통합 전략으로 마케팅 데이터를 중앙 집중화하는 방법

마케터, 광고주 및 대행사는 정기적으로 분산된 마케팅 데이터의 문제에 직면합니다. 새로운 마케팅 채널이 항상 나타납니다. 이는 비즈니스 의사 결정에 더 많은 데이터를 사용할 수 있음을 의미합니다.

마케터가 이 모든 정보를 처리하는 것은 점점 더 어려워집니다. 데이터 풀이 너무 커지고 지저분해져서 보고 프로세스가 느려지고 결정에 영향을 줍니다. 신속한 데이터 기반 비즈니스 의사 결정의 시대에 이러한 지연은 많은 비용을 초래할 수 있습니다.

왜 이런 일이 일어나고, 그것에 대해 무엇을 할 수 있습니까? 다행히도 이 문제를 해결할 수 있는 몇 가지 방법이 있습니다. 중앙 집중식과 중앙 집중식의 차이점에 대해 알아보겠습니다. 분산된 데이터 모델, 데이터 웨어하우스 및 데이터 레이크의 세계, 데이터를 중앙 집중식 모델로 이동하는 것을 고려해야 하는 시기.

빨리 감기 >>

• 중앙 집중식 vs. 분산 데이터 액세스
• 마케팅 데이터 웨어하우스
• 마케팅 데이터 레이크

중앙 집중식 마케팅 데이터와 분산형 마케팅 데이터의 차이점은 무엇입니까?

중앙 집중식 데이터 액세스 모델

데이터 중앙 집중화가 점점 대중화되고 있습니다. 클라우드 기반 데이터 웨어하우징 공급업체를 통해 누구나 클라우드에서 데이터 웨어하우스를 쉽게 가동할 수 있습니다. 몇 번의 클릭과 신용 카드로 상상할 수 없는 양의 데이터를 저장하고 처리할 수 있습니다.

예산이 늘어남에 따라 마케팅 및 광고 성과를 측정하기가 더 어려워집니다. 마케팅 성과에 대한 내부 가시성의 필요성으로 인해 기업은 마케팅 데이터를 데이터 레이크 또는 데이터 웨어하우스에 중앙 집중화하고 있습니다.

분산 데이터 액세스 모델

중앙 집중식 데이터 모델의 인기가 높아지고 있지만 분산형 데이터 액세스 모델의 이점은 간과되었습니다. 이러한 모델은 원시 데이터를 중앙 웨어하우스에 저장할 필요가 없고 사용자가 필요한 원시 데이터에 직접 액세스할 수 있도록 합니다.

마케팅 데이터 웨어하우스란 무엇입니까?

마케팅 데이터 웨어하우스는 교차 채널 마케팅 데이터를 저장하고 분석하기 위한 클라우드 기반 대상입니다. 여러 플랫폼의 데이터를 한 곳에서 통합함으로써 데이터 웨어하우스를 통해 팀은 한 곳에서 캠페인을 분석하고 보고서를 작성하고 타겟팅 전략을 개선할 수 있습니다.

데이터 웨어하우스는 구조화된 테이블로 구성되어 보고서 또는 분석에 포함하려는 정확한 데이터를 빠르고 쉽게 쿼리할 수 있습니다.

데이터 웨어하우스는 두 가지 주요 요소로 구성됩니다.

저장

데이터 웨어하우스를 사용하면 저렴한 가격으로 많은 양의 데이터를 한 곳에 저장할 수 있습니다. 제한적일 수 있는 마케팅 플랫폼의 보존 정책에 의존하거나 여러 공급업체로부터 필요한 모든 과거 데이터에 대해 비용을 지불하는 대신 비교적 저렴한 비용으로 모든 것을 한 곳에서 가질 수 있습니다. 데이터세트가 커짐에 따라 스토리지 용량도 커집니다.

계산

데이터 저장 외에도 데이터 웨어하우스는 많은 양의 데이터 처리를 지원합니다. 더 많은 숫자를 빠르게 처리하여 비즈니스를 확장하려는 경우 온프레미스 솔루션이 도움이 되지 않습니다. 클라우드 데이터 웨어하우스를 사용하면 빠르게 확장 및 축소할 수 있습니다. 이는 특정 데이터 세트를 빠르게 쿼리할 수 있기를 원하기 때문에 분석에 매우 중요합니다.

마케팅 데이터 웨어하우징의 이점은 무엇입니까?

