마케팅 분석 대 제품 분석(2부)

편집자 주: 이 시리즈 전체에서 제가 "마케팅 분석"이라고 하면 디지털 마케팅 분석 또는 웹 분석이라고 하는 것이 포함됩니다.

이 시리즈의 이전 게시물에서 저는 마케팅 및 제품 팀의 역할이 디지털 혁신에 의해 어떻게 영향을 받았는지 설명하고 디지털 경험과 관련하여 마케팅과 제품 간의 경계가 얼마나 모호해질 수 있는지에 대한 예를 공유했습니다. 이 게시물은 마케팅 및 제품 분석 제품 이 어떻게 다른지, 그리고 우리가 앞으로 나아가야 할 방향에 대해 설명합니다.

이전 포스트에서 말했듯이 마케팅이나 제품에 대한 질문은 마케팅 이나 제품 분석 제품으로 답을 얻을 수 있는 경우가 많습니다. 기능에 중복되는 부분이 많기 때문입니다. 두 가지 유형의 제품을 통해 다음을 수행할 수 있습니다.

• 순 방문자 수 계산
• 콘텐츠 추적
• 고객 경로 보기
• 전환 유입경로 만들기
• 디지털 마케팅 캠페인 추적
• 사용자 세그먼트/집단 구축
• 대시보드 만들기
• 등.

두 가지 유형의 디지털 분석 제품을 모두 사용해 본 결과, 마케팅 분석 및 제품 분석 공급업체를 가장 차별화하는 점은 주로 이들이 공통적으로 갖고 있는 기능의 다양한 측면을 강조 하는 방식이라는 사실을 알게 되었습니다. 다음은 내가 볼 때 차이점을 설명합니다.

웹사이트 대 앱

수년 동안 조직이 제품 분석 공급업체가 아닌 마케팅 분석 공급업체를 선택하는 주된 이유는 웹사이트에서 분석을 수행할 것인지 모바일 앱에서 분석을 수행할 것인지 여부였습니다. 모바일 앱이 등장했을 때 이 포스트에서 설명한 이유 때문에 웹사이트는 전통적으로 마케팅 팀의 영역이었던 반면 모바일 앱은 제품 팀의 영역이 되었습니다. 이러한 부서의 분기로 인해 각 팀은 자체 디지털 분석 제품을 선택하고, 마케터는 마케팅 분석 제품을 선택하고, 제품 팀은 Amplitude(또는 제품 분석 경쟁업체)와 같은 제품을 선택하게 되었습니다. 당시 모바일 앱은 디지털 트래픽 측면에서 훨씬 작았고, 경우에 따라 모바일 앱보다 다른 페르소나가 웹사이트를 사용하기도 했습니다.

그러나 이제 모바일 앱의 인기가 높아지고 동일한 사용자가 앱과 웹사이트에 모두 액세스하므로 이러한 분기로 인해 고객 경험이 일관되지 않고 분석 팀이 전체 고객 경험을 보는 것이 더 어려워졌습니다. 이것이 내가 앞으로 몇 년 동안 디지털 분석 제품에 수렴이 있을 것이라고 예측한 이유 중 하나입니다.

세션/페이지 조회 기반 vs. 이벤트 기반

마케팅 분석 경력의 대부분 동안 마케팅 분석 제품은 세션과 페이지 조회수를 기반으로 했습니다. 웹사이트 시대에서 태어난 마케팅 분석 공급업체는 기본적으로 고유 방문자, 방문 및 페이지 조회수를 캡처했습니다. 이러한 페이지 보기 및 세션 내에는 항상 이벤트가 있었지만 아키텍처는 페이지 로드 및 세션을 중심으로 구축되었습니다(일반적으로 연속적으로 30분 동안 활동이 없을 때까지 지속됨). 이 모델은 조직이 SPA(단일 페이지 응용 프로그램) 배포를 시작할 때 처음으로 문제에 직면했습니다. 마케팅 분석 공급업체는 페이지 보기 내 활동을 설명하기 위해 해결 방법을 만들어야 했습니다.

