Hướng dẫn về Data Warehouse cho Digital Marketing Team

Bạn đang tìm kiếm một công cụ Data Warehouse Marketing nhưng không biết làm thế nào để bắt đầu?

Trong bài viết này, chúng tôi sẽ phân tích các ưu điểm chính của việc sử dụng kho dữ liệu cũng như những hạn chế liên quan. Bằng cách này, bạn có thể hiểu rõ hơn liệu giải pháp này có phù hợp với nhu cầu của bạn hay không.

Marketing Data Warehouse là gì?

Marketing Data Warehouse – Kho dữ liệu tiếp thị (DWH) là một giải pháp lưu trữ trên đám mây, cho phép các nhóm tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau vào một nền tảng duy nhất và sử dụng chúng để thực hiện phân tích và tạo báo cáo.

Sự khác biệt giữa kho dữ liệu và cơ sở dữ liệu là gì?

Mặc dù cả hai đều là các bộ dữ liệu có tổ chức, nhưng kho dữ liệu là nơi tập trung các dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, trong khi cơ sở dữ liệu thường chỉ chứa dữ liệu từ một nguồn cụ thể.

Bạn có thể hiểu kho dữ liệu như một kho lớn chứa nhiều bộ dữ liệu từ các nguồn khác nhau. Ví dụ, tất cả dữ liệu từ Hubspot hoặc Salesforce CRM được hợp nhất với dữ liệu chiến dịch Google Ads và các nền tảng truyền thông xã hội khác. Điều này giúp bạn theo dõi và phân tích chiến lược thu hút khách hàng qua nhiều kênh.

Trong khi đó, cơ sở dữ liệu thường chỉ chứa dữ liệu từ một nguồn cụ thể và được sử dụng chủ yếu để lưu trữ và truy xuất thông tin cụ thể.

Ví dụ, bạn có thể sử dụng cơ sở dữ liệu để lưu trữ thông tin về tất cả các giao dịch bán hàng trực tuyến, bao gồm giá sản phẩm, ngày giao dịch và ID khách hàng.

Tìm hiểu thêm: Data Lake, Data Warehouse: Khái niệm cơ bản về dữ liệu doanh nghiệp

Tại sao doanh nghiệp của bạn cần một kho dữ liệu Digital Marketing?

Kho dữ liệu là trụ cột của các báo cáo thông tin kinh doanh. Nhưng dù việc sử dụng một DWH (Data Warehouse) phổ biến hơn trong việc thực hiện phân tích tài chính ở cấp độ doanh nghiệp, điều đó không có nghĩa là chúng không thể hữu ích đối với một nhóm tiếp thị dựa trên dữ liệu.

Hãy cùng xem xét một số trường hợp sử dụng và lợi ích mà các nhóm tiếp thị nhận được thông qua việc sử dụng một kho dữ liệu tiếp thị để quản lý dữ liệu.

Đồng bộ dữ liệu về một nguồn duy nhất

Mỗi nhóm tiếp thị tập trung vào các kênh và chiến dịch khác nhau. Khi bạn bắt đầu mở rộng, bạn sẽ có các nhóm riêng biệt chịu trách nhiệm thực hiện và báo cáo kết quả trên các kênh khác nhau. Mỗi nhóm tập trung vào mục tiêu riêng của mình.

Khi tất cả những báo cáo đó được tạo ra một cách độc lập, không có cách nào để hiểu rõ hiệu suất của nỗ lực tiếp thị của bạn như một tổng thể. Chưa kể việc theo dõi ROI một cách chính xác.

Một kho dữ liệu dành cho tiếp thị có thể giúp các nhóm tiếp thị loại bỏ các lối vào dữ liệu và đồng bộ hóa tất cả các bên liên quan xung quanh một nguồn thông tin duy nhất, toàn diện nhất. Điều này dẫn đến các quyết định tốt hơn khi đến với các chiến dịch tiếp thị và việc chi tiêu ngân sách.

