Supermetrics vs.—ทำไมโมเดลการเข้าถึงข้อมูลจึงมีความสำคัญ

ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับ SEO ของฉันบอกฉันว่าคุณอาจอยู่ตรงกลางของกระบวนการทางการตลาดของเรา และกำลังเปรียบเทียบทางเลือกอื่นกับ Supermetrics ไม่งั้นจะเข้ามาอ่านทำไม?

หากคุณได้ทำขั้นตอนการประเมินมาไกลขนาดนี้ ก็ถึงเวลาที่คุณต้องเรียนรู้เกี่ยวกับปรัชญาของเราในการเข้าถึงข้อมูลที่ Supermetrics ปรัชญานี้เป็นแนวทางว่าเราคิดอย่างไรเกี่ยวกับตัวเชื่อมต่อที่จะจัดลำดับความสำคัญ วิธีที่เราเปิดใช้งานการเข้าถึงข้อมูล และแนวทางของเราในระบบนิเวศของข้อมูล สิ่งสำคัญที่สุดคือจะเน้นว่าเหตุใดเราจึงแตกต่างจากโซลูชันการแข่งขัน มาดำดิ่งกัน

กรอไปข้างหน้าสู่ Supermetrics กับ >>

• ข้อมูลส่วนกลาง
• ข้อมูลกระจายอำนาจ
• ซูมออกหรือข้อมูลภาพใหญ่
• ซูมเข้าหรือข้อมูลภาพน้อย
• ขั้นตอนของการเติบโต
• ความเชี่ยวชาญ

ข้อมูลส่วนกลาง

การรวมศูนย์ข้อมูลเป็นแนวโน้มสำคัญในปัจจุบัน ต้องขอบคุณความก้าวหน้าด้านฮาร์ดแวร์ของเครือข่าย petabit ผู้จำหน่ายคลังข้อมูลบนระบบคลาวด์ใช้เวลาช่วงทศวรรษที่ผ่านมาทำให้การสร้างคลังข้อมูลบนคลาวด์เป็นเรื่องเล็กน้อย ทุกวันนี้ ทุกๆ คนบนโลกใบนี้อยู่ห่างออกไปเพียงไม่กี่คลิก และไม่ต้องใช้บัตรเครดิตในการสร้างคลังข้อมูลในระบบคลาวด์ที่สามารถจัดเก็บและประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาลอย่างคาดไม่ถึง สิ่งนี้จุดประกายให้เกิดการปฏิวัติวิธีที่เราใช้ข้อมูลทางธุรกิจเพื่อขับเคลื่อนผลลัพธ์ทางเศรษฐกิจที่จับต้องได้

แนวข้อมูลการตลาดไม่แตกต่างกัน งบประมาณของ CMO ยังคงเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง แม้ว่าประสิทธิภาพด้านการตลาดและการโฆษณาจะวัดได้ยากกว่าที่เคย ความจำเป็นในการมองเห็นประสิทธิภาพทางการตลาดภายในกำลังผลักดันบริษัทต่างๆ ที่มีรูปร่างและขนาดทั้งหมดให้รวมศูนย์ข้อมูลการตลาดของตนไว้ใน Data Lake หรือคลังข้อมูล

วิธีเก่าในการลงชื่อเข้าใช้แพลตฟอร์มสื่อแบบเสียเงินจำนวนกว่าครึ่งโหล การดาวน์โหลดรายงาน และการกำหนดตารางเดือยให้กับพวกเขาจนตายคือทศวรรษที่ผ่านมา การรวมศูนย์มีประโยชน์หลักหลายประการสำหรับข้อมูลการตลาด และฉันสนับสนุนให้คุณยอมรับมันในฐานะผู้นำทางการตลาด คุณจะสร้างความไว้วางใจภายในองค์กรของคุณ คุณจะมีคลังข้อมูลที่เต็มไปด้วยการเปรียบเทียบในอดีตและอีกมากมาย

