데이터 및 분석 분야는 방대합니다. 사람들이 내가 전문적으로 무엇을 하느냐고 물으면 나는 디지털 분석 분야에서 일한다고 말하며 그들이 그 지역에 있지 않는 한 그것이 무엇을 의미하는지 전혀 모릅니다. 어떤 사람들은 소매점, 물류, 주식 시장 등의 분석 업무를 수행합니다. 요즘 모든 사람들이 분석을 하고 있는 것 같습니다. 웹사이트/모바일 앱 분야의 사람들도 마케팅 분석과 제품 분석의 차이점을 설명하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.

그러나 지난 몇 년 동안 가장 혼란스러웠던 영역 중 하나는 디지털 분석과 비즈니스 인텔리전스 간의 차이를 이해하는 것이었습니다. 저는 조직에서 비즈니스 인텔리전스 제품이 있기 때문에 디지털 분석 제품이 필요하지 않거나 그 반대의 경우도 마찬가지라고 저에게 많은 대화를 나눴습니다. 따라서 이 게시물에서는 대화에서 이 두 분야의 차이점을 설명하는 방법을 설명합니다.

디지털 분석

내 블로그 게시물을 팔로우하는 대부분의 사람들은 디지털 분석에 익숙할 것입니다. 저는 디지털 분석을 디지털 자산 및 경험을 개선하거나 최적화하기 위해 해당 데이터를 사용하기 위해 디지털 사용자 행동 데이터를 수집 및 분석하는 것으로 정의합니다. 디지털 분석 제품은 디지털 작업(이벤트), 캠페인, 콘텐츠, 사용자 경로 흐름 및 고객이 웹사이트 또는 모바일 애플리케이션을 사용할 때 취하는 기타 행동을 추적합니다. 이 분야의 일반적인 공급업체로는 Google Analytics, Adobe Analytics, Amplitude 등이 있습니다. 과거에 저는 다양한 유형의 디지털 분석 제품이 향후 몇 년 동안 어떻게 수렴될 것이라고 생각하는지에 대해 글을 썼습니다.

비즈니스 인텔리전스

비즈니스 인텔리전스 제품은 조직 내에서 매우 인기를 얻었으며 비즈니스 인텔리전스 제품이 없는 조직을 찾기가 어려울 것입니다. 비즈니스 인텔리전스 제품은 조직에 중요한 KPI에 대한 높은 수준의 요약을 제공합니다. 종종 비즈니스 인텔리전스 제품은 경영진과 공유되는 상위 수준 대시보드의 형태를 취합니다. 비즈니스 인텔리전스 대시보드는 종종 디지털 분석, CRM, 물리적 상점, 내부 데이터 웨어하우스 등의 데이터를 결합합니다. 비즈니스 인텔리전스 영역에서 인기 있는 공급업체로는 Tableau, Power BI, Looker 및 Domo가 있습니다.

디지털 분석과 비즈니스 인텔리전스

따라서 몇 가지 기본 정의를 통해 디지털 분석과 비즈니스 인텔리전스 제품이 어떻게 다른지 살펴보겠습니다.

데이터 소스 및 플랫폼 간 측정항목

비즈니스 인텔리전스 제품은 종종 다양한 소스의 데이터를 통합합니다. 저는 이것을 여러 데이터 시스템에서 가져온 데이터의 "가장 큰 히트"라고 생각하고 싶습니다. 모든 유형의 데이터를 디지털 분석 제품으로 스트리밍하는 것은 의심할 여지 없이 가능하지만 대부분의 조직에서는 데이터를 웹사이트 및 모바일 애플리케이션으로 제한합니다. 그러나 세상이 점점 더 디지털화됨에 따라 매장, 콜센터, 심지어는 실제 제품에서도 Amplitude 데이터와 같은 디지털 분석 제품을 보내는 고객이 점점 더 많아지고 있습니다.

