การวิเคราะห์การตลาดกับการวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์ (ตอนที่ 2)

หมายเหตุบรรณาธิการ: ตลอดชุดนี้ เมื่อฉันอ้างถึง "การวิเคราะห์การตลาด" จะมีการวิเคราะห์การตลาดดิจิทัลหรือการวิเคราะห์เว็บเหมือนที่เคยเป็น

ในโพสต์ก่อนหน้าของชุดนี้ ฉันได้อธิบายว่าบทบาทของทีมการตลาดและผลิตภัณฑ์ได้รับผลกระทบจากการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลอย่างไร และได้แบ่งปันตัวอย่างว่าเส้นแบ่งระหว่างการตลาดและผลิตภัณฑ์จะเบลอได้อย่างไรเมื่อกล่าวถึงประสบการณ์ดิจิทัล โพสต์นี้จะอธิบายว่าผลิตภัณฑ์ด้านการตลาดและการวิเคราะห์ ผลิตภัณฑ์ แตกต่างกันอย่างไร และเราอาจจะไปที่ใดในอนาคต

ดังที่ฉันได้กล่าวไว้ในโพสต์ก่อนหน้านี้ มีหลายกรณีที่คำถามเกี่ยวกับการตลาดและผลิตภัณฑ์สามารถตอบได้โดยการตลาด หรือ ผลิตภัณฑ์การวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์ เนื่องจากมีการทับซ้อนกันในการทำงาน ผลิตภัณฑ์ทั้งสองประเภทช่วยให้คุณ:

• นับผู้เข้าชมที่ไม่ซ้ำ
• ติดตามเนื้อหา
• ดูเส้นทางลูกค้า
• สร้างช่องทางการแปลง
• ติดตามแคมเปญการตลาดดิจิทัล
• สร้างกลุ่ม/กลุ่มผู้ใช้
• สร้างแดชบอร์ด
• ฯลฯ

หลังจากที่ได้ทำงานร่วมกับผลิตภัณฑ์การวิเคราะห์ดิจิทัลทั้งสองประเภทแล้ว ฉันพบว่าสิ่งที่ทำให้การวิเคราะห์การตลาดและผู้ขายการวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์แตกต่างกันมากที่สุดคือวิธีที่พวกเขา เน้นย้ำ แง่มุมต่างๆ ของคุณลักษณะที่พวกเขามีร่วมกันเป็นหลัก ต่อไปนี้จะสรุปความแตกต่างตามที่ฉันเห็น

เว็บไซต์เทียบกับแอพ

หลายปีที่ผ่านมา เหตุผลหลักที่องค์กรเลือกใช้ผู้ให้บริการวิเคราะห์การตลาดกับผู้ให้บริการวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์คือต้องการวิเคราะห์บนเว็บไซต์หรือแอปบนอุปกรณ์เคลื่อนที่ ด้วยเหตุผลที่ฉันระบุไว้ในโพสต์นี้เมื่อแอพมือถือมาถึงที่เกิดเหตุ พวกเขาจึงกลายเป็นโดเมนของทีมผลิตภัณฑ์ในขณะที่เว็บไซต์มักจะเป็นโดเมนของทีมการตลาด การแบ่งแยกแผนกนี้มักจะทำให้แต่ละทีมเลือกผลิตภัณฑ์การวิเคราะห์ดิจิทัลของตนเอง นักการตลาดเลือกผลิตภัณฑ์การวิเคราะห์การตลาด และทีมผลิตภัณฑ์เลือกผลิตภัณฑ์ เช่น Amplitude (หรือคู่แข่งด้านการวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์) ในขณะนั้น แอพมือถือมีขนาดเล็กกว่ามากในแง่ของการรับส่งข้อมูลดิจิทัล และในบางกรณี บุคคลต่างใช้เว็บไซต์มากกว่าแอพมือถือ

