マーケティング分析と製品分析（パート2）

公開: 2022-05-03

編集者注：このシリーズ全体を通して、「マーケティング分析」とは、以前はデジタルマーケティング分析またはWeb分析と呼ばれていたものを含みます。

このシリーズの前回の投稿では、マーケティングチームと製品チームの役割がデジタルトランスフォーメーションによってどのように影響を受けたかを説明し、デジタルエクスペリエンスに関してマーケティングと製品の境界線がどのように曖昧になるかについての例を共有しました。この投稿では、マーケティング製品と製品分析製品の違いと、将来の方向性について説明します。

前回の投稿で述べたように、マーケティングや製品分析製品によってマーケティングや製品の質問に答えることができる場合が多くあります。これは、それらの機能に多くの重複があるためです。どちらのタイプの製品でも、次のことができます。

ユニークな訪問者を数える
コンテンツを追跡する
顧客パスを表示する
コンバージョンファネルを作成する
デジタルマーケティングキャンペーンを追跡する
ユーザーのセグメント/コホートを構築する
ダッシュボードを作成する
等

両方のタイプのデジタル分析製品を扱ってきましたが、マーケティング分析と製品分析のベンダーを最も差別化するのは、主に、共通する機能のさまざまな側面を強調する方法であることがわかりました。以下に、私が見た違いの概要を示します。

ウェブサイトとアプリ

長年にわたり、組織がマーケティング分析ベンダーと製品分析ベンダーのどちらを使用するかを選択する主な理由は、Webサイトまたはモバイルアプリのどちらで分析を実行するかということでした。モバイルアプリが登場したときにこの投稿で概説した理由により、ウェブサイトは従来はマーケティングチームのドメインでしたが、モバイルアプリは製品チームのドメインになりました。この部門の分岐により、各チームが独自のデジタル分析製品を選択し、マーケティング担当者がマーケティング分析製品を選択し、製品チームがAmplitude（またはその製品分析の競合他社）などの製品を選択することになりました。当時、モバイルアプリはデジタルトラフィックの点ではるかに小さく、場合によっては、モバイルアプリとは異なるペルソナがWebサイトを使用していました。

しかし、モバイルアプリの人気が高まり、同じユーザーがアプリとWebサイトの両方にアクセスするようになったため、この分岐により、一貫性のないカスタマーエクスペリエンスがもたらされ、分析チームがカスタマーエクスペリエンス全体を表示することがより困難になりました。これが、今後数年間でデジタル分析製品が収束すると予測した理由の1つです。

セッション/ページビューベースとイベントベース

私のマーケティング分析のキャリアのほとんどでは、マーケティング分析製品はセッションとページビューに基づいていました。ウェブサイトの時代から生まれたマーケティング分析ベンダーは、デフォルトでユニークな訪問者、訪問、ページビューをキャプチャしました。これらのページビューとセッション内には常にイベントがありましたが、アーキテクチャはページの読み込みとセッションを中心に構築されていました（通常、30分間連続して非アクティブになるまで続きます）。このモデルは、組織がシングルページアプリケーション（SPA）の展開を開始したときに最初に課題に直面しました。マーケティング分析ベンダーは、ページビュー内のアクティビティを説明するための回避策を作成する必要がありました。

逆に、製品分析ツールには、従来、アプリまたはWebサイトのパラダイムで機能するイベントベースのモデルがありました。イベントベースのモデルは、多くの顧客の行動を追跡することを好む製品チームにとって理にかなっています。その多くはページビュー間で行われます。製品チームは、マーケティングチームよりも深いレベルの粒度を望む傾向がありました。前の投稿の商品ランディングページの例を振り返ると、フィルターや商品画像のホバーなど、ページ内のインタラクションの一部が、イベントベースの追跡とページベースの追跡にどのように適しているかがわかります。追跡。 Gartnerは、新しい調査レポートで次のように説明しています。「 …セッションベースの構造は古くなり、最新のユースケースと互換性がなくなりつつあります。 」

クッキー対ユーザー

マーケティング分析での私のキャリアのほとんどで、誰が自分のWebサイトを使用しているかを知ることができた幸運な顧客は比較的少数でした。このまれな例は、顧客がログインを介して認証された銀行でした。このため、マーケティング分析ベンダーは、製品に「ユーザー」という概念を持っていませんでした。「ジョー・スミス」がやったことすべてを見たいのなら、それは挑戦的でした。彼のCookieIDを識別し、そのIDのセグメントを作成して、無限のパスフローレポートを確認できます。それでも、個人の完全なイベントストリームと、それらのイベントに関連するプロパティ/ディメンションを確認する簡単な方法はありませんでした。

対照的に、多くのモバイルアプリやその他の複雑なデジタルエクスペリエンスには認証が必要です。このため、製品分析ツール（Amplitudeなど）には、顧客に関する情報とすべてのアクティビティのリストを照合する定義済みのユーザープロファイルがあります。場合によっては、製品分析ツールを使用して、CDPなどの追加のユーザー属性でユーザープロファイルを拡張することもできます。

