หมวดหมู่ 3+1 ของเครื่องมือวิเคราะห์ดิจิทัล [เลือกหนึ่งรายการที่เหมาะสม]

ตลาดโซลูชันการวิเคราะห์ดิจิทัลกำลังมี การเปลี่ยนแปลงพื้นฐาน บางอย่างในขณะนี้ Google เพิ่งประกาศยุติการใช้งาน Universal Analytics (หรือที่รู้จักในชื่อ “Google Analytics ที่ 'ดีกว่า'”) ในปีหน้า ในขณะที่ตลาดกำลังมุ่งสู่ การติดตาม แบบไร้คุกกี้ การใช้งาน ฝั่งเซิร์ฟเวอร์ ในขณะที่พยายามปฏิบัติตาม GDPR และ ระเบียบข้อบังคับ ใหม่อื่นๆ .

แนวโน้มเหล่านั้นจำนวนมากทำให้บริษัทต้อง พิจารณา ทางเลือกของโซลูชันการวิเคราะห์ดิจิทัลใหม่เพื่อให้สอดคล้องกับข้อกำหนดทางกฎหมายหรือแนวปฏิบัติด้านการวิเคราะห์ที่พิสูจน์ได้ในอนาคต อย่างไรก็ตาม ไม่ใช่เครื่องมือวิเคราะห์ดิจิทัลทั้งหมดจะเหมือนกัน อันที่จริง ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมาได้เปิดเผยเครื่องมือสี่ประเภทที่แตกต่างกัน แทนที่จะเลือกเพียงเครื่องมือ บริษัทมัก จะตัดสินใจเลือกประเภทเครื่องมือแทนโดยไม่รู้ ตัว

บทความนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อแสดงและอธิบายประเภทของโซลูชันต่างๆ ในขณะที่ยังให้ตัวอย่างเครื่องมือในแต่ละหมวดหมู่ด้วย

ที่ท้ายบทความ คุณจะพบ คำถามสำคัญ บางข้อที่คุณควรถามตัวเองเมื่อเลือกหมวดหมู่หรือเครื่องมือเฉพาะ คุณจะสามารถ เลือกหมวดหมู่ที่เหมาะสมสำหรับธุรกิจของคุณอย่างมั่นใจ และ ท้าทายสมมติฐานอุปาทานที่ คุณอาจเผชิญอยู่ ย้ายบ้านกันเถอะ

หมวดหมู่ #1: ผู้นำตลาด

โดยการติดตั้ง: Google Analytics

ตามวุฒิภาวะ: Adobe Analytics

หมวดหมู่ #2: โซลูชั่นการจ่ายเงินที่เคลื่อนไหวเร็ว

หมวดหมู่ #3: โอเพ่นซอร์ส DIY โซลูชั่น

หมวดหมู่โบนัส: ชุดเครื่องมือ DIY ที่เหมือน Netflix

หมวดหมู่ #1: ผู้นำตลาด

โซลูชันการวิเคราะห์ดิจิทัลประเภทแรกประกอบด้วยเครื่องมือสองอย่างเท่านั้น:

• ผู้นำ ตลาดโดยวุฒิภาวะของเครื่องมือ Adobe Analytics เป็นเครื่องมือที่ครบถ้วนที่สุดในตลาดปัจจุบัน
• ผู้นำตลาดโดยฐานติดตั้ง Google Analytics เป็นเครื่องมือวิเคราะห์ดิจิทัลชั้นนำในหมวดหมู่นี้

มีคำกล่าวมากมายว่ามีเครื่องมือมากกว่าหนึ่งรายการในหมวดหมู่นี้ เนื่องจากแสดงให้เห็นว่าโซลูชันที่นำมาใช้มากที่สุดไม่ใช่เครื่องมือที่มีคุณลักษณะหลากหลายหรือครบถ้วนที่สุดเสมอไป ลองดูที่เครื่องมือทั้งสองแบบแยกกัน

Google Analytics

Google Analytics เป็นโซลูชันที่เป็นที่รู้จักมากที่สุดในตลาด สำหรับคนจำนวนมากที่ทำงานหรือมีประสบการณ์ด้านดิจิทัล การวิเคราะห์ดังกล่าวมีความหมายเหมือนกันกับการวิเคราะห์ดิจิทัล ฐานการติดตั้งขนาดมหึมานั้นส่วนใหญ่ขับเคลื่อนโดย ระดับฐานฟรี ที่ช่วยให้ทุกคนสามารถเปิดบัญชีและเริ่มรวบรวมข้อมูลได้ ข้อจำกัดบางประการของเวอร์ชัน Google Analytics ที่ไม่เสียค่าใช้จ่าย เช่น การสุ่มตัวอย่างข้อมูลหรือจำนวนเหตุการณ์ที่จำกัดต่อเดือน สามารถบรรเทาได้ด้วยการซื้อเวอร์ชันที่ต้องชำระเงิน

