As 3+1 categorias de ferramentas de análise digital [escolhendo a certa]

O mercado de soluções de análise digital está passando por algumas mudanças fundamentais no momento. O Google acaba de anunciar o fim do Universal Analytics (também conhecido como “o 'melhor' Google Analytics”) no próximo ano, enquanto o mercado está se movendo em direção ao rastreamento sem cookies , implementações do lado do servidor , tudo isso enquanto tenta cumprir o GDPR e outros novos regulamentos .

Muitas dessas tendências forçam as empresas a reconsiderar suas escolhas de soluções de análise digital para cumprir os requisitos legais ou preparar sua prática de análise para o futuro. No entanto, nem todas as ferramentas de análise digital são iguais . Na verdade, os últimos anos revelaram quatro categorias distintas de ferramentas. Em vez de escolher apenas uma ferramenta, as empresas muitas vezes decidem inconscientemente sobre as categorias de ferramentas.

Este artigo pretende mostrar e explicar as diferentes categorias de soluções, além de fornecer alguns exemplos das ferramentas em cada categoria.

No final do artigo, você também encontrará algumas perguntas importantes que você deve se fazer na hora de escolher uma categoria ou até mesmo uma ferramenta específica. Você poderá escolher com confiança a categoria certa para o seu negócio e desafiar as suposições preconcebidas com as quais pode ser confrontado. Vamos nos mexer.

Categoria #1: os líderes de mercado

Por instalações: Google Analytics

Por maturidade: Adobe Analytics

Categoria #2: soluções pagas rápidas

Categoria #3: soluções DIY de código aberto

Categoria de bônus: a pilha de ferramentas DIY semelhante à Netflix

Categoria #1: os líderes de mercado

A primeira categoria de Soluções de Digital Analytics contém apenas duas ferramentas:

• O líder de mercado pela maturidade da ferramenta . O Adobe Analytics é a ferramenta mais madura do mercado atual.
• O líder de mercado por base de instalação . O Google Analytics é uma ferramenta de análise digital líder nesta categoria.

Diz muito que há mais de uma ferramenta nesta categoria, pois mostra que a solução mais adotada nem sempre é a ferramenta mais rica em recursos ou madura disponível. Vamos dar uma olhada em ambas as ferramentas individualmente.

Google Analytics

O Google Analytics é de longe a solução mais conhecida no mercado. Para muitas pessoas que trabalham ou com experiências digitais, é sinônimo de análise digital. Sua enorme base de instalação é amplamente impulsionada pelo nível básico gratuito que permite que qualquer pessoa abra uma conta e comece a coletar dados. Algumas das limitações da versão gratuita do Google Analytics, como amostragem de dados ou um número limitado de eventos por mês, podem ser atenuadas comprando a versão paga.

A versão paga é especialmente atraente para sites maiores. Ele pode ajudar a evitar o problema particularmente irritante de dados amostrados e também permite mais de 10 milhões de acessos por mês. Além disso, a versão paga traz recursos de relatórios mais avançados, como rollups de fontes mistas ou tabelas personalizadas. Como a versão base é gratuita, a porcentagem de clientes pagantes é comparativamente baixa, tornando a versão paga uma anomalia estatística.

Enquanto algumas pessoas veem o Google Analytics como uma solução autônoma, especialmente a versão gratuita deve ser vista como uma extensão do Google Ads . Uma grande parte do produto é adaptada para casos de uso de marketing com muito pouca personalização para outros aplicativos. Por exemplo, o Google Analytics fornece alguns recursos de marketing úteis, como:

• Relatórios de origem de aquisição
• Campanhas e métricas do Google Ads
• Palavras-chave e métricas da Pesquisa Google
• Alguns relatórios de desempenho de página de alto nível

Por causa desses relatórios integrados, muitos executivos de marketing veem o Google Analytics como a única ferramenta de que precisam. Embora isso facilite a sensação de saber o que está acontecendo em uma página, não há muitas informações personalizáveis ​​disponíveis além da aquisição de tráfego.

