我在数字分析领域工作了二十多年。 这段时间，我去过客户端两次，咨询过一次，供应商过两次。 所以我看到了关于组织如何选择数字分析产品的所有观点。 虽然数字分析可能有一些独特之处，但我观察到的许多事情对于选择任何软件产品都是正确的。 但由于我的专业领域是数字分析，我将把这篇文章的内容限制在这一类型。

首先，必须声明数字分析产品（或“工具”，有些人喜欢这样称呼它们）可能是数字分析程序中最不重要的方面。 如果您选择的产品决定了您在数字分析方面的成败，那么您要么做错了什么，要么设置的标准太低了。 我确实相信一些数字分析产品比其他产品更好，但产品本身不足以决定成败。 我还认为一些数字分析产品比其他产品更“适合”组织的文化。 因此，选择符合组织文化或技能组合的数字分析产品有助于提高采用率和成功率。 但有了合适的人员和流程，您的组织可以通过任何数字分析产品取得成功。 相反，如果人员和流程不当，即使是最好的分析产品也可能会失败。

在这篇文章中，我想分享我如何看待组织选择数字分析产品的方法，以及我认为许多当前做法存在缺陷的原因。 我还将尝试在此过程中分享我的建议。 尽管我目前在一家数字分析供应商工作，但这篇文章将与供应商无关。

惯性

不管别人怎么说，未来五年您组织的数字分析产品最有可能的决定因素是您今天使用的产品。 惯性（或者我有时认为是懒惰）非常强大。 我与许多组织交谈过，他们花了很多时间抱怨他们当前的供应商，但始终坚持下去。 通常，组织会坚持他们所拥有的，因为这是他们所知道的，而改变是困难的。 但惰性通常包含一些子主题：

训练

培训用户使用数字分析产品需要时间。 人们担心转向新产品需要对所有用户进行重新培训。 我看到只有少数人经常使用数字分析产品。 我认为对重新培训的恐惧常常被夸大了，我建议您在让它成为障碍之前量化您必须重新培训的用户数量。

采购

令我惊讶的是，有多少组织仅仅因为通过采购获得新供应商所需的工作而使用他们讨厌的数字分析产品。 采购回避在金融服务组织中尤为普遍。 太多的组织让采购（或对采购的恐惧）决定他们使用什么产品。 虽然我之前说过任何组织都可以在任何产品上取得成功，但如果您当前的产品不适合您并且不是人员或流程问题，您不应该以采购为借口避免寻找新产品.

重新执行

影响数字分析产品决策的惯性的另一个方面是重新实施新产品所涉及的工作。 当然，没有人愿意重新实施数字分析产品。 第一次很少成功，那你为什么要再做一次呢？ 但如今，数字分析实施中的大部分工作都在数据层、CDP 或标签管理系统中进行。 如果你实施得很好，切换分析供应商应该只涉及将流程的最后一部分发送到不同的端点。 而且由于大多数数字分析实施都跟踪了太多（和很多垃圾），因此使用新产品重新实施可能是一个从头开始的机会！

历史数据保存

一些组织将保留历史数据（主要是同比数据）作为转向新产品的障碍。 您的组织应该在数据仓库中备份其所有数字分析数据，您可以将其回填到几乎任何数字分析产品中。 另外，大多数组织并没有像他们声称的那样大量使用历史数据……

职业保全

虽然这也可能与“惯性”有关，但组织选择数字分析产品的另一种方式是保留职业。 数字分析行业的许多人都是“工具专家”。 他们在特定工具的基础上建立了自己的职业生涯。 我应该知道，因为我曾经是他们中的一员。 将近 20 年来，我一直被称为“Adobe Analytics”（在 Omniture SiteCatalyst 时代以前被称为“Omniman”）。 我知道关于 Adob​​e Analytics 的一切。 如果我去一家公司工作，我只会选择使用 Adob​​e Analytics 的公司，因为这是我可以增加最大价值的方式。 当我还是一名顾问时，所有接触我的咨询客户都知道我是 Adob​​e Analytics 的人。 您来找我并不是要我建议您从 Adob​​e 迁移到 Google Analytics； 您来找我是为了帮助您改进对 Adob​​e Analytics 的使用。

虽然我是这方面的极端例子，但业内许多人只知道一种数字分析产品。 如果他们在企业方面工作，他们就会不愿意建议该组织放弃他们所知道的产品。 这样做会降低他们的价值，并可能导致他们丢掉工作。 出于这个原因，许多人忽视了他们所知道的数字分析产品的缺陷，因为这样做符合他们的自身利益。 但是，如果这些人是优秀的实施者或分析师，他们应该有足够的信心将自己的技能应用到任何数字分析产品中。 从长远来看，了解多种产品会让你变得更有价值。

咨询/机构偏见

我刚才描述的职业保护问题也存在于咨询公司和机构的机构层面。 许多组织与专门从事特定数字分析供应商的咨询公司或机构有关系并从中获得建议。 虽然一些咨询公司和机构了解多种数字分析产品，但我发现大多数人只专注于一两种产品。 这意味着他们的顾问只精通一两种产品。 因此，当你和他们一起工作时，他们很可能会推荐他们知道的产品（旧的“如果你只有一把锤子，一切看起来都像钉子”综合症）。

