3+1 категории инструментов цифровой аналитики [Выбор правильной]

Рынок решений для цифровой аналитики сейчас переживает фундаментальные изменения . Google только что объявила о закрытии Universal Analytics (также известной как «улучшенная» Google Analytics) в следующем году, в то время как рынок движется к отслеживанию без файлов cookie, реализациям на стороне сервера , пытаясь соответствовать GDPR и другим новым правилам . .

Многие из этих тенденций вынуждают компании пересматривать свой выбор решений для цифровой аналитики, чтобы соответствовать требованиям законодательства или ориентироваться в своей аналитической практике на будущее. Однако не все инструменты цифровой аналитики одинаковы . Фактически, за последние годы были выявлены четыре отдельные категории инструментов. Вместо того, чтобы выбирать только инструмент, компании часто неосознанно выбирают категории инструментов.

В этой статье мы хотим показать и объяснить различные категории решений, а также дать вам несколько примеров инструментов в каждой категории.

В конце статьи вы также найдете несколько важных вопросов , которые вы должны задать себе при выборе категории или даже конкретного инструмента. Вы сможете уверенно выбрать правильную категорию для своего бизнеса и бросить вызов предвзятым предположениям , с которыми вы можете столкнуться. Давайте двигаться.

Категория №1: лидеры рынка

По установкам: Google Analytics

По степени зрелости: Adobe Analytics

Категория №2: быстрые платные решения

Категория № 3: самодельные решения с открытым исходным кодом

Бонусная категория: набор инструментов «Сделай сам» в стиле Netflix.

Категория №1: лидеры рынка

Первая категория Digital Analytics Solutions содержит всего два инструмента:

• Лидер рынка по зрелости инструмента . Adobe Analytics — самый зрелый инструмент на современном рынке.
• Лидер рынка по установленной базе . Google Analytics — ведущий инструмент цифровой аналитики в этой категории.

Многое говорит о том, что в этой категории существует более одного инструмента, поскольку это показывает, что наиболее распространенное решение не всегда является наиболее многофункциональным или зрелым доступным инструментом. Рассмотрим оба инструмента по отдельности.

Гугл Аналитика

Google Analytics на сегодняшний день является самым известным решением на рынке. Для многих людей, работающих с цифровыми технологиями или связанных с ними, это синоним цифровой аналитики. Его огромная база установок в значительной степени обусловлена ​​​​бесплатным базовым уровнем , который позволяет любому открыть учетную запись и начать сбор данных. Некоторые ограничения бесплатной версии Google Analytics, такие как выборка данных или ограниченное количество событий в месяц, можно смягчить, купив платную версию.

Платная версия особенно привлекательна для крупных сайтов. Это может помочь избежать особенно раздражающей проблемы выборки данных, а также позволяет выполнять более 10 миллионов обращений в месяц. Кроме того, платная версия предлагает более продвинутые возможности отчетности, такие как сводные данные из смешанных источников или настраиваемые таблицы. Поскольку базовая версия бесплатна, процент платящих клиентов сравнительно низок, что делает платную версию чем-то вроде статистической аномалии.

Хотя некоторые люди рассматривают Google Analytics как отдельное решение, особенно бесплатную версию следует рассматривать как расширение Google Ads . Большая часть продукта предназначена для использования в маркетинговых целях с очень небольшими возможностями настройки для других приложений. Например, Google Analytics предоставляет некоторые полезные маркетинговые функции, такие как:

• Отчеты об источнике приобретения
• Кампании и показатели Google Ads
• Ключевые слова и показатели поиска Google
• Некоторые высокоуровневые отчеты о производительности страниц

Из-за этих встроенных отчетов многие руководители отдела маркетинга считают Google Analytics единственным инструментом, который им когда-либо понадобится. Хотя это позволяет легко получить представление о том, что происходит на странице, не так много настраиваемой информации, доступной помимо сбора трафика.

