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管理系統(tǒng)Adobe Analytics和Webtrekk都是在線數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的巨擘，一個(gè)是美國市場第一，一個(gè)歐洲市場第一，都能提供世界一流的數(shù)字分析解決方案。我很有幸能有機(jī)會深入了解并應(yīng)用這兩種解決方案，同時(shí)也深感數(shù)字分析領(lǐng)域永遠(yuǎn)不缺概念，缺的是應(yīng)用場景和價(jià)值提煉。本文將對這兩種解決方案做深入剖析和對比。由于文章實(shí)在太長，我分為兩部分，此文為上篇。
一、整體解決方案能力
整體解決方案是指兩種方案能完整的、與其他工具或解決方案融合提供更廣泛支持的能力。兩種方案都側(cè)重于在線數(shù)據(jù)支持，除此之外還有離線數(shù)據(jù)需求。數(shù)字分析解決方案只是企業(yè)運(yùn)營支持中的一部分，除此之外，如果能提供企業(yè)日常運(yùn)營輔助會更有利于業(yè)務(wù)應(yīng)用。整體解決方案能力包括兩部分：一是整合其他數(shù)據(jù)（含內(nèi)、外部數(shù)據(jù)跟蹤）的能力，二是整合其他運(yùn)營系統(tǒng)的能力
(一) Adobe Analytics
Adobe Analytics是Adobe Marketing Cloud的一部分，除此之外還有Adobe Campaign、Adobe Experience Manager、Adobe Media Optimizer、Adobe Social和Adobe Target.如圖：
Adobe提供的Analytics是Adobe Marketing Cloud中的數(shù)據(jù)分析解決方案，其他都是結(jié)合廣告、社會化媒體以及測試優(yōu)化和推薦套件應(yīng)用。從這一點(diǎn)來看，Adobe的整合能力非常強(qiáng)大，尤其是其Target是與Analytics配合為緊密的產(chǎn)品，其功能A/B和多變量的單頁面、和多流程測試，用戶區(qū)分和定位，結(jié)合用戶歸檔的站內(nèi)推薦功能。整個(gè)Adobe Marketing Cloud涵蓋了數(shù)據(jù)的產(chǎn)生、分析和應(yīng)用三個(gè)環(huán)境，整合能力強(qiáng)大。
同時(shí)，Marketing Cloud支持通過多種方式進(jìn)行數(shù)據(jù)整合：
Adobe Insight提供了多渠道、線上和線下整合產(chǎn)品，并且可以通過本地化安裝和應(yīng)用提高企業(yè)私有云的應(yīng)用能力； Adobe Genesis是第三方應(yīng)用集成工具，可以進(jìn)行數(shù)據(jù)集成和再營銷，其中預(yù)集成了75個(gè)認(rèn)證合作伙伴； Adobe Analytics本身帶有Data Source和Classification Importer的數(shù)據(jù)導(dǎo)入，并可以通過Data Feed、DataWarehouse導(dǎo)出結(jié)構(gòu)化點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)。
雖然Adobe Marketing Cloud的產(chǎn)品組合非常強(qiáng)大，但從其關(guān)鍵性功能以及從企業(yè)應(yīng)用實(shí)際來看仍然存在一些問題：
費(fèi)用問題。分析產(chǎn)品和服務(wù)套件做細(xì)粒度的拆分組合，對產(chǎn)品來講可以進(jìn)行單獨(dú)開發(fā)和投入，對客戶來講卻意味著每個(gè)套件都需要額外付費(fèi)，而且某些套件的費(fèi)用非常高。比如Recommendations的費(fèi)用會比Analytics套件的價(jià)格貴一倍。 