เวอร์ชันที่ต้องชำระเงินนั้นมีความน่าสนใจเป็นพิเศษสำหรับเว็บไซต์ขนาดใหญ่ สามารถช่วยหลีกเลี่ยงปัญหาที่น่ารำคาญโดยเฉพาะของข้อมูลตัวอย่าง และยังช่วยให้มีการเข้าชมมากกว่า 10 ล้านครั้งต่อเดือน ยิ่งไปกว่านั้น เวอร์ชันที่ต้องชำระเงินยังมีความสามารถในการรายงานขั้นสูง เช่น การรวมจากแหล่งที่มาแบบผสมหรือตารางที่กำหนดเอง เนื่องจากเวอร์ชันพื้นฐานนั้นฟรี เปอร์เซ็นต์ของลูกค้าที่จ่ายเงินจึงค่อนข้างต่ำ ทำให้เวอร์ชันที่ต้องชำระเงินมีความผิดปกติทางสถิติบ้าง

ในขณะที่บางคนมองว่า Google Analytics เป็นโซลูชันแบบสแตนด์อโลน โดยเฉพาะอย่างยิ่งเวอร์ชันฟรีควรถูกมองว่าเป็น ส่วนเสริมของ Google Ads ผลิตภัณฑ์ส่วนใหญ่ได้รับการปรับแต่งให้เหมาะกับ กรณีการใช้งานด้านการตลาดโดย มีความสามารถในการปรับแต่งเพียงเล็กน้อยสำหรับแอปพลิเคชันอื่นๆ ตัวอย่างเช่น Google Analytics มีคุณลักษณะทางการตลาดที่เป็นประโยชน์บางอย่าง เช่น:

• รายงานแหล่งที่มาของการได้มา
• แคมเปญและเมตริกของ Google Ads
• คีย์เวิร์ดและเมตริกของ Google Search
• รายงานประสิทธิภาพของหน้าระดับสูงบางส่วน

เนื่องจากรายงานในตัวเหล่านี้ ผู้บริหารการตลาดจำนวนมากจึงมองว่า Google Analytics เป็นเครื่องมือเดียวที่พวกเขาต้องการ แม้ว่าสิ่งนี้ทำให้ง่ายต่อการรับรู้ถึงสิ่งที่เกิดขึ้นบนหน้าเว็บ แต่ไม่มีข้อมูลที่ปรับแต่งได้มากมายนอกเหนือจากการได้มาซึ่งการเข้าชม

ในการวิเคราะห์คำถามทางธุรกิจที่ซับซ้อนมากขึ้น หรือแม้แต่อนุญาตให้มีแดชบอร์ด หลายบริษัทได้รวม Google Analytics เข้ากับ Big Query และ Data Studio สิ่งนี้ช่วยให้ครอบคลุมกรณีการใช้งานมากขึ้น แต่แนะนำ เกณฑ์การเข้าที่สูง สำหรับผู้ใช้ที่ไม่ได้วิเคราะห์ และสามารถขัดขวางความคล่องตัวเมื่อพูดถึงการทำให้ข้อมูลเป็นประชาธิปไตย

แม้ว่าจะมีอุปสรรคบางประการสำหรับกรณีการใช้งานที่ซับซ้อนมากขึ้น การเปรียบเทียบทุกครั้งควรกล่าวถึง ชุมชนขนาดใหญ่และมีชีวิตชีวาอย่างน่าประทับใจ รอบๆ Google Analytics, Big Query, Data Studio และ Google Tag Manager ด้วย ผู้นำในอุตสาหกรรมอย่าง Simo Ahava มักจะมอบเนื้อหาที่เป็นตัวเอกเพื่อขับเคลื่อนมูลค่าให้กับลูกค้า ต้องขอบคุณระบบเทมเพลตของ Google Tag Manager ทำให้ง่ายต่อการทำกำไรจากความพยายามของสมาชิกในชุมชนที่ใส่ลงไปในผลิตภัณฑ์

Adobe Analytics

Adobe Analytics เป็นโซลูชันอื่นในหมวดหมู่เครื่องมือวิเคราะห์ดิจิทัลชั้นนำของตลาด แม้ว่าจะเป็นที่รู้จักกันดีในด้านแอปพลิเคชันระดับองค์กร แต่ทุกคนที่อยู่นอกชุมชนการวิเคราะห์ทางดิจิทัลไม่เคยได้ยินเรื่องนี้ด้วยซ้ำ แม้ว่าจะ ไม่มี Free Tier แต่ราคาของเครื่องมือก็อาจ ต่ำ กว่า Google Analytics เวอร์ชันที่ต้องชำระเงินด้วยซ้ำ

