На зарубежных рынках компании сталкиваются со смешанными данными из разных социальных и торговых платформ, что затрудняет быстрое привлечение качественных пользователей. В этой статье будут описаны многоплатформенная интеграция данных и точные стратегии проверки, которые помогут компаниям повысить эффективность привлечения клиентов и рентабельность маркетинговых инвестиций.
1. Основные проблемы, вызванные рассредоточением зарубежных маркетинговых данных
В зарубежных системах цифрового маркетинга компании обычно одновременно используют несколько платформ, включая социальные сети, инструменты обмена мгновенными сообщениями и платформы для транзакций.
Структуры данных этих платформ совершенно разные, из-за чего предприятия сталкиваются с серьезными проблемами распыления данных в реальных операциях.
Когда данные не могут быть унифицированы, маркетинговая система не может точно идентифицировать реальных пользователей, что в конечном итоге приводит к снижению эффективности доставки и увеличению затрат.
2. Основная причина нестабильного качества данных на нескольких платформах
Проблемы качества данных не вызваны каким-то одним фактором, а определяются различиями в источниках данных, их структуре и поведении.
1. Источник данных сложный
Данные поступают из рекламы, сообществ, систем регистрации и сторонних каналов, а структура совершенно неоднородна.
2.Поведение пользователей сильно различается
Модели активности пользователей на разных платформах различны, и невозможно использовать единую модель для оценки ценности.
3. Отсутствие единых стандартов проверки
Предприятия часто используют разные правила для обработки данных с разных платформ, что приводит к несопоставимым результатам.
3. Основная логика многоплатформенной интеграции данных
Суть интеграции данных заключается в установлении единого стандарта структуры данных и преобразовании данных из разных источников в анализируемую модель.
Стандартизация данных
Унифицировать формат номера мобильного телефона, кодировку региона и структуру полей, чтобы обеспечить сопоставимость данных.
Дедупликация и очистка данных
Удалите повторяющиеся записи и недействительные данные, чтобы повысить общую чистоту данных.
Дополнение к поведенческим измерениям
Внедряем данные об активном поведении, чтобы сделать портреты пользователей более полными.
4. Ключевые этапы системы очистки данных
Очистка данных — это основной проект всей системы зарубежного маркетинга.
От него напрямую зависит точность последующего анализа и эффективность доставки.
Шаг 1. Унифицируйте формат
Унифицировать структуру формата данных разных источников.
Шаг 2. Фильтрация недопустимых данных
Удалить пустые числа, неверные данные и ненормальные записи.
Шаг 3. Объединение дубликатов данных
Не допускайте многократного включения одного и того же пользователя в статистическую систему.