반대로 제품 분석 도구에는 전통적으로 앱 또는 웹사이트 패러다임에서 작동하는 이벤트 기반 모델이 있었습니다. 이벤트 기반 모델은 많은 고객 행동을 추적하는 것을 좋아하는 제품 팀에 적합합니다. 제품 팀은 마케팅 팀보다 더 세부적인 수준을 원하는 경향이 있습니다. 이전 게시물의 제품 방문 페이지 예를 다시 살펴보면 필터, 제품 이미지 호버 등과 같은 일부 페이지 내 상호 작용이 이벤트 기반 추적과 페이지 기반 추적에 더 적합한지 알 수 있습니다. 추적. 새로운 연구 보고서에서 Gartner는 다음과 같이 설명합니다. " ...세션 기반 구조가 오래되어 최신 사용 사례와 호환되지 않습니다. "

쿠키 대 사용자

마케팅 분석 분야에서 대부분의 경력을 쌓았을 때 운 좋게도 누가 자신의 웹사이트를 사용하고 있는지 아는 고객은 상대적으로 거의 없었습니다. 이에 대한 드문 예는 고객이 로그인을 통해 인증하도록 한 은행이었습니다. 이러한 이유로 마케팅 분석 공급업체는 제품에 "사용자"라는 개념이 없었습니다. "Joe Smith"가 한 모든 것을보고 싶다면 도전적이었습니다. 그의 쿠키 ID를 식별하고 해당 ID에 대한 세그먼트를 만들고 끝없는 경로 흐름 보고서를 볼 수 있습니다. 그러나 개인의 전체 이벤트 스트림과 해당 이벤트와 관련된 속성/차원을 쉽게 볼 수 있는 방법은 없었습니다.

이와 대조적으로 많은 모바일 앱과 기타 복잡한 디지털 경험에는 인증이 필요합니다. 이러한 이유로 Amplitude와 같은 제품 분석 도구에는 고객에 대한 정보와 고객의 모든 활동 목록을 대조하는 정의된 사용자 프로필이 있습니다. 어떤 경우에는 제품 분석 도구를 사용하여 CDP와 같은 추가 사용자 속성으로 사용자 프로필을 보강할 수도 있습니다.

제품 분석 도구 내의 사용자 프로필 기능에는 세션 및 장치 전반에 걸쳐 인증된 사용자를 연결하기 위해 보다 고급 ID 확인 기능이 필요했습니다. 결국 쿠키에 의존하지 않는 방식으로 세션과 장치에서 동일한 고객을 정확하게 식별할 수 없다면 정확한 사용자 프로필과 이벤트 스트림을 가질 수 없습니다. 이것은 마케팅 분석 공급업체가 원래 ID 확인을 위해 타사 쿠키(또는 광고 네트워크)에 의존했지만 최근 몇 년 동안 자사 및 기타 사용자 ID 확인 수단으로 전환한 영역입니다.

획득 vs. 보유

마케팅 분석 제품의 원래 사용 사례 중 하나는 신규 고객 확보였습니다. Google이 Urchin을 인수하여 이를 Google Analytics로 전환했을 때 디지털 마케터는 유료 검색 및 디스플레이 광고에 대한 투자 성과와 수익을 확인할 수 있었습니다. 여러 면에서 디지털 광고는 전체 디지털 분석 산업의 원동력이었습니다! 이러한 이유로 디지털 채널 및 캠페인을 추적하는 것이 마케팅 분석 공급업체에게 얼마나 중요한지 오늘날에도 여전히 알 수 있으며 이 분야에서 뛰어난 기능을 갖추고 있습니다. 수년 동안 제품 분석 공급업체는 고객 확보와 관련된 기능에 중점을 두지 않았습니다. 캠페인 추적 코드를 캡처하는 방법이 있었지만 어트리뷰션 기능은 제한적이었습니다(Amplitude에서는 현재 획득 기능에 막대한 투자를 하고 있습니다).

제품 팀은 전통적으로 고객과 잠재 고객이 디지털 경험에 도달한 방법보다 디지털 경험 내 에서 수행한 작업에 더 관심이 있었습니다. 따라서 제품 분석 공급업체는 고객 유지를 추적하기 위한 보다 심층적인 기능을 갖고 있는 경향이 있습니다. 예를 들어 Amplitude에는 방문자 유지 보고서의 20가지가 넘는 다양한 순열이 있습니다. 마케팅 분석 공급업체가 일부 유지 보고를 제공하는 동안 제품 분석 공급업체가 훨씬 더 강조한 부분은 바로 이 부분입니다.

우리는 조직이 고객이 향후 획득에서 유지, 수익 창출에 이르기까지 전체 고객 경험을 추적할 수 있는 방법을 열 것이라고 믿습니다. 이것이 우리가 마케팅과 제품 팀이 협업을 늘려야 한다고 설교한 이유입니다.

