デジタル分析ツールの3+1カテゴリー[適切なものを選ぶ]

デジタル分析ソリューションの市場は、現在いくつかの根本的な変化を遂げています。 Googleは、来年、ユニバーサルアナリティクス（「より優れた」Googleアナリティクスとも呼ばれます）の廃止を発表しました。市場は、 GDPRやその他の新しい規制に準拠しようとしながら、Cookieなしの追跡、サーバー側の実装に移行しています。 。

これらの傾向の多くは、企業が法的要件に準拠するため、または将来を見据えた分析手法を実現するために、デジタル分析ソリューションの選択を再検討することを余儀なくされています。 ただし、すべてのデジタル分析ツールが同じというわけではありません。 実際、近年、ツールの4つの異なるカテゴリが明らかになりました。 企業は、ツールを選択するだけでなく、無意識のうちにツールのカテゴリを決定することがよくあります。

この記事では、ソリューションのさまざまなカテゴリを示して説明すると同時に、各カテゴリのツールの例をいくつか示します。

記事の最後には、カテゴリや特定のツールを選択するときに自問する必要のある重要な質問もいくつかあります。 あなたは自信を持ってあなたのビジネスに適切なカテゴリーを選択し、あなたが直面するかもしれない先入観に挑戦することができるでしょう。 動きましょう。

カテゴリ＃1：マーケットリーダー

インストール別：Google Analytics

成熟度別：Adobe Analytics

カテゴリ＃2：動きの速い有料ソリューション

カテゴリ＃3：オープンソースのDIYソリューション

ボーナスカテゴリ：NetflixのようなDIYツールスタック

カテゴリ＃1：マーケットリーダー

Digital Analytics Solutionsの最初のカテゴリには、次の2つのツールのみが含まれています。

• ツールの成熟度によるマーケットリーダー。 Adobe Analyticsは、現在の市場で最も成熟したツールです。
• インストールベースによるマーケットリーダー。 Google Analyticsは、このカテゴリの主要なデジタル分析ツールです。

このカテゴリには複数のツールがあると多くのことを述べています。これは、最も採用されているソリューションが、常に最も機能が豊富で成熟したツールであるとは限らないことを示しています。 両方のツールを個別に見てみましょう。

グーグルアナリティクス

Google Analyticsは、市場で最もよく知られているソリューションです。 デジタルエクスペリエンスで、またはデジタルエクスペリエンスを使用して作業する多くの人々にとって、これはデジタル分析と同義です。 その巨大なインストールベースは、主に、誰でもアカウントを開いてデータの収集を開始できる無料のベース層によって推進されています。 データサンプリングや1か月あたりのイベント数の制限など、無料のGoogle Analyticsバージョンの制限の一部は、有料バージョンを購入することで軽減できます。

有料版は、大規模なWebサイトにとって特に魅力的です。 これは、サンプリングされたデータの特に厄介な問題を回避するのに役立ち、月に1,000万回以上のヒットを可能にします。 さらに、有料版では、混合ソースやカスタムテーブルからのロールアップなどのより高度なレポート機能が提供されます。 基本バージョンは無料であるため、有料の顧客の割合は比較的低く、有料バージョンは統計的な異常になります。

一部の人々はGoogleAnalyticsをスタンドアロンのソリューションと見なしていますが、特に無料バージョンはGoogle広告の拡張機能と見なす必要があります。 製品の大部分は、他のアプリケーションのカスタマイズ性がほとんどないマーケティングのユースケースに合わせて調整されています。 たとえば、Google Analyticsは、次のような便利なマーケティング機能を提供します。

• 取得ソースレポート
• Google広告のキャンペーンと指標
• Google検索のキーワードと指標
• いくつかの高レベルのページパフォーマンスレポート

これらの組み込みレポートのために、多くのマーケティングエグゼクティブは、GoogleAnalyticsを必要な唯一のツールと見なしています。 これにより、ページで何が起こっているのかを簡単に知ることができますが、トラフィックの取得以外に利用できるカスタマイズ可能な情報は多くありません。