비즈니스 인텔리전스 제품의 주요 판매 포인트 중 하나는 하나의 독립형 플랫폼에서는 어려운 방식으로 다양한 플랫폼의 메트릭을 결합할 수 있다는 것입니다. 예를 들어, 디지털 분석 플랫폼에서 5월 3일에 조직의 고유 방문자가 1,000,000명이라고 보고했다고 가정해 보겠습니다. CRM 시스템에 따르면 같은 날 20,000개의 MQL(마케팅 자격을 갖춘 리드)이 생성되었습니다. 조직은 비즈니스 인텔리전스 제품을 사용하여 이 두 메트릭을 나누어 MQL/고유 방문자라는 새로운 KPI를 생성할 수 있습니다. 이러한 순 방문자를 판매 MQL에 연결하는 쉬운 방법은 없을 수 있지만 상위 수준에서는 추세를 보고 둘 사이에 관계가 있는지 확인할 수 있습니다. 이 조직 은 MQL 데이터를 디지털 분석 제품으로 가져올 수 있지만 대부분은 비즈니스 인텔리전스 제품에서 수행할 것입니다.

예전에는 이러한 유형의 작업을 Microsoft Excel(OG BI 도구!)에서 수행할 수 있었지만 Excel은 데이터 가져오기 및 데이터베이스 기능에 제한이 있었습니다. 나는 비즈니스 인텔리전스 제품을 스테로이드 기반의 Excel이라고 생각합니다. 비즈니스 인텔리전스 제품의 장점은 여러 데이터 소스를 쉽게 결합하고 조직이 서로 다른 시스템의 모든 종류의 메트릭을 혼합하고 일치시킬 수 있다는 것입니다. 종종 조인 요소는 날짜이지만 경우에 따라 다른 기본 키를 사용하여 다른 소스의 데이터를 조인할 수 있습니다.

이 중 일부는 디지털 분석 제품에서 수행할 수 있지만 복잡하고 시간이 많이 걸립니다. 디지털 분석 제품의 대시보드는 웹사이트 및 디지털 애플리케이션과 관련된 데이터 요약에 초점을 맞추는 경향이 있습니다.

데이터 탐색

디지털 분석과 비즈니스 인텔리전스 제품의 가장 큰 차이점은 데이터 탐색 영역입니다. 데이터 탐색은 두 제품 유형 모두에서 발생할 수 있지만 매우 다른 방식으로 수행됩니다. 비즈니스 인텔리전스 제품에서는 일반적으로 사용 가능한 보고서 유형에 제한이 있습니다. 예를 들어 판매에 대한 KPI가 있는 경우 비즈니스 인텔리전스 제품은 이를 영업 담당자 또는 지역별로 분류할 수 있습니다. 그러나 디지털 분석 제품에서 데이터 탐색에는 비즈니스 인텔리전스 제품에는 없는 메트릭 분석 및 기타 여러 보고서 유형이 포함됩니다. 다음은 몇 가지 예입니다.

경로 흐름

디지털 분석 제품에서 고객이 페이지 또는 이벤트를 탐색하는 방법을 보고 싶을 때가 있습니다. 이는 페이지 흐름 또는 이벤트 흐름 중단을 이해하고 흐름 누수를 수정하는 데 유용할 수 있습니다. 그러나 경로 흐름에 대한 보고에는 집계된 데이터와 비교하여 고유 방문자와 관련된 타임 스탬프가 지정된 시퀀스 데이터가 필요합니다. 비즈니스 인텔리전스 제품에서 정확한 경로 흐름 보고서를 만드는 것은 어려울 것입니다.

전환 유입경로

디지털 분석 제품은 종종 전환 퍼널을 구축하는 데 사용됩니다. 이 깔때기는 전환 흐름의 주요 체크포인트를 표시하여 각 단계에 도달하는 고객 수를 확인합니다. 경로 흐름과 비슷하게 들리지만 고객이 취하는 모든 경로에 덜 집중하고 특정 단계를 수행하는 데 더 관심이 있다는 점에서 다릅니다. 고객이 포함되도록 설정된 순서대로 작업을 수행해야 하는 전환 유입경로도 구축됩니다. 이 주문 순서 요구 사항은 디지털 분석 제품이 어떤 고객이 각 단계를 어떤 순서로 완료했는지 이해해야 함을 의미합니다. 비즈니스 인텔리전스 제품은 event1 및 event2가 발생한 횟수를 보고할 수 있지만 동일한 사용자가 두 이벤트를 올바른 순서로 수행했는지 이해하기 어려울 것입니다.

