Jämför Customer Journey Analytics med BI-lösningar
I och med det fokus som nu ligger på kundupplevelsen behöver varumärken avancerade lösningar för att bättre förstå den holistiska kundresan. Genom att förstå den här fullständiga kundresan kan ni analysera och få värdefulla insikter om hur online- och offlinekanaler engagerar kunder och leder till ökad konvertering, lojalitet och lojalitet. En kundresa i det här sammanhanget kan vara en enkel onlineordning för en måltid i en sushi-näringskedja. Eller köp av en ny bil, där kunden kombinerar onlineforskning med besök i butiken och ett slutligt personligt köp.
Många organisationer har konsoliderat sina flerkanalsdata till en datalinje eller ett datalager. Business Intelligence-verktyg (BI) används ovanpå dessa datalager för att tillhandahålla rapporter, visualiseringar och insikter som företaget behöver för att förstå kundresan. Den här kombinationen av lösningar och verktyg är ofta av allmän natur och design och inte uttryckligen inriktad på kunden. Customer Journey Analytics fokuserar på att ge de som ansvarar för kundupplevelsen möjlighet, som marknadsförare, dataanalytiker och datavetare. Verktyget gör att de kan visualisera kundresan i fullständigt sammanhang över alla kanaler i realtid utan begränsningar som många andra BI-verktyg har.
I det här avsnittet av dokumentationen förklaras de grundläggande skillnaderna mellan Customer Journey Analytics och vanliga BI-verktyg, först genom att titta på det allmänna arbetsflöde som används för att uppnå det mål som nämns ovan: att förstå kundresan. Sedan innehåller det mer information om hur data lagras, samlas in och frågas på olika sätt mellan Customer Journey Analytics och BI-verktyg. Slutligen förklaras skillnaderna i visualiseringsfunktioner.
Traditionellt BI-arbetsflöde
Ett vanligt hinder för traditionella strategier för att analysera kundresor är att det inte är kundfokuserat. Varje team samlar in data i olika storlekar, analyserar och optimerar upplevelser baserat på de data de har tillgång till.
Om du vill förstå hur en viss digital kampanj påverkar en offlineåtgärd som lagras i en annan datasilo skickar du en begäran till BI-teamets kö. BI-teamet skriver den fråga som krävs för att hämta och omvandla data. När rådata har hämtats skapar BI-teamet visualiseringen. Informationen delas med dig och du lägger tid på att kombinera insikter och extrahera data för aktivering i andra system.
Vart och ett av dessa steg kan ta timmar, dagar eller till och med veckor. Om det finns uppföljningsfrågor eller problem med de data som efterfrågas kan det ta ännu mer tid innan dessa frågor besvaras och cykeln fortsätter. För kontinuerlig analys, utforskning och förståelse av kundresan är den här processen ineffektiv och inte skalbar. BI-team hanterar vanligtvis mer än bara kundreserelaterade frågor.
Customer Journey Analytics: Demokratiserat arbetsflöde för online- och offlinedata
Customer Journey Analytics erbjuder en miljö där man kan koppla samman data över flera kanaler, både online och offline, på en övergripande kundnivå, enbart i syfte att förstå kundresan. Den första konfigurationen krävs för att koppla och definiera vyer till de uppgifter ni anser vara relevanta. När uppgifterna är ifyllda är de dock lätt tillgängliga för kontinuerlig analys och utforskning. Ni kan stegvis få insikter i och förstå kundresorna. Genom att demokratisera kombinerade online- och offlinedata kan ni besvara kundreserelaterade frågor på några sekunder.
Du kan använda Customer Journey Analytics för att ställa frågor i den visuella Analysis Workspace-miljön och få insikter nästan direkt. Flerkanalsdata och rapporter är omedelbart tillgängliga, utan någon SQL-kod. Ytterligare frågor och analyser kan göras med en enkel dra och släpp-funktion i användargränssnittet, med helt korrelerade data. Du kan fortsätta ställa frågor och stegvis utforska fler detaljer när du behöver dem. Sedan kan ni vidta omedelbara åtgärder för de insikter ni hittar, som att dela ut målgrupper för aktivering och samordning.
Customer Journey Analytics kraftfulla rapporteringsmotor
Customer Journey Analytics använder en kraftfull egen arkitektur som distribuerar analyser över hundratals eller till och med tusentals servrar för att visa data i Analysis Workspace på bara några sekunder. Några av de märkbara egenskaperna i den här bearbetningsarkitekturen är:
-
Optimerat för enskilda kundrelaterade frågor: Tekniskt sett lagrar Customer Journey Analytics data i en distribuerad rapportmotor som i stor utsträckning använder cachelagring. Motorn är finjusterad för responsiva frågor om händelsedata på individnivå och optimerad som sådana för kundrelaterade frågor. Rapporteringsmotorn lagrar data i kolumnorienterade bitmappsindex som gör det möjligt att snabbt beräkna aggregerade mått. Den har en omfattande filtreringsmotor som möjliggör kraftfull segmentering/målgruppsanalys. Och det har en god förståelse för sekvensen bland datapunkter som är användbar när det gäller att analysera beteenden över dessa datapunkter (i den ordning som saker och ting inträffade) och för att tilldela attribuering med olika, komplexa modeller.
