الفئات 3 + 1 لأدوات التحليلات الرقمية [اختيار النوع المناسب]

يمر سوق حلول التحليلات الرقمية ببعض التغييرات الأساسية في الوقت الحالي. أعلنت Google للتو عن انتهاء عمل Universal Analytics (المعروف أيضًا باسم "Google Analytics" الأفضل ") في العام المقبل ، بينما يتجه السوق نحو التتبع بدون ملفات تعريف الارتباط ، والتطبيقات من جانب الخادم ، وكل ذلك أثناء محاولة الامتثال للائحة العامة لحماية البيانات ( GDPR ) واللوائح الجديدة الأخرى .

تجبر العديد من هذه الاتجاهات الشركات على إعادة النظر في خياراتها لحلول التحليلات الرقمية للامتثال للمتطلبات القانونية أو إثبات ممارساتها التحليلية في المستقبل. ومع ذلك ، ليست كل أدوات التحليلات الرقمية هي نفسها . في الواقع ، كشفت السنوات الأخيرة عن أربع فئات متميزة من الأدوات. بدلاً من اختيار أداة فقط ، غالبًا ما تقرر الشركات دون وعي فئات الأدوات بدلاً من ذلك.

تهدف هذه المقالة إلى إظهار وشرح فئات الحلول المختلفة مع إعطائك أيضًا بعض الأمثلة على الأدوات في كل فئة.

في نهاية المقال ، ستجد أيضًا بعض الأسئلة المهمة التي يجب أن تطرحها على نفسك عند اختيار فئة أو حتى أداة معينة. ستتمكن من اختيار الفئة المناسبة لعملك بثقة وتحدي الافتراضات المسبقة التي قد تواجهها. دعنا تتحرك.

الفئة الأولى: رواد السوق

حسب التركيبات: تحليلات جوجل

حسب النضج: Adobe Analytics

الفئة الثانية: الحلول المدفوعة سريعة الحركة

الفئة رقم 3: حلول DIY مفتوحة المصدر

فئة المكافأة: مجموعة أدوات DIY تشبه Netflix

الفئة الأولى: رواد السوق

تحتوي الفئة الأولى من حلول التحليلات الرقمية على أداتين فقط:

• الشركة الرائدة في السوق من حيث نضج الأدوات . يعد Adobe Analytics الأداة الأكثر نضجًا في السوق الحالي.
• الرائد في السوق من خلال تثبيت القاعدة . تحليلات جوجل هي أداة تحليلات رقمية رائدة في هذه الفئة.

يقول الكثير أن هناك أكثر من أداة واحدة في هذه الفئة ، لأنه يوضح أن الحل الأكثر اعتمادًا ليس دائمًا الأداة الأكثر ثراءً أو نضجًا المتاحة. دعنا نلقي نظرة على كلتا الأداتين على حدة.

تحليلات كوكل

يعد Google Analytics أكثر الحلول شهرة في السوق. بالنسبة للعديد من الأشخاص الذين يعملون في الخبرات الرقمية أو باستخدامها ، يعتبر مرادفًا للتحليلات الرقمية. تعتمد قاعدة التثبيت الهائلة على الطبقة الأساسية المجانية التي تسمح لأي شخص بفتح حساب والبدء في جمع البيانات. يمكن تخفيف بعض قيود إصدار Google Analytics المجاني ، مثل أخذ عينات البيانات أو عدد محدود من الأحداث شهريًا ، عن طريق شراء الإصدار المدفوع.

النسخة المدفوعة جذابة بشكل خاص للمواقع الكبيرة. يمكن أن يساعد في تجنب المشكلة المزعجة بشكل خاص لبيانات العينة ويسمح أيضًا بأكثر من 10 ملايين زيارة شهريًا. علاوة على ذلك ، يوفر الإصدار المدفوع إمكانات إعداد تقارير أكثر تقدمًا مثل القوائم من مصادر مختلطة أو جداول مخصصة. نظرًا لأن الإصدار الأساسي مجاني ، فإن النسبة المئوية للعملاء الذين يدفعون منخفضة نسبيًا ، مما يجعل النسخة المدفوعة نوعًا ما من الشذوذ الإحصائي.

