Oavsett om du fick med dig vår senaste djupdykning i datalageranalys, missade delar av den eller inte kunde komma alls – inga problem! Vi har det bästa här. Med insikter från Vijay Ganesan (grundare av NetSpring), Sathya Narayanan (Senior Manager, Product Management på Optimizely) och Joe Timko (Principal Software Engineer på Optimizely) finns det mycket att bli exalterad över.
Spoiler alert: Om du vill ta ditt experimenterande till nästa nivå genom att testa det som är viktigt för ditt företag, har du något att vänta dig. Våra experter visade hur direktintegrering med ditt datalager kan låsa upp insikter som driver verklig effekt, allt från din enda sanningskälla.
5 slutsatser för datajagande team
1. "Aha!"-ögonblicket: Affärspåverkan är allt
Ditt experimentprogram måste driva faktisk affärspåverkan. Klick- eller händelsebaserade mätvärden räcker helt enkelt inte längre.
Ta det här scenariot med en streamingtjänst: Du testar en ny rekommendationsalgoritm, och visst, att räkna hur många gånger användare väljer filmer från dina rekommendationer verkar okej... tills du inser att det inte berättar hela historien. Detta visa-och-spela-innehåll kan döda dina annonsintäkter eftersom det är data som samlas in i ditt lager eller ett annat system, och inte lätt spåras via klick- eller händelsebaserade mätvärden.
Eller hur är det med den här e-handelshistorien: Dina personliga meddelanden ökar konverteringsfrekvensen (jippie!), men tänk om dessa konverterare är serieåtervändare? (inte så jippie!)
Dessa returer kan ske både online och i fysiska butiker, med den viktiga informationen som finns i ditt lager. Utan lagerbaserad analys skulle du missa halva historien om hur dina digitala experiment påverkar verkliga beteenden.
"Om du inte litar på siffror kan du inte fatta affärsbeslut baserade på dem."
2. Sluta spela datapingis med dina team
Borta är dagarna då produktchefer, marknadsförare och datateam var tvungna att vänta. Med Optimizely Analytics kan vem som helst självbetjäna och svara på kritiska affärsfrågor på några minuter, inte veckor. (Våra användares analytiker är "överlyckliga" över detta!)
Kommer du ihåg förr i tiden? Du vet, när du var tvungen att:
- Ringa ditt datateknikteam (igen)
- Vänta dagar (eller veckor!) på varje rapport
- Skölja och upprepa för varje uppföljningsfråga
Nu kan du få svar direkt med kraftfulla mallar som:
Experimentpoängkort
Analysera dina A/B-tester med alla dina affärsmått på ett ställe. Vill du veta hur din senaste funktion påverkar både användarengagemang OCH intäkter? Nu kan du det.
Bildkälla: Optimizely
Effektanalys
Förstå hur dina experiment påverkar användarbeteende utöver bara klick. Spåra allt från prenumerationsförnyelser till långsiktig retention – allt med hjälp av data som redan finns i ditt lager.
Trattanalys
Följ dina användares resa genom kritiska vägar och upptäck var de avbryter. Ännu bättre, jämför dessa resor mellan dina experimentvarianter för att se vilken upplevelse som verkligen fungerar bättre.
Händelsesegmentering
Dela upp dina resultat efter vilket kundsegment som helst som är viktigt för ditt företag. Bete sig värdefulla kunder annorlunda? Nu vet du det direkt.
Bildkälla: Optimizely
Att komma igång är enkelt:
- Konfigurera dina experimentvarianter (business as usual)
- Anslut ditt datalager (engångsgrej)
- Skicka experimentbeslutshändelser till ditt lager
- Bygg dessa mätvärden (enkelt peka-och-klicka)
- Börja analysera (omedelbar tillfredsställelse!)
Dessutom är vi smarta när det gäller prestanda. Den första personen öppnar en instrumentpanel, frågan körs. Nästa fyra personer? De får cachade resultat. Detta innebär snabb åtkomst för alla samtidigt som du optimerar dina lagerresurser.
3. Säkerhet och efterlevnad utan huvudvärk
Dina känsliga data ska finnas där de hör hemma, i ditt lager. Inget mer hårklyvande över datavvikelser mellan olika system (som webbanalysverktyg som GA4). Med ditt lager som din sanningskälla kan du lita på och använda dina data med tillförsikt.
Detta innebär:
- Fullständig kontroll över din dataplats och åtkomst
- Inga kompromisser mellan innovation och efterlevnad
- Kör sofistikerade experiment samtidigt som du upprätthåller dina säkerhetsstandarder
- Perfekt för finansinstitut och organisationer med strikt datastyrning
Vill du analysera hur dina experiment påverkar känsliga mätvärden som kundens livstidsvärde eller finansiell data? Inga problem. Eftersom all analys sker direkt i ditt lager behåller du fullständig kontroll samtidigt som du får alla insikter du behöver.
4. Välj ditt äventyr: Två vägar till analysglada resultat
Inbyggt styrkort för lageret
Perfekt för: Experimentteam som definierar framgång via mätvärden som hämtats från olika system och lagrats i lagret.
Vad du får:
- Data warehouse-kopplingar
- Inbyggd mätvärdesdefinition
- Resultatutforskning av experimentstyrkort
- Optimera statistikmotorn
Optimera analys
Perfekt för: Produkt- och datavetenskapsteam som söker djupare insikter
Vad du får (allt ovanstående), plus:
- Fullständiga analysutforskningsfunktioner
- Anpassningsbara instrumentpaneler
- Mätvärdesbyggare
- Återanvändbara kohorter och varningar
5. Framtiden ser ganska ljus ut
Vi levererar redan kraftfulla funktioner som:
- Kvotvärden för att mäta komplexa affärs-KPI:er
Bildkälla: Optimizely
Och det kommer ännu mer snart till ett lager nära dig:
- Förbättrade mätvärden (skyddsrailmätvärden, funnelmätvärden)
- Smartare tolkning (utjämning av outliers)
- Bättre utforskningsverktyg (Event QA-inspektör, delbara rapporter)
- Avancerade funktioner (lagerinbyggd MAB, CMAB och statistikaccelerator)
Sammanfattning...
Redo att hoppa in?
Du är förmodligen redo för lagerinbyggd analys om:
- Du vill testa mot det som är viktigt (utöver de grundläggande webbmätvärdena)
- Du är trött på att vänta i dagar på analyser (vem är inte det?)
- Du behöver en enda sanningskälla (eftersom dataargument är så 2023)
Och för alla datamodellentusiaster där ute, vi tror på "ta med din egen datamodell".
Din uppsättning, dina regler. Vi anpassar oss till dig, inte tvärtom.
Warehouse native analytics: Se allt om det
Fånga alla expertdiskussioner, exempel och topptips för att transformera din analys och experiment.
Kolla in alla föredrag från webinariet om warehouse native analytics nu.