יוני 4, 2017

חסכון בכלי אנליטיקס

התועלת והעלות בכלי אנליטיקס

בשוק קיימים כלי אנליטיקס נהדרים – כמו Mixpanel, Kissmetrics, Amplitude, Localytics, Heap וכיו"ב.
הם מאפשרים קבלת מידע מדהים לגבי התנהגות המשתמשים – Conversion, Retention, Engagement, Segmentation ועוד. כל זאת – ללא השקעה כלל בתשתיות נתונים יקרות ומורכבות . לא בכדי, הרוב המוחלט של המיזמים משתמשים בכלים כאלה החל מתחילת הפעילות שלהם.

כאשר המיזם מתחיל לצבור תאוצה, והיקפי המשתמשים שלו הופכים למשמעותיים – הם מגיעים למדרגות בתשלום של כלי האנליטיקס.
בחלק מהכלים, מדרגות התמחור לא ברורות מספיק. לכן, צמיחה בכמות המשתמשים תביא ברוב המקרים גם לצמיחה בתשלום לכלי האנליטיקס בלי להיות מודעים לכך.
ישנם לא מעט מקרים – בהם יזמים מופתעים לגלות שהגיעו לתשלום של מאות ואף אלפי דולרים לחודש.
סכומים כאלה כבר יחסית 'כבדים' עליהם, ובאים ישירות על חשבון הוצאות קריטיות כמו פיתוח או שיווק. העלויות הגבוהות אף מאיימות לקצר את הזמן עד שייגמר להם הכסף בקופה (Runway).

לעיתים, הבעיה עד כדי כך חמורה, שקיימים סיפורים על חברות שהעדיפו להפסיק את מאמצי הצמיחה שלהם בשביל לחסוך בהוצאות….

על מנת שלא תגיע למצב הזה, עליך לחשוב כבר היום על תהליך חסכון בכלי אנליטיקס.

 

איך חוסכים בכלי אנליטיקס?

השלב הראשון בפתרון הוא הבנה, שסוגיית העלויות הגבוהות נובעת לא רק ממודל תמחור של כלי זה או אחר; היא נובעת בעיקר מהתנהלות לא יעילה בתחום ה-Analytics.
לכן, חסכון בכלי אנליטיקס לא מתקבל לרוב באמצעות מו"מ מול ספק הכלי, אלא דרך בחינה של הצרכים שלך כמיזם.
הצרכים האלה, כמובן, אינם זהים במצב שלך כיום לעומת המצב שהיה לך בתחילת הפעילות.
אז, עניין אותך בעיקר לשמור כמה שיותר מידע על כל משתמש (ואפילו על מבקרים – לפני ההמרה למשתמשים). זה קרה,  כי פשוט לא היו לך משתמשים ולכן לא היה לך אילוץ ברור של תשלום לכלי אנליטיקס.
אך כיום, כאשר כבר יש לך כמות יפה של משתמשים – האתגרים שלך השתנו. כנובע מכך, כבר אינך צריך לשמור את כלל המידע על כל אחד מהמשתמשים – אלא רק את המידע הקריטי עבורך.
לכן, המפתח בחיסכון בכלי אנליטיקס במיזם שלך הוא פשוט להקטין את כמות המידע שאתה שומר על כל משתמש.

כמובן שיש למידע הזה מחיר, ונדרש לתת פתרונות חלופיים לשמירת המידע הזה. פתרונות חלופיים כאלה יכולים להיות כלים חינמיים (דוגמת גוגל אנליטיקס), כלי SaaS אחרים או ב-Database פנימי שלך.

לאור המשמעות הקריטית של המידע על פעילות המשתמשים, נדרשת מומחיות רבה בהבנה של מה קריטי עבורך ומה לא.

הפתרון שלנו

ל-Datamaze מומחיות הן בהיכרות עם כלי אנליטיקס (דוגמת Mixpanel, Google Analytics וכיו"ב), והן בעולם תשתיות נתונים פנים ארגוניות. עבדנו עם קרוב ל-100 בסיסי נתונים של כמעט כל סוג ארגון, כולל פרויקטים 'כבדים' של BI ו-Predictive Analytics. השתמשנו באינספור טכנולוגיות – On-Permeases ו-Cloud , פתרונות In House או SaaS.
כתוצאה מכך, פיתחנו מתודולוגיה מסודרת ליצירת חסכון בכלי אנליטיקס. המתודולוגיה כוללת את השלבים הבאים:

  • אפיון היעדים והצרכים העסקיים שלך – בטווח הקצר והארוך.
  • אפיון הנתונים אשר נדרש לשמור עבור הצרכים שלך.
  • ניתוח פערים (Gap Analysis) בין הצרכים שלך לבין העלויות הקיימות – בדגש על נתונים מיותרים או הנשמרים באופן לא יעיל.
  • זיהוי חלופות לשמירת הנתונים והמשך למידה מתוך הנתונים.

 

התהליך האמור יאפשר לך להוציא יותר מתוך הנתונים שלך וליצור עבורך צמיחה, ובעלות נמוכה משמעותית מהמצב כיום.

 

מהו הצעד הבא לטפל בבעיית הנטישות / User-Retention שלך?

השלב הראשון מבחינתך יהיה לקרוא מאמרים באתר הנוגעים לכלי אנליטיקס ולצמיחה מבוססת נתונים.

לאחר מכן, תוכל להוריד את המדריך '8 טקטיקות שיחסכו לך המון כסף בכלי האנליטיקס'.

 

לאחר קריאת המדריך, ועל מנת להתקדם לרמה הפרקטית של חיסכון בכלי אנליטיקס, 

תוכל ליצור קשר כאן לצורך הבנה ומיפוי הצרכים שלך.