Amplitude verstärkt seine Fähigkeit, Erkenntnisse in die Tat umzusetzen

Veröffentlicht: 2022-06-02

Ich bin kein Wahrsager, aber ich verbringe viel Zeit damit, Datentools und -technologien im Auge zu behalten, und dabei mache ich manchmal Vorhersagen, von denen sich einige tendenziell bewahrheiten. Als Amplitude Anfang 2021 seine Datenaktivierungsfunktion über das Recommendations-Produkt ankündigte, hatte ich Folgendes in meinen Newsletter geschrieben:

Normalerweise würden Sie Kohorten in einem Produktanalysetool erstellen, um die Daten zu analysieren, und dann dieselben Segmente in einem CDP oder in Ihren Engagement-Tools erstellen. Jetzt können Sie alles in einem integrierten System erledigen.

Aber das ist noch nicht alles – mit Zwei-Wege-Integrationen mit Engagement-Tools können Sie jetzt Ihre Kampagnenmetriken direkt im Produktanalysetool analysieren, sodass Sie die wahre Wirkung Ihrer Engagement-Bemühungen messen können.

Meine Annahme war, dass Amplitude nur versucht, die unerfüllten Bedürfnisse von Produkt- und Wachstumsteams zu erfüllen, und dass ein vollwertiges CDP-Angebot unwahrscheinlich ist – die Vorhersage ging schief.

Ende letzten Jahres stieß ich jedoch auf die Tatsache, dass Amplitude fast eine Billion Ereignisse pro Monat in seinem Kundenstamm verarbeitete, was mich zu der Frage veranlasste – was hindert Amplitude daran, ein CDP anzubieten?

Diesmal habe ich es richtig gemacht, und ein paar Monate später, als die Akquisition der Data-led Academy offiziell war, erfuhr ich, dass Amplitude durch nichts aufgehalten werden kann und der CDP-Start vor der Tür stand.

Warum das Amplitude CDP so sinnvoll ist

Schauen wir uns den typischen Kaufprozess einer CDP an.

Das Produkt- oder Wachstumsteam möchte ein Produktanalysetool zusammen mit einem oder mehreren Engagement-Tools implementieren. Das Daten- oder Engineering-Team weiß, dass es ohne CDP die Ereignisverfolgung für jedes dieser Tools mit seinen jeweiligen SDKs einrichten müsste, und wenn ein neues Ziel zum Stack hinzugefügt wird, müsste es den Prozess erneut durchlaufen .

Jemand aus beiden Teams schlägt vor, dass es am besten ist, in ein CDP zu investieren, damit Ereignisse einmal instrumentiert und für alle nachgelagerten Tools verfügbar gemacht werden, die die Produkt- und Wachstumsteams verwenden möchten. Darüber hinaus wird ein CDP es ihnen ermöglichen, umfassendere Zielgruppen aufzubauen und mit allen Tools zu synchronisieren, ohne sich auf Daten oder Engineering zu verlassen.

CDPs sind jedoch nicht gerade billig und viele Unternehmen, insbesondere in früheren Phasen, implementieren Produktanalysen direkt und nutzen die Tracking-Funktionen von Tools wie Amplitude.

Infolgedessen müssten sie dieselben Ereignisse erneut für die Engagement-Tools instrumentieren, da sie die Daten nicht direkt aus dem Produktanalysetool an Drittanbieterziele streamen könnten. Dies war natürlich eine Verschwendung von Engineering-Ressourcen und der Prozess war außerdem fehleranfällig, was zu Problemen mit der Datenqualität führte.

Daher war es eine natürliche Entwicklung, Kunden zu ermöglichen, mehr aus ihren Daten zu machen – hier sind einige wichtige Fakten, die Amplitude auf den Eintritt in den CDP-Bereich vorbereitet haben:

  • Amplitude hat viele Kunden, die sich dafür entscheiden, Daten direkt an Amplitude zu senden
  • Amplitude verfügt über eine integrierte Identitätsauflösung (deterministischer Abgleich)
  • Amplitude bietet Integrationen mit einer Reihe von Engagement-Tools
  • Amplitude Recommend entspricht der Audience-Building-Fähigkeit eines CDP
  • Amplitude hatte Iteratively erworben, um seine Governance-Fähigkeiten strenger zu gestalten

Das einzige fehlende Element war die Möglichkeit, Ereignisse von Amplitude mit nachgelagerten Tools zu synchronisieren, was nicht mehr der Fall ist – sehen Sie sich die unterstützten Ziele im Integrationsverzeichnis an.

Warum ich denke, dass dies ein Segen für Go-to-Market (GTM)-Teams ist

Produktanalyse-Tools haben Teams in die Lage versetzt, schnell zu verstehen, wie Benutzer mit dem Produkt interagieren. Wie John Cutler es jedoch elegant zusammenfasste, ist Ihr Unternehmen = Ihr Produkt. Dies bedeutet, dass jede Interaktion, die Benutzer mit Ihrem Unternehmen an jedem Berührungspunkt haben – E-Mail, In-App, Anzeigen, Support – eine Interaktion ist, die Benutzer mit Ihrem Produkt haben.

