Supermetrics vs. - 데이터 액세스 모델이 중요한 이유

게시 됨: 2022-05-06

SEO에 대한 나의 기본적인 지식에 따르면 귀하는 아마도 마케팅 깔때기의 중간에 있으며 Supermetrics의 대안을 비교하고 있을 것입니다. 그렇지 않으면 왜 이것을 읽겠습니까?

여기까지 평가 프로세스에 참여했다면 이제 Supermetrics에서 데이터에 접근하는 방법에 대한 철학을 배울 때입니다. 이 철학은 우선 순위를 정할 커넥터, 데이터 액세스를 활성화하는 방법 및 데이터 생태계에 대한 접근 방식에 대해 생각하는 방법을 안내합니다. 가장 중요한 것은 우리가 경쟁 솔루션과 어떻게 그리고 왜 다른지 강조한다는 것입니다. 뛰어들어봅시다.

Supermetrics vs. >>

  • 중앙 집중식 데이터
  • 분산 데이터
  • 축소 또는 큰 그림 데이터
  • 확대 또는 약간의 사진 데이터
  • 성장의 단계
  • 전문화

중앙 집중식 데이터

데이터 중앙 집중화는 오늘날의 핵심 트렌드입니다. 페타비트 네트워크의 하드웨어 발전 덕분에 클라우드 기반 데이터 웨어하우징 공급업체는 지난 10년 동안 클라우드 기반 데이터 웨어하우스를 가동하는 것을 본질적으로 간단하게 만들었습니다. 오늘날 지구상의 모든 사람은 상상할 수 없는 양의 데이터를 저장하고 처리할 수 있는 클라우드의 데이터 웨어하우스를 가동하기 위해 몇 번의 클릭과 신용 카드를 사용합니다. 이는 비즈니스 데이터를 사용하여 실질적인 경제적 결과를 이끌어내는 방식에 혁명을 촉발했습니다.

마케팅 데이터 환경도 다르지 않습니다. 마케팅 및 광고 성과를 측정하기가 그 어느 때보다 어려워졌음에도 불구하고 CMO의 예산은 계속 증가하고 있습니다. 마케팅 성과에 대한 내부 가시성의 필요성으로 인해 모든 형태와 규모의 기업은 마케팅 데이터를 데이터 레이크 또는 데이터 웨어하우스에 중앙 집중화하고 있습니다.

6개의 유료 미디어 플랫폼에 로그인하고 보고서를 다운로드하고 피벗 테이블을 지정하여 죽음에 이르게 하는 구식 방식은 지난 10년입니다. 중앙 집중화는 마케팅 데이터에 대한 여러 가지 주요 이점이 있으며 마케팅 리더로서 이를 수용하는 것이 좋습니다. 조직 내에서 신뢰를 구축하고 과거 벤치마크 등으로 가득 찬 리포지토리를 갖게 됩니다.

격리된 데이터, 수동으로 보고하기 위해 가져오기 vs. 자동으로 보고하기 위해 가져오기

이에 우리는 전적으로 동의합니다. Supermetrics는 스프레드시트 도구로 탄생했지만 2018년부터 데이터 웨어하우징 공간에서 운영되고 있습니다. 대규모 쿼리 로드를 병렬로 처리하기 위해 구축한 기반은 기술적인 관점에서 데이터 웨어하우스 및 데이터 레이크 제품 측으로 매우 잘 변환되었습니다. . 마케팅 데이터를 위한 중앙 집중식 데이터 웨어하우스의 이점은 많지만 여기서는 다루지 않겠습니다.

아아, 중앙 집중화는 Supermetrics에만 있는 것이 아닙니다. 우리가 하는 일을 하고 마케팅 데이터를 중앙 집중식 목적지로 이동할 수 있고 약속할 수 있는 수백 개의 공급업체가 있습니다. 내 경험에 따르면 이러한 공급업체 중 약 6곳만이 고려할 가치가 있지만, 자유 시장입니다. 이 다음 섹션에서는 상당히 독특한 방식으로 경쟁 제품을 설명하기 시작합니다.

분산 데이터

중앙 집중식 데이터 모델의 인기가 높아지면서 분산형 데이터 모델의 장점이 잊혀진 것 같습니다. 분산형 데이터 액세스 모델은 데이터를 중앙 집중식 웨어하우스에 저장할 필요가 없지만 사용자가 필요한 원시 데이터를 원시 형태로 셀프 서비스할 수 있도록 합니다.