สำหรับกรณีการใช้งานการวิเคราะห์การตลาด Adobe Analytics สามารถนำเสนอคุณลักษณะทั้งหมดของ Google Analytics และอีกมากมาย แม้แต่ ข้อมูลที่ไม่ใช่ของ Adobe เช่น Google Search Keywords หรือข้อมูล Google Ads ก็สามารถนำมาใช้สร้างรายงานและแดชบอร์ดได้เนื่องจากมีตัวเชื่อมต่อและการผสานการทำงานที่หลากหลาย ด้วยความสามารถในการ ปรับแต่ง อย่างลึกซึ้ง ฟีเจอร์ต่างๆ ไม่ได้หยุดอยู่แค่การวิเคราะห์การตลาด แต่ยังครอบคลุมกรณีการใช้งาน การวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์ ด้วยเช่นกัน

เรียนรู้วิธีสร้างรายงานการตลาดแบบละเอียดด้วย Adobe Analytics Data Feed

นอกเหนือจากคุณสมบัติทั่วไป นวัตกรรมหนึ่งที่ทำให้ Adobe Analytics แตกต่างจากคู่แข่งในตลาด: อินเทอร์เฟซผู้ใช้หลักที่เรียกว่า Analysis Workspace Analysis Workspace ช่วยให้ทั้งบริษัทสามารถทำงานในสภาพแวดล้อมที่ใช้ร่วมกันซึ่งครอบคลุมกรณีการใช้งาน การรายงาน แบบวันต่อวัน แดชบอร์ด ตลอดจนกรณีการใช้งานเชิง ลึก และ วิทยาศาสตร์ข้อมูล นำเสนอความสามารถในการทำงานร่วมกันที่ดีที่สุดในอุตสาหกรรมที่ขยายทั่วทั้งบริษัท โดยนำการตลาด ผลิตภัณฑ์ และการวิเคราะห์มารวมกันในรูปแบบที่ไม่เหมือนใครอย่างแท้จริง

ข้อเสีย ความยืดหยุ่นและความสามารถในการปรับแต่งของ Adobe Analytics มักนำไปสู่ความรู้สึกว่าเป็นเครื่องมือที่เทอะทะและซับซ้อน โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อเทียบกับ Google Analytics Adobe Analytics อาจรู้สึก "ว่างเปล่า" เล็กน้อยเมื่อคุณใช้งานครั้งแรก

ในทำนองเดียวกัน Google มีรั้วกั้นเพิ่มเติมบางส่วนผ่านอินเทอร์เฟซที่เหมือนรายงาน ซึ่ง Adobe จะอนุญาตให้คุณรวมทุกอย่างเข้ากับทุกสิ่ง ซึ่งอาจสร้างผลลัพธ์ที่ทำให้เข้าใจผิดหรือทำให้เกิดความสับสน

นอกเหนือจากผู้นำตลาดทั้งสองแล้ว ยังมีเครื่องมือวิเคราะห์อื่นๆ อีกมากมายในตลาด ซึ่งนำเราไปสู่หมวดหมู่ถัดไป

หมวดหมู่ #2: โซลูชั่นการจ่ายเงินที่เคลื่อนไหวเร็ว

ไม่ใช่ทุกเครื่องมือที่จะเป็นผู้นำตลาดได้ หมวดหมู่นี้ประกอบด้วยเครื่องมือทั้งหมดที่ได้รับการพัฒนาอย่างมืออาชีพและขายให้กับบริษัทต่างๆ แต่ไม่มีวุฒิภาวะหรือฐานการติดตั้งของผู้นำตลาด

หมวดหมู่นี้ครอบคลุมเครื่องมือต่างๆ มากมาย เช่น Amplitude , Mixpanel , Heap และอื่นๆ อีกมากมาย มีความคล้ายคลึงกันที่โดดเด่นระหว่างเครื่องมือในหมวดหมู่นี้ หลายคนสร้างความแตกต่างจาก Google Analytics เช่น โดยเน้นที่การวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์นอกเหนือจากการวิเคราะห์ทางการตลาด ส่วนอื่นๆ มี ความสามารถพิเศษ ที่มีความเกี่ยวข้องสูงกับผู้ชมบางกลุ่ม เช่น การวิเคราะห์ตามรุ่นหรือการวัดผลกระทบของคุณลักษณะใหม่

เครื่องมืออย่าง Amplitude ได้รับชื่อเสียงในด้านการสร้างขึ้นมาอย่างชัดเจนสำหรับสตาร์ทอัพ ทีมที่ขับเคลื่อนด้วยผลิตภัณฑ์ และสภาพแวดล้อมที่เน้นนักพัฒนา

