Las 3+1 categorías de herramientas de análisis digital [Elegir la correcta]

El mercado de soluciones de análisis digital está pasando por algunos cambios fundamentales en este momento. Google acaba de anunciar el ocaso de Universal Analytics (también conocido como "el 'mejor' Google Analytics") el próximo año, mientras que el mercado se está moviendo hacia el seguimiento sin cookies , implementaciones del lado del servidor , todo mientras intenta cumplir con GDPR y otras nuevas regulaciones . .

Muchas de esas tendencias obligan a las empresas a reconsiderar sus opciones de soluciones de análisis digital para cumplir con los requisitos legales o preparar su práctica de análisis para el futuro. Sin embargo, no todas las herramientas de análisis digital son iguales . De hecho, los últimos años han revelado cuatro categorías distintas de herramientas. En lugar de solo elegir una herramienta, las empresas a menudo deciden inconscientemente las categorías de herramientas.

Este artículo tiene la intención de mostrar y explicar las diferentes categorías de soluciones y, al mismo tiempo, brindarle algunos ejemplos de las herramientas en cada categoría.

Al final del artículo, también encontrarás algunas preguntas importantes que debes hacerte al elegir una categoría o incluso una herramienta específica. Podrá elegir con confianza la categoría adecuada para su negocio y desafiar las suposiciones preconcebidas a las que podría enfrentarse. Pongámonos en marcha.

Categoría #1: los líderes del mercado

Por instalaciones: Google Analytics

Por madurez: Adobe Analytics

Categoría #2: soluciones pagas de rápido movimiento

Categoría #3: soluciones de bricolaje de código abierto

Categoría de bonificación: el conjunto de herramientas de bricolaje similar a Netflix

Categoría #1: los líderes del mercado

La primera categoría de soluciones de análisis digital contiene solo dos herramientas:

• El líder del mercado por madurez de la herramienta . Adobe Analytics es la herramienta más madura del mercado actual.
• El líder del mercado por base instalada . Google Analytics es una herramienta de análisis digital líder en esta categoría.

Dice mucho que hay más de una herramienta en esta categoría, ya que muestra que la solución más adoptada no siempre es la herramienta más rica en funciones o más madura disponible. Echemos un vistazo a ambas herramientas individualmente.

Google analitico

Google Analytics es, con diferencia, la solución más conocida del mercado. Para muchas personas que trabajan en o con experiencias digitales, es sinónimo de análisis digital. Su enorme base de instalación está impulsada en gran medida por el nivel de base gratuito que permite a cualquier persona abrir una cuenta y comenzar a recopilar datos. Algunas de las limitaciones de la versión gratuita de Google Analytics, como el muestreo de datos o un número limitado de eventos por mes, se pueden mitigar comprando la versión de pago.

La versión de pago es especialmente atractiva para sitios web más grandes. Puede ayudar a evitar el problema particularmente molesto de los datos muestreados y también permite más de 10 millones de visitas por mes. Además de eso, la versión paga ofrece capacidades de informes más avanzadas, como resúmenes de fuentes mixtas o tablas personalizadas. Debido a que la versión base es gratuita, el porcentaje de clientes que pagan es comparativamente bajo, lo que hace que la versión paga sea una anomalía estadística.

Si bien algunas personas ven a Google Analytics como una solución independiente, especialmente la versión gratuita debe verse como una extensión de Google Ads . Una gran parte del producto se adapta a los casos de uso de marketing con muy poca personalización para otras aplicaciones. Por ejemplo, Google Analytics proporciona algunas funciones de marketing útiles, como:

• Informes de fuente de adquisición
• Campañas y métricas de Google Ads
• Palabras clave y métricas de la Búsqueda de Google
• Algunos informes de rendimiento de página de alto nivel

Debido a esos informes integrados, muchos ejecutivos de marketing ven a Google Analytics como la única herramienta que necesitan. Si bien esto facilita tener la sensación de saber lo que sucede en una página, no hay mucha información personalizable disponible más allá de la adquisición de tráfico.

