Integrieren Sie Segment in Ihr benutzerdefiniertes Datenmodell und nutzen Sie Warehouse-Native Analytics für einheitliche Produkteinblicke.
Mit herkömmlichen Produktanalysetools sind Ihre Daten in isolierten Systemen gefangen. Diese isolierten Tools unterstützen weder andere Datenquellen für Einblicke auf Kunden- oder Kontoebene (z.B. Umsatz, Supportprobleme) noch Ihr eigenes flexibles Datenmodell. Sie erfordern komplexe ETL-Integrationen, die nicht nur teuer im Aufbau und in der Wartung sind, sondern Ihnen auch die Datenkontrolle entziehen. Optimizely Warehouse-Native Analytics ist eine Produktanalyselösung der nächsten Generation, die in einzigartiger Weise die Modellierungsflexibilität und die analytische Leistung von BI bietet und direkt aus Ihrem Cloud-Data-Warehouse heraus arbeitet - als einziges Segmentziel. Die Self-Service-Analyseplattform wurde mit Blick auf Produkt- und Wachstumsteams entwickelt und wird von Datenteams befürwortet, da sie Datensilos und Datenduplikate eliminiert.
In diesem Rezept erfahren Sie, wie Sie Ihre Segment-Ereignisse in Ihr benutzerdefiniertes Datenmodell integrieren und Optimizely Warehouse-Native Analytics nutzen können, um einheitliche Produkteinsichten über den gesamten Lebenszyklus Ihrer Benutzer und Kundenkonten zu erhalten. Keine ETL-Jobs oder Datenkopien erforderlich! Optimizely Warehouse-Native Analytics nutzt Ihr Data Warehouse als einzige Quelle der Wahrheit und als einziges Ziel für die Segmentierung und bietet sowohl Ihren Daten- als auch Ihren Produktteams Datenzugriff und Einblicke.
Bei diesem Rezept konzentrieren wir uns darauf, wie Datenteams Segment-Ereignisse einfach in Ihr Cloud Data Warehouse streamen, diese Ereignisse in Ihr bestehendes Datenmodell integrieren und diese Daten zusammen mit anderen Produkt- und Kundendaten für Optimizely Warehouse-Native Analytics zugänglich machen können. Alle diese Schritte können in wenigen Minuten und ohne Data-Engineering-Arbeit erledigt werden. Innerhalb weniger Stunden hat jeder in Ihrem Unternehmen Zugang zu Self-Service-Produktanalysen.
Schritt 1: Verbinden Sie Ihre Segment-Tracking-Ereignisse mit Ihrem Cloud Data Warehouse
Segment Partner mit all Ihren Favoriten im Bereich Cloud Data Warehouse: Snowflake, Databricks, BigQuery, Redshift und mehr. Gehen Sie zum Segment-Katalog und verbinden Sie Segment mit dem Data Warehouse, das Ihr Unternehmen nutzt. Sehen Sie sich diese Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Konfiguration einer Data Warehouse Destination an.
Schritt 2: Identifizieren Sie Ihre Anwendungsfälle und verbinden Sie Ihre Quelldatenmengen
Sobald die Tracking-Ereignisse in Ihr Data Warehouse fließen, können Sie anfangen, über Anwendungsfälle und Datenmodelle nachzudenken. Zum Beispiel:
- Produkt-KPIs: DAU, MAU, Engagement, Retention, Trichter, Pfad, usw.
- Benutzerattribute: Alter, Geschlecht, Land, App-Version, usw.
- Dimensionstabellen: Kampagnen-Attribution, A/B-Testing, Abonnement, usw.
- Spezielle Kohorten: Häufige Nutzer, abgewanderte Abonnenten, während des Check-Out abgebrochene Nutzer usw.
Wenn Sie Ihre Anwendungsfälle und Ihr Datenmodell im Kopf haben, ist die Einrichtung von Optimizely Warehouse-Native Analytics für die Selbstbedienung ganz einfach. Eine vollständige Anleitung finden Sie in der Schnellstartanleitung, die Sie durch die einzelnen Schritte führt:
- Einloggen in Ihr Optimizely Warehouse-Native Analytics Konto
- Erstellen einer Anwendung und Verbinden mit Ihrem Data Warehouse
- Erstellen einer Datenmenge und Auswählen der Quelldatenmenge(n), des/der Primärschlüssel(s) und der erforderlichen Spalten, um alle Ihre Anwendungsfälle zu unterstützen
Hinweis: Der architektonische Vorteil von Optimizely Warehouse-Native Analytics besteht darin, dass es direkt auf Ihr Warehouse zugreifen kann, ohne dass Daten dupliziert werden. Auch die gemeinsame Nutzung von Daten wird ohne Datenduplizierung unterstützt.
Schritt 3: Erhalten Sie einheitliche Produkteinblicke mit den Self-Service-Analysen von Optimizely Warehouse-Native Analytics
Sie können sofort damit beginnen, Produkteinblicke zu gewinnen, indem Sie die von Ihnen erstellten Datenmengen untersuchen. Wählen Sie einfach eine der verfügbaren Produktanalysevorlagen aus der Bibliothek aus, darunter:
- Ereignis-Segmentierung
- Bindung & Engagement
- Trichter
- Pfade
- Andere erweiterte Vorlagen
Mit jeder Vorlage können Sie schnell in die gängigsten Analysemuster der Produktanalyse eintauchen, um die Verhaltensmuster von Benutzern auf jeder Ebene - Benutzer, Konto oder Kunde - zu verstehen. Am wichtigsten ist jedoch, dass Sie mit dem Zugriff auf den vollständigen Geschäftskontext für jedes Ereignis damit beginnen können, wichtige Geschäftsmetriken zu messen und zu verfolgen, die für Ihr Führungsteam von Bedeutung sind, während Sie mit allen wichtigen Interessengruppen für das Kundenerlebnis zusammenarbeiten.
- Segmentierung von Veranstaltungen
- Bindung & Engagement
- Trichter-Analyse
- Pfad-Analyse
- Visuelle Ad-hoc-Untersuchung
- Interaktive Dashboards
Zusammenfassung
Da Optimizely Warehouse-Native Analytics direkt auf Segmentierungsereignisse aus Ihrem Data Warehouse zugreifen und Ihr benutzerdefiniertes Datenmodell verstehen kann, erhalten Sie Einblicke in den gesamten Lebenszyklus Ihrer Kunden und behalten gleichzeitig die volle Kontrolle über Ihre wertvollen Daten. Außerdem können Sie neue Attribute und Dimensionstabellen im Handumdrehen hinzufügen, ohne dass Sie ETL-Jobs entwickeln oder die Daten neu auffüllen müssen.
Hier sehen Sie, was wir mit diesem Rezept erreicht haben:
- Verbundene Segmentierung von Ereignissen mit Ihrem Data Warehouse
- Verbindung von Optimizely Warehouse-Native Analytics mit Ihrem Data Warehouse als einziges Segmentierungsziel
- Selbstbedienbare Produkteinblicke mit Optimizely Warehouse-Native Analytics direkt auf Ihrem Data Warehouse