بينما يرى بعض الأشخاص أن Google Analytics حلاً قائمًا بذاته ، يجب اعتبار الإصدار المجاني على وجه الخصوص امتدادًا لبرنامج إعلانات Google . تم تصميم جزء كبير من المنتج لتسويق حالات الاستخدام مع القليل جدًا من التخصيص للتطبيقات الأخرى. على سبيل المثال ، يوفر Google Analytics بعض الميزات التسويقية المفيدة ، مثل:

• تقارير مصدر الاكتساب
• حملات ومقاييس إعلانات Google
• الكلمات الرئيسية والمقاييس لبحث Google
• بعض تقارير أداء الصفحة عالية المستوى

بسبب تلك التقارير المضمنة ، يرى الكثير من المديرين التنفيذيين للتسويق أن Google Analytics هو الأداة الوحيدة التي يحتاجون إليها على الإطلاق. في حين أن هذا يجعل من السهل الشعور بمعرفة ما يجري على الصفحة ، لا يتوفر الكثير من المعلومات القابلة للتخصيص بخلاف اكتساب حركة المرور.

لتحليل أسئلة العمل الأكثر تعقيدًا أو حتى السماح بلوحة المعلومات ، تجمع العديد من الشركات بين Google Analytics و Big Query و Data Studio. يسمح هذا بتغطية المزيد من حالات الاستخدام ولكنه يقدم عتبة دخول عالية لأي مستخدم غير تحليلي ويمكن أن يعيق خفة الحركة عندما يتعلق الأمر بإضفاء الطابع الديمقراطي على البيانات.

في حين أن هناك بعض العوائق المحتملة أمام حالات الاستخدام الأكثر تعقيدًا ، يجب أن تذكر كل مقارنة المجتمع الكبير والنابض بالحياة بشكل مثير للإعجاب حول Google Analytics و Big Query و Data Studio وأيضًا Google Tag Manager. يساهم قادة الصناعة مثل Simo Ahava بانتظام في محتوى ممتاز لزيادة القيمة للعملاء. بفضل نظام قوالب Google Tag Manager ، من السهل الاستفادة من الجهد الذي يبذله أعضاء المجتمع في المنتج.

تحليلات Adobe

Adobe Analytics هو الحل الآخر في فئة أدوات التحليلات الرقمية الرائدة في السوق. على الرغم من أنه معروف جيدًا في مجال تطبيقات المؤسسات ، إلا أنه لم يسمع به أي شخص خارج مجتمع التحليلات الرقمية. على الرغم من عدم توفر فئة مجانية ، إلا أن تكلفة الأداة يمكن أن تكون أقل من تكلفة الإصدار المدفوع من Google Analytics.

بالنسبة لحالات استخدام تحليلات التسويق ، يمكن لـ Adobe Analytics تقديم جميع ميزات Google Analytics وأكثر من ذلك. حتى البيانات غير التابعة لـ Adobe مثل الكلمات الرئيسية لبحث Google أو بيانات إعلانات Google يمكن استخدامها لإنشاء تقارير ولوحات معلومات بسبب مجموعة واسعة من الموصلات وعمليات الدمج المتاحة. بفضل المستويات العميقة للتخصيص ، لا تتوقف الميزات عن تحليلات التسويق ولكنها تغطي حالات استخدام تحليلات المنتج أيضًا.

تعرف على كيفية إنشاء تقارير تسويق دقيقة باستخدام Adobe Analytics Data Feed

إلى جانب الميزات العامة ، يميز أحد الابتكارات Adobe Analytics عن المنافسة الأخرى في السوق: واجهة المستخدم الرئيسية ، والتي تسمى Analysis Workspace . تسمح مساحة عمل التحليل للشركة بأكملها بالعمل في بيئة مشتركة تغطي التقارير اليومية ، ولوحة المعلومات ، بالإضافة إلى عمليات الغوص العميق ، وحالات استخدام علوم البيانات . إنه يوفر أفضل إمكانات التعاون في الصناعة والتي تتوسع عبر الشركة بأكملها ، وتجمع بين التسويق والمنتج والتحليلات بطريقة فريدة حقًا.

على الجانب السلبي ، غالبًا ما تؤدي مرونة Adobe Analytics وإمكانية تخصيصه إلى الشعور بأنه أداة معقدة وغير عملية. عند مقارنتها ببرنامج Google Analytics على وجه الخصوص ، يمكن أن تشعر Adobe Analytics بقليل من "الفراغ" عند تنفيذه لأول مرة.

وبالمثل ، توفر Google المزيد من حواجز الحماية من خلال واجهة تشبه التقارير حيث تسمح لك Adobe بدمج كل شيء مع كل شيء ، مما قد يؤدي إلى نتائج مضللة أو مربكة.

