저는 20년 넘게 디지털 분석 세계에 있었습니다. 이 기간 동안 저는 클라이언트 측에서 두 번, 컨설팅 측에서 한 번, 벤더 측에서 두 번 있었습니다. 그래서 저는 조직이 디지털 분석 제품을 선택하는 방법에 대한 모든 관점을 보았습니다. 디지털 분석에 고유한 사항이 있을 수 있지만 제가 관찰한 많은 사항은 모든 소프트웨어 제품을 선택하는 데 적용됩니다. 하지만 내 전문 분야는 디지털 분석이기 때문에 이 게시물의 내용은 이 장르로 한정하겠습니다.

처음에는 디지털 분석 제품(또는 일부에서는 "도구"라고 부르기도 함)이 아마도 디지털 분석 프로그램에서가장중요하지 않은 측면임을 명시하는 것이 중요합니다. 선택한 제품이 디지털 분석의 성공과 실패를 가르는 차이라면 뭔가 잘못하고 있거나 기준을 너무 낮게 설정한 것입니다. 일부 디지털 분석 제품이 다른 제품보다 우수하다고 생각하지만 제품 자체만으로는 성공을 이루거나 깨뜨리기에 충분하지 않습니다. 또한 일부 디지털 분석 제품은 다른 제품보다 조직의 문화에 "적합"하다고 생각합니다. 따라서 조직의 문화 또는 기술과 일치하는 디지털 분석 제품을 선택하면 채택 및 성공을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그러나 올바른 사람과 프로세스가 있으면 조직은모든​​디지털 분석 제품으로 성공할 수 있습니다. 반대로 잘못된 사람과 프로세스를 사용하면 최고의 분석 제품으로 실패할 수 있습니다.

이 게시물에서는 조직이 디지털 분석 제품 선택에 접근하는 방법과 현재 많은 관행에 결함이 있다고 생각하는 이유를 공유하고 싶습니다. 나는 또한 그 과정에서 내 조언을 공유하려고 노력할 것입니다. 현재 디지털 분석 공급업체에서 일하고 있지만 이 게시물은 공급업체에 구애받지 않습니다.

관성

누구의 말에도 불구하고 향후 5년 동안 조직의 디지털 분석 제품을 결정하는 가장 큰 요인은 현재 사용하는 제품입니다. 관성(또는 내가 때때로 게으름이라고 생각하는 것)은 매우 강력합니다. 나는 현재 공급업체에 대해 불평하는 데 많은 시간을 할애하지만 항상 그 공급업체에 머무르는 많은 조직과 이야기를 나눴습니다. 종종 조직은 그들이 알고 있는 것이기 때문에 그들이 가진 것을 고수하고 변화는 어렵습니다. 그러나 관성은 종종 다음과 같은 몇 가지 하위 주제로 구성됩니다.

훈련

디지털 분석 제품에 대해 사용자를 교육하는 데는 시간이 걸립니다. 새 제품으로 이동하면 모든 사용자를 재교육해야 한다는 우려가 있습니다. 소수의 사람들만이 정기적으로 디지털 분석 제품을 사용하는 것을 보았습니다. 재교육에 대한 두려움은 과장된 경우가 많으며 이것이 장애물이 되기 전에 재교육해야 하는 사용자 수를 정량화하는 것이 좋습니다.

획득

조달을 통해 새로운 공급업체를 확보하는 데 필요한 작업 때문에 싫어하는 디지털 분석 제품을 사용하는 조직이 얼마나 많은지 놀라움을 금치 못합니다. 조달 회피는 특히 금융 서비스 조직에서 만연합니다. 너무 많은 조직이 조달(또는 조달에 대한 두려움)에 따라 사용하는 제품을 결정합니다. 이전에 모든 조직이 어떤 제품으로든 성공할 수 있다고 말했지만 현재 제품이 제대로 작동하지 않고 사람이나 프로세스 문제가 아닌 경우 조달을 핑계로 삼아 새 제품을 보지 말아야 합니다. .

