數字分析工具的 3+1 分類【選對了】
已發表: 2022-05-22數字分析解決方案市場目前正在經歷一些根本性的變化。 谷歌剛剛宣布將於明年停止 Universal Analytics（也稱為“更好的”谷歌分析），而市場正朝著無cookie 跟踪、服務器端實施的方向發展，同時努力遵守GDPR和其他新法規.
其中許多趨勢迫使公司重新考慮他們對數字分析解決方案的選擇，以符合法律要求或面向未來的分析實踐。 但是，並非所有數字分析工具都是相同的。 事實上，近年來已經揭示了四種不同類別的工具。 公司常常不自覺地選擇工具類別，而不是僅僅選擇工具。
本文旨在展示和解釋不同類別的解決方案，同時為您提供每個類別中工具的一些示例。
在文章的最後，您還會發現在選擇類別甚至特定工具時應該問自己的一些重要問題。 您將能夠自信地為您的業務選擇正確的類別，並挑戰您可能面臨的先入為主的假設。 讓我們動起來吧。
類別#1：市場領導者
按安裝：谷歌分析
按成熟度：Adobe Analytics
類別 #2：快速發展的付費解決方案
類別 #3：開源 DIY 解決方案
獎勵類別：類似 Netflix 的 DIY 工具棧
類別#1：市場領導者
第一類數字分析解決方案僅包含兩個工具：
- 工具成熟度的市場領導者。 Adobe Analytics 是當前市場上最成熟的工具。
- 安裝基礎的市場領導者。 Google Analytics 是該類別中領先的數字分析工具。
它說明了這一類別中的工具不止一種，因為它表明最常用的解決方案並不總是功能最豐富或最成熟的工具。 讓我們分別看一下這兩種工具。
谷歌分析
谷歌分析是迄今為止市場上最知名的解決方案。 對於許多從事數字體驗或從事數字體驗的人來說，它是數字分析的代名詞。 其龐大的安裝基礎很大程度上是由允許任何人開設賬戶並開始收集數據的免費基礎層驅動的。 免費 Google Analytics 版本的一些限制，例如數據採樣或每月有限數量的事件，可以通過購買付費版本來緩解。
付費版本對大型網站特別有吸引力。 它可以幫助避免採樣數據這個特別煩人的問題，並且還允許每月超過 1000 萬次點擊。 最重要的是，付費版本帶來了更高級的報告功能，例如來自混合來源或自定義表格的匯總。 由於基礎版是免費的，付費客戶的比例相對較低，使得付費版在統計上有些反常。
雖然有些人將 Google Analytics 視為一個獨立的解決方案，但尤其是免費版本應該被視為Google Ads 的擴展。 該產品的很大一部分是針對營銷用例量身定制的，而對其他應用程序的可定制性很少。 例如，Google Analytics 提供了一些有用的營銷功能，例如：
- 獲取源報告
- Google Ads 廣告系列和指標
- Google 搜索關鍵字和指標
- 一些高級頁面性能報告
由於這些內置報告，許多營銷主管將谷歌分析視為他們唯一需要的工具。 雖然這很容易讓人知道頁面上發生了什麼，但除了流量獲取之外，沒有很多可定制的信息可用。
為了分析更複雜的業務問題，甚至允許儀表板，許多公司將 Google Analytics 與 Big Query 和 Data Studio 結合起來。 這允許涵蓋更多用例，但為任何非分析用戶引入了很高的進入門檻，並且在數據民主化方面可能會阻礙敏捷性。
雖然更複雜的用例存在一些潛在障礙，但每次比較都應該提到圍繞 Google Analytics、Big Query、Data Studio 和 Google Tag Manager 的龐大而充滿活力的社區。 像 Simo Ahava 這樣的行業領導者會定期貢獻出色的內容來為客戶創造價值。 由於 Google 跟踪代碼管理器的模板系統，很容易從社區成員對產品的投入中獲利。
土坯分析
