데이터 집계

현대 마케터들은 큰 문제에 직면해 있습니다: 데이터가 15개, 50개, 심지어 500개에 흩어져 있습니다. 이곳은 광고 파트너부터 마케팅 플랫폼, 앱 스토어, 내부 데이터베이스까지 다양합니다. 데이터를 모두 혹은 대부분 모아 분석하지 않으면 최적 성장 방안을 파악하기 어렵습니다. 해결책: 데이터 집계.

데이터 집계는 여러 출처의 데이터를 수집, 통합 및 요약하여 분석 및 의사 결정을 위한 통합 형식으로 만드는 프로세스입니다. 마케팅에서 이는 광고 플랫폼, 분석 도구 및 CRM 시스템과 같은 다양한 채널의 데이터를 통합하여 성과 지표, 고객/사용자/플레이어 행동 및 캠페인 효과에 대한 포괄적인 시각을 제공하는 것을 의미합니다. 광고주에게 이는 모든 비용 및 캠페인 데이터를 한 곳에서 수집하고 통합하는 것을 의미합니다.

모든 데이터를 한 곳에 모으는 것은 간단해 보입니다.

실제로는 그렇지 않습니다.

첫 번째 단계는 마케팅 데이터를 모두 모으는 것입니다 — 특히 비용 데이터 — 한 곳에 모아 편리하게 분석할 수 있도록 합니다. 하지만 이 단계를 달성하는 데는 큰 어려움이 있습니다: 많은 도구가 cost aggregation 또는 데이터 집계라고 해도 실제로는 마케터가 필요로 하는 모든 데이터와 세부 정보를 수집하지 못합니다.

두 번째로 큰 과제는 데이터를 표준화되고 정규화된 방식으로 수집하여 분석하고 실제 통찰력을 추출할 수 있도록 하는 것입니다.

이는 핵심 문제입니다.

과거에는 마케터가 스프레드시트를 사용해 데이터를 수동으로 집계했습니다. 하지만 이 과정은 데이터를 재구성·표준화·분석 준비하는 데 많은 번거로움이 따릅니다. (작은 실수가 눈덩이처럼 커지는 경우도 흔합니다.) 다양한 미디어 채널·플랫폼·캠페인을 운영하는 현대 마케터에게는 이러한 수동 집계가 분석에 너무 비효율적입니다. 궁극적으로 자동화된 데이터 집계는 각 캠페인 성과와 투자 수익률 (ROI) 전체 마케팅 활동에 대한.

마케터는 다양한 플랫폼과 채널을 통해 청중과 소통합니다. 데이터 집계는 성과 통찰력이 분리되지 않도록 합니다. 그리고 이는 마케팅 활동에 대한 전체적인 이해를 가능하게 합니다.

이 포괄적인 시각은 ROI 평가, 캠페인 최적화, 정보에 입각한 전략적 의사결정을 위해 매우 중요합니다.

모바일 앱 마케터에게 데이터 집계의 주요 사용 사례 중 하나는 비용 집계입니다. 이는 모든 채널과 플랫폼에서 마케팅 지출을 수집하고 분석하는 프로세스를 말합니다. 모바일 마케터는 종종 여러 마케팅 플랫폼, 미디어 파트너 및 캠페인을 다루기 때문에 비용 데이터를 집계하는 프로세스는 적절한 도구, 예를 들어 Singular 없이는 상당히 어려울 수 있습니다.

여러 출처에서 비용 데이터를 수집하는 작업은 수동으로 수행할 경우 매우 많은 시간이 소요될 수 있습니다. 이와 동등하게, 혹은 더 어려운 작업은 이 데이터를 여러 플랫폼에서 비교 및 분석할 수 있는 형식으로 표준화하는 것입니다.

데이터 분석을 통한 인사이트의 정확도는 사용된 데이터의 양과 품질에 크게 좌우되므로 이는 중요한 단계입니다. 관련성 있는 결과를 도출하기 위해서는 높은 품질의 정확한 데이터를 충분히 수집하는 것이 중요합니다.

광고비 지출에 대한 통합적이고 정확한 그림 을 갖는 것은 시간이 지남에 따라 마케팅 캠페인의 ROI를 개선하는 데 필수적입니다.

