Veri ve analitik alanı çok geniştir. İnsanlar bana profesyonel olarak ne yaptığımı sorduğunda, onlara dijital analitikte çalıştığımı ve bu alanda olmadıkça bunun ne anlama geldiği hakkında hiçbir fikirleri olmadığını söylüyorum. Bazı insanlar perakende mağazaları, lojistik, borsa vb. için analitik işler yapıyor. Bugünlerde herkes biraz analiz yapıyor gibi görünüyor. Web sitesi/mobil uygulama alanındakiler bile bazen pazarlama analitiği ile ürün analitiği arasındaki farkı açıklamakta zorlanabilir.

Ancak yıllar boyunca en önemli kafa karışıklığı alanlarından biri, dijital analitik ile iş zekası arasındaki farkı anlamak olmuştur. Kuruluşların bir iş zekası ürünlerine sahip oldukları için dijital bir analitik ürününe ihtiyaç duymadıklarını ya da tam tersini söylediği birçok görüşmeye katıldım. Bu yazıda, bu iki disiplin arasındaki farkı konuşmalarda nasıl tanımladığımı açıklayacağım.

Dijital Analitik

Blog yazılarımı takip edenlerin çoğu dijital analize aşina olmalıdır. Dijital analitiği, dijital özellikleri ve deneyimleri iyileştirmek veya optimize etmek için bu verileri kullanmak için dijital kullanıcı davranış verilerinin toplanması ve analizi olarak tanımlıyorum. Dijital analitik ürünleri, dijital eylemleri (olayları), kampanyaları, içeriği, kullanıcı yolu akışlarını ve müşterilerin web sitelerini veya mobil uygulamaları kullanırken aldığı diğer davranışları izler. Alandaki tipik satıcılar arasında Google Analytics, Adobe Analytics, Amplitude vb. bulunur. Geçmişte, farklı türlerdeki dijital analitik ürünlerinin çoğunun önümüzdeki birkaç yıl içinde nasıl bir araya geleceğine inandığım hakkında yazmıştım.

İş zekası

İş zekası ürünleri kuruluşlar içinde çok popüler hale geldi ve iş zekası ürünü olmayan bir kuruluş bulmakta zorlanacaksınız. İş zekası ürünleri, kuruluş için kritik olan KPI'ların üst düzey bir özetini sağlar. İş zekası ürünleri genellikle yöneticilerle paylaşılan üst düzey gösterge panoları şeklini alır. İş zekası panoları genellikle dijital analitik, CRM, fiziksel mağazalar, dahili veri ambarları vb.'den gelen verileri birleştirir. İş zekası alanındaki popüler satıcılar arasında Tableau, Power BI, Looker ve Domo bulunur.

Dijital Analitik ve İş Zekası

Birkaç temel tanımla, dijital analitik ve iş zekası ürünlerinin nasıl farklı olduğuna bakalım.

Veri Kaynakları ve Platformlar Arası Metrikler

İş zekası ürünleri genellikle birçok farklı kaynaktan gelen verileri içerir. Bunu, birden fazla veri sisteminden gelen verilerin "en büyük isabetleri" olarak düşünmeyi seviyorum. Her tür veriyi dijital analiz ürünlerine aktarmak kuşkusuz mümkün olsa da, çoğu kuruluş verileri web siteleri ve mobil uygulamalarla sınırlandırır. Ancak dünya daha dijital hale geldikçe, giderek daha fazla müşterinin mağazalardan, çağrı merkezlerinden ve hatta fiziksel ürünlerden Amplitude verileri gibi dijital analitik ürünler gönderdiğini görüyoruz.

