Integrer Segment i den tilpassede datamodellen din, og bruk Warehouse-Native Analytics for enhetlig produktinnsikt

Tradisjonelle verktøy for produktanalyse fanger dataene dine i silosystemer. Disse siloformede verktøyene støtter ikke skalerbart andre datakilder for innsikt på kunde- eller kontonivå (f.eks. inntekter, supportproblemer) eller din egen fleksible datamodell. De krever komplekse ETL-integrasjoner som ikke bare er dyre å bygge og vedlikeholde, men som også tar datakontrollen fra deg. Optimizely Warehouse-Native Analytics er en neste generasjons produktanalyseløsning som på en unik måte tilbyr modelleringsfleksibiliteten og analysekraften til BI, og som fungerer direkte fra datavarehuset i skyen - som den eneste destinasjonen for segmentet. Den selvbetjente analyseplattformen er utviklet med produkt- og vekstteam i tankene, og støttes av datateam fordi den eliminerer datasiloer og duplisering av data.

I denne oppskriften lærer du hvordan du kan integrere Segment-hendelser i den tilpassede datamodellen din og bruke Optimizely Warehouse-Native Analytics til å få enhetlig produktinnsikt om hele livssyklusen til brukerne og kundekontoene dine. Ingen ETL-jobber eller datakopiering er nødvendig! Optimizely Warehouse-Native Analytics utnytter datalageret ditt som den eneste sannhetskilden og den eneste segmentdestinasjonen, noe som gir datatilgang og innsikt til både data- og produktteamene dine.

I denne oppskriften fokuserer vi på hvordan datateamene enkelt kan strømme Segment-hendelser til datavarehuset i skyen, integrere disse hendelsene i den eksisterende datamodellen og gjøre disse dataene, sammen med andre produkt- og kundedata, tilgjengelige for Optimizely Warehouse-Native Analytics. Alle disse trinnene kan fullføres på få minutter uten noe datateknisk arbeid. I løpet av få timer vil alle i organisasjonen din ha tilgang til selvbetjent produktanalyse.

Trinn 1: Koble Segment-sporingshendelsene dine til datavarehuset i skyen

Segment samarbeider med alle dine favoritter innen datavarehus i skyen: Snowflake, Databricks, BigQuery, Redshift og flere. Gå til Segment-katalogen og koble Segment til datalageret som brukes av virksomheten din. Se disse trinnvise instruksjonene om hvordan du konfigurerer en datavarehusdestinasjon.

Trinn 2: Identifiser brukstilfellene og koble til kildedatasettene

Når sporingshendelsene strømmer inn i datavarehuset, kan du begynne å tenke på brukstilfeller og datamodell. For eksempel

• Produkt-KPI-er: DAU, MAU, engasjement, oppbevaring, trakt, sti osv.
• Brukerattributter: Alder, kjønn, land, appversjon osv.
• Dimensjonstabeller: Kampanjeattribusjon, A/B-testing, abonnement osv.
• Spesielle kohorter: Hyppige brukere, avbrutte abonnenter, brukere som faller fra under utsjekking osv.

Med brukstilfellene og datamodellen din i tankene er det enkelt å konfigurere Optimizely Warehouse-Native Analytics for selvbetjening. Fullstendige instruksjoner er tilgjengelige i hurtigstartguiden og vil lede deg gjennom:

1. Logge inn på Optimizely Warehouse-Native Analytics-kontoen din
2. Opprette en applikasjon og koble til datalageret ditt
3. Opprette et datasett og velge kildedatasett(er), primærnøkkel(er) og nødvendige kolonner for å støtte alle brukstilfellene dine

Merk: Den arkitektoniske fordelen med Optimizely Warehouse-Native Analytics er at det har direkte tilgang til datalageret ditt, uten duplisering av data. Datadeling støttes også, uten duplisering av data.

Trinn 3: Få enhetlig produktinnsikt fra Optimizely Warehouse-Native Analytics' selvbetjente analyser

Du kan umiddelbart begynne å avdekke produktinnsikt ved å utforske datasettene du har opprettet. Velg ganske enkelt en av de tilgjengelige produktanalysemalene fra biblioteket, inkludert:

• Hendelsessegmentering
• Oppbevaring og engasjement
• Trakt
• Stier
• Andre avanserte maler

Hver mal gir deg muligheten til raskt å dykke ned i de vanligste analysemønstrene innen produktanalyse for å få en dypere forståelse av atferdsmønstrene til brukere på alle nivåer - bruker, konto eller kunde. Og viktigst av alt: Med tilgang til full forretningskontekst for hver hendelse kan du begynne å måle og spore viktige forretningsmessige beregninger som ledergruppen din er opptatt av, samtidig som du samarbeider med alle de viktigste interessentene i kundeopplevelsen.

• Segmentering av hendelser

• Oppbevaring og engasjement

• Traktanalyse

• Stianalyse

• Ad hoc-visuell utforskning

• Interaktive dashbord

Oppsummering

Fordi Optimizely Warehouse-Native Analytics har tilgang til segmenthendelser direkte fra datavarehuset og forstår den tilpassede datamodellen din, får du innsikt i hele livssyklusen til kundene dine, samtidig som du beholder full kontroll over de dyrebare dataene dine. Du kan også legge til nye attributter og dimensjonstabeller på farten, uten å måtte utvikle ETL-jobber eller fylle på data.

Her er hva vi har oppnådd i denne oppskriften:

• Tilkoblet segmenthendelser til datavarehuset ditt
• Tilkoblet Optimizely Warehouse-Native Analytics til datalageret som den eneste destinasjonen for Segment
• Selvbetjent produktinnsikt ved hjelp av Optimizely Warehouse-Native Analytics direkte på toppen av datavarehuset