デジタル分析ベンダーの切り替え

公開: 2022-01-31

組織内でデジタル分析製品を変更することは困難です。組織は、現在のデジタル分析ソリューションから価値を得ているとは感じていなくても、新製品への切り替えには次のようなものが含まれることが多いため、それを維持する傾向があります。

再実装–新しいデジタル分析ソリューションをインストルメント化するには、通常、Webサイトまたはモバイルアプリのタグを付け直す必要があります。
履歴データの損失–場合によっては、履歴データをインポートできず、年々の傾向を確認できなくなる可能性があります。
再トレーニング–新しいデジタル分析製品に切り替えると、新しいユーザーインターフェイスで内部ユーザーを再トレーニングする必要があります。
ベンダーの疲労–多くの組織は何年にもわたってさまざまな分析製品を試してきましたが、場合によってはまったく同じ問題が発生することもあります。このような場合、組織内の人々は、別の分析製品に切り替えても問題は解決しないと考えています。

これらの要因により、組織内でかなりのレベルの慣性が発生し、ニーズを満たさなくなったデジタル分析製品の使用につながる可能性があります。組織が現在の分析製品を使い続け、成功を妨げる可能性が最も高い組織の問題を修正する必要がある場合があると思います。また、現在のデジタル分析製品が組織に適していない場合もあります。デジタル分析製品の再実装のトピックは、デジタル分析業界の多くの主要なプレーヤーがクライアントに自社製品の新しいバージョンへのアップグレードを奨励しているため、最近話題になっています。これにより、組織は他に何があるかを確認するのに良い時期かどうか疑問に思います。彼らは彼らの前にいくつかの仕事を持っているのでそこにあります。この投稿では、分析ベンダーを切り替える際の各障壁に正面から取り組み、デジタル分析でのキャリアの中で見たものを共有します。

再実装

私のキャリアの多くをデジタル分析の実装分野で過ごしてきたので、再実装は苦痛を伴う可能性があるという事実を証明することができます。各デジタル分析ベンダーには独自の実装の癖があり、同じデータポイントを実装した場合でも、あるベンダーから別のベンダーに移動するために必要なタグ付けの更新が行われる可能性があります。

ただし、主要なデジタル分析ベンダーのほとんどがイベントベースのデータモデルに移行したため、あるベンダーから別のベンダーへの移行が大幅に容易になりました。多くの場合、デジタル分析ベンダーが必要とする実際のイベントとプロパティは、CDPまたは内部データコレクターによって収集されています。これらのデータ収集ツールはどちらも、新しいベンダーを簡単に指定したり、現在のベンダーと試してみたい新しいベンダー製品に送信したりできます。数週間または数か月かかる代わりに、数日または数時間で新しいデジタル分析ベンダーにデータを送信できる場合があります。

Amplitudeでは、多くの組織がmParticleやSegmentなどのCDP製品を使用して、データが既存のベンダーに送信されると同時にデータを送信するのを見てきました。これにより、見込み客は、同じデータを使用して、デジタル分析製品を現在のベンダーと並べて比較できます。

新しい分析製品を試すもう1つの方法は、既存のタグ管理システムの実装を活用することです。多くの組織では、タグ管理システムでモデル化された堅牢なデータレイヤーの構築に何年も費やしてきました。これは、デジタル分析を実装するためのセミベンダーにとらわれないアプローチです。現在市場で最も人気のあるタグ管理システムは、Google Tag Manager、Adobe Launch、Tealiumです。組織がこれらのタグ管理システムのいずれかを使用している場合、データ収集のほとんどはこれらの製品で行われ、タグ管理ルールを使用して、選択したデジタル分析ベンダーにデータを送信するだけです。したがって、たとえば、組織がAmplitudeの使用を試みたい場合は、Tealium、Google Tag Manager、またはAdobe Launchとの統合のいずれかを使用して、既存のデータレイヤーとタグ付け作業を再利用し、既存のデータを数時間以内にAmplitudeに取り込むことができます。