بصرف النظر عن الرائدين في السوق ، هناك العديد من أدوات التحليل في السوق ، مما يقودنا إلى الفئة التالية.

الفئة الثانية: الحلول المدفوعة سريعة الحركة

لا يمكن أن تكون كل أداة رائدة في السوق. تحتوي هذه الفئة على جميع الأدوات التي تم تطويرها بشكل احترافي وبيعها للشركات ولكن ليس لديها النضج أو قاعدة التثبيت الخاصة بقادة السوق.

تغطي هذه الفئة العديد من الأدوات المختلفة ، مثل Amplitude و Mixpanel و Heap وغيرها الكثير. هناك بعض أوجه التشابه اللافتة للنظر بين أدوات هذه الفئة. يميز الكثير منهم أنفسهم عن Google Analytics ، على سبيل المثال ، من خلال التركيز على تحليلات المنتج بما يتجاوز مجرد تحليلات التسويق. يقدم البعض الآخر قدرات خاصة يمكن أن تكون وثيقة الصلة بجمهور معين ، مثل التحليل الجماعي أو قياس تأثير الميزات الجديدة.

اكتسبت أدوات مثل Amplitude سمعة طيبة لكونها مبنية بشكل صريح للشركات الناشئة والفرق التي تعتمد على المنتجات والبيئات المثقلة بالمطورين.

تمامًا مثل العديد من المسوقين الذين يرون أن Google Analytics هو الأداة الوحيدة التي سيحتاجون إليها على الإطلاق ، يمكن رؤية الأدوات من هذه الفئة الثانية بنفس الطريقة من قبل فرق المنتج. حتى أن الكثير من الأدوات في هذه الفئة تتجاوز ميزات التحليلات عالية المستوى من خلال تقديم تسجيل الجلسة أو اختبار A / B أو حتى بيانات تشبه CRM على مستوى المستخدم. بينما يركز Google Analytics على مواقع الويب ، فإن العديد من هذه الأدوات تعطي الأولوية للتطبيقات أو حتى حالات الاستخدام عبر الأجهزة.

من ناحية أخرى ، يفتقر الكثير منهم إلى الوظائف الأساسية المتوقعة من منتج تحليلات التسويق. سيفقد المستخدمون الذين يرحلون من Google Analytics عمليات دمج مع إعلانات Google أو Google Search Console على الفور ، جنبًا إلى جنب مع طريقة سهلة الاستخدام لربط التقلبات في حركة المرور بأنشطة التسويق.

الشكل الأكثر شيوعًا لنمو العملاء للأدوات من هذه الفئة هو تقديم طبقة مجانية محدودة بعدد المستخدمين أو الجلسات أو الأحداث التي يمكن تتبعها والميزات المتاحة. هذا يبسط تجربة المنتج ولكن يمكن أن يؤدي إلى سيناريوهات مربكة. على سبيل المثال ، لا يمكن إجراء مناقشة حول الأدوات إلا مع الأخذ في الاعتبار طبقة المنتج التي يدفع العميل مقابلها ، مع ترك الميزات الهامة المحتملة لطبقات المنتجات الأعلى.

على عكس كل من Google Analytics و Adobe Analytics ، لا تأتي أدوات هذه الفئة عادةً مع نظام إدارة العلامات المخصص مثل Google Tag Manager أو Adobe Launch. يؤدي هذا إلى تعقيد نشر الأدوات على صفحة أو تطبيق دون دمج تجربة المستخدم بإحكام في أداة التحليلات ، مما قد يؤدي إلى إنشاء ديون تقنية يمكن أن تبطئ دورات تطوير المنتج.

تحذير آخر عند اختيار أداة من هذه الفئة هو قابلية التوسع المحدودة . يصف المحللون من الشركات الكبيرة أدوات هذه الفئة بأنها غير سريعة الاستجابة عند العمل بكميات كبيرة من البيانات ، خاصة مع الزيادات المفاجئة في حجم البيانات.

علاوة على ذلك ، يمكن لحالات الاستخدام المحدود والواجهات المتخصصة أن تجعل من الصعب التعاون على البيانات للشركة بأكملها ، مما يجعل المنتج أو فرق التحليلات المالكين المنفصلين للبيانات. قد ينتهي الأمر بالشركات باستخدام Google Analytics لاكتساب حركة المرور وأداة منفصلة ومخصصة لتحليلات المنتج.

