O campo de dados e análises é vasto. Quando as pessoas me perguntam o que faço profissionalmente, digo que trabalho em digital analytics e, a menos que estejam na área, não têm ideia do que isso significa. Algumas pessoas fazem análises para lojas de varejo, logística, mercado de ações, etc. Parece que todo mundo está fazendo algumas análises hoje em dia. Mesmo aqueles no campo do site/aplicativo móvel às vezes podem se esforçar para explicar a diferença entre análise de marketing e análise de produto.

Mas uma das áreas de confusão mais significativas ao longo dos anos foi entender a diferença entre análise digital e inteligência de negócios. Já participei de muitas conversas em que as organizações me dizem que não precisam de um produto de análise digital porque têm um produto de business intelligence ou vice-versa. Então, neste post, explicarei como descrevo a diferença entre essas duas disciplinas em conversas.

Análise digital

A maioria das pessoas que seguem minhas postagens no blog deve estar familiarizada com a análise digital. Eu defino análise digital como a coleta e análise de dados comportamentais do usuário digital para usar esses dados para melhorar ou otimizar propriedades e experiências digitais. Os produtos de análise digital rastreiam ações digitais (eventos), campanhas, conteúdo, fluxos de caminho do usuário e outros comportamentos que os clientes adotam ao usar sites ou aplicativos móveis. Os fornecedores típicos da área incluem Google Analytics, Adobe Analytics, Amplitude, etc. No passado, escrevi sobre como acredito que muitos dos diferentes tipos de produtos de análise digital convergirão nos próximos anos.

Inteligência de negócios

Os produtos de business intelligence tornaram-se muito populares nas organizações, e seria difícil encontrar uma organização que não tenha um produto de business intelligence. Os produtos de inteligência de negócios fornecem um resumo de alto nível dos KPIs que são críticos para a organização. Muitas vezes, os produtos de inteligência de negócios assumem a forma de painéis de alto nível compartilhados com executivos. Os painéis de business intelligence geralmente combinam dados de análise digital, CRM, lojas físicas, data warehouses internos etc. Os fornecedores populares na área de business intelligence incluem Tableau, Power BI, Looker e Domo.

Digital Analytics vs. Business Intelligence

Então, com algumas definições básicas, vamos mergulhar em como os produtos de análise digital e inteligência de negócios são diferentes.

Fontes de dados e métricas de plataforma cruzada

Os produtos de inteligência de negócios geralmente incorporam dados de muitas fontes diferentes. Eu gosto de pensar nisso como os “maiores acessos” de dados de vários sistemas de dados. Embora a transmissão de qualquer tipo de dados em produtos de análise digital seja indubitavelmente possível, a maioria das organizações limita os dados a sites e aplicativos móveis. Mas à medida que o mundo se torna mais digital, vemos cada vez mais clientes enviarem produtos de análise digital, como dados Amplitude, de lojas, call centers e até produtos físicos.

Um dos principais pontos de venda dos produtos de inteligência de negócios é que eles podem combinar métricas de diferentes plataformas de maneiras que seriam desafiadoras em uma plataforma independente. Por exemplo, vamos imaginar que a plataforma de análise digital informou que uma organização teve 1.000.000 de visitantes únicos em 3 de maio. O sistema de CRM mostrou que 20.000 leads qualificados de marketing (MQLs) foram criados no mesmo dia. A organização poderia usar um produto de inteligência de negócios para dividir essas duas métricas para criar um novo KPI chamado MQL/Visitante Único. Embora possa não haver uma maneira fácil de conectar esses visitantes únicos a MQLs de vendas, em um nível alto, pode ser possível visualizar tendências e ver se há uma relação entre os dois. Embora essa organização possa importar dados MQL para seu produto de análise digital, a maioria optaria por fazê-lo em um produto de inteligência de negócios.

Antigamente, esse tipo de trabalho era feito no Microsoft Excel (o OG BI Tool!), mas o Excel tinha limitações na importação de dados e recursos de banco de dados. Eu penso em produtos de inteligência de negócios como Excel em esteróides. O poder dos produtos de inteligência de negócios é que eles podem combinar facilmente várias fontes de dados e capacitar as organizações a misturar e combinar todos os tipos de métricas de diferentes sistemas. Muitas vezes, o fator de junção será a data, mas em alguns casos, outras chaves primárias podem ser usadas para unir dados de diferentes fontes.