ในเรื่องนี้เราเห็นด้วยอย่างยิ่ง Supermetrics ถือกำเนิดขึ้นในฐานะเครื่องมือสเปรดชีต แต่ได้ดำเนินการในพื้นที่คลังข้อมูลมาตั้งแต่ปี 2018 รากฐานที่เราวางไว้สำหรับการประมวลผลการโหลดคิวรีจำนวนมากแบบคู่ขนานนั้นได้รับการแปลอย่างดีเยี่ยมไปยังคลังข้อมูลและด้านผลิตภัณฑ์ Data Lake จากมุมมองทางเทคนิค . ประโยชน์ของคลังข้อมูลแบบรวมศูนย์สำหรับข้อมูลการตลาดนั้นมีมากมาย แต่เราจะไม่พูดถึงมันที่นี่

อนิจจา การรวมศูนย์ไม่ได้มีลักษณะเฉพาะของ Supermetrics มีผู้ขายหลายร้อยรายที่สามารถและสัญญาว่าจะทำในสิ่งที่เราทำและย้ายข้อมูลการตลาดของคุณไปยังปลายทางที่รวมศูนย์ จากประสบการณ์ของผม ผู้ขายเหล่านี้เพียงครึ่งโหลเท่านั้นที่ควรค่าแก่การพิจารณา แต่เดี๋ยวก่อน มันเป็นตลาดเสรี ส่วนถัดไปนี้เป็นที่ที่เราเริ่มวาดภาพจากการแข่งขันด้วยวิธีที่ไม่เหมือนใคร

ข้อมูลกระจายอำนาจ

ท่ามกลางความนิยมที่เพิ่มขึ้นของโมเดลข้อมูลแบบรวมศูนย์ ข้อดีของโมเดลข้อมูลแบบกระจายศูนย์ดูเหมือนจะถูกลืมไปแล้ว โมเดลการเข้าถึงข้อมูลแบบกระจายศูนย์ไม่ต้องการข้อมูลที่จะจัดเก็บไว้ในคลังข้อมูลแบบรวมศูนย์ แต่ให้ผู้ใช้บริการข้อมูลดิบที่ต้องการด้วยตนเองในรูปแบบดิบๆ

ในช่วงต้นของการเดินทางข้อมูล

โมเดลการเข้าถึงข้อมูลแบบกระจายศูนย์มีประโยชน์อย่างมากสำหรับองค์กรตั้งแต่เริ่มต้นเส้นทางข้อมูล การสร้างคลังข้อมูลจำเป็นต้องมีการวางแผน สถาปัตยกรรม และแนวคิดที่ดีว่าข้อมูลพื้นฐานนั้นมีลักษณะอย่างไร หากไม่มีสิ่งเหล่านี้ เวลาที่ใช้ไปกับงานข้อมูลก็จะสูงและมูลค่าที่ส่งจะลดลง

โดยสัญชาตญาณนี้สมเหตุสมผล การดึงข้อมูลลงใน Google ชีตทำได้ง่ายและรวดเร็วกว่าการพุชลงในคลังข้อมูล นอกจากนี้ยังเปิดใช้งานการโต้ตอบกับข้อมูลในระดับที่สูงขึ้นเมื่อคุณสามารถดู สัมผัส สัมผัส และสร้างแผนภูมิและกราฟได้โดยตรง

คุณได้รับโอกาสที่จะรู้และเข้าใจข้อมูลของคุณจริงๆ ก่อนที่จะยอมรับกับสถาปัตยกรรมทางเทคนิคที่ใหญ่ขึ้น Supermetrics มีความโดดเด่นในลักษณะนี้

นอกจากนี้ ไม่ได้แทนที่

โมเดลการเข้าถึงข้อมูลแบบรวมศูนย์นั้นมีข้อบกพร่องบางประการ บริษัทที่มีความคล่องแคล่วของข้อมูลสูงซึ่งอยู่ห่างไกลจากการเดินทางของข้อมูล แท้จริงแล้วจะได้รับประโยชน์อย่างมากจากรูปแบบการเข้าถึงข้อมูลแบบกระจายศูนย์ นอกเหนือจากโมเดลแบบรวมศูนย์

โมเดลการเข้าถึงข้อมูลแบบกระจายศูนย์มีกรณีการใช้งานใดบ้างเมื่อจับคู่กับโมเดลแบบรวมศูนย์ รายการยาวอย่างน่าประหลาดใจ:

