Общая стоимость владения цифровой аналитикой

Несколько недель назад я написал сообщение в блоге, в котором утверждал, что многие организации используют неправильные критерии при выборе продуктов цифровой аналитики. Один из моментов, которые я упомянул в этом посте, заключался в том, чтоценана продукты цифровой аналитики слишком часто перевешивается при выборе продукта. В этом посте я хотел бы углубиться в эту тему и обсудить общую стоимость владения цифровой аналитикой.

Общая стоимость владения

Общая стоимость владения продуктами цифровой аналитики обычно состоит из следующих компонентов:

• Лицензия . Сколько вы платите поставщику за программное обеспечение?
• Реализация . Сколько ресурсов и времени требуется для реализации?
• Внедрение . Насколько легко внедрить инструмент и сколько пользователей его используют?
• Управление . Насколько просто управлять качеством данных, пользователями и объектами аналитики?
• Техническое обслуживание . Насколько сложно поддерживать продукт после его внедрения?
• Потребление . Насколько дорог продукт по мере увеличения использования или объемов данных?
• Интеграция . Насколько легко интегрировать продукт в ваш более широкий технологический стек?

Эти элементы имеют связанные затраты или потенциальную экономию затрат, которые в сумме составляют общую стоимость владения. Давайте рассмотрим все это по отдельности.

Лицензия

Как упоминалось выше, организации при выборе продуктов цифровой аналитики чрезмерно акцентируют внимание на ценах на лицензии. Организации так много внимания уделяют стоимости лицензий, потому что этотвердаястоимость — то, что вы можете увидеть и легко измерить. Продавца А легко сравнить с продавцом Б, если продавец А взимает 250 000 евро, а продавец Б — 175 000 евро в год. Но, как я покажу ниже, сумма, потраченная напрограммуцифровой аналитики, должна быть намного больше, чем стоимость лицензии. Это не бесплатно, даже если вы используете бесплатную версию продукта цифровой аналитики. Всегда есть затраты, связанные с программой цифровой аналитики.

Выполнение

Первоначальную реализацию можно сделать дешевле или дороже. Стоимость зависит от того, как вы подходите к реализации. Все слышали пословицу о том, что цифровая аналитика — это просто — вставьте несколько строк кода на свой сайт и начните получать данные! Поставщики печально известны тем, что продают этот нарратив, особенно поставщики, предлагающие решения для «автоматического отслеживания».

Но если вы хотите правильно внедрить цифровую аналитику, это сложный многоэтапный процесс, который включает определение бизнес-целей, вариантов использования, бизнес-вопросов, элементов данных и т. д. Лучшие реализации цифровой аналитики требуют времени, чтобы определить, чего они надеются достичь. и только после этого запускайте процесс тегирования. Реализации цифровой аналитики, которые я видел неудачными, начинаются с маркировки, а затем пытаются определить использование данных постфактум.

Поэтому, если вы хотите максимизировать свои шансы на успех в цифровой аналитике, я предлагаю вам реализовать (или, в настоящее время, повторно реализовать) правильный способ. Правильное внедрение цифровой аналитики потребует много времени для определения бизнес-целей и вариантов использования, что включает в себя множество внутренних встреч с заинтересованными сторонами и помощь внешних консультантов или поставщиков. Время, затрачиваемое на внутренние встречи, имеет решающее значение, но определить стоимость этих встреч сложно.Мягкиерасходы — это большая часть работы, необходимой для подготовки к успешному внедрению цифровой аналитики. Я шокирован тем, как много организаций считают эти расходы «бесплатными», потому что им не нужно выписывать чеки за потраченное время, если только это не касается внешних консультантов. Но время, потраченное на внутренние ресурсы, по-прежнему стоит организации денег в виде заработной платы и альтернативных издержек того, над чем сотрудники могли бы работать вместо того, чтобы сосредоточиться на цифровой аналитике. В идеальном мире организации будут отслеживать все время, которое внутренние сотрудники тратят на внедрение цифровой аналитики, и учитывать это в общих затратах. Вы должны добавить эту сумму к любым затратам на консультантов, помогающих с внедрением. В зависимости от размера и объема реализации эти суммы могут превышать сумму, потраченную на затраты на лицензирование поставщика!

