วิธีรวมศูนย์ข้อมูลการตลาดของคุณด้วยกลยุทธ์การบูรณาการ

นักการตลาด ผู้ลงโฆษณา และเอเจนซี่ต้องเผชิญกับความท้าทายของข้อมูลการตลาดที่กระจัดกระจายอยู่เป็นประจำ ช่องทางการตลาดใหม่ๆ ปรากฏขึ้นตลอดเวลา ซึ่งหมายความว่ามีข้อมูลเพิ่มเติมสำหรับการตัดสินใจทางธุรกิจ

นักการตลาดในการจัดการข้อมูลทั้งหมดนี้กลายเป็นเรื่องท้าทาย พูลข้อมูลมีขนาดใหญ่เกินไปและยุ่งเหยิง ทำให้กระบวนการรายงานของคุณช้าลงและส่งผลต่อการตัดสินใจของคุณ ในยุคของการตัดสินใจทางธุรกิจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลอย่างรวดเร็ว ความล่าช้าเหล่านี้อาจมีค่าใช้จ่ายสูง

เหตุใดจึงเกิดขึ้นและจะทำอย่างไรกับมัน? โชคดีที่มีหลายวิธีในการแก้ไขปัญหานี้ มาดูความแตกต่างระหว่างการรวมศูนย์และ โมเดลข้อมูลแบบกระจายศูนย์ โลกของคลังข้อมูลและดาต้าเลค และเมื่อใดที่ควรพิจารณาย้ายข้อมูลของคุณไปยังโมเดลแบบรวมศูนย์

กรอไปข้างหน้า >>

• การเข้าถึงข้อมูลแบบรวมศูนย์และแบบกระจายอำนาจ
• คลังข้อมูลการตลาด
• ทะเลสาบข้อมูลการตลาด

อะไรคือความแตกต่างระหว่างข้อมูลการตลาดแบบรวมศูนย์และแบบกระจายอำนาจ

โมเดลการเข้าถึงข้อมูลแบบรวมศูนย์

การรวมศูนย์ข้อมูลกำลังเป็นที่นิยมมากขึ้น ผู้จำหน่ายคลังข้อมูลบนคลาวด์ทำให้ทุกคนสามารถสร้างคลังข้อมูลในระบบคลาวด์ได้อย่างง่ายดาย ด้วยการคลิกเพียงไม่กี่ครั้งและบัตรเครดิต คุณสามารถจัดเก็บและประมวลผลข้อมูลในจำนวนที่เกินจินตนาการได้

เมื่องบประมาณเพิ่มขึ้น ประสิทธิภาพการตลาดและการโฆษณาก็วัดได้ยากขึ้น ความจำเป็นในการมองเห็นประสิทธิภาพทางการตลาดภายในกำลังผลักดันบริษัทต่างๆ ให้รวมศูนย์ข้อมูลการตลาดของตนไว้ใน Data Lake หรือคลังข้อมูล

โมเดลการเข้าถึงข้อมูลแบบกระจายอำนาจ

ในขณะที่โมเดลข้อมูลแบบรวมศูนย์กำลังได้รับความนิยมเพิ่มขึ้น แต่ประโยชน์ของโมเดลการเข้าถึงข้อมูลแบบกระจายศูนย์กลับถูกมองข้ามไป โมเดลดังกล่าวไม่จำเป็นต้องจัดเก็บข้อมูลดิบในคลังข้อมูลแบบรวมศูนย์ แต่ให้ผู้ใช้เข้าถึงข้อมูลดิบที่ต้องการได้โดยตรง

คลังข้อมูลการตลาดคืออะไร?

คลังข้อมูลการตลาดเป็นปลายทางบนคลาวด์สำหรับการจัดเก็บและวิเคราะห์ข้อมูลการตลาดข้ามช่องทาง การรวมข้อมูลจากหลายแพลตฟอร์มไว้ในที่เดียว คลังข้อมูลช่วยให้ทีมวิเคราะห์แคมเปญ สร้างรายงาน และปรับปรุงกลยุทธ์การกำหนดเป้าหมายได้ในที่เดียว

คลังข้อมูลประกอบด้วยตารางที่มีโครงสร้าง ทำให้ง่ายต่อการค้นหาข้อมูลที่คุณต้องการรวมไว้ในรายงานหรือการวิเคราะห์ของคุณอย่างรวดเร็วและง่ายดาย

คลังข้อมูลประกอบด้วยสององค์ประกอบหลัก:

