Я работаю в мире цифровой аналитики более двадцати лет. За это время я дважды был на стороне клиента, один раз на стороне консультанта и дважды на стороне поставщика. Таким образом, я видел все точки зрения на то, как организации выбирают продукты цифровой аналитики. Хотя могут быть некоторые уникальные особенности цифровой аналитики, многие вещи, которые я наблюдал, верны для выбора любого программного продукта. Но поскольку моя область знаний — цифровая аналитика, я ограничу содержание этого поста этим жанром.

Прежде всего, важно отметить, что продукты цифровой аналитики (или «инструменты», как некоторые любят их называть), вероятно, являютсянаименееважным аспектом программы цифровой аналитики. Если продукт, который вы выбираете, является разницей между вашим успехом или неудачей в цифровой аналитике, вы либо делаете что-то не так, либо устанавливаете планку слишком низко. Я верю, что некоторые продукты цифровой аналитики лучше других, но самого продукта недостаточно, чтобы обеспечить или сломать успех. Я также считаю, что некоторые продукты цифровой аналитики «вписываются» в культуру организации лучше, чем другие. Таким образом, выбор продукта цифровой аналитики, который соответствует культуре или набору навыков организации, может помочь улучшить внедрение и добиться успеха. Но с правильными людьми и процессами ваша организация может добиться успеха слюбымпродуктом цифровой аналитики. И наоборот, с неправильными людьми и процессами вы можете потерпеть неудачу с лучшим аналитическим продуктом.

В этом посте я хотел бы поделиться тем, как, по моему мнению, организации подходят к выбору продуктов цифровой аналитики, и почему я считаю, что многие существующие практики ошибочны. Я также попытаюсь поделиться своими советами по пути. Несмотря на то, что в настоящее время я работаю на поставщика цифровой аналитики, этот пост не будет зависеть от поставщика.

Инерция

Что бы вам ни говорили, наиболее вероятным определяющим фактором продукта цифровой аналитики вашей организации на следующие пять лет будет тот, который вы используете сегодня. Инерция (или то, что я иногда считаю ленью) очень сильна. Я разговаривал со многими организациями, которые тратят много времени на жалобы на своего текущего поставщика, но всегда остаются с ним. Часто организации придерживаются того, что у них есть, потому что это то, что они знают, а измениться сложно. Но инерция часто включает в себя несколько подтем:

Обучение

Требуется время, чтобы обучить пользователей продукту цифровой аналитики. Есть опасение, что переход на новый продукт потребует переобучения всех ваших пользователей. Я видел, что лишь немногие люди регулярно используют продукты цифровой аналитики. Я думаю, что страх перед повторным обучением часто преувеличен, и я рекомендую вам количественно оценить, сколько пользователей вам придется переобучить, прежде чем позволить этому стать препятствием.

Приобретение

Меня никогда не перестает удивлять, как много организаций используют продукты цифровой аналитики, которые они ненавидят, просто из-за работы, необходимой для получения нового поставщика через закупки. Избегание закупок особенно распространено в организациях, предоставляющих финансовые услуги. Слишком многие организации позволяют закупкам (или страху перед закупками) диктовать, какие продукты они используют. Хотя я ранее говорил, что любая организация может добиться успеха с любым продуктом, если ваш текущий продукт не работает для вас и не является проблемой людей или процесса, вы не должны использовать закупки в качестве предлога, чтобы не смотреть на новые продукты. .

Повторная реализация

Еще один аспект инерции, влияющий на решения о продукте цифровой аналитики, — это работа, связанная с повторным внедрением нового продукта. Конечно, никто не хочет заново внедрять продукт цифровой аналитики. С первого раза редко что получается, так зачем повторять это снова? Но в настоящее время большая часть работы по внедрению цифровой аналитики выполняется на уровне данных, CDP или системе управления тегами. Если вы хорошо реализовали его, смена поставщика аналитики должна включать только отправку последней части процесса на другую конечную точку. А поскольку большинство реализаций цифровой аналитики отслеживают слишком много (и много мусора), повторное внедрение с новым продуктом может стать возможностью начать все с чистого листа!

