5 alternativ till Heap för holistisk produktanalys

Heap är ett banbrytande verktyg för produktanalys som hjälper företag att förstå hur användare interagerar med deras digitala produkter och tjänster,

Genom att erbjuda automatiserad, självbetjäningsproduktinstrumentering och -analys gav Heap team möjlighet att analysera användarbeteende, identifiera smärtpunkter och optimera produktupplevelsen.

Men dagens produktledda tillväxtfokuserade företag vill ha flexibla insikter i hela kundresan över flera kontaktpunkter, kanaler och interaktioner, både inom och utanför produkten.

Första generationens produktanalysverktyg som Heap kan inte erbjuda detta 360-perspektiv.

Detta leder till komplexa, dyra lösningar eller fragmenterade insikter och missade möjligheter till datadriven tillväxt. Det är därför många framtidsfokuserade företag söker mer holistiska, moderna alternativ.

I den här artikeln visar vi dig vad du ska leta efter i ett Heap-alternativ och går igenom fem av Heaps främsta konkurrenter så att du kan fatta ett välgrundat beslut.

Vad du ska leta efter i ett Heap-alternativ

Låt oss börja med några viktiga sammanhang om det snabbt föränderliga analyslandskapet och vad du bör tänka på när du utvärderar Heap-alternativ.

Varför överväga alternativ till Heap?

Datadrivna, produktledda företag förstår behovet av ett holistiskt, flexibelt sätt att analysera som ger dem insikter om hela kundresan, så att de kan identifiera blockeringar och upptäcka tillväxtmöjligheter.

Heaps automatiserade händelsespårning gör det enkelt att analysera varje rörelse i ditt användargränssnitt. Men dess åtskilda produktinstrumentering och brist på utforskande funktioner innebär att organisationer får undermåliga, fragmenterade analyser. Lösningar involverar ETL- och omvända ETL-verktyg och duplicerade instrumentdata, vilket leder till operativ ineffektivitet, teknisk skuld och ökade kostnader.

Här är de främsta anledningarna till att framtidsinriktade organisationer bör överväga alternativ:

1. Brist på tvärfunktionell synlighet

Heaps datamodell är inriktad på att spåra användarinteraktioner inom produkten, med begränsade funktioner för att införliva data från externa källor eller integrera med andra verktyg.

Eftersom den inte är optimerad för att arbeta med moderna dataarkitekturer som datalager och datasjöar begränsar den företag som vill utnyttja en enda sanningskälla, lagerdata för att förstå kundresan över flera kontaktpunkter.

2. Ingen enda sanningskälla för analys av hela kundresan

Lösningar för att integrera Heaps produktinstrumentdata med affärsdata innebär i allmänhet arbetsintensiva ETL- eller omvända ETL-pipelines, dataduplicering och SQL-frågor i business intelligence-verktyg som Looker. Förutom att skapa komplexitet och förseningar kan detta innebära att organisationer får inkonsekventa data samt problem med datastyrning.

3. Begränsad flexibilitet och anpassning

Medan Heap erbjuder lättanvända rapportmallar är det utmanande att skapa anpassade rapporter eller vyer. Det finns begränsad möjlighet till datautforskning och ad hoc-analys, vilket innebär att team inte snabbt kan testa hypoteser eller upptäcka oväntade insikter för att få handlingsbar kunskap från sina data. Dashboards är också begränsade, utan någon jämförande vy av produktexperiment och A/B-testning.

4. Hög total ägandekostnad (TCO)

Heaps automatiserade datafångstfunktioner innebär att du till slut samlar in och lagrar stora volymer potentiellt irrelevanta data, och prismodellen är byggd kring sessionsvolymer snarare än insikter. Detta innebär att det är svårt att kontrollera avvägningar mellan kostnad och prestanda baserat på krav. Behovet av ytterligare ETL- eller reverse-ETL-pipelines för att utforska data i BI-verktyg som Looker driver också upp kostnaderna och komplexiteten.