Para analizar preguntas comerciales más complejas o incluso permitir la creación de paneles, muchas empresas combinan Google Analytics con Big Query y Data Studio. Esto permite cubrir más casos de uso, pero introduce un umbral de entrada alto para cualquier usuario no analítico y puede dificultar la agilidad en lo que respecta a la democratización de datos.

Si bien existen algunas barreras potenciales para casos de uso más complejos, cada comparación debe mencionar la comunidad impresionantemente grande y vibrante en torno a Google Analytics, Big Query, Data Studio y también Google Tag Manager. Los líderes de la industria como Simo Ahava contribuyen regularmente con contenido estelar para generar valor para los clientes. Gracias al sistema de plantillas de Google Tag Manager, es fácil beneficiarse del esfuerzo que los miembros de la comunidad han puesto en el producto.

análisis de adobe

Adobe Analytics es la otra solución en la categoría de herramientas de análisis digital líderes en el mercado. Si bien es bien conocido en el espacio de las aplicaciones empresariales, no todos los que están fuera de la comunidad de análisis digital han oído hablar de él. Si bien no hay un nivel gratuito disponible, el costo de la herramienta puede ser incluso más bajo que el de la versión paga de Google Analytics.

Para casos de uso de análisis de marketing, Adobe Analytics puede ofrecer todas las funciones de Google Analytics e incluso más. Incluso los datos que no son de Adobe, como las palabras clave de búsqueda de Google o los datos de Google Ads, se pueden usar para crear informes y paneles debido a una amplia gama de conectores e integraciones disponibles. Gracias a los profundos niveles de personalización, las funciones no se limitan al análisis de marketing, sino que también cubren casos de uso de análisis de productos .

Aprenda a crear informes de marketing granulares con Adobe Analytics Data Feed

Además de las características generales, una innovación diferencia a Adobe Analytics de otros competidores en el mercado: la interfaz de usuario principal, llamada Analysis Workspace . Analysis Workspace permite que toda la empresa trabaje en un entorno compartido que cubre los informes diarios, los paneles , así como casos de uso de análisis profundo y ciencia de datos . Ofrece las mejores capacidades de colaboración de la industria que se escalan en toda la empresa, reuniendo marketing, productos y análisis de una manera verdaderamente única.

La desventaja es que la flexibilidad y la capacidad de personalización de Adobe Analytics a menudo generan la sensación de que es una herramienta difícil de manejar y complicada. Especialmente cuando se compara con Google Analytics, Adobe Analytics puede sentirse un poco "vacío" cuando lo implementa por primera vez.

De manera similar, Google proporciona algunas medidas de seguridad más a través de la interfaz similar a un informe donde Adobe le permitirá combinar todo con todo, lo que podría generar resultados engañosos o confusos.

Aparte de los dos líderes del mercado, hay muchas más herramientas de análisis en el mercado, lo que nos lleva a la siguiente categoría.

Categoría #2: soluciones pagas de rápido movimiento

No todas las herramientas pueden ser líderes en el mercado. Esta categoría contiene todas las herramientas desarrolladas profesionalmente y vendidas a empresas, pero que no tienen la madurez o la base instalada de los líderes del mercado.

Esta categoría cubre muchas herramientas diferentes, como Amplitude , Mixpanel , Heap y muchas otras. Hay algunas similitudes sorprendentes entre las herramientas de esta categoría. Muchos de ellos se diferencian de Google Analytics, por ejemplo, al enfatizar un enfoque en el análisis de productos más allá del análisis de marketing. Otros ofrecen capacidades especiales que pueden ser muy relevantes para una determinada audiencia, como el análisis de cohortes o la medición del impacto de nuevas funciones.

Herramientas como Amplitude se han ganado la reputación de estar creadas explícitamente para nuevas empresas, equipos impulsados ​​​​por productos y entornos con muchos desarrolladores.

Al igual que muchos especialistas en marketing ven a Google Analytics como la única herramienta que necesitarán, los equipos de productos pueden ver las herramientas de esta segunda categoría de la misma manera. Muchas de las herramientas de esta categoría incluso van más allá de las funciones de análisis de alto nivel al ofrecer grabación de sesiones, pruebas A/B o incluso datos similares a CRM a nivel de usuario. Si bien Google Analytics se centra en los sitios web, muchas de estas herramientas dan prioridad a las aplicaciones o incluso a los casos de uso entre dispositivos.