พื้นที่จัดเก็บ

คลังข้อมูลช่วยให้คุณจัดเก็บข้อมูลจำนวนมากได้ในที่เดียวในราคาที่เหมาะสม แทนที่จะพึ่งพานโยบายการรักษาข้อมูลของแพลตฟอร์มการตลาดของคุณ ซึ่งอาจจำกัดหรือชำระเงินสำหรับข้อมูลในอดีตทั้งหมดที่คุณต้องการจากผู้ขายหลายราย คุณจะมีทุกอย่างในที่เดียวและมีค่าใช้จ่ายค่อนข้างต่ำ ความสามารถในการจัดเก็บข้อมูลของคุณจะเติบโตขึ้นเมื่อชุดข้อมูลของคุณเติบโตขึ้น

คำนวณ

นอกจากการจัดเก็บข้อมูลแล้ว คลังข้อมูลยังรองรับการประมวลผลข้อมูลจำนวนมากอีกด้วย หากคุณต้องการขยายขนาดธุรกิจของคุณโดยจำกัดจำนวนให้มากขึ้นอย่างรวดเร็ว โซลูชันภายในองค์กรไม่ช่วยอะไรคุณ ด้วยคลังข้อมูลบนระบบคลาวด์ คุณสามารถปรับขนาดขึ้นและลงได้อย่างรวดเร็ว ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการวิเคราะห์ เนื่องจากคุณจะต้องการสืบค้นชุดข้อมูลเฉพาะอย่างรวดเร็ว

คลังข้อมูลการตลาดมีประโยชน์อย่างไร

ประโยชน์หลักของการใช้คลังข้อมูลการตลาดบนคลาวด์ ได้แก่:

สร้างแหล่งความจริงเพียงแหล่งเดียว

ทีมการตลาดมักจะช้าลงด้วยข้อมูลที่กระจัดกระจายเพราะพวกเขาไม่มีเวลาลงชื่อเข้าใช้แพลตฟอร์มต่างๆ มากมายเพื่อรวบรวมข้อมูลที่ต้องการหรือใช้เวลามากในการรวบรวมข้อมูลจนไม่มีเวลาสำหรับการวิเคราะห์และเพิ่มประสิทธิภาพ .

คลังข้อมูลสามารถช่วยนักการตลาดได้โดยการรวบรวมข้อมูลของพวกเขาไว้ในแหล่งเดียวของความจริง ซึ่งช่วยให้จัดการเมตริกที่สำคัญได้ดีขึ้น เช่น ต้นทุนการได้มาซึ่งลูกค้า (CAC) ผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) และผลตอบแทนจากค่าโฆษณา (ROAS)

ถึงเวลาทำความเข้าใจ

คุณสามารถเริ่มต้นการรวมศูนย์ข้อมูลการตลาดของคุณในคลังสินค้าบนคลาวด์โดยไม่ต้องซื้อฮาร์ดแวร์ราคาแพงหรือเข้าถึงศูนย์ข้อมูลจริง เพียงเลือกคลังข้อมูลของคุณ เช่น Google BigQuery, Azure Synapse Analytics หรือ Snowflake แล้วเริ่มย้ายข้อมูลของคุณด้วยไปป์ไลน์ที่มีการจัดการเต็มรูปแบบ เช่น Supermetrics

และเนื่องจากการเริ่มต้นใช้งานเพียงไม่กี่คลิก คุณก็สามารถเริ่มดึงข้อมูลเชิงลึกจาก DWH ของคุณได้ทันที

ความสามารถในการวิเคราะห์

ในการสืบค้นข้อมูลด้วย SQL หรือฟีดข้อมูลจากคลังข้อมูลของคุณโดยตรงไปยังการสร้างภาพข้อมูลหรือเครื่องมือ BI คุณสามารถประมวลผลการสืบค้นที่ซับซ้อนได้ภายในไม่กี่วินาทีและส่งข้อมูลที่คุณต้องการไปยังเครื่องมือการรายงานหรือการวิเคราะห์ที่เลือก

เครื่องมือวิเคราะห์หลัก เช่น Google Data Studio สามารถดึงข้อมูลแบบเรียลไทม์จากอินสแตนซ์คลังข้อมูลของคุณโดยไม่ต้องกำหนดค่าเพิ่มเติม

ความเป็นเจ้าของข้อมูล

แทนที่จะวางใจในนโยบายการเก็บรักษาข้อมูลของ Facebook, Google, HubSpot และแพลตฟอร์มอื่นๆ คุณสามารถจัดเก็บข้อมูลการตลาดข้ามช่องทางในคลังสินค้าได้

สิ่งนี้ทำให้แน่ใจได้ว่าคุณจะสามารถเข้าถึงข้อมูลในอดีตเกี่ยวกับแคมเปญการตลาดของคุณ ซึ่งจะทำให้คุณสามารถตัดสินใจได้ดีขึ้นเกี่ยวกับอนาคต