على الجانب الإيجابي ، يجعل حجم الشركة الأصغر وقاعدة التثبيت هذه الأدوات أكثر ابتكارًا وسرعة في تجربة ميزات المنتج الجديدة. يسمح تركيزهم القوي على الجمهور الأساسي وقلة حالات الاستخدام بالتفاعل بسرعة مع احتياجات العملاء والابتكارات الجديدة في الصناعة.

عادةً ما يكون لدى العملاء الأكبر حجمًا لهذه الأدوات وصول مباشر إلى فرق المنتجات التي تقوم بتطوير الأدوات. هذا يسهل على العملاء التأكيد على رغباتهم في ميزات المنتج الجديدة التي قد تصبح حقيقة واقعة في وقت أقرب. ليس من غير المعتاد أن يتواصل البائعون والعملاء مباشرة في قنوات Slack المفتوحة لتقديم التوجيه أو اكتشاف الأخطاء.

الفئة رقم 3: حلول DIY مفتوحة المصدر

في الفئة الثالثة من أدوات التحليلات الرقمية ، نجد جميع الأدوات التي سيجدها قسم تكنولوجيا المعلومات لديك على Google عند البحث عن حلول بديلة لتلك المذكورة أعلاه.

بعض الأدوات الشائعة من هذه الفئة هي Matomo و Open Web Analytics و Post Hog. بالإضافة إلى الفئة السابقة ، فإن هذه الأدوات ليست رائدة في السوق حسب النضج أو قاعدة التثبيت. يميزهم رمز المصدر المتاح بشكل مفتوح عن الفئة السابقة ، وعادةً ما يقدم خيارًا لاستضافة الأداة الذاتية كبديل لعروض SAAS السابقة.

تعني الاستضافة الذاتية أن شركتك هي المالك والمعالج الوحيد لبياناتك. لست مضطرًا إلى مشاركة البيانات مع موردي الجهات الخارجية أو مصادر خارجية أخرى.

من خلال النشر في مكان العمل ، تعتمد خصوصية البيانات فقط على ما تفعله بالبيانات. لا يتعين عليك الاعتماد على الامتثال للائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) لبائعي الجهات الخارجية عندما يمكنك اتخاذ جميع تدابير الحذر بنفسك.

بالإضافة إلى الإصدار المستضاف ذاتيًا ، قام بعض البائعين والمجتمعات بإنشاء خيارات مستضافة التي تسمح بمثيل مُدار من الأداة. قد يكون هذا الخيار جذابًا للشركات التي تدرك مسؤوليات التوفر الكبيرة التي تأتي مع استضافة أداة التحليلات الخاصة بها.

ومع ذلك ، تفاجأ العديد من هذه الشركات بالتكلفة المتزايدة بسرعة للاستضافة لأي تطبيق سريع الاستجابة. بينما تسمح النسخة المدفوعة من Google Analytics بحوالي مليار زيارة شهريًا بسعر 150،000 دولار سنويًا ، فإن استضافة Matomo ستكلف 175000 دولار سنويًا مقابل 100 مليون زيارة شهرية فقط.

العديد من الأدوات مستوحاة بشكل كبير من Google Analytics ، مع الأخذ في الاعتبار واجهة المستخدم والتقارير المتاحة. تمامًا مثل Google Analytics ، يركزون بشدة على تحليل مواقع الويب لكنها تفتقر إلى الميزات اللازمة لتحليل تطبيقات الأجهزة المحمولة أو الأجهزة المتصلة. من خلال تركيزهم على بيانات الطرف الأول ، غالبًا ما يفتقرون إلى بعض الوظائف الأساسية جدًا التي اعتدنا عليها من Google Analytics.

ستصاب الشركات التي تهاجر من Google Analytics اليوم بسبب اعتبارات الخصوصية بخيبة أمل للعثور على عدد قليل جدًا من عمليات الدمج مع أدوات التسويق مثل إعلانات Google وقدرات تتبع الحملات البدائية في كثير من الأحيان.

يعد Open Web Analytics مثالًا جيدًا على قيود مهمة أخرى لهذه الفئة: الدعم غير المؤكد طويل الأجل. نظرًا لأن هذه الأدوات يتم تطويرها عادةً بواسطة مجتمع من المتحمسين بدون التزامات ، فليس هناك ما يضمن استمرار دعمها في غضون عام من الآن. يمكن أن تموت المشاريع الصغيرة بشكل خاص ، حتى بعد وقت قصير من الإعلان عنها ، بسبب نقص مشاركة المجتمع. تمامًا مثل فئة الأدوات السابقة ، لا تقدم الأدوات التي تندرج ضمن هذه الفئة عادةً طريقة لإدارة التنفيذ ، مثل نظام إدارة العلامات.