より複雑なビジネスの質問を分析したり、ダッシュボードを使用したりするために、多くの企業はGoogleAnalyticsをBigQueryおよびDataStudioと組み合わせています。 これにより、より多くのユースケースをカバーできますが、分析を行わないユーザーには高いエントリしきい値が導入され、データの民主化に関しては俊敏性が妨げられる可能性があります。

より複雑なユースケースにはいくつかの潜在的な障壁がありますが、すべての比較では、Google Analytics、Big Query、Data Studio、およびGoogleTagManagerを取り巻く非常に大きく活気のあるコミュニティに言及する必要があります。 Simo Ahavaのような業界のリーダーは、顧客の価値を高めるために定期的に優れたコンテンツを提供しています。 Google Tag Managerのテンプレートシステムのおかげで、コミュニティメンバーが製品に注いだ努力から簡単に利益を得ることができます。

Adobe Analytics

Adobe Analyticsは、市場をリードするデジタル分析ツールのカテゴリに含まれるもう1つのソリューションです。 エンタープライズアプリケーションの分野ではよく知られていますが、デジタル分析コミュニティ以外のすべての人がそれを聞いたことがあるわけではありません。 利用可能な無料利用枠はありませんが、ツールのコストは、有料バージョンのGoogleAnalyticsよりもさらに低くなる可能性があります。

マーケティング分析のユースケースでは、AdobeAnalyticsはGoogleAnalyticsのすべての機能とさらに多くの機能を提供できます。 利用可能なコネクタと統合の範囲が広いため、Google検索キーワードやGoogle広告データなどのアドビ以外のデータでもレポートやダッシュボードの作成に使用できます。 高度なカスタマイズ性のおかげで、機能はマーケティング分析だけでなく、製品分析のユースケースもカバーしています。

AdobeAnalyticsデータフィードを使用して詳細なマーケティングレポートを作成する方法を学ぶ

一般的な機能に加えて、Adobe Analyticsは、市場に出回っている他の競合製品とは一線を画す革新的な機能が1つあります。それは、 AnalysisWorkspaceと呼ばれるメインのユーザーインターフェイスです。 分析ワークスペースを使用すると、会社全体が、日常のレポート、ダッシュボード、詳細、データサイエンスのユースケースをカバーする共有環境で作業できます。 業界最高のコラボレーション機能を提供し、会社全体に拡張して、マーケティング、製品、分析を真にユニークな方法で統合します。

欠点として、Adobe Analyticsの柔軟性とカスタマイズ性は、扱いにくく複雑なツールであるという感情につながることがよくあります。 特にGoogleAnalyticsと比較すると、Adobe Analyticsは、最初に実装したときに少し「空っぽ」に感じることがあります。

同様に、グーグルはレポートのようなインターフェースを介してさらにいくつかのガードレールを提供し、アドビはすべてをすべてと組み合わせることができ、誤解を招くまたは混乱させる結果を生み出す可能性があります。

2つのマーケットリーダーとは別に、市場にはさらに多くの分析ツールがあり、次のカテゴリーに私たちを導きます。

カテゴリ＃2：動きの速い有料ソリューション

すべてのツールがマーケットリーダーになるわけではありません。 このカテゴリには、専門的に開発されて企業に販売されているが、市場リーダーの成熟度やインストールベースがないすべてのツールが含まれています。

このカテゴリには、 Amplitude 、 Mixpanel 、 Heapなどのさまざまなツールが含まれます。 このカテゴリのツールの間には、いくつかの顕著な類似点があります。 それらの多くは、たとえば、マーケティング分析だけでなく製品分析に重点を置くことによって、GoogleAnalyticsとは異なります。 また、コホート分析や新機能の影響の測定など、特定の対象者に関連性の高い特別な機能を提供するものもあります。