เช่นเดียวกับที่นักการตลาดหลายๆ คนมองว่า Google Analytics เป็นเครื่องมือเดียวที่พวกเขาต้องการ ทีมผลิตภัณฑ์สามารถเห็นเครื่องมือจากหมวดหมู่ที่สองนี้เช่นเดียวกัน เครื่องมือจำนวนมากในหมวดหมู่นี้ทำได้มากกว่าคุณลักษณะการวิเคราะห์ระดับสูงด้วยการนำเสนอการบันทึกเซสชัน การทดสอบ A/B หรือแม้แต่ข้อมูลที่เหมือน CRM ระดับผู้ใช้ แม้ว่า Google Analytics จะเน้นที่เว็บไซต์ แต่เครื่องมือเหล่านี้จำนวนมากให้ความสำคัญกับแอป หรือแม้แต่กรณีการใช้งานข้ามอุปกรณ์

ในทางกลับกัน หลายคน ขาดฟังก์ชันพื้นฐาน ที่คาดหวังจากผลิตภัณฑ์การวิเคราะห์การตลาด ผู้ใช้ที่ย้ายจาก Google Analytics จะไม่มีการผสานรวมกับ Google Ads หรือ Google Search Console ทันที ร่วมกับวิธีที่ใช้งานง่ายเพื่อเชื่อมโยงความผันผวนของการเข้าชมกิจกรรมทางการตลาด

รูปแบบการเติบโตของลูกค้าที่แพร่หลายที่สุดสำหรับเครื่องมือจากหมวดหมู่นี้คือการเสนอ ระดับฟรีที่ จำกัดโดยจำนวนผู้ใช้ เซสชัน หรือเหตุการณ์ที่สามารถติดตามได้และคุณลักษณะที่พร้อมใช้งาน วิธีนี้ช่วยลดความยุ่งยากในการทดลองใช้ผลิตภัณฑ์แต่อาจนำไปสู่สถานการณ์ที่สับสนได้ ตัวอย่างเช่น การอภิปรายเกี่ยวกับเครื่องมือสามารถทำได้โดยพิจารณาจากระดับผลิตภัณฑ์ที่ลูกค้าชำระเงินเท่านั้น โดยละเว้นคุณลักษณะที่อาจสำคัญสำหรับระดับผลิตภัณฑ์ที่สูงขึ้น

ตรงกันข้ามกับทั้ง Google Analytics และ Adobe Analytics เครื่องมือในหมวดหมู่นี้มัก จะไม่ได้มาพร้อมกับระบบการจัดการแท็กโดยเฉพาะ เช่น Google Tag Manager หรือ Adobe Launch สิ่งนี้ทำให้การปรับใช้เครื่องมือในเพจหรือแอพซับซ้อนขึ้นโดยไม่ต้องผสานประสบการณ์ผู้ใช้เข้ากับเครื่องมือวิเคราะห์อย่างแน่นหนา ซึ่งอาจสร้างหนี้ทางเทคนิคที่อาจทำให้รอบการพัฒนาผลิตภัณฑ์ช้าลง

ข้อควรระวังอีกประการหนึ่งเมื่อเลือกใช้เครื่องมือในหมวดหมู่นี้คือ ความสามารถในการปรับขนาดที่จำกัด นักวิเคราะห์จากบริษัทขนาดใหญ่อธิบายว่าเครื่องมือในหมวดหมู่นี้ ไม่ค่อยตอบสนอง เมื่อทำงานกับข้อมูลจำนวนมาก โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อมีปริมาณข้อมูลเพิ่มขึ้นอย่างกะทันหัน

ยิ่งไปกว่านั้น กรณีการใช้งานที่จำกัดและอินเทอร์เฟซเฉพาะสามารถทำให้ การทำงานร่วมกันในข้อมูลสำหรับทั้งบริษัททำได้ยาก ทำให้ผลิตภัณฑ์หรือทีมวิเคราะห์กลายเป็นเจ้าของข้อมูล บริษัทต่างๆ อาจลงเอยด้วยการใช้ Google Analytics สำหรับการรับส่งข้อมูลและเครื่องมือเฉพาะแยกต่างหากสำหรับการวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์

ในด้านบวก ขนาดของบริษัทที่เล็กลงและฐานการติดตั้งทำให้เครื่องมือเหล่านั้นมีศักยภาพใน การสร้างสรรค์นวัตกรรม และ คล่องตัว มากขึ้นในการทดลองใช้คุณลักษณะผลิตภัณฑ์ใหม่ การมุ่งเน้นที่ผู้ชมหลักและกรณีการใช้งานเพียงไม่กี่กรณีทำให้พวกเขาสามารถ ตอบสนองความต้องการของลูกค้า และนวัตกรรมใหม่ ๆ ในอุตสาหกรรมได้อย่างรวดเร็ว