الجانب الإيجابي لهذه المجموعة هو الميزة المحددة لاستضافة حزمة التحليلات الكاملة على خوادم الطرف الأول. تتوفر حتى بعض الحلول التي لا تحتوي على ملفات تعريف الارتباط والتي تجعل نفسها متوافقة مع اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR).

ومع ذلك ، فإن المشهد القانوني المتغير باستمرار يجعل الامتثال القانوني هدفًا سريع الحركة ، لذلك يجب على الشركات تقييم خياراتها بعناية لعدم القفز على حل يبدو متوافقًا تمامًا مع الامتثال للائحة العامة لحماية البيانات (GDPR).

كلمة تحذير أخيرة: بينما قد يجد قسم تكنولوجيا المعلومات لديك تحديًا مثيرًا للاهتمام لاستضافة أداة تحليلات على خوادم الشركة ، يجب أن يكونوا على دراية بالمسؤوليات الكبيرة التي تصاحب ذلك. تعني استضافة مثل هذه الأداة التأكد من أن جمع البيانات متاح دائمًا من جميع أنحاء العالم. بمجرد أن تتجاوز مستويات حركة المرور عتبات معينة ، يصبح توفير قاعدة بيانات سريعة الاستجابة ، وبالتالي ، تجربة واجهة أمامية قابلة للاستخدام للمحللين ومستخدمي الأعمال مهمة صعبة ومكلفة.

فئة المكافأة: مكدس DIY يشبه Netflix

جلبت السنوات الأخيرة اتجاهًا لتكرار ما بنته الشركات الرقمية الأصلية مثل Netflix . من خلال التركيز بالليزر على تجارب المستخدم الممتازة من خلال التخصيص والاختبار التكراري ، غالبًا ما يتم تصميم المنتجات باستخدام موجز حدث عالمي يحتوي على تفاعل كل مستخدم ويتم توجيهه إلى قنوات التنشيط المختلفة.

عادةً ما تستخدم الشركات التي تستخدم إعدادًا مثل هذا مكونات مفتوحة المصدر (على عكس أنظمة التحليلات مفتوحة المصدر الكاملة) بطريقة مخصصة للغاية. يمكنهم جمع البيانات باستخدام Snowplow في عملاء المستخدم ، قم بتغذية سجلات الخادم إلى كافكا ، وتخزين البيانات في AWS ' S3 وتحليلها باستخدام AWS Redshift أو أدوات تصور مخصصة بالكامل.

بسبب هذا الإعداد التقني والمعقد للغاية ، تتكون فرق التحليلات عادةً من علماء بيانات مهرة أو مهندسي بيانات مطلوبين لتشغيل وتطوير مجموعة الأدوات الكاملة. هذه الفرق مسؤولة أيضًا عن إضافة ميزات تحليلات جديدة إلى الأدوات ، بما في ذلك الاستعلامات والتصورات.

غالبًا ما تتبنى الشركات المتقدمة مثل Netflix ثقافة منفتحة جدًا حول ما تقوم ببنائه. ثم يلهم هذا الانفتاح العديد من الشركات الأقل تقدمًا لمحاولة التكرار ما يفعلونه دون الالتزام اللازم من حيث الاستثمار أو حجم الفريق أو مستوى المهارة. في مواجهة المشاريع الفاشلة وأصحاب المصلحة المحبطين ، تعود هذه الشركات بامتعاض إلى الحلول الجاهزة التي تناسب حالات استخدامها بشكل أفضل.

من المهم ملاحظة أن أي حل مخصص لديه القدرة على إبطاء المبادرات المهمة التي تعتمد على البيانات بشكل كبير . مع وجود نظام معقد للغاية ، يمكن أن تتطلب حتى أكثر التحليلات العادية مشاركة الخبراء وأسابيع من الوقت التحضيري ، بجانب الكفاح مع الفرق الأخرى لتحديد الأولويات.

في حين أن مثل هذه الشركات المتقدمة في البيانات لديها بعض من أكثر خطوط أنابيب معالجة البيانات تعقيدًا في الإنتاج اليوم ، إلا أنه سيكون بعيدًا عن الحقيقة للادعاء بأن هذه الشركات تستخدم حلولها الداخلية فقط. خذ Netflix كمثال: يستخدم موقع الويب الرئيسي الخاص بهم حل تحليلات مخصص ، بينما تستخدم صفحة العلامة التجارية Google Analytics .