De 5 bästa Heap-alternativen för produktledd tillväxt

Det perfekta Heap-alternativet för din organisation beror på dina specifika affärsbehov, tillgängliga resurser och befintliga tech stack.

När du utvärderar de olika verktygen bör du tänka på följande

• Användarvänlighet - se till att programvaran har ett intuitivt gränssnitt och en minimal inlärningskurva för både tekniska och icke-tekniska team.
• Flexibla funktioner för analys - till exempel om det är möjligt att göra ad hoc-analyser, avancerad datautforskning, anpassade visualiseringar och skräddarsydd rapportering.
• Skalbarhet och kostnadseffektivitet - kontrollera att prismodellen är anpassad till dina tillväxtprognoser och krav på datavolym.
• Integrering med dina affärsverktyg och din datastack - inklusive om det fungerar direkt från ditt komponerbara CDP-lager eller kräver punkt-till-punkt-integreringar med olika affärssystem.
• Datastyrning, säkerhet och regelefterlevnad - säkerställa att verktyget följer alla relevanta regler och överväga om ett behov av dataduplicering skulle äventyra dataintegriteten.

För att förenkla din beslutsfattarprocess har vi sammanställt en omfattande översikt över 5 ledande Heap-alternativ, med en översikt över funktioner och en uppdelning av fördelar, begränsningar och prissättning.

1. Optimizely Warehouse-Native Analytics

Optimizely Warehouse-Native Analytics är en nästa generations, warehouse-native produkt- och kundresan analysplattform designad för moderna dataarkitekturer. Det möjliggör rik självbetjäningsanalys över olika datakällor, inklusive produktanvändningsdata, marknadsföringskampanjer, kundinteraktioner och kundengagemang. Optimizely Warehouse-Native Analytics är ett kraftfullt Heap-alternativ för företag som söker en omfattande, tillförlitlig och kostnadseffektiv bild av kundresan över alla kontaktpunkter.

Huvudfunktioner i

• Utnyttjar ditt befintliga datalager som en enda sanningskälla för alla kontaktpunkter
• Avancerad kohort-, tratt-, fleraktors- och beteendeanalys
• Brett utbud av rapportmallar för självbetjäning
• Kraftfulla funktioner för ad hoc-datautforskning med självbetjäning
• Flexibel datamodellering över alla tabeller i ditt datalager
• Ingen duplicering av data behövs för att slå samman flera produkt- och affärshändelseströmmar

Fördelar med Optimizely Warehouse-Native Analytics som ett Heap-alternativ

• Liksom Heap tillhandahåller Optimizely Warehouse-Native Analytics avancerade kohort-, tratt-, retentions- och prediktiva analyser, plus ett brett utbud av lättanvända mallar.
• Som en warehouse-native plattform går Optimizely Warehouse-Native Analytics utöver produktanvändningsinsikter för att nativt implementera lagerdata från alla kontaktpunkter för användare / kunder.
• Till skillnad från Heap möjliggör Optimizely Warehouse-native Analytics självbetjäning av ad hoc-analys, anpassade visualiseringar och skräddarsydd rapportering, vilket gör det möjligt för team att få de svar de behöver utan kostsamma datatransformationer och teknisk support.
• Optimizely Warehouse-Native Analytics undviker Heaps händelsebaserade prissättningsutmaningar med en platsbaserad modell som skalar upp sömlöst även när du växer.
• Genom att ta bort behovet av dataduplicering och ETL- eller reverse-ETL-pipelines säkerställer Optimizely Warehouse-Native Analytics en enda, konsekvent sanningskälla - och skyddar datasäkerhet och styrning.

Begränsningar av Optimizely Warehouse-Native Analytics som ett Heap-alternativ

• Kräver en befintlig datalagerinfrastruktur, så det är inte lämpligt för företag utan en centraliserad, modern datastack inklusive en komponerbar CDP.
• Det finns en liten inlärningskurva för användare som är nya på plattformen för att få ut det mesta av dess flexibla modelleringsfunktioner.