Para analisar questões de negócios mais complexas ou até mesmo permitir dashboards, muitas empresas combinam Google Analytics com Big Query e Data Studio. Isso permite cobrir mais casos de uso, mas apresenta um alto limite de entrada para qualquer usuário não analítico e pode prejudicar a agilidade quando se trata de democratização de dados.

Embora existam algumas barreiras em potencial para casos de uso mais complexos, todas as comparações devem mencionar a comunidade impressionantemente grande e vibrante em torno do Google Analytics, Big Query, Data Studio e também do Google Tag Manager. Líderes do setor, como Simo Ahava, contribuem regularmente com conteúdo estelar para gerar valor para os clientes. Graças ao sistema de modelos do Google Tag Manager, é fácil lucrar com o esforço que os membros da comunidade dedicaram ao produto.

Adobe Analytics

O Adobe Analytics é a outra solução na categoria de ferramentas de análise digital líderes de mercado. Embora seja bem conhecido no espaço de aplicativos corporativos, nem todos fora da comunidade de análise digital já ouviram falar dele. Embora não haja um nível gratuito disponível, o custo da ferramenta pode ser ainda menor do que o da versão paga do Google Analytics.

Para casos de uso de análise de marketing, o Adobe Analytics pode oferecer todos os recursos do Google Analytics e muito mais. Mesmo dados que não sejam da Adobe, como palavras-chave de pesquisa do Google ou dados do Google Ads, podem ser usados ​​para criar relatórios e painéis devido a uma ampla variedade de conectores e integrações disponíveis. Graças aos níveis profundos de personalização, os recursos não param com a análise de marketing, mas também abrangem os casos de uso da análise de produtos .

Saiba como criar relatórios de marketing granulares com o Adobe Analytics Data Feed

Além dos recursos gerais, uma inovação diferencia o Adobe Analytics de outros concorrentes do mercado: a interface principal do usuário, chamada Analysis Workspace . O Analysis Workspace permite que toda a empresa trabalhe em um ambiente compartilhado que abrange relatórios diários , painéis , bem como mergulhos profundos e casos de uso de ciência de dados . Ele oferece os melhores recursos de colaboração do setor que se expandem por toda a empresa, reunindo marketing, produto e análise de uma maneira verdadeiramente única.

No lado negativo, a flexibilidade e a capacidade de personalização do Adobe Analytics geralmente levam ao sentimento de que é uma ferramenta complicada e complicada. Especialmente quando comparado ao Google Analytics, o Adobe Analytics pode parecer um pouco “vazio” quando você o implementa pela primeira vez.

Da mesma forma, o Google fornece mais algumas proteções por meio da interface semelhante a um relatório, na qual a Adobe permite que você combine tudo com tudo, potencialmente criando resultados enganosos ou confusos.

Além dos dois líderes de mercado, existem muitas outras ferramentas de análise no mercado, levando-nos à próxima categoria.

Categoria #2: soluções pagas rápidas

Nem todas as ferramentas podem ser líderes de mercado. Esta categoria contém todas as ferramentas que são desenvolvidas profissionalmente e vendidas para empresas, mas não possuem a maturidade ou base instalada dos líderes de mercado.

Esta categoria abrange muitas ferramentas diferentes, como Amplitude , Mixpanel , Heap e muitas outras. Existem algumas semelhanças marcantes entre as ferramentas desta categoria. Muitos deles se diferenciam do Google Analytics, por exemplo, enfatizando o foco na análise de produtos além da análise de marketing. Outros oferecem recursos especiais que podem ser altamente relevantes para um determinado público, como análise de coorte ou medição do impacto de novos recursos.

Ferramentas como Amplitude ganharam a reputação de serem construídas explicitamente para startups, equipes orientadas a produtos e ambientes com muitos desenvolvedores.

Assim como muitos profissionais de marketing veem o Google Analytics como a única ferramenta de que precisam, as ferramentas dessa segunda categoria podem ser vistas da mesma forma pelas equipes de produto. Muitas das ferramentas nesta categoria vão além dos recursos de análise de alto nível, oferecendo gravação de sessão, teste A/B ou até mesmo dados do tipo CRM no nível do usuário. Embora o Google Analytics se concentre em sites, muitas dessas ferramentas priorizam aplicativos ou até mesmo casos de uso entre dispositivos.

