如何將Google BigQuery變成強大的營銷數據倉庫

如何將Google BigQuery變成強大的營銷數據倉庫

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這篇文章由Supermetrics贊助。 本文中表達的觀點是讚助商自己的觀點。

Martech 5000 supergraphic突出了營銷人員面臨的巨大挑戰。 隨著越來越多的產品,工具和平台出現,數據營銷人員需要收集,監控和分析的數量也越來越多。

為了進一步加劇這一挑戰,市場營銷最著名的信息圖表背後的人物斯科特布林克最近表示,“在某些方面,忘記了馬奇1000。 歡迎來到martech 50,000。“

Supermetrics  -  MarTech 5000

這意味著那些公司和營銷團隊可以更好地利用可獲得競爭優勢的可用數據。

通常情況下, 電子表格是營銷人員在一個地方收集數據時的首選方案,但即使他們有自己的限制。

那麼,營銷人員在大型存儲庫中收集大數據時的下一個選擇是什麼?

答案是數據倉庫。

什麼是BigQuery?我為什麼要關心?

Google BigQuery是一個快速,可擴展且完全託管的數據倉庫,可實現大規模分析。

營銷人員應將其數據存儲在Google BigQuery中的原因有很多。

無限數據

如果您使用Google表格或Excel進行營銷數據分析,您就會知道電子表格的容量有限。

但是在BigQuery中,您可以存儲無限量的數據,這意味著您可以將所有營銷數據從每個平台轉移到一個集中的位置。

訪問所有歷史數據

許多本機平台限制了您可以訪問的歷史數據量。 例如,Google Search Console在其原生界面中提供六個月的歷史數據。

雖然構建在其API之上的應用程序將這個數位增加到16個月,但您仍然無法全面了解過去的性能。

但是使用BigQuery,您可以使用它來存儲您過去的所有數據,從而全面了解您的歷史性能。

來自不同平台的數據

正如我們在Brinker的超級圖形中看到的那樣,營銷人員在很多平台上都有很多數據。

在一個集中式存儲庫中收集所有這些內容是為您的營銷績效建立單一事實來源的唯一方法。

分析粒度級別

在每個營銷平台中,您都可以獲得許多指標和維度。

但是,將數據導出到BigQuery時,您通常可以使數據的粒度高於這些本機接口中的數據。

例如,將數據從Google Analytics或Adobe Analytics傳輸到BigQuery時,您可以在事件或用戶級別獲得粒度。

因此,假設您運行的是電子商務網站,這樣您就可以執行深層路徑分析,以確定哪些是您網站訪問者最常見的網頁路徑,以及這些路徑在購買者和剛剛瀏覽者之間的差異。

在本機UI中無法進行此分析,因為它們不提供原始事件數據。

使用BigQuery,它提供了一個全新的機會來真正深入挖掘數據並實現本機接口內未提供的粒度級別。

如何輕鬆將我的數據導入BigQuery?

那麼如何在BigQuery中實際獲取數據呢?

嗯,這正是我們為BigQuery構建Supermetrics的原因。

很簡單,它是第一個原生BigQuery數據傳輸服務應用程序,可讓您將所有非Google營銷平台(包括Facebook,Instagram,LinkedIn,Twitter,Bing等)的數據移動​​到BigQuery中。

此外,您還可以從尚未與BigQuery集成的Google平台(例如Google Search Console和Google My Business)移動數據,同時還可以在不需要支付GA 360費用的情況下獲取Google Analytics。

在Supermetrics,我們的使命是純粹而簡單的:讓營銷人員輕鬆地將數據從任何地方移動到他們想要的任何地方。

我們所有的產品都是由營銷人員為營銷人員製作的,這就是為什麼我們想要將數據轉移到BigQuery非常簡單。

我們不需要了解如何移動數據和理解SQL基礎知識的技術細節。 相反,您只需選擇要遷移到BigQuery的數據,Supermetrics將負責其餘的工作。

能夠從營銷平台中提取數據深度也是進行複雜分析的重要組成部分。

這就是為什麼我們花費了大量的時間和精力來確保我們的連接器為營銷人員提供比任何其他BigQuery應用程序更多的指標和維度。

此外,數據也由我們的預定義模式進行預轉換。 這基本上意味著一旦您的數據在BigQuery中,您就不需要對它做任何事情,它將以營銷人員需要的格式呈現。

BigQuery的Supermetrics

我如何可視化BigQuery中的數據?

在BigQuery中獲得數據之後,就會有趣的部分:將其導出到可視化和BI工具。

Tableau,Looker和PowerBI等產品提供了強大的平台,可將您的數據轉換為圖表,以便您可以監控,分析和報告您的營銷績效。

為了為營銷人員建立完整的端到端解決方案,我們還為Google Data Studio構建了一個專用連接器,以便您可以使用Supermetrics通過BigQuery和Data Studio獲取所有數據。

DataMeite連接器有幾個好處,它被捆綁到Supermetrics for BigQuery中,因為它:

  • 自動合併來自多個源的數據,而無需編寫SQL。
  • 使用友好的命名結構為所有字段設置數據類型(例如,“帳戶名稱”而不是“account_name”)。
  • 添加CTR等計算指標,無需手動定義公式。
  • 自動包含您通常需要配置的周,月和年等時間字段。

BigQuery:營銷人員的常見用例

營銷人員可以使用BigQuery進行無休止的場景,但這裡有三種常見的方法可以幫助您入門。

跨渠道PPC分析

從您的PPC廣告系列中收集跨多個渠道的數據,以確定哪些平台在每個廣告系列中效果最佳。

使用Supermetrics for BigQuery,您現在可以將來自頻繁使用的付費營銷平台(包括Facebook,Instagram,LinkedIn和Bing Ads)的數據提取到BigQuery中,這樣您就可以做到這一點。

這意味著您可以將所有數據放在中央位置,並可以建立混合數據的全包視覺報告。

反過來,這將確保更明智地分配您的績效營銷預算並提高投資回報率。

網站分析+ CRM

數位營銷人員了解轉化前後的訪客行為至關重要。 在轉換之前,前景通常會與多個訪問中的多個頁面和內容片段進行交互。

在轉換前,所有這些用戶數據都將綁定到一個唯一的匿名Cookie ID,該ID可以發送到Google BigQuery。

一旦潛在客戶轉換,他們就會擁有一個CRM記錄ID,通過在轉換時將cookie ID發送到CRM,可以將其與匿名cookie ID相關聯。

借助Supermetrics for BigQuery,您可以跟踪Google Analytics的轉化前和轉化後的現場活動,並將其與您的CRM中的豐富數據相結合,從而深入了解您的潛在客戶。

歸因分析

現代購買行為使歸因具有挑戰性

正如我們在之前的用例中所討論的那樣,很難將每次轉換歸因於一個特定的通道或接觸點。

因此,通過多種渠道,通過多種來源,轉換前和轉換後,您可以收集某人與您,不同渠道的所有接觸點,這樣您不僅可以更好地了解營銷渠道,還可以 – 更重要的是 – 您的客戶旅程。

我該如何開始?

Supermetrics for BigQuery很容易上手。

這段簡短的影音將逐步向您展示如何只需點擊幾下即可完成首次數據傳輸。

BigQuery的Supermetrics為營銷人員實現了BigQuery的民主化。 如果您想嘗試一下,可以開始免費試用或預訂 Supermetrics團隊成員的演示

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圖片來源

特色圖片:Supermetrics圖片。 經許可使用。
在崗照片:Supermetrics的圖片。 經許可使用。
Martech 5000 supergraphicchiefmartech.com

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