Digital Analytics Toplam Sahip Olma Maliyeti

Yayınlanan: 2023-05-02

Birkaç hafta önce, birçok kuruluşun dijital analiz ürünlerini seçerken yanlış kriterler kullandığını öne süren bir blog yazısı yazmıştım. Bu gönderide bahsettiğim konulardan biri de, dijital analitik ürünlerininfiyatlarınınürün seçiminde genellikle fazla ağır basmasıydı. Bu gönderide, bu konuyu daha derine inmek ve dijital analitiklerin toplam sahip olma maliyetini tartışmak istiyorum.

Toplam sahip olma maliyeti

Dijital analiz ürünleri için toplam sahip olma maliyeti genellikle aşağıdaki bileşenlerden oluşur:

  • Lisans – Yazılım için bir satıcıya ne kadar ödüyorsunuz?
  • Uygulama – Uygulamak için ne kadar kaynak ve zaman gerekiyor?
  • Benimseme – Aracı benimsemek ne kadar kolay ve kaç kullanıcı onu kullanıyor?
  • Yönetişim – Veri kalitesini, kullanıcıları ve analitik nesnelerini yönetmek ne kadar kolay?
  • Bakım – Uygulandıktan sonra ürünün bakımı ne kadar zor?
  • Tüketim – Kullanım veya veri hacimleri arttıkça ürün ne kadar pahalı?
  • Entegrasyon – Ürünü daha geniş teknoloji yığınınıza entegre etmek ne kadar kolay?

Bu unsurların, toplam sahip olma maliyetine ekleyen ilgili maliyetleri veya potansiyel maliyet tasarrufları vardır. Bunların hepsini tek tek inceleyelim.

Lisans

Yukarıda bahsedildiği gibi, kuruluşlar dijital analitik ürünlerini seçerken lisans fiyatlarına aşırı derecede vurgu yapmaktadır. Kuruluşlar, görebildiğiniz ve kolayca ölçebileceğinizzorbir maliyet olduğu için lisans maliyetlerine çok fazla odaklanır. A satıcısı 250.000 € ve B satıcısı yıllık 175.000 € ücret aldığında, A satıcısını B satıcısıyla karşılaştırmak kolaydır. Ancak aşağıda göstereceğim gibi, bir dijital analizprogramınaharcanan miktar, lisanslama maliyetinden çok daha fazla olmalıdır. Bir dijital analiz ürününün ücretsiz sürümünü kullansanız bile ücretsiz değildir. Bir dijital analiz programıyla ilişkili maliyetler her zaman vardır.

uygulama

İlk uygulama ucuza veya daha pahalıya yapılabilir. Maliyet, uygulamaya nasıl yaklaştığınıza bağlıdır. Herkes dijital analitiğin kolay olduğu atasözünü duymuştur – web sitenize birkaç satır kod yapıştırın ve veri almaya başlayın! Satıcılar, özellikle "otomatik izleme" çözümleri sunan satıcılar, bu anlatıyı satmakla ünlüdür.

Ancak dijital analitiği düzgün bir şekilde uygulamak istiyorsanız bu, iş hedeflerinin, kullanım durumlarının, iş sorularının, veri öğelerinin vb. tanımlanmasını içeren karmaşık, çok adımlı bir süreçtir. ve ancak bundan sonra etiketleme sürecini başlatın. Başarısız olduğunu gördüğüm dijital analitik uygulamaları, etiketleme ile başlayan ve ardından verilerin kullanımlarını tanımlamaya çalışan uygulamalardır.