• เปิดใช้งานการทดลองทางยุทธวิธีอย่างรวดเร็วในช่องทางการโฆษณาที่มีอยู่และใหม่
• คืนความเป็นเจ้าของข้อมูลการตลาดให้กับทีมการตลาดที่กำลังสร้างข้อมูลดังกล่าว
• ช่วยให้สามารถวิเคราะห์เฉพาะกิจได้ทันท่วงทีในลักษณะที่ยากต่อการออกแบบในระบบแบบรวมศูนย์
• ลดการพึ่งพาทีมการตลาดในทีม BI/Data ส่วนกลางสำหรับข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญด้านเวลา
• ปรับปรุงความสามารถในการสร้างต้นแบบกระแสข้อมูลใหม่อย่างรวดเร็วซึ่งสามารถรวมศูนย์ได้ในที่สุด
• เพิ่มชั้นความซ้ำซ้อนสำหรับการหยุดทำงานที่เกี่ยวข้องกับรุ่นจากส่วนกลาง

ที่ Supermetrics เราพบว่าการรักษาวิธีการเข้าถึงข้อมูลที่กระจายอำนาจจะเพิ่มองค์ประกอบทางยุทธวิธีที่สำคัญให้กับกองข้อมูลการตลาด

Evan Kaeding, Lead Sales Engineer, Supermetrics

ในเรื่องนี้ ฉันสามารถพูดได้ว่า Supermetrics มีความสามารถเฉพาะตัวในการนำเสนอโซลูชันที่เหมาะสมกับโมเดลการเข้าถึงข้อมูลทั้งแบบรวมศูนย์และแบบกระจายศูนย์

ซูมออกข้อมูล

เรามีคำพูดที่ Supermetrics ว่า: เรากำลังมองภาพใหญ่หรือภาพเล็ก? โชคดีที่การรวมข้อดีของโมเดลการเข้าถึงข้อมูลแบบรวมศูนย์และแบบกระจายอำนาจเข้าด้วยกัน คุณสามารถทำได้ทั้งสองอย่างอย่างง่ายดาย

สำหรับคำถามในภาพรวม คุณมักจะต้องการตัวแบบรวมศูนย์ ส่วนใหญ่เป็นเพราะปริมาณข้อมูลที่จำเป็นในการตอบคำถามเหล่านั้นจะสูงขึ้น และอาจไม่พอดีกับสเปรดชีตเดียวหรือในหน่วยความจำภายในของแดชบอร์ด โดยพื้นฐานแล้ว คุณต้องการมุมมองแบบซูมออกของข้อมูลของคุณ การทำความเข้าใจบางอย่างเช่นความสามารถในการทำกำไรของกลยุทธ์ทางการตลาดที่แตกต่างกันในช่วงเวลาหลายปีนั้นเป็นคำถามในภาพรวม และจะต้องใช้เครื่องมือจากส่วนกลางในการตอบคำถาม

ซุปเปอร์เมตริก

Supermetrics ช่วยตอบคำถามในภาพรวมด้วยโซลูชันสำหรับคลังข้อมูล Data Lake และ API ของเรา เพื่อให้การเริ่มต้นกับโครงการข้อมูลการตลาดง่ายยิ่งขึ้น เราได้สร้างสิ่งที่เราเรียกว่า "แบบแผนมาตรฐาน" ที่ช่วยจัดการกับคำถามที่พบบ่อยที่สุดได้ทันที คุณสามารถเริ่มต้นใช้งานได้จริงใน 5 นาที และเริ่มย้ายข้อมูลที่สร้างไว้ล่วงหน้าไปยังคลังสินค้าที่คุณเลือกโดยตรง เชื่อมต่อกับเครื่องมือ BI ที่คุณชื่นชอบ แล้วเริ่มดำเนินการทันที

