Область данных и аналитики обширна. Когда люди спрашивают меня, чем я занимаюсь профессионально, я отвечаю, что занимаюсь цифровой аналитикой, и если они не работают в этой области, то понятия не имеют, что это значит. Некоторые люди занимаются аналитикой для розничных магазинов, логистики, фондового рынка и т. д. Кажется, что в наши дни все занимаются аналитикой. Даже те, кто занимается веб-сайтами/мобильными приложениями, иногда не могут объяснить разницу между маркетинговой аналитикой и продуктовой аналитикой.

Но одной из самых значительных областей путаницы на протяжении многих лет было понимание разницы между цифровой аналитикой и бизнес-аналитикой. Я участвовал во многих беседах, в которых организации говорили мне, что им не нужен продукт цифровой аналитики, потому что у них есть продукт бизнес-аналитики, или наоборот. Итак, в этом посте я объясню, как я описываю разницу между этими двумя дисциплинами в разговорах.

Цифровая аналитика

Большинство из тех, кто следит за моими сообщениями в блоге, должны быть знакомы с цифровой аналитикой. Я определяю цифровую аналитику как сбор и анализ цифровых данных о поведении пользователей, чтобы использовать эти данные для улучшения или оптимизации цифровых свойств и опыта. Продукты цифровой аналитики отслеживают цифровые действия (события), кампании, контент, пути пользователей и другое поведение клиентов при использовании веб-сайтов или мобильных приложений. Типичными поставщиками в этой области являются Google Analytics, Adobe Analytics, Amplitude и т. д. В прошлом я писал о том, что, по моему мнению, многие из различных типов продуктов цифровой аналитики будут объединяться в течение следующих нескольких лет.

Бизнес-аналитика

Продукты бизнес-аналитики стали очень популярны в организациях, и вам будет трудно найти организацию, в которой нет продукта бизнес-аналитики. Продукты бизнес-аналитики предоставляют высокоуровневую сводку KPI, которые имеют решающее значение для организации. Часто продукты бизнес-аналитики принимают форму информационных панелей высокого уровня, совместно используемых руководителями. Панели бизнес-аналитики часто объединяют данные из цифровой аналитики, CRM, физических хранилищ, внутренних хранилищ данных и т. д. Популярными поставщиками в области бизнес-аналитики являются Tableau, Power BI, Looker и Domo.

Цифровая аналитика против бизнес-аналитики

Итак, с несколькими основными определениями, давайте углубимся в то, чем отличаются продукты цифровой аналитики и бизнес-аналитики.

Источники данных и кроссплатформенные показатели

Продукты бизнес-аналитики часто включают данные из множества различных источников. Мне нравится думать об этом как о «лучших совпадениях» данных из нескольких систем данных. Хотя передача любого типа данных в продукты цифровой аналитики, несомненно, возможна, большинство организаций ограничивают данные веб-сайтами и мобильными приложениями. Но по мере того, как мир становится все более цифровым, мы видим, что все больше и больше клиентов отправляют продукты цифровой аналитики, такие как данные Amplitude, из магазинов, колл-центров и даже физических продуктов.

Одним из ключевых преимуществ продуктов для бизнес-аналитики является то, что они могут комбинировать метрики с разных платформ способами, которые были бы затруднительны на одной автономной платформе. Например, давайте представим, что платформа цифровой аналитики сообщила, что 3 мая у организации было 1 000 000 уникальных посетителей. CRM-система показала, что в тот же день было создано 20 000 маркетинговых лидов (MQL). Организация может использовать продукт бизнес-аналитики, чтобы разделить эти две метрики и создать совершенно новый KPI под названием MQL/Уникальный посетитель. Хотя простого способа связать этих уникальных посетителей с продажами MQL может и не быть, на высоком уровне можно просмотреть тенденции и увидеть, есть ли между ними взаимосвязь. Хотя эта организация могла бы импортировать данные MQL в свой продукт цифровой аналитики, большинство предпочло бы сделать это в продукте бизнес-аналитики.

В прежние времена этот тип работы выполнялся в Microsoft Excel (инструмент OG BI!), но Excel имел ограничения на импорт данных и возможности базы данных. Я думаю о продуктах бизнес-аналитики как о Excel на стероидах. Сила продуктов бизнес-аналитики заключается в том, что они могут легко комбинировать несколько источников данных и позволяют организациям смешивать и сопоставлять всевозможные показатели из разных систем. Часто объединяющим фактором будет дата, но в некоторых случаях для объединения данных из разных источников могут использоваться другие первичные ключи.

