Nederlands 
English Alle marketingdata
centraliseren
Marketingdata zit verspreid over platforms, spreadsheets en dashboards die elkaar tegenspreken. Datafy brengt het samen in een uniform model dat altijd actueel is.
Versnipperde data, tegenstrijdige cijfers
De gemiddelde marketingafdeling werkt met tien of meer databronnen. Advertentieplatforms, analytics, het e-commerceplatform, affiliate-netwerken, e-mail en offline media leveren elk hun eigen cijfers in hun eigen definitie.
Het samenvoegen gebeurt vaak handmatig in spreadsheets. Dat kost tijd, is foutgevoelig en levert cijfers op die elkaar tegenspreken. Elke vraag van de directie wordt een uitzoekklus.
Het probleem is niet te weinig data. Het probleem is dat de data niet verbonden is.
Hoe Datafy je data verbindt
Datafy normaliseert al je bronnen naar een datamodel waar je op kunt sturen.
Alle bronnen gekoppeld
Advertentieplatforms, analytics, e-commerce, affiliate en offline media komen samen in een model.
Genormaliseerd en gevalideerd
Bronnen worden naar gelijke definities gebracht en datastromen worden gecontroleerd en opgeschoond.
Datakwaliteit bewaakt
Discrepanties tussen spend en revenue boven tien procent worden gesignaleerd voor analyse.
Altijd actueel
Het datamodel ververst automatisch, zodat rapportage en model met dezelfde cijfers werken.
Wat het oplevert
Met een gecentraliseerd datamodel verdwijnt het handwerk en verdwijnen de tegenstrijdige cijfers. Rapportage gaat sneller en is betrouwbaar, omdat iedereen op dezelfde bron werkt.
Belangrijker nog: pas op verbonden data kun je een model bouwen dat voorspelt en optimaliseert. Datacentralisatie is de eerste stap richting marketing intelligence. Datakwaliteit is daarbij een harde voorwaarde voor betrouwbare uitkomsten.
Veelgestelde vragen
Welke bronnen kan Datafy koppelen?
Onder meer Google Ads, Meta Ads, TikTok Ads, affiliate-netwerken zoals Daisycon, TradeTracker en Awin, Google Analytics 4, e-commerceplatforms zoals Shopify, WooCommerce en Magento, en offline mediadata.
Waarom spreken mijn huidige rapportages elkaar tegen?
Omdat elk platform zijn eigen definities en attributievensters hanteert. Zonder normalisatie naar gelijke definities tellen cijfers niet op en lijken bronnen elkaar tegen te spreken.
Wat doet Datafy met slechte datakwaliteit?
Datafy signaleert het. Discrepanties tussen spend en revenue groter dan tien procent moeten worden opgelost voor analyse, want betrouwbare data is een voorwaarde voor een betrouwbaar model.
Is dataconsolidatie genoeg, of heb ik meer nodig?
Consolidatie is de basis. De waarde ontstaat als je op die verbonden data een model bouwt dat voorspelt en budget optimaliseert. Consolidatie is de eerste stap, niet het eindpunt.
Stop met cijfers die elkaar tegenspreken.
Plan een demo en zie hoe Datafy al je marketingdata samenbrengt.