Por otro lado, muchos de ellos carecen de las funcionalidades básicas que se esperan de un producto de análisis de marketing. Los usuarios que migren desde Google Analytics perderán las integraciones con Google Ads o Google Search Console de inmediato, junto con una forma fácil de usar para correlacionar las fluctuaciones en el tráfico con las actividades de marketing.

La forma más frecuente de crecimiento de clientes para las herramientas de esta categoría es ofrecer un nivel gratuito limitado por la cantidad de usuarios, sesiones o eventos que se pueden rastrear y las funciones disponibles. Esto simplifica probar un producto, pero puede generar escenarios confusos. Por ejemplo, una discusión sobre las herramientas solo se puede llevar a cabo teniendo en cuenta el nivel de producto que el cliente está pagando, dejando de lado las funciones potencialmente críticas para los niveles de producto más altos.

A diferencia de Google Analytics y Adobe Analytics, las herramientas de esta categoría generalmente no vienen con un sistema de administración de etiquetas dedicado como Google Tag Manager o Adobe Launch. Esto complica la implementación de herramientas en una página o aplicación sin integrar estrechamente la experiencia del usuario en la herramienta de análisis, lo que puede crear una deuda técnica que puede ralentizar los ciclos de desarrollo de productos.

Otra salvedad a la hora de optar por una herramienta de esta categoría es la limitada escalabilidad . Los analistas de grandes empresas describen las herramientas de esta categoría como poco receptivas cuando se trabaja con grandes cantidades de datos, especialmente con aumentos repentinos en el volumen de datos.

Además de eso, los casos de uso limitados y las interfaces especializadas pueden dificultar la colaboración en los datos para toda la empresa, lo que convierte al producto o a los equipos de análisis en propietarios aislados de los datos. Las empresas podrían terminar utilizando Google Analytics para la adquisición de tráfico y una herramienta separada y dedicada para el análisis de productos.

En el lado positivo, el tamaño más pequeño de la empresa y la base instalada hacen que esas herramientas sean potencialmente más innovadoras y ágiles para probar nuevas características del producto. Su fuerte enfoque en una audiencia central y pocos casos de uso les permite reaccionar rápidamente a las necesidades de los clientes y las nuevas innovaciones en la industria.

Los clientes especialmente grandes de esas herramientas suelen tener acceso directo a los equipos de productos que desarrollan las herramientas. Esto hace que sea más fácil para los clientes enfatizar sus deseos de nuevas características del producto que podrían convertirse en realidad antes. No es inusual que los proveedores y los clientes se comuniquen directamente en los canales abiertos de Slack para brindar orientación o detectar errores.

Categoría #3: soluciones de bricolaje de código abierto

En nuestra tercera categoría de herramientas de Digital Analytics, encontramos todas las herramientas que su departamento de TI encontrará en Google cuando busque soluciones alternativas a las mencionadas anteriormente.

Algunas herramientas populares de esta categoría son Matomo, Open Web Analytics y Post Hog. Además de la categoría anterior, estas herramientas no son líderes del mercado por madurez o base instalada. El código fuente disponible de forma abierta los diferencia de la categoría anterior y, por lo general, ofrece una opción para autohospedar la herramienta como alternativa a las ofertas anteriores de SAAS.

El alojamiento propio significa que su empresa es el único propietario y procesador de sus datos. No tiene que compartir los datos con proveedores externos u otras fuentes externas.

Con la implementación local, la privacidad de los datos depende únicamente de lo que haga con los datos. No tiene que confiar en el cumplimiento de GDPR de proveedores externos cuando puede tomar todas las medidas de precaución usted mismo.

Además de la versión autohospedada, algunos proveedores y comunidades han creado opciones alojadas que permiten una instancia administrada de la herramienta. Esta opción puede ser atractiva para las empresas que son conscientes de las grandes responsabilidades de disponibilidad que conlleva el alojamiento de su propia herramienta de análisis.