재구현

디지털 분석 제품 결정에 영향을 미치는 관성의 또 다른 측면은 신제품 재구현과 관련된 작업입니다. 물론 아무도 디지털 분석 제품을 다시 구현하고 싶어하지 않습니다. 처음에는 좀처럼 잘 되지 않는데 왜 또 하고 싶나요? 그러나 오늘날 디지털 분석 구현 작업의 대부분은 데이터 계층, CDP 또는 태그 관리 시스템에 있습니다. 이를 잘 구현했다면 분석 공급업체를 전환할 때 프로세스의 마지막 부분만 다른 엔드포인트로 전송해야 합니다. 그리고 대부분의 디지털 분석 구현은 너무 많이(그리고 많은 쓰레기를) 추적하므로 새 제품으로 다시 구현하는 것은 깨끗한 슬레이트로 새로 시작할 수 있는 기회가 될 수 있습니다!

과거 데이터 보존

일부 조직에서는 과거 데이터(주로 전년 대비 데이터)를 유지하는 것이 신제품으로 전환하는 데 걸림돌이 된다고 말합니다. 조직은 거의 모든 디지털 분석 제품에 다시 채울 수 있는 데이터 웨어하우스에 모든 디지털 분석 데이터를 백업해야 합니다. 또한 대부분의 조직은 그들이 주장하는 만큼 기록 데이터를 사용하지 않습니다.

경력 보존

이는 "관성"과도 연관될 수 있지만 조직이 디지털 분석 제품을 선택하는 또 다른 방법은 경력 보존입니다. 디지털 분석 업계의 많은 사람들은 "도구 전문가"입니다. 그들은 특정 도구를 기반으로 경력을 쌓았습니다. 나도 그들 중 하나였기 때문에 알아야 한다. 거의 20년 동안 저는 "Adobe Analytics" 사람(이전에는 Omniture SiteCatalyst 시절에는 "Omniman"으로 알려짐)으로 알려졌습니다. Adobe Analytics에 대해 알아야 할 모든 것을 알고 있었습니다. 내가 회사에 갔다면 Adobe Analytics를 사용하는 회사만 선택했을 것입니다. 그래야만 가치를 더할 수 있기 때문입니다. 내가 컨설턴트였을 때 내게 접근하는 모든 컨설팅 고객은 내가 Adobe Analytics 전문가라는 것을 알고 있었습니다. Adobe에서 Google Analytics로 전환하라는 조언을 받으려고 저를 찾아오신 것이 아닙니다. 귀하는 Adobe Analytics 사용을 개선하는 데 도움을 주기 위해 저를 찾아오셨습니다.

내가 이것의 극단적인 예였지만, 업계의 많은 사람들은하나의디지털 분석 제품만 알고 있습니다. 기업 측에서 일하는 경우 조직이 자신이 알고 있는 제품에서 멀어지도록 제안하는 데 방해가 됩니다. 그렇게 하면 가치가 떨어지고 직장을 잃게 될 수 있습니다. 이러한 이유로 많은 사람들이 알고 있는 디지털 분석 제품의 결함을 간과합니다. 그러나 이 사람들이 훌륭한 구현자 또는 분석가라면 디지털 분석 제품에 자신의 기술을 적용할 수 있을 만큼 자신감이 있어야 합니다. 여러 제품을 알면 장기적으로 귀하의 가치가 더욱 높아집니다.

컨설팅/기관 편향

방금 설명한 경력 보존 문제는 컨설팅 회사 및 에이전시 내의 제도적 수준에도 존재합니다. 많은 조직이 특정 디지털 분석 공급업체를 전문으로 하는 컨설팅업체 또는 에이전시와 관계를 맺고 조언을 얻습니다. 일부 컨설팅 및 대행사는 여러 디지털 분석 제품을 알고 있지만 대다수가 한두 가지를 전문으로 한다는 것을 알게 되었습니다. 즉, 컨설턴트는 하나 또는 두 개의 제품에 대한 전문 지식만 가지고 있습니다. 따라서 그들과 작업할 때 그들이 알고 있는 제품을 추천하는 경우가 될 것입니다(예전의 "망치만 있으면 모든 것이 못처럼 보입니다" 증후군).