แต่ขณะนี้แอปบนอุปกรณ์เคลื่อนที่ได้รับความนิยมเพิ่มขึ้นและมีผู้ใช้รายเดียวกันเข้าถึงทั้งแอปและเว็บไซต์ การแยกส่วนนี้นำไปสู่ประสบการณ์ของลูกค้าที่ไม่สอดคล้องกัน และทำให้ทีมวิเคราะห์ดูประสบการณ์ของลูกค้า ทั้งหมด ได้ยากขึ้น นี่เป็นหนึ่งในเหตุผลที่ฉันคาดการณ์ว่าจะมีการบรรจบกันในผลิตภัณฑ์การวิเคราะห์ทางดิจิทัลในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า

เซสชัน/การดูหน้าเว็บเทียบกับตามเหตุการณ์

สำหรับอาชีพการวิเคราะห์การตลาดส่วนใหญ่ของฉัน ผลิตภัณฑ์วิเคราะห์การตลาดจะอิงตามเซสชันและการดูหน้าเว็บ ผู้ให้บริการวิเคราะห์การตลาดถือกำเนิดจากยุคของเว็บไซต์ โดยจับผู้เยี่ยมชม การเข้าชม และการดูหน้าเว็บที่ไม่ซ้ำกันตามค่าเริ่มต้น แม้ว่าจะมีเหตุการณ์อยู่เสมอในการดูหน้าเว็บและเซสชันเหล่านั้น แต่สถาปัตยกรรมถูกสร้างขึ้นจากการโหลดหน้าเว็บและเซสชัน โมเดลนี้พบกับความท้าทายครั้งแรกเมื่อองค์กรเริ่มปรับใช้แอปพลิเคชันหน้าเดียว (SPA) ผู้ขายการวิเคราะห์การตลาดต้องสร้างวิธีแก้ไขปัญหาชั่วคราวเพื่อพิจารณากิจกรรม ภายใน การดูหน้าเว็บ

ในทางกลับกัน เครื่องมือวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์มักจะมีรูปแบบตามเหตุการณ์ที่ทำงานในกระบวนทัศน์ของแอป หรือ เว็บไซต์ โมเดลตามเหตุการณ์เหมาะสมกับทีมผลิตภัณฑ์ที่ต้องการติดตามการดำเนินการของลูกค้าจำนวนมาก ซึ่งส่วนมากเกิดขึ้นระหว่างการดูหน้าเว็บ ทีมผลิตภัณฑ์มักจะต้องการความละเอียดที่ลึกกว่าทีมการตลาด เมื่อมองย้อนกลับไปที่ตัวอย่างหน้า Landing Page ของผลิตภัณฑ์ในโพสต์ก่อนหน้า คุณจะเห็นได้ว่าการโต้ตอบภายในหน้าบางอย่าง เช่น ตัวกรอง การเลื่อนเมาส์ไปบนภาพผลิตภัณฑ์ ฯลฯ อาจเหมาะสมกว่าสำหรับการติดตามตามเหตุการณ์เทียบกับแบบอิงตามหน้า การติดตาม ในรายงานการวิจัยฉบับใหม่ Gartner อธิบายในลักษณะนี้: “ …โครงสร้างตามเซสชันเริ่มล้าสมัยและเข้ากันไม่ได้กับกรณีการใช้งานสมัยใหม่ ”

คุกกี้เทียบกับผู้ใช้

สำหรับอาชีพส่วนใหญ่ของฉันในด้านการวิเคราะห์การตลาด ลูกค้าค่อนข้างน้อยที่โชคดีพอที่จะรู้ว่า ใคร กำลังใช้เว็บไซต์ของตน ตัวอย่างที่พบได้ยากคือธนาคารที่ให้ลูกค้าตรวจสอบสิทธิ์ผ่านการเข้าสู่ระบบ ด้วยเหตุนี้ ผู้จำหน่ายการวิเคราะห์การตลาดจึงไม่มีแนวคิดเรื่อง "ผู้ใช้" ในผลิตภัณฑ์ของตน เป็นเรื่องท้าทายหากคุณต้องการเห็นทุกสิ่งที่ “โจ สมิธ” ทำ คุณสามารถระบุรหัสคุกกี้ของเขา สร้างกลุ่มสำหรับรหัสนั้น และดูรายงานการไหลของเส้นทางที่ไม่มีที่สิ้นสุด ยังไม่มีวิธีง่ายๆ ในการดูสตรีมเหตุการณ์แบบเต็มของบุคคลและคุณสมบัติ/มิติที่เกี่ยวข้องกับเหตุการณ์เหล่านั้น

