디지털 분석 도구의 3+1 범주 [올바른 도구 선택]

디지털 분석 솔루션 시장은 현재 몇 가지 근본적인 변화 를 겪고 있습니다. Google은 GDPR 및 기타 새로운 규정 을 준수하기 위해 노력하면서 시장이 쿠키 없는 추적 , 서버 측 구현으로 이동하는 동안 내년에 Universal Analytics("더 나은" Google Analytics"라고도 함)의 지원 중단을 발표했습니다. .

이러한 추세 중 상당수는 기업이 법적 요구 사항을 준수하거나 미래에 대비한 분석 관행을 보장하기 위해 디지털 분석 솔루션 선택을 재고 하도록 합니다. 그러나 모든 디지털 분석 도구가 동일하지는 않습니다 . 사실, 최근 몇 년 동안 도구의 네 가지 범주가 밝혀졌습니다. 기업은 도구만 선택하는 대신 무의식적으로 도구 범주를 결정 하는 경우가 많습니다.

이 기사는 솔루션의 다양한 범주를 보여주고 설명하는 동시에 각 범주의 도구에 대한 몇 가지 예를 제공합니다.

기사의 끝에서 카테고리나 특정 도구를 선택할 때 스스로에게 물어봐야 하는 몇 가지 중요한 질문 도 찾을 수 있습니다. 귀하는 귀하의 비즈니스에 적합한 카테고리를 자신 있게 선택 하고 직면할 수 있는 선입견에 도전 할 수 있습니다. 이동합시다.

카테고리 #1: 시장 리더

설치 기준: Google 애널리틱스

성숙도별: Adobe Analytics

카테고리 #2: 빠르게 변화하는 유료 솔루션

카테고리 #3: 오픈 소스 DIY 솔루션

보너스 카테고리: Netflix와 같은 DIY 도구 모음

카테고리 #1: 시장 리더

디지털 분석 솔루션의 첫 번째 범주에는 다음 두 가지 도구만 포함되어 있습니다.

• 도구 성숙도 기준 시장 리더 . Adobe Analytics는 현재 시장에서 가장 성숙한 도구입니다.
• 설치 기반별 시장 리더 . Google Analytics는 이 범주에서 최고의 디지털 분석 도구입니다.

가장 많이 채택된 솔루션이 항상 가장 기능이 풍부하거나 사용 가능한 성숙한 도구가 아니라는 것을 보여주기 때문에 이 범주에는 하나 이상의 도구가 있다고 많이 말합니다. 두 도구를 개별적으로 살펴보겠습니다.

구글 애널리틱스

Google Analytics 는 지금까지 시장에서 가장 잘 알려진 솔루션입니다. 디지털 경험에서 작업하거나 디지털 경험을 사용하는 많은 사람들에게 이는 디지털 분석과 동의어입니다. 방대한 설치 기반은 누구나 계정을 열고 데이터 수집을 시작할 수 있는 무료 기본 계층 에 의해 크게 좌우됩니다. 데이터 샘플링이나 월별 제한된 수의 이벤트와 같은 무료 Google 애널리틱스 버전의 일부 제한 사항은 유료 버전을 구입하여 완화할 수 있습니다.

유료 버전은 특히 대규모 웹사이트에 적합합니다. 샘플링된 데이터의 특히 성가신 문제를 피하는 데 도움이 될 수 있으며 또한 매월 천만 개 이상의 조회수를 허용합니다. 또한 유료 버전은 혼합 소스 또는 사용자 정의 테이블의 롤업과 같은 고급 보고 기능을 제공합니다. 기본 버전이 무료이기 때문에 유료 고객의 비율이 비교적 낮아 유료 버전이 다소 통계적 변칙입니다.

일부 사람들은 Google 애널리틱스를 독립 실행형 솔루션으로 생각하지만 특히 무료 버전은 Google Ads의 확장으로 보아야 합니다. 제품의 많은 부분이 다른 응용 프로그램에 대한 사용자 지정 가능성이 거의 없는 마케팅 사용 사례 에 맞게 조정됩니다. 예를 들어 Google Analytics는 다음과 같은 몇 가지 유용한 마케팅 기능을 제공합니다.