โดยเฉพาะอย่างยิ่งลูกค้ารายใหญ่ของเครื่องมือเหล่านั้นมักจะ สามารถเข้าถึงทีมผลิตภัณฑ์ ที่พัฒนาเครื่องมือได้โดยตรง ทำให้ลูกค้าสามารถเน้นย้ำความปรารถนาของตนสำหรับคุณสมบัติใหม่ของผลิตภัณฑ์ที่อาจเป็นจริงได้เร็วขึ้น ไม่ใช่เรื่องแปลกที่ผู้ขายและลูกค้าจะสื่อสารโดยตรงในช่องทาง Slack แบบเปิดเพื่อให้คำแนะนำหรือระบุจุดบกพร่อง

หมวดหมู่ #3: โอเพ่นซอร์ส DIY โซลูชั่น

ในเครื่องมือวิเคราะห์ดิจิทัลประเภทที่ 3 เราพบเครื่องมือทั้งหมดที่แผนกไอทีของคุณจะพบใน Google เมื่อค้นหาโซลูชันทางเลือกที่กล่าวถึงข้างต้น

เครื่องมือยอดนิยมจากหมวดหมู่นี้ ได้แก่ Matomo, Open Web Analytics และ Post Hog เช่นเดียวกับหมวดหมู่ก่อนหน้านี้ เครื่องมือเหล่านี้ไม่ได้เป็นผู้นำตลาดตามวุฒิภาวะหรือฐานการติดตั้ง ซอร์สโค้ดที่เปิดเผยได้ทำให้พวกเขาแตกต่างจากหมวดหมู่ก่อนหน้า ซึ่งมักจะเสนอตัวเลือกในการโฮสต์เครื่องมือด้วยตนเองเป็นทางเลือกแทนข้อเสนอ SAAS ก่อนหน้า

Self-hosting หมายถึง บริษัทของคุณเป็นเจ้าของและผู้ประมวลผลข้อมูลของคุณเพียงคนเดียว คุณไม่จำเป็นต้องแชร์ข้อมูลกับผู้จำหน่ายบุคคลที่สามหรือแหล่งข้อมูลภายนอกอื่นๆ

ด้วยการปรับใช้ในสถานที่ ความเป็นส่วนตัวของข้อมูลจะขึ้นอยู่กับสิ่งที่คุณทำกับข้อมูลเท่านั้น คุณไม่จำเป็นต้องพึ่งพาการปฏิบัติตาม GDPR ของผู้ให้บริการบุคคลที่สาม เมื่อคุณสามารถใช้มาตรการป้องกันทั้งหมดได้ด้วยตัวเอง

นอกเหนือจากเวอร์ชันที่โฮสต์เองแล้ว ผู้ขายและชุมชนบางแห่งได้สร้างตัวเลือกการโฮสต์ ที่อนุญาตให้มีการจัดการอินสแตนซ์ของเครื่องมือ ตัวเลือกนี้อาจดึงดูดใจบริษัทที่ตระหนักถึงความรับผิดชอบด้านความพร้อมจำหน่ายสินค้าจำนวนมากซึ่งมาพร้อมกับการโฮสต์เครื่องมือวิเคราะห์ของตนเอง

อย่างไรก็ตาม บริษัทเหล่านั้นหลายแห่งรู้สึกประหลาดใจกับต้นทุนการโฮสต์ที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วสำหรับแอปพลิเคชันที่ตอบสนองอย่างเพียงพอ แม้ว่าเวอร์ชันแบบชำระเงินของ Google Analytics จะอนุญาตให้เข้าชมได้ประมาณหนึ่งพันล้านครั้งต่อเดือนที่ 150,000 ดอลลาร์ต่อปี แต่โฮสติ้งของ Matomo จะมีค่าใช้จ่าย 175,000 ดอลลาร์ต่อปีสำหรับการเข้าชมเพียง 100 ล้านครั้งต่อเดือน

เครื่องมือหลายอย่างได้รับแรงบันดาลใจอย่างมากจาก Google Analytics ทั้งโดยพิจารณาจากอินเทอร์เฟซผู้ใช้และรายงานที่มี เช่นเดียวกับ Google Analytics พวกเขามุ่งเน้นที่การวิเคราะห์เว็บไซต์เป็นอย่างมาก แต่ขาดคุณสมบัติในการวิเคราะห์แอพมือถือหรืออุปกรณ์ที่เชื่อมต่อ ด้วยการมุ่งเน้นที่ข้อมูลของบุคคลที่หนึ่ง พวกเขามักจะ ขาดฟังก์ชันพื้นฐานบางอย่าง ที่เราคุ้นเคยจาก Google Analytics