Bu nedenle, dijital analitikte başarı şansınızı en üst düzeye çıkarmak istiyorsanız, doğru yolu uygulamanızı (veya günümüzde yeniden uygulamanızı) öneririm. Dijital analitiği doğru bir şekilde uygulamak, çok sayıda dahili paydaş toplantısını ve harici veya satıcı danışmanların yardımını içeren iş hedeflerini ve kullanım örneklerini önceden belirlemek için çok fazla zaman gerektirecektir. Dahili toplantılar için harcanan zaman kritiktir, ancak bu toplantılara bir maliyet atamak zordur. Başarılı bir dijital analitik uygulamasına hazırlanmak için gerekli olan işin çoğu,yumuşakmaliyetlerdir. Dışarıdan danışmanlar olmadıkça harcanan zamanı kontrol etmek zorunda olmadıkları için kaç kuruluşun bu maliyetleri “ücretsiz” kabul ettiğine şaşırdım. Ancak dahili kaynaklarla harcanan zaman, maaşlar ve çalışanların dijital analitiğe odaklanmak yerine üzerinde çalışabilecekleri şeylerin fırsat maliyetleri yoluyla kuruluşa yine de maliyet getiriyor. Mükemmel bir dünyada kuruluşlar, dahili çalışanların dijital analitik uygulamasına harcadıkları tüm zamanı takip eder ve bunu genel maliyete dahil eder. Bu tutarı, uygulamaya yardımcı olan danışmanlar için harcanan miktara eklemelisiniz. Uygulamanın boyutuna ve kapsamına bağlı olarak, bu tutarlar satıcı lisans maliyetleri için harcanan tutarı aşabilir!

Benimseme

Dijital analitik endüstrisinde benimseme, birçok kuruluşun tartışmaktan hoşlanmadığı bir sırdır. Kuruluşlar dijital analitiği uygulama fikrini ortaya attığında,herkesin verilere erişebileceği ve daha bilinçli veri odaklı kararlar alabileceğimantrası altındadır! Yıllar boyunca, dijital analitik alanında pek çok danışmanlık yaptım. Danışmanlık hizmetlerimden biri dijital analitik uygulamalarını denetlemekti. İki büyük şey öğrendim. İlk olarak, bir sürü korkunç dijital analiz uygulaması var! İkincisi, birçok kuruluşta yalnızca birkaç kişi aktif olarak dijital analitiği haftalık olarak kullanıyor.

Dijital analizin benimsenmesi birkaç nedenden dolayı sorunludur. Başlangıç ​​olarak, birçok kişi verilere inandıklarını ve karar vermede verilerden yararlanmak istediklerini söylemekten hoşlanır, ancak bunlar samimiyetsizdir. Yöneticiler ve idareciler bulundukları yere genellikle içgüdülerine güvenerek ulaşırlar. Kararları verilere dayandırıyorlarsa, neden gerekli? Kuruluş neden bunları verileri takip eden daha ucuz kaynaklarla değiştiremedi? Değişiklik yönetimi, benimsemenin büyük bir bölümünü oluşturur. Verileri gözden geçirecek ve karar verecek bir liderlik elde etmeden önce, onları verilerin düşmanları değil, dostları olduğuna ikna etmeniz gerekir.

Bu engeli aşabilirseniz bir sonraki adım, paydaşları ve veri tüketicilerini dijital analitik uygulamanızda hangi verilerin bulunduğu konusunda eğitmektir. Temel analitik ekibi, uygulamadaki tüm olayları ve özellikleri anlayabilirken, çoğu sıradan veri kullanıcısı anlamayacaktır. Uygulamada hangi verilere sahip olduğunuzu ve sahip olmadığınızı anlamak için mümkün olduğunca çok sayıda potansiyel veri tüketicisi elde etmek çok önemlidir. Her olayın ve özelliğin adını, ne zaman ayarlandığını vb. bilmeleri gerekir. (Bu, Amplitude'un, kullanıcıların olaylara göz atarken görebilecekleri, olayların ayarlandığı yerin ekran görüntüsünü paylaşma özelliğini içermesinin nedenlerinden biridir) .

Olayı Görüntüle

Kullanıcıları verilerin neden iyi olduğu ve hangi verilere sahip olduğunuz konusunda eğittikten sonra, bir sonraki adım onlara dijital analitik ürününüzü nasıl kullanacaklarını öğretmektir. Bu bağlamda, tüm dijital analiz ürünleri eşit yaratılmamıştır. Bazı dijital analiz ürünleri, birçok kullanıcının self servis analiz gerçekleştirmesini sağlamak için diğerlerinden daha kolaydır. Analitik raporlama arayüzünün karmaşıklığı, eğitimi ve benimsemeyi önemli ölçüde etkileyebilir. Pek çok veri tüketicisinin kuruluş içinde dijital analitik raporlama arayüzünü kolayca öğrenemediğini varsayalım. Bu durumda, sizi self servisten merkezi bir modele geçmeye zorlayacaktır. Merkezi bir modelde, veri tüketicileri raporları kendileri oluşturmak yerine merkezi bir ekipten raporlar ve panolar için yardım ister. Dijital analitik için merkezileştirilmiş bir model, özellikle büyük kuruluşlarda doğası gereği yanlış değildir. Ancak birçok kuruluşun, daha sonra bunun merkezi bir modele dönüştüğünü öğrenmek için bir self servis dijital analitik programına yatırım yaptıklarını düşündüklerini gördüm. Çoğu durumda, self servisin işe yaramamasının nedeni evlat edinmeyle ilgiliydi.