• 획득 소스 보고서
• Google Ads 캠페인 및 측정항목
• Google 검색 키워드 및 측정항목
• 일부 고급 페이지 성능 보고서

이러한 기본 제공 보고서 덕분에 많은 마케팅 임원이 Google Analytics를 자신에게 필요한 유일한 도구로 생각합니다. 이렇게 하면 페이지에서 무슨 일이 일어나고 있는지 쉽게 알 수 있지만 트래픽 획득 외에 사용할 수 있는 사용자 지정 가능한 정보는 많지 않습니다.

더 복잡한 비즈니스 질문을 분석하거나 대시보드를 허용하기 위해 많은 회사에서 Google Analytics를 Big Query 및 Data Studio와 결합합니다. 이렇게 하면 더 많은 사용 사례를 처리할 수 있지만 분석이 아닌 사용자에게 높은 진입 임계값 을 도입하고 데이터 민주화와 관련하여 민첩성을 저해할 수 있습니다.

더 복잡한 사용 사례에는 몇 가지 잠재적인 장벽이 있지만 모든 비교에서는 Google Analytics, Big Query, Data Studio 및 Google 태그 관리자와 관련된 놀랍도록 크고 활기찬 커뮤니티 를 언급해야 합니다. Simo Ahava와 같은 업계 리더는 정기적으로 뛰어난 콘텐츠를 제공하여 고객을 위한 가치를 창출합니다. Google 태그 관리자의 템플릿 시스템 덕분에 커뮤니티 구성원이 제품에 투입한 노력으로부터 쉽게 이익을 얻을 수 있습니다.

어도비 애널리틱스

Adobe Analytics 는 시장을 선도하는 디지털 분석 도구 범주의 또 다른 솔루션입니다. 엔터프라이즈 애플리케이션 분야에서는 잘 알려져 있지만 디지털 분석 커뮤니티 외부의 모든 사람이 들어본 적이 있는 것은 아닙니다. 사용 가능한 무료 등급은 없지만 도구 비용은 유료 버전의 Google Analytics보다 훨씬 낮을 수 있습니다.

마케팅 분석 사용 사례의 경우 Adobe Analytics는 Google Analytics의 모든 기능과 그 이상을 제공할 수 있습니다. Google 검색 키워드 또는 Google Ads 데이터와 같은 비 Adobe 데이터 도 사용 가능한 다양한 커넥터 및 통합으로 인해 보고서 및 대시보드를 작성하는 데 사용할 수 있습니다. 깊은 수준의 사용자 정의 기능 덕분에 기능은 마케팅 분석에 그치지 않고 제품 분석 사용 사례도 포함합니다.

Adobe Analytics 데이터 피드를 사용하여 세분화된 마케팅 보고서를 작성하는 방법 알아보기

일반적인 기능 외에도 Adobe Analytics는 시장의 다른 경쟁 제품과 차별화되는 혁신이 하나 있습니다. 바로 Analysis Workspace 라는 기본 사용자 인터페이스입니다. Analysis Workspace를 사용하면 회사 전체가 일상적인 보고 , 대시보드 , 심층 분석 및 데이터 과학 사용 사례를 다루는 공유 환경에서 작업할 수 있습니다. 회사 전체로 확장되는 업계 최고의 협업 기능을 제공하여 진정으로 독특한 방식으로 마케팅, 제품 및 분석을 통합합니다.

단점은 Adobe Analytics의 유연성과 사용자 정의 기능으로 인해 다루기 어렵고 복잡한 도구라는 느낌이 들 수 있다는 것입니다. 특히 Google Analytics와 비교할 때 Adobe Analytics는 처음 구현할 때 약간 "공백"한 느낌이 들 수 있습니다.

마찬가지로 Google은 Adobe에서 모든 것을 모든 것과 결합하여 잠재적으로 오해의 소지가 있거나 혼란스러운 결과를 생성할 수 있도록 하는 보고서와 같은 인터페이스를 통해 몇 가지 더 많은 가드레일을 제공합니다.

