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执行摘要 营销数据湖案例 什么是营销数据湖？ 新一代营销分析如何推动业务转型。 数据湖可以在分析敏捷性、透明性和 几年前，Informatica 数字营销部门开始着手转变我们的营销方式，从而帮助营销计划取得成功。我 业务响应性方面实现可能的数量级 们希望通过一种简单的途径来制定明智和有把握的营销决策。我们使用现有的工具和技术实现了这 的改进，尤其是对于营销人员处理的 种转型，其成本低于付费媒体活动的成本。而且我们仅在 60 天的时间内就成功构建了营销数据湖。 数据类型。数据湖的简单定义是指 支持您以原生格式存储和处理来自 通过新的营销数据湖，我们首次将所有营销活动之间的点进行端对端地连接，以了解哪些活动对 多个数据源的所有数据，而无需进行 企业收益作出了真正的贡献。这种跨平台、孤岛和渠道的视图转变了我们的营销方式。我们已经在 预结构化处理的数据存储库。您可 240 页的电子书中全面记录了构建营销数据湖的过程，您可以在线阅读。本文是上述电子书的执行 以将来自任何营销源的数据注入数 摘要。 据湖，例如 CRM 、营销自动化、web 分析、电子商务、交易和销售点、社 我们的营销转型 交媒体和第三方数据。 我们的转型目标是基于潜在客户和现有客户 360 度视图的数据驱动的模型，而这一转型过程可以概 括为四个简单的步骤： 传统的数据仓库仍然在企业中占有 一席之地。例如，您可以将来自仓库 • 我们对来自 web 分析、营销自动化和 CRM 系统的所有数据进行清理，并将其全部放入单独的数据 的历史数据与数据湖中本季度的数 湖中。 据相结合，而不是构建历史管道来对 • 我们使用外部数据源来扩充数据，并对其进行预测性分析，以寻找最佳的盈利机会。 比往年同期数据。现代分析工具支持 • 然后，我们利用基于上述数据的可视化工具，针对选定的任何使用案例来运行新的报告、查询和深 您同时访问上述两种数据存储。 入分析。 • 在整个过程中，我们都获得了关键利益相关方的支持，这样我们才能更好地为他们提供服务，并持 续改进我们的盈利机器。 如何开始 营销数据湖创造了许多大数据分析的机会。那么，您应该从哪里着手呢？选择可以应对一个或多个 传统的营销碎片化挑战的用例；在您迎接挑战的过程中，计算获得的收益、节约的成本或以上两个 因素。 1 以下是一些常见的营销用例： • 我希望获取综合视图——数据被锁定在不同的营销应用程序中，因此，难以发现渠道 A 中的某个 行为在渠道 B 中引发响应。 • 我希望获取账户视图——Marketo 和 Salesforce 均是以营销线索为中心的系统。但这两个系统不 会提供有关企业内部活动或购买团队内部关系的清晰视图。账户视图对基于账户的营销活动至关 重要。 • 我希望获取产品-兴趣视图——数据碎片化使营销人员难以准确判断特定用户感兴趣的产品，而这 对多产品企业来说是十分重要的信息。许多公司都有这样的数据，但这些数据都被淹没在活动日志 中，营销人员不得不从营销堆栈中寻找这些数据，以便获取整体视图。 • 我希望实现营销个性化——如果获得了有关每个客户的活动和行为的 360 度视图，营销人员就可 以在所有渠道（自有渠道、免费渠道和付费渠道）提供一致的个性化客户互动。 • 我希望将营销活动中的点与收益连接起来——Informatica 营销部的重点工作之一是生成营销管 道。但是，我们并没有解决哪条营销管道可以转化为收益以及哪些项目创造了实际收益的问题。在 营销数据湖的帮助下，我们可以计算多点触控属性，从而了解各个