Target套件中的推薦產(chǎn)品（Recommendations）的算法雖然很優(yōu)秀，同時(shí)后端控制界面非常很優(yōu)秀，但在中國卻“水土不服”，這表現(xiàn)在： Recommendations是基于群組的推薦，而非“千人千面”； Recommendations的算法是固定封裝的，我們無法優(yōu)化，只能調(diào)整后臺的部分參數(shù)（數(shù)據(jù)挖掘中的算法優(yōu)化和參數(shù)優(yōu)化都非常關(guān)鍵）； Recommendations只能使用點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)，無法把企業(yè)用戶和商品數(shù)據(jù)上傳并應(yīng)用到算法中； Recommendations推薦的數(shù)據(jù)無法無Analytics共享使用，需要額外部署，增加了技術(shù)開發(fā)的工作量。 開發(fā)服務(wù)支持不到位。沒有任何一種解決方案適合全球以及所有的客戶，要進(jìn)行數(shù)據(jù)整合意味著需要根據(jù)不同的客戶進(jìn)行定制需求的開發(fā)，但Adobe Marketing Cloud的團(tuán)隊(duì)在的開發(fā)需求跟不上。
(二) Webtrekk
Webtrekk的產(chǎn)品線分為Q3、Quick Insights、Live Analytics、SafeTag以及新收購并在整合的A/B測試和優(yōu)化工具Divollution（Webtrekk Q3自帶A/B測試和優(yōu)化功能）。對比Adobe提供的分析套件，Webtrekk同樣可以實(shí)現(xiàn)針對廣告、新媒體跟蹤、不同設(shè)備以及A/B測試功能，只不過這些功能都整合在Webtrekk Q3中。Webtrekk產(chǎn)品間的數(shù)據(jù)整合做的相對完善，一個(gè)賬號便可以無縫切換這幾個(gè)產(chǎn)品，并且產(chǎn)品間的數(shù)據(jù)可以共享。
Webtrekk同樣可以進(jìn)行外部數(shù)據(jù)的整合，主要通過自動端口和多數(shù)據(jù)整合方式：
1. 自動端口配置。Webtrekk中有一種配置方式叫做端口，端口是一個(gè)已經(jīng)開發(fā)完成的數(shù)據(jù)整合模塊，該模塊通過后臺參數(shù)配置便可以將外部數(shù)據(jù)整合到Webtrekk中。已經(jīng)完成的端口包含SEO、社會化媒體、郵件系統(tǒng)、電視媒體（Webtrekk的一個(gè)特色）等數(shù)據(jù)模塊，除通用模塊（如SEO）外，部分支持的媒體包括：
Criteo：法國大的網(wǎng)絡(luò)再營銷廣告公司。
Google AdWords：全球首屈一指的SEM工具，廣告行業(yè)的同學(xué)都了解。
Facebook：世界上大的社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù)網(wǎng)站。
eCircle：歐洲領(lǐng)先的郵件營銷系統(tǒng)。
nugg.ad：歐洲大的定向廣告平臺。
Optivo：國際領(lǐng)先的電子郵件營銷服務(wù)提供商。
Audiweb：歐洲著名的市場調(diào)研工具。
以下是Google AdWords端口配置截圖，只需簡單配置相應(yīng)參數(shù)即可：
2. 多種數(shù)據(jù)整合方式。
這些方式包括Excel直接導(dǎo)入、SOAP、JSON和RAW DATA整合。這些方式跟Adobe提供的數(shù)據(jù)整合方式基本一致，但其中的RAW DATA更為出色，Webtrekk已經(jīng)把原始半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化形成Raw Data，并整合到數(shù)據(jù)倉庫。數(shù)據(jù)倉庫的結(jié)構(gòu)和完整數(shù)據(jù)開放給客戶，企業(yè)如果有整合公司全部數(shù)據(jù)的需求，只需要將按照Raw Data的結(jié)構(gòu)復(fù)制一份數(shù)據(jù)倉庫結(jié)構(gòu)，然后定時(shí)同步即可實(shí)現(xiàn)。
但Webtrekk在數(shù)據(jù)整合上也有自己的問題：
