Agregação de dados

modernos têm um problema enorme: seus dados estão em 15, 50 e até 500 lugares. Esses lugares variam de parceiros de anúncios a plataformas de marketing a lojas de aplicativos e bancos de dados internos. Sem reunir todos ou pelo menos a maioria desses dados para análise, é difícil saber como crescer de maneira ideal. A solução: agregação de dados.

A agregação de dados é o processo de coleta, consolidação e resumo de dados de várias fontes em um formato unificado para análise e tomada de decisão. No marketing, isso significa integrar dados de vários canais, como plataformas de anúncios, ferramentas de análise e sistemas de CRM, para fornecer uma visão abrangente das métricas de desempenho, comportamentos de cliente/usuário/player e eficácia da campanha. Para os anunciantes, significa coletar e unificar todos os seus dados de custo e campanha em um só lugar.

Reunir todos os seus dados parece simples.

Realmente não é.

O primeiro passo é apenas reunir todos os seus dados de marketing - especialmente dados de custos - em um só lugar, onde podem ser analisados ​​convenientemente. Existem dificuldades significativas em alcançar exatamente essa etapa: muitas ferramentas que dizem que agregação ou agregação de dados não coletam todos os dados e todas as granularidades que os profissionais de marketing podem precisar.

O segundo desafio massivo, é claro, está ingerindo os dados de uma maneira padronizada e normalizada, que permite analisar e extrair insights reais.

Esse é um problema importante.

No passado, os profissionais de marketing normalmente agregavam dados manualmente usando planilhas. Esse processo, no entanto, requer uma quantidade significativa de trabalho tedioso para reformatar, padronizar e preparar os dados para análise. (E é comum cometer pequenos erros que a bola de neve.) Para os profissionais de marketing modernos que geralmente usam vários canais de mídia, plataformas e campanhas para seus negócios, esse processo manual de agregação de dados é muito ineficiente para fins analíticos. Por fim, o processo de automação de agregação de dados permite que os profissionais de marketing entendam e analisem o desempenho de cada campanha individual, bem como o retorno do investimento (ROI) de seus esforços de marketing como um todo.

Os profissionais de marketing se envolvem com o público em muitas plataformas e através de muitos canais. A agregação de dados garante que seus insights de desempenho não sejam isolados. E isso permite uma compreensão holística dos esforços de marketing.

Essa visão abrangente é crucial para avaliar o ROI, otimizar campanhas e tomar decisões estratégicas informadas.

Um dos principais casos de uso de agregação de dados para mobile é a agregação de custos , que se refere ao processo de coleta e análise de todos os gastos com marketing em todos os canais e plataformas. Como mobile geralmente lidam com várias plataformas de marketing, parceiros de mídia e campanhas, o processo de agregar dados de custos pode ser bastante desafiador sem as ferramentas certas, como Singular .

Obviamente, a tarefa de coletar dados de custo de várias fontes pode ser extremamente demorada se realizada manualmente. Igualmente, se não mais desafiador, no entanto, é o processo de padronização desses dados em um formato que facilita a comparação e a análise entre as plataformas.

Este é um passo crucial, uma vez que a precisão dos insights da análise de dados depende muito da quantidade e da qualidade dos dados utilizados. É importante reunir dados precisos de alta qualidade e uma quantidade suficientemente grande para criar resultados relevantes.

Ter uma imagem unificada e precisa dos gastos com anúncios é essencial para melhorar o ROI das campanhas de marketing ao longo do tempo.

