Brandwatch利用Fivetran和Looker实现数据驱动的产品开发。
数据来源:Mixpanel年，Salesforce数据管道:Fivetran仓库:谷歌BigQueryBI工具:美人
Brandwatch是一个社交媒体情报平台，帮助品牌解读围绕其产品和名称的正面和负面情绪。它的工具和解决方案让企业能够深入了解围绕自己和竞争对手的在线对话。
尽管Brandwatch在为客户处理来自多个来源的数据方面做得非常出色，但该公司商业智能主管爱德华•曼西(Edward Mancey)意识到，这家总部位于英国的公司需要改善其内部的公司绩效指标。为此，他寻找了一个新的分析数据堆栈。
Brandwatch希望能够追踪新客户对其服务的接受率，以及新功能是否有助于或阻碍了其产品。Brandwatch的服务使用数据是通过Mixpanel收集的，其客户相关数据是在Salesforce中。为了获得有意义的见解，将这两个数据源连接起来是至关重要的。
试图手动连接这些数据源非常耗时，而且结果非常有限。曼西说:“我们必须从Mixpanel和Salesforce的不同工程团队中提取Excel报告，把数据混在一起，然后试图理解它们。”
他说，在Fivetran的集中管理下，Brandwatch每周节省了大约4个小时的工程时间来生成“次要报告”。此外，在构建大量报告方面，公司每周可节省多达40个小时。他表示:“我们需要将所有这些洞察力自动化并结合起来，这样我们就可以通过仪表盘查看和分析数据，而不必自己手动构建报告。”
Brandwatch选择使用Fivetran提供的完全管理的数据管道解决方案。它提供了在几次单击中创建BigQuery数据仓库的选项，然后可以通过设置向导将其连接到Looker。Mancey只花了15分钟就将Salesforce和Mixpanel数据连接到BigQuery中，并通过Looker访问数据。看看这能多快地完成Fivetran + Looker视频．
据曼西说，这一切都天衣无缝。他说:“我得到了我想要的东西，自动化的、值得信任的东西。”只需点击几个按钮，输入你的证书，一切就都开始运行了。Fivetran发挥了它的作用!”
此前，Brandwatch的销售团队和开发团队之间存在沟通脱节。销售人员会建议增强功能以更好地支持客户，但没有任何真实的数据，很难知道这些建议的真正价值。
“一旦Looker仪表板建立起来，开发人员就可以突然看到用户是如何与他们创建的产品和功能进行交互的。看到人们如何使用他们的产品，他们很兴奋。他们不需要一个销售人员过来告诉他们什么东西出了问题，”曼西说。
开发人员并不是唯一利用这种由Fivetran、BigQuery和Looker推动的数据转换的人。Brandwatch的客户经理为每个客户创建了一个健康指标，通过了解客户如何使用平台的特定部分来获得更深入的了解。
Mancey说:“现在客户经理可以看到哪些客户在有效地使用产品，而开发者可以看到哪些方面在有效地工作。”“这真的让所有人——销售、客户经理和工程师——都站在了一起，让每个人都更容易分清问题的轻重缓急。我们可以很容易地将使用数据呈现在他们面前，他们会很喜欢。”
从手工报告的转变使Brandwatch能够深入到许多从未见过的可视化指标，从而实现了一个新的粒度级别。其中包括:
部门级表现指标
交易速度
用户粘性和留存率
更快的估值时间
培养数据驱动的文化
Mancey说:“Looker让我们能够做的是拥有复杂的参数。“在花了一些时间在Looker中设置仪表板后，我们现在只需按下一个按钮来刷新无数参数的数据。以前我们只能在高水平上查看数据，因为每个报告都需要几个小时刷新。”
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