컨설턴트와 에이전시는 고객의 이익을 업무의 중심에 두어야 하지만 너무 자주 고객보다 자신의 이익을 우선시하는 경우가 많습니다. 때때로 컨설팅 회사와 대행사는 고객 추천에 대해 벤더로부터 리베이트를 받습니다. Google은 GA 360이 처음 나왔을 때 유명하게도 이렇게 했습니다. 에이전시는 그것을 $150,000에 팔았고 "제한된 지원"을 제공하기 위해 구매 가격의 $75,000를 유지했습니다. 실제로 대부분은 파인더 수수료였습니다. GA 360에 충분한 고객을 유치하면 많은 돈을 벌 수 있고 다른 벤더가 동일한 리베이트를 제공하지 않는다면 어떤 제품을 추천하시겠습니까?

기능 전쟁!

디지털 분석 공급업체를 평가할 때 기능 전쟁에 휘말리는 것이 일반적입니다. 각 공급업체는 경쟁업체에 없는 기능을 보여줍니다. 각 제품의 자세한 기능을 이해하는 것이 중요하지만 사과와 사과를 비교하고 사용할 기능에 집중해야 합니다. 공급업체 A가 모든 것을 할 수 있고 공급업체 B가 아무것도 할 수 없는 기능 차트를 피하십시오! 데이터와 마찬가지로 사물을 왜곡하고 원하는 이야기를 전달할 수 있는 방법이 항상 있습니다. 공급업체(저 포함!)는 이 작업을 잘 수행합니다. 듣고 메모하되 그것을 주요 평가 기준으로 삼지 마십시오!

기성 제품 대 나만의 제품 만들기

디지털 분석 여정의 어느 시점에서 귀하 또는 귀하의 팀원은 기성품 분석 제품을 구매하는 대신 자체 분석 솔루션을 구축할 것을 제안할 것입니다. 모든 조직은 충분한 오픈 소스 도구를 결합하고 비용을 절감할 수 있다고 생각하는 단계를 거칩니다. 나는 그 야망에 박수를 보내지만 아직 그것이 잘 풀리는 것을 보지 못했다. 기성품 디지털 분석 제품과 동등한 제품을 구축했다면 이제 팀에서 자체 비즈니스와 독립적인 디지털 분석 소프트웨어 비즈니스를 지원하고 있는 것입니다. 고장이 나면 공급업체가 아니라 귀하의 문제입니다. 이러한 노력은 큰 의도로 시작하지만 시간이 지남에 따라 사람들이 조직을 떠나면 무너지는 경향이 있습니다. 데이터가 귀하의 비즈니스(예: Twitter)에 필수적이거나 귀하가 이를 지원할 만큼 충분히 큰 경우(예: Amazon.com)가 아니면 직접 구축하는 대신 다른 사람에게 비용을 지불해야 합니다. 시스템에서 버그를 제거할 수 없다면 데이터 아키텍처의 일부(예: 데이터 파이프라인, 이벤트 수집기 등)만 구축하겠습니다.

스위트 구입

경우에 따라 공급업체는 전체 제품군 구매의 이점을 강조합니다. 디지털 분석 제품에 대해 이야기하고 있으므로 제품군을 제공하는 공급업체와 제공하지 않는 공급업체를 알 수 있습니다. 한 벤더로부터 제품군을 구매하는 것은 잘못된 것이 아닙니다. 진정한 시너지 효과는 하나의 생태계에 전념함으로써 얻을 수 있습니다(Apple 고객에게 문의하십시오). 그러나 이러한 시너지 효과에는 몇 가지 조건이 붙어 있습니다. 어떤 경우에는 제품군의 제품이 모든 솔루션에 대해 "동종 최고"가 아닙니다. 벤더가 5-6개의 솔루션으로 최고의 제품을 보유하는 것은 거의 불가능합니다. 그러나 각 제품이 귀하의 요구 사항을 충분히 충족하고 하나의 공급업체에 "올인"하려는 경우 제품군 접근 방식이 기술 스택을 단순화하고 통합 부담을 완화하는 최선의 방법이 될 수 있습니다.