Adobe Analytics是市場領先的數字分析工具類別中的另一種解決方案。 雖然它在企業應用領域廣為人知，但並不是數字分析社區之外的每個人都聽說過它。 雖然沒有可用的免費層，但該工具的成本甚至比 Google Analytics 的付費版本還要低。
對於營銷分析用例，Adobe Analytics 可以提供 Google Analytics 的所有功能，甚至更多。 由於可用的連接器和集成範圍廣泛，即使是 Google 搜索關鍵字或 Google Ads 數據等非 Adob e 數據也可用於構建報告和儀表板。 得益於深度的可定制性，這些功能不僅限於營銷分析，還涵蓋了產品分析用例。
了解如何使用 Adobe Analytics Data Feed 構建精細的營銷報告
除了一般功能外，Adobe Analytics 的一項創新與市場上的其他競爭產品不同：主用戶界面，稱為Analysis Workspace 。 Analysis Workspace 允許整個公司在一個共享環境中工作，該環境涵蓋日常報告、儀表板以及深入研究和數據科學用例。 它提供了在整個公司範圍內擴展的業界最佳協作功能，以真正獨特的方式將營銷、產品和分析結合在一起。
不利的一面是，Adobe Analytics 的靈活性和可定制性通常導致人們認為它是一個笨重且複雜的工具。 尤其是與 Google Analytics 相比，Adobe Analytics 在您第一次實施時會感覺有點“空虛”。
同樣，谷歌通過類似報告的界面提供了更多的保護，Adobe 將允許您將所有內容與所有內容結合起來，這可能會產生誤導或令人困惑的結果。
除了這兩個市場領導者之外，市場上還有更多的分析工具，引領我們進入下一個類別。
類別 #2：快速發展的付費解決方案
並非所有工具都能成為市場領導者。 此類別包含專業開發並出售給公司但不具備市場領導者的成熟度或安裝基礎的所有工具。
此類別涵蓋許多不同的工具，例如Amplitude 、 Mixpanel 、 Heap等。 此類工具之間存在一些驚人的相似之處。 他們中的許多人將自己與穀歌分析區分開來，例如，強調對產品分析的關注不僅僅是營銷分析。 其他人則提供與特定受眾高度相關的特殊功能，例如群組分析或衡量新功能的影響。
Amplitude 等工具因專門為初創公司、產品驅動的團隊和開發人員密集型環境而構建而贏得了聲譽。
就像許多營銷人員將 Google Analytics 視為他們唯一需要的工具一樣，產品團隊也可以看到第二類工具。 這一類別中的許多工具甚至超越了高級分析功能，提供會話記錄、A/B 測試，甚至是用戶級的類似 CRM 的數據。 雖然 Google Analytics 專注於網站，但其中許多工具優先考慮應用程序甚至跨設備用例。
另一方面，他們中的許多人缺乏營銷分析產品所期望的基本功能。 從 Google Analytics 遷移的用戶將立即失去與 Google Ads 或 Google Search Console 的集成，以及將流量波動與營銷活動關聯起來的用戶友好方式。
此類工具最普遍的客戶增長形式是提供免費層級，該層級受可跟踪的用戶、會話或事件數量以及可用功能的限制。 這簡化了產品的試用，但可能導致令人困惑的場景。 例如，關於工具的討論只能考慮客戶支付的產品層級，而將潛在的關鍵功能留給更高的產品層級。
與 Google Analytics 和 Adobe Analytics 相比，此類工具通常不附帶專用的標籤管理系統，如 Google Tag Manager 或 Adobe Launch。 如果沒有將用戶體驗緊密集成到分析工具中，這會使工具部署到頁面或應用程序變得複雜，這可能會產生技術債務，從而減慢產品開發週期。
選擇此類工具時的另一個警告是可擴展性有限。 來自大公司的分析師將此類工具描述為在處理大量數據時響應不快，尤其是在數據量突然增加的情況下。
