Ich bin seit über zwanzig Jahren in der Welt der Digital Analytics tätig. In dieser Zeit war ich zweimal auf der Kundenseite, einmal auf der Beratungsseite und zweimal auf der Anbieterseite. Ich habe also alle Perspektiven gesehen, wie Unternehmen Digital-Analytics-Produkte auswählen. Während es einige Dinge gibt, die für Digital Analytics einzigartig sind, treffen viele Dinge, die ich beobachtet habe, auf die Auswahl eines beliebigen Softwareprodukts zu. Da mein Fachgebiet jedoch Digital Analytics ist, werde ich den Inhalt dieses Beitrags auf dieses Genre beschränken.

Zu Beginn ist es wichtig festzuhalten, dass Digital-Analytics-Produkte (oder „Tools“, wie manche sie gerne nennen) wahrscheinlich deram wenigstenwichtige Aspekt eines Digital-Analytics-Programms sind. Wenn das von Ihnen gewählte Produkt den Unterschied zwischen Ihrem Erfolg oder Misserfolg in Digital Analytics ausmacht, machen Sie entweder etwas falsch oder haben die Messlatte viel zu niedrig angesetzt. Ich glaube zwar, dass einige Digital-Analytics-Produkte besser sind als andere, aber das Produkt selbst reicht nicht aus, um Erfolg zu haben oder zu brechen. Ich denke auch, dass einige Digital-Analytics-Produkte besser zur Unternehmenskultur „passen“ als andere. Daher kann die Auswahl des Digital-Analytics-Produkts, das zur Kultur oder den Fähigkeiten des Unternehmens passt, dazu beitragen, die Akzeptanz und den Erfolg zu verbessern. Aber mit den richtigen Mitarbeitern und Prozessen kann Ihr Unternehmen mitjedemDigital-Analytics-Produkt erfolgreich sein. Umgekehrt können Sie mit den falschen Leuten und Prozessen mit dem besten Analyseprodukt scheitern.

In diesem Beitrag möchte ich mitteilen, wie Organisationen meiner Meinung nach an die Auswahl von Digital-Analytics-Produkten herangehen und warum ich denke, dass viele aktuelle Praktiken fehlerhaft sind. Ich werde auch versuchen, meinen Rat auf dem Weg zu teilen. Obwohl ich derzeit für einen Digital Analytics-Anbieter arbeite, wird dieser Beitrag anbieterunabhängig sein.

Trägheit

Ungeachtet dessen, was Ihnen irgendjemand sagt, ist die wahrscheinlichste Determinante für das Digital Analytics-Produkt Ihres Unternehmens für die nächsten fünf Jahre das, das Sie heute verwenden. Trägheit (oder was ich manchmal für Faulheit halte) ist sehr mächtig. Ich habe mit vielen Unternehmen gesprochen, die viel Zeit damit verbringen, sich über ihren aktuellen Anbieter zu beschweren, aber immer dabei bleiben. Häufig halten Organisationen an dem fest, was sie haben, weil sie es wissen und Veränderungen schwierig sind. Aber Trägheit umfasst oft einige Unterthemen:

Ausbildung

Es braucht Zeit, Benutzer in einem Digital-Analytics-Produkt zu schulen. Es besteht die Befürchtung, dass der Wechsel zu einem neuen Produkt eine erneute Schulung aller Ihrer Benutzer erfordert. Ich habe gesehen, dass nur wenige Menschen Digital-Analytics-Produkte regelmäßig nutzen. Ich denke, die Angst vor Umschulungen wird oft übertrieben, und ich empfehle, dass Sie quantifizieren, wie viele Benutzer Sie umschulen müssten, bevor Sie dies zu einem Hindernis machen.

Beschaffung

Es erstaunt mich immer wieder, wie viele Unternehmen Digital-Analytics-Produkte verwenden, die sie hassen, einfach wegen der Arbeit, die erforderlich ist, um einen neuen Anbieter durch die Beschaffung zu gewinnen. Beschaffungsvermeidung ist besonders in Finanzdienstleistungsunternehmen weit verbreitet. Zu viele Unternehmen lassen sich von der Beschaffung (oder der Angst vor der Beschaffung) vorschreiben, welche Produkte sie verwenden. Ich habe zwar bereits gesagt, dass jedes Unternehmen mit jedem Produkt erfolgreich sein kann, aber wenn Ihr aktuelles Produkt für Sie nicht funktioniert und kein Problem mit Mitarbeitern oder Prozessen ist, sollten Sie die Beschaffung nicht als Ausrede verwenden, um die Suche nach neuen Produkten zu vermeiden .

