AT Internets Firmensitz. Bildnachweis: Xavier Bellenger
Im Verlauf der letzten Jahre haben sich die Anforderungen an Analytics sowie das Spektrum der Datennutzerprofile dramatisch verändert. Gleichzeitig stieg der Bedarf an Flexibilität, Anpassung und Leistung. Durch den Anstieg bei der Zahl der technischen Anbieter hat sich das Angebot an digitalen Lösungen zur Leistungsmessung etwas verwässert – was zu einem komplexen, uneinheitlichen und unvollständigen Markt geführt hat.
AT Internet, ein langjähriger Akteur und Pionier im Bereich Digital Analytics seit 1999, hat einen innovativen Ansatz für die aktuellen Herausforderungen des Marktes gewählt und seine Technologien völlig neu definiert. Durch diesen Ansatz, der sich stark auf die Bedürfnisse unserer Benutzer konzentriert und gleichzeitig unsere Werte (ethisch und umweltgerecht) einbezieht, haben wir eine echte Produktrevolution in Gang gesetzt. Wir wollten mehr, als nur die meisten Funktionen anbieten – unser Ansatz geht gegen den heutigen Bedarf an Tools, die für jeden zugänglich sind und den Benutzern ein schnelles Handeln ermöglichen. Stattdessen haben wir versucht, die neuesten technologischen Entwicklungen anzuwenden – um eine intelligente Lösung für die Herausforderungen in den Bereichen Marketing, Produktstrategie, UX und allgemeines Management zu finden – während wir uns weiterhin auf die Notwendigkeit der Energieeinsparung und die Bedeutung von „Privacy by Design“ konzentrieren.
Hier finden Sie einen vollständigen Überblick über unsere Vision, unseren technischen Ansatz und die Art und Weise, wie AT Internet diesen technologischen Wandel vollzogen hat.
Ein vielfältiger und komplexer Digital-Analytics-Markt
Als AT Internet seine Arbeit aufnahm, haben wir im Wesentlichen die Interaktionen zwischen Computern und Webseiten gemessen. 20 Jahre später hat der Markt eine große Entwicklung durchlaufen. Die Benutzer kombinieren heute eine Reihe von Geräten (Smartphones, Smartwatches, Sprachassistenten usw.), um auf die breite Palette von Plattformen zuzugreifen, die jede Marke anbietet (Website, mobile Website, iOS-Anwendung, Android-Anwendung usw.). Um auf diese Entwicklung zu reagieren, müssen Digital-Analytics-Lösungen diese komplexen Reisen in ihrer Gesamtheit und so umfassend wie möglich messen. Da es für diese Daten einen extrem breiten und strategischen Einsatzbereich gibt, müssen sie auch extrem zuverlässig sein.
Die Realität des aktuellen Digital Analytics-Marktes ist jedoch komplex. Auch wenn sich alle über die Bedeutung einer vollständigen, kohärenten und genauen Kenntnis der Nutzungsrealität einig sind, muss ein Unternehmen auf der Suche nach der am besten geeigneten Lösung die Bandbreite der verschiedenen auf dem Markt vertretenen Ansätze verstehen.
Die Analysewerkzeuge für das digitale Marketing, die für spezifische Fragen des digitalen Marketings entwickelt wurden, beinhalten eine Reihe komplexer Konzepte (Erfassung des Datenverkehrs, Monetarisierung, zahlreiche Metriken und spezifische Analysen…).AT Internet, Adobe Analytics und der Marktführer Google Analytics sind eindeutig in dieser Kategorie positioniert. Die Menge und Vielfalt der Standardinformationen sind wahrscheinlich der Hauptvorteil dieser Akteure, insbesondere für Marketingmanagement-Tätigkeiten. Dennoch können diese Tools bei der Analyse sehr spezifischer Unternehmenskonzepte schnell an ihre Grenzen stoßen.