Для анализа более сложных бизнес-вопросов или даже создания информационных панелей многие компании объединяют Google Analytics с Big Query и Data Studio. Это позволяет охватить больше вариантов использования, но вводит высокий порог входа для любого неаналитического пользователя и может препятствовать гибкости, когда речь идет о демократизации данных.

Несмотря на то, что есть некоторые потенциальные препятствия для более сложных вариантов использования, в каждом сравнении следует упоминать впечатляюще большое и активное сообщество вокруг Google Analytics, Big Query, Data Studio, а также Google Tag Manager. Лидеры отрасли, такие как Симо Ахава, регулярно публикуют звездный контент, чтобы повысить ценность для клиентов. Благодаря системе шаблонов Диспетчера тегов Google легко получить прибыль от усилий, вложенных членами сообщества в продукт.

Adobe Analytics

Adobe Analytics — еще одно решение в категории ведущих на рынке инструментов цифровой аналитики. Хотя он хорошо известен в области корпоративных приложений, не все, кроме сообщества цифровой аналитики, даже слышали о нем. Хотя бесплатный уровень недоступен, стоимость инструмента может быть даже ниже , чем для платной версии Google Analytics.

Для вариантов использования маркетинговой аналитики Adobe Analytics может предложить все функции Google Analytics и даже больше. Даже данные, не относящиеся к Adobe, такие как ключевые слова Google Search или данные Google Ads, можно использовать для создания отчетов и информационных панелей благодаря широкому спектру доступных коннекторов и интеграций. Благодаря широким уровням настройки функции не ограничиваются маркетинговой аналитикой, но также охватывают варианты использования продуктовой аналитики .

Узнайте, как создавать детализированные маркетинговые отчеты с помощью Adobe Analytics Data Feed.

Помимо общих функций, одно нововведение отличает Adobe Analytics от конкурентов на рынке: основной пользовательский интерфейс под названием Analysis Workspace . Analysis Workspace позволяет всей компании работать в общей среде, охватывающей ежедневные отчеты , сводные панели , а также углубленные исследования и варианты использования для обработки данных . Он предлагает лучшие в отрасли возможности для совместной работы, которые масштабируются на всю компанию, объединяя маркетинг, продукты и аналитику поистине уникальным способом.

С другой стороны, гибкость и настраиваемость Adobe Analytics часто приводят к тому, что это громоздкий и сложный инструмент. Особенно по сравнению с Google Analytics, Adobe Analytics может показаться немного «пустым» при первом внедрении.

Точно так же Google предоставляет еще несколько ограждений через интерфейс, похожий на отчет, где Adobe позволит вам комбинировать все со всем, что может привести к вводящим в заблуждение или запутанным результатам.

Помимо двух лидеров рынка, на рынке есть еще много аналитических инструментов, что приводит нас к следующей категории.

Категория №2: быстрые платные решения

Не каждый инструмент может быть лидером рынка. В эту категорию входят все инструменты, профессионально разработанные и проданные компаниям, но не имеющие зрелости или установленной базы лидеров рынка.

Эта категория охватывает множество различных инструментов, таких как Amplitude , Mixpanel , Heap и многие другие. Между инструментами этой категории есть поразительное сходство. Многие из них отличаются от Google Analytics, например, акцентируя внимание на аналитике продуктов, а не только на маркетинговой аналитике. Другие предлагают специальные возможности , которые могут быть очень актуальны для определенной аудитории, такие как когортный анализ или измерение влияния новых функций.

Такие инструменты, как Amplitude, заработали репутацию за то, что они созданы специально для стартапов, команд, ориентированных на продукт, и сред с большим количеством разработчиков.

Точно так же, как многие маркетологи рассматривают Google Analytics как единственный инструмент, который им когда-либо понадобится, команды из этой второй категории могут видеть то же самое для продуктовых команд. Многие инструменты в этой категории даже выходят за рамки высокоуровневых аналитических функций, предлагая запись сеансов, A/B-тестирование или даже данные, подобные CRM, на уровне пользователя. В то время как Google Analytics фокусируется на веб-сайтах, многие из этих инструментов отдают приоритет приложениям или даже вариантам использования на нескольких устройствах.

