Является ли ваш стек технологий цифровой аналитики лягушкой в ​​кипятке?

Есть старая басня о лягушке, погруженной в кипящую воду. Как сказано в сказке, если лягушку поместить в кастрюлю с кипящей водой, она тут же выпрыгнет из-за жары. Но если ту же лягушку поместить в горшок и температуру постепенно повышать с течением времени, лягушка не сможет почувствовать незначительное повышение температуры и в конечном итоге умрет в горшке вместо того, чтобы выпрыгнуть. Как и большинство басен, это неправда и было опровергнуто учеными. Но история с лягушкой может быть полезной метафорой, чтобы предупредить о том, что вещи, которые быстро меняются, легко заметить, но те вещи, которые меняются медленно с течением времени, могут оставаться незамеченными, пока не станет слишком поздно.

Устаревающий стек технологий цифровой аналитики

Говоря с организациями о продуктах цифровой аналитики, я часто думаю об истории с лягушкой. Многие организации говорят мне, что они знают, что их продукт цифровой аналитики не работает и не добавляет ценности. Когда я спрашиваю их, почему это не работает, я часто слышу многих распространенных виновников:

• Внедрение цифровой аналитики не отвечает на текущие вопросы бизнеса
• Есть несколько источников данных, которые необходимо объединить, чтобы ответить на некоторые из самых простых вопросов.
• Конечные пользователи не могут отвечать на собственные бизнес-вопросы, что создает нагрузку на основную аналитическую группу.
• Качество данных в реализации аналитики не проверяется или не доверяется

Как я уже много раз писал в прошлом, проблема внедрения цифровой аналитики заключается не в продукте, используемом организацией. Если у вас плохие процессы или вы не можете правильно определить свои бизнес-требования, вы можете внедрить новый продукт цифровой аналитики и все равно столкнуться с теми же проблемами. Но бывают случаи, когда организации используют неправильный продукт для цифровой аналитики. Эти организации, вероятно, изначально не выбрали неправильный продукт, но со временем их потребности изменились настолько, что продукт, который у них есть сейчас, несовместим с их текущими потребностями. Подобно лягушке, сидящей в кипящей воде, их деятельность менялась со временем медленно, но небольшими шагами.

Чтобы проиллюстрировать это, давайте рассмотрим пример. Представьте, что вы работаете в организации, предоставляющей финансовые услуги, которая предлагает кредиты, дебетовые карты и кредитные карты. Когда Интернет был новым, вы создавали веб-сайт и делились информацией о своих продуктах. Большая часть веб-сайта представляла собой бумажные брошюры, которые были размещены в Интернете для информирования потенциальных клиентов и клиентов о продуктах и ​​​​услугах, предлагаемых учреждением. В то время единственной платформой был веб-сайт, и большинство посетителей были анонимными. Было бы разумно внедрить продукт цифровой аналитики, такой как Adobe Analytics или Google Analytics, для отслеживания контента, того, как каждый посетитель попадает на веб-сайт, и эффективности цифровой рекламы. Через несколько лет сайт станет более продвинутым. Будет добавлена ​​аутентификация, позволяющая клиентам входить в систему и видеть свои учетные записи. Потенциальные клиенты начнут заполнять заявки онлайн, а не посещать отделения. Клиенты будут перемещаться по справочным онлайн-ресурсам и сообществам, а не звонить в колл-центры. Через несколько лет клиенты смогут совершать транзакции через веб-сайт, а потенциальные клиенты могут получать одобрение финансовых инструментов в режиме реального времени.

Затем появились смартфоны, и большая часть поведения клиентов переместилась в пользовательские приложения для мобильных телефонов. Эти приложения часто создавались командами по цифровым продуктам, а не маркетинговыми командами, и позволяли клиентам фотографировать чеки для депозитов и переводить деньги одним движением пальца. Как аутентифицированная часть веб-сайта, так и приложение для мобильного телефона будут продолжать усложняться, а новые функции будут тестироваться и добавляться к приложениям с использованием таких методологий разработки, как Agile и тому подобное. Довольно скоро произошла полная цифровая трансформация, так как мобильное приложение получает большую часть взаимодействия с клиентами и внезапно вытеснило локальные отделения и веб-сайт в качестве лица финансового учреждения.

Надеюсь, предыдущий сценарий не кажется слишком надуманным, и многие из вас, вероятно, пережили какую-то версию этой цифровой трансформации за последнее десятилетие. Как вы можете видеть на этом примере, то, что начиналось как отслеживание контента на маркетинговом веб-сайте, превратилось в сложный веб-сайт и мобильное приложение. По мере того как потребности цифрового взаимодействия с клиентами становились все более сложными, отдел маркетинга был не в состоянии заниматься полномасштабной разработкой приложений.