두 시장 리더 외에도 시장에는 더 많은 분석 도구가 있으므로 다음 범주로 넘어갑니다.

카테고리 #2: 빠르게 변화하는 유료 솔루션

모든 도구가 시장 리더가 될 수는 없습니다. 이 범주에는 전문적으로 개발되어 회사에 판매되지만 시장 리더의 성숙도나 설치 기반이 없는 모든 도구가 포함됩니다.

이 범주에는 Amplitude , Mixpanel , Heap 및 기타 여러 도구와 같은 다양한 도구가 포함됩니다. 이 범주의 도구 간에는 몇 가지 놀라운 유사점이 있습니다. 그들 중 다수는 예를 들어 단순한 마케팅 분석을 넘어 제품 분석에 중점을 둠으로써 Google Analytics와 차별화됩니다. 다른 사람들은 집단 분석이나 새로운 기능의 영향 측정과 같이 특정 청중과 관련성이 높은 특별한 기능 을 제공합니다.

Amplitude와 같은 도구는 신생 기업, 제품 중심 팀 및 개발자가 많은 환경을 위해 명시적으로 구축된 것으로 명성을 얻었습니다.

많은 마케터가 Google Analytics를 자신에게 필요한 유일한 도구로 생각하는 것처럼 이 두 번째 범주의 도구는 제품 팀에서도 동일하게 볼 수 있습니다. 이 범주의 많은 도구는 세션 기록, A/B 테스트 또는 사용자 수준 CRM과 유사한 데이터를 제공하여 높은 수준의 분석 기능을 뛰어넘습니다. Google Analytics는 웹사이트에 중점을 두지만 이러한 도구 중 다수는 앱 또는 교차 기기 사용 사례를 우선시합니다.

반면 마케팅 분석 제품에서 기대하는 기본 기능이 부족한 경우가 많습니다. Google 애널리틱스에서 마이그레이션하는 사용자는 트래픽 변동을 마케팅 활동과 연관시키는 사용자 친화적인 방법과 함께 Google Ads 또는 Google Search Console과의 통합을 즉시 놓치게 됩니다.

이 범주의 도구에 대한 고객 증가의 가장 일반적인 형태는 추적할 수 있는 사용자, 세션 또는 이벤트 수와 사용 가능한 기능에 따라 제한되는 무료 계층 을 제공하는 것입니다. 이것은 제품 시험을 단순화하지만 혼란스러운 시나리오로 이어질 수 있습니다. 예를 들어, 도구에 대한 논의는 고객이 비용을 지불하는 제품 계층만을 고려하여 열릴 수 있으며 잠재적으로 중요한 기능은 상위 제품 계층에 제외됩니다.

Google Analytics 및 Adobe Analytics와 달리 이 범주의 도구는 일반적으로 Google 태그 관리자 또는 Adobe Launch와 같은 전용 태그 관리 시스템과 함께 제공되지 않습니다 . 이는 사용자 경험을 분석 도구에 긴밀하게 통합하지 않고 페이지 또는 앱에 도구를 배포하는 것을 복잡하게 하여 잠재적으로 제품 개발 주기를 늦출 수 있는 기술적 부채를 생성할 수 있습니다.

이 범주의 도구를 선택할 때의 또 다른 주의 사항은 제한된 확장성 입니다. 대기업의 분석가는 이 범주의 도구를 많은 양의 데이터, 특히 데이터 볼륨의 급격한 증가와 함께 작업할 때 그다지 응답하지 않는 것으로 설명합니다.

게다가 제한된 사용 사례와 전문화된 인터페이스로 인해 회사 전체의 데이터에 대해 협업하기가 어려워 제품 또는 분석 팀이 데이터의 사일로화된 소유자가 될 수 있습니다. 회사는 결국 트래픽 획득을 위해 Google Analytics를 사용하고 제품 분석을 위한 별도의 전용 도구를 사용할 수 있습니다.

