Webinar über Warehouse-native Analysen: 5 wichtige Erkenntnisse für Datenjagd-Teams

Egal, ob Sie unseren letzten ausführlichen Bericht über Warehouse Native Analytics gesehen haben, Teile davon verpasst haben oder gar nicht dabei sein konnten - keine Sorge! Wir haben das Wichtigste gleich hier. Mit Einblicken von Vijay Ganesan (Founder von NetSpring), Sathya Narayanan (Senior Manager, Product Management bei Optimizely) und Joe Timko (Principal Software Engineer bei Optimizely) gibt es viel, worauf Sie sich freuen können.

Spoiler-Alarm: Wenn Sie Ihr Experimentieren auf die nächste Stufe heben wollen, indem Sie testen, was für Ihr Unternehmen wichtig ist, dann werden Sie sich freuen. Unsere Experten haben gezeigt, wie Sie durch die direkte Integration mit Ihrem Data Warehouse Erkenntnisse gewinnen können, die Ihnen echte Vorteile bringen - und das alles aus einer einzigen Quelle der Wahrheit.

5 wichtige Erkenntnisse für Datenjäger-Teams

1. Der "Aha!"-Moment: Der geschäftliche Nutzen ist alles

Ihr Programm zum Experimentieren muss einen tatsächlichen Einfluss auf das Geschäft haben. Klick- oder ereignisbasierte Metriken reichen einfach nicht mehr aus.

Nehmen Sie dieses Szenario eines Streaming-Dienstes: Sie testen einen neuen Empfehlungsalgorithmus, und es scheint in Ordnung zu sein, zu zählen, wie oft die Nutzer Filme aus Ihren Empfehlungen auswählen... bis Sie feststellen, dass dies nicht die ganze Geschichte erzählt. Dieser "View-and-Play"-Inhalt könnte Ihre Werbeeinnahmen schmälern, da es sich um Daten handelt, die in Ihrem Lagerhaus oder einem anderen System erfasst werden und sich nicht so einfach über klick- oder ereignisbasierte Metriken nachverfolgen lassen.

Oder wie wäre es mit dieser Geschichte aus dem E-Commerce: Ihre personalisierten Nachrichten steigern die Conversion Rate (juhu!), aber was ist, wenn diese Konvertierten immer wiederkehren? (nicht so toll!)

Diese Rücksendungen können sowohl online als auch in den Geschäften stattfinden, wobei die entscheidenden Daten in Ihrem Warenlager liegen. Ohne warehouse-spezifische Analysen würden Sie nur die Hälfte der Auswirkungen Ihrer digitalen Experimente auf das Verhalten in der realen Welt erfahren.

"Wenn Sie den Zahlen nicht vertrauen, können Sie keine Geschäftsentscheidungen auf der Grundlage dieser Zahlen treffen."

2. Hören Sie auf, mit Ihren Teams Daten-Pingpong zu spielen

Vorbei sind die Zeiten, in denen Product Manager, Marketing Manager und Datenteams abwartend spielen mussten. Mit Optimizely Analytics kann sich jeder selbst bedienen und geschäftskritische Fragen innerhalb von Minuten, nicht Wochen, beantworten. (Die Analysten unserer Nutzer sind "überglücklich" darüber!)

Bildquelle: Optimizely

Erinnern Sie sich noch an die alten Zeiten? Sie wissen schon, als Sie noch:

• Ihr Data-Engineering-Team (erneut) anrufen
• Tage (oder Wochen!) auf jeden Bericht warten mussten
• Jede Folgefrage wiederholen und wiederholen

Jetzt erhalten Sie sofort Antworten mit leistungsstarken Vorlagen wie:

Scorecard für das Experimentieren

Analysieren Sie Ihre A/B-Tests mit all Ihren Geschäftsmetriken an einem einzigen Ort. Möchten Sie wissen, wie sich Ihre neueste Funktion auf das Engagement der Nutzer UND den Umsatz auswirkt? Jetzt können Sie das.

Bildquelle: Optimizely

Analyse der Auswirkungen

Verstehen Sie, wie Ihre Experimente das Nutzerverhalten über Klicks hinaus beeinflussen. Verfolgen Sie alles, von der Verlängerung von Abonnements bis zur langfristigen Kundenbindung - und das alles mit Daten, die sich bereits in Ihrem Lager befinden.

Trichter-Analyse

Verfolgen Sie die Reise Ihrer Nutzer durch kritische Pfade und erkennen Sie, wo sie abspringen. Noch besser: Vergleichen Sie diese Wege zwischen Ihren Experiment-Varianten, um zu sehen, welches Erlebnis wirklich besser funktioniert.