Kết hợp phân tích dữ liệu từ nhiều chiến dịch

Bằng cách kết hợp dữ liệu từ các kênh và các chiến dịch tiếp thị khác nhau, nhóm của bạn có thể xác định sự gánh nặng giữa các kênh và hiểu được cách mà các điểm tiếp xúc khác nhau trên hành trình của khách hàng ảnh hưởng đến tỷ lệ chuyển đổi.

Ví dụ, nếu bạn đang chạy quảng cáo trả tiền trên Facebook, Google Ads và một chiến dịch email marketing, thông qua phân tích cá nhân, bạn sẽ nhận được một số thông tin về hiệu suất của mỗi chiến dịch.

Khi bạn đồng bộ hóa dữ liệu của mình vào một kho dữ liệu tiếp thị và kết hợp các thông tin, việc nhìn thấy chiến dịch nào hiệu quả nhất và chiến dịch nào đem lại ROI cao nhất sẽ dễ dàng hơn, từ đó tối ưu hóa chiến lược dựa trên thông tin hành động.

Giảm thiểu sai sót của con người trong việc xử lý và phân tích dữ liệu khách hàng

Đôi khi, các báo cáo tùy chỉnh trong các công cụ phân tích có thể bị hạn chế, do đó việc xuất dữ liệu vào một bảng tính và xử lý nó để phân tích là một thói quen phổ biến trong các nhóm tiếp thị.

Nhưng khi bạn làm điều này thủ công và lặp đi lặp lại, có nguy cơ cao là dữ liệu của bạn sẽ không chính xác nữa do các lỗi của con người, như sao chép dòng sai sót hoặc vô tình xóa mất một số dữ liệu.

Bạn có thể sử dụng phần mềm để tự động xuất dữ liệu từ các công cụ mong muốn vào kho dữ liệu của bạn, loại bỏ việc chuyển dữ liệu thủ công và các lỗi liên quan đến nó.

Ví dụ, bằng cách sử dụng một công cụ như Linkle Digital Platform – bạn có thể thiết lập các data pipeline tự động từ nhiều nguồn dữ liệu đến một điểm đến kho dữ liệu như BigQuery.

Tự động hóa dữ liệu thời gian thực và tiết kiệm thời gian

Tự động hóa luồng dữ liệu giữa các công cụ tiếp thị của bạn và một kho dữ liệu không chỉ giảm thiểu lỗi của con người mà còn mang lại cho bạn quyền truy cập vào dữ liệu thời gian thực so với những thông tin đã lỗi thời.

Trong khi các báo cáo phân tích trong mỗi công cụ bạn sử dụng có thể được cập nhật liên tục, nhóm của bạn không thể nhận được những cập nhật đó trừ khi bạn cũng cập nhật báo cáo của nhóm.

Khi sử dụng một kho dữ liệu để tập trung dữ liệu của bạn, bạn có thể thiết lập đồng bộ dữ liệu tự động giữa các công cụ và kho dữ liệu, mang lại cho nhóm của bạn quyền truy cập vào thông tin thời gian thực trên toàn bộ hành trình của khách hàng.

Nhận được các biểu đồ phân tích tiếp thị tự cập nhật tốt hơn

Một trong những lợi ích chính của việc sử dụng kho dữ liệu tiếp thị là bạn có thể truy cập vào các bảng điều khiển phân tích tự cập nhật. Sau khi bạn đã tự động hóa các luồng dữ liệu của mình, bạn có thể đi một bước xa hơn và thiết lập đồng bộ hóa tự động.

Như vậy, tất cả các bảng điều khiển tiếp thị của bạn được xây dựng bằng dữ liệu cũng sẽ được cập nhật.

Chúng ta đã thấy những lợi ích chính của việc sử dụng kho dữ liệu cho nhóm tiếp thị của bạn. Nhưng làm thế nào để bạn chọn ra đúng cái?

