В последние годы требования к аналитике, а также к диапазону профилей пользователей данных резко изменились. В то же время растет потребность в гибкости, настройке и мощности. По мере того, как количество технических поставщиков продолжает расти, предложения цифровых решений для измерения производительности несколько размываются, что приводит к сложному, неравномерному и неполному рынку.

Как многолетний игрок и пионер цифровой аналитики с 1999 года, AT Internet применила новаторский подход к текущим рыночным вызовам и полностью пересмотрела свои технологии. Применяя подход, в значительной степени ориентированный на потребности наших пользователей, и при этом придерживаясь наших ценностей (этических и экологических), мы совершили настоящую революцию в сфере продуктов. Наша цель заключалась не только в создании максимального количества функций - подход, который противоречит сегодняшней потребности в инструментах, доступных каждому и позволяющих пользователям действовать быстро. Вместо этого мы стремились применить самые последние технологические разработки - чтобы предоставить интеллектуальное решение для маркетинга, продуктовой стратегии, UX и задач общего управления - при этом оставаясь сосредоточенными на необходимости энергосбережения и важности конфиденциальности по дизайну .

Вот полное изложение нашего видения, технического подхода и того, как AT Internet осуществила этот технологический сдвиг.

Разнообразный и сложный рынок цифровой аналитики

Когда на сцене появился AT Internet, мы, по сути, измерили взаимодействие между компьютерами и веб-страницами. 20 лет спустя рынок прошел долгий путь. Теперь пользователи комбинируют различные устройства (смартфоны, подключенные часы, голосовые помощники и т. Д.), Чтобы получить доступ к широкому спектру платформ, предлагаемых каждым брендом (веб-сайт, мобильный сайт, приложение iOS, приложение Android и т. Д.). Чтобы отреагировать на это, решениям Digital Analytics теперь необходимо полностью и максимально полно измерять эти сложные пути. Тот факт, что существует чрезвычайно широкий и стратегический диапазон использования этих данных, означает, что они также должны быть очень надежными.

Однако реальность сегодняшнего рынка цифровой аналитики сложна. Даже если все согласны с важностью наличия полного, последовательного и точного знания о реальности использования, компании, стремящейся приобрести наиболее подходящее решение, все же необходимо понимать ряд различных подходов на рынке.

Инструменты Аналитика цифрового маркетинга, разработанные для решения конкретных задач цифрового маркетинга, имеют ряд сложных концепций (получение трафика, монетизация, многочисленные показатели и конкретный анализ…) .AT Internet, Adobe Analytics и лидер по доле рынка Google Analytics четко позиционируется в этой категории. Количество и разнообразие стандартной информации, вероятно, является основным преимуществом этих игроков, особенно для ролей в области управления маркетингом. Тем не менее, эти инструменты могут быстро исчерпать свои возможности, когда дело доходит до анализа очень конкретных концепций компании.

Инструменты Product Analytics смогли воспользоваться недостатками Digital Marketing Analytics, чтобы занять свое место на рынке. Американские провайдеры, такие как Mixpanel, Amplitude или Heap analytics, обладают высокой степенью гибкости, что позволяет им измерять взаимодействия, которые очень специфичны для разработки продукта или услуги. Их кажущаяся простота является сильным аргументом в пользу профилей в предметной области (менеджеры по продуктам, владельцы продуктов и т. Д.). Их недостаток заключается в том, что высокая степень гибкости может усложнить их, когда дело доходит до наличия надежных и исчерпывающих данных, поскольку к использованию готовы очень немногие анализы. Восстановить показатели посещений или восстановить десятки маркетинговых анализов, доступных и необходимых в цифровой аналитике, утомительно и потенциально опасно. Существует бесчисленное множество рисков ошибки, и представить себе сертификацию аудитории таким образом нереально.

Наконец, внутренние инструменты (разработанные собственными силами) долгое время были доступны только более зрелым компаниям. Однако доступность облачных платформ демократизировала инструменты, необходимые для внутренних проектов. Эти инструменты могут предлагать возможности сквозной настройки (характер собираемых данных, применяемая обработка, интерфейсы восстановления), предлагая при этом настраиваемую вычислительную мощность. Но помимо исключительных навыков, необходимых для успешного завершения этого типа проекта, этот подход часто требует многочисленных функциональных компромиссов для экономического баланса, который часто очень сложно поддерживать с течением времени (затраты на разработку, риски, технический долг, техническое обслуживание и т. Д.) . Кроме того, технические разработки (файлы cookie, блокировка рекламы, новые медиа) и недавнее законодательство (например, GDPR) затрудняют обеспечение надежности и соответствия. На практике компаний, которые обладают навыками для реализации и, прежде всего, поддержки таких проектов, немного.

В результате у компаний может возникнуть соблазн объединить инструменты аналитики цифрового маркетинга и аналитики продуктов, чтобы ответить на все вопросы, которые могут возникнуть о пользователях, при этом сохраняя гибкость внутреннего решения. Однако высокая стоимость этого делает его неустойчивым в долгосрочной перспективе, особенно для инструментов, которые работают разрозненно за счет качества данных.