最重要的是，有限的用例和專門的界面會使整個公司難以在數據上進行協作，從而使產品或分析團隊成為數據的孤立所有者。 公司最終可能會使用 Google Analytics 來獲取流量，並使用單獨的專用工具進行產品分析。
從積極的方面來說，較小的公司規模和安裝基礎使得這些工具在嘗試新產品功能時可能更具創新性和敏捷性。 他們對核心受眾的高度關注和很少的用例使他們能夠對客戶需求和行業的新創新做出快速反應。
尤其是這些工具的大客戶通常可以直接訪問開發這些工具的產品團隊。 這使客戶更容易強調他們對可能更快成為現實的新產品功能的願望。 供應商和客戶在開放的 Slack 渠道中直接溝通以提供指導或發現錯誤並不罕見。
類別 #3：開源 DIY 解決方案
在我們的第三類數字分析工具中，我們可以找到您的 IT 部門在搜索上述解決方案的替代解決方案時可以在 Google 上找到的所有工具。
此類別中的一些流行工具是 Matomo、Open Web Analytics 和 Post Hog。 與上一個類別一樣，這些工具在成熟度或安裝基礎上都不是市場領導者。 公開可用的源代碼將它們與之前的類別區分開來，通常提供一個自託管工具的選項，以替代之前的 SAAS 產品。
自託管意味著您的公司是您數據的唯一所有者和處理者。 您不必與第三方供應商或其他外部來源共享數據。
通過內部部署，數據隱私完全取決於您對數據的處理方式。 當您可以自行採取所有謹慎措施時，您不必依賴第三方供應商的 GDPR 合規性。
除了自託管版本，一些供應商和社區還創建了託管選項 允許該工具的託管實例。 對於那些意識到託管自己的分析工具所帶來的重大可用性責任的公司來說，此選項可能很有吸引力。
然而，這些公司中的許多人都對任何響應速度足夠快的應用程序的託管成本迅速上漲感到驚訝。 雖然 Google Analytics 的付費版本允許每月大約 10 億次點擊，每年 150,000 美元，但 Matomo 的託管每年只需 175,000 美元，每月點擊量僅為 1 億次。
考慮到用戶界面和可用報告，許多工具都深受 Google Analytics 的啟發。 就像谷歌分析一樣，他們非常專注於分析網站 但缺乏分析移動應用程序或連接設備的功能。 由於他們專注於第一方數據，他們通常缺乏一些我們已經習慣於谷歌分析的非常基本的功能。
今天出於隱私考慮而從 Google Analytics 遷移的公司將會失望地發現與 Google Ads 等營銷工具的集成很少，而且通常非常基本的活動跟踪功能。
Open Web Analytics 是該類別另一個重要限制的一個很好的例子：不確定的長期支持。 由於這些工具通常是由沒有義務的愛好者社區開發的，因此無法保證在一年後仍會得到支持。 由於缺乏社區參與，尤其是較小的項目可能會在宣布後不久就夭折。 就像前一類工具一樣，屬於這一類的工具通常不提供管理實現的方法，例如標籤管理系統。
該組的一個積極方面是在第一方服務器上託管完整的分析堆棧的明確優勢。 甚至一些無 cookie 的解決方案也可用，它們將自己定位為額外的 GDPR 兼容。
然而，不斷變化的法律環境使法律合規成為一個快速發展的目標，因此公司應該仔細評估他們的選擇，而不是僅僅基於 GDPR 合規而跳上看似合規的解決方案。
最後一句警告：雖然您的 IT 部門可能會發現在公司服務器上託管分析工具是一項有趣的挑戰，但他們應該意識到隨之而來的重大責任。 託管這樣的工具意味著確保始終可以從世界各地收集數據。 一旦流量水平超過某些閾值，提供響應式數據庫以及因此為分析師和業務用戶提供可用的前端體驗就成為一項艱鉅且昂貴的任務。
獎勵類別：類似 Netflix 的 DIY 堆棧