데이터 여정 초기

분산 데이터 액세스 모델은 데이터 여정의 초기에 조직에 매우 유용합니다. 데이터 웨어하우스를 구축하려면 계획, 아키텍처 및 기본 데이터가 이미 어떻게 생겼는지에 대한 아주 좋은 아이디어가 필요합니다. 이러한 것들이 없다면 데이터 작업에 소요되는 시간은 늘어나고 전달되는 가치는 낮아질 것입니다.

직관적으로 이것은 의미가 있습니다. 데이터를 데이터 웨어하우스로 푸시하는 것보다 Google 시트로 데이터를 가져오는 것이 훨씬 쉽고 빠릅니다. 또한 데이터를 보고, 만지고, 느끼고, 바로 위에 차트와 그래프를 작성할 수 있을 때 데이터와 더 높은 수준의 상호 작용을 가능하게 합니다.

더 큰 기술 아키텍처에 착수하기 전에 데이터를 알고 이해할 수 있는 기회를 얻게 됩니다. Supermetrics는 이러한 방식으로 탁월합니다.

게다가 대신에

중앙 집중식 데이터 액세스 모델은 훌륭하지만 몇 가지 단점이 있습니다. 데이터 여정에서 멀리 떨어져 있는 데이터 유창성이 높은 회사는 실제로 중앙 집중식 모델 외에도 분산형 데이터 액세스 모델에서 상당한 이점을 얻습니다.

중앙 집중식 모델과 쌍을 이루는 분산형 데이터 액세스 모델의 사용 사례는 무엇입니까? 목록은 놀라울 정도로 깁니다.

  • 기존 및 신규 광고 채널에 대한 신속한 전술 실험 가능
  • 마케팅 데이터의 소유권을 데이터를 생성하는 마케팅 팀에 되돌려줍니다.
  • 중앙 집중식 시스템에서는 설계하기 어려운 방식으로 시기적절한 임시 분석을 가능하게 합니다.
  • 시간이 중요한 통찰력을 얻기 위해 중앙 BI/데이터 팀에 대한 마케팅 팀의 의존도를 줄입니다.
  • 결국 중앙 집중화될 수 있는 새로운 데이터 흐름의 프로토타입을 신속하게 개선하는 기능 향상
  • 중앙 집중식 모델과 관련된 다운타임에 대한 추가 계층을 추가합니다.
Supermetrics에서는 분산된 데이터 액세스 방법을 유지하는 것이 마케팅 데이터 스택에 중요한 전술적 요소를 추가한다는 것을 발견했습니다.
Evan Kaeding, 수석 영업 엔지니어, Supermetrics

이 점에서 Supermetrics는 중앙 집중식 및 분산형 데이터 액세스 모델에 모두 적합한 솔루션을 제공할 수 있는 고유한 능력이 있다고 말할 수 있습니다.

축소된 데이터

Supermetrics에서 우리는 큰 그림을 보고 있습니까, 아니면 작은 그림을 보고 있습니까? 다행스럽게도 중앙 집중식 및 분산형 데이터 액세스 모델의 장점을 결합하여 비교적 쉽게 두 가지를 모두 수행할 수 있습니다.

큰 그림에 대한 질문의 경우 일반적으로 중앙 집중식 모델을 원할 것입니다. 그 이유는 이러한 질문에 답하는 데 필요한 데이터 양이 더 많아져 단일 스프레드시트나 대시보드의 로컬 메모리에 맞지 않을 수 있기 때문입니다. 기본적으로 데이터를 축소하여 보기를 원합니다. 몇 년에 걸친 다양한 마케팅 전략의 수익성과 같은 것을 이해하는 것은 확실히 큰 그림을 그리는 문제이며 이에 대한 답을 얻기 위해 중앙 집중식 도구가 필요합니다.

슈퍼메트릭스

Supermetrics는 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크 및 API용 솔루션으로 큰 그림을 그리는 질문에 답하는 데 도움이 됩니다. 마케팅 데이터 프로젝트를 더욱 쉽게 시작할 수 있도록 가장 자주 묻는 질문을 바로 해결하는 데 도움이 되는 "표준 스키마"를 구축했습니다. 5분 만에 시작하여 사전 모델링된 데이터를 선택한 웨어하우스로 직접 이동하고 즐겨 사용하는 BI 도구에 연결하고 즉시 롤링할 수 있습니다.

