Korzyści z potoku danych do raportowania klientów

SZYBKIE PODSUMOWANIE:

Potok danych usprawnia przechodzenie surowych danych do praktycznych spostrzeżeń, automatyzując etapy gromadzenia, przetwarzania i udoskonalania. Ta automatyzacja jest ważna dla agencji zarządzających danymi na wielu platformach marketingowych, zapewniając ograniczenie niedokładności i efektywność raportowania. W tym przewodniku podkreślono znaczącą rolę potoków danych we wzbogacaniu raportów klientów o głębsze analizy i spostrzeżenia, pomagając agencjom w podejmowaniu strategicznych decyzji.

W dzisiejszych czasach wszystko opiera się na danych, począwszy od liczby wyświetleń, polubień, komentarzy i subskrybentów, po statystyki, wskaźniki i rankingi.

Jeśli podobnie jak większość agencji, polegasz na raportach klientów, aby śledzić swoje postępy i mierzyć swój sukces. Ale co by było, gdyby istniał sposób na zautomatyzowanie procesu tworzenia tych raportów, dzięki czemu można byłoby poświęcić mniej czasu na ekstrakcję i transformację danych, a więcej na analizę wyników i działanie na ich podstawie?

Potok danych może właśnie to zapewnić — niezawodny i skuteczny sposób na uzyskanie danych z różnych źródeł w formacie potrzebnym do raportowania. W tym poście na blogu przeanalizujemy korzyści płynące ze stosowania potoku danych do raportowania klientów i pokażemy, jak może on pomóc Twojej agencji w osiągnięciu jej celów.

Co omówimy:

Co to jest potok danych?

Zasadniczo potok danych przenosi surowe dane ze źródła do miejsca docelowego poprzez szereg kroków, które gromadzą, przetwarzają i udoskonalają dane. Budując potok danych, zapewnisz przepływ danych, dzięki czemu będziesz mógł je gromadzić i analizować w celu uzyskania lepszego kontekstu, spostrzeżeń i decyzji biznesowych.

Pomyśl o koncie Google Ads. Istnieją tysiące odrębnych i ciągłych punktów danych dotyczących kampanii, grup reklam, reklam, słów kluczowych, danych demograficznych, konwersji i nie tylko. Gdybyś po prostu pobrał wszystkie surowe dane i wysłał je do klienta, byłby on przytłoczony liczbami i rozczarowany wnioskami.

Zanim istniały potoki danych, transformację surowych danych do praktycznych wniosków przeprowadzano ręcznie, wycinając i wklejając odpowiednie fragmenty z jednego źródła do drugiego.

Teraz ekstrapoluj to na nowoczesną relację agencja/klient, która obejmuje wiele platform marketingowych, takich jak płatne wyszukiwanie, SEO, marketing w mediach społecznościowych, marketing e-mailowy, marketing wideo i inne. Takie wycinanie i wklejanie zajmuje zdecydowanie za dużo czasu i stwarza zbyt wiele możliwości wystąpienia prostych błędów w danych.

W przypadku agencji marketingowych kilka najpopularniejszych przykładów źródeł danych obejmuje:

• Dane eCommerce (takie jak zamówienia Shopify lub płatności Stripe)

• Platformy reklamowe (pomyśl o Google Ads, Spotify Ads, StackAdapt i innych)

• Media społecznościowe (w tym zasięg postów, polubienia na Instagramie lub komentarze na Facebooku)

• Analityka internetowa (najczęściej Google Analytics)

• Marketingowe platformy e-mailowe i automatyzacyjne (od podstawowych kampanii e-mailowych po złożoną automatyzację wielodotykową)

Potok danych filtruje i udoskonala surowe dane z tych źródeł, takich jak Google Analytics —

przed transportem do miejsca przeznaczenia (tj. Twojej agencji i klientów) w nowym opakowaniu.

Dlaczego potrzebujesz potoku danych

Typowa agencja marketingowa full-service korzysta z kilkunastu narzędzi i platform marketingowych, z których każde generuje mnóstwo danych dla każdego klienta. Nawet niszowa agencja zazwyczaj obejmuje wiele platform dla mediów społecznościowych, SEO lub PPC. Według naszych wewnętrznych danych z ponad 6500 agencji na całym świecie, przeciętna agencja marketingu cyfrowego co miesiąc pobiera dane z ponad 22 różnych źródeł.

