Warehouse-native Analysen: Die Zukunft des datengesteuerten Experimentierens
Traditionelles Experimentieren erzählt nur die Hälfte der Geschichte. Sehen Sie, wie Unternehmen mit Warehouse-nativen Analysen echte Geschäftsergebnisse testen, kanalübergreifende Daten analysieren und schnellere, fundiertere Entscheidungen treffen können - und das alles, während sie die gesamten Daten im Haus behalten und die Governance aufrechterhalten.
Herkömmliche Plattformen zum Experimentieren versprechen datengestützte Entscheidungen, aber sie versagen immer wieder dort, wo es am wichtigsten ist.
Zwar können Teams oberflächliche Metriken wie Seitenaufrufe und Klickraten verfolgen, aber sie können keine entscheidenden Fragen zu Rücklaufquoten, Umsatzauswirkungen oder Customer Lifetime Value beantworten, ohne sensible Daten aus ihren Lagern zu entfernen.
Möchten Sie verstehen, wie sich Ihre Experimente auf den Customer Lifetime Value (CLV) oder die Rücklaufquote auswirken? Dazu müssen Sie sensible Daten zwischen Systemen verschieben oder komplexe Datenpipelines aufbauen.
Aber die Probleme gehen tiefer als nur unverbundene Daten:
- Die Teams kämpfen mit Datensilos, die ihre Sicht auf das Kundenverhalten einschränken.
- Sie verschwenden Ressourcen mit der Duplizierung von Daten auf verschiedenen Plattformen, was zu Sicherheitsrisiken und Governance-Problemen führt.
- Vor allem aber können sie nicht mit ihren wichtigsten Geschäftskennzahlen experimentieren, weil diese Daten nie ihr Lager verlassen.
"Dieser grundlegende Wandel in der Art und Weise, wie Unternehmen ihre Daten verwalten und nutzen, erfordert einen neuen Ansatz", erklärt Vijay Ganesh, Founder and CEO von NetSpring. "Die Unternehmen müssen ihre Analysen dorthin bringen, wo ihre Daten leben, und nicht umgekehrt."
Vijay Ganesan, VP, Software Engineering, erläutert, was Warehouse-native Analytik eigentlich bedeutet.
Warehouse-native Analytik verstehen
Warehouse-native Analysen verändern die Art und Weise, wie Teams ihren Erfolg messen, grundlegend. Durch die direkte Verbindung zu Ihrem Data Warehouse können Teams endlich anhand der Metriken testen, die die Geschäftsergebnisse tatsächlich beeinflussen. Dieser Ansatz konzentriert sich auf fünf Kernelemente, die den Teams beim Experimentieren helfen:
- Zuschreibung von Geschäftsergebnissen: Datenteams müssen keine komplexen Datenpipelines mehr aufbauen, nur um die Ergebnisse von Experimenten zu verstehen. Testen Sie direkt anhand von Kennzahlen, die sich bereits in Ihrem Warehouse befinden, von Umsatz- und Rücklaufquoten bis zum Customer Lifetime Value. Möchten Sie wissen, ob Ihre neue Funktion die Verlängerung von Abonnements fördert? Dieser Einblick steht Ihnen jetzt zur Verfügung.
- On-the-fly-Untersuchungen: Datenteams müssen nicht mehr für jede Analyse komplexe Abfragen schreiben. Sie können kohortenspezifische Erkenntnisse im Handumdrehen generieren und so die Zeit von der Frage bis zur Erkenntnis drastisch verkürzen. Sie möchten wissen, wie hochwertige Kunden aus bestimmten Regionen auf Ihren neuesten Test reagieren? Diese Analyse erfolgt sofort.
- Native Statistiken für das Warehouse: Ihre Kundendaten leben nicht in Silos. Warum sollten Ihre Experimente? Führen Sie Tests über all Ihre digitalen Kanäle durch, indem Sie Warehouse-Daten über die Stats Engine von Optimizely nutzen. E-Mail-Kampagnen, CRM-Metriken, Webverhalten - analysieren Sie alles an einem Ort, um die kanalübergreifende Wirkung zu verstehen.
- Sicherheit, Schutz und Compliance: Bewahren Sie Ihre sensiblen Daten genau dort auf, wo sie hingehören - in Ihrem Warehouse. Sie müssen keine Kompromisse mehr zwischen Innovation und Compliance eingehen. Finanzinstitute können jetzt anspruchsvolle Experimente durchführen und gleichzeitig die vollständige Kontrolle über den Speicherort und den Zugriff auf ihre Daten behalten.
- Datenkonsistenz: Beenden Sie die endlosen Debatten darüber, wessen Zahlen richtig sind. Wenn alle Beteiligten mit denselben Warehouse-Daten arbeiten, gibt es keine Diskrepanzen zwischen Experimentieren und Analyseplattformen mehr. Eine einzige Quelle der Wahrheit bedeutet, dass sich die Teams auf Erkenntnisse konzentrieren können, anstatt Berichte abzugleichen.