Sin embargo, muchas de esas empresas se sorprenden por el rápido aumento del costo del alojamiento para cualquier aplicación que responda lo suficiente. Mientras que la versión paga de Google Analytics permite alrededor de mil millones de visitas por mes a $150,000 por año, el alojamiento de Matomo costaría $175,000 por año por solo 100 millones de visitas mensuales.

Muchas de las herramientas están fuertemente inspiradas en Google Analytics, considerando tanto la interfaz de usuario como los informes disponibles. Al igual que Google Analytics, se centran en gran medida en el análisis de sitios web. pero carecen de las funciones para analizar aplicaciones móviles o dispositivos conectados. A través de su enfoque en los datos propios, a menudo carecen de algunas funciones muy básicas a las que nos hemos acostumbrado gracias a Google Analytics.

Las empresas que migran hoy de Google Analytics debido a consideraciones de privacidad se sentirán decepcionadas al encontrar muy pocas integraciones con herramientas de marketing como Google Ads y, a menudo, capacidades de seguimiento de campañas muy rudimentarias.

Open Web Analytics es un buen ejemplo de otra limitación importante de esta categoría: soporte incierto a largo plazo. Dado que esas herramientas suelen ser desarrolladas por una comunidad de entusiastas sin obligaciones, no hay garantía de que siga siendo compatible dentro de un año. Especialmente los proyectos más pequeños pueden morir, incluso poco después de su anuncio, debido a la falta de participación de la comunidad. Al igual que la categoría anterior de herramientas, las herramientas que pertenecen a esta categoría generalmente no ofrecen una forma de administrar la implementación, como un Sistema de administración de etiquetas.

Un lado positivo de este grupo es la ventaja definitiva de alojar la pila de análisis completa en servidores propios. Incluso hay algunas soluciones sin cookies disponibles que se posicionan para ser compatibles con GDPR.

Sin embargo, el panorama legal en constante cambio hace que el cumplimiento legal sea un objetivo que se mueve rápidamente, por lo que las empresas deben evaluar cuidadosamente sus opciones para no saltar a una solución aparentemente compatible únicamente con el cumplimiento de GDPR.

Una última palabra de advertencia: si bien su departamento de TI puede encontrar un desafío interesante para alojar una herramienta de análisis en los servidores de la empresa, deben ser conscientes de las grandes responsabilidades que conlleva. Alojar una herramienta de este tipo significa garantizar que la recopilación de datos esté siempre disponible en todo el mundo. Una vez que los niveles de tráfico superan ciertos umbrales, proporcionar una base de datos receptiva y, por lo tanto, una experiencia de frontend utilizable para analistas y usuarios comerciales se convierte en una tarea difícil y costosa.

Categoría de bonificación: la pila de bricolaje similar a Netflix

Los últimos años han traído una tendencia de replicar lo que han construido las empresas nativas digitales como Netflix . Con un enfoque láser en excelentes experiencias de usuario a través de la personalización y las pruebas iterativas, los productos a menudo se diseñan con una fuente de eventos global que contiene cada interacción del usuario y se canaliza a varios canales de activación.

Las empresas que utilizan una configuración como esta suelen utilizar componentes de código abierto (en contraste con los sistemas analíticos de código abierto completos) de una manera altamente personalizada. Pueden recopilar datos usando Snowplow en los clientes del usuario, alimentar los registros del servidor en Kafka , almacenar los datos en el S3 de AWS y analizarlos con AWS Redshift o herramientas de visualización totalmente personalizadas.

Debido a esta configuración tan técnica y sofisticada, los equipos de análisis generalmente están formados por científicos de datos o ingenieros de datos calificados que se necesitan para operar y desarrollar la pila completa de herramientas. Esos equipos también están a cargo de agregar nuevas funciones de análisis a las herramientas, incluidas consultas y visualizaciones.

Las empresas avanzadas como Netflix a menudo adoptan una cultura muy abierta en torno a lo que están construyendo. Esta apertura inspira a muchas empresas menos avanzadas a intentar replicar lo que están haciendo sin el compromiso necesario en términos de inversión, tamaño del equipo o nivel de habilidad. Enfrentadas con proyectos fallidos y partes interesadas decepcionadas, estas empresas recurren con resentimiento a soluciones listas para usar que se adaptan mucho mejor a sus casos de uso.