Te dane są nie tylko rozproszone; często jest to całkowicie niedostępne dla wszystkich w Twojej agencji z wyjątkiem jednej osoby lub działu. Na przykład osoba zajmująca się płatnym wyszukiwaniem może mieć login do konta Google Ads klienta, podczas gdy osoba zajmująca się SEO jest właścicielem loginu do Semrush. Kiedy tak się dzieje, nazywa się to „silosem danych”.

W wielu agencjach dane klientów przechowywane są w silosach danych, co nie tylko blokuje udostępnianie informacji, ale także zabija wszelkie szanse na współpracę, ponieważ silosy danych utrudniają (a czasem uniemożliwiają) różnym zespołom w Twojej agencji dostęp do potrzebnych im danych.

Zamiast udostępniać nazwę użytkownika i hasło dla 22 (lub więcej) różnych platform w całej agencji, można jednorazowo skonfigurować potok danych, który będzie działać za kulisami i pobierać wymagane dane do miejsca, w którym wszyscy, pracownicy agencji i klienci , można go wykorzystać.

4 zalety potoku danych

Oprócz pomagania agencjom w przezwyciężaniu silosów danych, budowanie potoku danych na potrzeby raportowania klientów przynosi o wiele więcej korzyści.

Nie tylko pozwala Twojej agencji wyodrębnić dane z różnych źródeł, ale także przekształca je do formatu łatwiejszego do analizy, a jednocześnie pomaga zautomatyzować powtarzalne zadania.

Jeśli więc jesteś przyzwyczajony do kłopotów związanych z ręcznym raportowaniem w arkuszach kalkulacyjnych, przetwarzanie danych będzie darem niebios.

Cztery główne zalety potoku danych to:

1. Oszczędza czas i wysiłek

Potok danych oszczędza czas, automatyzując proces wyodrębniania, przekształcania i ładowania danych do narzędzia raportowania. Automatyzuje także powtarzalne zadania, takie jak wyodrębnianie danych z wielu źródeł i przekształcanie ich do ustandaryzowanego formatu, który można łatwiej analizować.

Oszczędza to czas Twojej agencji, dzięki czemu Twój zespół może skupić się na ważniejszych zadaniach, takich jak analiza danych i optymalizacja kampanii w oparciu o te dane.

2. Jest iteracyjny

Powtarzanie pomaga znaleźć wzorce i zidentyfikować trendy w czasie.

Na przykład, jeśli jeden krok stale spowalnia przepływ danych, powinno to być wskazówką do zbadania, dlaczego tak się dzieje i czy istnieje sposób na jego optymalizację.

Ciągle szukasz określonego punktu danych? Dodaj go jako widżet! Wyciągasz kalkulator, aby obliczyć konkretny KPI? Utwórz niestandardową metrykę.

Iteracyjny charakter potoków danych pomaga również ujednolicić architekturę danych, co oznacza, że ​​potok można z łatwością zmienić jego przeznaczenie lub ponownie wykorzystać, zamiast konieczności budowania za każdym razem zupełnie nowego procesu od zera.

2. Większa wydajność i szybsza integracja

Ponieważ potoki danych pomagają usprawnić i ujednolicić proces gromadzenia danych, Twojej agencji łatwiej jest zintegrować nowe źródła danych z systemem.

Uruchamiasz nową kampanię Spotify Ads dla klienta? Dodaj to tak jak w integracji. Wdrażasz nowego klienta? Dodaj je do tej samej platformy, do której przywykł Twój zespół.

Potok danych zwiększy także produktywność, ponieważ dostęp do danych w całej agencji będzie łatwy, a także ograniczy potrzebę ponownego sprawdzania danych, ponieważ gwarantuje, że wszystkie dane będą dokładnie przechowywane w jednym miejscu.

3. Dane wyższej jakości

W miarę przepływu danych przez potok są one oczyszczane i udoskonalane, dzięki czemu stają się bardziej przydatne i znaczące dla użytkowników końcowych.

Ponieważ potok danych standaryzuje proces raportowania, zapewnia spójne gromadzenie i przetwarzanie wszystkich danych. Dzięki temu dane w Twoich raportach będą dokładne i wiarygodne. Koniec z błędami kopiowania i wklejania, niespójnymi zakresami dat dla wskaźników lub błędami w formułach Excela, które zaburzają wskaźniki KPI Twojej agencji.