Tiếp theo, chúng ta sẽ tìm hiểu về một số chức năng chính của kho dữ liệu mà bạn nên xem xét.

Tìm hiểu thêm: Data Warehouse là gì? Lợi ích của Kho dữ liệu với doanh nghiệp

Làm thế nào để chọn ra kho dữ liệu tốt nhất cho nhu cầu

Khi lựa chọn các công cụ SaaS kho dữ liệu tiếp thị, bạn cần đảm bảo rằng chúng có đủ khả năng để hoàn thành công việc. Giá cả cũng có thể là yếu tố quyết định, nhưng không chỉ dừng lại ở đó.

Dưới đây là những điều chính cần xem xét khi chọn ra kho dữ liệu tiếp thị tốt nhất:

Tích hợp với cấu trúc công nghệ và kỹ năng của nhóm:

Lý tưởng nhất, kho dữ liệu bạn chọn nên tích hợp với nhiều nguồn dữ liệu, giúp bạn thu thập và phân tích dữ liệu từ tất cả các công cụ của bạn một cách dễ dàng.

Tính tương thích với các công cụ ETL

Nếu bạn định sử dụng một công cụ ETL để tự động hóa luồng dữ liệu của mình, bạn nên tìm kiếm một kho dữ liệu được hỗ trợ bởi công cụ ETL bạn chọn. Ví dụ, Coupler.io hỗ trợ các luồng dữ liệu tự động trực tiếp vào kho dữ liệu BigQuery mà bạn có thể thiết lập mà không cần phải lập trình hoặc hiểu cách một API hoạt động.

Chi phí lưu trữ và tính toán

Tùy thuộc vào lượng dữ liệu bạn dự định lưu trữ trong kho dữ liệu, cũng như xử lý, điều này sẽ ảnh hưởng đến chi phí cuối cùng của bạn. Hầu hết các kho dữ liệu sẽ cung cấp một số lưu trữ và sức mạnh xử lý miễn phí.

Ví dụ, BigQuery của Google cung cấp giá tính toán theo yêu cầu. Điều này có nghĩa là bạn chỉ trả tiền cho sức mạnh tính toán của các truy vấn của bạn cần cho việc phân tích dữ liệu. 1TB đầu tiên mỗi tháng là miễn phí, sau đó bạn sẽ được giá là $6.25 cho mỗi TB bổ sung. Bạn cũng được 10GB lưu trữ miễn phí. Tìm hiểu thêm về giá cả của BigQuery.

Tích hợp với công cụ trực quan hóa dữ liệu và BI:

Các tích hợp với các công cụ như Looker Studio, Power BI hoặc các công cụ trực quan hóa dữ liệu khác mà bạn chọn cũng nên là một yếu tố quyết định khi chọn ra kho dữ liệu tốt nhất cho các nhóm tiếp thị.

Điều này sẽ đơn giản hóa quá trình chuyển từ dữ liệu thô sang phân tích thông minh từ các nguồn khác nhau trong một bảng điều khiển toàn diện mà không cần một nhóm kỹ sư dữ liệu.

Tìm hiểu thêm: Data Driven là gì? 8 bước triển khai dữ liệu cho doanh nghiệp

Những giải pháp kho dữ liệu trên đám mây tốt nhất để chọn

Nếu bạn không chắc chắn nên bắt đầu từ đâu khi tìm kiếm giải pháp kho dữ liệu trên đám mây phù hợp cho nhóm tiếp thị của mình, đây là danh sách các nhà hàng hàng đầu trên thị trường:

Google BigQuery

Google BigQuery là một giải pháp kho dữ liệu được sử dụng rộng rãi trong lĩnh vực tiếp thị, dễ bắt đầu và cung cấp các kết nối trước được xây dựng với các công cụ Google khác, như Google Analytics hoặc Google Sheets. Bạn nhận được 10GB lưu trữ và 1 TB đầu tiên của sức mạnh tính toán miễn phí. Đây là nơi tốt để bắt đầu nếu bạn là một nhóm nhỏ, cộng thêm chi phí mở rộng được phân đoạn, quá trình đó cũng được trang bị với khả năng học máy nên việc phân tích lượng lớn dữ liệu và sử dụng mô hình hóa dữ liệu để dự đoán hành vi của khách hàng trong tương lai dựa trên dữ liệu hiện tại trở nên dễ dàng hơn.

