Análisis digital Costo total de propiedad

Hace unas semanas, escribí una publicación de blog en la que afirmaba que muchas organizaciones utilizan criterios incorrectos al seleccionar productos de análisis digital. Uno de los elementos que mencioné en esta publicación fue que elpreciode los productos de análisis digital a menudo se sobrevalora en la selección de productos. En esta publicación, me gustaría profundizar en este tema y analizar el costo total de propiedad de la analítica digital.

Costo total de la propiedad

El costo total de propiedad de los productos de análisis digital generalmente se compone de los siguientes componentes:

• Licencia : ¿Cuánto le paga a un proveedor por el software?
• Implementación : ¿Cuántos recursos y tiempo se necesitan para implementar?
• Adopción : ¿Qué tan fácil es adoptar la herramienta y cuántos usuarios la usan?
• Gobernanza : ¿Qué tan fácil es administrar la calidad de los datos, los usuarios y los objetos de análisis?
• Mantenimiento : ¿Qué tan difícil es mantener el producto una vez implementado?
• Consumo : ¿Qué tan caro es el producto a medida que aumenta el uso o los volúmenes de datos?
• Integración : ¿Qué tan fácil es integrar el producto dentro de su pila tecnológica más amplia?

Estos elementos tienen costos relacionados o posibles ahorros de costos que suman el costo total de propiedad. Repasemos todos estos individualmente.

Licencia

Como se mencionó anteriormente, las organizaciones enfatizan excesivamente los precios de las licencias al elegir productos de análisis digital. Las organizaciones se enfocan tanto en los costos de las licencias porque es un costodifícil, algo que puede ver y medir fácilmente. Es fácil comparar al proveedor A con el proveedor B cuando el proveedor A cobra 250 000 € y el B cobra 175 000 € al año. Pero como demostraré a continuación, la cantidad gastada en unprogramade análisis digital debería ser mucho más considerable que el costo de la licencia. No es gratis incluso si usa una versión gratuita de un producto de análisis digital. Siempre hay costos asociados con un programa de análisis digital.

Implementación

La implementación inicial se puede hacer de manera económica o más costosa. El costo depende de cómo enfoque la implementación. Todos han escuchado el dicho de que el análisis digital es fácil: ¡pegue unas pocas líneas de código en su sitio web y comience a obtener datos! Los proveedores son conocidos por vender esta narrativa, especialmente los proveedores que ofrecen soluciones de "seguimiento automático".

Pero si desea implementar el análisis digital correctamente, es un proceso complejo de varios pasos que implica la identificación de objetivos comerciales, casos de uso, preguntas comerciales, elementos de datos, etc. Las mejores implementaciones de análisis digital se toman el tiempo para determinar lo que esperan lograr. y solo entonces iniciar el proceso de etiquetado. Las implementaciones de análisis digital que he visto fallar son las que comienzan con el etiquetado y luego intentan identificar los usos de los datos después del hecho.

Por lo tanto, si desea maximizar sus posibilidades de éxito en el análisis digital, le sugiero que implemente (o, en la actualidad, vuelva a implementar) de la manera correcta. La implementación correcta del análisis digital requerirá mucho tiempo por adelantado para identificar los objetivos comerciales y los casos de uso, lo que implica muchas reuniones internas con las partes interesadas y la ayuda de consultores externos o proveedores. El tiempo dedicado a las reuniones internas es crítico, pero asignar un costo a estas reuniones es un desafío. Los costosblandosson gran parte del trabajo necesario para prepararse para una implementación exitosa de análisis digital. Me sorprende la cantidad de organizaciones que asumen que estos costos son "gratuitos" porque no tienen que hacer un cheque por el tiempo invertido, a menos que sea para consultores externos. Pero el tiempo dedicado a los recursos internos aún le cuesta dinero a la organización a través de los salarios y los costos de oportunidad de lo que los empleados podrían estar trabajando en lugar de centrarse en el análisis digital. En un mundo perfecto, las organizaciones realizarían un seguimiento de todo el tiempo que los empleados internos dedican a la implementación del análisis digital y lo tendrían en cuenta en el costo total. Debe agregar esta cantidad a cualquier gasto en consultores que ayuden con la implementación. Según el tamaño y el alcance de la implementación, ¡estos montos podrían exceder el monto gastado en costos de licencias de proveedores!

