Ist Ihr Digital Analytics Tech Stack ein Frosch in kochendem Wasser?

Es gibt eine alte Fabel über einen Frosch, der in kochendes Wasser getaucht ist. Wie in der Geschichte erzählt wird, springt ein Frosch, wenn er in einen Topf mit kochendem Wasser gestellt wird, aufgrund der Hitze sofort heraus. Aber wenn derselbe Frosch in den Topf gesetzt wird und die Temperatur im Laufe der Zeit langsam erhöht wird, kann der Frosch die geringfügigen Temperaturerhöhungen nicht spüren und stirbt schließlich im Topf, anstatt herauszuspringen. Wie die meisten Fabeln ist dies nicht wahr und wurde von Wissenschaftlern widerlegt. Aber die Froschgeschichte kann eine nützliche Metapher sein, um davor zu warnen, dass Dinge, die sich schnell ändern, leicht bemerkt werden, aber Dinge, die sich im Laufe der Zeit langsam ändern, unbemerkt bleiben können, bis es zu spät ist.

Der alternde Digital Analytics Tech Stack

Wenn ich mit Unternehmen über Digital-Analytics-Produkte spreche, denke ich oft an die Froschgeschichte. Viele Organisationen sagen mir, dass sie wissen, dass ihr Digital-Analytics-Produkt weder funktioniert noch einen Mehrwert bringt. Wenn ich sie frage, warum es nicht funktioniert, höre ich oft viele der üblichen Übeltäter:

• Die Implementierung von Digital Analytics beantwortet die aktuellen Geschäftsfragen nicht
• Es gibt mehrere Datenquellen, die kombiniert werden müssen, um einige der einfachsten Fragen zu beantworten
• Endbenutzer sind nicht in der Lage, ihre eigenen geschäftlichen Fragen selbst zu beantworten, was das zentrale Analyseteam belastet
• Die Datenqualität in der Analytics-Implementierung ist nicht verifiziert oder vertrauenswürdig

Wie ich bereits in der Vergangenheit geschrieben habe, ist das Problem bei Digital Analytics-Implementierungen oft nicht das Produkt, das von der Organisation verwendet wird. Wenn Sie schlechte Prozesse haben oder Ihre Geschäftsanforderungen nicht richtig identifizieren, können Sie ein neues Digital-Analytics-Produkt implementieren und am Ende immer noch dieselben Probleme haben. Aber es gibt Zeiten, in denen Unternehmen das falsche Produkt für Digital Analytics verwenden. Diese Unternehmen haben sich ursprünglich wahrscheinlich nicht für das falsche Produkt entschieden, aber im Laufe der Zeit haben sich ihre Anforderungen so stark verändert, dass das Produkt, das sie jetzt haben, nicht mehr mit ihren aktuellen Anforderungen kompatibel ist. Wie der Frosch, der in kochendem Wasser sitzt, änderte sich ihr Geschäft im Laufe der Zeit langsam, aber in winzigen Schritten.

Um dies zu verdeutlichen, schauen wir uns ein Beispiel an. Stellen Sie sich vor, Sie arbeiten für ein Finanzdienstleistungsunternehmen, das Kredite, Debitkarten und Kreditkarten anbietet. Als das Internet neu war, haben Sie eine Website erstellt und Informationen über Ihre Produkte geteilt. Der größte Teil der Website bestand aus Papierbroschüren, die online gestellt wurden, um Interessenten und Kunden über die von der Institution angebotenen Produkte und Dienstleistungen zu informieren. Damals war die einzige Plattform die Website und die meisten Besucher waren anonym. Es wäre sinnvoll gewesen, ein digitales Analyseprodukt wie Adobe Analytics oder Google Analytics zu implementieren, um den Inhalt zu verfolgen, wie jeder Besucher auf die Website gelangt und die Leistung der digitalen Werbung. Nach ein paar Jahren würde die Website fortschrittlicher werden. Die Authentifizierung würde hinzugefügt, sodass sich Kunden anmelden und ihre Konten sehen können. Interessenten würden anfangen, Bewerbungen online auszufüllen, anstatt Filialen zu besuchen. Kunden würden durch Online-Hilferessourcen und Communitys navigieren, anstatt Callcenter anzurufen. Ein paar Jahre später könnten Kunden Transaktionen über die Website abschließen und Interessenten könnten in Echtzeit für Finanzinstrumente zugelassen werden.