İş zekası ürünlerinin önemli satış noktalarından biri, farklı platformlardan alınan metrikleri tek bir platformda zorlayıcı olacak şekilde birleştirebilmeleridir. Örneğin, dijital analiz platformunun bir kuruluşun 3 Mayıs'ta 1.000.000 tekil ziyaretçiye sahip olduğunu bildirdiğini düşünelim. CRM sistemi, aynı gün 20.000 pazarlama nitelikli potansiyel müşteri (MQL) oluşturulduğunu gösterdi. Kuruluş, MQL/Unique Visitor adlı yepyeni bir KPI oluşturmak için bu iki ölçümü bölmek için bir iş zekası ürünü kullanabilir. Bu benzersiz ziyaretçileri yüksek düzeyde satış MQL'lerine bağlamanın kolay bir yolu olmasa da, eğilimleri görüntülemek ve ikisi arasında bir ilişki olup olmadığını görmek mümkün olabilir. Bu kuruluş MQL verilerini dijital analitik ürününe aktarabilirken, çoğu bunu bir iş zekası ürününde yapmayı tercih eder.

Eski günlerde, bu tür işler Microsoft Excel'de (OG BI Aracı!) yapılırdı, ancak Excel'in veri içe aktarma ve veritabanı yetenekleri konusunda sınırlamaları vardı. İş zekası ürünlerini steroidler üzerinde Excel olarak düşünüyorum. İş zekası ürünlerinin gücü, birden çok veri kaynağını kolayca birleştirebilmeleri ve kuruluşlara farklı sistemlerden her türlü metriği karıştırıp eşleştirmelerini sağlamalarında yatar. Çoğu zaman, birleştirme faktörü tarih olacaktır, ancak bazı durumlarda, farklı kaynaklardan gelen verileri birleştirmek için diğer birincil anahtarlar kullanılabilir.

Bunların bir kısmı dijital analitik ürünlerinde yapılabilirken, karmaşık ve zaman alıcı olacaktır. Dijital analitik ürünlerindeki panolar, web siteleri ve dijital uygulamalarla ilgili verilerin özetlerine odaklanma eğilimindedir.

Veri Keşfi

Dijital analitik ve iş zekası ürünleri arasındaki en önemli fark, veri keşfi alanındadır. Veri araştırması her iki ürün türünde de gerçekleşebilirken, bunlar çok farklı şekillerde yapılır. İş zekası ürünlerinde, genellikle mevcut rapor türlerinde sınırlamalar vardır. Örneğin, satışlar için bir KPI varsa, iş zekası ürünleri bunu satış temsilcisine veya bölgeye göre ayırabilir. Ancak dijital analitik ürünlerinde veri keşfi, iş zekası ürünlerinde bulunmayan metrik kırılımları ve diğer birçok rapor türünü içerir. İşte birkaç örnek:

Yol Akışları

Dijital analitik ürünlerinde, müşterilerin sayfalarda veya etkinliklerde nasıl gezindiğini görmek isteyeceğiniz zamanlar vardır. Bu, sayfa akışını veya olay akışı düşüşünü anlamak ve herhangi bir akış sızıntısını düzeltmek için faydalı olabilir. Ancak yol akışlarına ilişkin raporlama, toplu verilere karşı benzersiz ziyaretçilerle ilişkili zaman damgalı, sıralı veriler gerektirir. Bir iş zekası ürününde doğru bir yol akışı raporu oluşturmak zor olacaktır.

Dönüşüm Hunileri

Dijital analitik ürünleri genellikle dönüşüm hunileri oluşturmak için kullanılır. Bu huniler, her adıma kaç müşterinin ulaştığını görmek için dönüşüm akışlarındaki önemli kontrol noktalarını çizer. Yol akışlarına benzer görünseler de, müşterilerin izlediği tüm yollara daha az odaklanmaları ve atılan belirli bir dizi adımla daha fazla ilgilenmeleri bakımından farklıdırlar. Dönüşüm hunileri, müşterilerin eylemleri dahil edilmek üzere belirli bir sırayla gerçekleştirmesi gerektiği şekilde oluşturulmuştur. Bu sipariş sırası gereksinimi, dijital analitik ürününün hangi müşterilerin her adımı ve hangi sırayla tamamladığını anlaması gerektiği anlamına gelir. Bir iş zekası ürünü, olay1 ve olay2'nin kaç kez gerçekleştiğini büyük olasılıkla rapor edebilirken, hem olayları hem de doğru sırada gerçekleştiren aynı kullanıcı olup olmadığını anlamak zor olacaktır.