그러나 "스위트" 접근 방식의 또 다른 단점은 가격 결정력의 잠재적인 손실입니다. 좋든 싫든 벤더가 자신의 제품군에서 여러 제품을 판매한 후에는 다른 제품으로 변경하는 것이 어렵다는 것을 알고 있습니다. 그들은 조직 주변에 가상의 해자를 구축했습니다. 이렇게 하면 제품 중 하나만 사용하는 경우보다 제품군 공급업체에 훨씬 더 많은 가격 탄력성을 제공합니다. 많은 제품군 공급업체는 여러 제품을 구매하면 비용이절감된다고 주장하지만, 어느 날 갑자기 눈을 뜨고 몇 년 전보다 훨씬 더 많은 비용을 지불하고 있다는 사실을 깨닫는 많은 회사의 이야기를 들었습니다.

지난 몇 년 동안 시장에는 약간의 "안티 스위트(anti-suite)" 사고방식이 있었으며 이는 디지털 분석 시장에도 영향을 미쳤습니다. 사람들이 "최신 데이터 스택"이라고 하면 데이터 스택의 서로 다른 부분에 여러 공급업체를 활용하기 위한 코드인 경우가 있습니다. 일부 조직은 각 영역에서 가능한 최고의 제품으로 작업하기를 원하고 기술 환경이 여러 이종 제품을 통합하는 것이 더 관리하기 쉬운 수준으로 발전했다고 생각합니다. 여기에 옳고 그른 대답이 있다고 생각하지 않지만 조직 내에서 논의할 가치가 있습니다.

고객 리뷰 사이트

B2B 공간에는 많은 제품 리뷰 사이트가 있습니다. 이 사이트에서 고객은 제품에 대한 경험을 평가하고 제품에 대한 일화를 공유합니다. 저는 이러한 리뷰 사이트에서 공급업체에 대해 화를 내거나 빨아들이고 싶어하는 사람들의 리뷰가 종종 있음을 발견했습니다. 제품을 매일 사용하는 대부분의 사람들은 공개 포럼에서 자신의 의견을 표명할 실질적인 동기가 없기 때문에 리뷰는 극단으로 치우치는 경향이 있습니다. 그래서 저는 이러한 리뷰 사이트를 약간의 소금으로 가져갈 것입니다.

업계 분석가 리뷰

벤더 피드백의 또 다른 소스는 업계 분석가 리뷰입니다. Forrester, Gartner 등과 같은 조직은 공급업체 및 고객을 만나 긴 기준 목록에 따라 공급업체를 평가하고 이러한 결과를 Gartner Magic Quadrant 또는 Forrester Wave와 같은 보고서에 게시합니다. 이러한 평가는 위에서 언급한 고객 리뷰 사이트보다 과학적인 경향이 있지만 더 객관적일 수 있습니다. 이러한 보고서의 경우 공급업체는 업계 분석가가 언급한 고객 참조 자료를 제출하므로 공급업체에 대한 최상의 사례 보기를 얻을 수 있습니다. 그러나 일부 사람들이 모르는 것은 이러한 분석가가 연중 내내 고객 문의 전화를 받고 이러한 주요 평가 외에도 문제의 공급업체에 대한 보다 현실적인 관점을 제공하는 다양한 피드백(좋거나 나쁜)을 듣는다는 것입니다. 전반적으로 이러한 보고서는 업계가 어디로 가고 있는지, 동일한 공간에서 어떤 공급업체가 운영되고 있는지 확인하기 위한 좋은 출발점입니다.