ในทางตรงกันข้าม แอพมือถือจำนวนมากและประสบการณ์ดิจิทัลที่ซับซ้อนอื่นๆ จำเป็นต้องมีการตรวจสอบสิทธิ์ ด้วยเหตุนี้ เครื่องมือวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์ [เช่น Amplitude] จึงมีโปรไฟล์ผู้ใช้ที่กำหนดไว้ซึ่งเปรียบเทียบข้อมูลเกี่ยวกับลูกค้าและรายการกิจกรรมทั้งหมดของพวกเขา ในบางกรณี เครื่องมือวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์ยังให้คุณเพิ่มโปรไฟล์ผู้ใช้ด้วยแอตทริบิวต์ผู้ใช้เพิ่มเติม เช่น CDP

คุณลักษณะโปรไฟล์ผู้ใช้ภายในเครื่องมือวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์ยังต้องการความสามารถในการแก้ไขข้อมูลประจำตัวขั้นสูงเพิ่มเติมเพื่อรวมผู้ใช้ที่ตรวจสอบสิทธิ์ในเซสชันและอุปกรณ์เข้าด้วยกัน ท้ายที่สุด คุณไม่สามารถมีโปรไฟล์ผู้ใช้และสตรีมเหตุการณ์ที่ถูกต้องได้ เว้นแต่คุณจะสามารถระบุลูกค้ารายเดียวกันได้อย่างแม่นยำในทุกเซสชันและอุปกรณ์ – และในลักษณะที่ไม่ต้องใช้คุกกี้ นี่เป็นพื้นที่ที่ผู้ขายการวิเคราะห์การตลาดแต่เดิมใช้คุกกี้ของบุคคลที่สาม (หรือเครือข่ายโฆษณาของพวกเขา) ในการแก้ไขข้อมูลประจำตัว แต่ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมาได้เปลี่ยนไปใช้คุกกี้ของบุคคลที่หนึ่งและวิธีการอื่นในการแก้ไขข้อมูลประจำตัวของผู้ใช้

การได้มากับการรักษาไว้

กรณีการใช้งานเดิมของผลิตภัณฑ์การวิเคราะห์การตลาดคือการได้ลูกค้าใหม่ เมื่อ Google เข้าซื้อกิจการ Urchin และเปลี่ยนเป็น Google Analytics เป็นวิธีที่นักการตลาดดิจิทัลสามารถเห็นประสิทธิภาพและผลตอบแทนจากการลงทุนในการค้นหาที่เสียค่าใช้จ่ายและโฆษณาแบบรูปภาพ ในหลาย ๆ ด้าน การโฆษณาดิจิทัลเป็นแรงผลักดันให้กับอุตสาหกรรมการวิเคราะห์ดิจิทัลทั้งหมด! ด้วยเหตุผลนี้ คุณยังคงมองเห็นได้ว่าการติดตามช่องทางดิจิทัลและแคมเปญมีความสำคัญเพียงใดสำหรับผู้ขายด้านการวิเคราะห์การตลาดในปัจจุบัน และพวกเขามีคุณสมบัติที่ยอดเยี่ยมในด้านนี้ หลายปีที่ผ่านมา ผู้จำหน่ายการวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์ไม่ได้มุ่งเน้นที่คุณลักษณะที่เกี่ยวข้องกับการได้มาซึ่งลูกค้า มีหลายวิธีในการจับภาพรหัสติดตามแคมเปญ แต่คุณลักษณะของการระบุแหล่งที่มามีข้อจำกัด (ที่ Amplitude ตอนนี้เรากำลังลงทุน อย่างมาก ในด้านฟังก์ชันการได้ผู้ใช้ใหม่)