Gruplar ve Segmentler

Dijital analitik ürünlerinin en güçlü yönlerinden biri, geçici kullanıcı grupları (veya segmentleri) oluşturma yeteneğidir. Bu kohortlar, olay davranışına, niteliklere veya gezinme davranışına dayanabilir. Gruplar oluşturulduktan sonra, farklı müşteri gruplarını karşılaştırmak için kullanılabilir ve gruplar, kişiselleştirme veya pazarlama çabaları için diğer sistemlere gönderilebilir.

Çoğu iş zekası platformu kullanıcı merkezli değildir. Kullanıcılardan çok sayılara odaklanırlar. Bu nedenle, analiz veya pazarlama amacıyla kullanıcı grupları oluşturmak için iş zekası ürünlerini kullanmak yaygın değildir.

Kimlik Çözünürlüğü

Dijital analitiğin temel bileşenlerinden biri kimlik kavramıdır. Dijital analitikte, mevcut kullanıcının dijital mülkü geçen hafta kullanan bir kullanıcıyla aynı olup olmadığını bilmek önemlidir. Bunu ele almak için dijital analitik ürünleri, kullanıcıları tanımlamak ve bilinip bilinmediklerini belirlemek için mekanizmalar oluşturmuştur. Bazıları bunu üçüncü taraf tanımlama bilgileri aracılığıyla, bazıları ise birinci taraf kimlik doğrulaması yoluyla yapar.

İş zekası ürünleri, geleneksel olarak kimlik çözümlemesi gerçekleştirmeye çalışmamıştır. Metrikleri bir müşteri kimliğine göre görüntüleyip birleştirebilseler de, anonim kullanıcı verilerini incelemek ve kullanıcının önceden bilinen bir varlık olup olmadığını belirlemek için oluşturulmamışlardır.

Tutulma

Müşterilerinizin hangilerinin ve kaçının zaman içinde dijital deneyimlerinize geri döndüğünü anlamak, dijital analitiğin ayrılmaz bir parçasıdır. Dijital ekipler, alışkanlıklar oluşturabilmeleri ve gelir elde edebilmeleri için hangi özelliklerin veya pazarlama kampanyalarının elde tutmayı sağladığını görmek için dijital analitik verilerini kullanır. Elde tutma üzerine raporlama, şu anda dijital ürünle ilgilenen müşterinin daha önce ve ne sıklıkta orada olduğunu bilmek için kimlik çözümlemesi gerektirir.

İş zekası ürünleri kullanım hakkında rapor verebilir, ancak çoğu aynı kullanıcıların tekrar tekrar gelip gelmediğini anlamak için tasarlanmamıştır. Bunu müşteri tanımlayıcılarından yararlanarak yapmanın bazı yolları olabilir, ancak bunun her müşteri için zaman serisi verileriyle ve bekletme paketlerini ve zaman pencerelerini göstermek için istatistikleri kullanan raporlarla birleştirilmesi gerekir. Bu yetenekler, iş zekası ürünlerinde nadiren bulunur.

Kitle

Dijital analitik ve iş zekası ürünleri arasındaki diğer bir fark, her bir kullanıcı türünün ürünle ne sıklıkta etkileşim kurduğudur. İş zekası ürünleri genellikle üst yönetim ve yöneticiler için oluşturulur ve kullanılır. Alt düzey personel, raporları ve gösterge tablolarını geliştirmek için araçları kullanabilirken, raporların ve gösterge tablolarının birincil alıcısı genellikle yöneticilerdir. İş zekası ürünleri genellikle yöneticilerin iş zekası ürünleri aracılığıyla işleri hakkında bilgi edinmelerinin ne kadar kolay olduğunu anlatır.

