Warehouse-native Produktanalysen zu Verhaltensdaten von Snowplow

(Dieser Artikel erscheint auch im Snowplow Blog. Besonderen Dank an Derek Kong, Partnerships & Alliances Marketing Manager bei Snowplow für seinen wertvollen Beitrag).

Im Modern Data Stack werden alle Daten - einschließlich der First-Party-Daten der Kunden von Snowplow - in einem zentralen Unternehmensdatenspeicher in der Cloud gespeichert. Dabei kann es sich entweder um einen Data Lake wie Databricks oder um ein Data Warehouse wie Snowflake handeln. Unabhängig davon, ob es sich um eine Lakehouse- oder eine Warehouse-Architektur handelt, standardisieren Unternehmen die Speicherung aller Daten in einem zentralen Speicher. Dies bietet Vorteile in Bezug auf Konsistenz, Sicherheit, Governance und Verwaltbarkeit.

Tools und Funktionen für Analysen wie Business Intelligence (BI) und KI/ML arbeiten bereits direkt mit den Daten in diesen Speichern. BI-Tools wie Tableau und Looker unterstützen jedoch keine Verhaltensdaten (d.h. Zeitreihendaten). Daher werden sie oft in Kombination mit Produktanalysetools wie Amplitude und Mixpanel eingesetzt, die vor einem Jahrzehnt mit speziell entwickelten Analysetools für Benutzerereignisdaten auf den Markt kamen. Diese vertikal integrierten Lösungen sind dem modernen Datenstack vorausgegangen und funktionieren daher nicht nativ aus dem Data Warehouse oder Data Lake. Sie sind auf reine Produktkanäle beschränkt, verfügen nur über sehr begrenzte Out-of-the-Box-Berichte und bieten keine erstklassige Instrumentierung.

Ein zentralisiertes Data Warehouse oder Data Lake bricht diese Silos auf und ebnet den Weg für die Zusammenstellung des Datenstapels mit erstklassigen Funktionen auf jeder Ebene.

Erstklassige Instrumentierung

Snowplow ist eine datenschutzkonforme First-Party-Datenerfassungs- und -verarbeitungsplattform, die Unternehmen in die Lage versetzt, First-Party-Daten über ihre digitalen Schnittstellen hinweg zu generieren und zu modellieren, um die Customer Journey zu erfassen und umsetzbare Verhaltensprofile zu erstellen. Snowplow wurde speziell für Datenplattformen als eine einzige Quelle der Wahrheit entwickelt. Vermarkter, Datenteams und CDPs können Snowplow-Daten für Customer 360, Personalisierung und ML-Anwendungsfälle aktivieren.

Durch die Nutzung von Snowplow erhalten Unternehmen eine vollständige und einheitliche Beschreibung ihrer Kundeninteraktionen sowie der Interaktionen mit Partnern, Anwendungen und Systemen. Die First-Party-Daten der Kunden stammen aus verschiedenen digitalen Quellen (Website, Mobile Apps, IoT usw.) und werden als Reihen von Ereignissen dargestellt, die jeweils kontextabhängige Entitäten und Eigenschaften enthalten, wie z. B. den Ort der Seite und des Ereignisses, die miteinander verknüpft sind, um eine Customer Journey für jede Kundeninteraktion zu bilden.

Die First-Party-Daten von Snowplow sind von Natur aus prädiktiv und reich an Kontexten, was sie zum perfekten Treibstoff für erweiterte Analysen macht.

Erstklassige Analytik

Wenn First-Party-Daten zu Verhaltensdaten mit anderen Geschäftsdaten im Data Warehouse angereichert werden (z.B. Details auf Kontoebene aus Salesforce, Supportprotokolle in Zendesk oder das Zahlungsverhalten in NetSuite), können Sie ein faktisch umfassendes Bild des Kunden und seiner Customer Journey erstellen, um ein tiefes Verständnis der Verhaltensmuster im Laufe der Zeit zu gewinnen, die für die Kundenbindung, Weiterempfehlungen und den Umsatz ausschlaggebend sind.

NetSpring ist eine warehouse-native Produktanalyselösung der nächsten Generation, die Self-Service-Produktanalysen mit der analytischen Leistung von BI bietet. Produkt-, Wachstums- und Erfolgsteams können sich einen vollständigen Überblick über die Journeys auf Kundenebene verschaffen, die Attribution verstehen und funktionsübergreifende Geschäftserkenntnisse aufdecken. Sie können jede Event-Segmentierung, Trichter-, Pfad-, Kohorten- oder Retentionsanalyse mit Ad-hoc-Analysen erweitern - zur visuellen Erkundung aller Daten im Warehouse.

Warehouse-native Architektur

Ein gemeinsamer Warehouse-Native-Ansatz ermöglicht es der Behavioral Data Platform (BDP) von Snowplow und der Product & Behavioral Analytics von NetSpring, sich an einem gemeinsamen Punkt zu treffen - einem Data Warehouse - wie Snowflake.

Mit NetSprings Produktanalyse-Funktionen der nächsten Generation können Unternehmen den vollen Wert der First-Party-Daten ihrer Kunden in Snowflake ausschöpfen. Durch den Einsatz von erstklassigen Instrumenten und Analysen sind gemeinsame Kunden in der Lage, umfangreiche First-Party-Daten zum Kundenverhalten zu operationalisieren und anschließend die Verhaltensmuster über die gesamte Customer Journey hinweg zu analysieren und zu verstehen - von der Akzeptanz über das Engagement bis hin zur Kundenbindung und zum Umsatz.

Nächste Schritte

Eine On-Demand-Aufzeichnung von Unlock the Value of Snowplow 1P Customer Data with NetSpring ist jetzt verfügbar. Sehen Sie sich die gemeinsame Demo an, um zu erfahren, wie:

• Snowplow kann die gesamte Customer Journey über alle Kanäle und Berührungspunkte hinweg erfassen
• Ein Data Warehouse kann vollständige und prädiktive Kundenprofile von Snowplow zusammen mit allen relevanten Kunden- und Geschäftskontexten zusammenführen, um einen vollständigen Überblick über die gesamte Customer Journey zu erhalten.
• Durch die Nutzung des Data Warehouse als einzige Quelle der Wahrheit bringt NetSpring die umfangreichen Modellierungs- und Analysefunktionen von BI für visuelle Ad-hoc-Exploration in Trichter-, Pfad- und Kohortenanalysen ein.

Empfohlene Lektüre

• Wie und warum NetSpring die nächste Generation der Produktanalyse auf Snowflake aufbaut (Snowflake Blog)
• Verhaltensdaten-Plattformen für die Produktanalyse (Snowplow Blog)
• Produktanalyse im modernen Datenstapel (NetSpring-Blog)
• Die modulare CDP und was sie für die Produktanalyse bedeutet (NetSpring Blog)
• Hören Sie auf, 3+ Tools für die Produktanalyse zu verwenden (NetSpring-Blog)