긍정적인 면은 더 작은 회사 규모와 설치 기반으로 인해 이러한 도구가 새로운 제품 기능을 시험해 볼 때 잠재적으로 더 혁신 적이고 민첩하다는 것입니다. 핵심 고객에 대한 강한 초점과 소수의 사용 사례를 통해 업계의 고객 요구와 새로운 혁신에 신속하게 대응할 수 있습니다 .

특히 이러한 도구의 대규모 고객은 일반적으로 도구를 개발하는 제품 팀에 직접 액세스할 수 있습니다. 이를 통해 고객은 더 빨리 현실화될 수 있는 새로운 제품 기능에 대한 소망을 강조할 수 있습니다. 벤더와 클라이언트가 지침을 제공하거나 버그를 발견하기 위해 개방형 Slack 채널에서 직접 통신하는 것은 드문 일이 아닙니다.

카테고리 #3: 오픈 소스 DIY 솔루션

디지털 분석 도구의 세 번째 범주에서는 IT 부서가 위에서 언급한 것에 대한 대안 솔루션을 검색할 때 Google에서 찾을 수 있는 모든 도구를 찾습니다.

이 범주의 일부 인기 있는 도구는 Matomo, Open Web Analytics 및 Post Hog입니다. 이전 범주와 마찬가지로 이러한 도구는 성숙도 또는 설치 기반에 따른 시장 리더가 아닙니다. 공개적으로 사용 가능한 소스 코드는 이전 범주와 구별되며 일반적으로 이전 SAAS 제품에 대한 대안으로 도구를 자체 호스팅하는 옵션을 제공합니다.

자체 호스팅은 회사가 데이터의 유일한 소유자이자 처리자임을 의미합니다. 타사 공급업체 또는 기타 외부 소스와 데이터를 공유할 필요가 없습니다.

온프레미스 배포의 경우 데이터 개인정보 보호는 데이터로 수행하는 작업에만 의존합니다. 모든 주의 조치를 스스로 취할 수 있다면 타사 공급업체의 GDPR 준수에 의존할 필요가 없습니다.

자체 호스팅 버전 외에도 일부 공급업체와 커뮤니티에서 호스팅 옵션을 만들었습니다. 도구의 관리되는 인스턴스를 허용합니다. 이 옵션은 자체 분석 도구를 호스팅할 때 수반되는 큰 가용성 책임을 알고 있는 회사에 매력적일 수 있습니다.

그러나 이러한 기업 중 다수는 충분히 응답하는 애플리케이션에 대한 호스팅 비용이 빠르게 상승하는 것에 놀란다. Google Analytics의 유료 버전은 연간 150,000달러로 매월 약 10억 건의 조회수를 허용하지만 Matomo의 호스팅 비용은 1억 월간 조회수에 대해 연간 175,000달러입니다.

많은 도구는 사용자 인터페이스와 사용 가능한 보고서를 모두 고려하여 Google Analytics에서 크게 영감을 받았습니다. Google Analytics와 마찬가지로 웹사이트 분석에 중점을 둡니다. 그러나 모바일 앱 또는 연결된 장치를 분석하는 기능이 부족합니다. 자사 데이터에 중점을 두기 때문에 Google Analytics에서 익숙해진 매우 기본적인 기능이 부족한 경우가 많습니다.

오늘날 개인 정보 보호 문제로 인해 Google Analytics에서 마이그레이션하는 회사는 Google Ads와 같은 마케팅 도구와 매우 기본적인 캠페인 추적 기능과의 통합이 거의 없다는 사실에 실망할 것입니다.

Open Web Analytics는 이 범주의 또 다른 중요한 한계인 불확실한 장기 지원의 좋은 예입니다. 이러한 도구는 일반적으로 매니아 커뮤니티에서 의무 없이 개발하기 때문에 지금부터 1년 후에도 여전히 지원된다는 보장은 없습니다. 특히 소규모 프로젝트는 커뮤니티 참여 부족으로 인해 발표된 직후에도 중단될 수 있습니다. 이전 도구 범주와 마찬가지로 이 범주에 속하는 도구는 일반적으로 태그 관리 시스템과 같은 구현을 관리하는 방법을 제공하지 않습니다.