Сохранение исторических данных

Некоторые организации ссылаются на сохранение исторических данных, в основном данных по годам, как на препятствие для перехода на новый продукт. Ваша организация должна создавать резервные копии всех своих данных цифровой аналитики в хранилище данных, которое вы можете использовать практически в любом продукте цифровой аналитики. Кроме того, большинство организаций не используют исторические данные так часто, как утверждают…

Сохранение карьеры

Хотя это также может быть связано с «инерцией», еще один способ, которым организации выбирают продукты цифровой аналитики, — это сохранение карьеры. Многие люди в индустрии цифровой аналитики являются «специалистами по инструментам». Они построили свою карьеру на основе определенного инструмента. Я должен знать, поскольку я был одним из них. Почти двадцать лет я был известен как специалист по Adobe Analytics (ранее известный как Omniman во времена Omniture SiteCatalyst). Я знал все, что нужно было знать об Adobe Analytics. Если бы я пошел работать в компанию, я бы выбрал только те, которые используют Adobe Analytics, поскольку именно так я могу принести наибольшую пользу. Когда я был консультантом, все обращавшиеся ко мне клиенты знали, что я специалист по Adobe Analytics. Вы пришли ко мне не за советом перейти с Adobe на Google Analytics; вы пришли ко мне, чтобы помочь вам улучшить использование Adobe Analytics.

Хотя я был крайним примером этого, многие люди в отрасли знают толькоодинпродукт цифровой аналитики. Если они работают на корпоративной стороне, у них нет стимула предлагать организации отказаться от продукта, который они знают. Это сделает их менее ценными и может привести к потере работы. По этой причине многие люди упускают из виду недостатки известного им продукта цифровой аналитики, потому что это в их личных интересах. Однако, если бы эти люди были хорошими разработчиками или аналитиками, они должны быть достаточно уверенными, чтобы адаптировать свои навыки к любому продукту цифровой аналитики. Знание нескольких продуктов делает вас еще более ценным в долгосрочной перспективе.

Предвзятость консалтинга/агентства

Проблемы сохранения карьеры, которые я только что описал, также существуют на институциональном уровне в консалтинговых компаниях и агентствах. Многие организации имеют отношения и получают консультации от консалтинговых компаний или агентств, специализирующихся на конкретном поставщике цифровой аналитики. Хотя некоторые консалтинговые компании и агентства знают несколько продуктов цифровой аналитики, я обнаружил, что большинство из них специализируются на одном или двух. Это означает, что их консультанты имеют опыт только в одном или двух продуктах. Поэтому при работе с ними, скорее всего, будет так, что они порекомендуют известные им продукты (старый синдром «если у тебя есть только молоток, все выглядит как гвоздь»).

Консультационные агентства и агентства должны ставить интересы своих клиентов в центр своей деятельности, но я слишком часто вижу, как они ставят свои интересы выше своих клиентов. Иногда консалтинговые компании и агентства получают откаты от продавцов за привлечение клиентов. Google сделал это, когда впервые вышла GA 360. Агентства продали его за 150 000 долларов и удержали 75 000 долларов от покупной цены, чтобы обеспечить «ограниченную поддержку», большая часть которой на самом деле была гонораром. Если бы вы привлекли достаточно клиентов в GA 360, вы могли бы заработать много денег, и если бы другие поставщики не предлагали такие же откаты, какой продукт вы бы порекомендовали?

Особенности войны!

Когда вы оцениваете поставщиков цифровой аналитики, часто втягиваются в войну функций. Каждый поставщик покажет вам, какие у него есть функции, которых нет у их конкурентов. Хотя важно понимать подробные характеристики каждого продукта, обязательно сравнивайте яблоки с яблоками и сосредоточьтесь на функциях, которые вы будете использовать. Избегайте диаграмм функций, в которых поставщик А может делать все, а поставщик Б не может делать абсолютно ничего! Как и в случае с данными, всегда есть способ исказить ситуацию и рассказать историю, которую вы хотите. Продавцы (включая меня!) хороши в этом. Слушайте и делайте заметки, но не делайте это главным критерием оценки!