동질 집단 및 세그먼트

디지털 분석 제품의 가장 강력한 측면 중 하나는 임시 사용자 집단(또는 세그먼트)을 구축하는 기능입니다. 이러한 집단은 이벤트 동작, 속성 또는 탐색 동작을 기반으로 할 수 있습니다. 일단 생성되면 코호트를 사용하여 다양한 고객 그룹을 비교할 수 있으며 코호트는 개인화 또는 마케팅 활동을 위해 다른 시스템으로 보낼 수 있습니다.

대부분의 비즈니스 인텔리전스 플랫폼은 사용자 중심이 아닙니다. 그들은 사용자보다 숫자에 중점을 둡니다. 따라서 비즈니스 인텔리전스 제품을 사용하여 분석 또는 마케팅 목적으로 사용자 집단을 만드는 것은 일반적이지 않습니다.

신원 확인

디지털 분석의 핵심 구성 요소는 ID 개념입니다. 디지털 분석에서는 현재 사용자가 지난 주에 디지털 자산을 사용한 사용자와 동일한지 아는 것이 중요합니다. 이 문제를 해결하기 위해 디지털 분석 제품은 사용자를 식별하고 사용자가 알려져 있는지 여부를 결정하는 메커니즘을 구축했습니다. 일부는 타사 쿠키를 통해 이 작업을 수행하고 다른 일부는 자사 인증을 통해 이 작업을 수행합니다.

비즈니스 인텔리전스 제품은 전통적으로 ID 확인을 시도하지 않았습니다. 고객 ID별로 메트릭을 보고 결합할 수 있지만 익명의 사용자 데이터를 검토하고 사용자가 이전에 알려진 엔터티인지 확인하도록 구축되지 않았습니다.

보유

시간이 지남에 따라 디지털 경험으로 돌아가는 고객과 고객의 수를 이해하는 것은 디지털 분석의 필수적인 부분입니다. 디지털 팀은 디지털 분석 데이터를 사용하여 습관을 형성하고 수익을 창출할 수 있도록 유지를 유도하는 기능 또는 마케팅 캠페인을 확인합니다. 보유에 대한 보고는 현재 디지털 제품을 사용하고 있는 고객이 이전에 거기에 갔는지, 얼마나 자주 갔는지 확인하기 위해 신원 확인이 필요합니다.

비즈니스 인텔리전스 제품은 사용량에 대해 보고할 수 있지만 동일한 사용자가 계속해서 재방문하는지 여부를 이해하도록 구축되지 않은 제품이 많습니다. 고객 식별자를 활용하여 이를 수행하는 몇 가지 방법이 있을 수 있지만 이는 각 고객에 대한 시계열 데이터 및 통계를 사용하여 보존 버킷 및 기간을 표시하는 보고서와 결합되어야 합니다. 이러한 기능은 비즈니스 인텔리전스 제품에는 거의 없습니다.

청중

디지털 분석과 비즈니스 인텔리전스 제품의 또 다른 차이점은 각 유형의 사용자가 제품에 참여하는 빈도입니다. 비즈니스 인텔리전스 제품은 일반적으로 고위 경영진과 경영진을 위해 만들어지고 사용됩니다. 하위 직원이 도구를 사용하여 보고서 및 대시보드를 개발할 수 있지만 보고서 및 대시보드의 주요 수신자는 종종 경영진입니다. 비즈니스 인텔리전스 제품은 종종 경영진이 비즈니스 인텔리전스 제품을 통해 자신의 비즈니스에 대해 얼마나 쉽게 배울 수 있는지 선전합니다.