Принятие

В индустрии цифровой аналитики принятие — это секрет, который многие организации не любят обсуждать. Когда организации выдвигают идею внедрения цифровой аналитики, они заявляют, чтокаждый может получить доступ к данным и принимать более обоснованные решения на основе данных! На протяжении многих лет я много консультировал в области цифровой аналитики. Одной из моих консультационных услуг был аудит внедрения цифровой аналитики. Я узнал две важные вещи. Во-первых, существует множество ужасных реализаций цифровой аналитики! Во-вторых, во многих организациях лишь несколько человек еженедельно активно используют цифровую аналитику.

Внедрение цифровой аналитики проблематично по нескольким причинам. Начнем с того, что многие люди любят говорить, что верят в данные и хотят использовать их при принятии решений, но они неискренни. Менеджеры и руководители часто достигают того, чего они достигли, доверяя своей интуиции. Если они основывают решения на данных, то зачем они нужны? Почему организация не могла заменить их менее дорогими ресурсами, которые отслеживают данные? Управление изменениями — это огромная часть внедрения. Прежде чем вы сможете заставить руководство анализировать и принимать решения на основе данных, вам нужно убедить их в том, что данные — их друг, а не враг.

Если вы сможете преодолеть это препятствие, следующим шагом будет информирование заинтересованных сторон и потребителей данных о том, какие данные существуют в вашей реализации цифровой аналитики. В то время как основная группа аналитиков может понимать все события и свойства в реализации, большинство случайных пользователей данных этого не понимают. Получение как можно большего числа потенциальных потребителей данных важно для понимания того, какие данные у вас есть, а какие нет в реализации. Им нужно знать названия каждого события и свойства, когда они установлены и т. д. (Это одна из причин, по которой Amplitude включает возможность поделиться снимком экрана, где установлены события, которые пользователи могут видеть, просматривая события). .

После обучения пользователей тому, почему данные хороши и какие данные у вас есть, следующим шагом будет научить их использовать ваш продукт цифровой аналитики. В этом отношении не все продукты цифровой аналитики одинаковы. Некоторые продукты цифровой аналитики легче, чем другие, заставить многих пользователей выполнять аналитику самообслуживания. Сложность интерфейса аналитических отчетов может существенно повлиять на обучение и внедрение. Предположим, что многие потребители данных не могут легко освоить интерфейс отчетности цифровой аналитики внутри организации. В этом случае вам придется перейти от модели самообслуживания к централизованной модели. В централизованной модели потребители данных запрашивают помощь у централизованной команды для отчетов и информационных панелей вместо того, чтобы потребители данных сами создавали отчеты. Централизованная модель цифровой аналитики сама по себе не является неправильной, особенно в крупных организациях. Но я видел, как многие организации думали, что они инвестировали в программу цифровой аналитики самообслуживания только для того, чтобы позже узнать, что она превратилась в централизованную модель. В большинстве случаев самообслуживание не работало по причине усыновления.

Что касается общей стоимости владения, всегда есть затраты, связанные с внедрением цифровой аналитики. Вам нужно будет потратить время на управление изменениями с сотрудниками и часто с сотрудниками, которые выше по шкале заработной платы! Кроме того, вам придется потратить время на обучение сотрудников тому, что входит в вашу реализацию аналитики и как использовать аналитический продукт. Если вы платите стороннему поставщику или консультанту за это обучение, у вас могут быть твердые затраты для его измерения, но если вы проводите обучение внутри компании, это будет еще одна мягкая стоимость, которую вы должны попытаться вычислить. Вы должны включить все эти затраты в расчет общей стоимости владения.