Prissättning

Optimizely Warehouse-native Analytics erbjuder anpassad prissättning, exakt enligt dina behov

Bäst för

Optimizely Warehouse-Native Analytics är perfekt för datadrivna organisationer med en modern datastack.

Det är särskilt väl lämpat för företag som vill ge team tillgång till avancerade ad hoc-analysresultat och få 360-graders insikter om hela kundresan. Optimizely Warehouse-Native Analytics flexibla modellering och warehouse-first-strategi gör det till ett starkt val för organisationer som vill driva produktledd tillväxt.

2. Amplitud

Precis som Heap är Amplitude ett första generationens produktanalysverktyg som gör det möjligt för företag att förstå användarnas beteende på både webb- och mobilprodukter. Amplitude har dock mer detaljerade anpassningar för att ställa in och spåra användarhändelser.

Huvudfunktioner i Amplitude

• Utökningsbarhet för beteendeanalys och händelsespårning
• Analys av användarvägar och trattar
• Kohortanalys och segmentering av användare
• Analys av A/B-testning och produktexperimentering
• Visualiseringar och anpassningsbara dashboards
• Testning av nya segment

Fördelarna med Amplitude som ett Heap-alternativ

• Varje kundinteraktion kan anpassas efter dina specifika användningsfall och spåras över olika användarresor och stadier, vilket ger mer flexibilitet och granularitet än Heaps automatiserade tillvägagångssätt.
• Amplitudes AI/ML-stödda beteendeklustring gör det möjligt för användare att bygga kohorter utan fördefinierade regler, baserat på likheter i händelsebeteende.
• Kör tillförlitlighetskontroller av data och skickar varningar när avvikelser upptäcks i data för att snabbt lösa problem med datahantering.
• Många användare tycker att Amplitudes användargränssnitt (efter installationen) är enklare att navigera i.
• På grund av efterfrågan på warehouse-native analytics kommer Amplitude att erbjuda Snowflake-native alternativ under 2024 (med begränsade funktioner).

Begränsningar av Amplitude som ett Heap-alternativ

• Medan Heap automatiskt fångar upp alla produktinteraktioner utan att någon kod behövs, kräver Amplitude installation för att fördefiniera vilka händelser och beteenden du vill spåra.
• Även om Amplitude erbjuder vissa punkt-till-punkt-implementeringar, som Heap, är det i allmänhet inte en lagerbaserad lösning, så att sammanföra produkt-, kund- och affärsdata kräver fortfarande ETL eller omvända ETL-pipelines och duplicerade data.
• Stöder inte inbyggd ad hoc-datavisualisering och -utforskning.
• Precis som med Heaps händelsebaserade modell kan Amplitudes MTU-baserade prissättning bli dyr när företag skalar upp.
• Amplitudes nya Snowflake-native-alternativ är en backend-retrofit som fortfarande innebär dataduplicering för hybriddistributioner och erbjuder begränsade rapporter, flexibel modellering och ad hoc-visualisering.

Prissättning

Amplitudes prisstruktur består av fyra nivåer: en gratis plan, en "Plus"-plan som kostar mellan 49 och 2 520 USD per månad för upp till 3 000 månatliga spårade användare (MTU), och två högre nivåer, "Growth" och "Enterprise", med priser för dessa endast tillgängliga på begäran.

Bäst för

Amplitude passar bäst för mindre företag som vill komma igång med grundläggande produktanalys för första gången, som inte har en mogen datainfrastruktur och som vill ha en enkel paketlösning. Det kanske inte är det bästa alternativet för företag med en modern, komponerbar datastack, stor dataskala, komplex verksamhet och som vill göra mer än mycket grundläggande analys av funktionsanvändning.

3. Mixpanel

Precis som Heap och Amplitude är Mixpanel en första generationens, vertikalt implementerad produktanalysplattform som fokuserar på användarbeteende och engagemang inom en produkt. Den ger detaljerade insikter i hur användare interagerar med mobil- och webbprodukter baserat på instrumentering av data för användning och inneboende händelser.