4. Łatwy w budowie i skalowaniu

W miarę powiększania się Twojej agencji i bazy klientów oraz zmieniania się Twoich potrzeb, możesz łatwo modyfikować lub dodawać nowe elementy do swojego potoku danych. Ta elastyczność sprawia, że ​​jest to dobry wybór dla agencji każdej wielkości.

W razie potrzeby możesz tworzyć i skalować potok danych. Od prostego potoku — z zaledwie kilkoma klientami i kilkoma integracjami — po złożoną sieć — potoki będą rosły wraz z Twoją firmą.

Jak potoki danych wpływają na podejmowanie decyzji

Nie jest tajemnicą, że obecnie większość decyzji biznesowych opiera się na danych, co jest szczególnie prawdziwe w marketingu. Niezależnie od tego, czy chodzi o wykorzystanie danych do tworzenia nowych strategii, czy o analizę wskaźników kampanii w celu określenia jej skuteczności, inicjatywy marketingowe żyją i umierają dzięki liczbom i wytwarzanym danym.

Ponieważ potoki danych zwiększają przepływ danych, jednocześnie gromadząc wszystkie dane w jednym miejscu, ułatwia to drążenie tych danych. A ponieważ czyści również te dane w celu zwiększenia dokładności i niezawodności, nieuchronnie prowadzi to do lepszych spostrzeżeń i lepszych decyzji biznesowych.

Ostatecznie jakość Twoich decyzji opiera się nie tylko na jakości danych, ale także na jakości samej analizy.

Kluczowe komponenty potoku danych

Chociaż to, co dzieje się za kulisami, może być znacznie bardziej złożone, istnieje pięć głównych elementów potoku danych. Każdy komponent jest ważny, aby mieć pewność, że dane przesyłane z pierwotnego źródła do miejsca docelowego są nienaruszone, dokładne i możliwe do wykorzystania.

Pochodzenie

To jest punkt wejścia. Surowe dane są wyodrębniane przy użyciu różnych narzędzi, takich jak interfejsy API lub web scraping. Na przykład SimplyTrends może automatycznie pobierać dane z ponad 80 różnych platform marketingowych.

Przepływ danych

Jak sama nazwa wskazuje, „przepływ danych” odnosi się do przepływu danych potokiem od źródła do miejsca docelowego. Może się to wydawać stosunkowo proste, ale utrzymywanie przepływu danych przypomina monitorowanie ruchu na I-95.

Jeśli tworzysz własny potok danych, należy przydzielić zasoby do monitorowania przepływu danych, aby upewnić się, że po drodze nie występują korki ani korki.

Przetwarzanie

Przetwarzanie, zwane także transformacją, może składać się z pojedynczego etapu lub serii kroków; zależy to po prostu od źródła danych i miejsca docelowego.

Chociaż przetwarzanie jest związane z przepływem danych, główna różnica między nimi polega na tym, że przepływ danych dotyczy samego przepływu danych. Z drugiej strony przetwarzanie koncentruje się na sposobie przenoszenia danych i konwertowaniu ich na format do analizy.

Miejsce docelowe

Jest to punkt końcowy rurociągu, a miejsce docelowe jest różne. Czasami miejscem docelowym jest analityczna baza danych, a innym razem jest to system przechowywania. Wszystko zależy od źródła danych i kierunku ich przesyłania.

W przypadku potoku danych raportowania miejscem docelowym często jest odbiorca końcowy – niezależnie od tego, czy jest to specjalista PPC w Twoim zespole, który musi zobaczyć trendy w Google Ads, czy też klient, który chce miesięczny raport marketingowy umożliwiający śledzenie skuteczności całego programu.

Składowanie

Nikt nie chce, aby wszystkie jego cenne dane zniknęły, dlatego przechowywanie danych jest ważnym elementem każdego potoku danych. Często potoki wykorzystują różne opcje przechowywania na różnych etapach potoków, a najczęstsze opcje przechowywania obejmują jeziora danych i hurtownie danych.

Infrastruktura potoku danych

Pomocnym sposobem zobrazowania infrastruktury rurociągów danych jest porównanie ich z rurociągami dostarczającymi wodę pitną.