Singular’s guide to cost aggregation provides three main methods for aggregating cost data. Only one of them is idea, and it is the method Singular uses:

• 모든 미디어 소스에 대한 데이터 커넥터 사용: 이 접근 방식을 사용하면 데이터 커넥터가 각 미디어 소스와 동기화되어 비용 데이터를 수집하고 통합합니다. 직접 API 통합을 통해 이 접근 방식은 가장 정확하며 관련 데이터를 가장 많이 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 광고 크리에이티브, 타겟팅, 입찰 등 다양한 데이터를 제공할 수 있습니다. ad creative, targeting, bidding, and so on.
• 모바일 어트리뷰션 링크 파라미터 사용: URL 파라미터가 포함된 트래킹 링크는 또 다른 방법입니다 모바일 어트리뷰션. 이 방법은 캠페인’s 데이터 전체를 가져오지 못하는 등 여러 제한이 있습니다. 또한 트래킹 링크 파라미터는 데이터 차이가 약 30% 정도 발생해 부정확하고 불완전한 보고를 초래합니다. 경우에 따라 비용 및 기타 데이터를 트래킹 링크로 확보해야 합니다.
• 스프레드시트 수동 조정: It’s 시간 소모가 크고, 데이터를 표준화하기 어렵거나 거의 불가능하게 만들며, 일반적으로 인적 오류를 초래합니다.

실제로 직접 API 통합을 사용하는 첫 번째 접근 방식은 100% 데이터 정확성과 완전성을 보장하고 광고 파트너가 보고한 내용, 사용자가 보는 내용, 실제로 지출된 내용 간의 완전한 일치를 보장하는 유일한 방법입니다. 마찬가지로 이 접근 방식은 데이터 집계와 관련된 거의 모든 수동 작업을 자동화하여 마케터가 데이터에서 실행 가능한 통찰력을 신속하게 발견할 수 있도록 합니다.

데이터 집계의 주요 구성 요소는 매우 명확합니다.

1. 데이터 수집: 소셜 미디어, 이메일 캠페인, 웹사이트 및 타사 플랫폼을 포함한 다양한 소스에서 원시 데이터를 수집합니다.
2. 정규화: 데이터 형식과 구조를 표준화하여 데이터 세트 전반에 걸쳐 일관성과 호환성을 보장합니다.
3. 통합: 표준화된 데이터를 데이터 웨어하우스 또는 분석 플랫폼과 같은 중앙 저장소로 결합합니다.
4. 분석: 분석 도구와 기술을 활용하여 의미 있는 통찰력을 추출하고, 추세를 식별하며, 의사 결정을 지원합니다.

이 프로세스를 돕기 위해 Singular 는 말 그대로 수천 개의 마케팅 데이터 소스에 연결하고 API 통합, CSV 파일 및 기타 종류의 데이터 가져오기를 포함하여 다양한 방식으로 광고 데이터를 수집합니다. Singular 는 또한 수동 프로세스나 추가 코딩 없이 집계된 데이터를 표준화하고 정규화하는 업계 최고의 방법을 보유하고 있습니다.

다음은 Singular 이 데이터 집계에 사용하는 단계별 프로세스입니다

• 연결: 첫 번째 단계는 미디어 소스를 웹 대시보드, 이메일 또는 내부 BI 플랫폼에 직접 API 통합으로 연결하는 것입니다. 데이터 소스가 모바일, 데스크톱 또는 오프라인에서 온 것인지 여부에 관계없이 데이터 커넥터 API로 수집할 수 있습니다.
• 변환: 다음 단계는 각 미디어 소스의 원시 데이터를 표준화되고 풍부해진 형식으로 변환하는 것입니다. 데이터를 단일 플랫폼으로 통합함으로써 마케터가 크로스 플랫폼 캠페인 데이터에서 의미 있는 통찰력을 추출할 수 있습니다.
• 분석: 이제 데이터가 표준화되었으므로 자체 네이티브 리포팅 플랫폼 내에서 분석할 수 있습니다. 이 단계를 통해 마케터는 데이터를 시각화, 피벗 또는 추가 변환하여 가장 효율적인 분석을 수행할 수 있습니다.
• 로드: 마침내, 자체 내부 BI 솔루션을 보유하고 있다면, Singular 은(는) 풍부하고 표준화된 데이터를 다시 데이터 웨어하우스 (예: BigQuery)에 로드하는 기능을 제공합니다. 그런 다음 이 데이터를 Tableau 또는 Domo와 같은 다른 보고 도구에서 사용할 수 있습니다.

요약하면, Singular 는 모바일 마케터에게 마케팅 활동의 성과를 분석하고 최적화하는 데 필요한 데이터 집계 도구를 제공합니다. 마케터는 API, ETL 또는 온라인을 통해 데이터에 액세스할 수 있습니다.

이제 여러 가지 이점을 확인하실 수 있습니다:

1. 향상된 의사 결정: 마케팅 성과에 대한 포괄적인 시각을 확보하여 데이터 기반 전략을 수립할 수 있습니다.
2. 효율성: 데이터를 수집하고 분석하는 데 필요한 시간과 노력을 줄일 수 있습니다.
3. 정확성: 수동 데이터 처리와 관련된 오류를 최소화합니다.
4. 확장성: 모든 내부 데이터 클라이언트에 대한 마케팅 데이터의 증가하는 양과 복잡성을 지원합니다.