Toplam sahip olma maliyetiyle ilgili olarak, her zaman dijital analitiği benimsemeye yönelik bir maliyet vardır. Değişim yönetimi konusunda çalışanlarla ve genellikle maaş skalasında daha yüksek olan çalışanlarla zaman geçirmeniz gerekecek! Ek olarak, analitik uygulamanızda neler olduğu ve analitik ürününün nasıl kullanılacağı konusunda çalışanları eğitmek için zaman harcamanız gerekecektir. Bu eğitim için dışarıdan bir satıcıya veya danışmana ödeme yaparsanız, bunu ölçmek için zor bir maliyetiniz olabilir, ancak eğitimi şirket içinde yürütürseniz, denemeniz ve hesaplamanız için başka bir yumuşak maliyet olacaktır. Tüm bu maliyetleri toplam sahip olma maliyeti hesaplamalarınıza dahil etmelisiniz.

Bununla birlikte, dijital analitiği ilk etapta uygulamamızın nedenlerinden biri, yatırım getirisi sağlamaktır. Buradaki fikir, dijital analitik verilerinin, kuruluşun daha fazla para kazanmasına yardımcı olacak içgörülerin ve öğrenmelerin kilidini açacağıdır. Örneğin, bir perakendeciyseniz, dijital analiz, kullanıcıların alışveriş sepetine çok para eklediğini gösterebilir. Yine de, sadece küçük bir kısmı gelire dönüşüyor. Dijital analiz verileri, hangi ürünlerin ve ürün kategorilerinin en çok etkilendiğini belirlemenize ve neden bu kadar çok gelirin kaybedildiğine dair hipotezler belirlemenize yardımcı olabilir. Potansiyel çözümleri belirlerseniz, dijital analizler size hipotezlerinizin doğru mu yoksa yanlış mı olduğunu gösterebilir ve şirkete daha fazla para kazandırdığınızı kanıtlayabilir!

Ancak, yatırım getirisi genellikle benimsemeyle bağlantılıdır. Dijital analitik verilerinden yararlanan ne kadar az insanınız olursa, tasarruf etmenizi veya daha fazla para kazanmanızı sağlayan o kadar az "Aha" anı yakalayabilirsiniz. Bu nedenle, kuruluştaki birçok kişinin dijital analitik uygulamanızı benimsemesini sağlayamazsanız, tüm maliyetlere katlanabilirsiniz, çalışan başına maliyetiniz artabilir ve faydaları fark edemeyebilirsiniz. Örneğin, benimseme maliyetleriniz (dahili çalışan zamanı + dış kaynaklar) 150.000 Euro ise ve dijital analitik uygulamasını aktif olarak kullanan yalnızca beş kişi varsa, bu pahalı görünebilir (çalışan başına 30.000 Euro), yüz- elli aktif kullanıcı (çalışan başına 1.000 €). Ayrıca, yalnızca beş aktif kullanıcınız var; gelir yaratma veya tasarruf fırsatlarını belirlemek, çok daha fazlasına sahip olduğunuzdan daha zor olabilir.