Nasza woda pochodzi z jezior, oceanów i rzek, ale nie jest jeszcze zdatna do picia. Nadal musi być transportowany rurociągami z tych źródeł do miejsca przeznaczenia, takiego jak zakład uzdatniania wody. Po oczyszczeniu wody w zakładzie i uczynieniu jej zdatną do picia, jest ona ponownie transportowana rurociągami do miejsc, gdzie jest potrzebna do picia, czyszczenia i rolnictwa.

Potoki danych działają podobnie do potoków wodnych, z tą różnicą, że źródła danych obejmują jeziora danych, bazy danych, aplikacje SaaS i dane przesyłane strumieniowo. Jednak podobnie jak w naszym przykładzie dotyczącym wody, surowe dane wymagają dopracowania i oczyszczenia, zanim będzie można je wykorzystać.

4 Wspólne infrastruktury potoków danych

Większość firm wykorzystuje w swoich projektach jeden z czterech poniższych projektów architektura potoku danych.

ETL oznacza „wyodrębnij, przekształć, załaduj” i jest najpowszechniej stosowaną formą infrastruktury potoku danych.

Jak sama nazwa wskazuje, wyodrębnia dane ze źródła (lub wielu źródeł) i przekształca je (na przykład stosując obliczenia lub konwertując do jednego, standardowego formatu) przed załadowaniem ich do systemu docelowego lub miejsca docelowego.

Jeśli wrócimy do naszego przykładu z użyciem rurociągów wodnych, proces ETL pobierze wodę z jeziora, rzeki lub oceanu, przekształci ją w bezpieczną do picia w stacji uzdatniania wody, a następnie załaduje ją do fontanna do picia, z której możemy się cieszyć.

Potoki ETL są często używane do przenoszenia danych z przestarzałego systemu do nowej hurtowni danych lub łączenia danych z różnych źródeł w jednym miejscu w celu analizy.

ELT jest podobny do ETL, z tą różnicą, że kolejność jest nieco inna, ponieważ ELT oznacza „wyodrębnij, załaduj, przekształć”. Zamiast więc wyodrębniać dane i przetwarzać je od razu, jak w ETL, dane są najpierw ładowane do hurtowni danych lub jeziora danych, a następnie przekształcane.

Infrastruktura ta jest przydatna, gdy nie wiesz, co zrobić z danymi lub jeśli masz do czynienia z ogromną ilością danych.

Wracając do przykładu wody, proces ELT polega na pobraniu wody ze źródła, załadowaniu jej do ogromnego zbiornika wodnego i przekształceniu w procesie oczyszczania.

3. Przetwarzanie wsadowe

Przetwarzanie wsadowe odbywa się regularnie i stanowi podstawę tradycyjnej analityki, w której decyzje podejmowane są w oparciu o dane historyczne. Dane są wyodrębniane, przekształcane i ładowane partiami (stąd nazwa).

Przetwarzanie wsadowe może być czasochłonne (zależy to od wielkości partii) i często jest uruchamiane poza godzinami pracy, aby uniknąć przeciążenia systemu źródłowego. Jest to popularny potok przetwarzania danych, ale jeśli czas gra kluczową rolę, lepiej skorzystać z potoku danych przesyłanych strumieniowo w celu szybkiej analizy i wyników w czasie rzeczywistym.

4. Przetwarzanie strumieniowe (inaczej w czasie rzeczywistym).

Potoki danych strumieniowych umożliwiają analizę w czasie rzeczywistym i przepływają przez nie stały strumień danych.

Podczas gdy przetwarzanie wsadowe odbywa się według regularnego harmonogramu, potoki danych przesyłanych strumieniowo przetwarzają dane natychmiast po ich utworzeniu, zapewniając jednocześnie ciągłe aktualizacje. Infrastruktura przesyłania strumieniowego jest najskuteczniejsza, gdy liczy się czas, na przykład w przypadku firm zajmujących się zarządzaniem flotą.

Należy pamiętać, że te cztery systemy niekoniecznie wykluczają się wzajemnie. Na przykład potok danych może wsadowo przetwarzać ETL raz dziennie. Lub infrastruktura przesyłania strumieniowego może uruchamiać proces ELT w czasie rzeczywistym.