Produktanalyse-Tools konnten die Nachteile der Digital Marketing Analytics ausnutzen, um sich Marktanteile zu sichern. Amerikanische Anbieter wie Mixpanel, Amplitude oder Heap Analytics verfügen über ein hohes Maß an Flexibilität, durch die sie Interaktionen messen können, die sehr spezifisch für die Entwicklung eines Produkts oder einer Dienstleistung sind. Ihre wahrgenommene Einfachheit ist ein starkes Verkaufsargument für Profile im Produktbereich (Produktmanager, Product Owner usw.). Ihr Nachteil ist, dass sie aufgrund des hohen Grades an Flexibilität komplex sein können, wenn es darum geht, über zuverlässige und vollständige Daten zu verfügen – da nur sehr wenige Analysen gebrauchsfertig sind. Der Rekonstruktion von Besuchsmetriken oder der Neuaufbau von Dutzenden von Marketinganalysen, die in Digital Analytics verfügbar und notwendig sind, ist sowohl mühsam als auch potenziell gefährlich. Es gibt zahllose Fehlerrisiken, und so ist die Vorstellung unrealistisch, auf diese Weise eine Zertifizierung des Publikums vorzunehmen.
Die (intern entwickelten) Inhouse-Tools waren ihrerseits lange Zeit nur für reifere Unternehmen verfügbar. Die Verfügbarkeit von Cloud-Plattformen hat jedoch die für Inhouse-Projekte benötigten Tools demokratisiert. Diese Tools bieten End-to-End-Anpassungsmöglichkeiten (Art der gesammelten Daten, angewandte Verarbeitung, Restitutions-Interfaces) und gleichzeitig eine konfigurierbare Rechenleistung. Aber über die besonderen Fähigkeiten hinaus, die für die erfolgreiche Durchführung dieser Art von Projekten erforderlich sind, erfordert dieser Ansatz oft zahlreiche funktionale Kompromisse für ein wirtschaftliches Gleichgewicht, dessen Aufrechterhaltung über die Zeit oft sehr schwierig ist (Entwicklungskosten, Risiken, technische Schuld, Wartung usw.). Darüber hinaus erschweren technische Entwicklungen (Cookies, Adblocking, neue Medien) und neue Gesetze (z.B. die DSGVO) die Gewährleistung der Zuverlässigkeit und der Einhaltung der Vorschriften. In der Praxis gibt es nur wenige Unternehmen, die über die Fähigkeiten verfügen, solche Projekte umzusetzen und vor allem über einen längeren Zeitraum zu betreiben.
Die Unternehmen könnten also versucht sein, die Tools für Digital Marketing Analytics und Produktanalyse zu kombinieren, um alle Fragen zu beantworten, die sie über ihre Benutzer haben, und gleichzeitig die Flexibilität einer In-House-Lösung zu bewahren. Die hohen Kosten dafür machen dies jedoch langfristig nicht tragbar, insbesondere bei Tools, die isoliert auf Kosten der Datenqualität arbeiten.
Die Elemente einer neuen Technologieplattform
Zusätzlich zur Robustheit und Zuverlässigkeit des analytischen Kerns unserer Lösung, der seit über 20 Jahren von Zehntausenden von Benutzern entwickelt und erprobt wurde, fügen wir drei neue Schlüsselkomponenten hinzu, um das Beste aus den Bereichen Digital-Marketing-, Product- und Inhouse-Analytics anbieten zu können.
- Eine stark nutzerorientierte Vision: Wir werden noch mehr Flexibilität bei der Fähigkeit bieten, die gesamte User Journey zu analysieren und gleichzeitig die Manipulation von Metriken wie Unique User (die die Computerressourcen stark beanspruchen) zu erleichtern.
- Ein höheres Maß an Flexibilität: Basierend auf einem kompletteren Datenmodell wird jedes Unternehmen in der Lage sein, seine eigenen Anforderungen dank nahezu unbegrenzter Anpassungsmöglichkeiten (kundenspezifische Variablen, Metriken oder Ereignisse) zu berücksichtigen.
- Unbegrenzte Rechenleistung: dies ist wahrscheinlich die am meisten erwartete Eigenschaft. Um auf immer zahlreichere und komplexere Herausforderungen (Deduplizierung, Segmentierung, Kombination von Datensätzen) zu reagieren, wird die Analyse- und Rechenleistung vervielfacht. Einige unserer Kunden sammeln bereits mehrere Zehnmilliarden Interaktionen pro Monat.