Embora parte disso possa ser feito em produtos de análise digital, seria complicado e demorado. Os painéis em produtos de análise digital tendem a se concentrar em resumos de dados relacionados a sites e aplicativos digitais.

Exploração de dados

A diferença mais significativa entre os produtos de análise digital e inteligência de negócios está na área de exploração de dados. Embora a exploração de dados possa ocorrer em ambos os tipos de produtos, eles são feitos de maneiras muito diferentes. Em produtos de inteligência de negócios, normalmente há limites nos tipos de relatórios disponíveis. Por exemplo, se houver um KPI para vendas, os produtos de inteligência de negócios podem dividi-lo por representante de vendas ou região. Mas em produtos de análise digital, a exploração de dados inclui detalhamentos de métricas e muitos outros tipos de relatórios que não existem em produtos de inteligência de negócios. Aqui estão alguns exemplos:

Fluxos de caminho

Em produtos de análise digital, há momentos em que você deseja visualizar como os clientes navegaram em páginas ou eventos. Isso pode ser útil para entender o fluxo de página ou a queda do fluxo de eventos e corrigir quaisquer vazamentos de fluxo. Mas a geração de relatórios sobre fluxos de caminho requer dados sequenciados com registro de data e hora associados a visitantes únicos versus dados agregados. Criar um relatório de fluxo de caminho preciso em um produto de inteligência de negócios seria um desafio.

Funis de conversão

Os produtos de análise digital costumam ser usados ​​para criar funis de conversão. Esses funis traçam os principais pontos de verificação nos fluxos de conversão para ver quantos clientes chegam a cada etapa. Embora pareçam semelhantes aos fluxos de caminho, eles são diferentes, pois são menos focados em todos os caminhos que os clientes percorrem e mais interessados ​​em um conjunto específico de etapas executadas. Os funis de conversão também são construídos de forma que os clientes tenham que executar as ações em uma ordem definida para serem incluídas. Esse requisito de sequência de pedidos significa que o produto de análise digital deve entender quais clientes concluíram cada etapa e em que ordem. Embora um produto de inteligência de negócios possa relatar quantas vezes o evento1 e o evento2 ocorreram, seria difícil entender se fosse o mesmo usuário que executou os dois eventos e na ordem correta.

Coortes e segmentos

Um dos aspectos mais poderosos dos produtos de análise digital é a capacidade de criar grupos (ou segmentos) ad-hoc de usuários. Essas coortes podem ser baseadas no comportamento do evento, atributos ou comportamento de navegação. Uma vez criadas, as coortes podem ser usadas para comparar diferentes grupos de clientes e as coortes podem ser enviadas para outros sistemas para personalização ou esforços de marketing.

A maioria das plataformas de business intelligence não é centrada no usuário. Eles se concentram mais nos números do que nos usuários. Portanto, não é comum usar produtos de inteligência de negócios para criar coortes de usuários para fins de análise ou marketing.

Resolução de identidade

Um componente central da análise digital é o conceito de identidade. Na análise digital é importante saber se o usuário atual é o mesmo que usou a propriedade digital na semana passada. Para resolver isso, os produtos de análise digital criaram mecanismos para identificar usuários e determinar se eles são conhecidos ou desconhecidos. Alguns fazem isso por meio de cookies de terceiros e outros por meio de autenticação de terceiros.

Tradicionalmente, os produtos de inteligência de negócios não tentam realizar a resolução de identidade. Embora possam visualizar e associar métricas por um ID de cliente, eles não foram criados para revisar dados de usuários anônimos e determinar se o usuário é uma entidade conhecida anteriormente.

Retenção

Compreender quais e quantos de seus clientes retornam às suas experiências digitais ao longo do tempo é parte integrante da análise digital. As equipes digitais usam dados de análise digital para ver quais recursos ou campanhas de marketing impulsionam a retenção para que possam formar hábitos e gerar receita. O relatório sobre a retenção requer a resolução de identidade para saber se o cliente que está atualmente envolvido com o produto digital já esteve lá antes e com que frequência.