ต้นทุนและความสามารถในการปรับขนาด

ไม่ว่าคุณจะทำงานให้กับ SMB ที่กำลังเติบโตหรือบริษัทระดับองค์กร การจัดเก็บข้อมูลการตลาดในคลังข้อมูลบนคลาวด์นั้นมีราคาไม่แพงนัก นอกจากนี้ การมีที่จัดเก็บข้อมูลแบบยืดหยุ่นหมายความว่าคลังข้อมูลของคุณพร้อมที่จะเติบโตไปพร้อมกับธุรกิจของคุณเสมอ

คลังข้อมูลการตลาดบนคลาวด์ยังเป็นที่รู้จักว่าต้องการการบำรุงรักษาต่ำหรือไม่มีเลย เนื่องจากผู้ให้บริการระบบคลาวด์จะดูแลค่าบำรุงรักษาให้คุณ คุณเพียงแค่จ่ายสำหรับทรัพยากรที่คุณใช้

ทะเลสาบข้อมูลการตลาดคืออะไร?

Data Lake เป็นโซลูชันบนคลาวด์สำหรับการจัดเก็บและรวมข้อมูลการตลาดข้ามช่องทางที่ไม่มีโครงสร้างและมีโครงสร้างขององค์กรของคุณในรูปแบบดิบ ซึ่งมักจะเป็นไฟล์ CSV ในบริบททางการตลาด โซลูชันการจัดเก็บข้อมูลบนคลาวด์ เช่น Amazon S3, Azure Blob Storage และ Google Cloud Storage มักถูกใช้เป็น data lake

ทะเลสาบข้อมูลการตลาด

ทุกสิ่งที่คุณจำเป็นต้องรู้เกี่ยวกับคลังข้อมูลบนคลาวด์

เรียนรู้เพิ่มเติม

ในไปป์ไลน์ข้อมูลการตลาด เช่น Supermetrics คุณสามารถทำซ้ำข้อมูลจากแหล่งข้อมูลทางการตลาดที่ได้รับความนิยมสูงสุด เช่น Facebook, Google Analytics และ Salesforce ลงใน Data Lake ที่คุณเลือกได้โดยตรง

หลังจากนั้น คุณสามารถย้ายข้อมูลไปยังคลังข้อมูลสำหรับการรายงานและเวิร์กโฟลว์ข่าวกรองธุรกิจ และให้การเข้าถึงโดยตรงไปยังทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูลของคุณ เพื่อให้พวกเขาได้รับข้อมูลที่ต้องการด้วยเครื่องมือใดก็ตามที่พวกเขาใช้

ตัวอย่างเช่น สถาปัตยกรรมข้อมูลการตลาดของคุณอาจมีลักษณะเช่นนี้ หากคุณทำงานในระบบนิเวศของ Google

ประโยชน์ของการจัดเก็บข้อมูลการตลาดใน Data Lake คืออะไร?

ประโยชน์หลักของการใช้ Data Lake ทางการตลาดบนคลาวด์ ได้แก่:

การกำกับดูแลข้อมูลที่ดีขึ้น

การจัดการข้อมูลจากหลายช่องทางและแผนกในที่เดียวทำได้ง่ายกว่าด้วย data lake มากกว่าใน data data ตัวอย่างเช่น คุณสามารถจัดเก็บข้อมูลโฆษณา Facebook ทั้งหมดของคุณไว้ในที่เก็บข้อมูลบนคลาวด์เดียว และเริ่มถังใหม่สำหรับโฆษณา LinkedIn, โฆษณา Twitter ฯลฯ หรืออีกทางหนึ่ง เอเจนซีสามารถมีที่เก็บข้อมูลบนคลาวด์เฉพาะสำหรับลูกค้าแต่ละราย

Data Lake ยังเป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมหากคุณต้องการให้เข้าถึงข้อมูลการตลาดในอดีตที่คุณอาจต้องใช้ในหนึ่งวัน—แต่คุณไม่ต้องการอุดตันไปป์ไลน์ข้อมูลหรือคลังข้อมูลของคุณด้วยเมตริกและมิติข้อมูลจำนวนมากที่คุณอาจไม่เคยใช้

การกำกับดูแลข้อมูล

มันคืออะไรและทำไมคุณถึงต้องแคร์

เรียนรู้เพิ่มเติม

ความปลอดภัยและการเข้าถึง

องค์กรส่วนใหญ่ที่มีมาตรฐานความปลอดภัยที่เข้มงวดไม่ต้องการให้มีไปป์ไลน์ข้อมูลที่มีการจัดการเขียนโดยตรงไปยังคลังข้อมูลของตน แม้แต่ในบริษัทขนาดเล็ก คุณอาจมีข้อมูลในตารางคลังข้อมูลของคุณ ซึ่งคุณไม่สามารถแชร์กับบุคคลภายนอกได้