С другой стороны, многим из них не хватает основных функций, ожидаемых от продукта маркетинговой аналитики. Пользователи, переходящие с Google Analytics, сразу же потеряют интеграцию с Google Ads или Google Search Console, а также удобный способ сопоставления колебаний трафика с маркетинговой деятельностью.

Наиболее распространенной формой роста числа клиентов для инструментов из этой категории является предложение уровня бесплатного пользования, ограниченного количеством пользователей, сеансов или событий, которые можно отслеживать, и доступными функциями. Это упрощает опробование продукта, но может привести к запутанным сценариям. Например, обсуждение инструментов может проводиться только с учетом уровня продукта, за который платит клиент, оставляя потенциально важные функции более высоким уровням продукта.

В отличие от Google Analytics и Adobe Analytics, инструменты этой категории обычно не поставляются со специальной системой управления тегами, такой как Google Tag Manager или Adobe Launch. Это усложняет развертывание инструментов на странице или в приложении без тесной интеграции взаимодействия с пользователем в инструмент аналитики, что может привести к возникновению технического долга, который может замедлить циклы разработки продукта.

Еще одним предостережением при выборе инструмента этой категории является ограниченная масштабируемость . Аналитики крупных компаний характеризуют инструменты этой категории как малоотзывчивые при работе с большими объемами данных, особенно при резком увеличении объема данных.

Вдобавок ко всему, ограниченные варианты использования и специализированные интерфейсы могут затруднить совместную работу над данными для всей компании, в результате чего отделы по продуктам или аналитики становятся разрозненными владельцами данных. Компании могут в конечном итоге использовать Google Analytics для сбора трафика и отдельный специальный инструмент для аналитики продуктов.

С положительной стороны, меньший размер компании и установочная база делают эти инструменты потенциально более инновационными и гибкими при опробовании новых функций продукта. Их сильная ориентация на основную аудиторию и несколько вариантов использования позволяют им быстро реагировать на потребности клиентов и новые инновации в отрасли.

Особенно крупные клиенты этих инструментов обычно имеют прямой доступ к группам разработчиков, разрабатывающим эти инструменты. Это облегчает клиентам возможность выразить свои пожелания относительно новых функций продукта, которые могут стать реальностью в ближайшее время. Поставщики и клиенты нередко общаются напрямую в открытых каналах Slack, чтобы дать рекомендации или выявить ошибки.

Категория № 3: самодельные решения с открытым исходным кодом

В нашей третьей категории инструментов цифровой аналитики мы находим все инструменты, которые ваш ИТ-отдел найдет в Google при поиске решений, альтернативных упомянутым выше.

Некоторые популярные инструменты из этой категории — Matomo, Open Web Analytics и Post Hog. Как и предыдущая категория, эти инструменты не являются лидерами рынка по зрелости или количеству установок. Открытый исходный код отличает их от предыдущей категории, обычно предлагая возможность самостоятельного размещения инструмента в качестве альтернативы предыдущим предложениям SAAS.

Самостоятельный хостинг означает, что ваша компания является единственным владельцем и обработчиком ваших данных. Вам не нужно делиться данными со сторонними поставщиками или другими внешними источниками.

При локальном развертывании конфиденциальность данных зависит исключительно от того, что вы делаете с данными. Вам не нужно полагаться на соответствие требованиям GDPR сторонних поставщиков, когда вы можете принять все меры предосторожности самостоятельно.

В дополнение к версии с собственным хостингом некоторые поставщики и сообщества создали варианты хостинга. которые позволяют использовать управляемый экземпляр инструмента. Этот вариант может быть привлекательным для компаний, которые осознают большую ответственность за доступность, связанную с размещением собственного инструмента аналитики.

Однако многие из этих компаний затем удивляются быстро растущей стоимости хостинга для любого достаточно отзывчивого приложения. В то время как платная версия Google Analytics позволяет получать около одного миллиарда посещений в месяц по цене 150 000 долларов в год, хостинг Matomo будет стоить 175 000 долларов в год всего за 100 миллионов посещений в месяц.