Хотя часть этого можно было бы сделать в продуктах цифровой аналитики, это было бы сложно и отнимало много времени. Панели инструментов в продуктах цифровой аналитики, как правило, сосредоточены на сводках данных, связанных с веб-сайтами и цифровыми приложениями.

Исследование данных

Наиболее существенное различие между продуктами цифровой аналитики и бизнес-аналитики заключается в области исследования данных. Хотя исследование данных может выполняться в обоих типах продуктов, они выполняются совершенно по-разному. В продуктах бизнес-аналитики обычно существуют ограничения на типы доступных отчетов. Например, если есть KPI для продаж, продукты бизнес-аналитики могут разбить его по торговым представителям или регионам. Но в продуктах цифровой аналитики исследование данных включает разбивку показателей и многие другие типы отчетов, которых нет в продуктах бизнес-аналитики. Вот несколько примеров:

Потоки пути

В продуктах цифровой аналитики бывают случаи, когда вам нужно просмотреть, как клиенты перемещаются по страницам или событиям. Это может быть полезно для понимания потока страниц или потока событий и устранения любых утечек потока. Но отчеты о потоках пути требуют упорядоченных данных с отметками времени, связанных с уникальными посетителями, а не агрегированных данных. Создание точного отчета о маршруте в продукте бизнес-аналитики было бы сложной задачей.

Воронки конверсии

Продукты цифровой аналитики часто используются для построения воронок конверсии. Эти воронки отображают ключевые контрольные точки в потоках конверсии, чтобы увидеть, сколько клиентов доходят до каждого шага. Хотя они звучат похоже на потоки путей, они отличаются тем, что меньше сосредоточены на всех путях, по которым идут клиенты, и больше заинтересованы в конкретном наборе предпринятых шагов. Воронки конверсии также построены таким образом, что клиенты должны выполнять действия в установленном порядке, чтобы быть включенными. Это требование последовательности заказов означает, что продукт цифровой аналитики должен понимать, какие клиенты выполнили каждый шаг и в каком порядке. Хотя продукт бизнес-аналитики, скорее всего, мог бы сообщить, сколько раз произошло событие 1 и событие 2, было бы трудно понять, выполнял ли оба события один и тот же пользователь и в правильном порядке.

Когорты и сегменты

Одним из наиболее мощных аспектов продуктов цифровой аналитики является возможность создавать специальные когорты (или сегменты) пользователей. Эти когорты могут быть основаны на поведении события, атрибутах или поведении навигации. После создания когорты можно использовать для сравнения различных групп клиентов, а когорты можно отправлять в другие системы для персонализации или маркетинговых усилий.

Большинство платформ бизнес-аналитики не ориентированы на пользователя. Они фокусируются на цифрах больше, чем на пользователях. Поэтому не принято использовать продукты бизнес-аналитики для создания когорт пользователей для анализа или маркетинга.

Разрешение личности

Ключевым компонентом цифровой аналитики является концепция идентичности. В цифровой аналитике важно знать, совпадает ли текущий пользователь с пользователем, который использовал цифровую собственность на прошлой неделе. Чтобы решить эту проблему, продукты цифровой аналитики создали механизмы для идентификации пользователей и определения того, известны они или неизвестны. Некоторые делают это с помощью сторонних файлов cookie, а другие — с помощью собственной аутентификации.

Продукты бизнес-аналитики традиционно не пытались выполнять разрешение идентификационных данных. Хотя они могут просматривать и присоединять показатели по идентификатору клиента, они не предназначены для просмотра анонимных пользовательских данных и определения того, является ли пользователь ранее известной сущностью.

Удержание

Понимание того, какие и сколько ваших клиентов возвращаются к вашему цифровому опыту с течением времени, является неотъемлемой частью цифровой аналитики. Цифровые команды используют данные цифровой аналитики, чтобы увидеть, какие функции или маркетинговые кампании способствуют удержанию, чтобы они могли формировать привычки и получать доход. Отчетность об удержании требует разрешения личности, чтобы знать, был ли клиент, который в настоящее время взаимодействует с цифровым продуктом, раньше и как часто.

