Онлайн университет современного образования без отрыва от работы

Топ-5 Тенденций индустрии Цифровой Аналитики

В 2020 году организациям пришлось постоянно развиваться, адаптироваться и проявлять настойчивость как в социально, так и в финансово нестабильные времена. Для многих организаций 2020 год стал испытанием на прочность того, как адаптироваться, привлекать и радовать клиентов. 

Проанализировав предстоящий год, можно выявить несколько тенденций, которые можно разделить (многие из них повлияли на предыдущие 2020 и 2021 года). 

Тенденция № 1: Измерение цифрового опыта (DX) увеличивается 

“Испытание давлением 2020 года” привело к тому, что организации быстро ускорили многие из своих целей цифровой трансформации. Розничные предприятия были вынуждены быстро эволюционировать в направлении как региональных, так и местных законов, которые изменили восприятие клиентов. Большая часть этого сдвига была связана с большей опорой на цифровые технологии. Мы видели, как «купи онлайн, забери в магазине» (BOPIS) часто становилось основным способом, которым многие из нас покупали товары. На самом деле, «купи онлайн, забери в магазине» настолько популярен, что, по данным Digital Commerce 360, 90% ритейлеров будут предлагать этот вариант к 2021 году. Это быстро стало ожиданием цифрового опыта клиента. 

Размышляя о последствиях пандемии, организации начинают понимать, что их веб-сайт и/или приложение не находятся на их собственных "островах", и собранные данные цифровой аналитики гораздо эффективнее при объединении данных веб-приложений с другими наборами данных от первого лица. Полный «цифровой опыт» (DX) постоянно расширяется, включая ожидание того, что организации, с которыми вы взаимодействуете и которым доверяете, будут использовать ваши данные целостно во всех точках соприкосновения, чтобы обеспечить полезный, безопасный и привлекательный опыт. Например, если вы продаете физические устройства, подключенные к Интернету вещей (IoT), клиент ожидает, что вы сможете разумно продавать их таким образом, чтобы это действительно помогало им (автоматическая доставка или ожидание пополнения расходных материалов и т. д.). 

Если ваша организация имеет (или планирует предлагать) покупки на основе голоса (например, через Alexa или Google Home), способны ли вы целостно понять поведение своих клиентов? Можете ли вы определить, не слишком ли разочаровывает работа с голосом (и почему), а затем клиент переходит на ваш более традиционный веб-сайт или приложение? Когда клиент делает покупки в вашем приложении, можете ли вы определить, совершает ли этот же клиент покупку в Интернете или в магазине? Сопоставление этих данных с известным идентификатором клиента становится важным для того, чтобы рассказать полную историю об их полном цифровом опыте. 

Платформы цифровой аналитики, такие как платформа Adobe Experience и Google Analytics, развиваются для удовлетворения потребностей в данных, необходимых для сбора и активации полного цифрового опыта. В течение 2021 года эти платформы будут продолжать создавать основу, которая может поддерживать сбор данных с богатым цифровым опытом. 

Эта тенденция измерения всего цифрового опыта будет продолжать трансформировать конкурентную аналитическую зрелость организаций из отстающих в лидеров. 

Тенденция № 2: Конфиденциальность продолжает развиваться 
Технология конфиденциальности 

Все основные браузеры будут продолжать обеспечивать повышенную защиту конфиденциальности для своих пользователей. В прошлом это было в основном сосредоточено на браузере Safari от Apple и браузере Firefox от Mozilla, но теперь вы начинаете видеть, как Google Chrome развивается в сфере конфиденциальности. Благодаря смерти файлов cookie сторонних производителей, вы можете рассчитывать на влияние на цифровую аналитику и маркетинг. 

