Confronto tra Customer Journey Analytics e soluzioni BI
Con l’attuale attenzione per l’esperienza clienti, i brand richiedono soluzioni avanzate per comprendere meglio la customer journey nel suo insieme. La comprensione di questo percorso clienti completo consente di analizzare e ottenere informazioni utili su come i canali online e offline coinvolgono l’utente e contribuiscono a incrementare le conversioni, la customer retention e la fidelizzazione. In questo contesto, un percorso potrebbe essere ad esempio il semplice ordine online di un pasto presso una catena di sushi. Oppure l’acquisto di una nuova auto, con un mix di ricerche online e visite presso una concessionaria fino all’acquisto finale di persona.
Molte organizzazioni hanno consolidato i dati omni-channel in un data lake o un data warehouse. A questi archivi di dati vengono applicati strumenti di Business Intelligence (BI) per fornire rapporti, visualizzazioni e informazioni utili a comprendere la customer journey. Spesso, viene usato un mix di soluzioni e strumenti destinati a un uso generico, e non specifici per l’anilisi della clientela. Customer Journey Analytics è pensato per le esigenze dei marketer e di chi si occupa dell’esperienza clienti, analisi dei dati e data science. Questo strumento consente di visualizzare il percorso cliente nel suo contesto completo attraverso tutti i canali in tempo reale, senza le limitazioni che caratterizzano molti strumenti di Business Intelligence.
Questa sezione della documentazione spiega le differenze fondamentali tra Customer Journey Analytics e gli strumenti di Business Intelligence più diffusi, esaminando per prima cosa il flusso di lavoro generale che viene seguito per comprendere il percorso cliente. Vengono quindi fornite ulteriori informazioni sulle differenze nel modo in cui Customer Journey Analytics e gli strumenti di BI memorizzano, raccolgono e interrogano i dati. Infine, sono spiegate le differenze a livello di funzionalità di visualizzazione.
Flusso di lavoro BI tradizionale
Spesso gli approcci tradizionali all’analisi del percorso clienti hanno lo svantaggio di non essere incentrati sulle persone. Ogni team raccoglie i dati in silos, analizzando e ottimizzando le esperienze in base ai dati a cui ha accesso.
Per comprendere in che modo una campagna digitale specifica influisce su un’azione offline memorizzata in un altro silos di dati, si invia una richiesta alla coda del team BI. Il team BI scrive la query necessaria per acquisire e trasformare i dati. Una volta recuperati i dati non elaborati, il team BI crea la visualizzazione. I dati vengono condivisi con l’utente, che si occuperà di esaminare le informazioni ed estrarre i dati per l’attivazione in altri sistemi.
Ognuno di questi passaggi può richiedere diverse ore, giornate o addirittura settimane. Se sorgono questiti o problemi di follow-up relativi ai dati interrogati, questi possono richiedere ulteriore tempo e il ciclo continua. Per esigenze di analisi, esplorazione e comprensione continuative del percorso clienti, questo processo è inefficiente e non scalabile. Inoltre, i team BI in genere affrontano anche altre questioni, oltre alle domande relative al percorso clienti.
Customer Journey Analytics: flusso di lavoro democratizzato per dati online e offline
Customer Journey Analytics fornisce un ambiente per la connessione dei dati cross-channel online e offline a livello delle persone, al solo scopo di comprenderne il percorso. Richiede una configurazione iniziale per la connessione ai dati qualificati come rilevanti e per definirne le visualizzazioni. Tuttavia, una volta completata la configurazione, tali dati sono subito disponibili per analisi ed esplorazione continuative. Progressivamente puoi così acquisire sempre più insight utili per comprendere a fondo il percorso clienti. Democratizzando i dati online e offline combinati, è possibile rispondere in pochi secondi alle domande relative al percorso clienti.