Adopción

En la industria del análisis digital, la adopción es un secreto del que a muchas organizaciones no les gusta hablar. Cuando las organizaciones lanzan la idea de implementar el análisis digital, es bajo el mantra de quetodos pueden acceder a los datos y tomar decisiones basadas en datos más informadas. A lo largo de los años, he realizado mucha consultoría en el espacio de análisis digital. Uno de mis servicios de consultoría fue la auditoría de implementaciones de análisis digital. Aprendí dos cosas importantes. Primero, ¡hay muchas implementaciones terribles de análisis digital por ahí! En segundo lugar, en muchas organizaciones, solo unas pocas personas utilizan activamente el análisis digital semanalmente.

La adopción de la analítica digital es problemática por varias razones. Para empezar, a muchas personas les gusta decir que creen en los datos y quieren aprovecharlos en la toma de decisiones, pero son falsos. Los gerentes y ejecutivos a menudo llegan a donde están confiando en sus instintos. Si basan sus decisiones en datos, ¿por qué son necesarios? ¿Por qué la organización no podría reemplazarlos con recursos menos costosos que siguen los datos? La gestión del cambio es una parte masiva de la adopción. Antes de que pueda lograr que el liderazgo revise y tome decisiones basadas en datos, debe convencerlos de que los datos son sus amigos, no sus enemigos.

Si puede superar ese obstáculo, el siguiente paso es educar a las partes interesadas y a los consumidores de datos sobre qué datos existen en su implementación de análisis digital. Si bien el equipo central de análisis puede comprender todos los eventos y propiedades en la implementación, la mayoría de los usuarios de datos ocasionales no lo harán. Obtener tantos consumidores de datos potenciales como sea posible es esencial para comprender qué datos tiene y qué no tiene en la implementación. Necesitan saber los nombres de cada evento y propiedad, cuándo se configuran, etc. (Esta es una de las razones por las que Amplitude incluye la capacidad de compartir una captura de pantalla de dónde se configuran los eventos que los usuarios pueden ver cuando navegan por los eventos) .

Después de educar a los usuarios sobre por qué los datos son buenos y qué datos tiene, el siguiente paso es enseñarles cómo usar su producto de análisis digital. En este sentido, no todos los productos de análisis digital son iguales. Algunos productos de análisis digital son más fáciles que otros para lograr que muchos usuarios realicen análisis de autoservicio. La complejidad de la interfaz de informes de análisis puede afectar significativamente la capacitación y la adopción. Supongamos que muchos consumidores de datos no pueden aprender fácilmente la interfaz de informes de análisis digital dentro de la organización. En ese caso, te obligará a pasar de un modelo de autoservicio a uno centralizado. En un modelo centralizado, los consumidores de datos solicitan asistencia de un equipo centralizado para informes y tableros en lugar de que los consumidores de datos creen informes ellos mismos. Un modelo centralizado para el análisis digital no es intrínsecamente incorrecto, especialmente en organizaciones grandes. Pero he visto a muchas organizaciones pensar que estaban invirtiendo en un programa de análisis digital de autoservicio solo para descubrir más tarde que se había transformado en un modelo centralizado. En la mayoría de los casos, la razón por la que el autoservicio no funcionó estaba relacionada con la adopción.

Con respecto al costo total de propiedad, siempre hay un costo asociado con impulsar la adopción del análisis digital. ¡Tendrá que dedicar tiempo a la gestión del cambio con los empleados y, a menudo, con los empleados que están más arriba en la escala salarial! Además, tendrá que dedicar tiempo a capacitar a los empleados sobre lo que está en su implementación de análisis y cómo usar el producto de análisis. Si paga a un proveedor o consultor externo por esta capacitación, es posible que tenga un costo difícil de medir, pero si realiza la capacitación internamente, será otro costo indirecto que deberá intentar calcular. Debe incluir todos estos costos en los cálculos del costo total de propiedad.