-
Snabb användning av komplex målning och komplexa filter: Rapporteringsmotorn arbetar med delvis ordnade hierarkiska datauppsättningar (till exempel person -> sessioner -> händelser). Alla data för ett objekt på den översta nivån (enskilda profiler) finns på en enda bearbetningsnod för korrekta resultat. Den här partitioneringen gör att du snabbt kan använda komplexa målningar och filter. Komplexa åtgärder som sessionisering, attribuering, tillståndskänslig beständighet för dataattribut och komplexa datamanipuleringsalternativ utförs i stor skala med snabb rapporteringstid. I BI-världen kräver dessa typer av åtgärder vanligtvis att nya OLAP-kuber skapas för varje användningsfall. Rapporteringsmotorn i Customer Journey Analytics ger ohanterlig åtkomst till hela datauppsättningen för varje fråga, vilket resulterar i fullständigt korrelerade data utan att det krävs någon kuggning i förväg.
-
Effektiv fråga om komplexa datastreams: En av de största skillnaderna i rapporteringsmotorn jämfört med traditionella SQL- och NoSQL-databaser är möjligheten att fastställa predikat baserat på sekvensorienterade relationer på en grundläggande nivå. Dessa grundläggande frågeåtgärder kan titta på postströmmen, som består av många sammanflätade (och till och med kapslade) sekvenser. De utför en fråga mot alla dessa sammanflätade dataströmmar med samma effektivitet som en enda sammanhängande sekvensåtgärd.
-
Utformad för att snabbt svara på stora frågor: Rapporteringsmotorn har inte samma allmänna syfte som traditionella big data-system. Den är dock särskilt utformad för att svara på frågor som omfattar miljontals eller till och med miljarder poster (händelsedata/upplevelsehändelser), vanligtvis på mindre än en sekund. Till skillnad från andra stora datasystem gör den inte detta genom att sampla data eller genom att förberäkna svaren på alla frågor som du tror att du kan ställa. I stället kan de snabbt beräkna svaren för att ge stöd åt interaktiva frågetillfällen. Denna specifika utformning av rapportmotorn för Customer Journey Analytics underlättar för informationen att vara lätt tillgänglig och snabbt för pågående analyser och undersökningar, vilket gör att ni kan få insikter och förståelse för kundresor.
-
Fungerar som en headless BI-lösning: Du definierar mått, mätvärden, filter på ett ställe, och sedan kan alla Customer Journey Analytics-klienter (inklusive vårt publika Customer Journey Analytics-API) få åtkomst till dessa komponenter. Detta gör att komplexa frågor tas bort från slutanvändarna och garanterar att resultatet blir detsamma, oavsett vilken rapporterings- eller visualiseringsklient du använder.
Customer Journey Analytics unika visualiseringsfunktioner
Rapporteringsmotorn är avgörande för att Customer Journey Analytics ska kunna interagera progressivt med och agera på alla kundresedata i den rapporteringsmotorn. Customer Journey Analytics har en omfattande uppsättning komponenter som gör att du kan göra detta visuellt och genom att dra och släppa. Med BI-visualiseringsverktyg kan du utforska inom gränserna för SQL-förberedda data (som definieras av IT). Med Customer Journey Analytics kan du dela upp och dela upp och dela upp i segment och segment så mycket du vill, utan att behöva gå tillbaka till IT för att skapa ytterligare en SQL-vy.
"Progressivt" är ett nyckelbegrepp här: i motsats till de flesta visualiseringar i BI-verktyg kan du med det visuella dra-och-släpp-gränssnittet i Customer Journey Analytics kontinuerligt dela upp data efter dina specifika behov: du kan interaktivt skapa visuella frågor med relevanta mått, dimensioner, filter (segment), beräkningar, tidslinjer, anteckningar och andra analysvärden.
De inbyggda visualiseringskomponenterna är smarta funktioner som:
-
Virtuella analysfunktioner som Analysidentifiering som använder prediktiva algoritmer och maskininlärning för att ge insikter i vad som driver ovanliga beteenden i era data.
-
Avancerade analysfunktioner som fokuserar specifikt på kundreseinsikter, som flödesdiagram, Attributionspanelen, utfallsdiagramoch dimensionsindelning. Exempel på färdiga visualiseringar är:
-
Kundlojalitetsanalys via kohort-/latenstabeller, där du bara drar och släpper mätvärden/dimensioner i ett verktyg och du är klar på mindre än 30 sekunder,
-
Utfall / flöde visualiseringar. Kan installeras på mindre än en minut.
-
-
Segmenteringsfunktioner i alla steg av din progressiva prospektering: när du tycker att det är vettigt kan du publicera målgruppen tillbaka till Experience Platform och därifrån till någon av de destinationer som stöds.
-
Yrkesställning som är helt anpassningsbar: ni bestämmer när en session, som en del av en kanal i en kundresa, börjar och slutar.
-
Curation and Democratization: Kontrollpanelerna som skapas i Customer Journey Analytics kan vara:
- Kuraterad till andra individer i organisationen för kontinuerlig undersökning,
- Exporterad till Excel med Report Builder (en särskild plugin),
- Delad i olika format, inklusive PDF, CSV och via dedikerad mobilapp, till dem som är intresserade av slutrapporterna och/eller visualiseringarna.
Det är svårt att jämföra visualiseringsfunktionerna i Customer Journey Analytics med vad BI-verktygen erbjuder på grund av de många olika visualiseringar som finns. Vissa BI-verktyg har mer avancerade visualiseringar, men Customer Journey Analytics fokuserar på interaktiva och kompatibla visualiseringar av kundresan som gör att du kan dela upp data på bara några sekunder utan att"debitera" dig för varje ytterligare fråga.
Sammanfattning
Customer Journey Analytics skiljer sig från BI-verktyg när det gäller hur det integrerar en mycket optimerad rapportmotor som fokuserar på kundresan sömlöst med användarvänliga verktyg och komponenter för att utföra analyser och skapa rapporter och avancerade visualiseringar. Allt från ett och samma gränssnitt, utan att du behöver växla fram och tillbaka mellan frågemotorn och visualiseringsmiljön.