Neuimplementierung

Ein weiterer Aspekt der Trägheit, der sich auf Produktentscheidungen für Digital Analytics auswirkt, ist die Arbeit, die mit der Neuimplementierung eines neuen Produkts verbunden ist. Natürlich möchte niemand ein Digital-Analytics-Produkt neu implementieren. Es geht selten beim ersten Mal gut, also warum solltest du es noch einmal machen wollen? Heutzutage liegt der Großteil der Arbeit bei Digital Analytics-Implementierungen jedoch in der Datenschicht, im CDP oder im Tag-Management-System. Wenn Sie es gut implementiert haben, sollte der Wechsel von Analytics-Anbietern nur das Senden des letzten Teils des Prozesses an einen anderen Endpunkt beinhalten. Und da die meisten Digital-Analytics-Implementierungen viel zu viel (und viel Müll) nachverfolgen, kann die erneute Implementierung mit einem neuen Produkt eine Gelegenheit sein, mit einer sauberen Weste neu zu beginnen!

Aufbewahrung historischer Daten

Einige Organisationen nennen die Aufbewahrung historischer Daten, hauptsächlich von Jahr zu Jahr, als Hindernis für den Wechsel zu einem neuen Produkt. Ihre Organisation sollte alle ihre Digital-Analytics-Daten in einem Data Warehouse sichern, das Sie in fast jedes Digital-Analytics-Produkt nachfüllen können. Außerdem verwenden die meisten Organisationen historische Daten nicht so oft, wie sie behaupten …

Karriereerhaltung

Dies könnte zwar auch mit „Trägheit“ in Verbindung gebracht werden, aber eine andere Art, wie Unternehmen Digital-Analytics-Produkte auswählen, ist die Karriereerhaltung. Viele Menschen in der Digital-Analytics-Branche sind „Tool-Spezialisten“. Sie haben ihre Karriere auf der Grundlage eines bestimmten Werkzeugs aufgebaut. Ich muss es wissen, da ich früher einer von ihnen war. Fast zwanzig Jahre lang war ich als der „Adobe Analytics“-Typ bekannt (früher bekannt als „Omniman“ in den Tagen von Omniture SiteCatalyst). Ich wusste alles, was man über Adobe Analytics wissen musste. Wenn ich für ein Unternehmen gearbeitet hätte, hätte ich nur diejenigen ausgewählt, die Adobe Analytics verwenden, da ich so den größten Mehrwert erzielen konnte. Als ich Berater war, wussten alle Beratungskunden, die sich an mich wandten, dass ich der Adobe-Analytics-Typ bin. Sie sind nicht zu mir gekommen, um sich von mir beraten zu lassen, von Adobe zu Google Analytics zu wechseln; Sie sind zu mir gekommen, um Ihnen dabei zu helfen, Ihre Nutzung von Adobe Analytics zu verbessern.

Während ich das extreme Beispiel dafür war, kennen viele Leute in der Branche nureinDigital-Analytics-Produkt. Wenn sie auf Unternehmensseite arbeiten, besteht für sie kein Anreiz, vorzuschlagen, dass sich die Organisation von dem ihnen bekannten Produkt entfernt. Dies würde sie weniger wertvoll machen und könnte zum Verlust ihres Arbeitsplatzes führen. Aus diesem Grund übersehen viele Menschen die Mängel des ihnen bekannten Digital-Analytics-Produkts, weil es in ihrem eigenen Interesse liegt. Wenn diese Personen jedoch gute Implementierer oder Analysten waren, sollten sie selbstbewusst genug sein, um ihre Fähigkeiten an jedes Digital-Analytics-Produkt anzupassen. Mehrere Produkte zu kennen, macht Sie auf lange Sicht noch wertvoller.

Beratungs-/Agentur-Tendenz

Die soeben beschriebenen Probleme des Karriereerhalts existieren auch auf institutioneller Ebene in Beratungsunternehmen und Agenturen. Viele Unternehmen unterhalten Beziehungen zu Beratungsunternehmen oder Agenturen, die auf einen bestimmten Digital Analytics-Anbieter spezialisiert sind, und lassen sich von diesen beraten. Während einige Beratungsunternehmen und Agenturen mehrere Digital-Analytics-Produkte kennen, habe ich festgestellt, dass die Mehrheit auf ein oder zwei spezialisiert ist. Das bedeutet, dass ihre Berater nur Erfahrung in einem oder zwei Produkten haben. Wenn Sie mit ihnen zusammenarbeiten, werden sie daher wahrscheinlich die Produkte empfehlen, die sie kennen (das alte „Wenn Sie nur einen Hammer haben, sieht alles aus wie ein Nagel“-Syndrom).