บริษัทต่างๆ ที่ย้ายจาก Google Analytics ในปัจจุบันเนื่องจากการพิจารณาเรื่องความเป็นส่วนตัวจะรู้สึกผิดหวังที่พบว่ามีการผสานรวมกับเครื่องมือทางการตลาดเพียงเล็กน้อย เช่น Google Ads และมักจะมีความสามารถในการติดตามแคมเปญขั้นพื้นฐาน

Open Web Analytics เป็นตัวอย่างที่ดีของข้อจำกัดที่สำคัญอีกประการหนึ่งของหมวดหมู่นี้: การสนับสนุนระยะยาวที่ไม่แน่นอน เนื่องจากเครื่องมือเหล่านี้มักจะพัฒนาโดยชุมชนผู้ที่ชื่นชอบโดยไม่มีข้อผูกมัด จึงไม่รับประกันว่าจะยังคงได้รับการสนับสนุนในหนึ่งปีต่อจากนี้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งโครงการขนาดเล็กอาจตายได้ แม้หลังจากประกาศไม่นาน เนื่องจากขาดการมีส่วนร่วมของชุมชน เช่นเดียวกับเครื่องมือหมวดหมู่ก่อนหน้านี้ เครื่องมือที่อยู่ในหมวดหมู่นี้มักจะไม่มีวิธีจัดการการใช้งาน เช่น ระบบการจัดการแท็ก

ด้านบวกของกลุ่มนี้คือข้อได้เปรียบที่ชัดเจนของการโฮสต์กลุ่มการวิเคราะห์ที่สมบูรณ์บนเซิร์ฟเวอร์ของบุคคลที่หนึ่ง แม้แต่โซลูชันที่ไม่มีคุกกี้บางตัวก็พร้อมให้ใช้งานซึ่งวางตำแหน่งให้สอดคล้องกับ GDPR พิเศษ

อย่างไรก็ตาม ภูมิทัศน์ทางกฎหมายที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลาทำให้การปฏิบัติตามกฎหมายเป็นเป้าหมายที่เคลื่อนไหวอย่างรวดเร็ว ดังนั้นบริษัทต่างๆ ควรประเมินทางเลือกของตนอย่างรอบคอบเพื่อไม่ให้ข้ามไปที่โซลูชันที่ดูเหมือนว่าจะเป็นไปตามข้อกำหนดตาม GDPR เพียงอย่างเดียว

คำเตือนสุดท้าย: ในขณะที่แผนกไอทีของคุณอาจพบว่าเป็นความท้าทายที่น่าสนใจในการโฮสต์เครื่องมือวิเคราะห์บนเซิร์ฟเวอร์ของบริษัท พวกเขาควรตระหนักถึงความรับผิดชอบที่ยิ่งใหญ่ที่มาพร้อมกับสิ่งนั้น การโฮสต์เครื่องมือดังกล่าวหมายถึงการทำให้แน่ใจว่ามีการรวบรวมข้อมูลจากทั่วโลกเสมอ เมื่อระดับการรับส่งข้อมูลเกินเกณฑ์ที่กำหนด การจัดเตรียมฐานข้อมูลที่ตอบสนอง ดังนั้นประสบการณ์ส่วนหน้าที่ใช้งานได้สำหรับนักวิเคราะห์และผู้ใช้ทางธุรกิจจึงกลายเป็นงานที่ยากและมีราคาแพง

หมวดหมู่โบนัส: กอง DIY เหมือน Netflix

ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมาได้นำเทรนด์การจำลองสิ่งที่บริษัทดิจิทัลเนทีฟอย่าง Netflix สร้างขึ้น ด้วยการมุ่งเน้นที่เลเซอร์ที่ประสบการณ์ผู้ใช้ที่ยอดเยี่ยมผ่านการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณและการทดสอบซ้ำ ๆ ผลิตภัณฑ์มักจะได้รับการออกแบบด้วยฟีดเหตุการณ์ทั่วโลกที่มีการโต้ตอบของผู้ใช้ทุกครั้งและได้รับช่องทางในช่องทางการเปิดใช้งานต่างๆ