Os produtos de inteligência de negócios podem relatar o uso, mas muitos não são criados para entender se os mesmos usuários estão retornando repetidamente. Pode haver algumas maneiras de fazer isso aproveitando identificadores de clientes, mas isso deve ser combinado com dados de séries temporais para cada cliente e relatórios que usam estatísticas para mostrar buckets de retenção e janelas de tempo. Esses recursos raramente estão presentes em produtos de inteligência de negócios.

Público

Outra diferença entre os produtos de análise digital e inteligência de negócios é a frequência com que cada tipo de usuário se envolve com o produto. Os produtos de inteligência de negócios geralmente são criados e usados ​​pela alta administração e executivos. Embora a equipe de nível inferior possa usar as ferramentas para desenvolver relatórios e painéis, o principal destinatário dos relatórios e painéis geralmente são os executivos. Os produtos de inteligência de negócios geralmente divulgam como é fácil para os executivos aprenderem sobre seus negócios por meio de produtos de inteligência de negócios.

Os produtos de análise digital também são criados para executivos, mas também são muito usados ​​por analistas digitais, analistas de marketing ou equipes de produto. Como os produtos de análise digital fornecem informações granulares e de alto nível, os produtos de análise digital são acessíveis a quase todos na organização. Os executivos podem visualizar painéis de alto nível em produtos de análise digital, mas apenas os mais experientes em dados irão aprofundar os dados. Acredito que a complexidade dos produtos de análise digital foi um dos fatores que contribuíram para o surgimento da indústria de business intelligence. Um dos produtos populares de inteligência de negócios foi fundado pelo ex-CEO de um produto de análise digital. Ele estava frustrado por não conseguir ver as métricas de alto nível de que precisava para administrar seus negócios a partir de seu produto de análise digital!

Granularidade de dados

Os produtos de análise digital coletam principalmente dados de sites e aplicativos móveis. No entanto, nos últimos anos, isso se expandiu para incluir muitos outros tipos de dados (por exemplo, dados de armazenamento, call center, etc.). No entanto, os dados coletados geralmente estão em um nível muito granular. Os pontos de dados comuns podem incluir cliques ou deslizes em botões e links, visualização de páginas específicas e fases inseridas nas caixas de pesquisa do site etc. A maioria das organizações coleta dados de eventos na casa dos bilhões a cada mês, e esses dados são agregados em relatórios no produto de análise digital .

Embora nem sempre seja o caso, os produtos de inteligência de negócios geralmente coletam dados em um nível menos granular. Por exemplo, se você usa um produto de inteligência de negócios para mostrar dados de CRM, pode alimentar leads do Salesforce. Esses dados geralmente não serão tão granulares quanto os dados de nível de hit em um site. Embora haja exceções, muitas organizações enviam informações resumidas para seus produtos de business intelligence em vez de duplicar os dados de origem e toda a sua granularidade. Outro exemplo pode ser a canalização de pedidos e receita de um produto de análise digital.

Melhor junto

Para a maioria das organizações, é necessário ter um produto de análise digital e um produto de inteligência de negócios, não um. Conforme descrito aqui, esses produtos são diferentes, mas podem ser complementares. Talvez um dia haja consolidação do setor e um fornecedor seja proprietário de produtos de análise digital e inteligência de negócios, mas isso não aconteceu até agora. Até o Google, dono do maior produto de análise digital, comprou um produto de business intelligence (Looker).

Acho que os produtos de análise digital podem um dia ser capazes de abordar muitos dos casos de uso de inteligência de negócios, mas acho que será difícil para os produtos de inteligência de negócios lidar com casos de uso de análise digital. Embora eu ache que os dois produtos serão separados no futuro próximo, se eu apostasse em um ultrapassando o outro, colocaria meu dinheiro em análises digitais ultrapassando a inteligência de negócios versus o contrário.

Por enquanto, se sua organização tentar argumentar que precisa apenas de um desses produtos, recomendo que você revise esse conteúdo e entenda melhor as diferenças entre as tecnologias. Se seus colegas insistirem que apenas um produto é necessário, sugiro pedir a eles que demonstrem como eles realizariam casos de uso de análise digital em um produto de inteligência de negócios e vice-versa. Normalmente, aqueles que defendem o uso de um produto não têm experiência com os dois tipos de produtos ou estão simplesmente procurando cortar orçamentos. É fácil argumentar que os produtos de análise digital e inteligência de negócios são muito diferentes, têm objetivos diferentes, públicos diferentes e resolvem problemas diferentes.