Agregação de dados

Moderno profissionais de marketing têm um grande problema: seus dados estão em 15, 50, até 500 locais. Esses locais vão de parceiros de anúncios a plataformas de marketing, lojas de apps e bancos de dados internos. Sem consolidar todos ou ao menos a maioria desses dados para análise, é difícil saber como crescer otimamente. A solução: agregação de dados.

A agregação de dados é o processo de coletar, consolidar e resumir dados de múltiplas fontes em um formato unificado para análise e tomada de decisões. Em marketing, isso significa integrar dados de diversos canais, como plataformas de anúncios, ferramentas de análise e sistemas de CRM, para fornecer uma visão abrangente das métricas de desempenho, comportamentos de clientes/usuários/jogadores e eficácia das campanhas. Para os anunciantes, significa coletar e unificar todos os dados de custos e campanhas em um só lugar.

Reunir todos os seus dados parece simples.

Na verdade, não.

O primeiro passo é simplesmente reunir todos os seus dados de marketing — especialmente os de custo — em um único local onde podem ser analisados facilmente. Há dificuldades significativas para alcançar esse passo: muitas ferramentas que afirmam fazer agregação de custos ou agregação de dados não coletam realmente todos os dados e todas as granularidades que os profissionais de marketing podem precisar.

O segundo grande desafio, obviamente, é a ingestão dos dados de forma padronizada e normalizada, que permita analisá-los e extrair informações relevantes.

Esse é um problema crucial.

No passado, os profissionais de marketing agregavam dados manualmente usando planilhas. Esse processo, porém, exige muito trabalho tedioso para reformatar, padronizar e preparar os dados para análise. (É comum cometer pequenos erros que se acumulam.) Para profissionais de marketing modernos, que utilizam inúmeros canais, plataformas e campanhas, a agregação manual é ineficiente para fins analíticos. Automatizar a agregação permite entender e analisar o desempenho de cada campanha individual, bem como o retorno sobre investimento (ROI) de seus esforços de marketing como um todo.

Os profissionais de marketing interagem com o público em diversas plataformas e por meio de vários canais. A agregação de dados garante que as informações sobre o desempenho não fiquem isoladas, permitindo uma compreensão holística dos esforços de marketing.

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

Um dos principais casos de uso da 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 agregação de dados de custos pode ser bastante desafiador sem as ferramentas certas, como Singular.

Obviamente, a tarefa de coletar dados de custos de múltiplas fontes pode ser extremamente demorada se feita manualmente. Igualmente desafiador, ou até mais, é o processo de padronizar esses dados em um formato que facilite a comparação e a análise entre diferentes plataformas.

Esta é uma etapa crucial, visto que a precisão das conclusões obtidas a partir da análise de dados depende muito da quantidade e da qualidade dos dados utilizados. É importante coletar dados precisos e de alta qualidade, em quantidade suficiente para gerar resultados relevantes.

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

Singular’s guia de agregação de custos apresenta três principais métodos para agregar dados de custo. Apenas um deles é ideal, e é o método Singular usa:

• Utilizando 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 os dados de custo. Por ser uma integração direta via API, essa abordagem é a mais precisa e também pode fornecer a maior quantidade de dados relevantes, como criativos de anúncios, segmentação, lancese assim por diante.
• Usando mobile parâmetros de link de atribuição: Links de rastreamento com parâmetros de URL são outra abordagem para mobile atribuição. Esta abordagem tem várias limitações, pois frequentemente não consegue obter todos os dados da campanha. Além disso, os parâmetros dos links podem apresentar discrepâncias de cerca de 30%, gerando relatórios imprecisos e incompletos. Em alguns casos, é necessário obter custos e outros dados via links de rastreamento.
• Reconciliação manual em uma planilha: Esta abordagem é o método menos desejável de agregação de dados. É demorado, dificulta ou quase impossibilita a padronização dos dados e geralmente resulta em erro humano.

Na prática, a primeira abordagem, que utiliza integrações diretas de API, é a única maneira de garantir 100% de precisão e integridade dos dados, bem como total concordância entre o que seus parceiros de publicidade relatam, o que você vê e o que é efetivamente 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 descobrirem insights acionáveis ​​a partir de seus dados com rapidez.

Os componentes-chave da agregação de dados são bastante claros.

1. Coleta de dados: Recolhimento de dados brutos de diversas fontes, incluindo mídias sociais, campanhas de e-mail, sites e plataformas de terceiros.
2. Normalização: Padronização dos formatos e estruturas de dados para garantir consistência e compatibilidade entre conjuntos de dados.
3. Integração: Combinar dados padronizados em um repositório centralizado, como um data warehouse ou uma plataforma de análise.
4. Análise: Utilização de ferramentas e técnicas analíticas para extrair informações relevantes, identificar tendências e fundamentar a tomada de decisões.

Para auxiliar nesse processo, Singular se conecta a milhares de fontes de dados de marketing e ingere dados de publicidade de diversas maneiras, incluindo integrações de API, arquivos CSV e outros tipos de importação de dados. Singular também oferece soluções inovadoras para padronizar e normalizar dados agregados sem processos manuais ou programação adicional.

A seguir, apresentamos o processo passo a passo que Singular utiliza para agregação de dados:

• Conectar: ​​O primeiro passo é conectar uma integração de API direta com uma fonte de mídia a um painel da web, e-mail ou plataforma de BI interna. Independentemente de a fonte de dados ser mobile, desktop ou mesmo offline, ela pode ser integrada à nossa API de conexão 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 relevantes de seus dados de campanhas multiplataforma.
• Análise: Agora que os dados foram padronizados, podem ser analisados ​​em nossa plataforma de relatórios nativa. Esta etapa permite que os profissionais de marketing visualizem, pivotem ou transformem ainda mais os dados para obter a análise mais eficiente possível.
• Carregamento: Por fim, se você possui sua própria solução de BI interna, Singular oferece a possibilidade de carregar os dados enriquecidos e padronizados de volta para um data warehouse como o BigQuery. Esses dados podem então ser usados ​​em qualquer outra ferramenta de geração de relatórios, como Tableau ou Domo.

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

Agora você pode observar diversos benefícios:

1. Tomada de decisões aprimorada: você obtém uma visão abrangente do desempenho de marketing, facilitando estratégias baseadas em dados.
2. Eficiência: Você reduz o tempo e o esforço necessários para compilar e analisar dados.
3. Precisão: Você minimiza os erros associados ao processamento manual de dados.
4. Escalabilidade: Você oferece suporte ao crescente volume e complexidade dos dados de marketing para todos os seus clientes de dados internos.