Dann kamen Smartphones und ein Großteil des Kundenverhaltens verlagerte sich auf benutzerdefinierte Mobiltelefonanwendungen. Diese Anwendungen wurden oft von Teams für digitale Produkte anstelle von Marketingteams erstellt und ermöglichten es Kunden, Schecks für Einzahlungen zu fotografieren und Geld mit einer Fingerbewegung zu überweisen. Sowohl der authentifizierte Teil der Website als auch die Mobiltelefon-App würden immer komplexer und neue Funktionen würden getestet und den Anwendungserfahrungen unter Verwendung von Entwicklungsmethoden wie Agile und dergleichen hinzugefügt. Ziemlich bald hat eine vollständige digitale Transformation stattgefunden, da die mobile Anwendung die Mehrheit der Kundeninteraktionen erhält und plötzlich die lokalen Filialen und die Website als Gesicht des Finanzinstituts verdrängt hat.

Hoffentlich klingt das vorhergehende Szenario nicht zu weit hergeholt, und viele von Ihnen haben wahrscheinlich in den letzten zehn Jahren eine Version dieser digitalen Transformation erlebt. Wie Sie an diesem Beispiel sehen können, hat sich das, was als Tracking-Content auf einer Marketing-Website begann, zu einer komplexen Website und mobilen Anwendung entwickelt. Als die Anforderungen an das digitale Kundenerlebnis immer komplexer wurden, war die Marketingabteilung schlecht gerüstet, um die umfassende Anwendungsentwicklung zu bewältigen.

Eine Sache, die sich für viele Unternehmen jedoch nicht geändert hat, war das Digital Analytics-Produkt, das zur Messung und Verbesserung der neu erstellten digitalen Produkte verwendet wurde. Während das ursprüngliche Digital Analytics-Produkt (z. B. Adobe Analytics oder Google Analytics) großartig darin war, Inhalte zu verfolgen und welche Marketingkampagnen den Verkehr ankurbelten, wurden diese Produkte dazu gedrängt, produktbezogene Szenarien wie plattformübergreifende Benutzeridentifikation, Kundenbindung und Funktionen zu verfolgen Flaggen, Experimente und so weiter. Auch wenn diese Digital-Marketing-Analytics-Produkte nicht für die Nachverfolgung komplexer Anwendungen oder mobiler Apps gedacht waren, wurden sie gebogen und verzerrt, um den Anforderungen dieser neuen Anwendungswelt gerecht zu werden.

Im Fall von Adobe Analytics war ich als Autor des Buches über Adobe Analytics jemand, an den sich viele wandten, um zu versuchen, einen quadratischen Stift in ein rundes Loch zu stecken. In einigen Fällen stellten Produktteams fest, dass das verwendete Digital-Marketing-Analytics-Produkt ihre Anforderungen nicht erfüllte, wurden fehlerhaft und implementierten ein anderes Digital-Analytics-Produkt (wie Amplitude) in der mobilen Anwendung. Dies führte zu unterschiedlichen Problemen, da Produkt und Marketing jetzt zwei verschiedene Digital-Analytics-Produkte ausschließlich basierend darauf verwendeten, ob es sich um eine Desktop- oder eine mobile App handelte. Dies bedeutete auch, dass Marketing- und Produktteams nicht zusammenarbeiteten und dass Marketing- und Produktteams nicht dieselben Daten austauschten, was zu unzusammenhängenden Kundenerlebnissen führte.