Важный совет, который есть в отношении цифровой аналитики и изменений конфиденциальности браузера, заключается в том, чтобы быть осторожным в поиске обходных путей. Инвестиции во время часто могут быть значительными, а отдача от инвестиций низкой, если учесть ограниченное количество времени до того, как технология браузера будет разработана для решения вашей проблемы. В конечном счете, постарайтесь понять, почему браузеры вносят эти изменения, и сосредоточьтесь на устойчивых подходах, таких как переход к группе идентификации пользователей на стороне сервера. 

С интересной маркетинговой точки зрения Google недавно объявила, что тестирует перспективную технологию (Федеративное обучение групп или просто FLoC) для замены таргетинга рекламы на основе файлов cookie. Возможность для разработки правильной технологии, учитывающей конфиденциальность, является значительной. 

Что касается приложений, iOS 14 включает политику прозрачности отслеживания приложений (ATT). Это новое приглашение начнет появляться в любом приложении, которое «собирает данные о конечных пользователях и делится ими с другими компаниями в целях отслеживания через приложения и веб-сайты». Google отреагировал недавно, заявив, что их последний комплект для разработки программного обеспечения Google Analytics для Firebase (GA 4) (SDK) больше не будет использовать информацию (такую как IDFA), которая подпадает под действие ATT; поэтому ваше приложение не будет отображать приглашение ATT. История говорит, что ATT становится эквивалентом приложения ITP, где Apple постоянно пересматривает его по мере того, как отрасль реагирует и адаптируется к изменениям. 

По мере того, как вы подходите к своим стратегиям цифровой аналитики данных, крайне важно, чтобы вы учитывали конфиденциальность при разработке и включали управление и прозрачность в эту стратегию. Выгода от укрепления доверия потребителей очевидна, но, кроме того, если возникает вопрос, связанный с конфиденциальностью, он более эффективно решается. 

Предстоящий год, безусловно, будет интересным, и он гарантированно будет наполнен изменениями в законодательстве о конфиденциальности и технологиях. Ваша возможность как бренда - завоевать доверие и уважать данные ваших клиентов. 

Тренд № 3: Искусственный интеллект и МЛ становятся проницательными 

Когда мы смотрим на две крупнейшие платформы цифровой аналитики, Adobe Analytics и Google Analytics, мы видим, что оба поставщика продолжают разрабатывать и инвестировать в свои технологии искусственного интеллекта (AI) и машинного обучения (МL), которые помогают раскрывать идеи, обеспечивать прогнозирование и многое другое. Оба поставщика сосредоточены на том, чтобы сделать эту технологию доступной для каждого пользователя; никаких навыков обработки данных не требуется. Это и хорошо, и плохо, поскольку в настоящее время технология только царапает поверхность того, что можно сделать с данными (плохо), но она начинает смещать использование в сторону от простой доставки отчетов (хорошо). 

Adobe Analytics использует технологию Adobe Sensei, которая объединяет простое обнаружение аномалий, анализ вклада, оценку склонности и многое другое. Google Analytics обладает функциями аналитического анализа и обнаружения аномалий; Аналитический анализ помогает предоставлять либо автоматизированные аналитические данные на основе тенденций в данных, либо пользовательские аналитические данные на основе пользовательских триггеров. 

В тех случаях, когда вы знаете, какой вопрос задать, Google Analytics поддерживает ввод вопроса — функция, называемая запросами на естественном языке. Например, вы можете спросить Google Analytics «Были ли какие-либо аномалии в транзакциях в прошлом месяце?», и вы получите информацию о потенциальных возможностях, основанную на возможностях прогнозирования обнаружения аномалий. Несмотря на то, что это весело, с этим еще рано разбираться, и иногда это может расстраивать, когда искусственный интеллект не понимает ваш вопрос. 

Что касается Google, то вы будете чувствовать себя как дома с Google BigQuery ML, который поддерживает широкий спектр моделей машинного обучения. Аналогично, для пользователей Adobe вы можете ознакомиться с рабочей областью Data Science платформы Adobe Experience, чтобы использовать данные в экосистеме Adobe (и за ее пределами) в своих моделях машинного обучения. 