이 그룹의 긍정적인 측면은 자사 서버에서 전체 분석 스택을 호스팅하는 확실한 이점입니다. 일부 쿠키가 없는 솔루션도 GDPR을 준수하도록 포지셔닝하는 데 사용할 수 있습니다.

그러나 끊임없이 변화하는 법률 환경은 법률 준수를 빠르게 움직이는 목표로 만들고 있으므로 기업은 순전히 GDPR 준수에 대한 겉보기에 준수한 솔루션에 뛰어들지 않는 옵션을 신중하게 평가해야 합니다.

마지막 경고: IT 부서는 회사 서버에서 분석 도구를 호스팅하는 것이 흥미로운 과제라고 생각할 수 있지만 그에 따른 큰 책임을 알고 있어야 합니다. 이러한 도구를 호스팅한다는 것은 전 세계에서 항상 데이터를 수집할 수 있다는 것을 의미합니다. 트래픽 수준이 특정 임계값을 초과하면 반응형 데이터베이스를 제공하므로 분석가와 비즈니스 사용자에게 유용한 프런트엔드 경험을 제공하는 것이 어렵고 비용이 많이 드는 작업이 됩니다.

보너스 카테고리: Netflix와 같은 DIY 스택

최근 몇 년 동안 Netflix 와 같은 디지털 네이티브 회사가 구축한 것을 복제하는 추세가 나타났습니다. 개인화 및 반복적인 테스트를 통해 우수한 사용자 경험에 레이저 초점을 맞춘 제품은 모든 사용자 상호 작용을 포함하고 다양한 활성화 채널로 유입되는 글로벌 이벤트 피드로 설계되는 경우가 많습니다.

이와 같은 설정을 활용하는 회사는 일반적으로 고도로 맞춤화된 방식으로 오픈 소스 구성 요소(완전한 오픈 소스 분석 시스템과 대조적으로)를 사용합니다. Snowplow 를 사용하여 데이터를 수집할 수 있습니다. 사용자의 클라이언트에서 서버 로그를 Kafka 에 피드하고 데이터를 AWS의 S3 에 저장하고 AWS Redshift 를 사용하여 분석합니다. 또는 완전히 사용자 정의된 시각화 도구.

이 매우 기술적이고 정교한 설정 때문에 분석 팀은 일반적으로 전체 도구 스택을 운영하고 개발하는 데 필요한 숙련된 데이터 과학자 또는 데이터 엔지니어 로 구성됩니다. 이러한 팀은 쿼리 및 시각화를 포함하여 도구에 새로운 분석 기능을 추가하는 일도 담당합니다.

Netflix와 같은 선진 기업은 구축하고 있는 것에 대해 매우 개방적인 문화를 수용하는 경우가 많습니다. 이러한 개방성은 많은 저개발 기업이 시도하고 복제하도록 영감을 줍니다. 투자, 팀 규모 또는 기술 수준과 관련하여 필요한 약속 없이 무엇을 하고 있는지. 실패한 프로젝트와 실망한 이해 관계자에 직면한 이러한 회사는 분개하여 사용 사례에 훨씬 더 잘 맞는 기성 솔루션으로 후퇴합니다.

모든 맞춤형 솔루션은 중요한 데이터 기반 이니셔티브를 크게 늦출 가능성이 있다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 시스템이 너무 복잡하면 가장 평범한 분석에도 우선 순위를 지정하기 위해 다른 팀과 고군분투하는 것 외에 전문가의 참여와 몇 주간의 리드업 시간이 필요할 수 있습니다.

이러한 데이터 선진 기업은 오늘날 프로덕션에서 가장 정교한 데이터 처리 파이프라인을 보유하고 있지만 이러한 기업이 자체 구축 솔루션만 사용한다고 주장하는 것은 사실과 거리가 멉니다. Netflix를 예로 들어 보겠습니다. 주요 웹사이트는 맞춤형 분석 솔루션을 사용하고 브랜드 페이지 는 Google Analytics를 사용 합니다.

따라서 사내 솔루션은 정교한 제품 분석을 위해 완벽하게 갖춰져 있지만 웹 사이트나 제품의 다른 부분에 필요한 마케팅 분석이나 일상적인 보고 및 분석 기능이 부족할 수 있습니다.

