El campo de datos y análisis es muy amplio. Cuando la gente me pregunta a qué me dedico profesionalmente, les digo que trabajo en análisis digital y, a menos que estén en el área, no tienen idea de lo que eso significa. Algunas personas realizan trabajos de análisis para tiendas minoristas, logística, el mercado de valores, etc. Parece que todos están haciendo algunos análisis en estos días. Incluso aquellos en el campo de sitios web/aplicaciones móviles a veces pueden tener dificultades para explicar la diferencia entre análisis de marketing y análisis de productos.

Pero una de las áreas de confusión más importantes a lo largo de los años ha sido comprender la diferencia entre el análisis digital y la inteligencia empresarial. He estado en muchas conversaciones en las que las organizaciones me dicen que no necesitan un producto de análisis digital porque tienen un producto de inteligencia comercial o viceversa. Entonces, en esta publicación, explicaré cómo describo la diferencia entre estas dos disciplinas en las conversaciones.

Analítica digital

La mayoría de los que siguen las publicaciones de mi blog deberían estar familiarizados con el análisis digital. Defino el análisis digital como la recopilación y el análisis de datos de comportamiento de usuarios digitales para utilizar esos datos para mejorar u optimizar las propiedades y experiencias digitales. Los productos de análisis digital rastrean acciones digitales (eventos), campañas, contenido, flujos de ruta de usuario y otros comportamientos que los clientes toman cuando usan sitios web o aplicaciones móviles. Los proveedores típicos en el espacio incluyen Google Analytics, Adobe Analytics, Amplitude, etc. En el pasado, he escrito sobre cómo creo que muchos de los diferentes tipos de productos de análisis digital convergerán en los próximos años.

Inteligencia de Negocio

Los productos de inteligencia comercial se han vuelto muy populares dentro de las organizaciones, y sería difícil encontrar una organización que no tenga un producto de inteligencia comercial. Los productos de inteligencia comercial brindan un resumen de alto nivel de los KPI que son críticos para la organización. A menudo, los productos de inteligencia empresarial adoptan la forma de paneles de control de alto nivel compartidos con los ejecutivos. Los tableros de inteligencia comercial a menudo combinan datos de análisis digital, CRM, tiendas físicas, almacenes de datos internos, etc. Los proveedores populares en el área de inteligencia comercial incluyen Tableau, Power BI, Looker y Domo.

Analítica digital frente a inteligencia empresarial

Entonces, con algunas definiciones básicas, profundicemos en cómo los productos de análisis digital e inteligencia comercial son diferentes.

Fuentes de datos y métricas multiplataforma

Los productos de inteligencia comercial a menudo incorporan datos de muchas fuentes diferentes. Me gusta pensar en esto como los "grandes éxitos" de los datos de múltiples sistemas de datos. Si bien es indudable que es posible transmitir cualquier tipo de datos a productos de análisis digital, la mayoría de las organizaciones limitan los datos a sitios web y aplicaciones móviles. Pero a medida que el mundo se vuelve más digital, vemos que cada vez más clientes envían productos de análisis digital como datos de Amplitude desde tiendas, centros de llamadas e incluso productos físicos.

Uno de los puntos clave de venta de los productos de inteligencia de negocios es que pueden combinar métricas de diferentes plataformas en formas que serían desafiantes en una plataforma independiente. Por ejemplo, imaginemos que la plataforma de análisis digital informó que una organización tuvo 1 000 000 de visitantes únicos el 3 de mayo. El sistema de CRM mostró que se crearon 20 000 clientes potenciales calificados para marketing (MQL) el mismo día. La organización podría usar un producto de inteligencia comercial para dividir estas dos métricas para crear un nuevo KPI llamado MQL/Visitante único. Si bien puede que no haya una manera fácil de conectar a esos visitantes únicos con los MQL de ventas, en un nivel alto, puede ser posible ver tendencias y ver si existe una relación entre los dos. Si bien esta organización podría importar datos MQL a su producto de análisis digital, la mayoría optaría por hacerlo en un producto de inteligencia empresarial.

En los viejos tiempos, este tipo de trabajo se habría realizado en Microsoft Excel (¡la herramienta BI de OG!), pero Excel tenía limitaciones en la importación de datos y las capacidades de la base de datos. Pienso en los productos de inteligencia empresarial como Excel con esteroides. El poder de los productos de inteligencia comercial es que pueden combinar fácilmente múltiples fuentes de datos y empoderar a las organizaciones para mezclar y combinar todo tipo de métricas de diferentes sistemas. A menudo, el factor de unión será la fecha, pero en algunos casos, se pueden usar otras claves principales para unir datos de diferentes fuentes.