Diese neue Phase unserer Digital-Analytics-Lösung ist das Ergebnis eines der ehrgeizigsten Projekte in der Geschichte von AT Internet. Um die drei oben genannten Vorteile intelligent mit unserer Expertise zu kombinieren, haben wir von Grund auf mit dem Aufbau einer brandneuen Plattform – der New Data Factory – begonnen. Das Projekt ist besonders weitreichend, da wir uns dafür entschieden haben, es in völliger Transparenz für unsere Kunden durchzuführen und die Funktionalitäten nach und nach im Laufe der Entwicklung bereitzustellen. Diese haben seit Monaten unbemerkt sowohl das alte Messsystem als auch diese neue Technologieplattform verwendet. Einige der Hauptfunktionen des Produkts basieren vollständig auf diesem neuen System: unsere Navigations-Analyse, die E-Commerce Sales-Insights-Analysen oder seit kurzem die neue Version unseres Data-Mining-Tools Data Query 3.
Ein weiterer Eckpfeiler unserer Produktstrategie ist Ethics by Design. Der Schutz der Privatsphäre der Internetbenutzer ist ein integraler Bestandteil unserer Unternehmens-DNA. Eine effiziente und zuverlässige Analyselösung kann nicht ohne eine vollkommen vertrauensvolle Beziehung zwischen der Lösung, der Website und ihren Benutzern entworfen werden. Neben der Gewährleistung vollständiger technischer Transparenz und Unabhängigkeit beschäftigen wir uns ausschließlich mit Analytics, das Eigentum an den Daten liegt vollständig beim Kunden (ohne jegliche Zweitnutzung). Darüber hinaus sind wir überzeugt, dass der Hauptwert von Analytics vor allem darin besteht, ein besseres Verständnis für eine bessere Bereitstellung von Dienstleistungen zu erreichen. Es gibt keine nachhaltige Wertschöpfung aus Daten ohne einen klaren Vertrauenspakt mit den Internetnutzern. Die Garantien, die wir in Bezug auf den Datenschutz bieten, und die Arbeit, die wir mit der Datenschutzbehörde CNIL, die für die Anwendung der DSGVO in Frankreich verantwortlich ist, geleistet haben, führen dazu, dass wir in Frankreich von der Pflicht zur Einholung der Einwilligung befreit sind. Diese Befreiung ist an Bedingungen geknüpft, erlaubt es uns jedoch, die Vollständigkeit der Daten wesentlich zuverlässiger zu machen und gleichzeitig das unverzichtbare Vertrauen der Internetnutzer nicht zu verletzen.
Zu unserem ethischen Ansatz gehört neben dem Schutz der Privatsphäre auch die Minimierung der Auswirkungen unserer Aktivitäten auf den Planeten. Die massenhafte Sammlung und Verarbeitung von Informationen ist eine besonders energieintensive Tätigkeit. Wir sind bestrebt, eine Lösung zu entwickeln, die den CO2-Fußabdruck reduziert, insbesondere durch intelligentes Ressourcenmanagement und eine systematische Suche nach einer Minimierung der gesammelten und gespeicherten Informationen. Big Data machen sich keine Gedanken über den Zweck der Datensammlung, und die Qualität der heute aufgenommenen und verdauten Daten scheint unverantwortlich und respektlos gegenüber den Erwartungen der Internetnutzer.
Die Achtung der Privatsphäre, die Minimierung der gesammelten und berechneten Daten und das wirtschaftliche Gleichgewicht sind Teil eines Tugendkreises, in dem die Daten fairer, zuverlässiger, respektvoller und weniger schädlich für den Planeten sind.
Die Analytics Suite: Steigerung von Relevanz und Wert
Unsere Produktstrategie besteht darin, bei der Entwicklung dieser neuen Technologieplattform wertschöpfende Funktionalitäten anzubieten. Unsere Kunden konnten daher bereits einige Komponenten dieser erweiterten Version der Analytics Suite testen.
