Data Blending hilft, Daten aus verschiedenen Quellen für eine umfassende Analyse zu kombinieren, wodurch Erkenntnisse gewonnen werden, ohne die ursprünglichen Daten zu verändern.

Data Blending verwendet externen Code und Formeln in Datenanalyseplattformen. Es fragt die Datenquellen separat ab und kombiniert die Ergebnisse in klaren Visualisierungen. Diese Methode ist schneller und flexibler als traditionelle Datenkombinationstechniken.

Warum Data Blending wichtig ist

Data Blending ist entscheidend, um nützliche Erkenntnisse aus verschiedenen Datenquellen zu gewinnen. Durch die Kombination unterschiedlicher Datensätze erhalten Unternehmen einen umfassenden Überblick, der zu besseren Entscheidungen und betrieblicher Effizienz beiträgt. Zum Beispiel kann ein E-Commerce-Unternehmen Website-Verkehrsdaten mit E-Mail-Marketing-Metriken kombinieren, um zu verstehen, wie verschiedene Kampagnen den Umsatz steigern. Dies hilft, gezielte E-Mail-Strategien zu entwickeln, die das Kundenengagement erhöhen und die Conversion-Raten steigern.

Data Blending unterstützt auch Echtzeitanalysen, die für schnelle Reaktionen auf Marktveränderungen entscheidend sind. Stellen Sie sich ein Unternehmen vor, das während eines Sportereignisses eine große Werbekampagne durchführt. Durch das Blending von Live-TV-Zuschauerzahlen mit Interaktionen in sozialen Medien kann das Marketingteam ihre Werbung in Echtzeit anpassen, um Engagement und Markenbekanntheit zu maximieren.

Darüber hinaus vereinfacht Data Blending die Datenprozesse, wodurch der Bedarf an umfangreicher IT-Unterstützung und teuren Datenlagerungen verringert wird. Die Einsparungen können in wichtige Initiativen wie Produktentwicklung oder Markterweiterung umgeleitet werden.

Wie man Data Blending im Marketing einsetzt

1. Überprüfung der Kampagnenleistung über alle Kanäle:

Die Kombination von Website-Daten mit Paid Media-Metriken hilft, die besten Kampagnen zu identifizieren. Verschiedene Kanäle haben unterschiedliche Stärken; einige generieren Traffic, andere steigern das Engagement. Durch die Zusammenführung dieser Datenquellen können Marketer verstehen:

• Die Gesamtleistung über alle bezahlten Kanäle.
• Welche Kampagnen und Kanäle den meisten Traffic, die meisten Conversions oder das meiste Engagement generieren.
• Regionen mit den höchsten Conversion-Raten.

2. Überwachung der organischen Social Media-Leistung:

Marketers often run social media campaigns on platforms like TikTok, Instagram, and LinkedIn. Blending data from these channels helps spot which ones perform best. For instance, if Facebook isn’t performing well compared to Instagram and LinkedIn, you can shift resources to the more effective platforms.

3. Verfolgung des Budgets und der Werbeausgaben:

Data blending is crucial for budget tracking. By merging spend data from different channels, marketers can create detailed budget reports, calculate projected spends, identify overspending trends, compare actual costs with projections, allocate resources more effectively, and stay within budget. This comprehensive view ensures better control over finances, helping businesses optimize campaign performance while avoiding unnecessary expenses.

4. Verbesserung der Suchleistung:

Die Zusammenführung von Daten aus Google Ads und der Google Search Console kann Keyword-Möglichkeiten für sowohl bezahlte als auch organische Suche aufzeigen. Zum Beispiel, wenn bestimmte Keywords signifikante Klicks und Conversions in bezahlten Anzeigen generieren, aber keine organischen Rankings haben, deutet dies auf einen Bedarf an organischer Optimierung hin. Ebenso können leistungsstarke organische Keywords in bezahlten Kampagnen gezielt werden. Die Einbeziehung von Quality Score-Daten aus Google Ads hilft, die Leistung und Budgeteffizienz zu optimieren.

Fazit

Marketers often work across multiple channels. Without combining data from these sources, they miss out on the full picture. Data blending helps marketers use their data effectively, leading to better strategies and results. It consolidates information from various platforms, such as social media, email campaigns, and website analytics, into one cohesive view. This unified approach enables marketers to identify patterns, track performance, and make data-driven decisions more efficiently.

By adopting data blending practices, businesses can improve their marketing insights, streamline operations, and achieve greater success in their campaigns. This technique not only saves time by automating manual data aggregation but also reduces errors that could arise from handling multiple datasets individually. For more detailed strategies on using data blending, check out our article on Die 5 besten Anwendungsfälle für Blended Connectors.

Wenn Sie Data Blending in Ihren Workflow integrieren und alle Vorteile davon nutzen möchten, vereinbaren Sie ein Treffen mit uns um zu erkunden, wie DataSlayer Ihnen helfen kann.