Sin embargo, una de las razones por las que implementamos el análisis digital en primer lugar es generar un retorno de la inversión. La idea es que los datos de análisis digital desbloqueen conocimientos y aprendizajes que ayudarán a la organización a ganar más dinero. Por ejemplo, si fuera un minorista, el análisis digital puede mostrar que los usuarios agregan mucho dinero al carrito de compras. Aún así, solo una pequeña porción se convierte en ingresos. Los datos de análisis digital pueden ayudarlo a identificar qué productos y categorías de productos se ven más afectados y ayudar a identificar hipótesis sobre por qué se pierden tantos ingresos. Si identifica soluciones potenciales, el análisis digital puede mostrarle si sus hipótesis eran correctas o incorrectas y demostrar que ha hecho que la empresa gane más dinero.

Sin embargo, el retorno de la inversión a menudo está vinculado a la adopción. Cuantas menos personas tenga aprovechando los datos de análisis digital, menos momentos "Ajá" puede encontrar que le permitan ahorrar o ganar más dinero. Por lo tanto, si no logra que muchas personas dentro de la organización adopten su implementación de análisis digital, puede incurrir en todos los costos, su costo por empleado puede aumentar y es posible que no obtenga los beneficios. Por ejemplo, si sus costes de adopción (tiempo de empleados internos + recursos externos) son de 150 000 € y solo cinco personas utilizan activamente la implementación de análisis digital, puede parecer caro (30 000 € por empleado) en comparación con cien cincuenta usuarios activos (1.000 € por empleado). Además, solo tienes cinco usuarios activos; puede ser más difícil identificar la generación de ingresos o las oportunidades de ahorro que si tiene muchas más.

Gobernancia

Las implementaciones de análisis digital requieren una gobernanza eficaz para tener éxito. El gobierno de datos de análisis digital incluye lo siguiente:

• Mantener un diccionario de datos de implementación actualizado
• Validar que todos los datos recopilados sean parte del esquema
• Identificar qué objetos analíticos son "oficiales" y correctos
• Reducir o eliminar la duplicación de objetos de implementación de análisis
• Supervisar qué informes analíticos, tableros y objetos se usan y no se usan
• Corrección o eliminación de datos incorrectos agregados a la implementación de análisis
• Probar que el etiquetado de análisis siempre está en funcionamiento
• Verificación del cumplimiento de la privacidad de datos
• Actuar sobre solicitudes de eliminación de privacidad de datos

Como puede ver, el gobierno de datos requiere un trabajo significativo. Si desea obtener más información sobre por qué cada uno de estos pasos es importante, puede leer mi publicación reciente en el blog sobre la importancia del gobierno de datos.

Una vez más, muchas de estas actividades son costos indirectos, pero puede llevar mucho tiempo abordar todos estos elementos de gobierno de datos. Además, algunos productos de análisis digital facilitan o dificultan el control de datos. En algunos casos, el costo directo de la licencia de un proveedor de análisis digital puede ser mayor, pero el costo indirecto de atender al gobierno de datos es menor. Por el contrario, algunos productos de análisis digital parecen económicos pero se vuelven más caros cuando se tiene en cuenta el tiempo de gobierno de datos manual. De una forma u otra, debe encontrar una manera de calcular todos estos costos al determinar el costo total de propiedad.

Mantenimiento

Después de implementar un producto de análisis digital, siempre habrá un mantenimiento continuo. Su implementación de análisis digital no debe ser estática. Debe evolucionar con la organización de modo que agregue nuevos casos de uso y preguntas comerciales a medida que la organización crece. En general, existe una correlación directa entre los costos de implementación y los costos de mantenimiento. Los productos de análisis digital que son costosos y lentos de implementar también son costosos y lentos de mantener.

En muchos aspectos, el mantenimiento de un producto de análisis digital es un microcosmos de todos los elementos anteriores. Al mantener un producto de análisis digital, debe implementar nuevos elementos, lograr que los usuarios los adopten y brindar capacitación adicional. La dificultad o facilidad de completar estos pasos durante la implementación inicial presagia el tiempo y el dinero que se necesitarán para el mantenimiento continuo. Por lo tanto, le sugiero que estime el costo de mantenimiento en un 10% -15% del costo de implementación inicial anualmente.