Amplitudeのようなツールは、スタートアップ、製品主導のチーム、および開発者が多い環境向けに明示的に構築されているという評判を得ています。

多くのマーケターがGoogleAnalyticsを必要な唯一のツールと見なしているように、この2番目のカテゴリのツールは製品チームでも同じように見ることができます。 このカテゴリのツールの多くは、セッションレコーディング、A / Bテスト、さらにはユーザーレベルのCRMのようなデータを提供することで、高レベルの分析機能を超えています。 Google Analyticsはウェブサイトに焦点を当てていますが、これらのツールの多くはアプリやクロスデバイスのユースケースを優先しています。

一方、それらの多くは、マーケティング分析製品に期待される基本的な機能を欠いています。 Google Analyticsから移行するユーザーは、トラフィックの変動をマーケティング活動に関連付けるためのユーザーフレンドリーな方法とともに、Google広告またはGoogle検索コンソールとの統合をすぐに失うことになります。

このカテゴリのツールの顧客の成長の最も一般的な形式は、追跡できるユーザー、セッション、またはイベントの数と利用可能な機能によって制限される無料枠を提供することです。 これにより、製品の試用が簡単になりますが、混乱を招くシナリオにつながる可能性があります。 たとえば、ツールについての議論は、顧客が支払っている製品層を考慮してのみ行うことができ、より高い製品層に潜在的に重要な機能を除外します。

GoogleAnalyticsとAdobeAnalyticsの両方とは対照的に、このカテゴリのツールには通常、GoogleTagManagerやAdobeLaunchなどの専用のタグ管理システムが付属していません。 これにより、ユーザーエクスペリエンスを分析ツールに緊密に統合せずに、ページまたはアプリへのツールの展開が複雑になり、製品開発サイクルを遅らせる可能性のある技術的負債が発生する可能性があります。

このカテゴリのツールを選択する際のもう1つの注意点は、スケーラビリティが制限されていることです。 大企業のアナリストは、このカテゴリのツールは、特にデータ量が急激に増加した場合に、大量のデータを処理するときに応答性が低いと説明しています。

その上、限られたユースケースと特殊なインターフェイスにより、会社全体のデータでのコラボレーションが困難になり、製品チームまたは分析チームがデータのサイロ化された所有者になる可能性があります。 企業は、トラフィックの取得にGoogle Analyticsを使用し、製品分析に専用のツールを使用することになります。

良い面としては、会社の規模とインストールベースが小さいため、これらのツールは、新製品の機能を試す際に、より革新的で機敏になる可能性があります。 コアオーディエンスに重点を置いており、ユースケースが少ないため、顧客のニーズや業界の新しいイノベーションに迅速に対応できます。

これらのツールの特に大規模な顧客は、通常、ツールを開発する製品チームに直接アクセスできます。 これにより、お客様は、より早く実現する可能性のある新製品の機能に対する要望を強調しやすくなります。 ベンダーとクライアントがオープンなSlackチャネルで直接通信して、ガイダンスを提供したり、バグを発見したりすることは珍しくありません。

カテゴリ＃3：オープンソースのDIYソリューション

デジタル分析ツールの3番目のカテゴリでは、IT部門が上記のソリューションの代替ソリューションを検索するときにGoogleで見つけるすべてのツールを見つけます。

このカテゴリの人気のあるツールには、Matomo、Open Web Analytics、PostHogがあります。 前のカテゴリと同様に、これらのツールは成熟度やインストールベースでマーケットリーダーではありません。 公開されているソースコードは、以前のカテゴリとは一線を画し、通常、以前のSAAS製品の代わりにツールをセルフホストするオプションを提供します。

セルフホスティングとは、あなたの会社があなたのデータの唯一の所有者および処理者であることを意味します。 サードパーティベンダーやその他の外部ソースとデータを共有する必要はありません。

オンプレミス展開では、データのプライバシーはデータの処理にのみ依存します。 自分ですべての注意を払うことができる場合は、サードパーティベンダーのGDPRコンプライアンスに依存する必要はありません。

セルフホストバージョンに加えて、一部のベンダーやコミュニティはホストオプションを作成しています ツールのマネージドインスタンスを可能にします。 このオプションは、独自の分析ツールのホスティングに伴う大きな可用性の責任を認識している企業にとって魅力的かもしれません。