หากการรักษาความปลอดภัยเป็นปัญหา คุณสามารถสร้างสถาปัตยกรรม Data Lake ที่ช่วยให้คุณหลีกเลี่ยงการวางคลังข้อมูลของคุณไว้หลังไฟร์วอลล์ ไปป์ไลน์ข้อมูลที่มีการจัดการ เช่น Supermetrics สามารถถ่ายโอนข้อมูลของคุณไปยังบัคเก็ตเฉพาะใน Data Lake ได้โดยอัตโนมัติ จากนั้นคุณสามารถย้ายข้อมูลระหว่าง Data Lake และคลังสินค้าด้วยเครื่องมือ เช่น AWS Glue หรือ Google Dataflow

ความเป็นเจ้าของข้อมูล

เช่นเดียวกับคลังข้อมูล คุณจะเป็นเจ้าของข้อมูลการตลาดทั้งหมดของคุณเมื่อคุณย้ายข้อมูลไปยัง Data Lake แล้ว

ซึ่งหมายความว่าคุณไม่จำเป็นต้องเชื่อถือนโยบายการเก็บรักษาข้อมูลของ Facebook, Google, HubSpot และแพลตฟอร์มอื่นๆ นอกจากนี้ยังช่วยให้มั่นใจได้ว่าคุณจะสามารถเข้าถึงข้อมูลเกี่ยวกับแคมเปญการตลาดที่ผ่านมาของคุณ ซึ่งจะช่วยให้ตัดสินใจได้ดีขึ้นในอนาคต

การสำรองข้อมูลในทันที

หากคุณคุ้นเคยกับการวิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้ SQL คุณอาจสังเกตเห็นว่าการทำผิดพลาดนั้นง่ายเพียงใด อันเป็นผลมาจากสคริปต์ SQL ที่ไม่ดี คุณอาจสูญเสียการเข้าถึงข้อมูลบางอย่างที่คุณต้องการสำหรับการวิเคราะห์ของคุณ

แทนที่จะกลับไปที่เครื่องมือไปป์ไลน์ข้อมูลของคุณเพื่อเรียกใช้การสืบค้นซ้ำและรอให้ข้อมูลโหลดซ้ำ Data Lake เสนอวิธีที่เร็วกว่าในการกู้คืนเมตริกและมิติข้อมูลที่สูญหาย แทนที่จะรอให้ไปป์ไลน์ของคุณสำรองข้อมูลที่สูญหาย คุณสามารถกู้คืนข้อมูลที่คุณต้องการจาก Data Lake ได้อย่างรวดเร็ว และทำการวิเคราะห์ต่อจากจุดที่ค้างไว้

ค่าใช้จ่าย

แบบจำลองราคาของ data lake นั้นสร้างขึ้นจากพื้นที่จัดเก็บเป็นหลัก และสามารถมีต้นทุนที่ต่ำมากในกรณีส่วนใหญ่ ทำให้การจัดเก็บข้อมูลการตลาดใน Data Lake เป็นตัวเลือกที่น่าสนใจ

สรุป

หากคุณต้องการตอบคำถามที่เป็นภาพรวม คุณมักจะต้องการโมเดลข้อมูลแบบรวมศูนย์ในรูปแบบของคลังข้อมูลหรือดาต้าเลค เนื่องจากปริมาณข้อมูลที่จำเป็นในการตอบคำถามเหล่านั้นอาจไม่พอดีกับสเปรดชีตเดียวหรือหน่วยความจำภายในของแดชบอร์ด

โดยทั่วไป คุณต้องมีมุมมองกว้างๆ เกี่ยวกับข้อมูลของคุณ หากต้องการทราบว่ากลยุทธ์ทางการตลาดต่างๆ ดำเนินไปอย่างไรในช่วงหลายปีที่ผ่านมา คุณจะต้องใช้เครื่องมือที่รวมศูนย์เพื่อตอบคำถามนั้น

เริ่ม

เรียนรู้วิธีตั้งค่าและใช้เทมเพลตฟรีของเราสำหรับการรายงานของคุณ

อ่านคู่มือ

เกี่ยวกับผู้เขียน

Pieter เป็นวิศวกรฝ่ายขายที่ Supermetrics เขาทำงานอย่างใกล้ชิดกับลูกค้าเพื่อระบุโอกาสในการได้รับผลตอบแทนที่คุ้มค่าเพิ่มขึ้นในกลุ่มข้อมูลการตลาด