경쟁사

개인적으로 존경하는 경쟁사인 Funnel, Adverity, Fivetran은 큰 그림의 마케팅 데이터만 취급합니다. 이러한 축소된 요구 사항을 잘 충족할 수 있지만 분산형 데이터 액세스 모델의 전술적 이점은 크게 제한되거나 존재하지 않습니다.

이에 대한 증거는 자체 ​​판매 조직에서 찾을 수 있습니다. 특정 시각화를 생성하거나 새 데이터 파이프라인을 추가하기 위해 BI/데이터 팀을 기다리는 데 지친 마케팅 부서의 구성원과 자주 교류합니다.

데이터는 마케팅과 동일한 속도로 작동해야 합니다.
Evan Kaeding, 수석 영업 엔지니어, Supermetrics

또한 이러한 고객이 제공하는 많은 데이터 모델이 즉시 대시보드를 사용할 수 없다는 점도 언급할 가치가 있습니다. 대부분의 경우 데이터 모델은 이러한 도구에서 생성된 원시 데이터를 기반으로 만들어 준비되고 성능이 좋은지 확인해야 합니다.

이것은 새로운 파이프라인을 가동하는 데 상당한 시간 지연을 추가하며, 엔지니어링 리소스가 있는 운이 좋은 경우입니다. "정규화된 스키마를 비정규화된 스키마로 변환"이 무엇을 의미하는지 모르는 경우 이 데이터를 유용하게 만드는 데 몇 가지 문제가 있을 수 있습니다.

데이터 확대

이제 데이터를 확대합니다. 액세스가 빠르고 볼륨은 작지만 마케팅 데이터 워크플로에서 절대 대체할 수 없는 데이터입니다. Supermetrics는 여기에서 여러 면에서 탁월합니다.

슈퍼메트릭스

Supermetrics에는 마케팅 데이터를 Google 스프레드시트, Google 데이터 스튜디오 대시보드 또는 Microsoft Excel 통합 문서에 직접 연결할 수 있는 기능이 있습니다. 우리의 연결은 실시간입니다. 즉, 대기 시간이나 저장된 데이터가 오래되었다는 걱정 없이 소스에서 바로 최신 데이터를 얻을 수 있습니다.

이러한 도구의 빠르고 액세스하기 쉬운 특성으로 인해 BI/데이터 팀과 독립적으로 운영하고 높은 주기를 유지하려는 마케팅 팀에게 이 도구는 매우 중요합니다. 개별 커넥터의 깊이와 지원되는 소스의 폭은 Supermetrics가 이 분야의 많은 경쟁업체보다 선호되는 주요 이유입니다.

경쟁사

PMA 및 TapClicks와 같은 경쟁업체는 확대된 데이터만 처리합니다. 즉, 기업은 성숙하고 데이터 웨어하우스가 필요하면 사용을 중단해야 합니다.

데이터 여정의 초기 단계에 있는 기업에게 이러한 도구는 엄청난 가치를 제공할 수 있습니다. 그러나 기업이 마케팅 데이터 웨어하우스로 전환할 준비가 되면 Supermetrics는 쉽게 사용할 수 있는 제품과 구현이 아무리 복잡하더라도 전환을 쉽게 도울 수 있는 전체 팀을 보유하고 있습니다.

Supermetrics에는 이 사용 사례 전용의 특정 기능이 있습니다. 새로운 "사용자 정의 필드" 기능을 사용하는 고객은 데이터에 대한 변환을 정의하고 이를 사용하여 GS/DS/XL 대상에 도달하기 전에 데이터를 조작할 수 있습니다. 이와 동일한 사용자 정의 필드를 사용하여 이러한 동일한 변환을 데이터 웨어하우스 또는 데이터 레이크 대상에 적용할 수 있습니다.

유사하게, 데이터 소스 액세스는 우리가 "공유 토큰"이라고 부르는 것으로 상당히 간소화될 수 있습니다. 즉, Google 및 Facebook과 같은 플랫폼에 대한 데이터 소스 토큰을 여러 대상에서 쉽게 공유할 수 있습니다. Google 스프레드시트에 대한 데이터 원본 자격 증명을 제공한 사용자는 기본 데이터 원본에 다시 인증하지 않고도 동일한 데이터를 BigQuery로 쉽게 이동할 수 있습니다.