Однако одна из причин, по которой мы внедряем цифровую аналитику, в первую очередь заключается в том, чтобы обеспечить возврат инвестиций. Идея состоит в том, что данные цифровой аналитики откроют новые идеи и знания, которые помогут организации заработать больше денег. Например, если вы занимаетесь розничной торговлей, цифровая аналитика может показать, что пользователи добавляют много денег в корзину. Тем не менее, только крошечная часть превращается в доход. Данные цифровой аналитики могут помочь вам определить, какие продукты и категории продуктов пострадали больше всего, а также помочь выдвинуть гипотезы о том, почему теряется так много доходов. Если вы определите потенциальные решения, цифровая аналитика может показать вам, были ли ваши гипотезы правильными или ошибочными, и доказать, что вы принесли компании больше денег!

Однако окупаемость инвестиций часто связана с усыновлением. Чем меньше у вас людей, использующих данные цифровой аналитики, тем меньше моментов «Ага» вы можете придумать, чтобы сэкономить или заработать больше денег. Следовательно, если вам не удастся убедить многих людей в организации внедрить вашу цифровую аналитику, вы можете понести все расходы, ваши затраты на одного сотрудника могут возрасти, и вы можете не реализовать преимущества. Например, если ваши затраты на внедрение (время собственных сотрудников + внешние ресурсы) составляют 150 000 евро, а у вас всего пять человек, активно использующих цифровую аналитику, это может выглядеть дорого (30 000 евро на сотрудника) по сравнению с тем, если бы у вас было 100 000 евро. пятьдесят активных пользователей (1000 евро на сотрудника). Кроме того, у вас всего пять активных пользователей; определить возможности получения дохода или экономии может быть сложнее, чем если бы у вас их было намного больше.

Управление

Для успешного внедрения цифровой аналитики требуется эффективное управление. Управление данными цифровой аналитики включает в себя следующее:

• Поддержание актуального словаря данных реализации
• Проверка того, что все собранные данные являются частью схемы
• Определение того, какие объекты аналитики являются «официальными» и правильными
• Сокращение или устранение дублирования объектов реализации аналитики
• Мониторинг того, какие аналитические отчеты, информационные панели и объекты используются и не используются
• Исправление или удаление неверных данных, добавленных в реализацию аналитики
• Проверка того, что теги аналитики всегда активны и работают
• Проверка соблюдения конфиденциальности данных
• Действия по запросам на удаление конфиденциальности данных

Как видите, управление данными требует значительной работы. Если вы хотите узнать больше о важности каждого из этих шагов, вы можете прочитать мою недавнюю запись в блоге о важности управления данными.

Опять же, многие из этих действий являются мягкими затратами, но рассмотрение всех этих элементов управления данными может занять огромное время. Кроме того, некоторые продукты цифровой аналитики упрощают или усложняют управление данными. В некоторых случаях реальная стоимость лицензии поставщика цифровой аналитики может быть выше, но реальная стоимость участия в управлении данными ниже. И наоборот, некоторые продукты цифровой аналитики кажутся недорогими, но становятся более дорогими, если учитывать время ручного управления данными. Так или иначе, вы должны найти способ подсчитать все эти затраты при определении общей стоимости владения.

Обслуживание

После внедрения продукта цифровой аналитики всегда будет выполняться его техническое обслуживание. Ваша реализация цифровой аналитики не должна быть статичной. Он должен развиваться вместе с организацией, чтобы вы добавляли новые варианты использования и бизнес-вопросы по мере роста организации. Как правило, существует прямая зависимость между затратами на внедрение и затратами на техническое обслуживание. Продукты цифровой аналитики, внедрение которых требует больших затрат и времени, также требуют больших затрат времени и средств на обслуживание.

Во многих отношениях обслуживание продукта цифровой аналитики — это микрокосм всех предыдущих пунктов. При поддержке продукта цифровой аналитики вы должны внедрять новые элементы, убеждать пользователей принимать их и проводить дополнительное обучение. Сложность или простота выполнения этих шагов во время начальной реализации предвещает время и деньги, которые потребуются для текущего обслуживания. Поэтому я предлагаю вам оценить стоимость обслуживания в размере 10%-15% от первоначальной стоимости внедрения ежегодно.