บริษัทที่ใช้การตั้งค่าแบบนี้มักจะใช้ส่วนประกอบโอเพนซอร์ส (ตรงกันข้ามกับระบบวิเคราะห์โอเพ่นซอร์สที่สมบูรณ์) ในรูปแบบที่ปรับแต่งได้สูง พวกเขาอาจรวบรวมข้อมูลโดยใช้ Snowplow ในไคลเอนต์ของผู้ใช้ฟีดเซิร์ฟเวอร์เข้าสู่ระบบ Kafka เก็บข้อมูลใน AWS ' S3 และวิเคราะห์โดยใช้ AWS Redshift หรือเครื่องมือสร้างภาพข้อมูลที่ปรับแต่งได้อย่างเต็มที่

เนื่องจากการตั้งค่าทางเทคนิคและซับซ้อนนี้ ทีมวิเคราะห์มักจะประกอบด้วย นักวิทยาศาสตร์ ข้อมูลหรือวิศวกรข้อมูล ที่มีทักษะซึ่งจำเป็นต่อการดำเนินการและพัฒนาชุดเครื่องมือทั้งหมด ทีมเหล่านี้มีหน้าที่เพิ่มฟีเจอร์การวิเคราะห์ใหม่ๆ ให้กับเครื่องมือ รวมถึงการสืบค้นข้อมูลและการแสดงภาพ

บริษัทที่ก้าวหน้าอย่าง Netflix มักจะเปิดรับวัฒนธรรมที่เปิดกว้างเกี่ยวกับสิ่งที่พวกเขากำลังสร้าง การเปิดกว้างนี้เป็นแรงบันดาลใจให้บริษัทที่ก้าวหน้าน้อยกว่าหลายๆ แห่งพยายามทำซ้ำ สิ่งที่พวกเขาทำโดยไม่มีข้อผูกมัดที่จำเป็นในแง่ของการลงทุน ขนาดทีม หรือระดับทักษะ เมื่อต้องเผชิญกับโครงการที่ล้มเหลวและผู้มีส่วนได้ส่วนเสียที่ผิดหวัง บริษัทดังกล่าวจึงหันกลับมาใช้โซลูชันสำเร็จรูปที่เหมาะสมกับกรณีการใช้งานของพวกเขามากขึ้น

สิ่งสำคัญคือต้องสังเกตว่าโซลูชันที่กำหนดเอง ใดๆ มีศักยภาพที่จะ ชะลอการริเริ่มที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลที่สำคัญได้อย่าง มาก ด้วยระบบที่ซับซ้อนเกินไป แม้แต่การวิเคราะห์ที่ธรรมดาที่สุดก็อาจต้องการการมีส่วนร่วมของผู้เชี่ยวชาญและเวลาในการเตรียมการนานหลายสัปดาห์ ถัดจากการดิ้นรนกับทีมอื่นๆ ในการจัดลำดับความสำคัญ

แม้ว่าบริษัทที่มีข้อมูลขั้นสูงดังกล่าวจะมีขั้นตอน การประมวลผลข้อมูลที่ซับซ้อน ที่สุดในการผลิตในปัจจุบัน แต่ก็ยังห่างไกลจากความจริงที่จะอ้างว่าบริษัทเหล่านั้นใช้โซลูชันที่สร้างขึ้นเองเท่านั้น ยกตัวอย่าง Netflix: เว็บไซต์หลักของพวกเขาใช้โซลูชันการวิเคราะห์ที่กำหนดเอง ในขณะที่หน้าแบรนด์ ใช้ Google Analytics

ดังนั้นในขณะที่โซลูชันภายในองค์กรอาจมีอุปกรณ์ครบครันสำหรับการวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์ที่ซับซ้อน แต่อาจขาดการวิเคราะห์การตลาดหรือความสามารถในการรายงานและการวิเคราะห์แบบวันต่อวันที่จำเป็นสำหรับส่วนอื่นๆ ของเว็บไซต์หรือผลิตภัณฑ์

จะเลือกเครื่องมือวิเคราะห์ดิจิทัลที่เหมาะสมได้อย่างไร

เมื่อเราผ่านเครื่องมือวิเคราะห์ 3+1 หมวดหมู่แล้ว เราก็เหลือคำถามที่สำคัญที่สุด: เครื่องมือใดเหมาะสำหรับธุรกิจของคุณ หากต้องการทราบสิ่งนี้ คุณควรถามตัวเองสองสามคำถาม:

• ใครจะทำงานกับข้อมูลในบริษัทของฉันทุกวันในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า?

