Il campo dei dati e dell'analisi è vasto. Quando le persone mi chiedono cosa faccio professionalmente, dico loro che lavoro nell'analisi digitale e, a meno che non si trovino nella zona, non hanno idea di cosa significhi. Alcune persone fanno attività di analisi per negozi al dettaglio, logistica, mercato azionario, ecc. Sembra che tutti stiano facendo alcune analisi in questi giorni. Anche quelli nel campo del sito Web/app mobile a volte possono avere difficoltà a spiegare la differenza tra analisi di marketing e analisi di prodotto.

Ma una delle aree di confusione più significative nel corso degli anni è stata la comprensione della differenza tra analisi digitale e business intelligence. Ho partecipato a molte conversazioni in cui le organizzazioni mi dicono che non hanno bisogno di un prodotto di analisi digitale perché hanno un prodotto di business intelligence o viceversa. Quindi, in questo post, spiegherò come descrivo la differenza tra queste due discipline nelle conversazioni.

Analisi digitale

La maggior parte di coloro che seguono i miei post sul blog dovrebbero avere familiarità con l'analisi digitale. Definisco l'analisi digitale come la raccolta e l'analisi dei dati comportamentali degli utenti digitali per utilizzare tali dati per migliorare o ottimizzare le proprietà e le esperienze digitali. I prodotti di analisi digitale tengono traccia delle azioni digitali (eventi), delle campagne, dei contenuti, dei flussi dei percorsi degli utenti e di altri comportamenti che i clienti assumono quando utilizzano siti Web o applicazioni mobili. I fornitori tipici nello spazio includono Google Analytics, Adobe Analytics, Amplitude, ecc. In passato ho scritto di come credo che molti dei diversi tipi di prodotti di analisi digitale convergeranno nei prossimi anni.

Intelligenza aziendale

I prodotti di business intelligence sono diventati molto popolari all'interno delle organizzazioni e sarebbe difficile trovare un'organizzazione che non disponga di un prodotto di business intelligence. I prodotti di business intelligence forniscono un riepilogo di alto livello dei KPI critici per l'organizzazione. Spesso i prodotti di business intelligence assumono la forma di dashboard di alto livello condivisi con i dirigenti. I dashboard di business intelligence spesso combinano i dati di analisi digitale, CRM, negozi fisici, data warehouse interni e così via. I fornitori più diffusi nell'area di business intelligence includono Tableau, Power BI, Looker e Domo.

Digital Analytics vs. Business Intelligence

Quindi, con alcune definizioni di base, immergiamoci nel modo in cui i prodotti di analisi digitale e business intelligence sono diversi.

Fonti dati e metriche multipiattaforma

I prodotti di business intelligence spesso incorporano dati provenienti da molte fonti diverse. Mi piace pensare a questo come ai "più grandi successi" di dati provenienti da più sistemi di dati. Sebbene lo streaming di qualsiasi tipo di dati nei prodotti di analisi digitale sia senza dubbio possibile, la maggior parte delle organizzazioni limita i dati a siti Web e applicazioni mobili. Ma man mano che il mondo diventa più digitale, stiamo vedendo sempre più clienti inviare prodotti di analisi digitale come i dati di Amplitude da negozi, call center e persino prodotti fisici.

Uno dei principali punti di forza dei prodotti di business intelligence è che possono combinare parametri di piattaforme diverse in modi che sarebbero difficili in un'unica piattaforma autonoma. Ad esempio, immaginiamo che la piattaforma di analisi digitale abbia segnalato che un'organizzazione ha avuto 1.000.000 di visitatori unici il 3 maggio. Il sistema CRM ha mostrato che lo stesso giorno sono stati creati 20.000 contatti qualificati di marketing (MQL). L'organizzazione potrebbe utilizzare un prodotto di business intelligence per dividere queste due metriche per creare un nuovissimo KPI chiamato MQL/Unique Visitor. Anche se potrebbe non esserci un modo semplice per collegare quei visitatori unici agli MQL di vendita, ad un livello elevato, potrebbe essere possibile visualizzare le tendenze e vedere se esiste una relazione tra i due. Sebbene questa organizzazione possa importare dati MQL nel proprio prodotto di analisi digitale, la maggior parte sceglierebbe di farlo in un prodotto di business intelligence.

In passato, questo tipo di lavoro sarebbe stato svolto in Microsoft Excel (lo strumento OG BI!), ma Excel aveva limitazioni sull'importazione dei dati e sulle capacità del database. Penso ai prodotti di business intelligence come Excel con steroidi. Il potere dei prodotti di business intelligence è che possono combinare facilmente più origini dati e consentire alle organizzazioni di combinare e abbinare tutti i tipi di metriche da sistemi diversi. Spesso il fattore di unione sarà la data, ma in alcuni casi è possibile utilizzare altre chiavi primarie per unire dati provenienti da origini diverse.

