استخدام منتجات التحليلات الرقمية المتعددة

على مر السنين ، اندهشت من عدد المؤسسات التي تستخدم منتجات التحليلات الرقمية المتعددة. بعض المؤسسات كبيرة جدًا لدرجة أنها قد لا تدرك أنه يتم استخدام العديد من منتجات التحليلات الرقمية! لكن ينتهي الأمر بالعديد من المؤسسات باستخدام منتجات تحليلات رقمية متعددة لسبب أو لآخر. فيما يلي أكثر سببين شيوعًا واجهتهما:

يتم استخدام أحد منتجات التحليلات الرقمية على موقع الويب ، بينما يتم استخدام منتج آخر داخل تطبيق الهاتف المحمول

أحد الأسباب الرئيسية التي تجعل المؤسسات تستخدم منتجات التحليلات الرقمية المتعددة هي منصات التكنولوجيا. من الشائع جدًا أن تستخدم منظمة أحد منتجات التحليلات الرقمية على موقع الويب وآخر على تطبيق الهاتف المحمول الخاص بها. نظريتي حول سبب حدوث ذلك هي أن أقسام التسويق والمنتجات لا تتعاون ؛ فريق واحد (عادة تسويق) مسؤول عن موقع الويب ، وفريق آخر (عادة منتج) مسؤول عن تطبيق الهاتف. أعتقد أن تشعب النظام الأساسي هذا نشأ عن كيفية تطور مواقع الويب وتطبيقات الأجهزة المحمولة. بدأت مواقع الويب كضمانات تسويقية وكوجهة للإعلان الرقمي ، لذا فإن التسويق عادة ما يبني الموقع ويمتلكه. بدأت تطبيقات الأجهزة المحمولة كمزيد من الجهود التقنية للاستفادة من الهواتف الذكية ، وقد تم إنشاؤها في البداية بواسطة فرق تكنولوجيا المعلومات التي تطورت لاحقًا إلى فرق المنتجات الرقمية. في بعض الأحيان ، عندما تحدث التغييرات ببطء شديد ، مثل ضفدع في قدر من الماء المغلي ، من الصعب على المنظمات التراجع خطوة إلى الوراء وإدراك ما فعلوه. إذا بدأ نشاط تجاري جديد اليوم ، فسيكون من المثير للاهتمام معرفة ما إذا كان سيستمر في الفصل بين فرق التسويق والمنتج واستخدام منتجات التحليلات الرقمية المختلفة على موقع الويب وتطبيق الهاتف المحمول. أعتقد أن العديد من المنظمات ستنظر إلى هذه الممارسة وتعتقد أنها كانت سنوات غريبة من الآن.

لم يكن هناك منتج واحد للتحليلات الرقمية يمكنه تلبية جميع حالات الاستخدام بشكل كافٍ

لدى العديد من المؤسسات التي أتحدث عنها منتجًا أساسيًا للتحليلات الرقمية ، لكنها تستمر في استخدام المنتجات الأخرى نظرًا لوجود حالات استخدام أو ميزات محددة لا يمكن لمنتج التحليلات الأساسي الخاص بها أن يلبيها. لا يوجد منتج تحليلات رقمية مثالي يمكنه فعل كل شيء. يتعين على المنظمات تحديد ما هو الأكثر أهمية بالنسبة لها واختيار المنتج الأفضل لاحتياجاتها . تستخدم بعض المؤسسات Amplitude ولكنها تشعر أنها لا تزال بحاجة إلى استخدام Google Analytics لتكاملها الإعلاني. تستخدم المؤسسات الأخرى Google Analytics وتريد إعادة تشغيل الجلسات ، لذا فهي تضيف منتجًا لتحليلات التجربة. تعتقد العديد من المؤسسات أن أحد منتجات التحليلات الرقمية لا يمكنه تلبية احتياجات التسويق والمنتجات دون أن يضطر كل فريق إلى التضحية بالميزات أو الوظائف.

القضايا المتعلقة باستخدام منتجات التحليلات الرقمية المتعددة

بغض النظر عن السبب ، فإن استخدام منتجات التحليلات الرقمية المتعددة يمثل مشكلة للأسباب التالية:

لكل زائر / عميل ملف تعريف مختلف في كل منتج تحليلي

إذا كانت مؤسستك تستخدم منتجات تحليلات رقمية مختلفة ، فسيكون لكل زائر / عميل ملف تعريف مختلف في كل منتج تحليلي. نظرًا لأن معظم المؤسسات ترغب في فهم كل عميل بشكل أفضل ، فمن غير المنطقي فصل معلومات العميل عن قصد في ملفات تعريف مختلفة. يؤدي استخدام منتجات تحليلات متعددة إلى إجبار المؤسسات على تصدير بيانات العملاء من كل منتج وإيجاد طريقة لتوحيدها في نظام آخر. هذا النوع من التوحيد يستغرق وقتًا ومالًا. كما أنه يمنعك من العمل على ملفات تعريف العملاء في الوقت الفعلي بسبب التأخيرات المتأصلة في توحيد ملفات تعريف العملاء. تقسيم العملاء إلى ملفات تعريف متعددة ببساطة بسبب النظام الأساسي الذي يستخدمونه (الويب مقابل التطبيق) أو نشاطهم (التسويق مقابل المنتج) ليس له معنى كبير.