โดยปกติแล้ว ทีมผลิตภัณฑ์จะสนใจในสิ่งที่ลูกค้าและผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าทำ ใน ประสบการณ์ดิจิทัลมากกว่าวิธีที่พวกเขาไปถึงที่นั่น ดังนั้น ผู้จำหน่ายการวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์มักจะมีฟังก์ชันการทำงานที่ลึกกว่าสำหรับการติดตามการรักษาลูกค้า ตัวอย่างเช่น ใน Amplitude มีการเรียงสับเปลี่ยนรายงานการรักษาผู้เยี่ยมชมมากกว่ายี่สิบแบบ แม้ว่าผู้ให้บริการวิเคราะห์การตลาดจะเสนอรายงานการรักษาลูกค้าบางส่วน แต่นี่คือจุดที่ผู้ให้บริการวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์ให้ความสำคัญมากกว่ามาก

เราเชื่อว่าองค์กรต่างๆ จะเริ่มปลดล็อกวิธีการต่างๆ สำหรับลูกค้าในการติดตามประสบการณ์ของลูกค้าทั้งหมด ตั้งแต่การได้มา การรักษา ไปจนถึงการสร้างรายได้ในอนาคต นี่คือเหตุผลที่เราได้เทศนาว่าทีมการตลาดและผลิตภัณฑ์ควรเพิ่มการทำงานร่วมกัน

การติดตามอีคอมเมิร์ซ

อีกด้านที่ผู้ขายการวิเคราะห์การตลาดเน้นย้ำคือการติดตามอีคอมเมิร์ซ แม้ว่าผู้จำหน่ายการวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์สามารถติดตามผลิตภัณฑ์ รายได้ รถเข็น ฯลฯ มีคุณลักษณะขั้นสูงบางอย่างที่ผู้ขายการวิเคราะห์การตลาดนำเสนอซึ่งไม่มีในเครื่องมือวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์ส่วนใหญ่ คุณลักษณะอีคอมเมิร์ซเหล่านี้มุ่งเน้นไปที่การขายผลิตภัณฑ์ การแปลงสกุลเงิน ฯลฯ คุณลักษณะเช่นนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งเมื่อเว็บไซต์เริ่มขายผลิตภัณฑ์ และเป็นเวลาหลายปีก่อนที่แอปดิจิทัล/มือถือจะถูกมองว่าเป็นเครื่องมืออีคอมเมิร์ซที่ทำงานได้ แต่ตอนนี้ การซื้อออนไลน์เกิดขึ้นในแอปบนอุปกรณ์เคลื่อนที่มากขึ้นเรื่อยๆ ผู้ขายด้านการวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์ส่วนใหญ่กำลังเพิ่มคุณลักษณะของตนเพื่อให้ได้มาซึ่งความเท่าเทียมกับผู้ขายด้านการวิเคราะห์การตลาด

การบริการตนเองกับการวิเคราะห์แบบรวมศูนย์

เมื่อการวิเคราะห์การตลาดเริ่มต้นขึ้น ผู้ใช้ข้อมูลกลุ่มแรกคือทีมการตลาดที่มุ่งเน้นการวัดผลแคมเปญ ในที่สุด เมื่อผลิตภัณฑ์วิเคราะห์การตลาดเริ่มติดตามเนื้อหา เส้นทาง และช่องทาง ผู้ใช้จำนวนมากขึ้นต้องการเข้าถึงข้อมูล แต่ในขณะนั้น การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นสาขาที่ค่อนข้างใหม่และด้วยเหตุผลที่แตกต่างกันสองสามแห่ง องค์กรจำนวนมาก (ไม่ใช่ทั้งหมด) ยังคงทำการวิเคราะห์ต่อไปผ่านโมเดลแบบรวมศูนย์ ในรูปแบบรวมศูนย์นี้ ผู้บริโภคข้อมูลจะส่งคำขอไปยังทีมวิเคราะห์แบบรวมศูนย์สำหรับข้อมูลและการวิเคราะห์ และทีมที่รวมศูนย์จะจัดเตรียมแดชบอร์ดหรือรายงาน เมื่อเวลาผ่านไป หลายองค์กรเริ่มสอนผู้บริโภคข้อมูลทั่วไปถึงวิธีรับข้อมูลของตนเองและสร้างรายงานของตนเอง แต่เนื่องจากผู้ใช้ข้อมูลทั่วไปจำนวนมากไม่เชี่ยวชาญในการวิเคราะห์ข้อมูล พวกเขาจึงมักพยายาม "ให้บริการตนเอง" ในเรื่องการวิเคราะห์ .

ในโลกของการวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์ ฉันพบว่ายังมีบริการตนเองสำหรับการวิเคราะห์ดิจิทัลมากขึ้น ฉันให้เหตุผลหลักสองประการ ประการแรก การวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์เกิดขึ้นหลังจากการวิเคราะห์การตลาดเป็นเวลาหลายปี ซึ่งมหาวิทยาลัยต่างๆ ได้ส่งเสริมการรู้เท่าทันข้อมูลมากขึ้น ฉันรู้ว่าตอนเข้ามหาวิทยาลัย ฉันเรียนวิชาสถิติแค่หนึ่งหรือสองวิชา แต่ลูกๆ ของฉันก็เรียนจบมัธยมไปมากพอแล้ว! ซึ่งหมายความว่ามีพนักงานจำนวนมากขึ้นที่เข้าใจข้อมูลและกระตือรือร้นที่จะลงมือทำในช่วงเวลาที่การวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์ออกสู่ตลาด ประการที่สอง ผู้ที่สนใจในการวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์มักจะมีความรู้ด้านเทคนิคมากกว่าผู้ที่อยู่ในการวิเคราะห์การตลาดเล็กน้อย แน่นอนว่า อาจไม่เป็นเช่นนั้นเสมอไป แต่บ่อยครั้งกว่าไม่ ผู้ที่สร้างแอปดิจิทัลหรือมือถือที่ซับซ้อนมักจะเป็นโปรแกรมเมอร์หรือผู้ใช้ UX ที่เข้าใจโค้ดและยินดีเป็นอย่างยิ่งที่จะรายงานข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับผลิตภัณฑ์ของตน

บริการตนเองกับเครื่องมือวัดจากส่วนกลาง

จากข้อที่แล้ว ความแตกต่างอีกด้านคือเครื่องมือวิเคราะห์ดิจิทัล (บางคนเรียกสิ่งนี้ว่าการใช้งาน) เครื่องมือวัดเป็นคำศัพท์สำหรับการใช้โค้ดเพื่อรวบรวมข้อมูลภายในผลิตภัณฑ์วิเคราะห์ดิจิทัล ในโลกของการวิเคราะห์การตลาด นักการตลาดมักจะทำงานร่วมกับทีมพัฒนาเพื่อระบุคำถามทางธุรกิจและระบุจุดข้อมูลที่จำเป็นในการตอบคำถาม โดยทั่วไป ข้อมูลนี้จะเปลี่ยนเป็นข้อกำหนดการติดแท็ก ชั้นข้อมูล แล้วสร้างแบบจำลองในระบบการจัดการแท็ก แนวทางนี้เริ่มต้นเมื่อหลายปีก่อน เนื่องจากนักการตลาดไม่มีความรู้ด้านเทคนิคเพียงพอ และไม่มีสิทธิ์เข้าถึงเพื่อเพิ่มโค้ดลงในหน้าเว็บด้วยตนเอง