近年來出現了複製Netflix等數字原生公司所建立的東西的趨勢。 通過個性化和迭代測試專注於卓越的用戶體驗，產品通常設計有一個全球事件源，其中包含每個用戶交互並被匯集到各種激活渠道。
使用這種設置的公司通常會以高度定制的方式使用開源組件（與完整的開源分析系統相比）。 他們可能會使用Snowplow收集數據 在用戶的客戶端中，將服務器登錄到Kafka中，將數據存儲在 AWS 的S3中並使用 AWS Redshift對其進行分析 或完全定制的可視化工具。
由於這種非常技術性和復雜的設置，分析團隊通常由操作和開發完整工具堆棧所需的熟練數據科學家或數據工程師組成。 這些團隊還負責向工具添加新的分析功能，包括查詢和可視化。
像 Netflix 這樣的先進公司通常圍繞他們正在構建的內容擁抱一種非常開放的文化。 這種開放性激發了許多不太先進的公司嘗試和復制 在投資、團隊規模或技能水平方面沒有做出必要承諾的情況下，他們正在做什麼。 面對失敗的項目和失望的利益相關者，這些公司然後憤憤不平地退回到更適合其用例的現成解決方案。
值得注意的是，任何自定義解決方案都有可能大大減慢重要的數據驅動計劃。 對於過於復雜的系統，即使是最平凡的分析也可能需要專家的參與和數週的準備時間，其次是與其他團隊爭奪優先級。
雖然這些數據先進的公司在當今的生產中擁有一些最複雜的數據處理管道，但聲稱這些公司只使用他們內部構建的解決方案遠非事實。 以 Netflix 為例：他們的主網站使用自定義分析解決方案，而品牌頁面使用 Google Analytics 。
因此，雖然內部解決方案可能完全適合複雜的產品分析，但它可能缺乏網站或產品其他部分所需的營銷分析或日常報告和分析能力。
如何選擇合適的數字分析工具？
既然我們已經了解了 3+1 類別的分析工具，那麼最重要的問題是：什麼是適合您業務的工具？ 要弄清楚這一點，你應該問自己幾個問題：
- 在接下來的幾年裡，誰將每天處理我公司的數據？
您的專門分析團隊可能會處理當今的大部分數據。 然而，數據驅動的公司已經強制決策者使用分析工具本身的數據。 這需要一個自助服務優先的環境，在該環境中可以在工具中進行真正的協作。
- 哪些非營銷用例對您的公司很重要？
雖然谷歌分析可能足以解決您的營銷問題，但它無法滿足任何更複雜或以產品為中心的分析。 但是，使用 Adobe Analytics 等適用於營銷和產品的工具對於實現營銷和產品績效的共同責任至關重要。
- 你需要多快 迭代您的營銷或產品執行？
依靠需要數據科學家調整數據管道、構建新查詢並將它們集成到儀表板中的工具需要數天或數週的時間，並且會削弱您快速迭代和按時進行調整的能力。 實際上，由於支持數據民主化的工具，大多數更改對於任何人來說都應該是快速且容易實施的。
- 您在判斷和維護這些用例所需的分析工具方面的信心水平如何？
超越您今天的業務範圍並決定將在未來多年維持您的業務的工具可能非常具有挑戰性。 您可能還需要投資合適的團隊來構建和執行 數據戰略將真正加速您的日常業務。
- 誰會影響您業務中工具的選擇？
相當多的公司沒有認真對待責任，僅僅依靠團隊可能習慣的東西或營銷機構為方便而提出的建議。 您需要堅持一個連貫的長期戰略，否則您可能會發現自己每年都在更換工具。
- 您是否考慮過總體擁有成本和運營成本？
一些許可成本的節省可能伴隨著對額外工具的巨額投資，更大的團隊來操作和維護工具，以及更慢的創新和微調步伐。 所有這些都會帶來更成熟的解決方案可能不需要的直接或間接財務後果。
那麼，誰應該選擇哪種工具呢？ 讓我們來看看一些典型的公司和他們應該選擇的工具：
最後，選擇正確的工具可能是一項艱鉅而復雜的挑戰。 切換現有工具是一個漫長而痛苦的過程，但考慮到上述問題是可以避免的。 希望本文為您提供了一個方向和一些重要的問題，可以詢問您自己的團隊和工具供應商。