Consumo

Cuando compra un producto de análisis digital, normalmente hay dos opciones de precios: pago por eventos o usuarios rastreados mensualmente. Para la mayoría de las organizaciones, la cantidad de eventos y MTU aumenta cada año. Estos modelos de precios significan que paga más por su producto de análisis digital cada año. Según el proveedor, el aumento de los volúmenes puede reducir la tarifa general, por lo que es posible que el aumento del consumo no tenga un impacto de 1:1 en el precio. Pero monitorear el consumo es algo que los equipos de análisis deben hacer para asegurarse de que planifican y presupuestan los aumentos potenciales.

Amplitude ayuda a sus clientes a identificar casos en los que los clientes recopilan muchos eventos, pero esos eventos no se usan con frecuencia. Si bien suena contradictorio, Amplitude está haciendo todo lo posible para mostrar a los clientes dónde pueden pagarnos menos dinero. Hacemos esto porque queremos generar valor para el cliente y creemos en el costo total de propiedad. No queremos que los clientes recopilen datos que no están utilizando activamente.

Integración

La última área del costo de propiedad es la integración. Las implementaciones de análisis digital no existen en el vacío. Los datos de otros sistemas deben agregarse a las implementaciones de análisis digital, y los datos de análisis digital a menudo se envían a otros sistemas. Por ejemplo, suponga que su implementación de análisis digital tiene perfiles para usuarios conocidos. En ese caso, puede haber datos de un almacén de datos o un sistema de CRM que desee enviar al sistema de análisis digital para enriquecer los perfiles de los usuarios. Además, puede haber casos en los que un usuario de datos identifique una cohorte de usuarios que han abandonado productos en su carrito de compras y quiera enviar a esos usuarios a una herramienta de correo electrónico para que puedan recibir un correo electrónico recordándoles que dejaron productos en el carrito.

Ya sea que los datos entren o salgan del análisis digital, se requiere trabajo para conectar las fuentes de datos. Al calcular el costo total de propiedad, es esencial identificar cuántas integraciones de datos se necesitarán para asignar el tiempo y el presupuesto en consecuencia. Si no se hace esto, se pueden generar costos inesperadosdespués deimplementar el producto de análisis digital. Como era el caso antes, algunos productos de análisis digital pueden hacer que la integración de datos entre sistemas sea más fácil o más desafiante. Es fundamental comprender esta informaciónantes deseleccionar un producto de análisis digital. He visto a muchas organizaciones saltarse este paso y luego lamentarse de haber optado inicialmente por un producto de análisis más económico y luego tuvieron que gastar recursos significativos en la integración de datos.

Ejemplo de coste total de propiedad

Comparemos dos productos de análisis digital diferentes con un análisis de TCO de muestra. Suponga que está comparando dos proveedores diferentes donde uno es significativamente más caro que el otro, pero tiene costos más bajos cuando se trata de artículos fuera del costo de la licencia, como se muestra aquí:

En este escenario, el costo de licencia inicial del Proveedor B es casi el doble que el del Proveedor A. Pero los costos de adopción, gobierno e integración son más altos. Cuando se tienen en cuenta todos los costos, el proveedor B sigue siendo más costoso que el proveedor A, pero la diferencia en el costo de propiedad es solo un 7 % más en general.

A continuación, supongamos que una organización que implementa el proveedor B puede obtener 50 usuarios totalmente adoptados, pero una organización que implementa el proveedor A solo puede obtener 10. Si elegimos una cantidad de valor de referencia que creemos que se puede derivar del uso de análisis digital en un año (pueden ser ingresos incrementales o ahorros de costos), podemos hacer una estimación aproximada del valor esperado:

Si combinamos los costos y el valor y observamos el escenario completo, puede resultar que, a largo plazo, el costo total de propiedad entre el proveedor A y el proveedor B no sea muy significativo. Esto es especialmente cierto si tiene en cuenta el valor incremental potencial que puede lograr si el producto del proveedor B se puede adoptar más fácilmente y la adopción se puede convertir en valor.

Resumen

Como puede ver, hay mucho más para calcular el costo total de propiedad que los costos de licencia. Cuando su organización esté evaluando proveedores de análisis digital, recomiendo calcular el costo total de propiedad utilizandotodoslos costos de implementación. También recomiendo tener en cuenta en la ecuación las oportunidades de ahorro de ingresos o costos que ofrece cada producto.