Beratungsunternehmen und Agenturen sollten die Interessen ihrer Kunden in den Mittelpunkt ihres Handelns stellen, aber ich sehe zu oft, dass sie ihre Interessen über die ihrer Kunden stellen. Manchmal erhalten Beratungsunternehmen und Agenturen Schmiergelder von Anbietern für die Vermittlung von Kunden. Google hat dies bekanntermaßen getan, als GA 360 zum ersten Mal herauskam. Agenturen verkauften es für 150.000 US-Dollar und behielten 75.000 US-Dollar des Kaufpreises, um „begrenzte Unterstützung“ zu leisten, von denen der größte Teil in Wirklichkeit eine Vermittlungsprovision war. Wenn Sie genügend Kunden zu GA 360 bringen, könnten Sie viel Geld verdienen, und wenn andere Anbieter nicht die gleichen Kickbacks anbieten würden, welches Produkt würden Sie empfehlen?

Feature Wars!

Wenn Sie Digital-Analytics-Anbieter bewerten, ist es üblich, in Feature-Kriege hineingezogen zu werden. Jeder Anbieter zeigt Ihnen, welche Funktionen er hat, die seine Konkurrenten nicht haben. Obwohl es wichtig ist, die detaillierten Funktionen jedes Produkts zu verstehen, stellen Sie sicher, dass Sie Äpfel mit Äpfeln vergleichen und sich auf die Funktionen konzentrieren, die Sie verwenden werden. Vermeiden Sie Funktionsdiagramme, in denen Anbieter A alles tun kann und Anbieter B absolut nichts tun kann! Wie bei Daten gibt es immer eine Möglichkeit, Dinge zu verzerren und die gewünschte Geschichte zu erzählen. Anbieter (mich eingeschlossen!) sind gut darin. Hören Sie zu und machen Sie sich Notizen, aber machen Sie das nicht zu Ihrem Hauptbewertungskriterium!

Off-the-Shelf vs. Build Your Own

An einem Punkt Ihrer Reise zur digitalen Analyse werden Sie oder jemand aus Ihrem Team vorschlagen, dass Sie Ihre eigene Analyselösung entwickeln, anstatt ein Analyseprodukt von der Stange zu kaufen. Jede Organisation durchläuft die Phase, in der sie glaubt, genügend Open-Source-Tools kombinieren und Geld sparen zu können. Während ich den Ehrgeiz begrüße, muss ich noch sehen, dass es funktioniert. Wenn Sie das Äquivalent zu einem handelsüblichen Digital-Analytics-Produkt entwickeln, unterstützt Ihr Team jetzt sein eigenes Geschäft und ein unabhängiges Digital-Analytics-Softwareunternehmen. Wenn etwas kaputt geht, ist es Ihr Problem, nicht der Verkäufer. Diese Bemühungen beginnen mit großen Absichten, neigen aber dazu, auseinanderzufallen, wenn Menschen die Organisation im Laufe der Zeit verlassen. Sofern Daten nicht integraler Bestandteil Ihres Unternehmens sind (z. B. Twitter) oder Sie groß genug sind, um dies zu unterstützen (z. B. Amazon.com), sollten Sie jemand anderen bezahlen, anstatt es selbst zu erstellen. Wenn Sie den Fehler nicht aus Ihrem System entfernen können, würde ich nur einige Teile der Datenarchitektur bauen (z. B. Datenpipeline, Ereigniskollektor usw.).

Kauf der Suite

Manchmal preisen Anbieter die Vorteile des Kaufs ihrer gesamten Produktpalette an. Da wir über Digital-Analytics-Produkte sprechen, wissen Sie, welche Anbieter Produktsuiten anbieten und welche nicht. Es ist nichts falsch daran, eine Reihe von Produkten von einem Anbieter zu kaufen. Echte Synergien können durch die Bindung an ein Ökosystem erzielt werden (fragen Sie einen beliebigen Apple-Kunden). Aber diese Synergien sind mit einigen Bedingungen verbunden. In manchen Fällen sind die Produkte der Suite nicht die „Best-in-Breed“ für jede Lösung. Es wäre für jeden Anbieter fast unmöglich, das beste Produkt in 5-6 Lösungen zu haben. Aber wenn jedes der Produkte Ihre Anforderungen ausreichend erfüllt und Sie auf einen Anbieter setzen möchten, kann der Suite-Ansatz der beste Schritt sein, um Ihren Tech-Stack zu vereinfachen und die Belastung durch Integrationen zu verringern.

