身為一位專門從事商業智慧和分析的顧問，我經常被問到這個問題。這是一個完全合理的問題，而答案是細緻入微的，所以讓我們來深入探討。
商業智慧 vs 分析：有什麼不同？
我最近與一位客戶合作，他們需要協助建立資料堆疊。他們告訴我他們對自己的業務一無所知，並給了我一份他們的問題清單。我看到他們想知道他們獲得了多少新使用者註冊，但他們也想知道使用者在註冊流程中的哪個環節流失了。他們對特定功能也有類似的問題：例如使用者發布文章的次數，以及文章發布過程中是否存在任何痛點。
商業智慧 vs 產品分析範例
這很好地說明了產品分析和商業智慧之間的區別：知道新註冊使用者的總數是一個業務健康指標，但註冊流程是否中斷則是一個產品特定的洞察。
重要的是要記住，使用這些產品特定的洞察來修復註冊流程也會影響新註冊使用者的總數，這是一個業務健康指標。情況總是如此：您的產品健康狀況通常是影響您業務健康狀況的最大因素。
讓我們沿著兩個不同的面向：資料和工具，進一步分析這個差異。
商業智慧和產品分析之間的資料差異
繼續以我給的範例來說明，我的客戶現有的資料庫會追蹤每位註冊使用者。否則，它將無法識別先前註冊的使用者！但它並沒有追蹤嘗試註冊但在流程中某個環節失敗的使用者。為什麼要追蹤呢？他們從未成為使用者，因此產品不需要記住他們。您可能會流失 90% 開始該流程的人，而您的產品資料庫只會向您顯示有關成功完成流程的 10% 的資訊。
因此，為了獲得產品特定的洞察，您需要超越僅僅追蹤您的產品運作所需的資訊。在本範例中，我們還需要追蹤人們到達註冊流程首頁的頻率。或嘗試輸入他們的資訊但出現錯誤的頻率。這就是我們如何獲得流程中問題的提示，以便我們進行修復。
協助您追蹤產品分析和商業智慧的工具
產品分析工具（如 Mixpanel、Amplitude 和 Heap）有兩個用途：它們協助您擷取產品洞察所需的額外資料點，但它們也具有圍繞回答產品特定問題而建立的分析工具。對於我的客戶，我使用 Mixpanel 擷取註冊流程中的每個資料點，然後使用 Mixpanel 的漏斗分析功能來監控該流程中的流失情況。
產品分析工具的優點
關於這些工具的一個優點是，您不需要資料庫來儲存資料點。它們會直接發送到工具，並託管在雲端中。您也不需要 SQL 技能來分析資料，因為一切都可以透過圖形介面完成。
產品分析工具的缺點
這種類型的工具的一個缺點是，它們的數字不如資料庫中的數字可靠。這是因為廣告封鎖程式等軟體可能會阻止資料點被追蹤。您的資料庫最終是您資料最可靠的來源。這也是為什麼我也為我的客戶設定了 Redshift 資料倉儲，並在倉儲之上安裝了 Metabase。這樣一來，我可以確保業務健康指標（如他們的註冊使用者數量）得到準確報告。此設定也可用於報告其他重要指標（如收入），而您絕對不希望冒著低報的風險。
這為我的客戶提供了兩全其美的優勢：快速且輕鬆地洞察使用者在整個產品中的完整歷程，同時也提供了可靠的業務健康指標，他們可以使用這些指標來做出一般決策並在全公司範圍內分享。