Funktioner som ingår

• Granulär spårning av händelser
• Aggregerade användarprofiler
• Analys av trattar och sökvägar
• Segmentering av användare
• Analys av A/B-produkt experimentering
• Funktioner för direktmeddelanden för att kommunicera med segmentering av användare

Fördelar med Mixpanel som ett Heap-alternativ

• Mixpanel erbjuder ett intuitivt gränssnitt som prioriterar användarvänlighet och ett omfattande mallbibliotek, vilket gör det lättare för icke-tekniska användare att få insikter för vanliga rapporter.
• Mixpanel gör det möjligt för användare att definiera och analysera anpassade händelser, vilket kräver mer resurser för att ställa in men i slutändan ger mer flexibilitet än Heaps autofångstmetod.
• Till skillnad från Heap erbjuder Mixpanel dashboards med vyer över A/B-testning och produkt experimentering.
• Mixpanel har avancerade funktioner för att fånga information på användarnivå samt händelse- och sessionsdata.

Begränsningar av Mixpanel som ett Heap-alternativ

• Saknar Heaps automatiska datafångst, vilket innebär att det är mer resurskrävande att sätta upp evenemang.
• Precis som Heap kräver Mixpanel att data dupliceras in och ut ur plattformen för att få ytterligare affärssammanhang för produktanalys, vilket kan äventyra dataintegriteten och säkerheten.
• Även om de vanligaste rapporterna är enkla att använda stöder Mixpanel inte ad hoc-visuell datautforskning, vilket begränsar de insikter som den naturligt ger.

Prissättning

Mixpanel har tre separata händelsebaserade prissättningsplaner: en gratis "Starter"-plan (upp till 20 miljoner händelser per månad), en "Growth"-plan från 24 USD/månad (upp till 300 miljoner händelser per månad) och en anpassad "Enterprise"-plan med priser som endast är tillgängliga på begäran.

Bäst för

Mixpanel passar bäst för mindre företag som vill komma igång med grundläggande produktanalys för första gången, som inte har en mogen datainfrastruktur och som vill ha en enkel paketlösning. Det kanske inte är det bästa alternativet för företag med en modern, komponerbar datastack, stor dataskala, affärskomplexitet och som vill göra mer än mycket grundläggande analys av funktionsanvändning.

4. Pendo

Pendo skiljer sig från Heap och är en fullskalig plattform för produkthantering och adoption med en inbyggd produktanalysmodul. Den erbjuder en rad funktioner som hjälper företag att förstå produktanvändning och användarbeteende och gör det möjligt för dem att undersöka användare och publicera guider i appen för att öka funktionsadoptionen.

Funktioner som ingår

• Användningsanalys som identifierar viktiga användningsmönster och trender
• Målgruppsinriktad, kontextuell användarvägledning
• Samla in feedback från användarna direkt i produkten
• Sessionsuppspelningar för enskilda användare
• Analys av produktanvändning för flera produkter eller portföljer
• AI-teknik som ger kontextuella råd till användare baserat på mätvärden

Fördelarna med Pendo som ett Heap-alternativ

• Precis som Heap erbjuder Pendo automatiserad datafångst, vilket innebär att det är enkelt att konfigurera och producerar ett brett utbud av datapunkter att utforska.
• Medan Pendo har funktioner som användarvägledningsfunktioner som hjälper företag att ta ombord användare och driva adoption, är dess produktanalysstack begränsad.
• Pendo gör det möjligt för företag att samla in feedback från användarna direkt i produkten.
• Pendo möjliggör produktanalys över flera produktportföljer, vilket är ett plus för företag med flera produkter.

Begränsningar av Pendo som ett Heap-alternativ

• Pendos automatiska datafångst har samma begränsningar som lösningar som Heap när det gäller potentiell datauppblåsning och brist på detaljerad kontroll.
• Produktanalys är inte dess huvudfunktion; den fungerar på en begränsad uppsättning dataattribut och saknar anpassningsbarhet.
• Det tillåter dig inte att jämföra användarvägar i produkten för olika användarkohorter eller segmenteringar.
• Pendo's prismodell baseras på månatliga aktiva användare (MAU), vilket kan bli dyrt för företag med en stor och växande användarbas.

