Fivetran的营销分析有助于优化数字营销支出，提高转化率，并将用户基础增长到300多万。
大大提高了转化率，订阅人数超过300万
节省了为ETL雇佣一名全职数据工程师的成本
99.9%的正常运行时间和零维护的ELT
优化广告支出决策
通过更深入的产品洞察改善用户体验
与dbt的本地集成使数据可以更快地进行分析
管道:Fivetran
来源:Snapchat广告，苹果搜索广告，谷歌广告，Facebook的广告,
目的地:谷歌BigQuery
商业智能:表
我们节省了几个月的工作;你可以在一周内建立10个不同的连接。人类根本不可能做到这一点。我们可以更快地做出决定，因为我们能够通过及时和完美的数据减少反馈循环。
古斯塔夫·林德奎斯特，Meditopia数据主管
Meditopia是一家成立于2015年的成功创业公司，是一个心理健康平台，用7种语言为300多万人提供350多种冥想和正念练习。使用免费增值商业模式，用户可以通过在网站上试用或通过iOS和Android应用获得，该公司希望将这些应用转变为付费用户。数据分析和洞察对于转换和生成人们愿意付费的个性化内容至关重要。
该业务由数字广告驱动，并使用来自不同平台的数据——苹果搜索、Snapchat、谷歌、Facebook等——以优化营销支出的有效性。该公司一开始是在没有一个集中的地方收集、整理和分析数据的情况下，从第三方来源构建报告。这需要大量的手工工作，下载CSV文件，复制并粘贴到Excel中。
Meditopia的和大多数初创企业一样，主要战略目标是增长。为了达到这个目标，对业务有更多的了解是至关重要的。这些数据分散在不同的竖井中，并费力地集成到一个数据湖中——一个原始数据池，随后可以将其拉入数据仓库谷歌BigQuery进行处理和分析。
Meditopia的数据主管Gustav Lindqvist解释说，该公司考虑了两种选择:建立自己的管道或外包给专家。第一种选择意味着雇佣一名数据工程师，这是个问题，因为优秀的工程师很难找到，而且价格昂贵。Lindqvist说,
对于我们来说，这是一个很简单的问题，我们知道我们将会付钱给像Fivetran这样的服务提供商。
Meditopia选择Fivetran的原因之一是它使用dbt进行本地转换，dbt是一种开源分析工程工具，可以直接从源应用程序运行转换模型。通过Fivetran dbt转换，Meditopia可以协调数据集的清理、转换和建模，并使其为分析做好准备。
Lindqvist说:“提供虚拟数据管道(VDP)工具的供应商越少越好。
让Fivetran作为一个提供者来处理这两个步骤是非常有价值的——通过它的连接器将数据放入数据湖，然后使用dbt在数据仓库中转换数据。
Meditopia很快就启动并运行了50个不同的模型，每天执行两次批量，并在BigQuery中同步它们，在BigQuery中分析两个不同用例的数据。营销是主要的一个方面，Meditopia分析和优化支出决策，确保公司在数字广告中获得更多“物有所值”。
使用Fivetran的第二个原因是产品改进。该公司利用振幅作为产品智能平台，帮助提供冥想内容，并更好地了解什么能与用户产生共鸣。对于使用“先试后买”免费模式的公司来说，找到优化用户体验并将其转化为购买的方法是非常重要的。
Fivetran的一大好处是大大减少了获取洞察力所需的时间。“我们节省了几个月的工作，”古斯塔夫·林德奎斯特(Gustav Lindqvist)说。“你可以在一周内建立10个不同的联络人。人类根本不可能做到这一点。我们可以更快地做出决策，因为我们能够通过及时和完美的数据大幅减少反馈循环。”
Meditopia提高了转化率，并将用户基础扩大到300多万。所有这些都很重要，但对数据团队来说，真正改变游戏规则的是监控如何开箱即用。根据Lindqvist的说法，你从来没有看到任何服务中断，因为Fivetran负责所有的管理和维护。
“这改变了我的生活，”林德奎斯特说。“当你建造的管道破裂时，你必须自己修复它。我从惨痛的教训中学到了它发生的频率，以及它总是发生在最糟糕的时间。你得放下一切，把它修好。对于Fivetran，他们的核心业务是确保一切正常运行。”
Fivetran消除了将定制系统的所有知识集中在一名员工身上的风险。如果那个人走了，生意就暴露了。相比之下，Fivetran易于使用，尽管在后台运行得很安静，但它对业务产生了巨大的影响。“当你意识到没有它会发生什么时，你就知道有些东西对商业至关重要;你将不得不用更贵、效率更低的东西来替代它，”Lindqvist说。
关于Fivetran:我们的数据库、应用程序、事件、文件和函数的全托管管道和自动化连接器有助于更快地从数据中提取价值，加速成为数据驱动的业务，并通过基于洞察力的决策实现竞争优势。