คู่แข่ง

คู่แข่งที่ฉันเคารพเป็นการส่วนตัว ได้แก่ Funnel, Adverity และ Fivetran จัดการเฉพาะข้อมูลการตลาดในภาพรวมเท่านั้น แม้ว่าพวกเขาจะสามารถตอบสนองความต้องการแบบย่อเหล่านี้ได้ดี แต่ประโยชน์เชิงกลยุทธ์ของโมเดลการเข้าถึงข้อมูลแบบกระจายศูนย์นั้นมีความยุ่งยากอย่างมากหรือไม่มีอยู่จริง

หลักฐานนี้สามารถพบได้ในองค์กรขายของเราเอง เรามักจะมีส่วนร่วมกับสมาชิกจากแผนกการตลาดที่เบื่อหน่ายกับการรอคอยทีม BI/Data เพื่อสร้างการแสดงภาพเฉพาะหรือเพิ่มไปป์ไลน์ข้อมูลใหม่

ข้อมูลของคุณต้องทำงานด้วยความเร็วเท่ากับการตลาดของคุณ

Evan Kaeding, Lead Sales Engineer, Supermetrics

นอกจากนี้ยังควรค่าแก่การกล่าวขวัญว่าแบบจำลองข้อมูลจำนวนมากที่ลูกค้าเหล่านี้ให้มานั้นไม่พร้อมสำหรับแดชบอร์ดทันทีที่แกะออกจากกล่อง โดยส่วนใหญ่แล้ว แบบจำลองข้อมูลจะต้องสร้างทับข้อมูลดิบที่สร้างโดยเครื่องมือเหล่านี้ เพื่อให้แน่ใจว่าพร้อมและใช้งานได้จริง

สิ่งนี้จะเพิ่มการหน่วงเวลาที่สำคัญพอสมควรสำหรับการหมุนไปป์ไลน์ใหม่ และหากคุณโชคดีพอที่มีทรัพยากรด้านวิศวกรรม หากคุณไม่ทราบว่า "การแปลงสคีมาที่ทำให้เป็นมาตรฐานเป็นสคีมาที่ไม่ปกติ" หมายความว่าอย่างไร คุณอาจประสบปัญหาในการทำให้ข้อมูลนี้มีประโยชน์

ซูมเข้าข้อมูล

ตอนนี้สำหรับการซูมเข้าในข้อมูล ข้อมูลที่เข้าถึงได้อย่างรวดเร็ว มีปริมาณน้อย แต่ไม่สามารถถูกแทนที่ได้อย่างสมบูรณ์ในเวิร์กโฟลว์ข้อมูลการตลาด Supermetrics excels—ปุนตั้งใจ—ที่นี่ในหลายๆ

ซุปเปอร์เมตริก

Supermetrics มีความสามารถในการเชื่อมโยงข้อมูลการตลาดของคุณโดยตรงกับสเปรดชีต Google ชีต แดชบอร์ด Google Data Studio หรือสมุดงาน Microsoft Excel การเชื่อมต่อของเราใช้งานได้จริง หมายความว่าคุณสามารถรับข้อมูลล่าสุดได้จากแหล่งที่มาโดยไม่ต้องกังวลเกี่ยวกับเวลาแฝงหรือข้อมูลที่เก็บไว้จะล้าสมัย

ลักษณะที่รวดเร็วและเข้าถึงได้ง่ายของเครื่องมือเหล่านี้ทำให้เครื่องมือเหล่านี้มีค่าอย่างยิ่งต่อทีมการตลาดที่ต้องการดำเนินงานโดยอิสระจากทีม BI/ข้อมูล และรักษาจังหวะให้อยู่ในระดับสูง ความลึกของตัวเชื่อมต่อแต่ละตัวของเราและความกว้างของแหล่งที่รองรับนั้นถูกอ้างถึงเป็นเหตุผลหลักที่ Supermetrics เป็นทางเลือกที่ดีกว่าคู่แข่งของเราในพื้นที่นี้

คู่แข่ง

คู่แข่งอย่าง PMA และ TapClicks จะจัดการกับข้อมูลที่ขยายได้เท่านั้น ซึ่งหมายความว่าบริษัทต่างๆ ต้องหยุดใช้เมื่อครบกำหนดและต้องการคลังข้อมูล