Продукты бизнес-аналитики могут сообщать об использовании, но многие из них не предназначены для понимания того, возвращаются ли одни и те же пользователи снова и снова. Это можно сделать несколькими способами, используя идентификаторы клиентов, но это должно сочетаться с данными временных рядов для каждого клиента и отчетами, которые используют статистику для отображения сегментов удержания и временных окон. Эти возможности редко присутствуют в продуктах бизнес-аналитики.

Зрительская аудитория

Еще одно различие между продуктами цифровой аналитики и бизнес-аналитики заключается в том, как часто каждый тип пользователей взаимодействует с продуктом. Продукты бизнес-аналитики обычно разрабатываются и используются высшим руководством и руководителями. В то время как сотрудники более низкого уровня могут использовать инструменты для разработки отчетов и информационных панелей, основным получателем отчетов и информационных панелей часто являются руководители. Продукты бизнес-аналитики часто рекламируют, насколько легко руководителям узнать о своем бизнесе с помощью продуктов бизнес-аналитики.

Продукты цифровой аналитики также созданы для руководителей, но они также широко используются цифровыми аналитиками, маркетинговыми аналитиками или продуктовыми командами. Поскольку продукты цифровой аналитики предоставляют как высокоуровневую, так и детализированную информацию, продукты цифровой аналитики доступны практически всем в организации. Руководители могут просматривать информационные панели высокого уровня в продуктах цифровой аналитики, но только те, кто хорошо разбирается в данных, будут копаться в данных глубже. Я считаю, что сложность продуктов цифровой аналитики была одним из факторов, способствовавших развитию индустрии бизнес-аналитики. Один из популярных продуктов бизнес-аналитики был основан бывшим генеральным директором продукта цифровой аналитики. Он был разочарован тем, что не мог видеть высокоуровневые показатели, необходимые для ведения своего бизнеса, из своего продукта цифровой аналитики!

Детализация данных

Продукты цифровой аналитики в основном собирают данные с веб-сайтов и мобильных приложений. Однако в последние годы он расширился и теперь включает многие другие типы данных (например, данные магазина, колл-центр и т. д.). Однако собранные данные часто очень детализированы. Общие точки данных могут включать щелчки или пролистывания кнопок и ссылок, просмотр определенных страниц и этапы, введенные в поля поиска веб-сайта, и т. д. Большинство организаций ежемесячно собирают миллиарды данных о событиях, и эти данные агрегируются в отчетах в продукте цифровой аналитики. .

Хотя это и не всегда так, продукты бизнес-аналитики часто собирают данные на менее детальном уровне. Например, если вы используете продукт бизнес-аналитики для отображения данных CRM, вы можете вводить потенциальных клиентов из Salesforce. Эти данные часто не будут такими подробными, как данные об уровне обращений на веб-сайте. Хотя есть исключения, многие организации отправляют сводную информацию в свой продукт бизнес-аналитики вместо того, чтобы дублировать исходные данные со всей их детализацией. Другим примером может быть передача заказов и доходов от продукта цифровой аналитики.

Лучше вместе

Большинству организаций требуется продукт цифровой аналитики и продукт бизнес-аналитики, а не один. Как описано здесь, эти продукты различны, но могут дополнять друг друга. Возможно, однажды произойдет консолидация отрасли, и один поставщик будет владеть продуктами цифровой аналитики и бизнес-аналитики, но пока этого не произошло. Даже Google, владеющая крупнейшим продуктом цифровой аналитики, приобрела продукт бизнес-аналитики (Looker).

Я думаю, что продукты цифровой аналитики когда-нибудь смогут решать многие задачи бизнес-аналитики, но я думаю, что продуктам бизнес-аналитики будет сложно справиться с вариантами использования цифровой аналитики. Хотя я думаю, что в обозримом будущем эти два продукта будут разделены, если бы я поставил на то, что один превзойдет другой, я бы поставил свои деньги на то, чтобы цифровая аналитика превзошла бизнес-аналитику, а не наоборот.

На данный момент, если ваша организация пытается утверждать, что ей нужен только один из этих продуктов, я рекомендую вам просмотреть этот контент и лучше понять различия между технологиями. Если ваши коллеги настаивают на том, что нужен только один продукт, я предлагаю попросить их продемонстрировать, как они будут выполнять варианты использования цифровой аналитики в продукте бизнес-аналитики и наоборот. Обычно те, кто выступает за использование одного продукта, не имеют опыта работы с обоими типами продуктов или просто хотят сократить бюджет. Легко доказать, что продукты цифровой аналитики и бизнес-аналитики очень разные, имеют разные цели, разные аудитории и решают разные проблемы.