Puoi utilizzare Customer Journey Analytics per fare delle richieste utilizzando l’ambiente visivo di Analysis Workspace e ottenere informazioni approfondite quasi all’istante. I dati e i rapporti cross-channel sono immediatamente disponibili, senza la richiesta di codice SQL. Si possono eseguire ulteriori query e analisi con un semplice trascinamento nell’interfaccia utente, con i dati completamente correlati. Puoi continuare a fare domande, esplorando progressivamente più dettagli come richiesto. Puoi eseguire azioni immediate sulle informazioni scoperte, come la suddivisione dei tipi di pubblico per l’attivazione e l’orchestrazione.
Il potente motore di reporting di Customer Journey Analytics
Customer Journey Analytics utilizza un’architettura proprietaria potente che distribuisce l’analisi su centinaia o persino migliaia di server per visualizzare i dati in Analysis Workspace in pochi secondi. Alcune proprietà di rilievo di questa architettura di elaborazione includono:
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Ottimizzato per query relative a singoli clienti: tecnicamente, Customer Journey Analytics memorizza i dati in un motore di reporting distribuito che utilizza in modo esteso la memorizzazione in cache. Tale motore è ottimizzato per le query dinamiche sui dati di evento a livello individuale e, come tale, è perfettamente ottimizzato per le query relative al cliente. Il motore di reporting memorizza i dati in indici bitmap orientati su colonne che consentono un rapido calcolo immediato delle metriche aggregate. Dispone di un ampio motore di filtro che consente potenti analisi di segmentazione/pubblico. Inoltre, ha una comprensione essenziale della sequenza tra i punti di dati che è utile per analizzare il comportamento tra questi punti di dati (l’ordine in cui si sono verificate le cose) e per assegnare l’attribuzione utilizzando modelli vari e complessi.
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Applicazione rapida di percorsi e filtri complessi: il motore di reporting funziona su set di dati gerarchici parzialmente ordinati (ad esempio, persona -> sessioni -> eventi). Tutti i dati di un oggetto di primo livello (profili individuali) si trovano su un singolo nodo di elaborazione per ottenere risultati precisi. Questo partizionamento consente di applicare rapidamente percorsi e filtri complessi. Le operazioni complesse, come la creazione di sessioni, l’attribuzione, la persistenza dello stato degli attributi di dati e le opzioni di manipolazione dei dati complesse, vengono eseguite su larga scala con tempi di reporting rapidi. Nelle soluzioni BI, questo tipo di operazioni in genere richiede la creazione di nuovi cubi OLAP per ogni caso d’uso. Il motore di reporting di Customer Journey Analytics consente l’accesso illimitato all’intero set di dati su ogni query, con conseguenti dati completamente correlati senza bisogno di alcun cubing in anticipo.
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Query efficiente di flussi di dati complessi: una delle differenze principali tra i motori di reporting di database SQL tradizionali e NoSQL è la capacità di determinare i predicati in base a relazioni orientate a una sequenza a un livello fondamentale. Queste operazioni di query fondamentali possono esaminare il flusso di record, che è composto da molte sequenze con interfoliazione (e anche nidificate). Eseguono una query su tutti questi flussi di dati interconnessi con l’efficienza di un’unica operazione a sequenza contigua.
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Progettato per rispondere rapidamente a query di grandi dimensioni: il motore di reporting non ha lo stesso scopo generale dei sistemi di Big Data tradizionali. Tuttavia, è progettato specificamente per rispondere a query che si estendono su milioni o persino miliardi di record (dati evento / eventi di esperienza), generalmente in meno di un secondo. A differenza di altri sistemi di Big Data, non lo fa campionando i dati o precompilando le risposte a tutte le domande che si potrebbero fare. Al contrario, è in grado di calcolare le risposte abbastanza rapidamente da supportare i casi d’uso di query interattive. Questo design specifico del motore di reporting di Customer Journey Analytics facilita la disponibilità dei dati e l’analisi e l’esplorazione continue ad alta velocità, consentendoti quindi di acquisire progressivamente approfondimenti e informazioni sui percorsi dei clienti.
