Marketing Data Warehouse

Kaikki markkinointidata yhden katon alla

Markkinoinnin data warehouse eli marketing data warehouse on keskeinen työkalu nykypäivän datalähtöisessä markkinoinnissa. Mikä se on, mitä se vaatii ja mitä se voisi mahdollistaa yrityksenne markkinoinnille?
Simo Partanen
Kirjoittaja on Avidlyn Senior Marketing Data Analytics & AI Specialist. Hän auttaa asiakkaitaan data-pohjaisen markkinoinnin toteuttamisessa. Etenkin AI:n ja hakukonemarkkinoinnin mahdollisuudet on Simon ammatillisen intohimon kohteita.
chart

Mikä on marketing data warehouse?

Marketing data warehouse mahdollistaa markkinointiisi liittyvän datan kokoamisen yhteen paikkaan, saman katon alle monista eri lähteistä. Yleisiä datan lähteitä ovat muun muassa verkkosivuston analytiikka, sosiaalisen median kanavat, CRM-järjestelmä ja lukuisat mainosalustat. Käytännössä marketing data warehouse on siis strukturoidun ja semistukturoidun markkinointidatan säilytyspaikka.

Mitä käyttöönottoon vaaditaan?

Marketing data warehousen käyttöönottoon tarvitaan data-alusta datan varastointiin sekä prosessit tai ohjelmistot datan siirtämiseen eri kanavien välillä. Kyseessä on siis melko moniuloitteinen kokonaisuus, josta voi luoda juuri sen näköisen kuin tarpeet vaativat. 

Suosittuja data-alustoja ovat esimerkiksi pilvipohjaiset palvelut, kuten BigQuery sekä Azure. Mitä enemmän dataa on, sitä enemmän tilaa sen säilyttämiseen tarvitaan ja pilvipohjainen palvelu skaalautuu hyvin tarpeen kasvaessa tai muuttuessa.

Lisäksi dataa pitää kuljettaa data-alustalle sopivin metodein. Datan automaattiseen siirtämiseen rajapinta-ratkaisuja tarjoavat toimijat kuten SuperMetrics sekä funnel.io, mutta dataa on myös mahdollista tuoda manuaalisesti, mikä voi olla tarpeen esimerkiksi myyntidatan osalta.
 

Miksi marketing data warehouse on tärkeä?

Marketing data warehousen yksi tärkeimmistä rooleista on markkinointidatan varmuuskopiointi. Kun data on tallessa yrityksen oman koneiston päällä, se ei häviä kuin tuhka tuuleen.

Esimerkiksi mainosalustojen data voi jäädä saavuttamattomiin, mikäli mainostili menee lukkoon. Marketing data warehouse mahdollistaa kanavakohtaisesti aiempien tulosten hakemisen, mikäli mainostiliä joudutaan rakentamaan uudelleen.

Lisäksi alustat kuten Google Analytics 4 ja Google Search Console sisältävät datan säilyvyyteen liittyviä rajoitteita. Perusmallisessa GA4:ssä käyttäjä- sekä tapahtumadatan maksimisäilytysaika on 14 kuukautta, jonka jälkeen osa yksityiskohtaisempi data häviää. Demograafisissa tiedoissa säilytysaika on vain kaksi kuukautta.

Koneoppimisella vauhtia ja syvyyttä markkinoinnin analysointiin

Kun dataa saadaan kerättyä marketing data warehouseen kuin isoon saaviin, se alkaa myös tuottamaan paljon enemmän analysoitavaa. Korrelaatiot eri datojen välillä on mahdollista saada näkyviin. Markkinointi- ja myyntitoimet, joita oli ehkä aiemmin hankala linkittää toisiinsa, pääsevät uuteen valoon, kun data on tallessa samassa paikassa ja analysoitavissa ristiin.

Tämän myötä myös isot datamassat mahdollistavat koneoppimisen hyödyntämisen datan analyysin tekemisessä. Koneoppimisen avulla on mahdollista havaita laaja-alaisemmin erilaisten toimenpiteiden vaikutusta markkinoinnin onnistumiseen. Myös Marketing Mix Modeling hyötyy paljon koneoppimisen tuomista mahdollisuuksista nopeuttaen datan käsittelyaikaa huomattavasti.

Jäikö sinulle kysyttävää?

Mikäli tämä kuulostaa teille oikealle suunnalta datamaturiteetin kehittämiseen, autamme mielellämme ratkaisun suunnittelussa ja toteutuksessa. Voit myös ladata digimaturiteetti kaavion, josta saat hyvän alun myös tämän puolen kehittämiseen.

Ota yhteyttä
Simo Partanen
Kirjoittaja on Avidlyn Senior Marketing Data Analytics & AI Specialist. Hän auttaa asiakkaitaan data-pohjaisen markkinoinnin toteuttamisessa. Etenkin AI:n ja hakukonemarkkinoinnin mahdollisuudet on Simon ammatillisen intohimon kohteita.