Ob Sie unseren kürzlich stattgefundenen ausführlichen Einblick in die native Analyse von Data-Warehouse-Systemen miterlebt, Teile davon verpasst oder gar nicht teilnehmen konnten – kein Problem! Die wichtigsten Informationen finden Sie hier. Mit Einblicken von Vijay Ganesan (Gründer von NetSpring), Sathya Narayanan (Senior Manager, Produktmanagement bei Optimizely) und Joe Timko (Principal Software Engineer bei Optimizely) gibt es viel zu entdecken.
Spoiler-Alarm: Wenn Sie Ihre Experimentierfähigkeiten auf die nächste Stufe heben und testen möchten, was für Ihr Unternehmen wirklich zählt, dann haben wir etwas für Sie. Unsere Experten haben gezeigt, wie die direkte Integration mit Ihrem Data Warehouse Erkenntnisse liefert, die echten Mehrwert schaffen – alles aus Ihrer zentralen Datenquelle.
5 wichtige Erkenntnisse für datenorientierte Teams
1. Der „Aha!“-Moment: Geschäftlicher Nutzen ist entscheidend
Ihr Experimentierprogramm muss tatsächlich geschäftlichen Nutzen bringen. Klick- oder ereignisbasierte Metriken reichen einfach nicht mehr aus.
Nehmen wir folgendes Beispiel eines Streaming-Dienstes: Sie testen einen neuen Empfehlungsalgorithmus. Klar, zu zählen, wie oft Nutzer Filme aus Ihren Empfehlungen auswählen, scheint in Ordnung zu sein … bis Ihnen klar wird, dass dies nicht die ganze Geschichte erzählt. Diese angesehenen und abgespielten Inhalte könnten Ihre Werbeeinnahmen schmälern, da diese Daten in Ihrem Data Warehouse oder einem anderen System erfasst werden und sich nicht einfach über Klick- oder ereignisbasierte Metriken nachverfolgen lassen.
Oder wie wäre es mit diesem E-Commerce-Beispiel: Ihre personalisierten Nachrichten steigern die Konversionsraten (super!), aber was ist, wenn diese Kunden ständig Artikel zurücksenden? (Nicht so super!)
Diese Rücksendungen können sowohl online als auch in Ladengeschäften erfolgen, und diese wichtigen Daten befinden sich in Ihrem Data Warehouse. Ohne Warehouse-native Analysen entgeht Ihnen die Hälfte der Wahrheit darüber, wie sich Ihre digitalen Experimente auf das Verhalten in der realen Welt auswirken.
„Wer Zahlen nicht vertraut, kann keine fundierten Geschäftsentscheidungen treffen.“
2. Schluss mit dem Daten-Pingpong mit Ihren Teams
Vorbei sind die Zeiten, in denen Produktmanager, Marketingfachleute und Datenteams warten mussten. Mit Optimizely Analytics kann jeder selbstständig wichtige Geschäftsfragen in Minuten statt Wochen beantworten. (Die Analysten unserer Nutzer sind begeistert!)
Erinnern Sie sich noch an die alten Zeiten? Damals mussten Sie:
Ihr Data-Engineering-Team (erneut) anrufen
Tagelang (oder sogar wochenlang!) auf jeden Bericht warten
Das Ganze für jede Nachfrage wiederholen
Jetzt erhalten Sie sofort Antworten mit leistungsstarken Vorlagen wie:
Analysieren Sie Ihre A/B-Tests mit allen relevanten Unternehmenskennzahlen an einem Ort. Möchten Sie wissen, wie sich Ihre neueste Funktion auf Nutzerinteraktion UND Umsatz auswirkt? Jetzt ist es möglich.
Bildquelle: Optimizely
Wirkungsanalyse
Verstehen Sie, wie sich Ihre Experimente auf das Nutzerverhalten auswirken – und zwar weit über Klicks hinaus. Verfolgen Sie alles von Abonnementverlängerungen bis hin zur langfristigen Kundenbindung – alles mit Daten, die bereits in Ihrem Data Warehouse vorhanden sind.
Funnel-Analyse
Verfolgen Sie die Customer Journey Ihrer Nutzer entlang kritischer Pfade und erkennen Sie, wo sie abspringen. Noch besser: Vergleichen Sie diese Journeys Ihrer Experimentvarianten, um herauszufinden, welche Variante wirklich am besten funktioniert.
Ereignissegmentierung
Analysieren Sie Ihre Ergebnisse nach jedem für Ihr Unternehmen relevanten Kundensegment. Verhalten sich Ihre wertvollen Kunden anders? Jetzt erfahren Sie es sofort.