Ereignis-Segmentierung

Segmentieren Sie Ihre Ergebnisse nach jedem Kundensegment, das für Ihr Unternehmen wichtig ist. Verhalten sich Kunden mit hohem Wert anders? Jetzt werden Sie es sofort wissen.

Bildquelle: Optimizely

Die ersten Schritte sind ganz einfach:

• Richten Sie Ihre Experiment-Varianten ein (Business as usual)
• Verbinden Sie Ihr Data Warehouse (eine einmalige Sache)
• Senden Sie Entscheidungsereignisse aus Experimenten an Ihr Warehouse
• Erstellen Sie diese Metriken (einfach per Mausklick)
• Analysieren Sie (sofortige Befriedigung!)

Außerdem sind wir intelligent, was die Leistung angeht. Die erste Person öffnet ein Dashboard, die Abfrage läuft. Die nächsten vier Personen? Sie erhalten zwischengespeicherte Ergebnisse. Das bedeutet schnellen Zugriff für alle und gleichzeitig die Optimierung Ihrer Lagerressourcen.

3. Sicherheit und Compliance ohne Kopfzerbrechen

Ihre sensiblen Daten sollten dort bleiben, wo sie hingehören, nämlich in Ihrem Warehouse. Keine Haarspaltereien mehr über Datendiskrepanzen zwischen verschiedenen Systemen (z.B. Webanalyse-Tools wie GA4). Mit Ihrem Warehouse als Quelle der Wahrheit können Sie Ihren Daten vertrauen und sie vertrauensvoll einsetzen.

Dies bedeutet:

• Vollständige Kontrolle über Speicherort und Zugriff auf Ihre Daten
• Keine Kompromisse zwischen Innovation und Compliance
• Führen Sie anspruchsvolle Experimente durch und halten Sie dabei Ihre Sicherheitsstandards ein.
• Perfekt für Finanzinstitute und Organisationen mit strenger Datenkontrolle

Möchten Sie analysieren, wie sich Ihre Experimente auf sensible Messgrößen wie den Customer Lifetime Value oder Finanzdaten auswirken? Das ist kein Problem. Da alle Analysen direkt in Ihrem Warehouse durchgeführt werden, behalten Sie die vollständige Kontrolle und erhalten gleichzeitig alle erforderlichen Erkenntnisse.

4. Wählen Sie Ihr Abenteuer: Zwei Wege zum analytischen Ruhm

Native Scorecard für das Lagerhaus

Perfekt für: Experimentier-Teams, die den Erfolg über Metriken definieren, die von verschiedenen Systemen erfasst und im Warehouse gespeichert werden.

Was Sie bekommen:

• Data Warehouse Konnektoren
• Inline-Definition von Metriken
• Erkundung der Ergebnisse der Experiment Scorecard
• Optimizely Stats Engine

Optimizely Analytics

Perfekt für: Produkt- und Data-Science-Teams, die tiefere Einblicke suchen

Was Sie bekommen (alles oben genannte), plus:

• Umfassende Funktionen zur Analyse von Daten
• Anpassbare Dashboards
• Metrik-Ersteller
• Wiederverwendbare Kohorten und Alarme

5. Die Zukunft sieht ziemlich gut aus

Wir bieten bereits jetzt leistungsstarke Funktionen wie:

• Ratio-Metriken zur Messung komplexer Geschäfts-KPIs

Bildquelle: Optimizely

• CUPED Abweichungsreduzierung für präzisere Ergebnisse

Bildquelle: Optimizely

Und es gibt noch mehr, das bald in einem Lagerhaus in Ihrer Nähe zu finden sein wird:

• Verbesserte Metriken (Leitplankenmetriken, Trichtermetriken)
• Bessere Interpretation (Glättung von Ausreißern)
• Bessere Explorationswerkzeuge (Event QA Inspector, gemeinsam nutzbare Berichte)
• Erweiterte Funktionen (warehouseeigene MAB, CMAB und Stats Accelerator)

Zum Abschluss...

Sind Sie bereit, loszulegen?

Sie sind wahrscheinlich bereit für Warehouse Native Analytics, wenn:

1. Sie anhand von aussagekräftigen Daten testen möchten (über die grundlegenden Webmetriken hinaus)
2. Sie es leid sind, tagelang auf Analysen zu warten (wer ist das nicht?)
3. Sie eine einzige Quelle der Wahrheit brauchen (weil Datenargumente so 2023 sind)

Und für alle Datenmodell-Enthusiasten da draußen: Wir glauben an "Bring your own data model".

Ihr Aufbau, Ihre Regeln. Wir passen uns an Sie an, nicht umgekehrt.

Native Warehouse-Analysen: Sehen Sie alles darüber

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