클라우드 기반 마케팅 데이터 웨어하우스 사용의 주요 이점은 다음과 같습니다.

진실의 단일 소스 만들기

마케팅 팀은 필요한 데이터를 수집하기 위해 수십 개의 서로 다른 플랫폼에 로그인할 시간이 없거나 분석 및 최적화를 위한 시간이 없는 데이터 수집에 너무 많은 시간을 소비하기 때문에 종종 분산된 데이터로 인해 속도가 느려집니다. .

데이터 웨어하우스는 데이터를 단일 소스로 통합하여 마케터를 도울 수 있습니다. 이를 통해 고객 획득 비용(CAC), 투자 수익(ROI) 및 광고 투자 수익(ROAS)과 같은 중요한 측정항목을 더 잘 처리할 수 있습니다.

통찰력을 얻는 시간

값비싼 하드웨어를 구입하거나 물리적 데이터 센터에 액세스하지 않고도 마케팅 데이터를 클라우드 기반 웨어하우스에서 중앙 집중화할 수 있습니다. 데이터 웨어하우스(예: Google BigQuery, Azure Synapse Analytics 또는 Snowflake)를 선택하고 Supermetrics와 같은 완전 관리형 파이프라인으로 데이터 이동을 시작하기만 하면 됩니다.

몇 번의 클릭만으로 시작할 수 있으므로 DWH에서 즉시 통찰력을 얻을 수 있습니다.

분석 기능

SQL로 데이터를 쿼리하거나 데이터 웨어하우스의 데이터를 데이터 시각화 또는 BI 도구로 직접 공급하기 위해 복잡한 쿼리를 몇 초 만에 처리하고 필요한 데이터를 보고 또는 선택한 분석 도구로 푸시할 수 있습니다.

Google 데이터 스튜디오와 같은 주요 분석 도구는 추가 구성 없이 데이터 웨어하우스 인스턴스에서 실시간 데이터를 가져올 수 있습니다.

데이터 소유권

Facebook, Google, HubSpot 및 기타 플랫폼의 데이터 보존 정책을 신뢰하는 대신 교차 채널 마케팅 데이터를 웨어하우스에 저장할 수 있습니다.

이렇게 하면 마케팅 캠페인에 대한 과거 데이터에 항상 액세스할 수 있으므로 미래에 대해 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다.

비용 및 확장성

성장하는 SMB에서 일하든 엔터프라이즈 회사에서 일하든 클라우드 기반 데이터 웨어하우스에 마케팅 데이터를 저장하는 것은 상대적으로 저렴합니다. 또한 탄력적인 스토리지가 있다는 것은 데이터 웨어하우스가 항상 비즈니스와 함께 성장할 준비가 되어 있다는 것을 의미합니다.

클라우드 기반 마케팅 데이터 웨어하우스는 클라우드 공급자가 유지 관리를 처리하기 때문에 유지 관리가 거의 필요하지 않거나 전혀 필요하지 않은 것으로도 알려져 있습니다. 사용한 리소스에 대한 비용만 지불하면 됩니다.

마케팅 데이터 레이크란?

마케팅 데이터 레이크는 조직의 비정형 및 정형 교차 채널 마케팅 데이터를 원시 형식(일반적으로 CSV 파일)으로 저장하고 통합하기 위한 클라우드 기반 솔루션입니다. 마케팅 맥락에서 Amazon S3, Azure Blob Storage 및 Google Cloud Storage와 같은 클라우드 스토리지 솔루션은 종종 데이터 레이크로 사용됩니다.

마케팅 데이터 레이크

클라우드 기반 데이터 웨어하우스에 대해 알아야 할 모든 것

더 알아보기

Supermetrics와 같은 마케팅 데이터 파이프라인에서 Facebook, Google Analytics 및 Salesforce와 같은 가장 인기 있는 마케팅 데이터 소스의 데이터를 선택한 데이터 레이크로 직접 복제할 수 있습니다.

그런 다음 보고 및 비즈니스 인텔리전스 워크플로를 위해 데이터를 데이터 웨어하우스로 이동하고 데이터 과학 팀에 직접 액세스 권한을 부여하여 사용하는 도구에 관계없이 필요한 데이터를 얻을 수 있습니다.

예를 들어, Google 에코시스템에서 작업하는 경우 마케팅 데이터 아키텍처는 다음과 같습니다.