Ein weiterer Nachteil des „Suite“-Ansatzes ist der potenzielle Verlust an Preissetzungsmacht. Ob es Ihnen gefällt oder nicht, sobald ein Anbieter Ihnen mehrere Produkte in seiner Suite verkauft hat, weiß er, dass der Wechsel zu anderen Produkten schwierig sein wird. Sie haben einen virtuellen Graben um Ihre Organisation herum gebaut. Dies gibt dem Suite-Anbieter eine viel größere Preiselastizität, als wenn Sie nur eines seiner Produkte verwenden würden. Viele Suite-Anbieter werden argumentieren, dass Sie durch den Kauf mehrerer Produkte Geldsparen, aber ich habe von vielen Unternehmen gehört, die das Gefühl haben, eines Tages plötzlich aufzuwachen und zu erkennen, dass sie heute viel mehr bezahlen als noch vor ein paar Jahren.

In den letzten Jahren gab es eine Art „Anti-Suite“-Mentalität auf dem Markt, die auch den Digital-Analytics-Markt erfasst hat. Wenn Leute von „modernem Datenstapel“ sprechen, ist das manchmal ein Code für die Nutzung vieler verschiedener Anbieter für verschiedene Teile des Datenstapels. Einige Unternehmen möchten in jedem Bereich mit dem bestmöglichen Produkt arbeiten und haben das Gefühl, dass sich die Technologielandschaft so weit entwickelt hat, dass die Integration mehrerer unterschiedlicher Produkte einfacher zu handhaben ist. Ich glaube nicht, dass es hier eine richtige oder falsche Antwort gibt, aber es lohnt sich, innerhalb Ihrer Organisation darüber zu diskutieren.

Websites für Kundenbewertungen

Im B2B-Bereich gibt es viele Produktbewertungsseiten. Auf diesen Seiten bewerten Kunden ihre Erfahrungen mit Produkten und teilen Anekdoten über das Produkt. Ich habe festgestellt, dass diese Bewertungsseiten oft Bewertungen von Leuten haben, die sauer auf einen Anbieter sind oder sich bei ihm einschleimen wollen. Die Rezensionen neigen dazu, in das eine oder andere Extrem zu gehen, da die meisten Menschen, die ein Produkt täglich verwenden, keinen wirklichen Anreiz haben, ihre Meinung in einem öffentlichen Forum zu äußern. Also würde ich diese Bewertungsseiten mit einem Körnchen Salz nehmen.

Bewertungen von Branchenanalysten

Eine weitere Quelle für das Feedback von Anbietern sind Bewertungen von Branchenanalysten. Organisationen wie Forrester, Gartner usw. treffen sich mit Anbietern und ihren Kunden und bewerten Anbieter anhand einer langen Liste von Kriterien und veröffentlichen diese Ergebnisse in Berichten wie einem Gartner Magic Quadrant oder Forrester Wave. Diese Bewertungen sind tendenziell wissenschaftlicher als die oben genannten Kundenrezensionsseiten, könnten aber objektiver sein. Für diese Berichte reichen Anbieter die Kundenreferenzen ein, mit denen Branchenanalysten sprechen, sodass Sie in der Regel eine Best-Case-Ansicht des Anbieters erhalten. Was einige jedoch nicht wissen, ist, dass diese Analysten das ganze Jahr über Kundenanfragen stellen und eine Vielzahl von Rückmeldungen – gute und schlechte – außerhalb dieser großen Bewertungen erhalten, die ihnen ein realistischeres Bild des betreffenden Anbieters vermitteln. Insgesamt sind diese Berichte ein guter Ausgangspunkt, um zu sehen, wohin sich die Branche entwickelt und welche Anbieter in demselben Bereich tätig sind.