Por outro lado, muitos deles carecem das funcionalidades básicas esperadas de um produto de análise de marketing. Os usuários que migrarem do Google Analytics perderão imediatamente as integrações com o Google Ads ou o Google Search Console, juntamente com uma maneira amigável de correlacionar as flutuações no tráfego às atividades de marketing.

A forma mais prevalente de crescimento de clientes para ferramentas dessa categoria é oferecer um nível gratuito limitado pelo número de usuários, sessões ou eventos que podem ser rastreados e os recursos disponíveis. Isso simplifica a experiência de um produto, mas pode levar a cenários confusos. Por exemplo, uma discussão sobre as ferramentas só pode ser realizada considerando o nível de produto pelo qual o cliente está pagando, deixando de fora recursos potencialmente críticos para níveis de produto mais altos.

Ao contrário do Google Analytics e do Adobe Analytics, as ferramentas dessa categoria geralmente não vêm com um sistema de gerenciamento de tags dedicado, como o Google Tag Manager ou o Adobe Launch. Isso complica a implantação de ferramentas em uma página ou aplicativo sem integrar totalmente a experiência do usuário na ferramenta de análise, potencialmente criando dívida técnica que pode retardar os ciclos de desenvolvimento de produtos.

Outra ressalva ao optar por uma ferramenta dessa categoria é a escalabilidade limitada . Analistas de grandes empresas descrevem ferramentas dessa categoria como pouco responsivas ao trabalhar com grandes quantidades de dados, principalmente com aumentos repentinos no volume de dados.

Além disso, os casos de uso limitados e as interfaces especializadas podem dificultar a colaboração nos dados para toda a empresa, tornando as equipes de produtos ou análises os proprietários isolados dos dados. As empresas podem acabar usando o Google Analytics para aquisição de tráfego e uma ferramenta separada e dedicada para análise de produtos.

Do lado positivo, o tamanho menor da empresa e a base instalada tornam essas ferramentas potencialmente mais inovadoras e ágeis na experimentação de novos recursos de produtos. Seu forte foco em um público principal e poucos casos de uso permitem que eles reajam rapidamente às necessidades dos clientes e às inovações do setor.

Os clientes especialmente maiores dessas ferramentas geralmente têm acesso direto às equipes de produto que desenvolvem as ferramentas. Isso torna mais fácil para os clientes enfatizar seus desejos por novos recursos de produtos que podem se tornar realidade mais cedo. Não é incomum que fornecedores e clientes se comuniquem diretamente em canais abertos do Slack para fornecer orientação ou identificar bugs.

Categoria #3: soluções DIY de código aberto

Em nossa terceira categoria de ferramentas de Digital Analytics, encontramos todas as ferramentas que seu departamento de TI encontrará no Google ao buscar soluções alternativas às mencionadas acima.

Algumas ferramentas populares desta categoria são Matomo, Open Web Analytics e Post Hog. Assim como a categoria anterior, essas ferramentas não são líderes de mercado por maturidade ou base instalada. O código-fonte disponível abertamente os diferencia da categoria anterior, geralmente oferecendo uma opção de auto-hospedagem da ferramenta como uma alternativa às ofertas SAAS anteriores.

Auto-hospedagem significa que sua empresa é a única proprietária e processadora de seus dados. Você não precisa compartilhar os dados com fornecedores terceirizados ou outras fontes externas.

Com a implantação no local, a privacidade dos dados depende exclusivamente do que você faz com os dados. Você não precisa confiar na conformidade com o GDPR de fornecedores terceirizados quando pode tomar todas as medidas de cautela por conta própria.

Além da versão auto-hospedada, alguns fornecedores e comunidades criaram opções de hospedagem que permitem uma instância gerenciada da ferramenta. Essa opção pode ser atraente para empresas que estão cientes das grandes responsabilidades de disponibilidade que acompanham a hospedagem de sua própria ferramenta de análise.