Dijital analitik ürünleri de yöneticiler için oluşturulmuştur, ancak dijital analistler, pazarlama analistleri veya ürün ekipleri tarafından da yoğun olarak kullanılmaktadır. Dijital analitik ürünleri hem üst düzey hem de ayrıntılı bilgi sağladığından, dijital analitik ürünlerine kuruluştaki hemen hemen herkes erişebilir. Yöneticiler, dijital analitik ürünlerinde üst düzey panoları görüntüleyebilir, ancak yalnızca veri konusunda bilgili olanlar verilerin daha derinlerine inebilir. Dijital analitik ürünlerinin karmaşıklığının, iş zekası endüstrisinin yükselişine katkıda bulunan faktörlerden biri olduğuna inanıyorum. Popüler iş zekası ürünlerinden biri, bir dijital analitik ürününün eski CEO'su tarafından kuruldu. İşini yürütmek için ihtiyaç duyduğu üst düzey metrikleri dijital analitik ürününden göremediği için hüsrana uğradı!

Veri Ayrıntısı

Dijital analitik ürünleri öncelikle web sitelerinden ve mobil uygulamalardan veri toplar. Ancak, son yıllarda bu, diğer birçok veri türünü (örn. veri depolama, çağrı merkezi vb.) içerecek şekilde genişlemiştir. Bununla birlikte, toplanan veriler genellikle çok ayrıntılı bir düzeydedir. Ortak veri noktaları, düğmelere ve bağlantılara tıklamaları veya kaydırmaları, belirli sayfaları ve web sitesi arama kutularına girilen aşamaları görüntülemeyi vb. içerebilir. Çoğu kuruluş, her ay milyarlarca olay verisi toplar ve bu veriler, dijital analitik ürünündeki raporlarda toplanır. .

Her zaman böyle olmasa da, iş zekası ürünleri genellikle daha az ayrıntılı bir düzeyde veri toplar. Örneğin, CRM verilerini göstermek için bir iş zekası ürünü kullanıyorsanız, Salesforce'tan olası satışları besleyebilirsiniz. Bu veriler genellikle bir web sitesindeki isabet düzeyindeki veriler kadar ayrıntılı olmayacaktır. İstisnalar olsa da, birçok kuruluş, kaynak verileri ve tüm ayrıntılarını çoğaltmak yerine iş zekası ürünlerine özet bilgiler gönderir. Başka bir örnek, bir dijital analitik ürününden gelen siparişler ve gelirdeki borulama olabilir.

Beraber daha iyi

Çoğu kuruluş için bir dijital analitik ürününe ve bir iş zekası ürününe sahip olmak gerekir, bir tane değil. Burada açıklandığı gibi, bu ürünler farklıdır ancak tamamlayıcı olabilirler. Belki bir gün endüstri konsolidasyonu olacak ve bir satıcı dijital analitik ve iş zekası ürünlerine sahip olacak, ancak bu şimdiye kadar olmadı. En büyük dijital analitik ürününe sahip olan Google bile bir iş zekası ürünü (Looker) satın aldı.

Dijital analitik ürünlerinin bir gün iş zekası kullanım durumlarının çoğunu ele alabileceğini düşünüyorum, ancak iş zekası ürünlerinin dijital analitik kullanım durumlarını ele almasının zor olacağını düşünüyorum. Öngörülebilir gelecekte iki ürünün birbirinden ayrı olacağını düşünürken, birinin diğerini geçeceği üzerine bahse girersem, paramı dijital analitiklere iş zekasını sollarken tam tersi şekilde yatırırdım.

Şimdilik, kuruluşunuz bu ürünlerden yalnızca birine ihtiyacı olduğunu iddia etmeye çalışıyorsa, bu içeriği gözden geçirmelerini ve teknolojiler arasındaki farkları daha iyi anlamalarını tavsiye ederim. Meslektaşlarınız yalnızca bir ürüne ihtiyaç duyulduğunda ısrar ediyorsa, onlardan bir iş zekası ürününde dijital analitik kullanım durumlarını nasıl gerçekleştireceklerini göstermelerini ve bunun tersini söylemelerini öneririm. Tipik olarak, bir ürünü kullanmayı savunanlar, her iki ürün türünde de deneyime sahip değillerdir veya sadece bütçeleri kısmak istiyorlar. Dijital analitik ve iş zekası ürünlerinin çok farklı olduğunu, farklı hedefleri, farklı kitleleri olduğunu ve farklı sorunları çözdüğünü söylemek kolaydır.