لذلك ، في حين أن الحل الداخلي قد يكون مجهزًا بشكل مثالي لتحليلات المنتج المعقدة ، فقد يفتقر إلى تحليلات التسويق أو التقارير اليومية وإمكانات التحليلات اللازمة لأجزاء أخرى من موقع الويب أو المنتج.

كيف تختار أداة التحليلات الرقمية الصحيحة؟

الآن بعد أن مررنا بفئات أدوات التحليل 3 + 1 ، يتبقى لنا السؤال الأكثر أهمية: ما هي الأداة المناسبة لعملك؟ لمعرفة ذلك ، يجب أن تسأل نفسك بعض الأسئلة:

• من الذي سيعمل مع البيانات في شركتي يوميًا في السنوات العديدة القادمة؟

قد يتعامل فريق التحليلات المخصص لديك مع معظم البيانات اليوم. ومع ذلك ، فقد جعلت الشركات القائمة على البيانات الأمر إلزاميًا على صانعي القرار للعمل مع البيانات في أدوات التحليلات نفسها. هذا يتطلب بيئة ذاتية الخدمة أولاً حيث يمكن أن يحدث تعاون حقيقي في الأداة.

• ما حالات الاستخدام غير التسويقية المهمة لشركتك؟

على الرغم من أن Google Analytics قد يعمل بشكل جيد بما فيه الكفاية لأسئلتك التسويقية ، إلا أنه لا يصلح لأي تحليل أكثر تعقيدًا أو يركز على المنتج. ومع ذلك ، فإن استخدام أداة مثل Adobe Analytics التي تعمل للتسويق والمنتج أمر بالغ الأهمية لتمكين المسؤولية المشتركة لكل من التسويق وأداء المنتج.

• ما السرعة التي تحتاجها التكرار على التسويق أو تنفيذ المنتج؟

يستغرق الاعتماد على الأداة التي تتطلب من علماء البيانات لديك تعديل مسار البيانات ، وإنشاء استعلامات جديدة ، ودمجها في لوحة معلومات ، يستغرق أيامًا أو أسابيع ويمكن أن يشل قدرتك على التكرار بسرعة وإجراء التعديلات في الوقت المحدد. في الواقع ، يجب أن تكون معظم التغييرات سريعة وسهلة التنفيذ لأي شخص ، وذلك بفضل الأدوات التي تدعم دمقرطة البيانات.

• ما هو مستوى ثقتك في الحكم والحفاظ على أداة التحليلات المطلوبة لحالات الاستخدام تلك؟

قد يكون من الصعب للغاية رؤية ما وراء أفق عملك اليوم واتخاذ قرار بشأن الأداة التي ستدعم عملك لسنوات عديدة قادمة. قد تحتاج أيضًا إلى الاستثمار في الفريق المناسب لبناء وتنفيذ استراتيجية البيانات التي ستسرع حقًا من عملك اليومي.

• من الذي يؤثر على اختيار الأداة في عملك؟

لا يأخذ عدد كبير من الشركات المسؤولية على محمل الجد ويعتمد فقط على ما يمكن أن يستخدمه الفريق أو ما تقترحه وكالات التسويق بسبب الراحة. تحتاج إلى الإصرار على استراتيجية متماسكة طويلة المدى ، أو قد تجد نفسك تقوم بالتبديل بين الأدوات كل عام.

• هل فكرت في التكلفة الإجمالية للملكية والتشغيل؟

قد يأتي القليل من الدولارات الموفرة على تكاليف الترخيص مع استثمار ضخم في أدوات إضافية ، وفرق أكبر لتشغيل وصيانة الأدوات ، ووتيرة أبطأ بكثير للابتكار والضبط. يأتي كل هؤلاء بنتائج مالية مباشرة أو غير مباشرة قد لا يتطلبها حل أكثر نضجًا.

إذن ، من يجب أن يختار أي أداة؟ دعنا نلقي نظرة على بعض الشركات النموذجية والأدوات التي يجب عليهم اختيارها:

في النهاية ، قد يكون اختيار الأداة المناسبة تحديًا صعبًا ومعقدًا. يعد تبديل الأدوات الحالية عملية طويلة ومؤلمة ولكن يمكن تجنبها مع الأخذ في الاعتبار الأسئلة المذكورة أعلاه. نأمل أن تكون هذه المقالة قد أعطتك توجيهًا وبعض الأسئلة المهمة لطرحها على فريقك وبائعي الأدوات.