Amazon Redshift

Amazon Redshift là một phần của giải pháp đám mây Amazon Web Services (AWS) và là một giải pháp kho dữ liệu tiếp thị có thể so sánh với BigQuery về hiệu suất và khả năng mở rộng, nhưng cấu trúc giá của họ có thể phức tạp hơn đối với người mới bắt đầu. Giá tính theo yêu cầu của họ được tính theo giờ dựa trên các loại node bạn chọn để chạy kho dữ liệu của bạn. Việc thiết lập và bảo trì cho điều này đòi hỏi sự trợ giúp từ một nhóm kỹ sư, làm cho Amazon Redshift phù hợp hơn cho các nhóm cấp doanh nghiệp.

Snowflake

Snowflake là một cơ sở dữ liệu quan hệ được lưu trữ trên đám mây cho phép lưu trữ và phân tích dữ liệu bằng cách sử dụng các truy vấn SQL. Snowflake đặt trên cơ sở hạ tầng của AWS, Microsoft Azure và Google Cloud, cho phép bạn mở rộng kho dữ liệu của mình qua nhiều địa điểm. Là một công cụ phức tạp hơn để sử dụng, đây cũng là một lựa chọn được khuyến khích cho các nhóm doanh nghiệp.

Azure Synapse

Kho dữ liệu của Microsoft, là một lựa chọn tuyệt vời cho một kho dữ liệu mang lại tỷ lệ giá/triển vọng tốt, nhưng nó đắt hơn so với BigQuery. Nếu bạn đang sử dụng Power BI hoặc các công cụ Microsoft khác như Excel, vẫn là một lựa chọn để xem xét do tích hợp nội bộ của nó có thể tối ưu hóa các luồng dữ liệu của bạn.

Linkle Data Platform giúp bạn như thế nào?

Linkle Data Platform là một công cụ tự động hóa không cần mã lập trình cho phép bạn xuất dữ liệu từ nhiều nguồn dữ liệu trực tiếp vào BigQuery và các điểm đến khác, vì vậy bạn không cần phải làm điều đó thủ công.

Một trong những lợi ích chính của việc sử dụng Linkle Data Platform để xuất dữ liệu của bạn vào một kho dữ liệu là nó cho phép bạn nhập nhiều nguồn dữ liệu và biến đổi và chuyển đổi dữ liệu trước khi gửi nó vào BigQuery.

Quá trình này đơn giản và rõ ràng, bao gồm ba bước: Xuất, Biến đổi và Quản lý.

Hãy xem xét từng bước một cách chi tiết hơn bằng tài liệu bên dưới: Quy-trinh-trien-khai-Data-Warehouse-cho-doanh-nghiep.pdf

Khi nào nhóm tiếp thị của bạn nên bắt đầu sử dụng một kho dữ liệu?

Một kho dữ liệu có thể phù hợp hoàn hảo với một số nhóm tiếp thị và là một gánh nặng đối với những nhóm khác.