ただし、これらの企業の多くは、十分に応答性の高いアプリケーションのホスティングコストが急速に上昇していることに驚いています。 Google Analyticsの有料版では、月額約10億ヒット、年間15万ドルが可能ですが、Matomoのホスティングの費用は月額1億ヒットで、年間175,000ドルになります。

ツールの多くは、ユーザーインターフェースと利用可能なレポートの両方を考慮して、GoogleAnalyticsに大きく影響を受けています。 Google Analyticsと同様に、Webサイトの分析に重点を置いています。 ただし、モバイルアプリや接続されたデバイスを分析する機能はありません。 自社データに重点​​を置いているため、GoogleAnalyticsで慣れ親しんできた非常に基本的な機能が不足していることがよくあります。

プライバシーを考慮して今日GoogleAnalyticsから移行している企業は、Google広告などのマーケティングツールとの統合がほとんどなく、多くの場合、非常に基本的なキャンペーン追跡機能を見つけてがっかりするでしょう。

Open Web Analyticsは、このカテゴリのもう1つの重要な制限、つまり不確実な長期サポートの良い例です。 これらのツールは通常、愛好家のコミュニティによって義務なしに開発されているため、今後1年以内にサポートされる保証はありません。 特に小規模なプロジェクトは、コミュニティの関与が不足しているため、発表された直後でも死ぬ可能性があります。 前のカテゴリのツールと同様に、このカテゴリに分類されるツールは通常、タグ管理システムなどの実装を管理する方法を提供しません。

このグループのプラス面は、ファーストパーティサーバーで完全な分析スタックをホストすることの明確な利点です。 一部のCookieなしのソリューションでさえ、GDPRに準拠していると位置付けられています。

ただし、法の状況は常に変化しているため、法規制は急速に変化する目標になっているため、企業は、純粋にGDPRコンプライアンスに基づいて、一見準拠しているように見えるソリューションに飛びつかないように、オプションを慎重に評価する必要があります。

警告の最後の言葉： IT部門は、会社のサーバーで分析ツールをホストすることは興味深い課題であると感じるかもしれませんが、それに伴う大きな責任を認識している必要があります。 このようなツールをホストするということは、世界中からデータ収集を常に利用できるようにすることを意味します。 トラフィックレベルが特定のしきい値を超えると、応答性の高いデータベースを提供するため、アナリストやビジネスユーザーに使用可能なフロントエンドエクスペリエンスを提供することは、困難で費用のかかる作業になります。

ボーナスカテゴリ：NetflixのようなDIYスタック

近年、 Netflixのようなデジタルネイティブ企業が構築したものを複製する傾向があります。 パーソナライズと反復テストを通じて優れたユーザーエクスペリエンスに焦点を当てた製品は、多くの場合、すべてのユーザーインタラクションを含み、さまざまなアクティベーションチャネルに注ぎ込まれるグローバルイベントフィードを使用して設計されます。

このような設定を利用している企業は、通常、高度にカスタマイズされた方法で（完全なオープンソース分析システムとは対照的に）オープンソースコンポーネントを使用します。 Snowplowを使用してデータを収集する場合があります ユーザーのクライアントで、サーバーログをKafkaにフィードし、データをAWSのS3に保存し、 AWSRedshiftを使用して分析します または完全にカスタマイズされた視覚化ツール。

この非常に技術的で洗練されたセットアップのため、分析チームは通常、完全なツールスタックを操作および開発するために必要な熟練したデータサイエンティストまたはデータエンジニアで構成されます。 これらのチームは、クエリや視覚化などの新しい分析機能をツールに追加することも担当しています。

Netflixのような先進的な企業は、多くの場合、構築しているものの周りに非常にオープンな文化を取り入れています。 この開放性は、多くのあまり進んでいない企業に複製を試みるように促します 投資、チームの規模、またはスキルレベルの面で必要なコミットメントなしで彼らがしていること。 失敗したプロジェクトや失望した利害関係者に直面したそのような企業は、その後、ユースケースにはるかに適した既製のソリューションに憤慨してフォールバックします。

