Warehouse-native analytics: Framtiden för datadriven experimentering
Traditionell experimentering berättar bara halva historien. Se hur warehouse-native analytics gör det möjligt för organisationer att testa mot verkliga affärsresultat, analysera data omnikanal och fatta snabbare och mer välgrundade beslut, samtidigt som hela datan hålls internt och styrningen upprätthålls.
Traditionella plattformar för experimentering lovar datadrivna beslut, men de brister ständigt där det är som viktigast.
Medan team kan spåra ytliga mätvärden som sidvisningar och klickfrekvenser, kan de inte svara på viktiga frågor om returfrekvenser, intäktspåverkan eller customer lifetime value utan att flytta känslig data från sina lager.
Vill du förstå hur dina experiment påverkar customer lifetime value (CLV) eller returfrekvenser? Det kräver att du flyttar känsliga data mellan olika system eller bygger komplexa datapipelines.
Men problemen går djupare än att bara koppla bort data:
- Team kämpar med åtskilda data som begränsar deras syn på kundbeteende.
- De slösar resurser på att duplicera data mellan olika plattformar, vilket skapar säkerhetsrisker och styrningsutmaningar.
- Det mest kritiska är att de inte kan experimentera med sina viktigaste affärsmått eftersom dessa data aldrig lämnar deras lager.
"Denna grundläggande förändring i hur organisationer hanterar och använder sina data kräver ett nytt tillvägagångssätt", förklarar Vijay Ganesh, Founder & CEO på NetSpring. "Företagen måste föra analysen dit där deras data finns, inte tvärtom."
Vijay Ganesan, VP, Software Engineering, diskuterar vad warehouse-native analytics egentligen innebär.
Förståelse av warehouse-native analytics
Warehouse-native analytics förändrar i grunden hur team mäter framgång. Genom att ansluta direkt till ditt datalager kan teamen äntligen testa mot de mätvärden som faktiskt påverkar affärsresultaten. Detta tillvägagångssätt fokuserar på fem kärnelement för att hjälpa team med experimentering:
- Tillskrivning av affärsresultat: Datateam kan sluta bygga komplexa datapipelines bara för att förstå resultaten av experiment. Testa direkt mot mätvärden som redan finns i ditt lager, från intäkter och returfrekvenser till customer lifetime value. Vill du veta om din nya funktion driver på förnyelser av prenumerationer? Den insikten finns nu till hands.
- Utforskningar direkt i farten: Datateam behöver inte längre skriva komplexa frågor för varje analys. De kan generera kohortspecifika insikter i farten, vilket dramatiskt minskar tiden från fråga till insikt. Vill du veta hur kunder med högt värde från specifika regioner reagerar på ditt senaste test? Den analysen sker omedelbart.
- Statistik som är inbyggd i lagret: Dina kunddata är inte åtskilda. Varför skulle dina experiment göra det? Kör tester över alla dina digitala kanaler genom att utnyttja lagerdata genom Optimizely's Stats Engine. E-postkampanjer, CRM-mätvärden, webbbeteende - analysera allt på ett ställe och förstå verklig påverkan på omnikanaler.
- Trygghet, säkerhet och regelefterlevnad: Förvara dina känsliga data exakt där de hör hemma - i ditt lager. Inga fler kompromisser mellan innovation och regelefterlevnad. Finansiella institutioner kan nu köra sofistikerade experiment samtidigt som de behåller fullständig kontroll över var deras data finns och vilken åtkomst de har.
- Konsistens i data: Få slut på de ändlösa debatterna om vems siffror som är rätt. När alla arbetar från samma lagerdata eliminerar du avvikelser mellan plattformar för experimentering och analys. En enda källa till sanning innebär att teamen kan fokusera på insikter, inte på att stämma av rapporter.
Shafqat Islam, President på Optimizely, diskuterar hur warehouse-native analytics påverkar affärsdata.
Fördelarna med warehouse-native analytics
Så här förbättrar warehouse-native analytics test- och beslutsfattarprocesser för olika team:
Mätning av verklig affärspåverkan
En stor återförsäljare ville förstå hur optimeringen av checkout-sidan påverkade resultatet. "Traditionell testning skulle bara visa omedelbara förändringar i konvertering", förklarar Vijay. "Men med warehouse-native analytics upptäckte de att deras vinnande variant inte bara förbättrade slutförandet av checkout utan också minskade returfrekvensen med 20 % - vilket ledde till betydande vinstförbättringar."
Avancerad analys utan väntetid
Vill du förstå hur olika kundsegment reagerar på dina experiment? Warehouse-native analytics förvandlar komplexa analyser till omedelbara insikter. Borra ner till specifika kohorter, visualisera kundresor och upptäck trender som det skulle ha tagit dagar att upptäcka med traditionella metoder.
Synlighet över alla kanaler
Kundresor sker inte i ett vakuum. En kund kan se ett e-postmeddelande, besöka din webbplats och slutföra ett köp via din app. Warehouse-native analytics kopplar samman dessa punkter och visar hur experiment påverkar beteendet i alla kanaler.
Framtidssäkra din experimentering
I takt med att ditt testprogram växer, växer också dina analysbehov. Warehouse-native analytics skalar upp med dig:
- Kör mer sofistikerade tester utan prestandaförluster
- Få tillgång till historiska data för djupare insikter
- Anslut nya datakällor utan att bygga om infrastrukturen
Vijay Ganesan, CEO för NetSpring, diskuterar analysens inverkan på intäkterna
Strategi för implementering av warehouse-native analytics
Du är redo för warehouse-native analytics om du:
- Redan integrerar ett datalager i din datainfrastruktur
- Kör experimenteringsresultat från din plattform för experimentering
- Vill analysera resultat från experimentering mot affärsmätvärden
Övergången till warehouse-native analytics är enkel med out-of-the-box-stöd för BigQuery, Snowflake, Amazon Redshift, Databricks och Presto.
Tre viktiga steg:
Och warehouse-native analytics handlar inte bara om att ansluta till dina data, det handlar om att få dessa data att arbeta för dig. Ett exempel:
- Smart provtagning ger snabba resultat för ad hoc-undersökningar
- Auto-materialisering identifierar och optimerar frekventa frågemönster
- Specialiserad frågeoptimering för tidsserieanalys
- Systemet är byggt för att hantera miljontals händelser på ett effektivt sätt
Dessa funktioner gör att team kan utforska data fritt utan att behöva oroa sig för prestandabegränsningar eller bearbetningsgränser.
För att sammanfatta...
Genom att eliminera åtskilda data och möjliggöra direkt analys i datalagret kan teamen fatta snabbare och mer välgrundade beslut samtidigt som datastyrningen upprätthålls och den operativa komplexiteten minskar.
Möjligheten att kombinera experimentering med dina konsoliderade kunddata öppnar nya möjligheter:
- Kör experiment med hjälp av dina kompletta kunddata
- Fatta beslut baserat på verkliga affärsresultat
- Skala upp experimentering över produkter och funktioner
- Mät effekten genom kontrollerade tester som spelar roll
Är du redo att testa mot dina viktigaste affärsmått? Se warehouse-native analytics i aktion.
Om författaren
Yes, a marketer and a copywriter... but more lame than most. I try to use AI and here to be a thinker rather than just a publisher, but really just think with my...
