Analisis Pemasaran vs. Analisis Produk (Bagian 2)

Catatan Editor: Sepanjang seri ini, ketika saya mengacu pada "analisis pemasaran", ini mencakup analisis pemasaran digital atau analisis web seperti yang biasa disebut.

Dalam posting sebelumnya dari seri ini, saya menjelaskan bagaimana peran tim pemasaran dan produk telah dipengaruhi oleh transformasi digital dan membagikan contoh tentang betapa kaburnya batas antara pemasaran dan produk dalam hal pengalaman digital. Posting ini akan menjelaskan bagaimana pemasaran dan produk analitik produk berbeda dan ke mana tujuan kita di masa depan.

Seperti yang saya nyatakan di postingan sebelumnya, ada banyak kasus di mana pertanyaan pemasaran dan produk dapat dijawab oleh produk pemasaran atau analisis produk. Ini karena ada banyak tumpang tindih dalam fungsinya. Kedua jenis produk memungkinkan Anda untuk:

• Hitung pengunjung unik
• Lacak konten
• Lihat jalur pelanggan
• Buat corong konversi
• Lacak kampanye pemasaran digital
• Bangun segmen/kelompok pengguna
• Buat dasbor
• dll.

Setelah bekerja dengan kedua jenis produk analitik digital, saya telah menemukan bahwa yang paling membedakan analitik pemasaran dan vendor analitik produk terutama adalah bagaimana mereka menekankan berbagai aspek fitur yang sama-sama mereka miliki. Berikut ini akan menguraikan perbedaan seperti yang saya lihat.

Situs web vs. Aplikasi

Selama bertahun-tahun, alasan utama organisasi memilih untuk menggunakan vendor analisis pemasaran versus vendor analisis produk adalah karena ingin melakukan analisis di situs web atau aplikasi seluler. Untuk alasan yang saya uraikan dalam posting ini ketika aplikasi seluler tiba di tempat kejadian, mereka menjadi domain tim produk sementara situs web secara tradisional menjadi domain tim pemasaran. Pembagian departemen ini sering menyebabkan setiap tim memilih produk analitik digitalnya sendiri, pemasar memilih produk analitik pemasaran, dan tim produk memilih produk seperti Amplitude (atau pesaing analitik produknya). Pada saat itu, aplikasi seluler jauh lebih kecil dalam hal lalu lintas digital, dan dalam beberapa kasus, persona yang berbeda menggunakan situs web daripada aplikasi seluler.

Tapi sekarang aplikasi seluler semakin populer dan pengguna yang sama mengakses aplikasi dan situs web, bifurkasi ini telah menyebabkan pengalaman pelanggan yang tidak konsisten dan mempersulit tim analitik untuk melihat seluruh pengalaman pelanggan. Ini adalah salah satu alasan saya memperkirakan bahwa akan ada konvergensi dalam produk analitik digital selama beberapa tahun ke depan.

Sesi/Berbasis Tampilan Halaman vs. Berbasis Peristiwa

Untuk sebagian besar karir analisis pemasaran saya, produk analisis pemasaran didasarkan pada sesi dan tampilan halaman. Lahir dari era situs web, vendor analisis pemasaran menangkap pengunjung unik, kunjungan, dan tampilan halaman secara default. Meskipun selalu ada peristiwa dalam tampilan halaman dan sesi tersebut, arsitektur dibangun di sekitar pemuatan halaman dan sesi (biasanya berlangsung hingga 30 menit tanpa aktivitas berturut-turut). Model ini pertama kali menghadapi tantangan ketika organisasi mulai menerapkan aplikasi satu halaman (SPA). Vendor analisis pemasaran harus membuat solusi untuk memperhitungkan aktivitas dalam tampilan halaman.

Sebaliknya, alat analisis produk secara tradisional memiliki model berbasis peristiwa yang berfungsi dalam paradigma aplikasi atau situs web. Model berbasis peristiwa masuk akal bagi tim produk yang suka melacak banyak tindakan pelanggan, banyak di antaranya terjadi di antara tampilan halaman. Tim produk cenderung menginginkan tingkat perincian yang lebih dalam daripada rekan pemasaran mereka. Melihat kembali contoh halaman arahan produk di posting sebelumnya, Anda dapat melihat bagaimana beberapa interaksi intra-halaman, seperti filter, gambar produk melayang, dll., Mungkin lebih cocok untuk pelacakan berbasis peristiwa vs. berbasis halaman pelacakan. Dalam laporan penelitian barunya, Gartner menjelaskannya sebagai berikut: “ …struktur berbasis sesi menjadi basi dan tidak kompatibel dengan kasus penggunaan modern. ”