O guia de agregação de custos do Singular fornece três métodos principais para agregar dados de custo. Apenas uma delas é a ideia, e é o método Singular :

• Usando conectores de dados para todas as fontes de mídia: com essa abordagem, os conectores de dados sincronizam com cada fonte de mídia para coletar e unificar dados de custo. Uma integração direta da API, essa abordagem é a mais precisa e também pode fornecer a maior quantidade de dados relevantes, como anúncios criativos , direcionados , lances e assim por diante.
• Usando mobile : rastreando links com parâmetros URL é outra abordagem da atribuição mobile . Essa abordagem tem várias limitações, pois freqüentemente não pode extrair toda os dados da campanha. Além disso, os parâmetros de rastreamento de link geralmente podem ter discrepâncias nos dados de aproximadamente 30%, levando a relatórios imprecisos e incompletos. Em alguns casos, é necessária a aquisição de custos e outros dados por meio de links de rastreamento.
• Reconciliação manual em uma planilha: essa abordagem é o método de agregação de dados menos desejável. É demorado, torna difícil ou quase impossível padronizar dados e geralmente resulta em erro humano.

Na prática, a primeira abordagem de usar integrações diretas de API é a única maneira de garantir 100% de precisão e integridade dos dados, bem como um acordo completo entre o que seus parceiros de publicidade relatam, o que você vê e o que realmente é gasto. Da mesma forma, essa abordagem automatiza quase todas as tarefas manuais associadas à agregação de dados, tornando muito mais eficiente para os profissionais de marketing descobrir rapidamente insights acionáveis ​​a partir de seus dados.

Os principais componentes da agregação de dados são bastante claros.

1. Coleta de dados: coletar dados brutos de diversas fontes, incluindo mídias sociais, campanhas de e-mail, sites e plataformas de terceiros.
2. Normalização: padronizando formatos e estruturas de dados para garantir consistência e compatibilidade entre os conjuntos de dados.
3. Integração: combinando dados padronizados em um repositório centralizado, como um data warehouse ou plataforma de análise.
4. Análise: Utilizando ferramentas e técnicas analíticas para extrair insights significativos, identificar tendências e informar a tomada de decisão.

Para ajudá -lo com esse processo, Singular se conecta literalmente milhares de fontes de dados de marketing e ingerir dados de publicidade de várias maneiras diferentes, incluindo integrações de API, arquivos CSV e outros tipos de importações de dados. Singular também possui maneiras líderes do setor de padronizar e normalizar dados agregados sem processos manuais ou codificação adicional.

Abaixo está o processo passo a passo que Singular usa para agregação de dados:

• Conectar: ​​A primeira etapa é conectar uma integração direta de API com uma fonte de mídia a um painel da web, e-mail ou plataforma interna de BI. Independentemente de a fonte de dados ser mobile , desktop ou até mesmo off-line, ela pode ser ingerida em nossa API do conector de dados.
• Transformar: O próximo passo é pegar os dados brutos de cada fonte de mídia e transformá-los em um formato padronizado e enriquecido. Ao unificar os dados em uma única plataforma, isso permite que os profissionais de marketing extraiam insights significativos dos dados de suas campanhas multiplataforma.
• Analisar: agora que os dados foram padronizados, eles podem ser analisados ​​em nossa plataforma de relatórios nativa. Esta etapa permite que os profissionais de marketing visualizem, dinamizem ou transformem ainda mais os dados para a análise mais eficiente possível.
• Carregar: por fim, se você tiver sua própria solução interna de BI, Singular oferece a capacidade de carregar os dados enriquecidos e padronizados de volta em um data warehouse como o BigQuery. Esses dados podem então ser usados ​​em qualquer outra ferramenta de relatório, como Tableau ou Domo.

Em resumo, Singular fornece mobile as ferramentas de agregação de dados necessárias para analisar e otimizar o desempenho de seus esforços de marketing. Os profissionais de marketing podem acessar seus dados via API, ETL ou online.

Agora, você vê vários benefícios:

1. Tomada de decisão aprimorada: você obtém uma visão abrangente do desempenho do marketing, facilitando estratégias orientadas a dados.
2. Eficiência: você reduz o tempo e o esforço necessários para compilar e analisar dados.
3. Precisão: você minimiza os erros associados ao manuseio manual de dados.
4. Escalabilidade: você suporta o crescente volume e complexidade dos dados de marketing para todos os seus clientes de dados internos.