데이터 레이크에 마케팅 데이터를 저장하면 어떤 이점이 있습니까?

클라우드 기반 마케팅 데이터 레이크 사용의 주요 이점은 다음과 같습니다.

더 나은 데이터 거버넌스

한 곳에서 여러 채널과 부서의 데이터를 관리하는 것은 데이터 웨어하우스보다 데이터 레이크를 사용하는 것이 더 쉽습니다. 예를 들어 모든 Facebook 광고 데이터를 하나의 클라우드 스토리지 버킷에 저장하고 LinkedIn 광고, Twitter 광고 등에 대한 새 버킷을 시작할 수 있습니다. 또는 대행사에서 각 클라이언트에 대한 전용 클라우드 스토리지 버킷을 가질 수 있습니다.

데이터 레이크는 언젠가 필요할 수도 있는 과거 마케팅 데이터에 계속 액세스하려는 경우에도 훌륭한 옵션입니다.

데이터 거버넌스

그것이 무엇이며 왜 관심을 가져야 하는지

더 알아보기

보안 및 액세스

엄격한 보안 표준을 사용하는 대부분의 기업은 데이터 웨어하우스에 직접 쓰는 관리 데이터 파이프라인을 보유하지 않습니다. 소규모 회사에서도 외부 당사자와 공유할 수 없는 정보가 데이터 웨어하우스 테이블에 있을 수 있습니다.

보안이 우려되는 경우 데이터 웨어하우스를 방화벽 뒤에 두지 않도록 하는 데이터 레이크 아키텍처를 만들 수 있습니다. Supermetrics와 같은 관리형 데이터 파이프라인은 데이터 레이크의 전용 버킷으로 데이터 전송을 자동화할 수 있으며, 그런 다음 AWS Glue 또는 Google Dataflow와 같은 도구를 사용하여 데이터 레이크와 웨어하우스 간에 데이터를 이동할 수 있습니다.

데이터 소유권

데이터 웨어하우징과 마찬가지로 마케팅 데이터를 데이터 레이크로 이동하면 모든 마케팅 데이터를 소유하게 됩니다.

즉, Facebook, Google, HubSpot 및 기타 플랫폼의 데이터 보존 정책을 신뢰할 필요가 없습니다. 또한 이를 통해 과거 마케팅 캠페인에 대한 데이터에 액세스할 수 있으므로 향후 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

거의 즉각적인 백업

SQL을 사용하여 데이터를 분석하는 데 익숙하다면 실수가 얼마나 쉬운지 알 것입니다. 잘못된 SQL 스크립트로 인해 분석에 필요한 일부 데이터에 액세스하지 못할 수 있습니다.

데이터 파이프라인 도구로 돌아가 쿼리를 다시 실행하고 데이터가 다시 로드될 때까지 기다리는 대신 데이터 레이크는 손실된 지표 및 차원을 복원하는 더 빠른 방법을 제공합니다. 파이프라인이 손실된 데이터를 백업하기를 기다리는 대신 데이터 레이크에서 필요한 데이터를 빠르게 복원하고 중단한 부분부터 분석을 다시 시작할 수 있습니다.

비용

데이터 레이크의 가격 책정 모델은 주로 스토리지를 중심으로 구축되며 대부분의 경우 비용이 매우 낮을 수 있습니다. 따라서 데이터 레이크에 마케팅 데이터를 저장하는 것이 매력적인 옵션입니다.

마무리

큰 그림을 그리는 질문에 답해야 하는 경우 일반적으로 데이터 웨어하우스 또는 데이터 레이크 형태의 중앙 집중식 데이터 모델이 필요합니다. 이는 이러한 질문에 답하는 데 필요한 데이터 양이 단일 스프레드시트나 대시보드의 로컬 메모리에 맞지 않을 수 있기 때문입니다.

기본적으로 데이터에 대한 폭넓은 관점이 필요합니다. 다양한 마케팅 전략이 몇 년에 걸쳐 수행된 방식을 파악하려면 해당 질문에 답할 수 있는 중앙 집중식 도구가 필요합니다.

시작하다

보고를 위한 무료 템플릿 설정 및 사용 방법 알아보기

가이드 읽기

저자 소개

Pieter는 Supermetrics의 영업 엔지니어입니다. 그는 고객과 긴밀하게 협력하여 마케팅 데이터 스택에서 가치 수익을 높일 수 있는 기회를 식별합니다.