Przykłady potoku danych

Oto kilka przykładów potoków danych, które można znaleźć w prawdziwym świecie.

Spotify: znajdowanie muzyki, którą lubisz

Spotify słynie z Odkryj tygodnik, osobista playlista z rekomendacjami, która jest aktualizowana w każdy poniedziałek. Jednak Spotify musi przesortować mnóstwo danych, aby umożliwić realizację Discover Weekly, dlatego stworzyło potok danych, który radzi sobie z ogromnymi ilościami danych generowanych każdego dnia przez platformę.

Spotify codziennie śledzi ponad 100 miliardów punktów danych

Erin Palmer, starszy inżynier danych w Spotify, powiedział„Wyjątkowym wyzwaniem w zakresie potoku danych jest to, że musimy być w stanie przetworzyć cały katalog dla każdego pojedynczego użytkownika”.

Aby mieć pojęcie o liczbach, z którymi współpracujemy, katalog Spotify się skończył 70 milionów piosenek. Ma 182 miliony płatnych subskrybentów i 442 miliony słuchaczy miesięcznie, co daje ponad 100 miliardów punktów danych każdego dnia.

Moc przetwarzania potoków danych

Jeśli chodzi o przetwarzanie tak ogromnych ilości danych, potrzebny jest potok danych, który pomoże w przetworzeniu ich wszystkich. Zwłaszcza, że ​​te miliardy punktów danych pochodzą z wielu źródeł, gdy Spotify śledzi użytkowników przełączających się między smartfonami, komputerami stacjonarnymi, laptopami i tabletami.

Jak mówiliśmy wcześniej, potoki danych oczyszczają i udoskonalają dane, a także transportują je do miejsca docelowego, czyniąc je bardziej użytecznymi i znaczącymi dla użytkowników końcowych (takich jak marketerzy). I z pewnością wygląda na to, że kanały danych Spotify są skuteczne, jak mówią materiały reklamowe Spotify: „Te osobiste spostrzeżenia w czasie rzeczywistym wykraczają poza same dane demograficzne i identyfikatory urządzeń i obejmują ujawniać nastroje, sposób myślenia, gusta i zachowania naszych odbiorców.”

Macy’s: kanały transmisji strumieniowej zapewniające ujednolicone doświadczenia zakupowe

Macy’s to duża sieć domów towarowych działająca w ponad 500 lokalizacjach w całych Stanach Zjednoczonych. Gromadzi dane klientów w oparciu o szereg zainteresowań i preferencji, w tym dane demograficzne, sezonowość, lokalizację, przedział cenowy i inne.

Kiedy przyszedł czas na modernizację swojej platformy, jedna z Macy’ego głównym celem było usprawnienie systemów zarządzania zamówieniami i zapasami, aby poprawić jakość obsługi klienta.

Firma Macy’s potrzebowała także strumieniowego przesyłania danych (w czasie rzeczywistym), aby móc śledzić poziomy zapasów i zamówienia, aby zapobiec brakom towarów w magazynie lub nadwyżce zapasów, co jest niezwykle ważne w czasie świąt i ogromnych wyprzedaży, takich jak Czarny Piątek.

W tym samym czasie budowała swój potok danych, Macy’s również przeszła na tę platformę Usługi baz danych Google Cloud.

Budując nowy potok danych w czasie rzeczywistym w środowisku chmury hybrydowej, Macy’s może zapewnić ujednoliconą obsługę klienta niezależnie od tego, czy robisz zakupy online, czy w sklepie.

SimplyTrends: połączenie ponad 80 platform marketingowych w jedną platformę

Kopiowanie i wklejanie danych i zrzutów ekranu z różnych platform dla każdego klienta wymagało wielu godzin żmudnej pracy, związanej z raportowaniem kont klientów.

Od wydatków na reklamy na Facebooku, przez dane o ruchu Google Analytics, po konwersje Google Ads – porównywanie i porównywanie skuteczności było wyzwaniem nawet dla najbardziej doświadczonych agencji.

Dzięki usprawnionemu potokowi danych marketingowych z SimplyTrends wszystkie te dane są dostępne w jednym źródle. Agencje tworzą pulpity nawigacyjne i raporty, aby podkreślić sukcesy konkretnych platform, a także niestandardowe metryki w celu porównania punktów danych w wielu programach, a wszystko to za pomocą zaledwie kilku kliknięć.