Nếu bạn đang cố gắng quyết định liệu điều này có phù hợp với bạn hay không, dưới đây là một số tình huống mà bạn có thể muốn bắt đầu sử dụng một kho dữ liệu:

• Chìm đắm trong các bảng tính và gặp khó khăn trong việc gánh nặng: Nếu nhóm tiếp thị của bạn đang theo dõi hiệu suất bằng cách sử dụng nhiều bảng tính và việc hiểu ROI trở nên khó khăn, việc tập trung tất cả dữ liệu của bạn trong một kho dữ liệu để phân tích và báo cáo sẽ là bước tiếp theo của bạn.
• Bạn cần một giải pháp lưu trữ dữ liệu đáng tin cậy hơn: Trong khi các công cụ như Google Drive hoặc Dropbox dễ sử dụng để lưu trữ và chia sẻ dữ liệu, khi phân tích dữ liệu qua nhiều nguồn khác nhau, bạn nên chọn một giải pháp không chỉ lưu trữ dữ liệu của bạn mà còn cho phép bạn xử lý nó và sử dụng nó cho báo cáo rõ ràng.
• Báo cáo của Google Analytics quá hạn chế và không cung cấp đủ thông tin: GA hoạt động tốt cho việc báo cáo về lưu lượng trang web và hầu hết là tiếp cận, nhưng khi bạn cố gắng nghiên cứu dữ liệu, các báo cáo được cài đặt trước hoặc tùy chỉnh có thể bị hạn chế.
• Quản lý nhiều nền tảng tiếp thị và cần phân tích các chỉ số trên toàn bộ hành trình của khách hàng: Xử lý và phân tích các tập dữ liệu lớn từ các kênh tiếp thị khác nhau có thể trở thành công việc tốn thời gian và dễ mắc lỗi của con người khi không sử dụng một kho dữ liệu để đưa dữ liệu của bạn vào một nơi.
• Báo cáo qua các dự án và chiến dịch khác nhau để đưa ra quyết định tốt hơn: Các nhóm lớn thường áp dụng các chiến lược tiếp thị khác nhau tại các giai đoạn khác nhau của hành trình của khách hàng. Một kho dữ liệu tiếp thị sẽ cho phép bạn theo dõi hiệu suất qua nhiều kênh và tạo ra các báo cáo có thông tin.

Nhược điểm của kho dữ liệu trong tiếp thị

Chúng ta đã khám phá ứng dụng chính của kho dữ liệu trong tiếp thị và những lợi ích của nó, và để bạn có thể đưa ra quyết định có hiểu biết, hãy cùng xem xét một số hạn chế của việc sử dụng nó.

Đầu tiên, chi phí lưu trữ và xử lý dữ liệu sẽ phụ thuộc vào nền tảng bạn chọn, nhưng hầu hết các công cụ đều cung cấp giá dựa trên việc sử dụng, làm cho chi phí hàng tháng của bạn không thể dự đoán. Nếu điều này là một vấn đề đối với bạn, việc giám sát chặt chẽ sẽ được yêu cầu để đảm bảo bạn không vượt quá ngân sách của mình.

Ngoài giá cả, một kho dữ liệu đòi hỏi việc bảo trì. Điều này bao gồm kiến ​​trúc đám mây cho các công cụ như Amazon Redshift, hoặc đơn giản là quản lý và bảo trì dữ liệu bên trong công cụ kho dữ liệu của bạn.

Lý tưởng nhất, bạn nên có ít nhất một nhà phân tích dữ liệu tiếp thị trong nhóm của bạn có thể quản lý việc biến đổi và bảo trì dữ liệu ngoài việc phân tích dữ liệu.

Điều này dẫn chúng ta đến một nhược điểm khác: nhu cầu về kỹ năng trong nhà hoặc mở rộng nhóm. Mặc dù không phải lúc nào cũng là một nhược điểm, nhưng điều này vẫn có thể làm chậm tiến độ của các nhóm có hạn chế ngân sách.

Mặc dù có nhược điểm, nếu nhóm của bạn đang phát triển và bạn đang tìm kiếm khả năng mở rộng, những lợi ích của việc sử dụng một kho dữ liệu, như những thông tin dữ liệu tốt hơn và báo cáo toàn diện qua nhiều kênh, vẫn lớn hơn những khó khăn trong việc triển khai và bảo trì.