Многие инструменты в значительной степени вдохновлены Google Analytics, как с точки зрения пользовательского интерфейса, так и с доступными отчетами. Как и Google Analytics, они в значительной степени сосредоточены на анализе веб-сайтов. но не имеют функций для анализа мобильных приложений или подключенных устройств. Из-за того, что они ориентируются на собственные данные, им часто не хватает некоторых очень простых функций , к которым мы привыкли в Google Analytics.

Компании, переходящие сегодня с Google Analytics из соображений конфиденциальности, будут разочарованы, обнаружив очень мало интеграций с маркетинговыми инструментами, такими как Google Ads, и часто очень рудиментарные возможности отслеживания кампаний.

Open Web Analytics — хороший пример другого важного ограничения этой категории: неопределенной долгосрочной поддержки. Поскольку эти инструменты обычно разрабатываются сообществом энтузиастов без каких-либо обязательств, нет никакой гарантии, что они будут поддерживаться через год. Особенно небольшие проекты могут умереть даже вскоре после их объявления из-за недостаточного участия сообщества. Как и в предыдущей категории инструментов, инструменты, попадающие в эту категорию, обычно не предлагают способа управления реализацией, например системы управления тегами.

Положительной стороной этой группы является несомненное преимущество размещения всего стека аналитики на сторонних серверах. Доступны даже некоторые решения без файлов cookie, которые позиционируют себя как дополнительные GDPR.

Тем не менее, постоянно меняющийся правовой ландшафт делает соблюдение законодательства быстро меняющейся целью, поэтому компаниям следует тщательно оценивать свои варианты, чтобы не использовать решение, которое, казалось бы, соответствует только требованиям GDPR.

Последнее предупреждение: несмотря на то, что вашему ИТ-отделу может показаться интересной задачей размещение аналитического инструмента на серверах компании, они должны осознавать большие обязанности, связанные с этим. Размещение такого инструмента означает, что сбор данных всегда доступен со всего мира. Как только уровни трафика превышают определенные пороговые значения, предоставление отзывчивой базы данных и, следовательно, удобного пользовательского интерфейса для аналитиков и бизнес-пользователей становится сложной и дорогостоящей задачей.

Бонусная категория: стек «сделай сам» в стиле Netflix

В последние годы появилась тенденция копировать то, что создали цифровые компании, такие как Netflix . С упором на превосходный пользовательский опыт посредством персонализации и итеративного тестирования продукты часто разрабатываются с глобальной лентой событий, которая фиксирует каждое взаимодействие с пользователем и направляется в различные каналы активации.

Компании, использующие подобную настройку, обычно используют компоненты с открытым исходным кодом (в отличие от полных систем аналитики с открытым исходным кодом) в строго индивидуальном порядке. Они могут собирать данные с помощью Snowplow в клиентах пользователя сервер загружает журналы в Kafka , сохраняет данные в AWS S3 и анализирует их с помощью AWS Redshift. или полностью настраиваемые инструменты визуализации.

Из-за этой очень технической и сложной настройки группы аналитиков обычно состоят из опытных специалистов по данным или инженеров по данным, которые необходимы для работы и разработки полного набора инструментов. Эти команды также отвечают за добавление в инструменты новых аналитических функций, включая запросы и визуализации.

Передовые компании, такие как Netflix, часто придерживаются очень открытой культуры в отношении того, что они создают. Эта открытость затем вдохновляет многие менее продвинутые компании на попытки воспроизвести что они делают без необходимых обязательств с точки зрения инвестиций, размера команды или уровня квалификации. Столкнувшись с неудачными проектами и разочарованными заинтересованными сторонами, такие компании затем обиженно возвращаются к готовым решениям, которые намного лучше подходят для их вариантов использования.