Am Ende des Tages haben Unternehmen also entweder Silos mit zwei verschiedenen Digital-Analytics-Produkten geschaffen oder ihr Digital -Marketing- Analytics-Produkt langsam an ihre neuen Anwendungsanforderungen angepasst, ohne einen Schritt zurückzutreten, um zu erkennen, dass ihr Digital-Marketing-Analytics-Produkt wie ein langsam sterbender Frosch war im Topf mit kochendem Wasser.

Was ist jetzt das Beste für Ihre Organisation?

Wenn Ihnen das vorhergehende Szenario zu vertraut vorkommt, ist es möglicherweise an der Zeit, dass Ihr Team seinen Digital Analytics Tech Stack neu bewertet. Dies ist etwas, das ich empfehle, alle paar Jahre zu tun. Ich beginne diesen Prozess mit einer einfachen Frage:

Wenn ich einen neuen Digital-Analytics-Tech-Stack aufbauen würde und dabei vergessen würde, welche Produkte ich heute habe, welche Auswirkungen das Änderungsmanagement hat, historische Daten usw., welche(s) Produkt(e) würde ich wählen?

Viele Organisationen stellen diese Frage nie, weil sie Angst vor dem Arbeitsaufwand haben, der für die Änderung von Digital-Analytics-Produkten erforderlich wäre. Diese Angst hält sie davon ab, ehrlich zu sich selbst über einige der möglichen Mängel in ihrem aktuellen Digital-Analytics-Tech-Stack zu sprechen. Dinge wie historische Daten, Umschulung von Benutzern und Neuimplementierung sind sicherlich berechtigte Bedenken, aber bevor Sie sich darüber Gedanken machen, sollten Sie sich die obige Frage stellen. Wenn die Antwort lautet, dass Sie Ihre heutigen Digital-Analytics-Produkte weiterhin verwenden würden, können Sie sich darüber freuen, dass Sie sich die Zeit für eine Neubewertung genommen haben. Aber sich die Zeit zu nehmen, Ihre aktuellen Anforderungen neu zu bewerten und diese mit den neuesten verfügbaren Digital Analytics-Produkten zu vergleichen, ist wahrscheinlich gut investierte Zeit.

Bei Amplitude haben wir gesehen, dass viele „digital native“ Organisationen – diejenigen, die nicht über das Gepäck älterer Digital-Marketing-Analytics-Produkte verfügen – sich für unser Produkt entschieden und viele ihrer Konkurrenten überholt haben (kein Wortspiel beabsichtigt!). Wenn Sie nach einer Bewertung feststellen, dass es andere Produkte gibt, die besser dafür geeignet sind, wo Ihre digitalen Apps heute sind im Vergleich zu vor einem Jahrzehnt, als Sie Ihren Digital-Marketing-Analytics-Stack implementiert haben, dann sind Sie es sich selbst schuldig, über die Änderung nachzudenken Verwaltungsaspekte überwiegen die Kosten für die weitere Verwendung eines Digital Analytics-Produkts, das möglicherweise nicht mehr Ihren Anforderungen entspricht. In einigen Fällen kann es vorkommen, dass Sie mit einer Neuimplementierung konfrontiert werden, selbst wenn Sie sich dafür entscheiden, bei Ihrem bestehenden Digital Analytics-Produkt zu bleiben. Selbst wenn Sie entscheiden, dass die Auswirkungen des Änderungsmanagements zu groß sind, haben Sie zumindest eine fundierte Entscheidung getroffen und kennen die Vor- und Nachteile, wenn Sie bei Ihrem aktuellen Digital-Analytics-Tech-Stack bleiben.

Wenn Sie mit uns besprechen möchten, wie Ihr aktueller Digital-Analytics-Tech-Stack im Vergleich zum Amplitude Digital Optimization System abschneidet, kontaktieren Sie uns bitte.