ทีมวิเคราะห์เฉพาะของคุณอาจจัดการข้อมูลส่วนใหญ่ในปัจจุบัน อย่างไรก็ตาม บริษัทที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลได้กำหนดให้ผู้มีอำนาจตัดสินใจต้องทำงานกับข้อมูลในเครื่องมือวิเคราะห์ด้วยตนเอง สิ่งนี้กำหนดสภาพแวดล้อมแบบบริการตนเองเป็นอันดับแรก ซึ่งการทำงานร่วมกันอย่างแท้จริงสามารถเกิดขึ้นได้ในเครื่องมือ

• กรณีการใช้งานที่ไม่ใช่การตลาดใดที่สำคัญสำหรับบริษัทของคุณ

แม้ว่า Google Analytics อาจทำงานได้ดีพอสำหรับคำถามทางการตลาดของคุณ แต่ก็ไม่เพียงพอสำหรับการวิเคราะห์ที่ซับซ้อนหรือเน้นผลิตภัณฑ์เป็นหลัก อย่างไรก็ตาม การใช้เครื่องมืออย่างเช่น Adobe Analytics ที่ทำงานด้านการตลาดและผลิตภัณฑ์เป็นสิ่งสำคัญในการทำให้เกิดความรับผิดชอบร่วมกันทั้งในด้านการตลาดและประสิทธิภาพของผลิตภัณฑ์

• ต้องเร็วแค่ไหน ทำซ้ำการตลาดหรือการดำเนินการผลิตภัณฑ์ของคุณ?

การใช้เครื่องมือที่กำหนดให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลของคุณต้องปรับไปป์ไลน์ข้อมูล สร้างการสืบค้นใหม่ และรวมเข้ากับแดชบอร์ดอาจใช้เวลาหลายวันหรือหลายสัปดาห์ และอาจทำให้ความสามารถในการทำซ้ำอย่างรวดเร็วและทำการปรับเปลี่ยนตามเวลา ในความเป็นจริง การเปลี่ยนแปลงส่วนใหญ่ควรจะรวดเร็วและง่ายดายสำหรับทุกคนที่จะนำไปใช้ ต้องขอบคุณเครื่องมือที่สนับสนุนการทำให้ข้อมูลเป็นประชาธิปไตย

• ระดับความมั่นใจของคุณใน การตัดสินและบำรุงรักษาเครื่องมือวิเคราะห์ที่จำเป็น สำหรับกรณีการใช้งานเหล่านั้นคืออะไร?

อาจเป็นเรื่องท้าทายมากที่จะมองไปไกลกว่าขอบฟ้าของธุรกิจของคุณในปัจจุบันและตัดสินใจเลือกเครื่องมือที่จะรักษาธุรกิจของคุณไว้ได้ในอีกหลายปีข้างหน้า คุณอาจต้องลงทุนในทีมที่เหมาะสมเพื่อสร้างและดำเนินการ กลยุทธ์ข้อมูลที่จะเร่งธุรกิจรายวันของคุณอย่างแท้จริง

• ใครเป็นผู้มีอิทธิพลต่อการเลือกเครื่องมือในธุรกิจของคุณ?

มีบริษัทจำนวนมากที่ไม่รับผิดชอบอย่างจริงจังและพึ่งพาเฉพาะสิ่งที่ทีมอาจคุ้นเคยหรือสิ่งที่หน่วยงานด้านการตลาดเสนอเนื่องจากความสะดวก คุณต้องยืนยันในกลยุทธ์ระยะยาวที่สอดคล้องกัน มิฉะนั้นคุณอาจพบว่าตัวเองเปลี่ยนเครื่องมือทุกปี

• คุณได้พิจารณาต้นทุนรวมของการเป็นเจ้าของและการดำเนินการแล้วหรือยัง?

ค่าใช้จ่ายด้านลิขสิทธิ์ที่ประหยัดได้ไม่กี่ดอลลาร์อาจมาพร้อมกับการลงทุนจำนวนมากในเครื่องมือเพิ่มเติม ทีมที่ใหญ่กว่าในการดำเนินการและบำรุงรักษาเครื่องมือ ตลอดจนนวัตกรรมและการปรับแต่งที่ช้ากว่ามาก สิ่งเหล่านี้มาพร้อมกับผลกระทบทางการเงินโดยตรงหรือโดยอ้อมที่อาจไม่ต้องการวิธีแก้ปัญหาที่ครบถ้วนกว่า

ดังนั้นใครควรเลือกเครื่องมือใด? มาดูบริษัทต้นแบบและเครื่องมือที่พวกเขาควรเลือกกัน:

ในท้ายที่สุด การเลือกเครื่องมือที่เหมาะสมอาจเป็นความท้าทายที่ยากและซับซ้อน การเปลี่ยนเครื่องมือที่มีอยู่เป็นกระบวนการที่ยาวนานและเจ็บปวด แต่สามารถหลีกเลี่ยงได้เมื่อพิจารณาจากคำถามข้างต้น หวังว่าบทความนี้จะให้การปฐมนิเทศและคำถามสำคัญบางประการแก่คุณเพื่อถามทีมและผู้จำหน่ายเครื่องมือของคุณเอง