แต่ในโลกของการวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์ หลายคนที่มีคำถามเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์คือคนกลุ่มเดียวกันที่สร้างผลิตภัณฑ์ ดังนั้นจึงมักเป็นเทคนิคมากกว่า ดังนั้นจึงเป็นเรื่องปกติที่ทีมผลิตภัณฑ์จะเพิ่มรหัสของตนเองภายในผลิตภัณฑ์ของตนเพื่อรวบรวมข้อมูลที่จำเป็นในการวิเคราะห์และปรับปรุงผลิตภัณฑ์ แม้ว่าฉันจะแน่ใจว่ายังมีบางแง่มุมของกระบวนการนี้ที่รวมศูนย์ แต่หลายทีมที่ฉันคุยด้วยชอบที่จะ "แท็ก" ผลิตภัณฑ์ของตัวเองเพราะว่ามันเร็วกว่าและขจัดปัญหาคอขวดที่ไม่จำเป็นออกไป แน่นอนว่าสิ่งนี้สามารถสร้างปัญหาการกำกับดูแลข้อมูลอื่นๆ ได้ ซึ่งเป็นเหตุผลว่าทำไม ตัวอย่างเช่น Amplitude จึงได้รับผลิตภัณฑ์ซอฟต์แวร์การกำกับดูแลข้อมูลทั้งหมด (แบบวนซ้ำ)

ข้อมูลเชิงลึกแบบแมนนวลกับแบบอัตโนมัติ

ความแตกต่างอีกประการหนึ่งที่ฉันสังเกตเห็นระหว่างการตลาดและผลิตภัณฑ์การวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์คือพวกเขาเน้นย้ำถึงระบบอัตโนมัติเชิงลึกมากเพียงใด เมื่อฉันใช้ผลิตภัณฑ์วิเคราะห์การตลาด มีวิธีที่ยอดเยี่ยมในการแบ่งและแบ่งข้อมูลของคุณ แต่ไม่มีวิธีที่ผลิตภัณฑ์ระบุโอกาสในการปรับปรุง โดยอัตโนมัติ ผลิตภัณฑ์วิเคราะห์การตลาดยอดนิยมส่วนใหญ่มีรูปแบบการเรียนรู้ของเครื่องและ AI แต่ไม่ แพร่หลาย ในรายงานทั้งหมด

ผลิตภัณฑ์การวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์ที่ฉันได้เห็นดูเหมือนจะให้ความสำคัญกับการฝังแมชชีนเลิร์นนิงและ AI ตลอดทั้งผลิตภัณฑ์มากขึ้น ตัวอย่างเช่น หากคุณสร้างช่องทางการแปลง ผลิตภัณฑ์เช่น Amplitude จะแสดงให้คุณเห็นว่าเหตุการณ์และคุณสมบัติใดบ้างที่ส่งผลต่อผู้ใช้ที่จบกระบวนการหรือออกจากกระบวนการ ผลิตภัณฑ์การวิเคราะห์การตลาดสามารถแสดงให้คุณเห็นว่า หน้า ใดที่พวกเขาอาจหลงทาง แต่ไม่ใช่เหตุการณ์และคุณสมบัติเฉพาะพร้อมกับความสำคัญทางสถิติโดยละเอียด การใช้สถิติและข้อมูลเชิงลึกแบบอัตโนมัติที่เพิ่มขึ้นอาจเป็นผลมาจากผลิตภัณฑ์การวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์ที่มาในภายหลัง หรือข้อเท็จจริงที่ว่าพวกเขาสร้างขึ้นสำหรับการสร้างความเข้าใจในข้อมูลมากขึ้นตามบันทึกก่อนหน้านี้ อย่างไรก็ตาม นี่เป็นเพียงตัวอย่างอื่นที่มีการเน้นความแตกต่าง

การทำงานร่วมกัน

แนวโน้มล่าสุดในอุตสาหกรรมการวิเคราะห์ทางดิจิทัลคือการทำงานร่วมกัน หลายองค์กรกำลังพูดถึง “กลุ่ม MarTech” และ “กลุ่มการวิเคราะห์” ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา องค์กรต่างๆ ต้องการใช้ผลิตภัณฑ์ "ดีที่สุดในสายพันธุ์" สำหรับส่วนต่างๆ ของการตลาดและความต้องการผลิตภัณฑ์ ในอดีต การผสานผู้จำหน่าย MarTech หรือฐานข้อมูลแบ็คเอนด์หลายรายเข้าด้วยกันนั้นใช้เวลานานและมีราคาแพง แต่ทุกวันนี้ API ทำให้การส่งข้อมูลและกลุ่มผู้ใช้ระหว่างผลิตภัณฑ์ดิจิทัลและฐานข้อมูลง่ายขึ้นมาก