No entanto, muitas dessas empresas ficam surpresas com o rápido aumento do custo de hospedagem para qualquer aplicativo suficientemente responsivo. Enquanto a versão paga do Google Analytics permite cerca de um bilhão de acessos por mês a US$ 150.000 por ano, a hospedagem do Matomo custaria US$ 175.000 por ano para apenas 100 milhões de acessos mensais.

Muitas das ferramentas são fortemente inspiradas no Google Analytics, tanto considerando a interface do usuário quanto os relatórios disponíveis. Assim como o Google Analytics, eles são fortemente focados na análise de sites mas faltam os recursos para analisar aplicativos móveis ou dispositivos conectados. Devido ao foco em dados primários, eles geralmente carecem de algumas funcionalidades muito básicas às quais nos acostumamos com o Google Analytics.

As empresas que estão migrando do Google Analytics hoje devido a considerações de privacidade ficarão desapontadas ao encontrar muito poucas integrações com ferramentas de marketing como o Google Ads e, muitas vezes, recursos de rastreamento de campanha muito rudimentares.

O Open Web Analytics é um bom exemplo de outra limitação importante dessa categoria: suporte incerto de longo prazo. Como essas ferramentas geralmente são desenvolvidas por uma comunidade de entusiastas sem obrigações, não há garantia de que ainda serão suportadas daqui a um ano. Projetos especialmente menores podem morrer, mesmo logo após serem anunciados, devido à falta de envolvimento da comunidade. Assim como a categoria anterior de ferramentas, as ferramentas que se enquadram nesta categoria geralmente não oferecem uma maneira de gerenciar a implementação, como um Sistema de Gerenciamento de Tags.

Um lado positivo desse grupo é a vantagem definitiva de hospedar a pilha de análise completa em servidores primários. Até mesmo algumas soluções sem cookies estão disponíveis e se posicionam para serem compatíveis com extra-GDPR.

No entanto, o cenário jurídico em constante mudança torna a conformidade legal um alvo em movimento rápido, portanto, as empresas devem avaliar cuidadosamente suas opções para não pular em uma solução aparentemente compatível apenas com a conformidade com o GDPR.

Uma palavra final de aviso: embora seu departamento de TI possa achar um desafio interessante hospedar uma ferramenta de análise nos servidores da empresa, eles devem estar cientes das grandes responsabilidades que vêm com isso. Hospedar essa ferramenta significa garantir que a coleta de dados esteja sempre disponível em todo o mundo. Uma vez que os níveis de tráfego ultrapassam certos limites, fornecer um banco de dados responsivo e, portanto, uma experiência de front-end utilizável para analistas e usuários de negócios se torna uma tarefa difícil e cara.

Categoria de bônus: a pilha DIY semelhante à Netflix

Os últimos anos trouxeram uma tendência de replicar o que empresas nativas digitais como a Netflix construíram. Com foco a laser em excelentes experiências do usuário por meio de personalização e testes iterativos, os produtos geralmente são projetados com um feed de evento global que contém todas as interações do usuário e é canalizado para vários canais de ativação.

As empresas que utilizam uma configuração como essa normalmente usam componentes de código aberto (em contraste com sistemas completos de análise de código aberto) de maneira altamente personalizada. Eles podem coletar dados usando Snowplow nos clientes do usuário, alimentar os logs do servidor no Kafka , armazenar os dados no AWS' S3 e analisá-los usando o AWS Redshift ou ferramentas de visualização totalmente personalizadas.

Devido a essa configuração muito técnica e sofisticada, as equipes de análise geralmente consistem em cientistas de dados ou engenheiros de dados qualificados que são necessários para operar e desenvolver a pilha de ferramentas completa. Essas equipes também são responsáveis ​​por adicionar novos recursos de análise às ferramentas, incluindo consultas e visualizações.

Empresas avançadas como a Netflix geralmente adotam uma cultura muito aberta em torno do que estão construindo. Essa abertura inspira muitas empresas menos avançadas a tentar replicar o que eles estão fazendo sem o compromisso necessário em termos de investimento, tamanho da equipe ou nível de habilidade. Confrontadas com projetos fracassados ​​e partes interessadas decepcionadas, essas empresas, ressentidas, recorrem a soluções prontas que se adaptam muito melhor aos seus casos de uso.