Элементы новой технологической платформы

В дополнение к устойчивости и надежности аналитического ядра нашего решения, разработанного и проверенного на протяжении более 20 лет десятками тысяч пользователей, мы добавляем три новых ключевых ингредиента, чтобы предоставить лучшее из цифрового маркетинга, продуктовой и внутренней аналитики.

  • Строго ориентированное на пользователя видение: мы собираемся предложить еще большую гибкость в возможности анализировать весь путь пользователя, упростив при этом управление такими показателями, как Уникальные пользователи (которые являются дорогостоящими с точки зрения вычислительных ресурсов).
  • Более высокая степень гибкости: на основе более полной модели данных каждая компания сможет учитывать свои собственные требования благодаря практически неограниченным возможностям настройки (настраиваемые переменные, метрики или настраиваемые события) .
  • Неограниченные вычислительные мощности: это, вероятно, самая ожидаемая функция. Чтобы ответить на все более многочисленные и сложные задачи (дедупликация, сегментация, объединение наборов данных), возможности анализа и вычислений умножаются. Некоторые из наших клиентов уже собирают десятки миллиардов взаимодействий в месяц.

Этот новый этап нашего решения для цифровой аналитики - результат одного из самых амбициозных проектов в истории AT Internet. Чтобы разумно объединить 3 сильных стороны, упомянутых выше, с нашим опытом, мы начали с нуля создать совершенно новую платформу - New Data Factory. Этот проект является особенно масштабным, поскольку мы решили реализовать его в условиях полной прозрачности для наших клиентов, предоставляя функциональные возможности по мере продвижения разработки. Сам того не осознавая, они уже несколько месяцев используют как старую систему измерения, так и эту новую технологическую платформу. Некоторые из основных функций продукта полностью основаны на этой новой системе: наш навигационный анализ, анализ электронной торговли Sales Insights или, совсем недавно, новая версия нашего инструмента интеллектуального анализа данных. Запрос данных 3.

Еще одна основа нашей продуктовой стратегии - этика в дизайне. Уважение конфиденциальности пользователей Интернета является неотъемлемой частью ДНК нашей компании. Эффективное и надежное аналитическое решение невозможно разработать без отношений полного доверия между решением, сайтом и его пользователями. Помимо гарантии полной технической прозрачности и независимости, мы занимаемся исключительно аналитикой, а права собственности на данные полностью принадлежат клиенту (без какого-либо вторичного использования). Более того, мы убеждены, что главная ценность аналитики - это, прежде всего, лучшее понимание, чтобы лучше обслуживать. Невозможно создать устойчивую ценность из данных без четкого договора о доверии с пользователями Интернета. Гарантии, которые мы предлагаем в отношении конфиденциальности, и работа, которую мы проделали с CNIL, ответственным за применение GDPR, позволяют нам во Франции пользоваться освобождением от сбора согласия. Это исключение зависит от условий, но позволяет нам значительно повысить надежность полноты данных при уважении к основному доверию пользователей Интернета.

Наконец, помимо защиты конфиденциальности, наш этический подход также заключается в минимизации воздействия нашей деятельности на планету. Массовый сбор и обработка информации - это особенно энергоемкое занятие. Мы стремимся разработать решение, которое снизит воздействие выбросов углекислого газа, в частности, за счет интеллектуального управления ресурсами и систематического поиска для сведения к минимуму собираемой и хранимой информации. Большие данные не заботятся о цели сбора данных, и качество данных, получаемых и перевариваемых сегодня, кажется безответственным и неуважительным по отношению к ожиданиям пользователей Интернета.

Уважение к частной жизни, минимизация собираемых и вычисляемых данных и экономический баланс являются частью благоприятного круга, в котором данные более справедливы, надежны, более уважительны и менее вредны для планеты.

Analytics Suite: повышенная релевантность и ценность

Наша продуктовая стратегия заключается в предоставлении дополнительных функций по мере разработки этой новой технологической платформы. Таким образом, наши клиенты уже смогли протестировать несколько компонентов этой расширенной версии Analytics Suite.

Приоритет активации данных через машинное обучение

Analytics Suite предлагает функции Data Science, основанные на алгоритмах машинного обучения: обнаружение аномалий, прогнозирование, вклад и автоматическая кластеризация. Мы постоянно расширяем наше предложение с помощью интеллектуальных функций (AXON) для поддержки работы аналитика, автоматически предлагая идеи. Традиционная базовая аналитика остается доступной и продолжает развиваться с выпусками. Sunburst, например, полезный для анализа навигационных маршрутов, или воронки для иллюстрации точек оттока во время покупки, по-прежнему доступны в решении.

Мы по-прежнему стремимся предлагать полностью открытую систему, готовую к взаимодействию со всей экосистемой наших клиентов. Представляется API нового поколения, дополненный беспрецедентными механизмами для извлечения больших объемов данных для обеспечения максимально широкого распределения ценности. Также будет больше готовых к использованию коннекторов AT Connect, изначально интегрированных в платформу. Эти информационные потоки упростят использование данных через партнерские инструменты при условии информированного согласия пользователя Интернета.