لا يمكن تخصيص التجارب بسهولة عبر كلا النظامين الأساسيين

على نفس المنوال ، إذا لم يكن لديك ملف تعريف عميل موحد به جميع نقاط البيانات ذات الصلة ، فليس من السهل تخصيص التجارب الرقمية. في عصر المنافسة الشديدة اليوم ، أصبح التخصيص أحد العوامل الرئيسية التي تميز العلامات التجارية. يتوقع العملاء من العلامات التجارية التعرف عليهم وتقديم المنتجات والمحتوى والعروض ذات الصلة عبر جميع المنصات الرقمية. يكون التخصيص أكثر فاعلية عند إجراؤه في الوقت الفعلي أو بالقرب من الوقت الفعلي. ولكن إذا أجبرت العديد من منتجات التحليلات الرقمية مؤسستك على تأخير توحيد بيانات العملاء ، فقد تفقد الفوائد الرئيسية للتخصيص.

لا يمكن إنشاء شرائح / مجموعات نموذجية باستخدام نشاط متعدد الأنظمة الأساسية

يتمثل الجانب السلبي الآخر لاستخدام منتجات التحليلات الرقمية المتعددة في أنه يجعل تكوين الشرائح / المجموعات أكثر صعوبة. يعد بناء شرائح / مجموعات المستخدمين بناءً على البيانات السلوكية مكونًا رئيسيًا للتحليلات الرقمية. تحتوي منتجات التحليلات الرقمية على الكثير من البيانات التي تتطلب إجراء التحليل غالبًا تقسيم المستخدمين إلى شرائح / مجموعات أصغر حتى يمكن مقارنتها. تعتمد الشرائح / المجموعات على البيانات التي تم جمعها حول العملاء والأحداث التي يؤدونها. ولكن يمكنك فقط إنشاء شرائح / مجموعات من المستخدمين بناءً على نقاط البيانات المعروفة لمنتج التحليلات الرقمية. افترض أنه يتم تعقب عملائك في منتجات تحليلات متعددة. في هذه الحالة ، يكون من الصعب إنشاء شرائح / مجموعات باستخدام البيانات من كلا المنتجين التحليليين دون تصدير البيانات وإنشائها في نظام آخر (على سبيل المثال ، CDP). هذا يحد بشدة من قدرتك على بناء شرائح / مجموعات شاملة والقيام بذلك في الوقت المناسب.

على سبيل المثال ، تخيل أن إحدى المؤسسات تستخدم Google Analytics لتحليلات التسويق على موقع الويب الخاص بها و Amplitude لتحليلات المنتج على تطبيق الهاتف المحمول الخاص بها. يزور أحد العملاء موقع الويب عبر بريد إلكتروني ويضع منتجًا في عربة التسوق ولكنه يخرج قبل الشراء. في الأسبوع المقبل ، يفتح العميل نفسه تطبيق الهاتف ويشتري المنتج في عربة التسوق. نظرًا لاستخدام منتجين مختلفين من منتجات التحليلات الرقمية في هذا السيناريو إذا قامت المؤسسة ببناء شريحة / مجموعة من المستخدمين الذين أتوا من بريد إلكتروني وتم شراؤهم ، فلن يكون هذا العميل مؤهلاً للشريحة / المجموعة النموذجية. حتى إذا تم إنشاء نفس الشريحة / المجموعة النموذجية في كلا المنتجين التحليليين ، فلن يكون العميل مؤهلاً لأي منهما. تم وضع نصف معايير الشريحة / المجموعة في منتج تحليلي واحد والنصف الآخر في منتج تحليلي آخر.

لا يمكن رؤية تجربة رحلة العميل بالكامل

أصبح فهم وتصور رحلات العملاء من خلال الخصائص الرقمية أمرًا ضروريًا لمعظم المؤسسات. من الضروري معرفة عدد المرات التي يتنقل فيها العملاء بين المنصات المختلفة (على سبيل المثال ، الويب مقابل التطبيق) وأين ينزلون خلال هذه الرحلات. هذه حالة أخرى حيث يمكن أن يتسبب استخدام منتجات التحليلات الرقمية المتعددة في حدوث مشكلات. إذا تم تقسيم رحلات العميل بين منتجات تحليلية مختلفة ، فليس من السهل إعادة إنشائها بعد الحقيقة. يمكن تقسيم رحلات العملاء إلى آلاف المسارات المختلفة ، ويمكن لعدد قليل جدًا من الأنظمة خارج أدوات التحليلات الرقمية عرض هذه الرحلات. إذا كانت مؤسستك تلتقط الرحلات على موقع الويب والتطبيق بشكل منفصل ، فلن تتمكن أبدًا من فهم أسباب الانسحاب والتخلي. هذا يمنع مؤسستك من تعلم كيفية تحسين رحلات العملاء والتحويل الرقمي.

