Julia Moreno août 1, 2024
Le data blending aide à combiner des données provenant de différentes sources pour une analyse complète, montrant ainsi des insights sans modifier les données originales.
Le data blending utilise du code externe et des formules dans les plateformes d'analytique de données. Il interroge les sources de données séparément et fusionne les résultats en visualisations claires. Cette méthode est plus rapide et plus flexible que les techniques traditionnelles de combinaison de données.
Pourquoi le Data Blending est Important
Le data blending est essentiel pour obtenir des insights utiles à partir de diverses sources de données. En combinant différents ensembles de données, les entreprises obtiennent une vue d'ensemble qui aide à une meilleure prise de décision et à l'efficacité opérationnelle. Par exemple, une entreprise de e-commerce peut mélanger les données de trafic du site web avec les métriques de marketing par email pour comprendre comment différentes campagnes stimulent les ventes. Cela aide à créer des stratégies d'email ciblées qui augmentent l'engagement client et les conversions.
Le data blending soutient également l'analytique en temps réel, ce qui est essentiel pour des réponses rapides aux changements du marché. Imaginez une entreprise menant une grande campagne publicitaire pendant un événement sportif. En mélangeant les données d'audience télévisuelle en direct avec les interactions sur les réseaux sociaux, l'équipe marketing peut ajuster ses publicités en temps réel pour maximiser l'engagement et la visibilité de la marque.
De plus, le data blending simplifie les processus de données, réduisant le besoin de support informatique étendu et d'un entrepôt de données coûteux. Les économies peuvent être réaffectées à des initiatives importantes comme le développement de produits ou l'expansion du marché.
Comment Utiliser le Data Blending en Marketing
1. Vérifier la Performance des Campagnes à Travers les Canaux :
La combinaison des données du site web avec les métriques des médias payants aide à identifier les meilleures campagnes. Différents canaux ont des forces ; certains génèrent du trafic, d'autres augmentent l'engagement. En fusionnant ces sources de données, les marketeurs peuvent comprendre :
- Performance globale à travers tous les canaux payants.
- Quelles campagnes et quels canaux génèrent le plus de trafic, de conversions ou d'engagements.
- Régions avec les taux de conversion les plus élevés.
2. Suivi de la performance des médias sociaux organiques :
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. Suivi du budget et des dépenses publicitaires :
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. Amélioration de la performance de recherche :
La fusion des données de Google Ads et de Google Search Console peut révéler des opportunités de mots-clés pour les recherches payantes et organiques. Par exemple, si certains mots-clés génèrent des clics et des conversions significatifs dans les annonces payantes mais manquent de classements organiques, cela indique un besoin d'optimisation organique. De même, des mots-clés organiques performants peuvent être ciblés dans des campagnes payantes. Inclure les données de qualité des annonces de Google Ads aide à optimiser la performance et l'efficacité budgétaire.
Conclusion
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 Top 5 des cas d'utilisation pour les connecteurs fusionnés.
Si vous souhaitez intégrer le data blending dans votre flux de travail et commencer à utiliser tous ses avantages, planifiez une réunion avec nous pour explorer comment DataSlayer peut vous aider.