올바른 디지털 분석 도구를 선택하는 방법은 무엇입니까?

이제 3+1 범주의 분석 도구를 살펴보았으므로 가장 중요한 질문이 남았습니다. 귀하의 비즈니스에 적합한 도구는 무엇입니까? 이것을 알아내려면 다음과 같은 몇 가지 질문을 스스로에게 해야 합니다.

• 앞으로 몇 년 동안 누가 우리 회사의 데이터로 매일 작업할 것입니까?

귀하의 전담 분석 팀이 오늘날 대부분의 데이터를 처리할 수 있습니다. 그러나 데이터 기반 기업은 의사 결정자가 분석 도구 자체에서 데이터를 사용하는 것을 의무화했습니다. 이를 위해서는 도구에서 진정한 협업이 이루어질 수 있는 셀프 서비스 우선 환경이 필요합니다.

• 귀사에 중요한 비마케팅 사용 사례는 무엇입니까?

Google Analytics는 마케팅 질문에 대해서는 충분히 잘 작동할 수 있지만 더 정교하거나 제품 중심적인 분석에는 부족합니다. 그러나 마케팅 및 제품에 작동하는 Adobe Analytics와 같은 도구를 사용하는 것은 마케팅과 제품 성능 모두에 대한 공동 책임을 가능하게 하는 데 매우 중요합니다.

• 얼마나 빨리해야합니까 마케팅 또는 제품 실행을 반복하시겠습니까?

데이터 과학자가 데이터 파이프라인을 조정하고, 새 쿼리를 작성하고, 대시보드에 통합해야 하는 도구에 의존하는 것은 며칠 또는 몇 주가 걸리며 신속하게 반복하고 제 시간에 조정하는 능력을 손상시킬 수 있습니다. 실제로 대부분의 변경 사항은 데이터 민주화를 지원하는 도구 덕분에 누구나 빠르고 쉽게 구현할 수 있어야 합니다.

• 이러한 사용 사례에 필요한 분석 도구를 판단하고 유지 관리하는 데 대한 신뢰 수준은 어느 정도입니까?

오늘날 비즈니스의 지평 너머를 바라보고 앞으로 몇 년 동안 비즈니스를 유지할 도구를 결정하는 것은 매우 어려울 수 있습니다. 또한 적절한 팀을 구축하고 실행하는 데 투자해야 할 수도 있습니다. 일상적인 비즈니스를 진정으로 가속화할 데이터 전략.

• 귀하의 비즈니스에서 도구 선택에 영향을 미치는 사람은 누구입니까?

상당수의 기업이 그 책임을 심각하게 받아들이지 않고 오로지 팀이 무엇에 익숙해졌는지 또는 편의성 때문에 마케팅 대행사가 무엇을 제안하는지에만 의존합니다. 일관된 장기 전략을 주장해야 하며, 그렇지 않으면 매년 도구를 전환해야 할 수도 있습니다.

• 총 소유 비용과 운영 비용을 고려했습니까?

라이선스 비용에 대한 몇 달러 절약은 추가 도구에 대한 막대한 투자, 도구를 운영 및 유지 관리할 더 큰 팀, 훨씬 느린 혁신 및 미세 조정 속도와 함께 제공될 수 있습니다. 이 모든 것은 보다 성숙한 솔루션이 필요로 하지 않을 수도 있는 직간접적인 재정적 결과를 수반합니다.

그렇다면 누가 어떤 도구를 선택해야 할까요? 일부 프로토타입 회사와 이들이 선택해야 하는 도구를 살펴보겠습니다.

결국 올바른 도구를 선택하는 것은 어렵고 복잡한 문제가 될 수 있습니다. 기존 도구를 전환하는 것은 길고 고통스러운 과정이지만 위에서 언급한 질문을 고려하면 피할 수 있습니다. 이 기사가 귀하의 팀과 도구 공급업체에게 질문할 수 있는 방향과 몇 가지 중요한 질문을 제공했기를 바랍니다.