Cookie vs. Pengguna

Untuk sebagian besar karir saya dalam analisis pemasaran, relatif sedikit pelanggan yang cukup beruntung untuk mengetahui siapa yang menggunakan situs web mereka. Contoh langka dari hal ini adalah bank yang memiliki pelanggan yang mengautentikasi melalui login. Untuk alasan ini, vendor analitik pemasaran tidak memiliki gagasan tentang "pengguna" dalam produk mereka. Itu menantang jika Anda ingin melihat semua yang dilakukan "Joe Smith". Anda dapat mengidentifikasi ID cookie-nya, membuat segmen untuk ID tersebut, dan melihat laporan alur jalur tanpa akhir. Namun, tidak ada cara mudah untuk melihat aliran peristiwa penuh individu dan properti/dimensi yang terkait dengan peristiwa tersebut.

Sebaliknya, banyak aplikasi seluler dan pengalaman digital kompleks lainnya memerlukan autentikasi. Untuk alasan ini, alat analisis produk [seperti Amplitude] memiliki profil pengguna yang ditentukan yang mengumpulkan informasi tentang pelanggan dan daftar semua aktivitas mereka. Dalam beberapa kasus, alat analisis produk bahkan memungkinkan Anda untuk menambah profil pengguna dengan atribut pengguna tambahan seperti CDP.

Fitur profil pengguna dalam alat analisis produk juga memerlukan kemampuan resolusi identitas yang lebih canggih untuk menyatukan pengguna yang diautentikasi di seluruh sesi dan perangkat. Lagi pula, Anda tidak dapat memiliki profil pengguna dan aliran peristiwa yang akurat kecuali Anda dapat secara akurat mengidentifikasi pelanggan yang sama di seluruh sesi dan perangkat – dan dengan cara yang tidak bergantung pada cookie. Ini adalah area di mana vendor analitik pemasaran awalnya mengandalkan cookie pihak ketiga (atau jaringan iklan mereka) untuk resolusi identitas, tetapi dalam beberapa tahun terakhir telah bergeser ke pihak pertama dan cara lain untuk resolusi identitas pengguna.

Akuisisi vs. Retensi

Salah satu kasus penggunaan asli untuk produk analisis pemasaran adalah akuisisi pelanggan baru. Ketika Google mengakuisisi Urchin dan mengubahnya menjadi Google Analytics, ini adalah cara bagi pemasar digital untuk melihat kinerja dan pengembalian investasi mereka dalam pencarian berbayar dan iklan bergambar. Dalam banyak hal, iklan digital merupakan pendorong bagi seluruh industri analitik digital! Untuk alasan ini, Anda masih dapat melihat hari ini betapa pentingnya pelacakan saluran dan kampanye digital bagi vendor analitik pemasaran, dan mereka memiliki fitur hebat di area ini. Selama bertahun-tahun, vendor analisis produk tidak fokus pada fitur yang terkait dengan akuisisi pelanggan. Ada cara untuk menangkap kode pelacakan kampanye, tetapi fitur atribusi terbatas (di Amplitude, kami sekarang banyak berinvestasi dalam fungsi akuisisi).

Tim produk secara tradisional lebih tertarik pada apa yang dilakukan pelanggan dan prospek dalam pengalaman digital daripada bagaimana mereka sampai di sana. Oleh karena itu, vendor analitik produk cenderung memiliki fungsionalitas yang lebih dalam untuk melacak retensi pelanggan. Di Amplitude, misalnya, ada lebih dari dua puluh permutasi yang berbeda dari laporan retensi pengunjung. Sementara vendor analitik pemasaran menawarkan beberapa pelaporan retensi, di sinilah vendor analitik produk lebih menekankan.

Kami percaya bahwa organisasi akan mulai membuka kunci cara bagi pelanggan untuk melacak seluruh pengalaman pelanggan mulai dari akuisisi, retensi, hingga monetisasi di masa mendatang. Inilah sebabnya kami telah mengabarkan bahwa tim pemasaran dan produk harus meningkatkan kolaborasi.