Vorrang für die Datenaktivierung über maschinelles Lernen
Die Analytics Suite bietet Data-Science-Funktionen, die auf Algorithmen des maschinellen Lernens basieren: Erkennung von Anomalien, Vorhersage, Contribution und automatische Clusterbildung. Wir erweitern unser Angebot ständig um intelligente Funktionen (AXON), um die Arbeit des Analytikers zu unterstützen, indem wir automatisch Insights anbieten. Traditionelle Core Analytics bleiben verfügbar und entwickeln sich ebenfalls mit den Veröffentlichungen weiter. Wie zum Beispiel Sunburst, nützlich für die Analyse von Navigationsrouten, oder Funnel zur Veranschaulichung von Abwanderungspunkten während der Einkaufsreise, sind in der Lösung weiterhin verfügbar.
Wir sind weiterhin bestrebt, ein System anzubieten, das vollständig offen und bereit ist, sich mit dem gesamten Ökosystem unserer Kunden zu verbinden. Wir führen eine API der neuen Generation ein, die durch noch nie dagewesene Mechanismen zur Extraktion großer Datenmengen ergänzt wird, um eine möglichst breite Verteilung der Wertschöpfung zu gewährleisten. Es wird auch mehr gebrauchsfertige AT-Connect-Konnektoren geben, die nativ in die Plattform integriert sind. Diese Informationsflüsse werden die Nutzung der Daten über Partner-Tools erleichtern, vorbehaltlich der informierten Zustimmung des Internetnutzers.
Flexibilität und kundenspezifische Anpassung, bis zu 1000 Variablen
Jedes Unternehmen hat seine eigenen spezifischen Anforderungen, die ein hohes Maß an individueller Anpassung erfordern. Die Erwartungen sind sogar noch höher, wenn es darum geht, andere Herausforderungen als die des digitalen Marketings, wie z.B. UX oder Produktstrategie, zu bewältigen. Unsere Lösung ist so konzipiert, dass unsere Kunden eine breite Palette an Informationen über die Interaktionen der Benutzer mit ihrer Marke sammeln können. Wenn ein Ereignis gemessen wird (Seitenladung, Videowiedergabe usw.), wird es durch eine Reihe von Parametern qualifiziert, die wir Eigenschaften nennen. Es ist diese Strukturierung, die die Informationen nutzbar und relevant macht – jede Art von Interaktion kann spezifische Eigenschaften haben. Wir gestatten unseren Kunden, eine große Anzahl von benutzerdefinierten Eigenschaften hinzuzufügen (bis zu 1000).
Zusätzlich zu den etwa dreißig vordefinierten Ereignissen, die von AT Internet angeboten werden, können unsere Benutzer eine unbegrenzte Anzahl von kundenspezifischen Ereignissen erstellen. Dazu gehören das Herunterladen einer Broschüre, das Hinzufügen von Musik zu einer Playlist oder die Kontaktaufnahme mit einem Anbieter auf einer Kleinanzeigenseite. Sie können Interaktionen messen, die ihren strategischen Zielen entsprechen oder die die bisher gesammelten Daten mit ihrem eigenen Jargon bereichern werden. Diese Ereignisse werden auch durch Eigenschaften qualifiziert, die im AT-Internet-Datenmodell zur Verfügung stehen oder individuell angepasst werden können.
Tagging: der Tag-first--Ansatz
Um diesen hohen Grad an Individualisierung zu erreichen, wenden wir den Tag-first-Ansatz an. Dies bedeutet, dass alle in der Sammlungsbibliothek (JS, SDK) vorhandenen Daten automatisch erfasst werden. Schluss mit den bisherigen Konfigurationen und Angaben beim Hinzufügen neuer Ereignistypen oder neuer benutzerdefinierter Eigenschaften. Um die Datenqualität und eine nahtlose Governance zu gewährleisten, werden autorisierte Benutzer benachrichtigt, wenn Änderungen am Datenmodell vorgenommen werden. Durch eine einfache Autorisierung können diese wirksam gemacht werden.
Für alle Informationen, die nicht in die Tagging-Bibliotheken gehören, bieten wir jetzt die Möglichkeit, Daten einfach in die Plattform zu importieren:
- Benutzer-Kriterien
- Produktkataloge (Farben, Modell, Marke, Lagerbestand usw.)
- Content-Kataloge (Genre, Dauer, Regisseur, etc.)
- Kampagnenauflistungen (Art, Kosten, Formate, etc.)
- Im Allgemeinen alle Informationen, die mit einem Schlüssel (ID) verbunden werden können.
