しいパイプラインを起動するためのかなりの時間遅延が追加されます。これは、幸運にもエンジニアリングリソースを持っている場合です。 「正規化されたスキーマを非正規化されたスキーマに変換する」とはどういう意味かわからない場合は、このデータを有用なものにするためにいくつかの課題が発生する可能性があります。

ズームインしたデータ

さて、ズームインしたデータについて。 アクセスが速く、量は少ないが、マーケティングデータワークフローでは絶対にかけがえのないデータ。 スーパーメトリクスは、ここでは多くの点で優れています。

スーパーメトリクス

Supermetricsには、マーケティングデータをGoogleスプレッドシート、Googleデータスタジオダッシュボード、またはMicrosoftExcelワークブックに直接リンクする機能があります。 私たちの接続はライブです。つまり、遅延や保存されたデータが古くなっていることを心配することなく、ソースから最新のデータを直接取得できます。

これらのツールはすばやく簡単にアクセスできるため、BI /データチームから独立して運用し、高いケイデンスを維持したいマーケティングチームにとって非常に貴重です。 個々のコネクタの深さとサポートされているソースの幅は、Supermetricsがこの分野の多くの競合他社よりも好ましい代替手段である主な理由として挙げられています。

競合他社

PMAやTapClicksなどの競合他社は、ズームインされたデータのみを処理します。つまり、企業は、成熟してデータウェアハウスが必要になった時点で、それらの使用を停止する必要があります。

データジャーニーの早い段階で企業にとって、これらのツールは計り知れない価値を提供できます。 ただし、企業がマーケティングデータウェアハウスに移行する準備ができている場合、Supermetricsには、実装がどれほど複雑であっても、すぐに利用できる製品と、移行を容易にするのに役立つチーム全体があります。

スーパーメトリクスには、このユースケース専用の特定の機能があります。 新しい「カスタムフィールド」機能を使用するお客様は、データに変換を定義し、GS / DS/XLの宛先に到達する前にデータを操作するためにそれらを使用できます。 これらの同じカスタムフィールドを使用して、これらの同じ変換をデータウェアハウスまたはデータレイクの宛先に適用できます。

同様に、データソースへのアクセスは、「共有トークン」と呼ばれるものを使用して大幅に合理化できます。 これは、GoogleやFacebookなどのプラットフォームへのデータソーストークンを宛先間で簡単に共有できることを意味します。 Googleスプレッドシートのデータソースのクレデンシャルを提供したユーザーは、基になるデータソースに対して再認証しなくても、同じデータをBigQueryに簡単に移動できます。

成長の段階

マーケティングデータを管理するためのツールを選択することは、謙虚さの練習です。 ベンダーの選択プロセスでは、会社がデータにどの程度満足しているかを正確に評価する必要があります。

スーパーメトリクス

私たちは、企業がデータプラクティスをレベルアップするのを支援した多くの経験を持っています。 ほとんどの場合、それは当社のコア製品の1つであるGS / DS/XLのサブスクリプションから始まります。 これにより、マーケティングデータウェアハウスを使用してレポート機能を強化する準備が整うまで、しばらくの間、場合によっては数年かかります。

実際、私たちにとっては非常に一般的であるため、ウェビナー全体とブログ投稿を作成しました。

競合他社

競合他社は、データウェアハウスを扱うグループとそうでないグループの2つのグループに大きく分けられます。 スプレッドシートと複数のベンダーが存在するデータウェアハウスとの間の隔たりを越えることは、かなりの状況ではないことを想像できます。

専門分野

ここで哲学について話していると言ったので、先に進んでプラトンを議論に持ち込みます。

「一人一人が一つのことをうまくやることができます。 彼がいくつかを試みた場合、彼はいずれにおいても区別を達成することができません。」

2,000年後、この事実はデータ業界の実務家にも当てはまります。もちろん、男性だけでなく、すべての人々に当てはまります。 これの意味は何ですか？

スーパーメトリクス

Supermetricsは、マーケティングおよび販売データに特化することを早い段階で決定しました。 細分化された市場で競争するための最良の方法は、専門化することであると判断しました。 私たちは実際に、私たちのビジョンに沿っておらず、この使命に専念しているため、マーケティングチームや営業チームに付加価値をもたらさなかったコネクタを廃止しました。

あなたが専門にするとき、あなたが心配する必要がある事柄の数は同時に増減します。 コネクタを作成するときは、100を超える手順を含むチェックリストを用意して、最も精通したマーケティングユーザーのニーズを確実に満たすようにします。 これには、カスタマイズ可能なアトリビューションウィンドウ、一般的に使用されないメトリックとディメンション、さまざまな認証方法のサポートなど、非常に些細なことと見なされる可能性のあるものが含まれます。

Supermetricsのマーケティングおよび販売データコネクタがクラス最高であることは間違いありません。

競合他社

競合他社の多くは、コネクタ開発に「幅広いブラシ」アプローチを採用しています。 500以上のコネクタを宣伝している競合他社は、高品質のコネクタを製造または維持できないことがよくあります。

接続しているすべてのAPIは常に変化していることに注意してください。 特定のドメインのセット内でコネクタを維持することは困難です—私たちを信じてください、私たちは苦労を知っています—しかし、ドメイン間で、そしておそらく少数のユーザーだけで何百ものコネクタに対してそれをしなければならないことを想像しますか？ これは、基盤となるAPIで進化せず、場合によっては完全に機能しなくなり、数か月間修正されない古いコネクタ構成の不幸なレシピです。

要約

私たちの製品哲学を一文に要約すると、私は次のように言います。

データジャーニーのあらゆる時点で顧客にドメイン固有の専門的なソリューションを提供する企業は、最大の価値を提供します。

Supermetrics、リードセールスエンジニア、Evan Kaeding

始めたばかりでも、経験豊富なデータエキスパートでも、Supermetricsにはソリューションがあります。 始めましょう！

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