Sebbene alcune di queste operazioni possano essere eseguite nei prodotti di analisi digitale, sarebbe complicato e dispendioso in termini di tempo. I dashboard nei prodotti di analisi digitale tendono a concentrarsi su riepiloghi di dati relativi a siti Web e applicazioni digitali.

Esplorazione dei dati

La differenza più significativa tra i prodotti di analisi digitale e business intelligence è nell'area dell'esplorazione dei dati. Sebbene l'esplorazione dei dati possa avvenire in entrambi i tipi di prodotti, viene eseguita in modi molto diversi. Nei prodotti di business intelligence, in genere esistono limiti ai tipi di report disponibili. Ad esempio, se esiste un KPI per le vendite, i prodotti di business intelligence possono suddividerlo per rappresentante di vendita o regione. Ma nei prodotti di analisi digitale, l'esplorazione dei dati include analisi metriche e molti altri tipi di report che non esistono nei prodotti di business intelligence. Ecco alcuni esempi:

Flussi di percorso

Nei prodotti di analisi digitale, ci sono momenti in cui vorresti vedere come i clienti hanno navigato in pagine o eventi. Questo può essere utile per comprendere il flusso di pagine o il calo del flusso di eventi e correggere eventuali perdite di flusso. Ma i rapporti sui flussi di percorso richiedono dati cronologici e sequenziati associati a visitatori unici rispetto a dati aggregati. La creazione di un report accurato del flusso del percorso in un prodotto di business intelligence sarebbe impegnativo.

Canalizzazioni di conversione

I prodotti di analisi digitale vengono spesso utilizzati per creare canalizzazioni di conversione. Queste canalizzazioni tracciano i punti di controllo chiave nei flussi di conversione per vedere quanti clienti riescono a raggiungere ogni passaggio. Sebbene suonino simili ai flussi di percorso, sono diversi in quanto sono meno focalizzati su tutti i percorsi seguiti dai clienti e più interessati a una serie specifica di passaggi intrapresi. Le canalizzazioni di conversione sono anche costruite in modo tale che i clienti debbano eseguire le azioni in un ordine prestabilito per essere inclusi. Questo requisito relativo alla sequenza degli ordini significa che il prodotto di analisi digitale deve comprendere quali clienti hanno completato ogni passaggio e in quale ordine. Sebbene un prodotto di business intelligence possa probabilmente segnalare quante volte si sono verificati evento1 ed evento2, sarebbe difficile capire se sia stato lo stesso utente a eseguire entrambi gli eventi e nell'ordine corretto.

Coorti e segmenti

Uno degli aspetti più potenti dei prodotti di analisi digitale è la capacità di creare coorti (o segmenti) di utenti ad hoc. Queste coorti possono essere basate sul comportamento dell'evento, sugli attributi o sul comportamento di navigazione. Una volta create, le coorti possono essere utilizzate per confrontare diversi gruppi di clienti e le coorti possono essere inviate ad altri sistemi per la personalizzazione o attività di marketing.

La maggior parte delle piattaforme di business intelligence non sono incentrate sull'utente. Si concentrano sui numeri più che sugli utenti. Pertanto, non è comune utilizzare prodotti di business intelligence per creare coorti di utenti a fini di analisi o marketing.

Risoluzione dell'identità

Una componente fondamentale dell'analisi digitale è il concetto di identità. Nell'analisi digitale è importante sapere se l'utente corrente è lo stesso di un utente che ha utilizzato la proprietà digitale la scorsa settimana. Per affrontare questo problema, i prodotti di analisi digitale hanno creato meccanismi per identificare gli utenti e determinare se sono noti o sconosciuti. Alcuni lo fanno tramite cookie di terze parti e altri tramite l'autenticazione proprietaria.

I prodotti di business intelligence non hanno tradizionalmente tentato di eseguire la risoluzione dell'identità. Sebbene possano visualizzare e unire le metriche tramite un ID cliente, non sono progettati per esaminare i dati anonimi degli utenti e determinare se l'utente è un'entità precedentemente nota.

Ritenzione

Capire quali e quanti dei tuoi clienti tornano alle tue esperienze digitali nel tempo è parte integrante dell'analisi digitale. I team digitali utilizzano i dati di analisi digitale per vedere quali funzionalità o campagne di marketing promuovono la fidelizzazione in modo da poter formare abitudini e generare entrate. La segnalazione sulla conservazione richiede la risoluzione dell'identità per sapere se il cliente che sta attualmente interagendo con il prodotto digitale è stato presente prima e con quale frequenza.