Гибкость и настройка, до 1000 переменных

У каждой компании есть свои особые требования, которые требуют высокой степени настройки. Ожидания еще выше, когда дело доходит до решения задач, не связанных с цифровым маркетингом, таких как UX или стратегия продукта. Наше решение разработано, чтобы позволить нашим клиентам собирать широкий спектр информации о взаимодействии пользователей с их брендом. Когда измеряется событие (загрузка страницы, воспроизведение видео и т. Д.), Оно определяется рядом параметров, которые мы называем свойствами. Именно такая структура делает информацию полезной и актуальной - каждый тип взаимодействия может иметь определенные свойства. Мы позволим нашим клиентам добавлять большое количество настраиваемых свойств (до 1000).

В дополнение к тридцати или около того предопределенным событиям, предлагаемым AT Internet, наши пользователи смогут создавать неограниченное количество настраиваемых событий. К ним относятся загрузка брошюры, добавление музыки в список воспроизведения или обращение к продавцу на сайте тематических объявлений. Они смогут измерять взаимодействия, которые соответствуют их стратегическим целям или которые обогатят собранные данные, используя их собственный жаргон. Эти события также будут квалифицированы по свойствам, доступным в модели данных AT Internet или настроенным.

Теги: подход к тегам

Чтобы достичь такой высокой степени настройки, мы применим подход сначала теги. Это означает, что любые данные, присутствующие в библиотеке коллекции (JS, SDK), собираются автоматически. Исчезли предыдущие конфигурации и объявления, когда дело доходит до добавления новых типов событий или новых настраиваемых свойств. Для обеспечения качества данных и бесперебойного управления авторизованные пользователи будут уведомлены о внесении изменений в модель данных. Простая авторизация позволит им сделать их эффективными.

Для всей информации, которой нет в библиотеках тегов, теперь мы предлагаем возможность легко импортировать данные в платформу:

  • Критерии пользователя
  • Каталоги товаров (цвета, модель, марка, наличие и т. Д.)
  • Каталоги контента (жанр, продолжительность, режиссер и т. Д.)
  • Объявления о кампаниях (тип, стоимость, форматы и т. Д.)
  • Вообще говоря, любая информация, которая может быть связана с ключом (ID).

Конечно, по-прежнему можно будет легко создавать персонализированные правила обработки для исправления или обогащения данных, собранных до того, как они будут сохранены на платформе.

Готовый к использованию инструмент с 400 свойствами и 120 стандартными метриками.

Функция самообслуживания, которая уже является сильной стороной продукта, будет дополнительно улучшена. Новая модель данных платформы расширена, в результате чего количество стандартных свойств (источники трафика, электронная коммерция, аудио / видео, реклама, технологии ...) превысило 400, а количество показателей - 120. Использование этой модели данных сочетает в себе значительная экономия времени при высоком качестве анализа.

Исключительно приятное впечатление

Аналитик должен уметь определять потенциал для оптимизации в Explorer, продолжать свое исследование в Data Query и делиться результатами своего анализа на настраиваемой панели мониторинга. Адаптивный и масштабируемый, пользователь сможет выбирать, к каким функциям получить доступ, в зависимости от своего профиля.

За кулисами технологической революции

В соответствии с нашим видением продукта разработка новой технологической платформы стала предметом ряда решительных технических решений.

Архитектура: адаптированные технологии и подход DevOps

Разработка продукта с нуля позволяет выбрать лучшее с технологической точки зрения. В прошлом наша платформа почти полностью основывалась на едином наборе технологических решений. Мы меняем свой подход и теперь решаем использовать столько технологий, сколько необходимо для достижения наших целей. Некоторые из них являются подлинными отраслевыми тестами, например Kafka для обработки в реальном времени или Snowflake, который, вероятно, является самым мощным хранилищем данных на рынке. Но помимо технологий, именно качество комбинаций инструментов является ключом к ожидаемым преимуществам. Чтобы обеспечить бесперебойную, масштабируемую и гибкую работу этих различных компонентов, мы применяем подход DevOps в наших командах разработчиков и широко используем оркестровку контейнеров (Kubernetes).

Хранилище: радикально другой подход к объединению данных

Новая технологическая платформа основана на едином хранилище всех данных, собранных от имени компании. Стандартные или настраиваемые, все свойства становятся столбцами в этой структуре хранения данных. Измеряемые взаимодействия представляют собой строки в этой структуре (потенциально несколько миллиардов в месяц), независимо от сайтов или устройств, с которых они поступают.

Это радикальное изменение технического подхода имеет два преимущества:

  • По-настоящему единое представление: все данные, созданные пользователем, собраны и доступны. Аналитик сможет без ограничений изучать очень большой объем (все платформы), набор сайтов (все приложения) или даже раздел сайта.
  • Беспрецедентная производительность: этот метод хранения, поддерживаемый выбранными технологиями, обеспечивает беспрецедентную скорость запросов. Объем данных и сложность запросов больше не налагают ограничений.

В будущей статье мы подробно обсудим технические преимущества унифицированного хранилища столбцов по сравнению с более традиционным подходом.

Фотография: Ксавье Белленжер

Первоначально опубликовано на https://blog.atinternet.com 17 марта 2020 г.