ETL de Marketing

Propósito geral ETL ferramentas são excelentes para mover dados estruturados de bancos de dados entre sistemas. Elas enfrentam dificuldades com as realidades dos dados de marketing: esquemas bagunçados que mudam sem aviso, lógica de atribuição, conversão de moeda, deduplicação de eventos em nível de usuário, formatos de dados de monetização de anúncios e a cauda longa de redes regionais e nichos. Singular foi construído especificamente para dados de marketing, com normalização, junção de atribuição e enriquecimento de metadados criativos incorporados ao pipeline. O resultado são dados que chegam ao seu data warehouse já prontos para análise, em vez de dados que sua equipe precisa limpar antes de ser’ utilizável. Singular também extrai dados de custo de 1,200+ redes e os associa à atribuição na origem, algo que ferramentas ETL puras não’ conseguem fazer.

Singular entrega quatro tipos de dados: dados de campanha agregados (custo, instalações, impressões, cliques, conversões, KPIs segmentados por rede, aplicativo, SO, país, criativo e outras dimensões), dados agregados de monetização de anúncios (receita de anúncios, solicitações, impressões), dados de atribuição em nível de usuário (conversões, eventos in‑app, postbacks do SKAdNetwork, pontos de contato entre dispositivos) e dados de receita de anúncios em nível de usuário (receita por impressão de parceiros de mediação, incluindo IronSource, AppLovin e MoPub).

Dados agregados são entregues a cada 6 h e dados de usuário, a cada hora. Para eventos de usuário, 95 % são exportados em até 3 h. A frescura real depende da rede upstream: algumas fornecem quase em tempo real, outras com atraso de 24 h. Singular entrega assim que a fonte disponibiliza, sem atraso adicional no pipeline.

ETL move dados de fontes operacionais (redes de anúncios, apps) para um data warehouse para análise. Reverse ETL move dados na direção oposta: do warehouse de volta para ferramentas operacionais (plataformas de anúncios, gerenciadores de audiência, CRM) para que segmentos, modelos e previsões construídos com os dados do warehouse impulsionem campanhas. Singular suporta ambos, ETL via Marketing ETL, reverse ETL via Audience Management, com um pipeline gerenciado para sincronizar audiências e eventos de conversão de volta às redes de anúncios.

Sim. Singular entrega nativamente ao Snowflake, BigQuery, Redshift, Databricks, Postgres, S3, GCS, SFTP, Tableau e Looker. Dados agregados, em nível de usuário e de log são todos suportados, com esquemas padronizados projetados para consultas posteriores. O pipeline funciona como um serviço gerenciado, portanto alterações nas APIs de rede, novas adições de canais ou atualizações de esquema do warehouse não exigem que sua equipe de engenharia don’t intervenha.

Toda ferramenta de IA de marketing, dos modelos MMM ao lance preditivo e agentes de campanha GenAI, funciona com os dados históricos e ao vivo que sua equipe fornece. Nomes de campanha inconsistentes, dados de custo ausentes, eventos de usuário duplicados e esquemas não normalizados geram ruído que o modelo precisa contornar. Camada de dados mais limpa, saída de IA melhor. Singular’s marketing ETL é a base que faz o restante da pilha moderna de IA realmente funcionar.