성장의 단계

마케팅 데이터를 관리하기 위한 도구를 선택하는 것은 겸손한 자세입니다. 공급업체 선택 프로세스 중에 회사가 데이터에 대해 얼마나 편안한지 정확하게 평가해야 합니다.

슈퍼메트릭스

우리는 기업이 데이터 관행을 개선하는 데 도움을 준 많은 경험이 있습니다. 대부분의 경우 핵심 제품 중 하나인 GS/DS/XL에 대한 구독으로 시작됩니다. 이것은 마케팅 데이터 웨어하우스로 보고 기능을 향상시킬 준비가 되는 지점에 도달할 때까지 한동안, 때로는 몇 년 동안 계속됩니다.

사실, 우리는 웹 세미나 전체와 블로그 게시물을 제작할 정도로 흔한 일입니다.

경쟁사

경쟁업체는 크게 두 그룹으로 나뉩니다. 데이터 웨어하우스를 다루는 그룹과 그렇지 않은 그룹입니다. 스프레드시트와 여러 공급업체가 있는 데이터 웨어하우스 사이의 틈을 건너는 것이 좋은 상황이 아니라고 상상할 수 있습니다.

전문화

나는 우리가 여기서 철학에 대해 이야기할 것이라고 말했고, 그래서 나는 계속해서 플라톤을 토론으로 데려오겠습니다.

“사람은 누구나 한 가지 일을 잘 할 수 있습니다. 여러 번 시도하면 어느 것에서도 구별을 얻지 못할 것입니다.”

2,000년이 지난 지금, 이 사실은 데이터 산업 종사자들에게 적용됩니다. 물론 남성뿐만 아니라 모든 사람들에게 적용됩니다. 이것의 의미는 무엇입니까?

슈퍼메트릭스

Supermetrics는 일찍부터 마케팅 및 판매 데이터를 전문으로 하기로 결정했습니다. 우리는 파편화된 시장에서 경쟁하는 가장 좋은 방법은 전문화하는 것이라고 결정했고, 이는 결과를 얻었습니다. 우리는 우리의 비전과 일치하지 않고 이 임무에 너무 전념하기 때문에 마케팅 및 영업 팀에 가치를 추가하지 않은 커넥터를 실제로 폐기했습니다.

전문화하면 동시에 고민해야 할 것들이 늘어나고 줄어든다. 커넥터를 구축할 때 가장 현명한 마케팅 사용자의 요구 사항을 충족하는지 확인하기 위해 100단계가 넘는 체크리스트가 있습니다. 여기에는 사용자 지정 가능한 기여 기간, 일반적으로 사용되지 않는 측정항목 및 측정기준, 다양한 인증 방법 지원과 같이 일부 사람들에게는 매우 사소한 것으로 간주될 수 있는 것들이 포함됩니다.

Supermetrics의 마케팅 및 영업 데이터 커넥터가 동급 최강임을 확신합니다.

경쟁사

많은 경쟁업체가 커넥터 개발에 대해 "광범위한 브러시" 접근 방식을 취했습니다. 500개 이상의 커넥터를 광고하는 경쟁업체는 고품질 커넥터를 생산하거나 유지 관리하지 못하는 경우가 많습니다.

우리가 연결하는 모든 API는 지속적으로 변경됩니다. 특정 도메인 집합 내에서 커넥터를 유지 관리하는 것은 어려운 일입니다. 저희를 믿으세요. 어려움을 알고 있습니다. 하지만 도메인 전체에서 그리고 아마도 소수의 사용자만 포함하는 수백 개의 커넥터에 대해 그렇게 해야 한다고 상상해 보십시오. 기본 API와 함께 발전하지 않고 때때로 완전히 중단되고 몇 달 동안 수정되지 않는 오래된 커넥터 구성에 대한 불행한 방법입니다.

마무리

제품 철학을 한 문장으로 요약하자면 다음과 같습니다.

데이터 여정의 모든 단계에서 고객에게 도메인별 전문 솔루션을 제공하는 회사가 최고의 가치를 제공할 것입니다.
Evan Kaeding, 수석 영업 엔지니어, Supermetrics

당신이 이제 막 시작했든 노련한 데이터 전문가이든 상관없이 Supermetrics는 당신을 위한 솔루션을 제공합니다. 시작하자!

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