Важно отметить, что любое нестандартное решение может значительно замедлить важные инициативы, основанные на данных. В слишком сложной системе даже самый обыденный анализ может потребовать участия экспертов и недель подготовки, а также борьбы с другими командами за расстановку приоритетов.

Несмотря на то, что такие компании, занимающиеся передовыми данными, имеют одни из самых сложных конвейеров обработки данных в производстве, было бы далеко не так, чтобы утверждать, что эти компании используют только собственные решения. Возьмем, к примеру, Netflix: на их основном веб-сайте используется специальное аналитическое решение, а на странице бренда используется Google Analytics .

Таким образом, несмотря на то, что внутреннее решение может быть прекрасно оборудовано для сложной аналитики продуктов, ему может не хватать маркетинговой аналитики или ежедневных отчетов и аналитических возможностей, необходимых для других частей веб-сайта или продукта.

Как выбрать правильный инструмент цифровой аналитики?

Теперь, когда мы рассмотрели 3+1 категории инструментов аналитики, у нас остался самый важный вопрос: какой инструмент подходит для вашего бизнеса? Чтобы это понять, задайте себе несколько вопросов:

• Кто будет ежедневно работать с данными в моей компании в ближайшие несколько лет?

Ваша специальная команда аналитиков может обрабатывать большую часть данных уже сегодня. Однако компании, ориентированные на данные, обязали лиц, принимающих решения, самостоятельно работать с данными в инструментах аналитики. Это требует среды самообслуживания, в которой может происходить настоящее сотрудничество в инструменте.

• Какие немаркетинговые варианты использования важны для вашей компании?

Хотя Google Analytics может работать достаточно хорошо для ваших маркетинговых вопросов, он не подходит для любого более сложного или ориентированного на продукт анализа. Однако использование такого инструмента, как Adobe Analytics, который работает для маркетинга и продукта, имеет решающее значение для обеспечения совместной ответственности как за маркетинг, так и за производительность продукта.

• Как быстро вам нужно повторить свой маркетинг или исполнение продукта?

Использование инструмента, который требует от специалистов по данным корректировки конвейера данных, создания новых запросов и интеграции их в панель мониторинга, занимает дни или недели и может лишить вас способности быстро выполнять итерации и вовремя вносить коррективы. На самом деле большинство изменений должно быть быстрым и легким для любого, благодаря инструментам, поддерживающим демократизацию данных.

• Каков ваш уровень уверенности в оценке и поддержке необходимого аналитического инструмента для этих вариантов использования?

Сегодня может быть очень сложно заглянуть за горизонт вашего бизнеса и выбрать инструмент, который будет поддерживать ваш бизнес в течение многих лет. Вам также может понадобиться инвестировать в правильную команду для создания и реализации проекта. стратегия данных, которая действительно ускорит ваш повседневный бизнес.

• Кто влияет на выбор инструмента в вашем бизнесе?

Значительное количество компаний не воспринимают ответственность всерьез и полагаются исключительно на то, к чему может привыкнуть команда, или на то, что предлагают маркетинговые агентства из соображений удобства. Вам нужно настаивать на согласованной долгосрочной стратегии, иначе вы можете менять инструменты каждый год.

• Учитывали ли вы общую стоимость владения и эксплуатации?

Несколько долларов, сэкономленных на лицензионных расходах, могут быть связаны со значительными инвестициями в дополнительные инструменты, большими командами для эксплуатации и обслуживания инструментов и гораздо более медленными темпами инноваций и тонкой настройки. Все это влечет за собой прямые или косвенные финансовые последствия, которых может не требовать более зрелое решение.

Итак, кто должен выбрать какой инструмент? Давайте взглянем на некоторые компании-прототипы и инструменты, которые им следует выбрать:

В конце концов, выбор правильного инструмента может оказаться трудной и сложной задачей. Переключение существующих инструментов — долгий и болезненный процесс, но его можно избежать, учитывая вышеперечисленные вопросы. Надеюсь, эта статья дала вам ориентир и несколько важных вопросов, которые вы можете задать своей команде и поставщикам инструментов.