Natürlich wird es weiterhin möglich sein, auf einfache Weise personalisierte Verarbeitungsregeln zu erstellen, um die gesammelten Daten zu korrigieren oder anzureichern, bevor sie auf der Plattform gespeichert werden.
Ein gebrauchsfertiges Tool mit 400 Eigenschaften und 120 Standardmetriken
Die Self-Service-Analytics-Funktion, bereits jetzt eine große Stärke des Produkts, wird weiter verbessert. Das neue Datenmodell der Plattform wird angereichert, wodurch die Anzahl der Standardeigenschaften (Traffic-Quellen, E-Commerce, Audio/Video, Werbung, Technologien…) auf über 400 und die Anzahl der Metriken auf 120 erhöht wird. Die Verwendung dieses Datenmodells kombiniert eine erhebliche Zeitersparnis mit einer qualitativ hochwertigen Analyse.
Eine außergewöhnlich reibungslose Erfahrung
Ein Analyst muss in der Lage sein, das Optimierungspotenzial im Explorer zu erkennen, seine Untersuchungen in Data Query fortzusetzen und die Ergebnisse seiner Analyse in einem optimal angepassten Dashboard zu teilen. Durch das adaptive Konzept und die Skalierbarkeit kann der Benutzer auf der Grundlage seines Profils auswählen, auf welche Funktionen er zugreifen möchte.
Hinter den Kulissen einer technologischen Revolution
In Übereinstimmung mit unserer Produktvision führte die Entwicklung einer neuen Technologieplattform zu einer Reihe wichtiger technischer Entscheidungen.
Architektur: angepasste Technologien und ein DevOps-Ansatz
Ein völliger Neustart bei der Entwicklung eines Produkts macht es möglich, die absoluten Top-Technologien auszuwählen. In der Vergangenheit basierte unsere Plattform fast ausschließlich auf einer einzigen Technologielösungspalette. Wir sind von diesem Ansatz abgerückt und haben uns entschieden, so viele Technologien wie nötig einzusetzen, um unsere Ziele zu erreichen. Einige davon sind echte Branchen-Benchmarks, wie z.B. Kafka für die Echtzeitverarbeitung oder Snowflake, das wahrscheinlich leistungsstärkste Datawarehouse auf dem Markt. Aber über die Technologien hinaus wird die Qualität der Tool-Kombinationen der Grundstein für die erwarteten Vorteile sein. Um sicherzustellen, dass diese verschiedenen Komponenten reibungslos, skalierbar und flexibel zusammenarbeiten, wenden wir innerhalb unserer Entwicklungsteams einen DevOps-Ansatz an und machen ausgiebigen Gebrauch von Container-Orchestrierung (Kubernetes).
Speicherung: ein radikal anderer Ansatz zur Datenvereinheitlichung
Die neue Technologieplattform basiert auf einer einheitlichen Speicherung aller Daten, die im Auftrag eines Unternehmens gesammelt werden. Ob Standard oder kundenspezifisch, alle Eigenschaften werden zu einer Spalte in dieser Datenspeicherstruktur. Die gemessenen Interaktionen sind Zeilen in dieser Struktur (potenziell mehrere Milliarden pro Monat), unabhängig von den Standorten oder Geräten, von denen sie stammen.
Diese radikale Änderung des technischen Ansatzes hat zwei Vorteile:
- Eine wirklich einheitliche Sicht: Alle von einem Benutzer erzeugten Daten werden gesammelt und sind verfügbar. Ein Analytiker wird in der Lage sein, einen sehr großen Bereich (alle Plattformen), eine Reihe von Websites (alle Anwendungen) oder sogar einen Teil einer Website ohne Einschränkungen zu untersuchen.
- Unvergleichliche Leistung: Diese Speichermethode, unterstützt durch die getroffenen technologischen Entscheidungen, ermöglicht eine beispiellose Abfragegeschwindigkeit. Keine Grenzen mehr durch Datenvolumen oder die Komplexität der Abfragen.
In einem zukünftigen Artikel werden wir die technischen Vorteile einer einheitlichen Spaltenspeicherung im Vergleich zu einem traditionelleren Ansatz ausführlich erörtern.
Bildnachweis: Xavier Bellenger
Comments are closed.