Готовое решение против создания собственного

В какой-то момент вашего пути к цифровой аналитике вы или кто-то из вашей команды предложите вам создать собственное аналитическое решение вместо покупки готового аналитического продукта. Каждая организация проходит этап, когда они думают, что могут объединить достаточное количество инструментов с открытым исходным кодом и сэкономить деньги. Хотя я приветствую амбиции, я еще не видел, чтобы они сработали. Если вы создадите эквивалент готового продукта для цифровой аналитики, ваша команда теперь поддерживает свой собственный бизнес и независимый бизнес по разработке программного обеспечения для цифровой аналитики. Если что-то сломается, это ваша проблема, а не продавцов. Эти усилия начинаются с великих намерений, но имеют тенденцию разваливаться, когда люди со временем покидают организацию. Если данные не являются неотъемлемой частью вашего бизнеса (например, Twitter) или вы не достаточно велики, чтобы поддерживать это (например, Amazon.com), вам следует платить кому-то другому, а не создавать его самостоятельно. Если вы не можете удалить ошибку из своей системы, я бы построил всего несколько частей архитектуры данных (например, конвейер данных, сборщик событий и т. д.).

Покупка люкса

Иногда продавцы рассказывают о преимуществах покупки всего набора продуктов. Поскольку мы говорим о продуктах цифровой аналитики, вы знаете, какие поставщики предлагают наборы продуктов, а какие нет. Нет ничего плохого в том, чтобы купить набор продуктов у одного поставщика. Настоящая синергия может быть достигнута путем приверженности одной экосистеме (спросите любого клиента Apple). Но эта синергия идет с некоторыми условиями. В некоторых случаях продукты в наборе не являются «лучшими в своем классе» для каждого решения. Для любого поставщика было бы почти невозможно иметь лучший продукт в 5-6 решениях. Но если каждый из продуктов соответствует вашим потребностям, и вы хотите полностью использовать одного поставщика, комплексный подход может стать лучшим шагом для упрощения вашего технического стека и облегчения бремени интеграции.

Но еще одним недостатком «комплектного» подхода является потенциальная потеря в ценообразовании. Нравится вам это или нет, но как только поставщик продал вам несколько продуктов из своего пакета, он знает, что перейти на другие продукты будет сложно. Они построили виртуальный ров вокруг вашей организации. Это дает поставщику пакетов гораздо большую эластичность по цене, чем если бы вы использовали только один из их продуктов. Многие поставщики пакетов утверждают, что покупка нескольких продуктовсэкономитвам деньги, но я слышал от многих компаний, что однажды они внезапно просыпаются и понимают, что сегодня платят намного больше, чем несколько лет назад.

За последние несколько лет на рынке сложился менталитет «анти-люкс», который также ударил по рынку цифровой аналитики. Когда люди говорят «современный стек данных», это иногда означает использование множества разных поставщиков для разных частей стека данных. Некоторые организации хотят работать с наилучшим продуктом в каждой области и считают, что технологический ландшафт развился до такой степени, что интеграция нескольких разрозненных продуктов стала более управляемой. Я не думаю, что здесь есть правильный или неправильный ответ, но его стоит обсудить внутри вашей организации.

Сайты отзывов клиентов

В сфере B2B существует множество сайтов с обзорами продуктов. На этих сайтах клиенты оценивают свой опыт использования продуктов и делятся анекдотами о продукте. Я обнаружил, что на этих сайтах обзоров часто есть отзывы людей, которые злятся на продавца или хотят подлизаться к нему. Обзоры, как правило, впадают в одну крайность или другую, поскольку у большинства людей, ежедневно использующих продукт, нет реального стимула высказывать свое мнение на публичном форуме. Так что я бы воспринял эти обзорные сайты с долей скептицизма.