Facebook: jedno źródło zasila wiele rurociągów

Czasami, pojedyncze źródło danych może zasilać wiele potoków danychjak w tym przykładzie z Facebooka.

Pojedynczy komentarz na Facebooku może wygenerować raport w czasie rzeczywistym monitorujący zaangażowanie. Jednocześnie komentarz ten może również zasilać aplikację do eksploracji opinii, która analizuje nastroje komentarza. Ponadto komentarz może nawet zasilać inną aplikację śledzącą, skąd pochodzą komentarze.

Jak zbudować potok danych

Zwykle budowanie potoku danych spada na barki inżynierów danych i analityków danych.

Aby utworzyć własny potok danych, będziesz potrzebować dostępu do oryginalnych źródeł danych, etapów przetwarzania i miejsca docelowego. Jest to jednak zbyt duże obciążenie dla większości agencji. Po co budować własne, skoro można użyć tego, który został stworzony dla Ciebie? Zamiast tego zwróć się do systemów, które już tworzą dla Ciebie te potoki danych, takich jak platforma raportowania SimplyTrends.

SimplyTrends zbiera dane z ponad 80 integracji i pobiera je do własnego panelu marketingowego. W ten sposób kluczowe wskaźniki są konfigurowane w postaci widżetów i reprezentacji wizualnych, które można łatwo analizować i raportować. Pulpity nawigacyjne są w pełni konfigurowalne, dzięki czemu możesz strategicznie przeciągać i upuszczać widżety w odpowiednie miejsca z myślą o odpowiednich odbiorcach.

Wykorzystaj wszystkie te dane, aby stworzyć historię, dzięki której klienci szybko i łatwo zrozumieją, co dzieje się z ich kampaniami. W końcu opowiadanie historii oparte na danych jest jednym z najlepszych sposobów przekazywania wniosków wyciągniętych z danych.

Każdy punkt danych opowiada jakąś historię, ale zadaniem Twojej agencji jest jej przeanalizowanie i zinterpretowanie, podobnie jak łączymy kropki w książce z obrazkami, aby zobaczyć szerszą perspektywę. Opowiadanie historii oparte na danych pomaga łączyć fakty poprzez zastosowanie narracji i wizualizacji danych, który zawiera całą gamę wykresów, wykresów i map, których używamy, aby ułatwić przetwarzanie i zrozumienie danych.

Kluczowe dania na wynos

Potok danych wyodrębnia dane z wielu źródeł, w tym z narzędzi do analityki internetowej, systemów CRM i platform marketingowych. Po wyodrębnieniu danych są one przekształcane do formatu odpowiedniego do raportowania.

Na przykład dane mogą być agregowane, filtrowane lub organizowane w określonej kolejności. Przekształcone dane można następnie załadować do narzędzia raportowego, takiego jak SimplyTrends, aby można było je łatwo przeanalizować i podjąć odpowiednie działania.

Zautomatyzuj raportowanie swoich klientów

Korzystanie z narzędzia do konsolidacji całej integracji danych może pomóc w usprawnieniu automatyzacji przetwarzania danych, szczególnie jeśli chodzi o raportowanie dla klientów. Różnica pomiędzy raportowaniem ręcznym a w pełni zautomatyzowanym jest jak dzień i noc.

SimplyTrends to w pełni zautomatyzowana platforma raportowania, która zapewnia płynną integrację z ponad 80 wiodącymi platformami marketingowymi, dzięki czemu Twój zespół może skupić się na tym, co robi najlepiej – niezależnie od tego, czy pomaga Ci zdobyć więcej klientów, czy olśniewa tych, których już masz.

Jeśli zależy Ci na wyglądzie raportów, nie martw się. Dzięki niestandardowym panelom marketingowym SimplyTrends masz pełną kontrolę nad układem dzięki dostosowywalnym widżetom i edytorowi „przeciągnij i upuść”.

Wiśnia na górze? To raporty typu white label, co oznacza, że ​​możesz dodać branding swojej agencji do wszystkich raportów klientów, ponieważ celem jest dobry wygląd Twojej agencji.

Zacznij swój bezpłatny 14-dniowy okres próbny już dziś aby usprawnić przepływ danych w Twojej agencji.