Yönetim

Dijital analitik uygulamalarının başarılı olması için etkili yönetişim gerekir. Dijital analitik veri yönetişimi aşağıdakileri içerir:

  • Güncel bir uygulama veri sözlüğünün sürdürülmesi
  • Toplanan tüm verilerin şemanın bir parçası olduğunun doğrulanması
  • Hangi analiz nesnelerinin "resmi" ve doğru olduğunu belirleme
  • Analitik uygulama nesnelerinin tekrarını azaltma veya ortadan kaldırma
  • Hangi analiz raporlarının, gösterge panolarının ve nesnelerin kullanıldığını ve kullanılmadığını izleme
  • Analitik uygulamasına eklenen kötü verileri düzeltme veya kaldırma
  • Analitik etiketlemenin her zaman çalışır durumda olduğunu test etme
  • Veri gizliliği uyumluluğunu doğrulama
  • Veri gizliliği silme taleplerine göre hareket etme

Gördüğünüz gibi, veri yönetişimi önemli bir çalışma gerektirir. Bu adımların her birinin neden önemli olduğu hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, veri yönetişiminin önemi hakkındaki son blog yazımı okuyabilirsiniz.

Bir kez daha, bu faaliyetlerin çoğu geçici maliyetlerdir, ancak tüm bu veri yönetişimi öğelerini ele almak çok uzun zaman alabilir. Ek olarak, bazı dijital analiz ürünleri, veri yönetimini kolaylaştırır veya zorlaştırır. Bazı durumlarda, bir dijital analitik satıcısının lisansının sabit maliyeti daha fazla olabilir, ancak veri yönetişimine katılmanın yumuşak maliyeti daha düşüktür. Tersine, bazı dijital analiz ürünleri ucuz görünebilir ancak manuel veri yönetişim süresi hesaba katıldığında daha pahalı hale gelebilir. Öyle ya da böyle, toplam sahip olma maliyetini belirlerken tüm bu maliyetleri hesaplamanın bir yolunu bulmalısınız.

Bakım

Bir dijital analiz ürününü uygulamaya koyduktan sonra, her zaman devam eden bir bakım olacaktır. Dijital analitik uygulamanız statik olmamalıdır. Kuruluş büyüdükçe yeni kullanım durumları ve iş soruları ekleyebilmeniz için kuruluşla birlikte gelişmelidir. Genel olarak, uygulama maliyetleri ile bakım maliyetleri arasında doğrudan bir ilişki vardır. Uygulaması pahalı ve zaman alıcı olan dijital analitik ürünlerinin bakımı da pahalı ve zaman alıcıdır.

Birçok açıdan, bir dijital analiz ürününün bakımı, önceki tüm öğelerin küçük bir evrenidir. Bir dijital analitik ürününün bakımını yaparken yeni öğeler uygulamanız, kullanıcıların bunları benimsemesini sağlamanız ve ek eğitim sağlamanız gerekir. İlk uygulama sırasında bu adımları tamamlamanın zorluğu veya kolaylığı, devam eden bakım için ihtiyaç duyulacak zaman ve paranın habercisidir. Bu nedenle, bakım maliyetinin yıllık olarak ilk uygulama maliyetinin %10 - %15'i kadar olacağını tahmin etmenizi öneririm.

Tüketim

Bir dijital analitik ürünü satın aldığınızda, genellikle iki fiyatlandırma seçeneği vardır – etkinlikler için ödeme veya aylık izlenen kullanıcılar. Çoğu kuruluş için etkinliklerin ve MTU'ların sayısı her yıl artar. Bu fiyatlandırma modelleri, dijital analitik ürününüz için her yıl daha fazla ödeme yapmanız anlamına gelir. Satıcıya bağlı olarak, artan hacimler genel oranınızı düşürebilir, bu nedenle artan tüketimin fiyat üzerinde 1:1 etkisi olmayabilir. Ancak tüketimi izlemek, analiz ekiplerinin olası artışları planladıklarından ve bütçelendirdiklerinden emin olmak için yapmaları gereken bir şeydir.

Amplitude, müşterilerinin çok sayıda olay topladığı ancak bu olayların sık kullanılmadığı durumları belirlemesine yardımcı olur. Sezgilere aykırı görünse de Amplitude, müşterilere bize nerede daha az para ödeyebileceklerini göstermek için elinden geleni yapıyor! Bunu, müşteri değerini artırmak istediğimiz ve toplam sahip olma maliyetine inandığımız için yapıyoruz. Müşterilerin aktif olarak kullanmadıkları verileri toplamasını istemiyoruz.