製品分析ツール内のユーザープロファイル機能には、セッションやデバイス間で認証されたユーザーをつなぎ合わせるために、より高度なID解決機能も必要でした。結局のところ、セッションやデバイス間で同じ顧客を正確に識別できなければ、そしてCookieに依存しない方法で、正確なユーザープロファイルとイベントストリームを作成することはできません。これは、マーケティング分析ベンダーが元々サードパーティのCookie（またはその広告ネットワーク）に依存してIDを解決していた分野ですが、近年、ファーストパーティやその他のユーザーID解決の手段に移行しています。

取得と保持

マーケティング分析製品の元々のユースケースの1つは、新規顧客の獲得でした。 GoogleがUrchinを買収してGoogleAnalyticsに変えたとき、それはデジタルマーケターがパフォーマンスを確認し、有料検索とディスプレイ広告への投資から利益を得る方法でした。多くの点で、デジタル広告はデジタル分析業界全体の推進力でした。このため、今日でも、デジタルチャネルとキャンペーンの追跡がマーケティング分析ベンダーにとっていかに重要であるかを確認できます。これらのベンダーは、この分野で優れた機能を備えています。長年にわたり、製品分析ベンダーは顧客獲得に関連する機能に焦点を合わせていませんでした。キャンペーン追跡コードをキャプチャする方法はありましたが、アトリビューション機能は制限されていました（Amplitudeでは、現在、取得機能に多額の投資を行っています）。

製品チームは従来、顧客や見込み客がどのようにしてそこにたどり着いたかよりも、デジタルエクスペリエンス内で何をしたかに関心を持っていました。したがって、製品分析ベンダーは、顧客維持を追跡するためのより深い機能を備えている傾向があります。たとえば、Amplitudeには、訪問者保持レポートの20を超えるさまざまな順列があります。マーケティング分析ベンダーはいくつかの保持レポートを提供していますが、これは製品分析ベンダーがはるかに重点を置いている場所です。

組織は、将来、顧客が獲得から保持、現金化に至るまでの顧客体験全体を追跡する方法を解き放ち始めると信じています。これが、マーケティングチームと製品チームがコラボレーションを強化する必要があると説いている理由です。

eコマーストラッキング

マーケティング分析ベンダーが強調しているもう1つの分野は、eコマースの追跡です。製品分析ベンダーは製品、収益、カートなどを追跡できますが、マーケティング分析ベンダーが提供する、ほとんどの製品分析ツールでは利用できない非常に高度な機能がいくつかあります。これらのeコマース機能は、商品のマーチャンダイジングや通貨換算などに重点を置いています。このような機能は、ウェブサイトが商品の販売を開始したときに重要であり、デジタル/モバイルアプリが実行可能なeコマース手段と見なされるまでには何年もかかりました。しかし、モバイルアプリでのオンライン購入がますます増えている現在、ほとんどの製品分析ベンダーは、マーケティング分析ベンダーと同等の機能を強化しています。

セルフサービスと集中分析

マーケティング分析が始まったとき、データの最初のユーザーはキャンペーンの測定に焦点を合わせたマーケティングチームでした。最終的に、マーケティング分析製品がコンテンツ、パス、および目標到達プロセスの追跡を開始すると、より多くのユーザーがデータへのアクセスを望んでいました。しかし、当時、データ分析はまったく新しい分野であり、いくつかの異なる理由から、多くの（すべてではない）組織が集中型モデルを通じて分析を継続していました。この一元化されたモデルでは、データコンシューマーは、データと分析のために一元化された分析チームにリクエストを送信し、一元化されたチームはダッシュボードまたはレポートを提供します。時が経つにつれて、多くの組織がカジュアルデータの消費者に独自のデータを取得して独自のレポートを作成する方法を教え始めましたが、多くのカジュアルデータユーザーはデータ分析に精通していないため、分析に関しては「セルフサービス」に苦労することがよくありました。。

製品分析の世界では、デジタル分析のセルフサービスに傾倒していることがわかりました。私はこれを2つの主な理由に帰します。まず、製品分析はマーケティング分析の数年後に行われ、その頃にはより多くの大学がデータリテラシーを推進していました。私が大学に行ったとき、私は1つか2つの統計学の授業しか受けていなかったことを知っていますが、私の子供たちは高校を卒業するまでに同じくらい多くのことをしていました！これは、データを理解し、製品分析が市場に出回る頃にデータを手に入れたいと熱望している人々のより多くの労働力があったことを意味しました。第二に、製品分析に興味を持った人々は、マーケティング分析に興味を持った人々よりも少し技術的である傾向がありました。もちろん、これが常に当てはまるわけではありませんが、多くの場合、複雑なデジタルアプリやモバイルアプリを構築するのは、コードを理解し、製品に関連するデータのレポートに非常に満足しているプログラマーやUXの人々です。