Но все это время для многих организаций одной вещью, которая не изменилась, был продукт цифровой аналитики, который использовался для измерения и улучшения создаваемых новых цифровых продуктов. В то время как исходный продукт цифровой аналитики (например, Adobe Analytics или Google Analytics) отлично отслеживал контент и какие маркетинговые кампании привлекали трафик, эти продукты были направлены на отслеживание сценариев, связанных с продуктом, таких как кросс-платформенная идентификация пользователей, удержание клиентов, функции. флаги, эксперименты и так далее. Несмотря на то, что эти продукты аналитики цифрового маркетинга не предназначались для отслеживания сложных приложений или мобильных приложений, они были изогнуты и искажены, чтобы удовлетворить потребности этого нового мира приложений.

В случае с Adobe Analytics, как автор книги по Adobe Analytics, я лично был тем, к кому многие обращались, чтобы попытаться вставить квадратный колышек в круглое отверстие. В некоторых случаях продуктовые группы понимали, что используемый продукт цифровой маркетинговой аналитики не отвечает их потребностям, и действовали мошеннически, внедряя в мобильное приложение другой продукт цифровой аналитики (например, Amplitude). Это создало разные проблемы, поскольку теперь продукт и маркетинг использовали два разных продукта цифровой аналитики исключительно в зависимости от того, было ли это настольное или мобильное приложение. Это также означало, что команды маркетинга и продукта не сотрудничали друг с другом и что одни и те же данные не передавались командам маркетинга и продукта, что приводило к разобщению клиентского опыта.

Таким образом, в конце концов, организации либо создавали бункеры с двумя разными продуктами цифровой аналитики, либо медленно адаптировали свой продукт цифровой маркетинговой аналитики к потребностям своих новых приложений, не делая ни шагу назад, чтобы понять, что их продукт цифровой маркетинговой аналитики был подобен медленно умирающей лягушке. в кастрюле с кипящей водой.

Что сейчас лучше для вашей организации?

Если предыдущий сценарий кажется слишком знакомым, возможно, вашей команде пора пересмотреть свой технологический стек цифровой аналитики. Это то, что я рекомендую делать каждые несколько лет. Я начинаю этот процесс с простого вопроса:

Если бы я создавал новый стек технологий цифровой аналитики, забывая о том, какие продукты у меня есть сегодня, о влиянии управления изменениями, исторических данных и т. д., какие продукты я бы выбрал?

Многие организации никогда не задают этот вопрос, потому что боятся объема работы, который потребуется для изменения продуктов цифровой аналитики. Этот страх удерживает их от того, чтобы быть честными с самими собой в отношении некоторых возможных недостатков в их нынешнем технологическом стеке цифровой аналитики. Такие вещи, как исторические данные, переобучение пользователей и повторная реализация, безусловно, являются обоснованными проблемами, но прежде чем беспокоиться об этом, вы должны задать себе вопрос выше. Если ответ заключается в том, что вы продолжите использовать продукты цифровой аналитики, которые у вас есть сегодня, то вы можете быть довольны тем, что потратили время на переоценку. Но время, потраченное на переоценку ваших текущих потребностей и сравнение их с новейшими доступными продуктами цифровой аналитики, скорее всего, потрачено не зря.

В Amplitude мы видели, что многие «цифровые» организации — те, у кого нет багажа устаревших продуктов аналитики цифрового маркетинга, выбрали наш продукт и обошли (без каламбура!) многих своих конкурентов. Если, проведя оценку, вы обнаружите, что существуют другие продукты, которые лучше подходят для того, где ваши цифровые приложения сегодня, по сравнению с десятилетием назад, когда вы внедрили свой стек аналитики цифрового маркетинга, то вы должны решить для себя, будут ли изменения аспекты управления перевешивают затраты на дальнейшее использование продукта цифровой аналитики, который может больше не соответствовать вашим потребностям. В некоторых случаях вам может потребоваться повторное внедрение, даже если вы решите остаться с существующим продуктом цифровой аналитики. Даже если вы решите, что последствия управления изменениями слишком велики, по крайней мере, вы приняли обоснованное решение и знаете плюсы и минусы сохранения вашего текущего стека технологий цифровой аналитики.

Если вы хотите обсудить, как ваш текущий стек технологий цифровой аналитики сравнивается с системой цифровой оптимизации Amplitude, свяжитесь с нами.