Ein umfassendes Bild dieser Interaktionen zu erhalten, die über verschiedene Tools und Systeme hinweg stattfinden, war jedoch bisher eine der größten Herausforderungen für GTM-Teams.

Dies ist jedoch nicht mehr der Fall – die Möglichkeit, Ereignisdaten an Engagement-Tools von Drittanbietern zu senden, kombiniert mit der Möglichkeit, Ereignisdaten von diesen Drittanbietersystemen in Amplitude zurückzubringen, ist ein Wendepunkt für GTM-Teams.

Messen Sie die Wirkung von Engagement-Kampagnen

Dies ist bei weitem mein Lieblingsanwendungsfall, weil ich persönlich in der Vergangenheit damit zu kämpfen hatte.

Angenommen, Sie verwenden Braze oder Customer.io für Lebenszyklus-E-Mail-Kampagnen zusammen mit Userflow oder Appcues für In-App-Erlebnisse. Sie verwenden sowieso dieselben Produktereignisse, um Kampagnen in einem dieser Tools auszulösen. Aber wenn es darum geht, die Leistung dieser Kampagnen zu messen, sind Sie auf Metriken wie Öffnungsraten, CTRs und Abschlussraten beschränkt.

Sie können weder messen, ob Benutzer die gewünschten Aktionen ausgeführt haben, nachdem sie eine E-Mail geöffnet oder einen In-App-Leitfaden ausgefüllt haben, noch können Sie feststellen, wie viel Prozent der Benutzer die gewünschten Aktionen ausgeführt haben, ohne sich an Ihren Kampagnen zu beteiligen.

Mit den Source-Integrationen von Amplitude mit Tools von Drittanbietern (sehen Sie sich die Quellen mit Raw-Events im Integrationsverzeichnis an) können Sie ganz einfach Events aus diesen Tools einbinden, um umfassende Analysen über Trichter durchzuführen, die Produkt-Events mit Engagement-Events kombinieren – Sie können endlich messen die wahre Wirkung all Ihrer Engagement-Aktivitäten.

Messen Sie die Wirkung des Kundensupports

Ich habe aus erster Hand gesehen, wie gute Support-Praktiken zu Wachstum führen, und ich bin ein großer Befürworter von Support-geführtem Wachstum (das habe ich mir gerade ausgedacht und es gefällt mir).

Mit Zielintegrationen mit Tools wie Zendesk und Intercom können Sie von Amplitude erfasste Ereignisse mit diesen Tools synchronisieren, sodass Support- und Kundenerfolgsteams Benutzeraktivitäten anzeigen und besseren und schnelleren Support bieten können (anstatt Benutzer zu fragen, ob sie X getan haben oder sagen ihnen, dass sie Y ausprobieren sollten, wenn sie das bereits getan haben).

Aber das ist nur die halbe Gleichung, und um die Auswirkungen von Support-Aktivitäten zu messen, müssten Sie Daten aus Support-Tools in Amplitude zurückbringen. Genau aus diesem Grund bietet Amplitude auch Quellenintegrationen mit Zendesk und Intercom an.

Indem Sie Produktdaten mit Ereignisdaten aus Support-Tools kombinieren, können Sie beispielsweise Trichter erstellen, um zu sehen, wie viel Prozent der Konten nach einer Interaktion mit dem Support hochgestuft (oder herabgestuft) wurden.

Oder visualisieren Sie, wie viele Benutzer aktiviert werden, nachdem ein Ticket gelöst wurde.

Oder messen Sie, wie sich Support-Interaktionen auf die Kundenbindung auswirken.

Die Möglichkeiten sind vielfältig.

Für Support-Teams ist die Möglichkeit zu sehen, wie sich ihre Interaktionen auf die Benutzeraktivierung und -bindung auswirken, oder mit anderen Worten, wie sie zum Endergebnis beitragen, ein großer Anreiz.

Abschließende Gedanken zum CDP von Amplitude

In den letzten zwei Jahren gab es enorme Aktivitäten in der Datenlandschaft, da so viele neue Tools und Technologien eingeführt wurden, um die Arbeitsabläufe von Datenteams zu verbessern.

Aber am Ende des Tages sollte eine gute Dateninfrastruktur allen Teams, insbesondere datennahen Teams wie Produkt und Wachstum, ermöglichen, mehr mit Daten in ihrem Alltag zu tun – ich bin froh, dass Unternehmen wie Amplitude dies tun passieren.

Neben dem CDP hat Amplitude gerade eine Reihe weiterer Funktionen eingeführt, die alle GTM-Teams in die Lage versetzen, ihre Datenworkflows zu kontrollieren und die Abhängigkeit von Datenteams zu minimieren. Was ist daran nicht zu lieben?


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