Pelacakan E-niaga

Area lain yang ditekankan oleh vendor analitik pemasaran adalah pelacakan e-niaga. Meskipun vendor analitik produk dapat melacak produk, pendapatan, gerobak, dll., ada beberapa fitur super canggih yang ditawarkan vendor analitik pemasaran yang tidak tersedia di sebagian besar alat analitik produk. Fitur e-niaga ini berfokus pada merchandising produk, konversi mata uang, dll. Fitur seperti ini sangat penting ketika situs web mulai menjual produk, dan perlu bertahun-tahun sebelum aplikasi digital/seluler dipandang sebagai kendaraan e-niaga yang layak. Tetapi sekarang karena semakin banyak pembelian online terjadi di aplikasi seluler, sebagian besar vendor analitik produk meningkatkan fitur mereka untuk mendapatkan kesetaraan dengan vendor analitik pemasaran.

Layanan Mandiri vs. Analisis Terpusat

Saat analisis pemasaran dimulai, pengguna pertama data adalah tim pemasaran yang berfokus pada pengukuran kampanye. Akhirnya, ketika produk analitik pemasaran mulai melacak konten, jalur, dan saluran, semakin banyak pengguna yang menginginkan akses ke data. Namun pada saat itu, analisis data merupakan bidang yang cukup baru dan karena beberapa alasan berbeda, banyak (tidak semua) organisasi terus melakukan analisis melalui model terpusat. Dalam model terpusat ini, konsumen data akan mengirimkan permintaan ke tim analitik terpusat untuk data dan analisis dan tim terpusat akan memberikan dasbor atau laporan. Seiring waktu, banyak organisasi mulai mengajari konsumen data biasa cara mendapatkan data mereka sendiri dan membuat laporan mereka sendiri, tetapi karena banyak pengguna data biasa tidak mahir dalam analisis data, mereka sering kesulitan untuk "melayani diri sendiri" dalam hal analisis .

Di dunia analitik produk, saya telah menemukan bahwa ada lebih banyak kecenderungan ke arah swalayan untuk analitik digital. Saya menghubungkan ini dengan dua alasan utama. Pertama, analitik produk muncul beberapa tahun setelah analitik pemasaran ketika lebih banyak universitas mempromosikan literasi data. Saya tahu bahwa ketika saya kuliah, saya hanya mengambil satu atau dua kelas statistik, tetapi anak-anak saya telah melakukan sebanyak itu pada saat mereka menyelesaikan sekolah menengah! Ini berarti ada lebih banyak tenaga kerja yang memahami data dan ingin segera menggunakannya saat analisis produk memasuki pasar. Kedua, orang-orang yang tertarik pada analisis produk cenderung sedikit lebih teknis daripada mereka yang tertarik pada analisis pemasaran. Tentu saja, ini tidak selalu terjadi, tetapi lebih sering daripada tidak, mereka yang membangun aplikasi digital atau seluler yang kompleks cenderung menjadi programmer atau orang-orang UX yang memahami kode dan sangat nyaman melaporkan data yang terkait dengan produk mereka.

Layanan Mandiri vs. Instrumentasi Terpusat

Berdasarkan item sebelumnya, area diferensiasi lainnya adalah instrumentasi analitik digital (beberapa orang menyebutnya sebagai implementasi). Instrumentasi adalah istilah untuk menggunakan kode untuk mengumpulkan data dalam produk analitik digital. Di dunia analitik pemasaran, sangat umum bagi pemasar untuk bekerja dengan tim pengembangan untuk mengidentifikasi pertanyaan bisnis mereka dan mengidentifikasi poin data yang diperlukan untuk menjawabnya. Informasi ini biasanya diubah menjadi spesifikasi penandaan, lapisan data, dan kemudian dimodelkan dalam sistem manajemen tag. Pendekatan ini dimulai bertahun-tahun yang lalu karena pemasar tidak cukup teknis dan tidak memiliki akses untuk menambahkan kode ke halaman web sendiri.

Namun dalam dunia product analytics, banyak dari mereka yang memiliki pertanyaan tentang produk adalah orang yang sama yang membangun produk tersebut. Oleh karena itu, mereka seringkali lebih teknis. Oleh karena itu, biasanya tim produk menambahkan kode mereka sendiri ke dalam produk mereka untuk mengumpulkan data yang mereka butuhkan untuk menganalisis dan meningkatkan produk. Meskipun saya yakin masih ada beberapa aspek dari proses ini yang terpusat, banyak tim yang saya ajak bicara lebih suka "menandai" produk mereka sendiri karena lebih cepat dan menghilangkan hambatan yang tidak perlu. Tentu saja, ini dapat menimbulkan masalah tata kelola data lainnya, itulah sebabnya, misalnya, Amplitude memperoleh seluruh produk perangkat lunak tata kelola data (Iteratif).