新しいベンダーに完全に切り替える前に、既存の製品と一緒に新しいデジタル分析製品を定期的に試すことを強くお勧めします。これを行うことで、既存のベンダーを切り離し、新製品にいくつかの履歴データを構築し始める前に、それが組織に適していることを確認できます。

履歴データの損失

デジタル分析ベンダーの変更を検討するとき、私はしばしば履歴データの損失を主要な障壁として耳にします。アナリストとして、特にデータの季節性がある組織にとって、履歴データの必要性を確実に理解できます。ただし、私の経験では、最も影響力のある分析は、過去数か月に何が起こったか、そして将来何が起こる可能性があるかに焦点を当てた分析です。実際には、分析の約10％について、前年比のデータしか活用していません。

ただし、履歴データが重要な場合は、デジタル分析ベンダーの切り替えを検討する際に、次のような提案があります。

重複する製品–組織に余裕がある場合は、新旧の分析製品を1年間同時に使用することをお勧めします。 これにより、古い製品の履歴データを提供しながら、新しいベンダー製品で十分な履歴データを構築できます。明らかに、すべての組織が2つのベンダーにお金を払う余裕があるわけではありませんが、履歴データがそれを正当化するのに十分重要である場合、これが最も簡単なソリューションです。
データウェアハウスの活用–多くの組織は、デジタル分析データを自社の内部データウェアハウスに送信しています。 これは、すべての履歴データを保持するために行われます。特に、多くのベンダーがデフォルトで25か月後にデータの削除を開始したためです。デジタル分析データは内部データウェアハウスにも送信されるため、コールセンターデータ、POSデータなどの他の顧客データと組み合わせることができます。履歴データは内部データウェアハウスに存在するため、通常はそれを活用できます。まれに、新しいデジタル分析ベンダーが十分な履歴データを取得するまで、さまざまな期間を比較する必要があります。
履歴データの埋め戻し–多くの場合、現在の分析製品から新しい分析製品に履歴データを埋め戻すことができます。

これらのいずれかが組織のオプションである場合、現在のベンダーが価値を提供していない場合、新しいデジタル分析ベンダーを試すためのブロッカーとして、履歴データへの依存を取り除くことができます。

再訓練

デジタル分析ベンダーの切り替えを検討する場合、現在のユーザーを再トレーニングすることは間違いなく考慮事項の1つです。組織にデジタル分析製品に積極的にログインする500人のユーザーがいる場合、新製品に関するトレーニングは困難な場合があります。しかし、実際には、デジタル分析製品を積極的に使用している人は、あなたが思っているよりもはるかに少ないことがわかりました。大規模な組織でも、コアデジタル分析チームがすべてのデジタル分析製品の使用量の90％を占める多くの例を見てきました。したがって、私が最初に行うことは、現在のデジタル分析製品を実際に一貫して使用している人の数を特定することです。ほとんどのデジタル分析製品には、製品内でこれをネイティブに表示する方法があります。または、この情報を提供するアドオン製品を購入することもできます。

しかし、本当に新しいデジタル分析製品が必要な場合は、弾丸を噛んで人々を再訓練する必要があります。新しいデジタル分析製品には、内部ユーザーが簡単に学習できるインターフェイスが備わっている場合があります。辛いことですが、社内の利害関係者を再教育することは、彼らと再会し、彼らにとって今何が重要で、どのような質問が頭に浮かぶかを知る良い機会であることがわかりました。デジタル分析の成功の大部分は関係構築です。したがって、再トレーニングを雑用として見るのではなく、内部の利害関係者とのより深い関係を構築する絶好の機会と見なすことを検討してください。

ベンダーの疲労

多くの組織は、20年以上にわたってデジタル分析を行ってきました。この間、ほとんどのベンダーがさまざまな成功の度合いで複数のベンダーを巡回してきました。私は、組織がデジタル分析に苦労する原因の多くは製品にとらわれないため、どの組織もどのデジタル分析製品でも成功できると信じています。選択した分析製品が組織が成功するかどうかを決定する要因である場合は、他の問題が発生している可能性があります。