디지털 분석 제품은 경영진을 위해 제작되었지만 디지털 분석가, 마케팅 분석가 또는 제품 팀에서도 많이 사용합니다. 디지털 분석 제품은 높은 수준의 세부 정보를 모두 제공하므로 조직의 거의 모든 사람이 디지털 분석 제품에 액세스할 수 있습니다. 경영진은 디지털 분석 제품에서 높은 수준의 대시보드를 볼 수 있지만 데이터에 정통한 경영진만이 데이터를 더 깊이 파고들 것입니다. 디지털 분석 제품의 복잡성이 비즈니스 인텔리전스 산업의 부상에 기여한 요인 중 하나라고 생각합니다. 인기 있는 비즈니스 인텔리전스 제품 중 하나는 디지털 분석 제품의 전 CEO가 설립했습니다. 그는 자신의 디지털 분석 제품에서 비즈니스를 운영하는 데 필요한 높은 수준의 메트릭을 볼 수 없다는 사실에 좌절했습니다!

데이터 세분성

디지털 분석 제품은 주로 웹사이트와 모바일 애플리케이션에서 데이터를 수집합니다. 그러나 최근 몇 년 동안 이는 다른 많은 데이터 유형(예: 매장 데이터, 콜 센터 등)을 포함하도록 확장되었습니다. 그러나 수집된 데이터는 종종 매우 세분화된 수준입니다. 일반적인 데이터 포인트에는 버튼 및 링크에 대한 클릭 또는 스와이프, 특정 페이지 보기, 웹사이트 검색 상자에 입력된 단계 등이 포함될 수 있습니다. 대부분의 조직에서는 매월 수십억 개의 이벤트 데이터를 수집하고 이 데이터는 디지털 분석 제품 내의 보고서에 집계됩니다. .

항상 그런 것은 아니지만 비즈니스 인텔리전스 제품은 종종 덜 세분화된 수준에서 데이터를 수집합니다. 예를 들어 비즈니스 인텔리전스 제품을 사용하여 CRM 데이터를 표시하는 경우 Salesforce에서 리드를 제공할 수 있습니다. 이 데이터는 종종 웹사이트의 조회 수준 데이터만큼 세분화되지 않습니다. 예외가 있기는 하지만 많은 조직에서 원본 데이터와 모든 세부 사항을 복제하는 대신 비즈니스 인텔리전스 제품에 요약 정보를 보냅니다. 또 다른 예로는 디지털 분석 제품의 주문 및 수익 파이프가 있습니다.

더 나은 함께

대부분의 조직에서는 디지털 분석 제품 과 비즈니스 인텔리전스 제품이 하나가 아니라 있어야 합니다. 여기에 설명된 대로 이러한 제품은 다르지만 상호 보완적일 수 있습니다. 언젠가는 산업 통합이 이루어지고 한 공급업체가 디지털 분석 및 비즈니스 인텔리전스 제품을 소유하게 되지만 지금까지는 그런 일이 없었습니다. 최대 규모의 디지털 분석 제품을 보유한 구글도 비즈니스 인텔리전스 제품(Looker)을 구매했다.

디지털 분석 제품이 언젠가는 많은 비즈니스 인텔리전스 사용 사례를 다룰 수 있을 것이라고 생각하지만, 비즈니스 인텔리전스 제품이 디지털 분석 사용 사례를 다루기는 어려울 것이라고 생각합니다. 가까운 장래에 두 제품이 분리될 것이라고 생각하지만, 한 제품이 다른 제품을 추월하는 데 베팅한다면 디지털 분석에 투자하여 비즈니스 인텔리전스를 추월하고 그 반대입니다.

현재로서는 조직에서 이러한 제품 중 하나만 필요하다고 주장하는 경우 이 콘텐츠를 검토하고 기술 간의 차이점을 더 잘 이해하도록 하는 것이 좋습니다. 동료가 제품이 하나만 필요하다고 고집한다면 비즈니스 인텔리전스 제품에서 디지털 분석 사용 사례를 수행하는 방법을 보여달라고 요청하거나 그 반대의 경우도 마찬가지입니다. 일반적으로 하나의 제품을 사용한다고 주장하는 사람들은 두 가지 유형의 제품을 모두 사용해 본 경험이 없거나 단순히 예산을 줄이려고 합니다. 디지털 분석과 비즈니스 인텔리전스 제품이 매우 다르고, 다른 목표를 갖고 있고, 다른 대상을 갖고 있고, 다른 문제를 해결한다는 사례를 쉽게 만들 수 있습니다.