สำหรับบริษัทในช่วงเริ่มต้นของเส้นทางข้อมูล เครื่องมือเหล่านี้สามารถให้คุณค่ามหาศาล อย่างไรก็ตาม เมื่อบริษัทต่างๆ พร้อมที่จะเปลี่ยนไปใช้คลังข้อมูลการตลาด Supermetrics มีข้อเสนอที่พร้อมใช้งานและทั้งทีมที่สามารถช่วยบรรเทาการเปลี่ยนแปลงได้ ไม่ว่าการใช้งานจะซับซ้อนเพียงใด

Supermetrics มีคุณสมบัติเฉพาะสำหรับกรณีการใช้งานนี้โดยเฉพาะ ลูกค้าที่ใช้ฟังก์ชัน "ช่องที่กำหนดเอง" ใหม่ของเราสามารถกำหนดการเปลี่ยนแปลงในข้อมูลของตน และใช้ข้อมูลเหล่านี้เพื่อจัดการข้อมูลก่อนที่จะถึงปลายทาง GS/DS/XL ฟิลด์แบบกำหนดเองที่เหมือนกันเหล่านี้สามารถใช้เพื่อใช้การแปลงแบบเดียวกันนี้กับคลังข้อมูลหรือปลายทางของ Data Lake

ในทำนองเดียวกัน การเข้าถึงแหล่งข้อมูลสามารถเพิ่มความคล่องตัวได้อย่างมากด้วยสิ่งที่เราเรียกว่า “โทเค็นที่ใช้ร่วมกัน” ซึ่งหมายความว่าสามารถแชร์โทเค็นแหล่งข้อมูลไปยังแพลตฟอร์มต่างๆ เช่น Google และ Facebook ได้อย่างง่ายดายทั่วทั้งปลายทางของเรา ผู้ใช้ที่ให้ข้อมูลประจำตัวของแหล่งข้อมูลสำหรับ Google ชีตสามารถเริ่มย้ายข้อมูลเดียวกันนั้นไปยัง BigQuery ได้อย่างง่ายดายโดยไม่ต้องตรวจสอบสิทธิ์ซ้ำไปยังแหล่งข้อมูลที่เกี่ยวข้อง

ขั้นตอนของการเติบโต

การเลือกเครื่องมือในการจัดการข้อมูลการตลาดของคุณเป็นการฝึกความอ่อนน้อมถ่อมตน คุณต้องประเมินอย่างถูกต้องว่าบริษัทของคุณมีข้อมูลที่สะดวกสบายเพียงใดในระหว่างขั้นตอนการคัดเลือกผู้ขาย

ซุปเปอร์เมตริก

เรามีประสบการณ์มากมายในการช่วยเหลือบริษัทต่างๆ ในการเพิ่มระดับการปฏิบัติด้านข้อมูล โดยส่วนใหญ่แล้ว จะเริ่มต้นด้วยการสมัครรับผลิตภัณฑ์หลักของเรา GS/DS/XL สิ่งนี้ทำให้พวกเขาใช้เวลาสักพักหรือหลายปี จนกว่าพวกเขาจะถึงจุดที่พวกเขาพร้อมที่จะปรับปรุงความสามารถในการรายงานด้วยคลังข้อมูลการตลาด

อันที่จริง เป็นเรื่องปกติสำหรับเราที่เราจัดทำการสัมมนาผ่านเว็บและโพสต์บนบล็อกทั้งหมด

คู่แข่ง

คู่แข่งของเราแบ่งออกเป็นสองกลุ่มใหญ่—กลุ่มที่จัดการกับคลังข้อมูลและกลุ่มที่ไม่ทำ คุณสามารถจินตนาการได้ว่าการข้ามช่องว่างระหว่างสเปรดชีตและคลังข้อมูลที่มีผู้ขายหลายรายนั้นไม่ใช่เรื่องดี

ความเชี่ยวชาญ

ฉันบอกว่าเราจะพูดถึงปรัชญาที่นี่ ดังนั้นฉันจะนำเพลโตเข้าสู่การอภิปราย:

“ผู้ชายแต่ละคนสามารถทำสิ่งหนึ่งได้ดี ถ้าเขาพยายามหลายครั้ง เขาจะล้มเหลวในการบรรลุความแตกต่างในสิ่งใดสิ่งหนึ่ง”

2,000 ปีต่อมา ข้อเท็จจริงนี้เป็นจริงสำหรับผู้ปฏิบัติงานในอุตสาหกรรมข้อมูล สำหรับทุกคน ไม่ใช่แค่ผู้ชาย อะไรคือความหมายของสิ่งนี้?

