Webinar om warehouse-native analytics: 5 lärdomar för team som jagar data

Oavsett om du såg vår senaste djupdykning i warehouse-native analytics, missade delar av den eller inte kunde komma alls - oroa dig inte! Vi har de bra grejerna 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 upphetsad över.

Spoilervarning: Om du vill ta din experimentering till nästa nivå genom att testa vad som är viktigt för ditt företag, kommer du att få en godbit. Våra experter visar hur du genom att implementera direkt med ditt datalager kan få insikter som ger verklig effekt, allt från en enda källa till sanning.

5 saker att ta med sig för team som jagar data

1. "Aha!"-ögonblicket: Affärspåverkan är allt

Ditt program för experimentering måste leda till verklig affärspåverkan. Klick- eller händelsebaserade mätvärden räcker 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 Recommendations verkar bra ... tills du inser att det inte berättar hela historien. Det här view-and-play-innehållet kan döda dina annonsintäkter eftersom det här är data som samlas in i ditt lager eller ett annat system, som inte är lätt att spåra via klick- eller händelsebaserade mätvärden.

Eller vad sägs om den här berättelsen om e-handel: Dina personaliserade meddelanden ökar konverteringsgraden (yay!), men tänk om de som konverterar är återkommande kunder? (inte så yay!)

Dessa returer kan ske både online och i fysiska butiker, och den avgörande datan finns i ditt lager. Utan warehouse-native analytics missar du halva historien om hur dina digitala experiment påverkar beteendet i den verkliga världen.

"Om du inte litar på siffror kan du inte fatta affärsbeslut baserade på dem."

2. Sluta spela data-pingpong med dina team

Borta är de dagar då Product Managers, Marketing Managers och datateam var tvungna att vänta på varandra. Med Optimizely Analytics kan vem som helst självbetjäna och svara på kritiska affärsfrågor på några minuter, inte veckor. (Våra användares analytiker är "över månen" om detta!)

Bildkälla: Optimizely

Kommer du ihåg den gamla goda 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 t.ex:

Styrkort för experimentering

Analysera dina A/B-testningar med alla dina affärsmått på ett och samma ställe. Vill du veta hur din senaste funktion påverkar både användarengagemang och intäkter? Nu kan du göra det.

Bildkälla: Optimizely

Analys av påverkan

Förstå hur dina experiment påverkar användarnas beteende utöver bara klick. Spåra allt från förnyelse av prenumerationer till långvarig kvarhållning - allt med hjälp av data som redan finns i ditt lager.

Analys av trattar

Följ dina användares resa genom kritiska sökvägar och se var de slutar. Ännu bättre, jämför dessa resor mellan dina experimentvarianter för att se vilken upplevelse som verkligen fungerar bättre.

Segmentering av händelser

Dela upp dina resultat i olika kundsegment som är viktiga för ditt företag. Uppför sig kunder med högt värde annorlunda? Nu får du veta det direkt.

Bildkälla: Optimizely

Det är enkelt att komma igång:

• Ställ in dina experimentvarianter (verksamhet som vanligt)
• Anslut ditt datalager (en engångsföreteelse)
• Skicka beslutshändelser från experimentet till ditt lager
• Skapa dessa mätvärden (enkelt att peka och klicka)
• Börja analysera (omedelbar tillfredsställelse!)

Dessutom är vi smarta när det gäller prestanda. Den första personen öppnar en dashboard, frågan körs. Nästa fyra personer? De får cachade resultat. Detta innebär snabb åtkomst för alla samtidigt som du optimerar dina lagerresurser.

3. Säkerhet och regelefterlevnad utan huvudvärk

Dina känsliga data bör stanna där de hör hemma, i ditt lager. Inga fler hårklyverier över datadiskrepanser mellan olika system (t.ex. verktyg för webbanalys som GA4), med ditt warehouse som sanningskälla kan du lita på och använda dina data med tillförsikt.

Detta innebär:

• Fullständig kontroll över var dina data finns och vilken åtkomst du har
• Ingen kompromiss mellan innovation och regelefterlevnad
• 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 customer lifetime value eller finansiella data? Det är inget problem. Eftersom all analys sker direkt i ditt warehouse behåller du fullständig kontroll samtidigt som du får alla insikter du behöver.

4. Välj ditt äventyr: Två vägar till analytisk ära

Native scorecard för lager

Perfekt för: Team för experimentering som definierar framgång via mätvärden som hämtas från olika system och lagras i lagret.

Vad du får i paketet

• Connectors för datalager
• Definition av mätvärden i linjen
• Utforskning av resultat från Experiment-styrkort
• Optimizely stats engine

Optimizely Analytics

Perfekt för: Produkt- och datavetenskapsteam som söker djupare insikter

Vad du får (allt ovan), plus:

• Fullständiga funktioner för analytisk utforskning
• Anpassningsbara dashboards
• Byggare av mätvärden
• Återanvändbara kohorter och varningar

5. Framtiden ser ganska bra ut

Vi levererar redan kraftfulla funktioner som t.ex:

• Förhållandemått för att mäta komplexa affärsmässiga KPI:er

Bildkälla: Optimizely

• CUPED-variansreduktion för mer exakta resultat

Bildkälla: Optimizely Optimizely

Och det finns ännu mer som snart kommer till ett lager nära dig:

• Förbättrade mät värden (mätvärden för skyddsräcken, mätvärden för trattar)
• Smartare tolkning (utjämning av avvikande värden)
• Bättre utforskningsverktyg (Event QA-inspektör, delbara rapporter)
• Avancerade funktioner (MAB, CMAB och statistikaccelerator som är inbyggda i lagret)

Sammanfattningsvis...

Redo att hoppa in?

Du är förmodligen redo för warehouse-native analytics om:

1. Du vill testa mot det som betyder något (utöver de grundläggande webbmätvärdena)
2. Du är trött på att vänta dagar på analys (vem är inte det?)
3. Du behöver en sanningskälla (eftersom dataargument är så 2023)

Och för alla datamodellentusiaster där ute tror vi på "ta med din egen datamodell".

Din installation, dina regler. Vi anpassar oss till dig, inte tvärtom.

Warehouse-native analytics: Titta på allt om det

Ta del av alla expertdiskussioner, exempel och bästa tips för att förändra din analys och experimentering.

Kolla in alla samtal från webinaret warehouse-native analytics nu.