咨询公司和代理机构应该以客户的利益为中心，但我经常看到他们将自己的利益置于客户之上。 有时，咨询公司和代理机构会从供应商那里获得推荐客户的回扣。 当 GA 360 首次问世时，谷歌就曾这样做过。 代理商以 150,000 美元的价格出售了它，并保留了购买价中的 75,000 美元以提供“有限的支持”，实际上，其中大部分是寻找者的费用。 如果您为 GA 360 带来足够多的客户，您可以赚很多钱，如果其他供应商不提供相同的回扣，您会推荐哪种产品？

特色大战！

当您评估数字分析供应商时，通常会被拖入功能大战。 每个供应商都会向您展示他们拥有哪些竞争对手没有的功能。 虽然了解每个产品的详细功能很重要，但请确保将同类产品进行比较，并专注于您将使用的功能。 避免供应商 A 可以做任何事情而供应商 B 什么都做不了的功能图表！ 与数据一样，总有办法扭曲事物并讲述你想要的故事。 供应商（包括我自己！）擅长于此。 聆听并做笔记，但不要将其作为您的主要评估标准！

现成的与建立你自己的

在您的数字分析之旅的某一时刻，您或您团队中的某个人会建议您构建自己的分析解决方案，而不是购买现成的分析产品。 每个组织都会经历他们认为可以组合足够多的开源工具并节省资金的阶段。 虽然我为雄心壮志鼓掌，但我还没有看到它实现。 如果您构建相当于现成的数字分析产品，您的团队现在正在支持自己的业务和独立的数字分析软件业务。 如果有什么东西坏了，那是你的问题，而不是供应商。 这些努力始于伟大的意图，但当人们随着时间的推移离开组织时往往会分崩离析。 除非数据是您业务不可或缺的一部分（例如 Twitter）或者您的规模足以支持它（例如 Amazon.com），否则您应该向其他人付费而不是自己构建。 如果你不能从你的系统中去除错误，我将只构建数据架构的几个部分（例如，数据管道、事件收集器等）。

购买套房

有时，供应商会宣传购买整套产品的好处。 由于我们谈论的是数字分析产品，因此您知道哪些供应商提供产品套件，哪些不提供。 从一家供应商处购买一套产品并没有错。 真正的协同效应可以通过致力于一个生态系统来实现（询问任何 Apple 客户）。 但这些协同效应附带一些附加条件。 在某些情况下，套件中的产品并不是每个解决方案的“同类最佳”产品。 任何供应商几乎不可能在 5-6 个解决方案中拥有最好的产品。 但是，如果每种产品都能满足您的足够需求，并且您想“全部投入”一个供应商，那么套件方法可能是简化您的技术堆栈并减轻集成负担的最佳举措。

但“套件”方法的另一个缺点是定价权的潜在损失。 不管你喜不喜欢，一旦供应商在他们的套件中向你出售了多种产品，他们就会知道改用其他产品将很困难。 他们在您的组织周围建立了一条虚拟护城河。 与您仅使用他们的一种产品相比，这为套件供应商提供了更大的价格弹性。 许多套件供应商会争辩说，购买多种产品会为您省钱，但我从许多公司那里听说，感觉有一天他们突然醒来，意识到他们今天支付的费用比几年前要多得多。

在过去的几年里，市场上出现了一些“反套房”的心态，这也冲击了数字分析市场。 人们说“现代数据堆栈”时，有时指的是为数据堆栈的不同部分利用许多不同供应商的代码。 一些组织希望在每个领域都使用最好的产品，并且感觉技术领域已经发展到集成多个不同产品变得更易于管理的程度。 我认为这里没有正确或错误的答案，但值得在您的组织内进行讨论。

客户评论网站

在 B2B 领域，有许多产品评论网站。 在这些站点上，客户对他们的产品体验进行评分并分享有关产品的轶事。 我发现这些评论网站经常有那些对供应商生气或想要讨好供应商的人的评论。 评论往往会走向一个极端，因为大多数每天使用产品的人都没有真正的动机在公共论坛上发表意见。 所以我会对这些评论网站持保留态度。

行业分析师评论

供应商反馈的另一个来源是行业分析师评论。 Forrester、Gartner 等组织与供应商及其客户会面，根据一长串标准评估供应商，并在 Gartner 魔力象限或 Forrester Wave 等报告中发布这些调查结果。 这些评价往往比上面提到的客户评论网站更科学，但它们可能更客观。 对于这些报告，供应商提交了行业分析师与之交谈的客户参考资料，因此您往往会获得供应商的最佳案例视图。 但是，有些人不知道的是，这些分析师全年都会接到客户咨询电话，并在这些主要评估之外听取各种反馈——好的和坏的——这让他们对所讨论的供应商有更真实的看法。 总的来说，这些报告是查看行业发展方向以及哪些供应商在同一领域运营的良好起点。