Благодаря полезной помощи в обнаружении информации, которую могут предоставить простые и встроенные AI и ML, и более сложной способности использовать базовые данные для создания собственных моделей, мы, наконец, видим увеличение собственных (в платформе) возможностей в области обнаружения информации. Это еще только начало, но я ожидаю, что в этом году ситуация продолжит улучшаться и развиваться. 

Тенденция № 4: Безопасность и управление становятся в центре внимания 

По мере того как все больше людей в организации становятся зависимыми от больших объемов данных, которыми мы располагаем на наших платформах цифровой аналитики, управление должно усиливаться. Это в первую очередь обусловлено тремя факторами, способствующими: 

  • Законам о конфиденциальности и обязательствам в отношении того, как собираются, хранятся и соблюдаются данные 
  • Объединению данных цифровой аналитики с другими наборами данных сторонних производителей в рамках организации 
  • Совершенствованию методов разработки приложений и веб - приложений, которые чрезмерно ориентированы на производительность, безопасность и необходимость понимания цифровой аналитики. 

Все эти способствующие факторы являются положительными, которые демонстрируют общее повышение зрелости в отношении того, как организации подходят к сбору и использованию данных. Если вы не признаете и не решите эти вопросы, вы рискуете быть воспринятым как «черный ящик», что в конечном итоге может привести к неспособности получить спонсорскую поддержку ваших инициатив, отсутствию сотрудничества в отношении новых возможностей и многим другим проблемам. Чтобы избежать этого менталитета «черного ящика», крайне важно, чтобы ваша команда цифровой аналитики эффективно работала с другими подразделениями организации, чтобы повысить видимость, прозрачность и понимание того, как, почему и что делается. Во многих случаях это может привести к появлению дополнительных процессов, которые принесут пользу команде цифровой аналитики. 

 Объединение данных цифровой аналитики 

По мере того как цифровые аналитические данные подключаются к другим сторонним наборам данных в организации, повышается оперативность и понимание. Например, ваша команда специалистов по анализу данных может использовать цифровые аналитические данные с использованием известного идентификатора пользователя для разработки расширенной сегментации, которую затем можно импортировать обратно в инструмент цифровой аналитики для создания отчетов и сегментации в инструменте. Этот тип расширения возможностей подключения к данным означает, что качество цифровых аналитических данных и общее управление находятся на виду; менталитета “черного ящика” следует избегать любой ценой. 

Совершенствование методов разработки приложений и веб - разработки 

Акцент на безопасности и производительности начинает подталкивать разговор к системам управления тегами (TMS), которые поддерживают доставку данных на стороне сервера. В приложении, если вы можете устранить влияние размера и заряда батареи бесчисленных SDK, заменив их одним SDK, который может безопасно передавать маяки на основе определенных правил (концентратор API), это значительный выигрыш. Аналогично, для сбора веб-данных вы можете уменьшить использование стороннего javascript (всегда представляющего угрозу безопасности) и повысить производительность (меньше javascript и меньше маяков при передаче) за счет использования серверной TMS. Помимо безопасности и производительности, разработчики и продуктовые группы действительно нуждаются в получении полезной информации, которая может способствовать усовершенствованиям, улучшающим работу пользователей в цифровом пространстве. 

Тенденция № 5: Зрелость аналитики Возрастает 

Все предыдущие четыре тенденции цифровой аналитики подтверждают аргумент об увеличении зрелости аналитики. Результаты разработки и измерения в соответствии с четкой дорожной картой стратегической аналитики приведут к положительным результатам, которые улучшат цифровой опыт ваших пользователей. 
По мере того как мы продвигаемся дальше в 2022 год (и, безусловно, дальше), видно, что этот акцент на повышении зрелости аналитики набирает скорость, фокусировку и ресурсы. 

Наши курсы по Power BI:
Курс Аналитик BI
Курс DAX Mastering
Курс Финансовый анализ в Power BI

Наши каналы:
Facebook
Instagram
Telegram
VK
Полезные статьи