โดยส่วนใหญ่ ผู้จำหน่ายการวิเคราะห์การตลาดมักใช้แนวทาง "ชุดเครื่องมือ" (ซึ่งคุณใช้ผู้ขายรายเดียวสำหรับกลุ่ม MarTech ส่วนใหญ่ของคุณ) ในขณะที่ผู้ขายการวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์ใช้แนวทาง "ดีที่สุดในสายเลือดเดียวกัน" มีข้อดีและข้อเสียในแต่ละวิธี (อาจจะโพสต์บล็อกอื่นในภายหลัง) แต่ก็เป็นจุดแตกต่างระหว่างผู้ขายการตลาดและการวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์

อนาคต

อย่างที่คุณเห็น ในทุกวิธีที่ผู้ขายการวิเคราะห์การตลาดมีความคล้ายคลึงกัน มีสถานที่ที่พวกเขาเน้นคุณลักษณะและฟังก์ชันการทำงานที่แตกต่างกัน ในกรณีส่วนใหญ่ที่ผู้ขายประเภทหนึ่งไม่ให้ความสำคัญ มีแนวโน้มว่าขณะนี้มีการเพิ่มฟังก์ชันการทำงานใหม่ เนื่องจากองค์กรต่างๆ ตระหนักดีว่าการใช้ผู้ให้บริการวิเคราะห์ดิจิทัลหลายรายสามารถแยกข้อมูลเชิงลึกจากประสบการณ์ของลูกค้า ฉันได้คาดการณ์ว่าในอนาคตจะมีแรงผลักดันในการสร้างมาตรฐานผลิตภัณฑ์ การ วิเคราะห์ดิจิทัลสำหรับทั้งทีมการตลาดและผลิตภัณฑ์ ในที่สุด ฉันเห็นผู้จำหน่ายการวิเคราะห์ดิจิทัลทั้งหมดมาบรรจบกันในรายการก่อนหน้า ซึ่งไม่มีทางแยกความแตกต่างระหว่างผู้ขายด้านการตลาดและการวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์ มีแนวโน้มว่าจะมีเพียงผู้ขาย "การวิเคราะห์ดิจิทัล"

อย่างที่คุณอาจคาดไว้ ที่ Amplitude เราเชื่อว่าแนวโน้มของอุตสาหกรรมกำลังเคลื่อนไปสู่ฟังก์ชันในการวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์เทียบกับการวิเคราะห์ทางการตลาดมากขึ้น ความเชื่อนี้เป็นหนึ่งในเหตุผลของฉันในการย้ายจากโลกของการวิเคราะห์การตลาดไปยังโลกของการวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์ ด้วยการเปลี่ยนแปลงที่วุ่นวายกับความเป็นส่วนตัว (GDPR) และคุกกี้ของบุคคลที่สาม ฉันเชื่อว่าอนาคตจะเน้นที่การรักษาผู้ใช้ไว้เหนือการได้มา ฉันยังเห็นแนวโน้มของนักการตลาดดิจิทัลที่เปลี่ยนไปใช้ทีมผลิตภัณฑ์ดิจิทัล

ไม่ว่าคุณจะเห็นด้วยหรือไม่เห็นด้วยกับความคิดเห็นที่แสดงในชุดบล็อกนี้ ฉันหวังว่าข้อมูลดังกล่าวจะช่วยให้คุณคิดเกี่ยวกับการตลาดและการวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์ หากมีความแตกต่างอื่น ๆ ระหว่างทั้งสองที่คุณคิดว่าฉันพลาดไป โปรดแจ้งให้เราทราบ! หากคุณสนใจที่จะเจาะลึกลงไปในบางรายการข้างต้น ฉันได้เขียน คู่มือผู้ซื้อผลิตภัณฑ์ Digital Analytics ฟรี ซึ่งจะเจาะลึกในบางประเด็นเหล่านี้