支持

经常贬值的产品评估因素之一是客户支持。 当您选择供应商时，您就与他们建立了合作关系。 但许多组织发现他们从数字分析供应商那里获得的支持非常糟糕。 一些供应商不提供直接支持，而是利用上述咨询/机构提供支持。 当遇到产品错误或有重要的功能请求时，这无济于事。 其他供应商将支持外包给对产品不够了解而无法提供足够支持的离岸资源。 如果您花时间在#Measure Slack 组中，您将不可避免地发现很多供应商抱怨的话题。 但大多数时候，那些抱怨支持不佳的人会出于上述原因继续使用分析产品。

更多的组织应该优先考虑他们获得的支持。 我宁愿与一家偶尔会搞砸但坦诚相待并努力改进的供应商合作，也不愿与完全无视我的供应商合作。 但很多时候，我认为客户设置的标准太低，并认为他们收到的蹩脚支持与他们从任何其他供应商处获得的支持类型相同。

价格

在现实世界中，价格很重要。 有些产品比其他产品贵。 同时，我认为价格不应该是一切。 我看到许多组织过分强调价格。

在宏伟的计划中，您需要人员、流程和产品才能取得成功。 如果您做事正确，数字分析的人员和流程部分将比数字分析产品花费更多。 因此，您在数字分析产品上的花费不应成为决定因素。

但是，在某些情况下，购买过于昂贵的数字分析产品会直接影响您在人员和流程上的剩余预算。 如果是这样的话，我建议一周中的每一天都选择人员和流程而不是产品。 例如，我会购买一种数字分析产品，它可以以 50% 的成本完成您需要的 80% 的任务，而另一种价格是后者的两倍，但可以 100% 完成所需的任务。 很少有用户会使用您可能会错过的 20%。

行政关系

没有人喜欢谈论它，但高管关系、豪华晚宴和高尔夫郊游比您想象的更有效！ 人们喜欢参加豪华的供应商会议、丰盛的晚餐、滑雪、在赛道上驾驶豪华汽车等。如果您是公司分析产品的决策者，并且供应商对您很好，您就会有意识或无意识地奖励他们续约。 我见过很多人陷入供应商关系中，这种关系更多地变成了友谊，而不是供应商和客户。

我还看到过数字分析团队想要使用不同产品的案例，但他们老板的老板与供应商的一位高管有着长期的关系（通常涉及乡村俱乐部！）。 这种关系很容易胜过团队对实际产品的看法。

你应该如何评估产品

因此，前面已经涵盖了评估数字分析产品时不应做的大部分事情。 我如何建议您评估数字分析产品？ 虽然在评估产品时没有灵丹妙药，但我的建议如下：

1. 关注文化——对自己所在组织的文化诚实。是否需要集中或自助服务环境才能在数字分析中取得成功？ 您组织中的人员是否希望获得自己的数据，或者他们更愿意提交支持请求并让某人为他们创建报告？ 确保您使用适合相应方法的产品。 您的组织是构建还是购买？ 不要试图将构建方法强加给购买组织（反之亦然）。
2. 立即购买——我看到许多组织对其组织和团队有“理想”的看法。在数字分析方面，他们希望成为 10 人中的 9 人，因此他们购买了他们将使用的产品，如果他们是10 人中的 9 人，而实际上，他们目前更像是 10 人中的 3 人。那就是就像在您几乎没有使用福特的所有功能时花钱购买法拉利一样！ 诚实地了解您的组织目前所处的位置，并购买今天对您有帮助的产品，而不是几年后的产品。 您以后可以随时升级……
3. 每三年评估一次——我建议您每三年重新评估一次数字分析产品。即使您对当前的供应商感到满意，通过将它们与其他供应商进行比较并查看其他供应商也不会有任何损失。 大部分评估工作由供应商完成。 如果您仍然最喜欢当前的供应商，您可以确信您将继续使用正确的产品。 如果您发现另一个供应商在做有趣的事情，您可以决定这些功能是否值得更改或推动您当前的供应商添加这些功能。
4. 专注于用例——很容易陷入产品功能大战（见上文）。但是，如果您专注于您的组织需要完成的真实用例； 您可以让供应商展示他们将如何处理这些用例。 这有助于让您摆脱逐个功能的比较。
5. 利用您的网络——找出哪些组织使用您正在评估的每个数字分析供应商。然后利用您的网络找到您信任的在这些公司工作并使用这些产品的人。 然后直接询问他们对产品的喜爱程度，例如支持等。请他们演示如何使用该产品。
6. 实施模块化——不要将自己与任何一家供应商联系得太紧密。如果可以避免，不要将他们的代码直接放在您的网站上。 当您实施时，构建您自己的数据收集流来控制您收集的数据，并将最后一英里发送给供应商。 保持敏捷。 做到这一点，这样您就可以在不到四个星期的时间内切换到新的供应商。
7. 雇用多面手——在雇用数字分析分析师和实施者时，不要过分关注特定于供应商的技能。您的员工可以学习新的数字分析产品； 你不能教人们变得聪明或团队合作！ 聘请多面手将避免对特定供应商的团队产生任何偏见。

因此，这些是我对组织目前如何评估数字分析产品的一些观察，以及我对未来如何评估产品的一些建议。