Unterstützung

Einer der allzu oftabgewertetenProduktbewertungsfaktoren ist der Kundensupport. Wenn Sie einen Anbieter auswählen, gehen Sie mit ihm eine partnerschaftliche Beziehung ein. Viele Organisationen finden jedoch, dass die Unterstützung, die sie von Digital Analytics-Anbietern erhalten, miserabel ist. Einige Anbieter bieten keinen direkten Support an, sondern nutzen stattdessen die oben genannten Beratungsunternehmen/Agenturen, um Support bereitzustellen. Das ist nicht hilfreich, wenn Sie auf Produktfehler stoßen oder wichtige Funktionsanfragen haben. Andere Anbieter lagern den Support an Offshore-Ressourcen aus, die das Produkt nicht gut genug kennen, um einen angemessenen Support zu bieten. Wenn Sie Zeit in der Gruppe #Measure Slack verbringen, werden Sie unweigerlich auf viele Threads stoßen, die Anbieter beschimpfen. Aber meistens verwenden diejenigen, die über schlechten Support schimpfen, das Analyseprodukt aus den oben genannten Gründen weiter.

Mehr Organisationen sollten der Unterstützung, die sie erhalten, Priorität einräumen. Ich würde lieber mit einem Anbieter zusammenarbeiten, der gelegentlich Fehler macht, aber dazu steht und hart daran arbeitet, es zu verbessern, als mit einem, der mich völlig ignoriert. Aber zu oft denke ich, dass Kunden die Messlatte zu niedrig legen und davon ausgehen, dass der beschissene Support, den sie erhalten, die gleiche Art von Support ist, die sie von jedem anderen Anbieter erhalten würden.

Preis

In der realen Welt spielt der Preis eine Rolle. Einige Produkte sind teurer als andere. Gleichzeitig denke ich nicht, dass der Preis alles sein sollte. Ich sehe, dass viele Organisationen zu viel Wert auf den Preis legen.

Im Großen und Ganzen braucht man Menschen, Prozesse und Produkte, um erfolgreich zu sein. Wenn Sie die Dinge richtig angehen, kosten Sie die Personal- und Prozessanteile von Digital Analyticsvielmehr als das Digital-Analytics-Produkt. Daher sollte es nicht der entscheidende Faktor sein, wie viel Sie für das Digital-Analytics-Produkt ausgeben.

Es gibt jedoch Fälle, in denen der Kauf einesübermäßigteuren Digital-Analytics-Produkts sich direkt auf Ihr verbleibendes Budget für Mitarbeiter und Prozesse auswirken kann. Wenn das der Fall ist, empfehle ich, jeden Tag der Woche Menschen und Prozesse über Produkte zu stellen. Ich würde zum Beispiel ein Digital-Analytics-Produkt kaufen, das 80 % der Aufgaben erledigen kann, die Sie benötigen, und das zu 50 % der Kosten, im Vergleich zu einem Produkt, das doppelt so teuer ist und 100 % der Anforderungen erfüllen kann. Nur sehr wenige Benutzer werden die 20 % verwenden, die Ihnen fehlen würden.

Executive-Beziehungen

Niemand redet gerne darüber, aber Geschäftsbeziehungen, ausgefallene Abendessen und Golfausflüge funktionieren öfter, als man denkt! Die Leute lieben es, Konferenzen mit schicken Anbietern zu besuchen, nette Abendessen, Skifahren, schicke Autos auf Rennstrecken zu fahren usw. Wenn Sie in Ihrem Unternehmen ein Entscheidungsträger für ein Analyseprodukt sind und ein Anbieter Sie gut behandelt, belohnen Sie ihn bewusst oder unbewusst mit einem Vertragsverlängerung. Ich habe viele Menschen gesehen, die in Lieferantenbeziehungen hineingezogen wurden, die mehr zu Freundschaften als zu Lieferanten und Kunden wurden.

Ich habe auch Fälle gesehen, in denen ein Digital-Analytics-Team ein anderes Produkt verwenden möchte, aber der Chef seines Chefs eine langjährige Beziehung zu einer Führungskraft des Anbieters hat (es handelt sich oft um Country Clubs!). Diese Beziehung kann die Meinungen der Teams über das eigentliche Produkt leicht übertrumpfen.

