集中营销数据以消除客户行为的神秘性

营销分析和数据工程的障碍

营销领导者了解分析的重要性，并知道它依赖于复杂的数据工程。为了进行深入的漏斗分析并不断优化客户体验，营销团队需要访问来自每个关键来源的准确客户数据，这些数据集中在单个环境中，并为分析做好准备。这是一个重大的工程挑战，因为客户数据来自多个来源，其中许多具有自定义对象，并且应用程序API和数据库模式不断变化。

为了应对这一挑战，您需要一个具有足够带宽的数据工程团队来关注市场需求。否则，你会发现很难建立一个有竞争力的分析程序。在漏斗分析方面，您可能会发现很难：

• 可靠地瞄准潜在客户

• 准确分析营销活动的投资回报率，包括将广告支出与已达成的交易和归因线索

• 通过利用源数据驱动预测模型，预测业务成果

就客户体验而言，您可能很难做到：

• 了解并优化客户旅程和培育流程

• 改善产品和支持体验

为营销团队提供强大且轻松的分析

自动化数据集成过程意味着营销人员和数据团队都不必担心数据工程——数据只是到达仓库，准备进行分析。无需构建或维护数据连接器，即可实现上述所有分析目标。根据您的商业智能（BI）工具，即使是非技术团队成员也可以分析客户数据。

Fivetran通过以下方式实现此功能：

• 将所有客户数据集中到任何云数据仓库

• 持续同步来自每个源的数据

• 自动调整以适应API和模式更改

• 检测和复制自定义对象

• 与您喜爱的BI工具无缝集成

有了准确的客户数据，营销团队可以：

• 准确细分客户，设计目标明确的广告活动

• 创建实时ROI和归因报告，分享来自最新客户数据的见解，并将广告支出与已关闭的业务相匹配

• 基于对来自各个来源的最新客户数据的分析，制定可靠的预测

• 通过全面了解客户行为和客户旅程，优化营销计划、产品和服务

现实世界中的营销成功

许多Fivetran客户已经意识到了这些好处和好处降低数据工程成本在这个过程中。比如DiscoverOrg，使用Fivetran集中数据从10个孤立的应用程序到其云数据仓库。通过将这些数据与生产数据相结合，该公司首次获得了客户旅程的360度视图。如果没有Fivetran，将需要三名全职工程师来构建和维护必要的数据管道。DiscoverOrg还使用Fivetran将其自己的Salesforce数据与最近收购的业务的Salesforce数据相结合，使其能够创建一个lead routing算法，将平均合同价值提高80-90%。

要了解Fivetran自动化数据集成如何帮助营销人员和广告商应对关键业务挑战的更多信息，请查看此个案研究收集. 有关为您的企业部署Fivetran marketing connectors的更多资源或技术详细信息，请访问sales@www.miaplace.com.