ซุปเปอร์เมตริก

Supermetrics ตัดสินใจแต่เนิ่นๆ เพื่อเชี่ยวชาญด้านข้อมูลการตลาดและการขาย เราตัดสินใจว่าวิธีที่ดีที่สุดในการแข่งขันในตลาดที่กระจัดกระจายคือการมีความเชี่ยวชาญซึ่งได้ผลดี เราได้ยกเลิกการเชื่อมต่อที่ไม่สอดคล้องกับวิสัยทัศน์ของเรา และไม่ได้เพิ่มมูลค่าให้กับทีมการตลาดและการขาย เนื่องจากเราทุ่มเทให้กับภารกิจนี้มาก

เมื่อคุณเชี่ยวชาญ จำนวนสิ่งที่คุณต้องกังวลในเวลาเดียวกันจะเพิ่มขึ้นและลดลง เมื่อเราสร้างตัวเชื่อมต่อ เรามีรายการตรวจสอบที่มีขั้นตอนมากกว่า 100 ขั้นตอนเพื่อให้แน่ใจว่าตรงตามความต้องการของผู้ใช้การตลาดที่เชี่ยวชาญที่สุด ซึ่งรวมถึงสิ่งต่างๆ ที่อาจถือว่าเล็กน้อยสำหรับบางคน เช่น หน้าต่างการระบุแหล่งที่มาที่ปรับแต่งได้ เมตริกและมิติข้อมูลที่ใช้ไม่บ่อย และรองรับวิธีการตรวจสอบสิทธิ์แบบต่างๆ

เราไม่สงสัยเลยว่าคุณจะพบว่าตัวเชื่อมต่อข้อมูลการตลาดและการขายของ Supermetrics นั้นดีที่สุดในระดับเดียวกัน

คู่แข่ง

คู่แข่งของเราหลายคนใช้แนวทาง "กว้างๆ" ในการพัฒนาตัวเชื่อมต่อ คู่แข่งที่โฆษณาตัวเชื่อมต่อ 500+ มักจะล้มเหลวในการผลิตหรือรักษาตัวเชื่อมต่อคุณภาพสูง

โปรดทราบว่า API ทั้งหมดที่เรากำลังเชื่อมต่อมีการเปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลา การรักษาตัวเชื่อมต่อภายในชุดของโดเมนเฉพาะเป็นสิ่งที่ท้าทาย เชื่อเรา เรารู้ดีถึงความยากลำบาก แต่ลองนึกภาพว่าต้องทำเช่นนั้นในโดเมนต่างๆ และสำหรับตัวเชื่อมต่อหลายร้อยตัวที่มีผู้ใช้เพียงไม่กี่ราย เป็นสูตรที่โชคร้ายสำหรับการกำหนดค่าตัวเชื่อมต่อที่เก่าซึ่งไม่ได้พัฒนาด้วย API พื้นฐานและบางครั้งก็พังทลายโดยสิ้นเชิงและไม่ได้รับการแก้ไขเป็นเวลาหลายเดือน

สรุป

เพื่อสรุปปรัชญาผลิตภัณฑ์ของเราในประโยคเดียว ฉันจะบอกว่า:

บริษัทที่ให้บริการโซลูชันเฉพาะด้านเฉพาะโดเมนสำหรับลูกค้าในทุกจุดของเส้นทางข้อมูลจะมอบความคุ้มค่าสูงสุด

Evan Kaeding หัวหน้าวิศวกรขาย Supermetrics

ไม่ว่าคุณจะเพิ่งเริ่มต้นหรือผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลมากประสบการณ์ Supermetrics มีโซลูชันสำหรับคุณ มาเริ่มกันเลย!

อ่านเพิ่มเติม Supermetrics เทียบกับ