I prodotti di business intelligence possono generare rapporti sull'utilizzo, ma molti non sono progettati per capire se gli stessi utenti tornano ancora e ancora. Potrebbero esserci alcuni modi per farlo sfruttando gli identificatori dei clienti, ma questo deve essere associato a dati di serie temporali per ciascun cliente e rapporti che utilizzano statistiche per mostrare i periodi di conservazione e le finestre temporali. Queste funzionalità sono raramente presenti nei prodotti di business intelligence.

Pubblico

Un'altra differenza tra i prodotti di analisi digitale e business intelligence è la frequenza con cui ogni tipo di utente interagisce con il prodotto. I prodotti di business intelligence sono generalmente creati e utilizzati da dirigenti e dirigenti. Sebbene il personale di livello inferiore possa utilizzare gli strumenti per sviluppare report e dashboard, il destinatario principale dei report e dei dashboard sono spesso i dirigenti. I prodotti di business intelligence spesso sottolineano quanto sia facile per i dirigenti conoscere la propria attività tramite prodotti di business intelligence.

I prodotti di analisi digitale sono progettati anche per i dirigenti, ma sono anche ampiamente utilizzati da analisti digitali, analisti di marketing o team di prodotto. Poiché i prodotti di analisi digitale forniscono informazioni sia di alto livello che granulari, i prodotti di analisi digitale sono accessibili a quasi tutti i membri dell'organizzazione. I dirigenti possono visualizzare dashboard di alto livello nei prodotti di analisi digitale, ma solo gli esperti di dati approfondiranno i dati. Credo che la complessità dei prodotti di analisi digitale sia stato uno dei fattori che hanno contribuito all'ascesa del settore della business intelligence. Uno dei popolari prodotti di business intelligence è stato fondato dall'ex CEO di un prodotto di analisi digitale. Era frustrato dal fatto di non poter vedere le metriche di alto livello di cui aveva bisogno per gestire la sua attività dal suo prodotto di analisi digitale!

Granularità dei dati

I prodotti di analisi digitale raccolgono principalmente dati da siti Web e applicazioni mobili. Tuttavia, negli ultimi anni questo si è ampliato per includere molti altri tipi di dati (ad es. dati di archivio, call center, ecc.). Tuttavia, i dati raccolti sono spesso a un livello molto granulare. I punti dati comuni potrebbero includere clic o scorrimenti su pulsanti e collegamenti, visualizzazione di pagine specifiche e fasi immesse nelle caselle di ricerca di siti Web, ecc. La maggior parte delle organizzazioni raccoglie miliardi di dati sugli eventi ogni mese e questi dati vengono aggregati nei rapporti all'interno del prodotto di analisi digitale .

Anche se non è sempre così, i prodotti di business intelligence spesso raccolgono dati a un livello meno granulare. Ad esempio, se utilizzi un prodotto di business intelligence per mostrare i dati CRM, potresti inserire lead da Salesforce. Questi dati spesso non saranno così dettagliati come i dati a livello di hit su un sito web. Sebbene vi siano delle eccezioni, molte organizzazioni inviano informazioni di riepilogo al proprio prodotto di business intelligence invece di duplicare i dati di origine e tutta la loro granularità. Un altro esempio potrebbe essere l'immissione di ordini e ricavi da un prodotto di analisi digitale.

Meglio insieme

Per la maggior parte delle organizzazioni, è necessario disporre di un prodotto di analisi digitale e di un prodotto di business intelligence, non uno. Come descritto qui, questi prodotti sono diversi ma possono essere complementari. Forse un giorno ci sarà il consolidamento del settore e un fornitore possiederà prodotti di analisi digitale e business intelligence, ma finora non è successo. Anche Google, che possiede il più grande prodotto di analisi digitale, ha acquistato un prodotto di business intelligence (Looker).

Penso che i prodotti di analisi digitale potrebbero un giorno essere in grado di affrontare molti casi d'uso di business intelligence, ma penso che sarà difficile per i prodotti di business intelligence affrontare casi d'uso di analisi digitale. Anche se penso che i due prodotti saranno separati nel prossimo futuro, se dovessi scommettere sul fatto che uno sorpassi l'altro, punterei i miei soldi sull'analisi digitale che supera la business intelligence piuttosto che il contrario.

Per ora, se la tua organizzazione tenta di sostenere che ha bisogno solo di uno di questi prodotti, ti incoraggio a far esaminare questo contenuto e comprendere meglio le differenze tra le tecnologie. Se i tuoi colleghi insistono sul fatto che è necessario un solo prodotto, suggerisco di chiedere loro di dimostrare come eseguirebbero i casi d'uso dell'analisi digitale in un prodotto di business intelligence e viceversa. In genere coloro che sostengono l'utilizzo di un prodotto non hanno esperienza con entrambi i tipi di prodotti o stanno semplicemente cercando di tagliare i budget. È facile sostenere che i prodotti di analisi digitale e business intelligence sono molto diversi, hanno obiettivi diversi, destinatari diversi e risolvono problemi diversi.