Wie Sie Produkte bewerten sollten

Das Vorhergehende hat also vieles davon behandelt, was bei der Bewertung von Digital-Analytics-Produktennichtzu tun ist. Was würde ich vorschlagen, dass Sie Digital-Analytics-Produkte bewerten? Obwohl es bei der Bewertung von Produkten keine Wunderwaffe gibt, ist hier mein Rat:

1. Fokus auf Kultur – Seien Sie ehrlich zu sich selbst über die Kultur Ihrer Organisation.Braucht es eine zentralisierte oder eine Self-Service-Umgebung, um in Digital Analytics erfolgreich zu sein? Möchten die Mitarbeiter Ihres Unternehmens ihre eigenen Daten abrufen oder möchten sie lieber ein Support-Ticket einreichen und jemanden Berichte für sie erstellen lassen? Stellen Sie sicher, dass Sie ein Produkt einsetzen, das zum entsprechenden Ansatz passt. Ist Ihre Organisation im Grunde ein Build vs. Buy? Versuchen Sie nicht, einer Einkaufsorganisation einen Build-Ansatz in den Rachen zu stopfen (oder umgekehrt).
2. Kaufen Sie für heute – Ich sehe viele Organisationen mit einer „ehrgeizigen“ Sicht auf ihre Organisation und Teams.Siewollenin Sachen Digital Analytics 9 von 10 sein, also kaufen sie das Produkt, das sie verwenden würden, wenn sie 9 von 10wären, obwohl sie in Wirklichkeit derzeit eher 3 von 10 sind. Das heißt als würden Sie für einen Ferrari bezahlen, wenn Sie kaum alle Funktionen Ihres Ford nutzen! Sagen Sie ehrlich, wo Ihre Organisationheutesteht, und kaufen Sie das Produkt, das Ihnen heute und nicht erst in ein paar Jahren helfen wird. Sie können später immer noch upgraden…
3. Alle drei Jahre evaluieren – Ich schlage vor, dass Sie Digital-Analytics-Produkte alle drei Jahre neu evaluieren.Selbst wenn Sie mit Ihrem aktuellen Anbieter zufrieden sind, haben Sie nichts zu verlieren, wenn Sie ihn mit ein paar anderen vergleichen und sehen, was es sonst noch gibt. Ein Großteil der Evaluierungsarbeit wird von den Anbietern durchgeführt. Wenn Ihnen Ihr aktueller Anbieter immer noch am besten gefällt, können Sie sicher sein, dass Sie weiterhin das richtige Produkt verwenden werden. Wenn Sie feststellen, dass ein anderer Anbieter interessante Dinge tut, können Sie entscheiden, ob diese Funktionen eine Änderung wert sind, oder Ihren aktuellen Anbieter dazu drängen, diese Funktionen hinzuzufügen.
4. Konzentrieren Sie sich auf Anwendungsfälle – Es ist leicht, sich in Kriege um Produktfeatures hineinzuziehen (siehe oben).Aber wenn Sie sich auf reale Anwendungsfälle konzentrieren, die Ihre Organisation erfüllen muss; Sie können Anbieter zeigen lassen, wie sie diese Anwendungsfälle angehen würden. Das hilft Ihnen, aus einem Feature-by-Feature-Vergleich herauszukommen.
5. Nutzen Sie Ihr Netzwerk – Finden Sie heraus, welche Organisationen jeden Digital Analytics-Anbieter verwenden, den Sie bewerten.Nutzen Sie dann Ihr Netzwerk, um Menschen zu finden, denen Sie vertrauen, die in diesen Unternehmen arbeiten und diese Produkte verwenden. Fragen Sie sie dann direkt, wie ihnen die Produkte gefallen, wie der Support usw. Bitten Sie sie, zu demonstrieren, wie sie das Produkt verwenden.
6. Modularität der Implementierung – Binden Sie sich nicht zu eng an einen Anbieter.Fügen Sie ihren Code nicht direkt auf Ihrer Website ein, wenn Sie dies vermeiden können. Erstellen Sie bei der Implementierung Ihren eigenen Datenerfassungsstrom, um zu steuern, welche Daten Sie erfassen, und senden Sie einfach die letzte Meile an den Anbieter. Bleiben Sie agil. Sorgen Sie dafür, dass Sie in weniger als vier Wochen zu einem neuen Anbieter wechseln können.
7. Stellen Sie Generalisten ein – Konzentrieren Sie sich bei der Einstellung von Analysten und Implementierern für digitale Analysen nicht zu sehr auf anbieterspezifische Fähigkeiten.Ihre Mitarbeiter können neue Digital-Analytics-Produkte erlernen; man kann Menschen nicht beibringen, klug oder teamfähig zu sein! Die Einstellung von Generalisten vermeidet die Voreingenommenheit Ihres Teams gegenüber einem bestimmten Anbieter.

Das sind also einige meiner Beobachtungen darüber, wie Organisationen derzeit Digital-Analytics-Produkte bewerten, und einige meiner Ratschläge, wie Produkte in Zukunft bewertet werden können.