セルフサービスと集中型計測

前の項目に基づいて、差別化のもう1つの領域は、デジタル分析インストルメンテーションです（これを実装と呼ぶ人もいます）。インストルメンテーションとは、コードを使用してデジタル分析製品内のデータを収集するための用語です。マーケティング分析の世界では、マーケターが開発チームと協力してビジネス上の質問を特定し、それらに回答するために必要なデータポイントを特定することは非常に一般的です。この情報は通常、タグ付け仕様、データレイヤーに変換され、タグ管理システムでモデル化されます。このアプローチは、マーケターが十分に技術的でなく、Webページ自体にコードを追加するためのアクセス権がなかったために数年前に始まりました。

しかし、製品分析の世界では、製品について質問する人の多くは、製品を構築している人と同じです。したがって、多くの場合、より技術的です。したがって、製品チームが製品内に独自のコードを追加して、製品の分析と改善に必要なデータを収集するのが一般的です。このプロセスには一元化された側面がまだいくつかあると確信していますが、私が話すチームの多くは、より高速で不要なボトルネックを取り除くため、自社製品に「タグ付け」することを好みます。もちろん、これは他のデータガバナンスの問題を引き起こす可能性があります。そのため、たとえば、Amplitudeはデータガバナンスソフトウェア製品全体を（反復的に）取得しました。

手動と自動の洞察

マーケティング製品と製品分析製品のもう1つの違いは、洞察の自動化をどれだけ重視しているかです。私がマーケティング分析製品を使用したとき、データを細かく分析する素晴らしい方法がありますが、製品が改善の機会を自動的に特定する方法は多くありません。人気のあるマーケティング分析製品のほとんどは、何らかの形の機械学習とAIを備えていますが、すべてのレポートに普及しているわけではありません。

私が見た製品分析製品は、製品全体に機械学習とAIを組み込むことに重点を置いているようです。たとえば、コンバージョンファネルを作成する場合、Amplitudeなどの製品は、ユーザーがファネルを完了したり、離脱したりするのに貢献したイベントやプロパティを表示します。マーケティング分析製品は、どのページに迷い込んだかを表示できますが、特定のイベントやプロパティを詳細な統計的有意性とともに表示することはできません。統計と自動化された洞察の使用の増加は、製品分析製品が後で登場したか、前のメモに従ってよりデータに精通した世代のために構築されたという事実の結果である可能性があります。とにかく、これは強調に違いがある場合の単なる別の例です。

相互運用性

デジタル分析業界における最近の傾向の1つは、相互運用性です。現在、多くの組織が「MarTechスタック」と「分析スタック」について話し合っています。過去数年間、組織はマーケティングや製品のニーズのさまざまな部分に「最高の」製品を使用したいと考えてきました。以前は、さまざまなMarTechベンダーまたはバックエンドデータベースを統合することは、時間と費用がかかりました。しかし、最近では、APIにより、他のデジタル製品やデータベース間でデータやユーザーのコホートを簡単に送信できるようになりました。

ほとんどの場合、マーケティング分析ベンダーは「スイート」アプローチ（ほとんどのMarTechスタックに1つのベンダーを使用）に傾倒していますが、製品分析ベンダーは「ベストインブリード」アプローチに傾倒しています。これらのアプローチにはそれぞれ長所と短所がありますが（おそらく後で別のブログ投稿）、マーケティングベンダーと製品分析ベンダーの違いのポイントになっています。

未来

ご覧のとおり、マーケティング分析ベンダーが類似しているすべての点で、さまざまな機能を強調している場所があります。あるタイプのベンダーが強調されていなかったほとんどの場合、新しい機能が追加されている可能性があります。組織は、複数のデジタル分析ベンダーを使用することで顧客体験から洞察を得ることができることを認識しているため、マーケティングチームと製品チームの両方で1つのデジタル分析製品を標準化することが将来的に推進されると予測しました。最終的には、すべてのデジタル分析ベンダーが前述の項目に集中しているため、マーケティングベンダーと製品分析ベンダーを区別する方法が実際にはありません。「デジタル分析」ベンダーが存在する可能性があります。

ご想像のとおり、Amplitudeでは、業界のトレンドは製品分析とマーケティング分析の機能に向かっていると考えています。この信念は、マーケティング分析の世界から製品分析の世界に移行した私の理由の1つでした。プライバシー（GDPR）とサードパーティのCookieによる激動の変化により、将来は買収よりも保持が重要になると思います。また、デジタルマーケターがデジタル製品チームに移行する傾向も見られます。

このブログシリーズで表明された見解に賛成するか反対するかにかかわらず、マーケティングと製品分析に関して考えるべきことがいくつかあることを願っています。私が見逃していると思われる他の違いがある場合は、お知らせください。上記の項目のいくつかをより深く掘り下げることに興味がある場合は、これらの領域のいくつかについて深く掘り下げた無料のデジタル分析製品購入者ガイドを作成しました。