지원하다

너무 자주평가 절하되는제품 평가 요소 중 하나는 고객 지원입니다. 벤더를 선택하면 파트너 관계를 맺게 됩니다. 그러나 많은 조직은 디지털 분석 공급업체로부터 받는 지원이 형편없다는 사실을 알게 됩니다. 일부 공급업체는 직접적인 지원을 제공하지 않고 대신 위에서 언급한 컨설팅/기관을 활용하여 지원을 제공합니다. 이는 제품 버그가 발생하거나 중요한 기능 요청이 있을 때 도움이 되지 않습니다. 다른 공급업체는 적절한 지원을 제공할 만큼 제품을 잘 알지 못하는 해외 리소스에 지원을 아웃소싱합니다. #Measure Slack 그룹에서 시간을 보내면 필연적으로 많은 공급업체를 비난하는 스레드를 찾을 수 있습니다. 그러나 대부분의 경우 열악한 지원에 대해 불평하는 사람들은 위와 같은 이유로 분석 제품을 계속 사용합니다.

더 많은 조직이 받는 지원의 우선순위를 정해야 합니다. 저를 완전히 무시하는 업체보다는 가끔 실수하지만 책임지고 개선하기 위해 열심히 노력하는 공급업체와 함께 일하고 싶습니다. 그러나 너무 자주 고객이 기준을 너무 낮게 설정하고 그들이 받는 형편없는 지원이 다른 공급업체로부터 받는 것과 동일한 유형의 지원이라고 가정합니다.

가격

현실 세계에서는 가격이 중요합니다. 일부 제품은 다른 제품보다 비쌉니다. 동시에 가격이 모든 것이 되어야 한다고 생각하지 않습니다. 많은 조직이 가격을 너무 강조하는 것을 봅니다.

큰 틀에서 성공하려면 사람, 프로세스 및 제품이 필요합니다. 일을 올바르게 수행하고 있다면 디지털 분석의 사람과 프로세스 부분은 디지털 분석 제품보다훨씬더 많은 비용이 듭니다. 따라서 디지털 분석 제품에 얼마를 지출하느냐가 결정 요인이 되어서는 안 됩니다.

그러나지나치게비싼 디지털 분석 제품을 구매하면 사람과 프로세스에 대한 남은 예산에 직접적인 영향을 미칠 수 있는 경우가 있습니다. 그렇다면 매일 제품보다 사람과 프로세스를 선택하는 것이 좋습니다. 예를 들어, 나는 50%의 비용으로 필요한 작업의 80%를 달성할 수 있는 디지털 분석 제품과 두 배 더 비싸고 필요한 작업의 100%를 달성할 수 있는 디지털 분석 제품을 구매할 것입니다. 당신이 놓친 20%를 사용하는 사용자는 거의 없습니다.

경영진 관계

아무도 그것에 대해 이야기하는 것을 좋아하지 않지만 경영진 관계, 멋진 저녁 식사, 골프 외출은 생각보다 자주 작동합니다! 사람들은 멋진 공급업체 회의 참석, 근사한 저녁 식사, 스키 타기, 경마장에서 멋진 자동차 운전하기 등을 좋아합니다. 당신이 회사의 분석 제품에 대한 의사 결정자이고 공급업체가 당신을 잘 대우한다면 당신은 의식적으로나 무의식적으로 그들에게 계약 갱신. 저는 많은 사람들이 공급업체와 고객보다 우정으로 바뀌는 공급업체 관계에 빠져드는 것을 보았습니다.

또한 디지털 분석 팀이 다른 제품을 사용하기를 원하지만 상사의 상사가 공급업체의 임원과 오랜 관계를 유지하는 경우도 보았습니다(종종 컨트리 클럽과 관련이 있습니다!). 이러한 관계는 실제 제품에 대한 팀의 의견을 쉽게 능가할 수 있습니다.

제품을 평가하는 방법

따라서 앞에서는 디지털 분석 제품을 평가할 때하지 말아야할 일을 많이 다루었습니다. 디지털 분석 제품을 평가하는 것이 어떻습니까? 제품을 평가할 때 묘책은 없지만 제 조언은 다음과 같습니다.