Bildquelle: Optimizely
Der Einstieg ist ganz einfach:
- Experimentvarianten einrichten (wie gewohnt)
- Data Warehouse verbinden (einmalig)
- Entscheidungsereignisse für Experimente an Ihr Data Warehouse senden
- Metriken erstellen (einfach per Mausklick)
- Analyse starten (sofortige Ergebnisse!)
Außerdem achten wir auf optimale Performance. Öffnet die erste Person ein Dashboard, wird die Abfrage ausgeführt. Die nächsten vier Personen? Sie erhalten zwischengespeicherte Ergebnisse. Das bedeutet schnellen Zugriff für alle bei gleichzeitiger Optimierung Ihrer Data-Warehouse-Ressourcen.
3. Sicherheit und Compliance ohne Probleme
Ihre sensiblen Daten gehören in Ihr Data Warehouse. Schluss mit dem lästigen Herumstreiten über Datenabweichungen zwischen verschiedenen Systemen (wie z. B. Webanalyse-Tools wie GA4). Mit Ihrem Data Warehouse als Ihrer zentralen Datenquelle können Sie Ihren Daten vertrauen und sie sicher nutzen.
Das bedeutet:
- Volle Kontrolle über Speicherort und Zugriff auf Ihre Daten
- Keine Kompromisse zwischen Innovation und Compliance
- Führen Sie anspruchsvolle Experimente durch und halten Sie gleichzeitig Ihre Sicherheitsstandards ein
- Ideal für Finanzinstitute und Organisationen mit strengen Datenschutzrichtlinien
Möchten Sie analysieren, wie sich Ihre Experimente auf sensible Kennzahlen wie den Kundenwert oder Finanzdaten auswirken? Kein Problem. Da alle Analysen direkt in Ihrem Data Warehouse stattfinden, behalten Sie die volle Kontrolle und erhalten alle benötigten Erkenntnisse.
4. Wähle dein Abenteuer: Zwei Wege zum Erfolg in der Datenanalyse
Data-Warehouse-basierte Scorecard
Ideal für: Experimentierteams, die Erfolg anhand von Metriken definieren, die aus verschiedenen Systemen erfasst und im Data Warehouse gespeichert werden.
Das erhalten Sie:
- Data-Warehouse-Konnektoren
- Inline-Metrikdefinition
- Exploration von Experiment-Scorecard-Ergebnissen
- Optimizely-Statistik-Engine
Optimizely Analytics
Ideal für: Produkt- und Data-Science-Teams, die tiefere Einblicke suchen
Das erhalten Sie (alles oben Genannte) plus:
- Umfassende Analysefunktionen
- Anpassbare Dashboards
- Metrik-Generator
- Wiederverwendbar Kohorten und Benachrichtigungen
5. Die Zukunft sieht vielversprechend aus
Wir bieten bereits leistungsstarke Funktionen wie:
- Verhältniskennzahlen zur Messung komplexer Geschäfts-KPIs
Bildquelle: Optimizely
Und bald gibt es noch mehr in Ihrem Warehouse:
- Erweiterte Metriken (Leitplankenmetriken, Trichtermetriken)
- Intelligentere Interpretation (Ausreißerglättung)
- Bessere Analysetools (Event-QA-Inspektor, teilbare Berichte)
- Erweiterte Funktionen (Data-Warehouse-native MAB, CMAB und Statistikbeschleuniger)
Zusammenfassung...
Bereit für den Einstieg?
Sie sind wahrscheinlich bereit für Data-Warehouse-native Analysen, wenn:
- Sie die wirklich wichtigen Kennzahlen testen möchten (über die grundlegenden Webmetriken hinaus)
- Sie es satt haben, Tagelang auf die Analyse warten (wer kennt das nicht?)
- Sie brauchen eine einzige verlässliche Datenquelle (denn Datenargumente sind so 2023)
Und für alle Datenmodell-Enthusiasten da draußen: Wir glauben an „Bring your own data model“.
Ihr Setup, Ihre Regeln. Wir passen uns Ihnen an, nicht umgekehrt.
Data-Warehouse-native Analytics: Erfahren Sie alles darüber
Erleben Sie alle Expertendiskussionen, Beispiele und Top-Tipps, um Ihre Analysen und Experimente zu optimieren.
Sehen Sie sich jetzt alle Vorträge aus dem Webinar zu Data-Warehouse-native-Analytics an.