전자상거래 추적

마케팅 분석 공급업체가 강조한 또 다른 영역은 전자상거래 추적입니다. 제품 분석 공급업체는 제품, 수익, 장바구니 등을 추적할 수 있지만 마케팅 분석 공급업체에서는 대부분의 제품 분석 도구에서 사용할 수 없는 일부 고급 기능을 제공합니다. 이러한 전자 상거래 기능은 제품 상품화, 통화 변환 등에 중점을 둡니다. 이와 같은 기능은 웹 사이트에서 제품을 판매하기 시작했을 때 매우 중요했으며 디지털/모바일 앱이 실행 가능한 전자 상거래 수단으로 간주되기 몇 년 전이었습니다. 그러나 이제 점점 더 많은 온라인 구매가 모바일 앱에서 이루어짐에 따라 대부분의 제품 분석 공급업체는 마케팅 분석 공급업체와 동등해지기 위해 기능을 강화하고 있습니다.

셀프 서비스와 중앙 집중식 분석

마케팅 분석이 시작되었을 때 데이터의 첫 번째 사용자는 캠페인 측정에 중점을 둔 마케팅 팀이었습니다. 결국 마케팅 분석 제품이 콘텐츠, 경로 및 유입경로를 추적하기 시작하면서 더 많은 사용자가 데이터에 액세스하기를 원했습니다. 그러나 당시 데이터 분석은 상당히 새로운 분야였으며 몇 가지 다른 이유로 많은(전부는 아님) 조직에서 중앙 집중식 모델을 통해 분석을 계속 수행했습니다. 이 중앙 집중식 모델에서 데이터 소비자는 데이터 및 분석을 위해 중앙 집중식 분석 팀에 요청을 제출하고 중앙 집중식 팀은 대시보드 또는 보고서를 제공합니다. 시간이 지남에 따라 많은 조직에서 일반 데이터 소비자에게 자체 데이터를 얻고 자체 보고서를 작성하는 방법을 가르치기 시작했지만 많은 일반 데이터 사용자가 데이터 분석에 능숙하지 않았기 때문에 분석과 관련하여 종종 "자가 서비스"에 어려움을 겪었습니다. .

제품 분석 세계에서 저는 디지털 분석을 위한 셀프 서비스에 대한 경향이 훨씬 더 많다는 것을 발견했습니다. 나는 이것을 두 가지 주요 이유에 귀속시킨다. 첫째, 제품 분석은 마케팅 분석 이후 몇 년 후 더 많은 대학에서 데이터 활용 능력을 장려하고 있었습니다. 내가 대학에 다닐 때 통계 수업을 한두 개만 들었던 것으로 알고 있는데, 우리 아이들은 고등학교를 마칠 즈음에는 그 만큼의 공부를 하고 있었습니다! 이는 데이터를 이해하고 제품 분석이 시장에 출시될 즈음에 바로 손에 넣고 싶어하는 인력이 더 많다는 것을 의미했습니다. 둘째, 제품 분석에 관심이 있는 사람들은 마케팅 분석에 관심이 있는 사람들보다 약간 더 기술적인 경향이 있었습니다. 물론 항상 그런 것은 아니지만 복잡한 디지털 또는 모바일 앱을 빌드하는 사람들은 코드를 이해하고 제품과 관련된 데이터를 보고하는 데 매우 익숙한 프로그래머나 UX 사람들인 경향이 있습니다.

셀프 서비스 대 중앙 집중식 계측

이전 항목을 기반으로 하는 또 다른 차별화 영역은 디지털 분석 계측입니다(일부 사람들은 이를 구현이라고 함). 계측은 디지털 분석 제품 내에서 데이터를 수집하기 위해 코드를 사용하는 용어입니다. 마케팅 분석 세계에서 마케터는 개발 팀과 협력하여 비즈니스 질문을 식별하고 답변에 필요한 데이터 포인트를 식별하는 것이 매우 일반적입니다. 이 정보는 일반적으로 태깅 사양, 데이터 레이어로 변환된 다음 태그 관리 시스템에서 모델링됩니다. 이 접근 방식은 마케터가 기술적으로 충분하지 않고 웹 페이지 자체에 코드를 추가할 액세스 권한이 없었기 때문에 몇 년 전에 시작되었습니다.

그러나 제품 분석의 세계에서 제품에 대해 질문을 하는 많은 사람들은 제품을 만드는 사람들과 동일합니다. 따라서 그들은 종종 더 기술적입니다. 따라서 제품 팀이 제품에 자체 코드를 추가하여 제품을 분석하고 개선하는 데 필요한 데이터를 수집하는 것이 일반적입니다. 이 프로세스의 일부 측면이 중앙 집중화되어 있다고 확신하지만, 제가 이야기하는 많은 팀은 더 빠르고 불필요한 병목 현상을 제거하기 때문에 자체 제품에 "태그"를 지정하는 것을 선호합니다. 물론 이것은 다른 데이터 거버넌스 문제를 일으킬 수 있습니다. 예를 들어 Amplitude가 전체 데이터 거버넌스 소프트웨어 제품(반복적으로)을 인수한 이유입니다.

