Lagerintegrerte analyser: Fremtiden for datadrevet eksperimentering
Tradisjonelle eksperimenteringsplattformer lover datadrevne beslutninger, men de kommer stadig til kort der det er viktigst.
Selv om teamene kan spore overflatedata som sidevisninger og klikkfrekvenser, kan de ikke svare på viktige spørsmål om returrater, inntektspåvirkning eller kundens livstidsverdi uten å flytte sensitive data ut av lageret.
Ønsker du å forstå hvordan eksperimentene dine påvirker kundens livstidsverdi (CLV) eller returraten? Da må du flytte sensitive data på tvers av systemer eller bygge komplekse datapipelines.
Men problemene stikker dypere enn bare frakoblede data:
- Teamene sliter med datasiloer som begrenser oversikten over kundeatferd.
- De kaster bort ressurser på å duplisere data på tvers av plattformer, noe som skaper sikkerhetsrisikoer og styringsutfordringer.
- Og det mest kritiske er at de ikke kan eksperimentere med de viktigste forretningsmålene sine, fordi dataene aldri forlater lageret.
"Dette fundamentale skiftet i hvordan organisasjoner håndterer og utnytter dataene sine, krever en ny tilnærming", forklarer Vijay Ganesh, grunnlegger og administrerende direktør i NetSpring. "Bedriftene må bringe analysene dit dataene befinner seg, ikke omvendt."
Vijay Ganesan, VP, Software Engineering, diskuterer hva warehouse-native analytics egentlig betyr.
Forståelse av warehouse-native analytics
Lagerintegrerte analyser endrer fundamentalt hvordan team måler suksess. Ved å koble seg direkte til datalageret kan teamene endelig teste mot de beregningene som faktisk påvirker forretningsresultatene. Denne tilnærmingen fokuserer på fem kjerneelementer for å hjelpe eksperimenteringsteam:
- Attribusjon av forretningsresultater: Datateamene kan slutte å bygge komplekse datapipelines bare for å forstå eksperimentresultatene. Test direkte mot beregninger som allerede finnes på lageret, fra inntekter og returrater til kundens livstidsverdi. Vil du vite om den nye funksjonen din fører til fornyelse av abonnementer? Nå har du den innsikten lett tilgjengelig.
- On-the-fly-undersøkelser: Datateamene trenger ikke lenger å skrive komplekse spørringer for hver eneste analyse. De kan generere kohortspesifikk innsikt på farten, noe som reduserer tiden fra spørsmål til innsikt dramatisk. Vil du vite hvordan verdifulle kunder fra bestemte regioner reagerer på den siste testen din? Den analysen skjer umiddelbart.
- Lagerintegrert statistikk: Kundedataene dine lever ikke i siloer. Hvorfor skulle eksperimentene dine gjøre det? Kjør tester på tvers av alle dine digitale kanaler ved å utnytte lagerdata gjennom Optimizelys Stats Engine. E-postkampanjer, CRM-målinger, nettatferd - analyser alt på ett sted for å forstå effekten på tvers av kanalene.
- Trygghet, sikkerhet og samsvar: Oppbevar sensitive data akkurat der de hører hjemme - på lageret. Ingen flere kompromisser mellom innovasjon og etterlevelse. Finansinstitusjoner kan nå kjøre sofistikerte eksperimenter samtidig som de har full kontroll over dataplassering og -tilgang.
- Konsistente data: Slutt på de endeløse debattene om hvem som har rett i tallene. Når alle jobber ut fra de samme dataene, eliminerer du uoverensstemmelser mellom eksperimentering og analyseplattformer. Én sannhetskilde betyr at teamene kan fokusere på innsikt, ikke på å avstemme rapporter.
Shafqat Islam, administrerende direktør i Optimizely, diskuterer hvordan lagerintegrerte analyser påvirker forretningsdata.
Fordelene med lagerintegrerte analyser
Slik forbedrer warehouse-native analytics test- og beslutningsprosesser for ulike team:
Måling av ekte forretningseffekt
En stor forhandler ønsket å forstå hvordan optimaliseringer av kassesiden påvirket bunnlinjen. "Tradisjonelle tester ville bare vist umiddelbare konverteringsendringer", forklarer Vijay. "Men med lagertilpasset analyse oppdaget de at den vinnende varianten ikke bare førte til at flere kunder fullførte kassen, men også reduserte returraten med 20 % - noe som førte til betydelige resultatforbedringer."
Avansert analyse uten ventetid
Vil du forstå hvordan ulike kundesegmenter reagerer på eksperimentene dine? Med Warehouse-native analytics kan du forvandle komplekse analyser til umiddelbar innsikt. Du kan gå dypere inn i spesifikke kohorter, visualisere kundereiser og oppdage trender som det ville ha tatt flere dager å avdekke med tradisjonelle metoder.
Synlighet på tvers av kanaler
Kundereiser skjer ikke i et vakuum. En kunde kan se en e-post, besøke nettstedet ditt og fullføre et kjøp via appen din. Lagerintegrerte analyser kobler sammen disse punktene og viser deg hvordan eksperimenter påvirker atferd på tvers av alle kanaler.
Fremtidssikre eksperimentene dine
Etter hvert som testprogrammet ditt vokser, vokser også analysebehovene dine. Warehouse-native analytics skalerer med deg:
- Kjør mer sofistikerte tester uten at det går ut over ytelsen
- Få tilgang til historiske data for dypere innsikt
- Koble til nye datakilder uten å bygge om infrastrukturen
Vijay Ganesan, administrerende direktør i NetSpring, diskuterer analysens innvirkning på inntektene
Strategi for implementering av warehouse-native analyser
Du er klar for warehouse-native analytics hvis du:
- Allerede har innlemmet et datavarehus i datainfrastrukturen
- Kjører eksperimentresultater ut av eksperimentplattformen din
- Ønsker å analysere eksperimentresultater opp mot forretningsmessige måltall
Overgangen til warehouse-native analytics er enkel med out-of-the-box-støtte for BigQuery, Snowflake, Amazon Redshift, Databricks og Presto.
Tre viktige stadier:
Og lagerintegrert analyse handler ikke bare om å koble til dataene dine, det handler også om å få dataene til å jobbe for deg. Et eksempel:
- Smart sampling gir raske resultater for ad hoc-undersøkelser
- Automatisk materialisering identifiserer og optimaliserer hyppige spørringsmønstre
- Spesialisert spørringsoptimalisering for analyse av tidsserier
- Systemet er bygget for å håndtere millioner av hendelser på en effektiv måte
Disse funksjonene sikrer at teamene kan utforske data fritt uten å bekymre seg for ytelsesbegrensninger eller prosesseringsgrenser.
For å oppsummere...
Ved å eliminere datasiloer og muliggjøre direkte analyse i datavarehuset kan teamene ta raskere og mer informerte beslutninger, samtidig som datastyringen opprettholdes og driftskompleksiteten reduseres.
Muligheten til å kombinere eksperimenter med konsoliderte kundedata åpner nye muligheter:
- Kjør eksperimenter ved hjelp av komplette kundedata
- Ta beslutninger basert på reelle forretningsresultater
- Skalere eksperimenter på tvers av produkter og funksjoner
- Mål effekten gjennom kontrollerte tester som betyr noe
Er du klar til å teste mot de viktigste forretningsmålene dine? Se hvordan warehouse-native analyser fungerer i praksis.
Om forfatteren
- Analyse, Eksperimentering
- Last modified: 25.04.2025 21:30:44