Обзоры отраслевых аналитиков

Еще одним источником отзывов о поставщиках являются обзоры отраслевых аналитиков. Такие организации, как Forrester, Gartner и т. д., встречаются с поставщиками и их клиентами и оценивают поставщиков по длинному списку критериев, а результаты публикуют в отчетах, таких как Gartner Magic Quadrant или Forrester Wave. Эти оценки, как правило, более научны, чем упомянутые выше сайты отзывов клиентов, но они могут быть и более объективными. Для этих отчетов поставщики предоставляют отзывы клиентов, с которыми общаются отраслевые аналитики, поэтому вы, как правило, получаете лучшее представление о поставщике. Но некоторые не знают, что эти аналитики в течение года обзванивают клиентов с запросами и слышат множество отзывов — хороших и плохих — помимо этих основных оценок, которые дают им более реалистичное представление о рассматриваемом поставщике. в целом, эти отчеты являются хорошей отправной точкой для просмотра того, куда движется отрасль и какие поставщики работают в той же сфере.

Поддерживать

Одним из факторов оценки продукта, который слишком частообесценивается,является поддержка клиентов. Выбирая поставщика, вы вступаете с ним в партнерские отношения. Но многие организации считают, что поддержка, которую они получают от поставщиков цифровой аналитики, ужасна. Некоторые поставщики не предлагают прямую поддержку, а вместо этого используют консультации/агентства, упомянутые выше, для обеспечения поддержки. Это бесполезно, когда вы сталкиваетесь с ошибками продукта или у вас есть важные запросы на добавление функций. Другие поставщики передают поддержку офшорным ресурсам, которые недостаточно хорошо знают продукт, чтобы обеспечить адекватную поддержку. Если вы проведете какое-то время в группе #Measure Slack, вы неизбежно найдете множество тем, разглагольствующих о поставщиках. Но в большинстве случаев те, кто разглагольствует о плохой поддержке, продолжают использовать аналитический продукт по вышеуказанным причинам.

Больше организаций должны уделять приоритетное внимание поддержке, которую они получают. Я лучше буду работать с поставщиком, который время от времени ошибается, но признает это и усердно работает над его улучшением, чем с поставщиком, который полностью меня игнорирует. Но слишком часто я думаю, что клиенты устанавливают планку слишком низко и полагают, что дерьмовая поддержка, которую они получают, — это тот же тип поддержки, который они получили бы от любого другого поставщика.

Цена

В реальном мире цена имеет значение. Некоторые продукты дороже, чем другие. В то же время, я не думаю, что цена должна быть всем. Я вижу, что многие организации придают слишком большое значение цене.

По большому счету, для успеха вам нужны люди, процессы и продукты. Если вы все делаете правильно, люди и процессы цифровой аналитики будут стоить вамнамногобольше, чем продукт цифровой аналитики. Поэтому то, сколько вы тратите на продукт цифровой аналитики, не должно быть решающим фактором.

Однако бывают случаи, когда покупкаслишкомдорогого продукта цифровой аналитики может напрямую повлиять на оставшийся бюджет на людей и процессы. Если это так, я рекомендую каждый день недели отдавать предпочтение людям и процессам, а не продуктам. Например, я бы купил продукт цифровой аналитики, который может решить 80% задач, которые вам нужны, за 50% стоимости, а не продукт, который вдвое дороже и может выполнить 100% того, что необходимо. Очень немногие пользователи будут использовать те 20%, которых вам не хватает.

Исполнительные отношения

Никто не любит об этом говорить, но отношения с руководителями, шикарные обеды и игры в гольф работают чаще, чем вы думаете! Людям нравится посещать модные конференции поставщиков, приятные обеды, кататься на лыжах, гонять на модных автомобилях по гоночным трассам и т. д. Если вы принимаете решения в отношении аналитического продукта в своей компании, и поставщик хорошо к вам относится, вы сознательно или бессознательно вознаграждаете его премией. продление контракта. Я видел, как многие люди втягивались в отношения с поставщиками, которые превращались больше в дружбу, чем между поставщиком и покупателем.