Si bien parte de esto podría hacerse en productos de análisis digital, sería complicado y llevaría mucho tiempo. Los tableros en productos de análisis digital tienden a centrarse en resúmenes de datos relacionados con sitios web y aplicaciones digitales.

Exploración de datos

La diferencia más significativa entre el análisis digital y los productos de inteligencia comercial se encuentra en el área de exploración de datos. Si bien la exploración de datos puede ocurrir en ambos tipos de productos, se realizan de formas muy diferentes. En los productos de inteligencia comercial, normalmente hay límites en los tipos de informes disponibles. Por ejemplo, si hay un KPI para las ventas, los productos de inteligencia comercial pueden desglosarlo por representante de ventas o región. Pero en los productos de análisis digital, la exploración de datos incluye desgloses de métricas y muchos otros tipos de informes que no existen en los productos de inteligencia empresarial. Aquí están algunos ejemplos:

Flujos de ruta

En los productos de análisis digital, hay momentos en los que le gustaría ver cómo los clientes navegaron por las páginas o los eventos. Esto puede ser útil para comprender el flujo de la página o la caída del flujo de eventos y corregir cualquier fuga de flujo. Pero los informes sobre los flujos de ruta requieren datos secuenciados con marca de tiempo asociados con visitantes únicos en lugar de datos agregados. Crear un informe de flujo de ruta preciso en un producto de inteligencia comercial sería un desafío.

Embudos de conversión

Los productos de análisis digital se utilizan a menudo para crear embudos de conversión. Estos embudos trazan puntos de control clave en los flujos de conversión para ver cuántos clientes llegan a cada paso. Si bien suenan similares a los flujos de ruta, se diferencian en que se centran menos en todas las rutas que toman los clientes y están más interesados ​​en un conjunto específico de pasos tomados. Los embudos de conversión también se construyen de tal manera que los clientes deben realizar las acciones en un orden establecido para ser incluidos. Este requisito de secuencia de pedidos significa que el producto de análisis digital debe comprender qué clientes han completado cada paso y en qué orden. Si bien es probable que un producto de inteligencia empresarial informe sobre cuántas veces tuvo lugar el evento 1 y el evento 2, sería difícil comprender si fue el mismo usuario el que realizó ambos eventos y en el orden correcto.

Cohortes y segmentos

Uno de los aspectos más poderosos de los productos de análisis digital es la capacidad de crear cohortes (o segmentos) de usuarios ad-hoc. Estas cohortes se pueden basar en el comportamiento del evento, los atributos o el comportamiento de navegación. Una vez creadas, las cohortes se pueden usar para comparar diferentes grupos de clientes, y las cohortes se pueden enviar a otros sistemas para personalización o esfuerzos de marketing.

La mayoría de las plataformas de inteligencia empresarial no están centradas en el usuario. Se centran en los números más que en los usuarios. Por lo tanto, no es común utilizar productos de inteligencia comercial para crear cohortes de usuarios con fines de análisis o marketing.

Resolución de identidad

Un componente central de la analítica digital es el concepto de identidad. En el análisis digital, es importante saber si el usuario actual es el mismo que usó la propiedad digital la semana pasada. Para abordar esto, los productos de análisis digital han creado mecanismos para identificar a los usuarios y determinar si son conocidos o desconocidos. Algunos lo hacen a través de cookies de terceros y otros lo hacen a través de la autenticación de origen.

Tradicionalmente, los productos de inteligencia comercial no han intentado realizar la resolución de identidad. Si bien pueden ver y unir métricas por ID de cliente, no están diseñados para revisar datos de usuarios anónimos y determinar si el usuario es una entidad previamente conocida.

Retención

Comprender cuáles y cuántos de sus clientes regresan a sus experiencias digitales con el tiempo es una parte integral del análisis digital. Los equipos digitales usan datos analíticos digitales para ver qué características o campañas de marketing impulsan la retención para que puedan formar hábitos y generar ingresos. Informar sobre la retención requiere una resolución de identidad para saber si el cliente que actualmente interactúa con el producto digital ha estado allí antes y con qué frecuencia.