カスタムソリューションは、重要なデータ主導のイニシアチブを大幅に遅くする可能性があることに注意することが重要です。 システムが複雑すぎると、最もありふれた分析でさえ、優先順位付けのために他のチームと戦うことに加えて、専門家の関与と数週間のリードアップ時間が必要になる可能性があります。

このようなデータ先進企業は、今日生産されている最も洗練されたデータ処理パイプラインのいくつかを持っていますが、それらの企業が自社構築のソリューションのみを使用していると主張するのは真実からほど遠いでしょう。 例としてNetflixを取り上げます。メインのウェブサイトはカスタム分析ソリューションを使用していますが、ブランドページはGoogleAnalyticsを使用しています。

そのため、社内ソリューションは高度な製品分析に完全に対応している場合がありますが、Webサイトまたは製品の他の部分に必要なマーケティング分析または日常のレポートおよび分析機能が不足している場合があります。

適切なデジタル分析ツールを選択するにはどうすればよいですか？

分析ツールの3+1カテゴリを通過したので、最も重要な質問が残ります。あなたのビジネスに適したツールは何ですか？ これを理解するには、いくつか質問する必要があります。

• 今後数年間、私の会社のデータを毎日扱うのは誰ですか？

専任の分析チームが、今日のほとんどのデータを処理する場合があります。 ただし、データ主導型の企業では、意思決定者が分析ツール自体でデータを操作することが義務付けられています。 これにより、ツールで真のコラボレーションを実現できるセルフサービスファーストの環境が義務付けられます。

• あなたの会社にとって重要な非マーケティングのユースケースはどれですか？

Google Analyticsはマーケティングの質問には十分に機能する可能性がありますが、より高度な分析や製品中心の分析には不十分です。 ただし、マーケティングと製品の両方で責任を共有できるようにするには、マーケティングと製品で機能するAdobeAnalyticsのようなツールを使用することが重要です。

• どのくらいの速さで行う必要がありますか マーケティングや製品の実行を繰り返しますか？

データサイエンティストがデータパイプラインを調整し、新しいクエリを作成し、それらをダッシュ​​ボードに統合する必要があるツールに依存すると、数日から数週間かかり、迅速に反復して時間どおりに調整する能力が損なわれる可能性があります。 実際には、データの民主化をサポートするツールのおかげで、ほとんどの変更は誰でもすばやく簡単に実装できるはずです。

• これらのユースケースに必要な分析ツールを判断して維持することに対するあなたの信頼水準はどれくらいですか？

今日のビジネスの視野を超えて、今後何年にもわたってビジネスを維持するツールを決定することは非常に難しい場合があります。 また、適切なチームに投資して、 日常業務を真に加速するデータ戦略。

• あなたのビジネスのツールの選択に影響を与えるのは誰ですか？

かなりの数の企業が責任を真剣に受け止めておらず、チームが何に慣れているか、または利便性のためにマーケティング代理店が何を提案しているかにのみ依存しています。 一貫性のある長期戦略を主張する必要があります。そうしないと、毎年ツールを切り替えることになります。

• 総所有コストと運用コストを考慮しましたか？

ライセンスコストのわずかな節約は、追加のツールへの多額の投資、ツールを運用および保守するためのより大きなチーム、およびイノベーションと微調整のペースがはるかに遅いことによってもたらされる可能性があります。 これらはすべて、より成熟したソリューションでは必要とされない可能性のある直接的または間接的な経済的影響を伴います。

では、誰がどのツールを選ぶべきでしょうか？ いくつかの典型的な企業と彼らが選択すべきツールを見てみましょう：

結局のところ、適切なツールを選択することは、困難で複雑な課題になる可能性があります。 既存のツールの切り替えは長くて骨の折れるプロセスですが、上記の質問を考慮すると回避できます。 うまくいけば、この記事があなた自身のチームとツールベンダーに尋ねるオリエンテーションといくつかの重要な質問をあなたに与えたでしょう。