Потребление

Когда вы покупаете продукт цифровой аналитики, обычно есть два варианта ценообразования: оплата за события или ежемесячное отслеживание пользователей. Для большинства организаций количество событий и MTU увеличивается с каждым годом. Эти модели ценообразования означают, что вы платите больше за свой продукт цифровой аналитики каждый год. В зависимости от поставщика увеличение объемов может привести к снижению общей ставки, поэтому увеличение потребления может не повлиять на цену в соотношении 1:1. Но мониторинг потребления — это то, чем должны заниматься команды аналитиков, чтобы быть уверенными, что они планируют и планируют потенциальное увеличение.

Amplitude помогает своим клиентам выявлять случаи, когда клиенты собирают много событий, но эти события используются нечасто. Хотя это звучит нелогично, Amplitude делает все возможное, чтобы показать клиентам, где они могут платить нам меньше денег! Мы делаем это, потому что хотим повысить ценность для клиентов и верим в общую стоимость владения. Мы не хотим, чтобы клиенты собирали данные, которые они не используют активно.

Интеграция

Последней областью стоимости владения является интеграция. Реализации цифровой аналитики не существуют в вакууме. Данные из других систем должны быть добавлены к реализациям цифровой аналитики, а данные из цифровой аналитики часто отправляются в другие системы. Например, предположим, что ваша реализация цифровой аналитики имеет профили для известных пользователей. В этом случае могут быть данные из хранилища данных или системы CRM, которые вы хотите отправить в систему цифровой аналитики для обогащения профилей пользователей. Кроме того, могут быть случаи, когда пользователь данных идентифицирует когорту пользователей, которые отказались от продуктов в своей корзине, и хочет отправить этих пользователей по электронной почте, чтобы они могли получить электронное письмо с напоминанием о том, что они оставили продукты в корзине.

Вне зависимости от того, поступают ли данные в цифровую аналитику или выходят из нее, требуется работа по подключению источников данных. При расчете общей стоимости владения важно определить, сколько интеграций данных потребуется, чтобы соответствующим образом распределить время и бюджет. Невыполнение этого требования может привести к непредвиденным затратампослевнедрения продукта цифровой аналитики. Как и раньше, некоторые продукты цифровой аналитики могут упростить или усложнить интеграцию данных между системами. Эта информация имеет решающее значение для пониманияпередвыбором продукта цифровой аналитики. Я видел, как многие организации пропускали этот шаг, а потом жалели, что сначала выбрали более дешевый аналитический продукт, а затем вынуждены были тратить значительные ресурсы на интеграцию данных.

Пример совокупной стоимости владения

Давайте сравним два разных продукта цифровой аналитики с помощью примера анализа совокупной стоимости владения. Предположим, вы сравнивали двух разных поставщиков, один из которых был значительно дороже другого, но имел более низкие затраты, когда речь шла о предметах, не входящих в стоимость лицензии, как показано здесь:

В этом сценарии первоначальная стоимость лицензирования поставщика B почти вдвое выше, чем у поставщика A. Но затраты на внедрение, управление и интеграцию выше. Если учесть все затраты, поставщик B по-прежнему дороже, чем поставщик A, но разница в стоимости владения в целом больше всего примерно на 7%.

Далее предположим, что организация, внедряющая поставщика B, может получить 50 полностью адаптированных пользователей, а организация, внедряющая поставщика A, может получить только 10. год (может быть дополнительным доходом или экономией затрат), мы можем сделать приблизительную оценку ожидаемой ценности:

Если мы объединим затраты и ценность и посмотрим на весь сценарий, может оказаться, что в долгосрочной перспективе общая стоимость владения между поставщиком А и поставщиком Б не очень значительна. Это особенно верно, если вы учитываете потенциальную дополнительную ценность, которую вы можете получить, если продукт поставщика B будет легче принять, а внедрение можно будет превратить в ценность.

Краткое содержание

Как видите, расчет общей стоимости владения — это гораздо больше, чем затраты на лицензирование. Когда ваша организация оценивает поставщиков цифровой аналитики, я рекомендую рассчитать общую стоимость владения, используявсезатраты на внедрение. Я также рекомендую учитывать в уравнении возможности дохода или экономии средств, которые предоставляет каждый продукт.