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Agisce come una soluzione BI headless: puoi definire le dimensioni, le metriche, i filtri in un’unica posizione e quindi qualsiasi client Customer Journey Analytics (incluse le API di CJA pubbliche) può accedere a tali componenti. In questo modo le query complesse vengono sottratte agli utenti finali e si garantisce che i risultati siano gli stessi, indipendentemente dal client di reporting o di visualizzazione utilizzato.
Funzionalità di visualizzazione uniche di Customer Journey Analytics
Il motore di reporting è fondamentale per Customer Journey Analytics per consentirti di interagire e di agire progressivamente su tutti i dati del percorso cliente all’interno del motore. Customer Journey Analytics viene fornito con un ampio set di componenti che ti consentono di eseguire questa operazione visivamente e tramite trascinamento. Gli strumenti di visualizzazione BI ti consentono di esplorare i contenuti entro i limiti dei dati preparati da SQL (come definiti da IT). Customer Journey Analytics consente di analizzare nel dettaglio il più possibile, senza dover tornare all’IT per creare un’altra vista SQL.
“Progressivamente” è un concetto chiave: contrariamente alla maggior parte delle visualizzazioni negli strumenti BI, l’interfaccia utente visiva con trascinamento di Customer Journey Analytics consente di suddividere continuamente i dati in base alle tue esigenze specifiche. Puoi creare query visive in modo interattivo utilizzando metriche, dimensioni, filtri (segmenti), calcoli, linee temporali, annotazioni e altri valori di analisi rilevanti.
In questi componenti di visualizzazione sono incorporate funzionalità avanzate come:
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Funzioni di Virtual Analyst quali il Rilevamento delle anomalie che utilizzano algoritmi predittivi e apprendimento automatico per fornire informazioni su ciò che sta causando comportamenti insoliti nei dati.
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Funzioni di analisi avanzate che si incentrano specificamente sulle informazioni del percorso del cliente, come diagrammi di flusso, pannello di attribuzione, diagrammi di fallout e raggruppamenti delle dimensioni. Alcuni esempi di visualizzazioni pronte all’uso sono:
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Analisi della conservazione dei clienti tramite tabelle coorte/di latenza, in cui puoi semplicemente trascinare metriche/dimensioni in un generatore ed eseguire le operazioni in meno di 30 secondi,
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visualizzazioni di fallout / flusso. Configurazione in meno di un minuto.
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Capacità di segmentazione in ogni fase dell’esplorazione progressiva: ogni volta che lo ritieni opportuno, puoi pubblicare nuovamente il pubblico in Experience Platform e da lì a una qualsiasi delle destinazioni supportate.
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Creazione di sessioni completamente personalizzabile: puoi determinare quando inizia e termina una sessione, come parte di un canale in un percorso di clienti.
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Cura e democratizzazione: le dashboard create in Customer Journey Analytics possono essere:
- curate per altri individui dell’organizzazione per un’esplorazione continua,
- esportate in Excel utilizzando Report Builder (un plug-in dedicato),
- condivise in vari formati, tra cui PDF, CSV e attraverso una app mobile dedicata, con coloro che sono interessati ai rapporti finali e/o alle visualizzazioni.
Il confronto tra le funzionalità di visualizzazione di Customer Journey Analytics con quelle offerte dagli strumenti BI è difficile a causa della varietà di visualizzazioni disponibili. Alcuni strumenti BI dispongono di visualizzazioni più avanzate, ma Customer Journey Analytics si incentra sulle visualizzazioni interattive e interoperabili del percorso clienti che ti consentono di suddividere i dati in pochi secondi senza “addebitarti” ogni query aggiuntiva.
Riepilogo
Customer Journey Analytics si distingue dagli strumenti BI per l’integrazione di un motore di reporting altamente ottimizzato incentrato sul percorso dei clienti, con strumenti e componenti intuitivi per eseguire analisi e generare report e visualizzazioni avanzate. Il tutto dall’interno di un’unica interfaccia utente, senza dover passare da un motore di query all’altro e dall’ambiente di visualizzazione.