É importante observar que qualquer solução personalizada tem o potencial de desacelerar drasticamente importantes iniciativas orientadas por dados. Com um sistema muito complexo, mesmo a análise mais mundana pode exigir o envolvimento de especialistas e semanas de tempo de preparação, além de lutar com outras equipes para priorização.

Embora essas empresas de dados avançados tenham alguns dos pipelines de processamento de dados mais sofisticados em produção hoje, estaria longe de ser verdade afirmar que essas empresas usam apenas suas soluções internas. Veja o exemplo da Netflix: o site principal deles usa uma solução de análise personalizada, enquanto a página da marca usa o Google Analytics .

Portanto, embora a solução interna possa estar perfeitamente equipada para análises sofisticadas de produtos, ela pode não ter as análises de marketing ou os recursos diários de relatórios e análises necessários para outras partes do site ou produto.

Como escolher a ferramenta de análise digital certa?

Agora que passamos pelas categorias 3+1 de ferramentas de análise, ficamos com a pergunta mais importante: Qual é a ferramenta certa para o seu negócio? Para descobrir isso, você deve se fazer algumas perguntas:

• Quem trabalhará com dados na minha empresa diariamente nos próximos anos?

Sua equipe de análise dedicada pode lidar com a maioria dos dados hoje. No entanto, as empresas orientadas por dados tornaram obrigatório que os tomadores de decisão trabalhem com dados nas próprias ferramentas de análise. Isso exige um ambiente de autoatendimento em primeiro lugar, onde a verdadeira colaboração pode acontecer na ferramenta.

• Quais casos de uso não relacionados a marketing são importantes para sua empresa?

Embora o Google Analytics possa funcionar bem o suficiente para suas perguntas de marketing, ele fica aquém de qualquer análise mais sofisticada ou centrada no produto. No entanto, usar uma ferramenta como o Adobe Analytics que funciona para marketing e produto é crucial para permitir a responsabilidade compartilhada pelo marketing e pelo desempenho do produto.

• Quão rápido você precisa iterar em seu marketing ou execução do produto?

Confiar em uma ferramenta que exige que seus cientistas de dados ajustem um pipeline de dados, criem novas consultas e as integrem em um painel leva dias ou semanas e pode prejudicar sua capacidade de iterar rapidamente e fazer ajustes no prazo. Na realidade, a maioria das mudanças deve ser rápida e fácil para qualquer pessoa implementar, graças às ferramentas que suportam a democratização de dados.

• Qual é o seu nível de confiança em julgar e manter a ferramenta de análise necessária para esses casos de uso?

Pode ser muito desafiador enxergar além do horizonte do seu negócio hoje e decidir sobre a ferramenta que sustentará seu negócio por muitos anos. Você também pode precisar investir na equipe certa para construir e executar o estratégia de dados que realmente acelerará seus negócios diários.

• Quem influencia a escolha da ferramenta em seu negócio?

Um número considerável de empresas não leva a responsabilidade a sério e confia apenas no que a equipe pode estar acostumada ou no que as agências de marketing estão propondo por conveniência. Você precisa insistir em uma estratégia coerente de longo prazo, ou pode acabar trocando de ferramenta todos os anos.

• Você considerou o custo total de propriedade e operação?

Alguns dólares economizados em custos de licenciamento podem vir com um grande investimento em ferramentas adicionais, equipes maiores para operar e manter ferramentas e um ritmo muito mais lento de inovação e ajuste fino. Tudo isso traz consequências financeiras diretas ou indiretas que uma solução mais madura pode não exigir.

Então, quem deve escolher qual ferramenta? Vamos dar uma olhada em algumas empresas prototípicas e as ferramentas que elas devem escolher:

No final, escolher a ferramenta certa pode ser um desafio difícil e complexo. A troca de ferramentas existentes é um processo longo e doloroso, mas pode ser evitado considerando as questões acima mencionadas. Espero que este artigo tenha lhe dado uma orientação e algumas perguntas importantes para fazer à sua própria equipe e fornecedores de ferramentas.