Я также видел случаи, когда команда цифровой аналитики хотела использовать другой продукт, но начальник их босса имеет давние отношения с руководителем поставщика (часто это связано с загородными клубами!). Эти отношения могут легко превзойти мнения команд о фактическом продукте.

Как вы должны оценивать продукты

Таким образом, в предыдущем обзоре было рассмотрено многое из того, чегонеследует делать при оценке продуктов цифровой аналитики. Как бы я посоветовал вам оценивать продукты цифровой аналитики? Хотя при оценке продуктов не существует серебряной пули, вот мой совет:

1. Сосредоточьтесь на культуре . Будьте честны с собой в отношении культуры вашей организации.Нужна ли ему централизованная среда или среда самообслуживания, чтобы добиться успеха в цифровой аналитике? Люди в вашей организации хотят получить свои собственные данные или они предпочтут подать заявку в службу поддержки и попросить кого-нибудь создать для них отчеты? Убедитесь, что вы используете продукт, который соответствует соответствующему подходу. Ваша организация строит, а не покупает сердцем? Не пытайтесь впихнуть строительный подход в горло закупочной организации (или наоборот).
2. «Купить сегодня» — я вижу много организаций с «желательным» взглядом на свою организацию и команды.Онихотятбыть на 9 из 10, когда дело доходит до цифровой аналитики, поэтому они покупают продукт, который использовали бы, если быбылина 9 из 10, тогда как на самом деле в настоящее время они больше похожи на 3 из 10. То есть это как платить за Ferrari, когда вы едва используете все функции своего Ford! Будьте честны в отношении того, где находится ваша организациясегодня, и покупайте продукт, который поможет вам сегодня, а не через несколько лет. Вы всегда можете обновить позже…
3. Оценивайте каждые три года . Я предлагаю вам переоценивать продукты цифровой аналитики каждые три года.Даже если вы довольны своим текущим поставщиком, вы ничего не потеряете, сравнив его с несколькими другими и увидев, что еще есть. Большая часть работы по оценке выполняется поставщиками. Если вам по-прежнему нравится ваш текущий поставщик, вы можете быть уверены, что будете продолжать использовать правильный продукт. Если вы обнаружите, что другой поставщик делает интересные вещи, вы можете решить, стоит ли изменять эти функции, или попросить вашего текущего поставщика добавить эти функции.
4. Сосредоточьтесь на вариантах использования . Легко втянуться в войну характеристик продукта (см. выше).Но если вы сосредоточитесь на реальных сценариях использования, которые ваша организация должна выполнить; вы можете попросить поставщиков продемонстрировать, как они будут решать эти варианты использования. Это поможет вам избежать сравнения функций по функциям.
5. Используйте свою сеть — узнайте, какие организации используют каждого поставщика цифровой аналитики, которого вы оцениваете.Затем используйте свою сеть, чтобы найти людей, которым вы доверяете, которые работают в этих компаниях и используют эти продукты. Затем спросите их напрямую, нравятся ли им продукты, нравится ли поддержка и т. д. Попросите их продемонстрировать, как они используют продукт.
6. Модульность реализации . Не привязывайтесь слишком тесно к какому-то одному поставщику.Не размещайте их код прямо на своем сайте, если можете этого избежать. При реализации создайте собственный поток сбора данных, чтобы контролировать, какие данные вы собираете, и просто отправьте последнюю милю поставщику. Оставайтесь гибкими. Сделайте так, чтобы вы могли переключиться на нового поставщика менее чем за четыре недели.
7. Нанимайте универсалов . При найме аналитиков и разработчиков цифровой аналитики не уделяйте слишком много внимания навыкам, специфичным для поставщика.Ваши сотрудники могут освоить новые продукты цифровой аналитики; вы не можете научить людей быть умными или командными игроками! Наем универсалов позволит избежать каких-либо предубеждений в вашей команде по отношению к конкретному поставщику.

Таковы некоторые из моих наблюдений о том, как организации в настоящее время оценивают продукты цифровой аналитики, и некоторые из моих советов о том, как оценивать продукты в будущем.