Wawasan Manual vs. Otomatis

Perbedaan lain yang saya perhatikan antara produk analitik pemasaran dan produk adalah seberapa besar mereka menekankan otomatisasi wawasan. Ketika saya telah menggunakan produk analitik pemasaran, ada cara luar biasa untuk memotong dan memotong data Anda, tetapi tidak banyak cara produk secara otomatis mengidentifikasi peluang untuk peningkatan. Sebagian besar produk analitik pemasaran populer memiliki beberapa bentuk pembelajaran mesin dan AI, tetapi tidak meresap di semua laporan.

Produk analitik produk yang saya lihat tampaknya lebih menekankan pada penyematan pembelajaran mesin dan AI di seluruh produk. Misalnya, jika Anda membuat corong konversi, produk seperti Amplitude akan menunjukkan kepada Anda peristiwa dan properti mana yang berkontribusi pada pengguna yang menyelesaikan corong atau berhenti. Produk analitik pemasaran dapat menunjukkan kepada Anda halaman mana yang mungkin mereka tuju, tetapi bukan peristiwa dan properti spesifik bersama dengan signifikansi statistik terperinci. Peningkatan penggunaan statistik dan wawasan otomatis mungkin merupakan hasil dari produk analitik produk yang datang kemudian atau fakta bahwa mereka dibuat untuk generasi yang lebih paham data per catatan sebelumnya. Terlepas dari itu, ini hanyalah contoh lain di mana ada perbedaan dalam penekanan.

Interoperabilitas

Salah satu tren terbaru dalam industri analitik digital adalah interoperabilitas. Banyak organisasi sekarang berbicara tentang "tumpukan MarTech" dan "tumpukan analitik" mereka. Selama beberapa tahun terakhir, organisasi ingin menggunakan produk “berkembang biak terbaik” untuk berbagai bagian pemasaran dan kebutuhan produk mereka. Di masa lalu, mengintegrasikan vendor MarTech atau database back-end yang berbeda memakan waktu dan mahal. Namun saat ini, API telah mempermudah pengiriman data dan kelompok pengguna antara produk digital dan database lainnya.

Untuk sebagian besar, vendor analitik pemasaran telah condong ke pendekatan "suite" (di mana Anda menggunakan satu vendor untuk sebagian besar tumpukan MarTech Anda), sementara vendor analitik produk telah condong ke pendekatan "best-in-breed". Ada pro dan kontra untuk masing-masing pendekatan ini (mungkin posting blog lain nanti), tetapi ini telah menjadi titik pembeda antara vendor pemasaran dan analitik produk.

Masa depan

Seperti yang Anda lihat, untuk semua cara vendor analitik pemasaran serupa, ada tempat di mana mereka menekankan fitur dan fungsionalitas yang berbeda. Dalam kebanyakan kasus di mana satu jenis vendor kurang menekankan, kemungkinan sekarang menambahkan fungsionalitas baru. Ketika organisasi menyadari bahwa menggunakan beberapa vendor analitik digital dapat memecah wawasan dari pengalaman pelanggan, saya telah memperkirakan bahwa akan ada dorongan di masa depan untuk menstandarisasi satu produk analitik digital untuk tim pemasaran dan produk. Akhirnya, saya melihat semua vendor analitik digital menyatu pada item sebelumnya sehingga benar-benar tidak ada cara untuk membedakan antara vendor analitik pemasaran dan produk. Kemungkinan hanya akan ada vendor "analisis digital".

Seperti yang Anda duga, di Amplitude, kami percaya bahwa tren industri bergerak lebih ke arah fungsionalitas dalam analisis produk vs. analisis pemasaran. Keyakinan ini adalah salah satu alasan saya untuk pindah dari dunia analitik pemasaran ke dunia analitik produk. Dengan perubahan penuh gejolak dengan privasi (GDPR) dan cookie pihak ketiga, saya yakin masa depan akan menekankan retensi daripada akuisisi. Saya juga melihat tren pemasar digital pindah ke tim produk digital.

Apakah Anda setuju atau tidak setuju dengan pandangan yang diungkapkan dalam seri blog ini, saya harap ini memberi Anda beberapa hal untuk dipikirkan mengenai pemasaran dan analisis produk. Jika ada perbedaan lain di antara keduanya yang menurut Anda saya lewatkan, beri tahu saya! Jika Anda tertarik untuk menggali lebih dalam beberapa item di atas, saya telah menulis Panduan Pembeli Produk Digital Analytics gratis yang membahas secara mendalam beberapa area ini.