Vid första anblicken ser Mixpanels prisplaner relativt prisvärda ut. Det finns dock två betydande problem som gör det dyrt att använda i stor skala:
Händelsebaserad prissättning är begränsande
Mixpanels prissättning är i huvudsak knuten till ditt företags tillväxt: ju mer du växer, desto mer kommer det att kosta dig. Som många analysverktyg av första generationen är Mixpanels prissättning baserad på antalet spårade händelser och månatligt spårade användare eller MTU:er.
Låt oss ta deras gratisplan för att illustrera detta – även om den erbjuder en hel del bra funktionalitet kan du bara använda den tills du når 20 miljoner händelser; när din produkt får mer engagemang tvingas du att uppgradera. När du uppgraderar kommer MTU:er in i bilden eftersom du måste uppskatta antalet händelser baserat på aktiva användare.
Händelsebaserad prissättning är vilseledande i sin användbarhet. Till exempel kan 20 miljoner händelser verka tilltalande, särskilt om du precis har börjat, men låt oss överväga det i kontexten av en e-handelsplattform. Du skulle kunna nå denna gräns bara genom att mäta onboarding-steg och varukorgsövergivning för 1 266 användare under en månad.
Även om MTU-baserad prissättning kan framstå som prisvärd på ytan, läggs vissa överskridningar till baserat på händelsevolym – händelser inkluderar allt, ända från knappklick till scrollningar till varukorgsövergivningar. Händelsebaserad prissättning kan resultera i mycket höga överskridningsavgifter.
En annan viktig poäng med händelsebaserad prissättning är hur oförutsägbar den kan vara. Anta till exempel att din plattform upplever en plötslig topp i användaraktivitet på grund av ett särskilt evenemang eller en kampanj. I så fall skulle du kunna ådra dig betydligt högre kostnader för hela månaden, även om toppen bara inträffade under en dag. Händelsebaserad prissättning resulterar i höga överskridningsavgifter, vilket gör det omöjligt att förutsäga och hålla sig till en budget varje månad.
Som en vertikalt integrerad SaaS-applikation är Mixpanel dyrare jämfört med warehouse-native plattformar som Optimizely Warehouse-Native Analytics. Detta betyder:
Kostnader förknippade med att samla in data över kanaler
Ett modernt tillvägagångssätt för produktanalys innebär att beakta kundinsikter från källor som kundtjänst och marknadsföring. För att bygga en komplett bild av användarbeteende över kanaler kan du dock inte använda Mixpanel ensamt. De lösningar som användare har utvecklat involverar ytterligare instrumentering och kostnader.
Att hämta affärsdata från datalager innebär till exempel att betala för reverse ETL-verktyg och underhålla jobb. Att överföra duplicerad instrumenteringsdata mellan andra plattformar kostar tid och kan resultera i fel.
Du kan betala extra för ett datalagerintegrationstillägg inuti Mixpanel. Detta kan dock ändå resultera i datainkonsekvens på grund av duplicering. Det lägger också till betydande licens- och underhållskostnader.