ETL de Marketing

De propósito general ETL las herramientas son excelentes para mover datos estructurados de bases de datos entre sistemas. Tienen dificultades con las realidades de los datos de marketing: esquemas desordenados que cambian sin aviso, lógica de atribución, conversión de moneda, deduplicación de eventos a nivel de usuario, formatos de datos de monetización de anuncios y la larga cola de redes regionales y de nicho. Singular está construida específicamente para datos de marketing, con normalización, unión de atribución y enriquecimiento de metadatos creativos incorporados en la canalización. El resultado es datos que llegan a su almacén ya listos para el análisis, en lugar de datos que su equipo debe limpiar antes de que sean utilizables. Singular también extrae datos de costos de más de 1,200 redes y los une a la atribución en la fuente, algo que las herramientas ETL puras no pueden hacer.

Singular entrega cuatro tipos de datos: datos de campaña agregados (cost, installs, impressions, clicks, conversions, KPIs broken down by network, app, OS, country, creative, and other dimensions), datos de monetización de anuncios agregados (ad revenue, requests, impressions), datos de atribución a nivel de usuario (conversions, in-app events, SKAdNetwork postbacks, cross-device touchpoints), y datos de ingresos publicitarios a nivel de usuario (impression-level revenue from mediation partners including IronSource, AppLovin, and MoPub).

Los datos agregados se entregan cada 6 h y los datos a nivel de usuario cada hora. Para eventos de usuario, el 95 % se exporta en ≤ 3 h. La frescura real depende de la red origen: algunas ofrecen datos casi en tiempo real, otras con retraso de 24 h. Singular entrega tan pronto como la fuente lo proporciona, sin demoras adicionales del pipeline.

ETL traslada datos de fuentes operativas (redes publicitarias, apps) a un almacén de datos para su análisis. Reverse ETL lleva los datos en sentido inverso: del almacén a las herramientas operativas (plataformas publicitarias, gestores de audiencias, CRM) para que segmentos, modelos y predicciones basados en los datos del almacén impulsen campañas. Singular soporta ambos, ETL a través de Marketing ETL, reverse ETL a través de Gestión de Audiencias, con una canalización gestionada para sincronizar audiencias y eventos de conversión de vuelta a las redes publicitarias.

Sí. Singular entrega de forma nativa a Snowflake, BigQuery, Redshift, Databricks, Postgres, S3, GCS, SFTP, Tableau y Looker. Se admiten datos agregados, a nivel de usuario y a nivel de registro, con esquemas estandarizados diseñados para consultas posteriores. La canalización se ejecuta como un servicio gestionado, por lo que los cambios en las API de red, nuevas incorporaciones de canales o actualizaciones del esquema del almacén don’t requieren que su equipo de ingeniería intervenga.

Todas las herramientas de IA de marketing, desde modelos MMM hasta pujas predictivas y agentes de campaña GenAI, se basan en los datos históricos y en tiempo real que tu equipo les proporciona. Los nombres de campaña inconsistentes, la falta de datos de costos, los eventos de usuario duplicados y los esquemas no normalizados generan ruido que el modelo debe sortear. Con una capa de datos más limpia, la salida de IA mejora. Singular’s marketing ETL es la base que hace que el resto de la pila de IA moderna funcione.