私が分析コンサルタントだったとき、私はかつて新しいクライアントのキックオフコールを行い、クライアントが新しい実装へのアプローチについて私に挑戦し始めました。このクライアントは、皮肉なことをせずに、「私たちはそれを自分たちのやり方で実装するつもりです…これがWebtrendsとCoremetricsでそれを行った方法であり、SiteCatalystでこれから行う方法です…」と私に言いました。「…そして、これまでのところ、それはどのようにうまくいったのですか？」このクライアントを使用すると、分析製品が失敗の原因ではなく、構造を変更しないと、新しい製品で再び失敗することがすぐにわかりました。

とはいえ、ベンダーの疲労の可能性があるにもかかわらず、組織はデジタル分析製品の変更を検討する必要がある場合があります。これが私が正当な理由であると考えるもののいくつかです：

顧客の行動の変化–顧客が行動に大きな変化をもたらし、デジタル分析ベンダーの選択に影響を与える場合があります。 過去10年間で最も重要な変化は、デスクトップWebサイトからモバイルデバイスへの移行です。多くの組織にとって、モバイルアプリのアクティビティは10年前のデジタルインタラクションの5％でしたが、現在は85％です。この場合、既存の分析ベンダーよりもモバイルアプリについてより優れた洞察を提供するデジタル分析ベンダーが存在する場合は、今後どのベンダーを使用する必要があるかを再検討することが理にかなっている可能性があります。
新しいチームの所有権–長年にわたり、デジタル分析は多くの異なるチームによって所有されてきました。 多くの組織にとって、デジタル分析がデジタル広告支出の有効性を判断する方法として始まって以来、最初の所有権はマーケティングチームでした。しかし、デジタルエクスペリエンスが進化するにつれて、多くの組織で、デジタル分析の所有権は一元化された分析チームまたは製品管理チームのいずれかにシフトしました。私の意見では、デジタル分析が組織内のあるチームから別のチームに移動する場合、分析機能を継承するチームは、使用されている製品が将来使用したい製品であるかどうかを再評価することで正当化されます。
新たなスタート–前述のように、問題のある組織は、実際の組織の問題を把握する方法として、スイッチング分析製品を使用していることがよくあります。しかし、組織のデジタル分析機能が非常に悪くなり、新たなスタートが必要になる場合があります。たとえば、Salesforceのマーケティングチームに参加したとき、既存のデジタル分析プログラムは良好な状態ではありませんでした。最初の数週間で、私は多くの利害関係者にインタビューし、分析製品のデータを信頼している人は誰もいないこと、および組織をサポートするために使用されているモデルが機能していないことを知りました。私は、分析チームがノーリターンのポイントを通過し、新たなスタートが必要であることを知っていました。この場合、問題が製品ベースよりも実装ベースであることが評価で示されたため、分析製品を一時的にシャットダウンし、実績のある実装方法を使用して最初から再実装することにしました。しかし、新しい分析製品を実装することが、内部の利害関係者に物事が変化しており、今後はより良くなることを示す象徴的な方法になるというシナリオを簡単に想像することができました。理想的には、新しい分析製品は、新しいプロセスや、古い製品で問題を引き起こしていたその他のものと組み合わせる必要があります。

これらは、非常に現実的なベンダーの疲労に直面していても、組織がベンダーの切り替えを正当化するのを私が見た最も一般的な理由です。

最終的な考え

冒頭で述べたように、デジタル分析製品の変更は困難です。組織が使用するデジタル分析製品を選択することは、多くの接線的な意味を持つ主要な決定です。上記の項目のいくつかが、デジタル分析ベンダーの切り替えに関する意思決定を行う際に考慮すべき要素についての洞察を提供してくれることを願っています。