Webinar om lagerintegrert analyse: 5 tips til team som jakter på data

Enten du fikk med deg vårt nylige dypdykk i innfødte lageranalyser, gikk glipp av deler av det, eller ikke fikk det med deg i det hele tatt - ingen grunn til bekymring! Vi har det beste her. Med innsikt fra Vijay Ganesan (grunnlegger av NetSpring), Sathya Narayanan (Senior Manager, Product Management hos Optimizely) og Joe Timko (Principal Software Engineer hos Optimizely), er det mye å glede seg over.

Spoiler alert: Hvis du ønsker å ta eksperimentering til neste nivå ved å teste det som er viktig for virksomheten din, har du noe å glede deg til. Ekspertene våre viste hvordan du ved å integrere direkte med datalageret ditt kan få innsikt som gir reell effekt, alt fra én enkelt kilde til sannhet.

5 ting å lære for team som jakter på data

1. "Aha!"-øyeblikket: Forretningseffekt er alt

Eksperimenteringsprogrammet ditt må føre til faktisk forretningseffekt. Klikk- eller hendelsesbaserte beregninger holder ikke lenger.

Ta dette strømmetjenestescenarioet: Du tester en ny anbefalingsalgoritme, og det virker greit å telle hvor mange ganger brukerne velger filmer fra anbefalingene dine ... helt til du innser at det ikke forteller hele historien. Dette view-and-play-innholdet kan ta knekken på annonseinntektene dine, ettersom dette er data som samles inn i lageret eller et annet system, og som ikke er lett å spore via klikk- eller hendelsesbaserte beregninger.

Eller hva med denne e-handelshistorien: De personaliserte meldingene dine øker konverteringsraten (jippi!), men hva om de som konverterer, er gjengangere? (ikke så jippi!)

Disse returene kan skje både på nettet og i fysiske butikker, og de viktige dataene befinner seg på lageret ditt. Uten lagertilpasset analyse går du glipp av halve historien om hvordan de digitale eksperimentene dine påvirker atferden i den virkelige verden.

"Hvis du ikke stoler på tall, kan du ikke ta forretningsbeslutninger basert på dem."

2. Slutt å spille data-pingpong med teamene dine

Tiden da produktsjefer, markedsførere og datateam måtte vente på hverandre, er forbi. Med Optimizely Analytics kan hvem som helst selv betjene og svare på kritiske forretningsspørsmål på minutter, ikke uker. (Våre brukeres analytikere er "over the moon" om dette!)

Bildekilde: Optimizely

Husker du gamle dager? Du vet, da du måtte:

• Ringte datateknologiteamet ditt (igjen)
• Vente i flere dager (eller uker!) på hver eneste rapport
• Skyll og gjenta for hvert oppfølgingsspørsmål

Nå kan du få svar umiddelbart med kraftige maler som f.eks:

Målkort for eksperimentering

Analyser A/B-testene dine med alle dine forretningsmessige beregninger på ett sted. Vil du vite hvordan den nyeste funksjonen din påvirker både brukerengasjement OG inntekter? Nå kan du det.

Bildekilde: Optimizely

Analyse av innvirkning

Forstå hvordan eksperimentene dine påvirker brukeratferd utover bare klikk. Spor alt fra abonnementsfornyelser til langsiktig oppbevaring - alt ved hjelp av data som allerede finnes i lageret ditt.

Traktanalyse

Følg brukernes reise gjennom kritiske stier og finn ut hvor de faller av. Eller enda bedre, sammenlign disse reisene mellom eksperimentvariantene dine for å se hvilken opplevelse som virkelig fungerer best.

Segmentering av hendelser

Del opp resultatene etter kundesegmenter som er viktige for virksomheten din. Oppfører kunder med høy verdi seg annerledes? Nå får du vite det med en gang.

Bildekilde: Optimizely

Det er enkelt å komme i gang:

• Sett opp eksperimentvariantene dine (som vanlig)
• Koble til datalageret ditt (en engangsforeteelse)
• Send beslutningshendelser fra eksperimentet til datalageret
• Bygg opp disse beregningene (enkelt pek-og-klikk)
• Begynn å analysere (øyeblikkelig tilfredsstillelse!)

I tillegg er vi smarte når det gjelder ytelse. Den første personen åpner et dashbord, og spørringen kjører. De neste fire personene? De får bufrede resultater. Dette betyr rask tilgang for alle, samtidig som lagerressursene optimaliseres.

3. Sikkerhet og samsvar uten hodepine

Sensitive data bør forbli der de hører hjemme, på lageret. Det er slutt på å klyve hår over uoverensstemmelser mellom ulike systemer (for eksempel webanalyseverktøy som GA4). Med lageret som sannhetskilde kan du stole på dataene dine og bruke dem på en trygg måte.

Dette betyr

• Fullstendig kontroll over dataplassering og -tilgang
• Ingen kompromisser mellom innovasjon og samsvar
• Kjør sofistikerte eksperimenter samtidig som du opprettholder sikkerhetsstandardene dine
• Perfekt for finansinstitusjoner og organisasjoner med strenge krav til datastyring

Ønsker du å analysere hvordan eksperimentene dine påvirker sensitive måltall som kundelevetidsverdi eller finansielle data? Ikke noe problem. Siden all analyse skjer direkte i datalageret ditt, har du full kontroll samtidig som du får all den innsikten du trenger.

4. Velg ditt eget eventyr: To veier til analytisk heder og ære

Innfødt målkort for lageret

Perfekt for: Eksperimenteringsteam som definerer suksess ved hjelp av måleparametere som innhentes fra ulike systemer og lagres i lageret.

Hva du får med på kjøpet:

• Datavarehuskoblinger
• In-line definisjon av måleparametere
• Utforskning av eksperimentresultatkortresultater
• Optimizely statistikkmotor

Optimizely-analyser

Perfekt for: Produkt- og datavitenskapsteam som søker dypere innsikt

Hva du får (alt det ovennevnte), pluss:

• Fullstendige muligheter for analyseutforskning
• Tilpassbare dashbord
• Metrisk bygger
• Gjenbrukbare kohorter og varsler

5. Fremtiden ser ganske bra ut

Vi leverer allerede kraftige funksjoner som f.eks:

• Forholdstall for å måle komplekse KPI-er for virksomheten

Bildekilde: Optimizely

• CUPED-variansreduksjon for mer presise resultater

Bildekilde: Optimizely

Og det er enda mer på vei til et lager nær deg:

• Forbedrede beregninger (rekkverksberegninger, traktberegninger)
• Smartere tolkning (utjevning av ekstremverdier)
• Bedre utforskningsverktøy (Event QA-inspektør, delbare rapporter)
• Avanserte funksjoner (MAB, CMAB og statistikkakselerator)

Oppsummering...

Klar til å hoppe i det?

Du er sannsynligvis klar for warehouse-innfødte analyser hvis:

1. Du ønsker å teste mot det som betyr noe (utover de grunnleggende nettmålingene)
2. Du er lei av å vente i dagevis på analyser (hvem er ikke det?)
3. Du trenger én sannhetskilde (fordi dataargumenter er så 2023)

Og for alle datamodellentusiastene der ute: Vi tror på "ta med din egen datamodell".

Ditt oppsett, dine regler. Vi tilpasser oss deg, ikke omvendt.

Warehouse-innfødte analyser: Se alt om det

Få med deg alle ekspertdiskusjonene, eksemplene og de beste tipsene for å transformere analysene og eksperimentene dine.

Sjekk ut alle foredragene fra webinaret om warehouse native analytics nå.