1. 문화에 집중 – 조직의 문화에 대해 자신에게 정직하십시오.디지털 분석에서 성공하려면 중앙 집중식 또는 셀프 서비스 환경이 필요합니까? 조직의 사람들이 자신의 데이터를 얻기를 원합니까, 아니면 지원 티켓을 제출하고 다른 사람이 보고서를 작성하도록 하는 것을 선호합니까? 해당 접근 방식에 맞는 제품을 활용해야 합니다. 당신의 조직은 빌드 vs 구매입니까? 구매 조직의 목구멍에 빌드 접근 방식을 주입하려고 시도하지 마십시오(또는 그 반대).
2. 오늘을 위해 구매 – 조직과 팀에 대해 "열망적인" 관점을 가진 많은 조직을 봅니다.그들은 디지털 분석과 관련하여 10점 만점에 9점이 되기를원하기때문에 10점 만점에 9점이라면사용할 제품을 구매하지만 실제로는 현재 10점 만점에 3점에 가깝습니다. 즉, Ford의 모든 기능을 거의 사용하지 않을 때 Ferrari에 비용을 지불하는 것과 같습니다! 귀하의 조직이현재어디에 있는지에 대해 정직하고 지금부터 몇 년 후가 아니라 현재 귀하에게 도움이 될 제품을 구입하십시오. 나중에 언제든지 업그레이드할 수 있습니다…
3. 3년마다 평가 – 3년마다 디지털 분석 제품을 재평가할 것을 제안합니다.현재 공급업체에 만족하더라도 일부 다른 공급업체와 비교하고 거기에 무엇이 있는지 확인하면 잃을 것이 없습니다. 대부분의 평가 작업은 공급업체에서 수행합니다. 여전히 현재 공급업체가 가장 마음에 든다면 올바른 제품을 계속 사용할 것이라고 확신할 수 있습니다. 흥미로운 일을 하는 다른 공급업체를 찾으면 해당 기능을 변경할 가치가 있는지 판단하거나 현재 공급업체에 해당 기능을 추가하도록 압력을 가할 수 있습니다.
4. 사용 사례에 집중 – 제품 기능 전쟁에 빠지기 쉽습니다(위 참조).그러나 조직이 달성해야 하는 실제 사용 사례에 집중한다면; 공급업체가 이러한 사용 사례를 처리하는 방법을 시연하도록 할 수 있습니다. 이렇게 하면 기능별 비교에서 벗어날 수 있습니다.
5. 네트워크 활용 – 평가 중인 각 디지털 분석 공급업체를 사용하는 조직을 찾으십시오.그런 다음 네트워크를 활용하여 해당 회사에서 일하고 해당 제품을 사용하는 신뢰하는 사람을 찾으십시오. 그런 다음 지원 등 제품이 마음에 드는지 직접 물어보십시오. 제품 사용 방법을 시연하도록 요청하십시오.
6. 구현 모듈성 – 한 공급업체에 너무 밀접하게 연결하지 마십시오.피할 수 있다면 그들의 코드를 사이트에 직접 넣지 마십시오. 구현할 때 자체 데이터 수집 스트림을 구축하여 수집하는 데이터를 제어하고 마지막 마일을 공급업체에 보냅니다. 민첩성을 유지하십시오. 4주 이내에 새 공급업체로 전환할 수 있도록 만드십시오.
7. 제너럴리스트 고용 – 디지털 분석 분석가 및 구현자를 고용할 때 벤더별 기술에 너무 집중하지 마십시오.직원들은 새로운 디지털 분석 제품을 배울 수 있습니다. 사람들에게 똑똑하거나 팀 플레이어가 되도록 가르칠 수는 없습니다! 제너럴리스트를 고용하면 특정 공급업체의 팀에 대한 편견을 피할 수 있습니다.

이것이 조직이 현재 디지털 분석 제품을 평가하는 방법에 대한 저의 관찰과 향후 제품을 평가하는 방법에 대한 제 조언입니다.