Prissättning

Pendo har en MAU-baserad prissättning med tre planer: en gratisversion (upp till 500 MAU) och en "Growth"- och "Portfolio"-plan, som båda har anpassade månatliga aktiva användargränser och prissättning som endast är tillgänglig på begäran.

Bäst för

Pendo passar bäst för företag som letar efter grundläggande produktanalys som är implementerad med funktioner för produktadoption som vägledning i appen och användarfeedback, som en del av en omfattande produkthanteringsstrategi. Företag som letar efter kraftfulla, anpassningsbara och avancerade analyser bör dock överväga andra alternativ.

5. Kissmetrics

Kissmetrics är en produkt- och marknadsföringsanalysplattform som syftar till att erbjuda e-handelswebbplatser en mer fullständig bild av kundresan och hjälpa dem att förbättra användarengagemanget.

Huvudfunktioner i Kissmetrics

• Attribution av kontaktpunkter för användarbeteende över flera kanaler
• A/B-testning och experiment för marknadsföringskampanjer och produktupplevelser
• Flaggar för risk för churn baserat på beteendedata och prediktiv analys
• Funktioner för målgruppsinriktad automatisering av e-post

Fördelar med Kissmetrics som ett Heap-alternativ

• Enkel kartläggning av användarresan som är användbar för företag i tidiga skeden och icke-tekniska intressenter.
• Analys av flera kanaler förbättrar attribueringen för välgrundade marknadsförings- och produktval. Kissmetrics erbjuder enkla implementatörer med en rad olika verktyg för e-handel.

Begränsningar av Kissmetrics som ett Heap-alternativ

• Saknar det djup i produktanalysen som finns i Heap eller andra alternativ.
• Stöder inte anpassade användningsfall, avancerad datautvinning eller ad hoc-analyser.
• Hyperfokuserad på e-handelsföretagens behov.
• Precis som Heap använder Kissmetrics främst en händelsebaserad prissättningsmodell, som kan bli dyr när datavolymerna växer.

Bäst för

Kissmetrics passar bäst för e-handelsföretag i ett tidigt skede som vill integrera grundläggande produkt- och användaranalys med marknadsföringsmått. Men för företag utanför detta område som letar efter avancerad, anpassningsbar analys eller ad hoc-datautforskning är det förmodligen inte det bästa alternativet.

En framtidsinriktad lösning för produktanalys

Även om första generationens produktanalysverktyg som Heap var banbrytande när de kom, innebär deras åtskilda tillvägagångssätt och arkitektoniska begränsningar att de inte alltid är det bästa valet för moderna databehov.

Att välja rätt produktanalysverktyg är avgörande för att identifiera tillväxtmöjligheter och undanröja användarblockeringar. Den idealiska lösningen bör tillhandahålla kraftfulla, flexibla analysresultat som kan ge dig 360-graders insikter i hela kundresan.

Optimizely Warehouse-native Analytics är den framtidsinriktade analysplattformen som är byggd direkt på ditt lager och utformad för att möjliggöra produktledd tillväxt. Genom att utnyttja ditt befintliga centraliserade datalager som en enda sanningskälla undviker Optimizely Warehouse-Native Analytics inkonsekvenser i dataduplicering och effektiviserar din datastyrning. Optimizely Warehouse-Native Analytics intuitiva självbetjäningsverktyg ger team tillgång till rika insikter om beteendedata tillsammans med kund-, marknadsförings-, försäljnings- och supportdata - och gör en strategisk förändring mellan förbyggda rapportmallar, ad hoc-datautforskning och flexibel datamodellering.

Med Optimizely Warehouse-native Analytics kan du dessutom gå bortom mallrapporter och få djupa insikter i kundbeteende.

Optimizely Warehouse-Native Analytics flexibla, warehouse-first-strategi inleder nästa generation av kundfokuserad produktanalys.

Upplev kraften i Optimizely Warehouse-native Analytics själv med en riskfri gratis provperiod