يتطلب محللين رقميين لتعلم منتجات متعددة

في حين أنه ليس مهمًا مثل بعض العناصر الأخرى ، فإن استخدام منتجات التحليلات الرقمية المتعددة يمكن أن يجبر أصحاب المصلحة في مؤسستك على تعلم واجهات منتجات تحليلات متعددة. حتى إذا كانت الفرق المختلفة تستخدم منتجات تحليلات مختلفة ، فمن المحتمل أن تكون هناك مجموعة فرعية من الأشخاص الذين يحتاجون إلى بيانات من كلا النظامين الأساسيين. بصفتي شخصًا قام بتعليم المؤسسات كيفية استخدام منتجات التحليلات الرقمية ، يمكنني أن أخبرك أنه من الصعب جدًا تعليم الأشخاص كيفية استخدام منتجات التحليلات الرقمية. تخيل محاولة تعليم الناس كيفية استخدام متعدد !

دفع ثمن منتجات متعددة

تفضل معظم المؤسسات عدم الدفع مقابل منتجات التحليلات الرقمية المتعددة ، خاصةً إذا كان هناك تداخل في جمع البيانات. بالإضافة إلى ذلك ، عندما تدفع مقابل أحد منتجات التحليلات الرقمية ، تميل التكلفة الإجمالية إلى الانخفاض بشكل متناسب مع قيامك بجمع المزيد من البيانات. بعبارة أخرى ، بالنسبة للعديد من منتجات التحليلات الرقمية ، تميل إلى أن تدفع أكثر مقابل الجزء الأول من البيانات التي تم جمعها وأقل مقابل البيانات الإضافية التي تم جمعها (على سبيل المثال ، تنخفض تكلفة الألف ظهور مع جمع المزيد من البيانات). لذلك ، إذا كنت تدفع مقابل العديد من منتجات التحليلات الرقمية ، فهناك احتمال أن تدفع علاوة على البيانات الأولية التي تم جمعها من كل منها.

التوفيق بين البيانات بدلاً من الاستفادة من البيانات

أخيرًا وليس آخرًا ، يتمثل أحد الجوانب الأكثر إحباطًا لامتلاك العديد من منتجات التحليلات الرقمية في المقارنة المستمرة للبيانات. إذا كانت مؤسستك تستخدم منتجات تحليلات رقمية متعددة ، فستكون هناك حتمًا حالات يوجد فيها تداخل بين نقاط البيانات. على سبيل المثال ، قد يسجل كلا المنتجين عدد مرات عرض كل منتج وإضافته إلى عربة التسوق. إذا حدث هذا ، فهذه مسألة وقت فقط قبل أن يسأل الأشخاص في المؤسسة عن سبب وجود قيم مختلفة لنقطة البيانات نفسها في كل منتج تحليلي. لقد رأيت العديد من المنظمات مشلولة بسبب هذا النوع من مقارنة البيانات. حتى لو كانت الاختلافات غير منطقية ، فإن حقيقة عدم تطابقها تمامًا تثير القلق من أن أحد منتجات التحليلات غير جدير بالثقة (ولكن أيهما؟). ينتهي الأمر بالمنظمات إلى قضاء المزيد من الوقت في تحليل الاختلافات بين منتجات التحليلات الرقمية أكثر مما تقضيها في الاستفادة من البيانات التي جمعتها لتحسين المنتجات والتجارب الرقمية.

افكار اخيرة

كما ترى ، هناك العديد من الجوانب السلبية لاستخدام منتجات التحليلات الرقمية المتعددة. أعتقد أن المشكلات الموضحة هنا ستؤدي في النهاية إلى قيام المؤسسات بتوحيد معايير أحد منتجات التحليلات الرقمية. لهذا السبب توقعت أنه سيكون هناك تقارب في منتجات التسويق الرقمي خلال السنوات القليلة القادمة. إنه أيضًا أحد الأسباب التي دفعتني للانضمام إلى Amplitude. نظرًا لأن Amplitude هو بالفعل الرائد في تحليلات المنتج ، فإن أحد أهدافي هو مساعدة Amplitude على زيادة قدرات تحليلات التسويق الخاصة به ، حتى نتمكن من أن نصبح أول منتج تحليلات رقمية يمكنه تلبية جميع احتياجات المنتج والتسويق ومواقع الويب وتطبيقات الأجهزة المحمولة.

لهذا السبب كنت متحمسًا للغاية في مؤتمر Amplitude Amplify الأخير ، أعلنا عن عدد كبير من الميزات الجديدة المتعلقة بالتسويق والتي ستمكن المسوقين من القيام بنفس الأشياء التي قاموا بها تقليديًا باستخدام منتجات تحليلات التسويق القديمة. بينما لا يزال أمامنا طريق نقطعه ، فإن Amplitude في مهمة لمساعدة المؤسسات على تجنب المشكلات السابقة التي تنتج عن طلب العديد من منتجات التحليلات الرقمية.