Entegrasyon

Sahip olma maliyetinin son alanı entegrasyondur. Dijital analitik uygulamaları bir boşlukta var olmaz. Diğer sistemlerden gelen verilerin dijital analitik uygulamalarına eklenmesi gerekir ve dijital analitikten gelen veriler genellikle diğer sistemlere gönderilir. Örneğin, dijital analiz uygulamanızın bilinen kullanıcılar için profilleri olduğunu varsayalım. Bu durumda, kullanıcı profillerini zenginleştirmek için dijital analitik sistemine göndermek istediğiniz bir veri ambarı veya CRM sisteminden gelen veriler olabilir. Ek olarak, bir veri kullanıcısının, alışveriş sepetlerinde ürünleri bırakmış bir grup kullanıcı tanımladığı ve bu kullanıcıları, sepette ürün bıraktıklarını hatırlatan bir e-posta alabilmeleri için bir e-posta aracına göndermek istediği durumlar olabilir.

Veriler dijital analitiğin içine veya dışına giriyor olsun, veri kaynaklarını bağlamak için çalışmak gerekir. Toplam sahip olma maliyetini hesaplarken, buna göre zaman ve bütçe ayırabilmeniz için kaç tane veri entegrasyonuna ihtiyaç duyulacağını belirlemek önemlidir. Bunun yapılmaması, dijital analitik ürününün uygulanmasındansonrabeklenmeyen maliyetlere yol açabilir. Daha önce olduğu gibi, bazı dijital analiz ürünleri, sistemler arasında veri entegrasyonunu kolaylaştırabilir veya zorlaştırabilir. Bir dijital analiz ürünü seçmedenöncebu bilgilerin anlaşılması çok önemlidir. Birçok kuruluşun bu adımı atladığını ve daha sonra başlangıçta daha ucuz bir analitik ürünü tercih ettikleri ve ardından veri entegrasyonu için önemli miktarda kaynak harcamak zorunda kaldıkları için pişman olduklarını gördüm.

TCO Örneği

Örnek bir TCO analizi ile iki farklı dijital analitik ürününü karşılaştıralım. Birinin diğerinden önemli ölçüde daha pahalı olduğu, ancak burada gösterildiği gibi lisanslama maliyeti dışındaki öğeler söz konusu olduğunda daha düşük maliyetlere sahip olduğu iki farklı satıcıyı karşılaştırdığınızı varsayalım:

toplam sahip olma maliyeti

Bu senaryoda, Satıcı B'nin ilk lisanslama maliyeti Satıcı A'nınkinin neredeyse iki katıdır. Ancak benimseme, yönetişim ve entegrasyon maliyetleri daha yüksektir. Maliyetlerin tümü hesaba katıldığında, Satıcı B yine de Satıcı A'dan daha pahalıdır, ancak sahip olma maliyetindeki fark genel olarak yalnızca yaklaşık %7 daha fazladır.

Şimdi, Satıcı B'yi uygulayan bir kuruluşun tamamen benimsenen 50 kullanıcı alabildiğini, ancak Satıcı A'yı uygulayan bir kuruluşun yalnızca 10 kullanıcı alabileceğini varsayalım. yıl (artan gelir veya maliyet tasarrufları olabilir), beklenen değerin genel bir tahminini yapabiliriz:

Değer

Maliyetleri ve değeri birleştirir ve tüm senaryoya bakarsak, uzun vadede Satıcı A ile Satıcı B arasındaki toplam sahip olma maliyetinin çok önemli olmadığı ortaya çıkabilir. Satıcı B'nin ürününün daha kolay benimsenmesi ve benimsemenin değere dönüştürülmesi durumunda elde edebileceğiniz potansiyel artımlı değeri hesaba katarsanız, bu özellikle doğrudur.

Tam TCO

Özet

Gördüğünüz gibi, toplam sahip olma maliyetinin hesaplanmasında lisanslama maliyetlerinden çok daha fazlası var. Kuruluşunuz dijital analitik sağlayıcılarını değerlendirirken,tümuygulama maliyetlerini kullanarak toplam sahip olma maliyetini hesaplamanızı öneririm. Ayrıca, her ürünün sağladığı gelir veya maliyet tasarrufu fırsatlarını denkleme dahil etmenizi öneririm.