Los productos de inteligencia comercial pueden informar sobre el uso, pero muchos no están diseñados para comprender si los mismos usuarios regresan una y otra vez. Puede haber algunas formas de hacer esto aprovechando los identificadores de clientes, pero esto debe combinarse con datos de series de tiempo para cada cliente e informes que usan estadísticas para mostrar segmentos de retención y ventanas de tiempo. Estas capacidades rara vez están presentes en los productos de inteligencia comercial.

Audiencia

Otra diferencia entre los productos de análisis digital y de inteligencia empresarial es la frecuencia con la que cada tipo de usuario interactúa con el producto. Los productos de inteligencia comercial generalmente se crean y utilizan para la alta gerencia y los ejecutivos. Si bien el personal de nivel inferior puede usar las herramientas para desarrollar informes y tableros, el destinatario principal de los informes y tableros suele ser los ejecutivos. Los productos de inteligencia empresarial a menudo promocionan lo fácil que es para los ejecutivos conocer su negocio a través de los productos de inteligencia empresarial.

Los productos de análisis digital también están diseñados para ejecutivos, pero también son muy utilizados por analistas digitales, analistas de marketing o equipos de productos. Dado que los productos de análisis digital proporcionan información granular y de alto nivel, los productos de análisis digital son accesibles para casi cualquier persona de la organización. Los ejecutivos pueden ver paneles de control de alto nivel en productos de análisis digital, pero solo los expertos en datos profundizarán en los datos. Creo que la complejidad de los productos de análisis digital fue uno de los factores que contribuyeron al auge de la industria de inteligencia empresarial. Uno de los productos de inteligencia comercial más populares fue fundado por el ex director ejecutivo de un producto de análisis digital. ¡Estaba frustrado porque no podía ver las métricas de alto nivel que necesitaba para administrar su negocio desde su producto de análisis digital!

Granularidad de datos

Los productos de análisis digital recopilan principalmente datos de sitios web y aplicaciones móviles. Sin embargo, en los últimos años esto se ha ampliado para incluir muchos otros tipos de datos (p. ej., almacenar datos, centro de llamadas, etc.). Sin embargo, los datos recopilados a menudo se encuentran en un nivel muy granular. Los puntos de datos comunes pueden incluir clics o deslizamientos en botones y enlaces, visualización de páginas específicas y fases ingresadas en los cuadros de búsqueda del sitio web, etc. La mayoría de las organizaciones recopilan miles de millones de datos de eventos cada mes, y estos datos se agregan en informes dentro del producto de análisis digital. .

Si bien no siempre es el caso, los productos de inteligencia comercial a menudo recopilan datos a un nivel menos granular. Por ejemplo, si utiliza un producto de inteligencia comercial para mostrar datos de CRM, puede alimentar clientes potenciales de Salesforce. Estos datos a menudo no serán tan granulares como los datos de nivel de visita en un sitio web. Si bien hay excepciones, muchas organizaciones envían información resumida a su producto de inteligencia empresarial en lugar de duplicar los datos de origen y toda su granularidad. Otro ejemplo podría ser la canalización de pedidos e ingresos de un producto de análisis digital.

Mejor juntos

Para la mayoría de las organizaciones, se requiere tener un producto de análisis digital y un producto de inteligencia comercial, no uno. Como se describe aquí, estos productos son diferentes pero pueden ser complementarios. Tal vez algún día, habrá una consolidación de la industria, y un proveedor será propietario de los productos de análisis digital e inteligencia comercial, pero eso no ha sucedido hasta ahora. Incluso Google, que posee el producto de análisis digital más grande, compró un producto de inteligencia empresarial (Looker).

Creo que los productos de análisis digital algún día podrían abordar muchos de los casos de uso de inteligencia empresarial, pero creo que será difícil para los productos de inteligencia empresarial abordar los casos de uso de análisis digital. Si bien creo que los dos productos estarán separados en el futuro previsible, si tuviera que apostar a que uno supere al otro, apostaría mi dinero en que el análisis digital supere a la inteligencia comercial y no al revés.

Por ahora, si su organización intenta argumentar que solo necesita uno de estos productos, le animo a que revise este contenido y comprenda mejor las diferencias entre las tecnologías. Si sus colegas insisten en que solo se necesita un producto, sugiero pedirles que demuestren cómo realizarían casos de uso de análisis digital en un producto de inteligencia comercial y viceversa. Por lo general, quienes defienden el uso de un producto no han tenido experiencia con ambos tipos de productos o simplemente buscan recortar presupuestos. Es fácil argumentar que los productos de análisis digital e inteligencia comercial son muy diferentes, tienen objetivos diferentes, audiencias diferentes y resuelven problemas diferentes.