Es importante tener en cuenta que cualquier solución personalizada tiene el potencial de ralentizar drásticamente iniciativas importantes basadas en datos. Con un sistema demasiado complejo, incluso el análisis más mundano puede requerir la participación de expertos y semanas de preparación, además de luchar con otros equipos para establecer prioridades.

Si bien estas empresas de datos avanzados tienen algunos de los canales de procesamiento de datos más sofisticados en producción en la actualidad, estaría lejos de la verdad afirmar que esas empresas solo usan sus soluciones construidas internamente. Tome Netflix como ejemplo: su sitio web principal utiliza una solución de análisis personalizada, mientras que la página de la marca utiliza Google Analytics .

Por lo tanto, si bien la solución interna puede estar perfectamente equipada para análisis de productos sofisticados, es posible que carezca de los análisis de marketing o las capacidades de análisis e informes diarios necesarios para otras partes del sitio web o del producto.

¿Cómo elegir la herramienta de análisis digital adecuada?

Ahora que hemos repasado las 3+1 categorías de herramientas de análisis, nos queda la pregunta más importante: ¿Cuál es la herramienta adecuada para su negocio? Para resolver esto, debes hacerte algunas preguntas:

• ¿Quién trabajará con datos en mi empresa diariamente en los próximos años?

Su equipo de análisis dedicado puede manejar la mayoría de los datos hoy. Sin embargo, las empresas basadas en datos han hecho obligatorio que los responsables de la toma de decisiones trabajen con datos en las propias herramientas de análisis. Esto exige un entorno de autoservicio donde la verdadera colaboración puede ocurrir en la herramienta.

• ¿Qué casos de uso no relacionados con el marketing son importantes para su empresa?

Si bien Google Analytics puede funcionar lo suficientemente bien para sus preguntas de marketing, se queda corto para cualquier análisis más sofisticado o centrado en el producto. Sin embargo, el uso de una herramienta como Adobe Analytics que funciona para el marketing y el producto es crucial para permitir la responsabilidad compartida tanto del marketing como del rendimiento del producto.

• ¿Qué tan rápido necesitas iterar en su comercialización o ejecución del producto?

Confiar en una herramienta que requiere que sus científicos de datos ajusten una canalización de datos, creen nuevas consultas e integren en un tablero lleva días o semanas y puede paralizar su capacidad para iterar rápidamente y hacer ajustes a tiempo. En realidad, la mayoría de los cambios deberían ser rápidos y fáciles de implementar para cualquier persona, gracias a las herramientas que respaldan la democratización de los datos.

• ¿Cuál es su nivel de confianza para juzgar y mantener la herramienta de análisis requerida para esos casos de uso?

Puede ser muy desafiante ver más allá del horizonte de su negocio hoy y decidir sobre la herramienta que sostendrá su negocio por muchos años más. También es posible que deba invertir en el equipo adecuado para construir y ejecutar el estrategia de datos que realmente acelerará su negocio diario.

• ¿Quién influye en la elección de la herramienta en su negocio?

Un número considerable de empresas no se toman la responsabilidad en serio y confían únicamente en lo que el equipo podría estar acostumbrado o en lo que las agencias de marketing proponen por conveniencia. Debe insistir en una estrategia coherente a largo plazo, o podría encontrarse cambiando de herramienta cada año.

• ¿Ha considerado el costo total de propiedad y operación?

Unos cuantos dólares ahorrados en costos de licencias pueden generar una gran inversión en herramientas adicionales, equipos más grandes para operar y mantener las herramientas, y un ritmo mucho más lento de innovación y ajuste. Todos ellos vienen con consecuencias financieras directas o indirectas que una solución más madura puede no requerir.

Entonces, ¿quién debería elegir qué herramienta? Echemos un vistazo a algunas empresas prototípicas y las herramientas que deberían elegir:

Al final, elegir la herramienta adecuada puede ser un desafío difícil y complejo. Cambiar las herramientas existentes es un proceso largo y doloroso, pero se puede evitar teniendo en cuenta las preguntas mencionadas anteriormente. Con suerte, este artículo le brindó una orientación y algunas preguntas importantes para hacerle a su propio equipo y proveedores de herramientas.