Shafqat Islam, President von Optimizely, erörtert, wie sich Warehouse-native Analysen auf die Geschäftsdaten auswirken.
Vorteile von Warehouse-nativer Analytik
Im Folgenden erfahren Sie, wie Warehouse-native Analysen die Test- und Entscheidungsprozesse für verschiedene Teams verbessern:
1. Messung der tatsächlichen Auswirkungen auf das Geschäft
Ein großes Einzelhandelsunternehmen wollte verstehen, wie sich die Optimierung der Checkout-Seite auf das Geschäftsergebnis auswirkt. "Herkömmliche Tests würden nur unmittelbare Veränderungen bei der Conversion zeigen", erklärt Vijay. "Aber mit Warehouse-Native-Analytics entdeckten sie, dass ihre erfolgreiche Variante nicht nur die Checkout-Abschlüsse verbesserte, sondern auch die Rücksendequoten um 20 % senkte - was zu erheblichen Gewinnsteigerungen führte."
2. Erweiterte Analysen ohne Wartezeit
Möchten Sie verstehen, wie verschiedene Kundensegmente auf Ihre Experimente reagieren? Warehouse-native Analysen verwandeln komplexe Analysen in sofortige Erkenntnisse. Untersuchen Sie bestimmte Kohorten, visualisieren Sie Customer Journeys und erkennen Sie Trends, die mit herkömmlichen Methoden erst nach Tagen aufgedeckt worden wären.
3. Kanalübergreifende Transparenz
Customer Journeys spielen sich nicht in einem Vakuum ab. Ein Kunde sieht vielleicht eine E-Mail, besucht Ihre Website und schließt einen Kauf über Ihre App ab. Warehouse-native Analytik verbindet diese Punkte und zeigt Ihnen, wie sich Experimente auf das Verhalten über alle Kanäle hinweg auswirken.
4. Machen Sie Ihr Experimentieren zukunftssicher
Wenn Ihr Testprogramm wächst, wachsen auch Ihre Analyseanforderungen. Warehouse-native Analytik skaliert mit Ihnen:
- Führen Sie anspruchsvollere Tests ohne Leistungseinbußen durch.
- Zugriff auf historische Daten für tiefere Einblicke
- Verbinden Sie neue Datenquellen, ohne die Infrastruktur neu aufbauen zu müssen.
Vijay Ganesan, CEO von NetSpring, spricht über die Auswirkungen von Analysen auf den Umsatz
Strategie für die Implementierung von Warehouse-nativen Analysesystemen
Sie sind bereit für Warehouse-native Analytik, wenn Sie:
- bereits ein Data Warehouse in Ihre Dateninfrastruktur integriert haben
- Experimentierergebnisse aus Ihrer Experimentierplattform heraus ausführen
- die Ergebnisse des Experimentierens anhand von Geschäftsmetriken analysieren möchten
Der Übergang zu Warehouse-nativen Analysen ist dank der sofortigen Unterstützung von BigQuery, Snowflake, Amazon Redshift, Databricks und Presto ganz einfach.
Drei wichtige Schritte:
Bei Warehouse-nativen Analysen geht es nicht nur um die Verbindung zu Ihren Daten, sondern auch darum, diese Daten für Sie arbeiten zu lassen. Zum Beispiel:
- Smart Sampling liefert schnelle Ergebnisse für Ad-hoc-Untersuchungen
- Auto-Materialisierung identifiziert und optimiert häufige Abfragemuster
- Spezialisierte Abfrageoptimierung für Zeitreihenanalysen
- Das System ist für die effiziente Verarbeitung von Millionen von Ereignissen ausgelegt
Diese Funktionen stellen sicher, dass Teams Daten frei erforschen können, ohne sich über Leistungseinschränkungen oder Verarbeitungsgrenzen Gedanken machen zu müssen.
Zusammenfassend...
Durch die Beseitigung von Datensilos und die Ermöglichung direkter Analysen innerhalb Ihres Data Warehouse können Teams schnellere und fundiertere Entscheidungen treffen, während gleichzeitig die Data Governance aufrechterhalten und die betriebliche Komplexität reduziert wird.
Die Möglichkeit, Experimentieren mit Ihren konsolidierten Kundendaten zu kombinieren, eröffnet neue Möglichkeiten:
- Führen Sie Experimente mit Ihren vollständigen Kundendaten durch
- Treffen Sie Entscheidungen, die auf echten Geschäftsergebnissen basieren
- Skalieren Sie das Experimentieren über Produkte und Funktionen hinweg
- Messen Sie die Auswirkungen durch kontrollierte, aussagekräftige Tests
Sind Sie bereit, mit Ihren wichtigsten Geschäftskennzahlen zu testen? Sehen Sie Warehouse-native Analysen in Aktion.