수동 및 자동 인사이트

마케팅 제품과 제품 분석 제품 사이에서 제가 발견한 또 다른 차이점은 인사이트 자동화를 얼마나 강조하는지입니다. 마케팅 분석 제품을 사용해 보았을 때 데이터를 분석하는 놀라운 방법이 있지만 제품이 개선 기회를 자동으로 식별하는 방법은 많지 않습니다. 대부분의 인기 있는 마케팅 분석 제품에는 일종의 기계 학습 및 AI가 있지만 모든 보고서에 널리 퍼져 있지는 않습니다.

내가 본 제품 분석 제품은 제품 전체에 기계 학습 및 AI를 포함하는 데 더 중점을 둔 것 같습니다. 예를 들어 전환 유입경로를 구축하는 경우 Amplitude와 같은 제품은 사용자가 유입경로를 완료하거나 이탈하는 데 기여한 이벤트 및 속성을 보여줍니다. 마케팅 분석 제품은 이탈했을 수 있는 페이지 를 표시할 수 있지만 구체적인 통계적 중요성과 함께 특정 이벤트 및 속성은 표시하지 않습니다. 통계 및 자동화된 통찰력의 사용이 증가한 것은 제품 분석 제품이 나중에 출시되었거나 이전 참고에 따라 더 많은 데이터에 정통한 생성을 위해 구축되었다는 사실의 결과일 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 이것은 강조의 차이가 있는 또 다른 예일 뿐입니다.

상호 운용성

디지털 분석 산업의 최근 트렌드 중 하나는 상호 운용성입니다. 많은 조직이 현재 "MarTech 스택"과 "분석 스택"에 대해 이야기하고 있습니다. 지난 몇 년 동안 조직은 마케팅 및 제품 요구 사항의 다양한 부분에 "동종 최고의" 제품을 사용하기를 원했습니다. 과거에는 서로 다른 MarTech 공급업체 또는 백엔드 데이터베이스를 통합하는 데 시간과 비용이 많이 들었습니다. 그러나 요즘에는 API를 통해 다른 디지털 제품과 데이터베이스 간에 데이터와 사용자 집단을 훨씬 쉽게 보낼 수 있습니다.

대부분의 경우 마케팅 분석 공급업체는 "수트" 접근 방식(대부분의 MarTech 스택에 대해 하나의 공급업체를 사용하는 방식)을 선호하는 반면, 제품 분석 공급업체는 "동급 최고의" 접근 방식을 선호합니다. 이러한 접근 방식 각각에는 장단점이 있지만(나중에 다른 블로그 게시물로 게시할 수도 있음) 마케팅 및 제품 분석 공급업체 간의 차별화 포인트였습니다.

미래

보시다시피 마케팅 분석 공급업체는 모든 면에서 유사하지만 서로 다른 기능을 강조한 곳이 있습니다. 한 가지 유형의 공급업체가 강조되지 않은 대부분의 경우 이제 새로운 기능을 추가할 가능성이 높습니다. 조직에서 여러 디지털 분석 공급업체를 사용하면 고객 경험에서 얻은 통찰력이 쪼개질 수 있다는 사실을 깨닫고 미래에는 마케팅 팀과 제품 팀 모두를 위해 하나 의 디지털 분석 제품으로 표준화해야 한다는 압박이 있을 것이라고 예측했습니다. 결국 모든 디지털 분석 공급업체가 이전 항목에 수렴하여 마케팅과 제품 분석 공급업체를 구분할 방법이 실제로 없는 것을 봅니다. "디지털 분석" 공급업체만 있을 것입니다.

예상하시겠지만 Amplitude에서는 업계 동향이 마케팅 분석보다 제품 분석의 기능으로 이동하고 있다고 믿습니다. 이러한 믿음은 마케팅 분석 세계에서 제품 분석 세계로 이동한 이유 중 하나였습니다. 개인 정보 보호(GDPR) 및 제3자 쿠키에 대한 격렬한 변화로 인해 미래에는 획득보다 보존이 강조될 것이라고 믿습니다. 또한 디지털 마케팅 담당자가 디지털 제품 팀으로 이동하는 추세를 보고 있습니다.

이 블로그 시리즈에 표현된 견해에 동의하든 동의하지 않든 마케팅 및 제품 분석과 관련하여 생각해볼 수 있는 정보가 되었기를 바랍니다. 내가 놓쳤다고 생각하는 두 가지 차이점이 있다면 알려주세요! 위의 항목 중 일부에 대해 더 자세히 알아보려면 이러한 영역 중 일부에 대해 자세히 설명하는 무료 Digital Analytics 제품 구매자 가이드 를 작성했습니다.