國內(nèi)工具集成度不夠。這個(gè)問題跟Adobe Analytics一樣，比如國內(nèi)大的SEM系統(tǒng)百度鳳巢，兩個(gè)系統(tǒng)都沒有提供現(xiàn)成的集成模塊，如果要進(jìn)行數(shù)據(jù)整合需要單獨(dú)開發(fā)。 Webtrekk提供的基于數(shù)據(jù)營銷或驅(qū)動的產(chǎn)品較少。作為定位于數(shù)字解決方案的提供商，Webtrekk側(cè)重于提供數(shù)據(jù)整合分析和數(shù)據(jù)價(jià)值洞察，針對站內(nèi)、外的營銷功能支持力度不夠。比如站內(nèi)的個(gè)性化推薦功能是跟數(shù)據(jù)分析結(jié)合非常緊密的數(shù)據(jù)應(yīng)用項(xiàng)目，同時(shí)也是非常實(shí)用的功能。在這點(diǎn)上Webtrekk在之前只有測試和優(yōu)化功能，近Webtrekk收購了DIVOLUTION，該工具可以同時(shí)實(shí)現(xiàn)Test和Targeting的功能，即同時(shí)實(shí)現(xiàn)測試和優(yōu)化推薦功能，也許可以完善一些這方面的功能。
從實(shí)際提供整體解決方案的能力來看，兩種方案各有優(yōu)勢：Adobe Analytics的特色是依托強(qiáng)大的Adobe Marketing Cloud進(jìn)行數(shù)據(jù)集成和上下游的廣泛應(yīng)用，在線應(yīng)用是其強(qiáng)項(xiàng)；Webtrekk的產(chǎn)品適用性更強(qiáng)且整合的可實(shí)現(xiàn)性更高，更容易形成以整合數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的數(shù)字解決方案。
二、功能導(dǎo)向還是用戶（業(yè)務(wù)應(yīng)用）導(dǎo)向
通常我們在討論某種工具時(shí)會更多的側(cè)重于系統(tǒng)提供了哪些功能、報(bào)表、維度、指標(biāo)，更多的局限于功能模塊和系統(tǒng)本身，這其實(shí)是一種“工程師”的思維，這忽視一個(gè)重要的應(yīng)用問題——用戶會如何看待，如何使用并把這些功能發(fā)揮到極致？因此，當(dāng)我們換個(gè)角度來思考數(shù)據(jù)價(jià)值如何才能大化時(shí)，好的功能配合好的用戶體驗(yàn)才是一個(gè)開始。
分析產(chǎn)品的應(yīng)用對象，通常包括企業(yè)中不同角色的人群，比如有的角色側(cè)重于，有的角色側(cè)重于執(zhí)行；而這些人同時(shí)又有不同的分析需求，只看結(jié)果、簡單判斷和深入分析都是具體需求場景。面對這種復(fù)雜的需求矩陣，這兩種解決方案如何滿足不同公司、不同群體的分析需求，又如何讓不同角色都能快速、準(zhǔn)確、深入的找到問題、分析問題并解決問題？
(一) 以用戶角色為出發(fā)點(diǎn)產(chǎn)品定位
Adobe Analytics
Adobe Analytics提供了非常多的產(chǎn)品——SiteCatalyst、Discover、Insight等，這些產(chǎn)品都是根據(jù)數(shù)據(jù)功能和整合的特點(diǎn)進(jìn)行的劃分：
SiteCatalyst側(cè)重于分析需求中等的場景，各個(gè)報(bào)表通常支持一層下鉆； Discover側(cè)重于深度分析的功能，無限制的下鉆以及各種維度和指標(biāo)的任意組合可以實(shí)現(xiàn)每一個(gè)分析需求； Insight是本地版的分析套件，功能比SiteCatalyst更強(qiáng)大，另外支持本地的數(shù)據(jù)整合。
Adobe Analytics提供的產(chǎn)品覆蓋了大多數(shù)應(yīng)用場景，面向中度分析需求的SiteCatalyst和深度分析需求的Discover以及面向本地的Insight。但我們發(fā)現(xiàn)整個(gè)產(chǎn)品體系中缺少針對低端或無分析需求的產(chǎn)品，并且針對實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的功能略顯雞肋。
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