工具五：Dundas和SweetspotIntelligence
我一直在强调去技术化。数据不能被好好利用的原因，是人人都知道它是一个极为深奥且需要累积大量知识和技术才能被利用的东西。如同一个坚果，我们需要打碎它外部坚硬的果壳才能品尝到鲜美的果实，但单这果壳就让人望而却步。所以数据的未来一定在去技术化，要让普通人像浏览网页一样轻松地浏览数据，像操作手机一样便利地操作数据。
数据如何才能更简单的被人们浏览和操作？业界一般有两种方法，这些方法都在数据的呈现层，也就是人机界面这个层次来体现。一种方法，是通过infographics的方式（就是我们看到的那些图配数的狂拽炫酷屌炸天的数据图），另一种方法，则是通过dashboard（关于dashboard报告，这里有几篇文章都有详细介绍，感兴趣的同学不妨点击：“可执行的网站分析报告精要”——跟糟糕的简要报告说再见吧！；网站分析报告101：计划、实施策略和Dashboard）。两种方法当然都是当今最热门的领域之一——数据可视化（DataVisualization）的最重要组成部分。而数据可视化的目的和价值，当然就是去技术化。在日常工作中，在对商业活动的指导频率和强度上，dashboard都要比infographics重要的多。所以，在这个部分工具五中，我提到的两个工具：Dundas和Sweetspot都是在dashboard领域有专门作为的。
在e-Summit的这次会议中，有好几场专门关于dashboard的演讲，其中一场甚至是keynotespeech，说明美国人对这个领域的重视。这不奇怪，因为几乎所有利用数据的企业和部门，大家都更乐意于浏览更加友好的dashboard，而不是直接跳到细节报告本身。所以用户友好是dashboard的第一个重要的特征。Dashboard的第二个特征，则是它必须能够被定制化，毕竟不同企业和部分的业务不同，关心的事情肯定不一样。Dashboard的最后一个特征，是绝对尽量简明扼要的展现关键信息和细节。展现关键信息好办，展现细节就不容易了，因为一旦有了细节，就会跟简明扼要这个宗旨相矛盾。因此如何把握二者的平衡，是做dashboard中非常艺术的领域。
Dundas和Sweetspot这两个工具都是dashboard的专业供应商。他们的商业模式都很明确：你给我原材料，我帮你来料加工，然后出了成品你付给我钱。原材料包括两个：企业的业务目标和关键环节，以及与这些目标和环节相关的全部数据。这两家公司，包括其他的RJMetrics等公司，并没有特别大的不同。他们提供的服务包括：给你dashboard的生成工具（云端的或者localhost的）你自己利用自己的数据制作dashboard，或是由这些服务商提供更为傻瓜的“去技术化”的服务直接利用客户的数据，按照客户的业务需求，把dashboards做出来，给客户使用。有一些，例如Sweetspot，还可以做一些数据的挖掘，将挖掘的结果也呈现在dashbaords中。而Dundas则有较好的dashboard的互动能力，例如，在dashboard的某一个reportlet（子报告）中点击一个柱状图中的柱子或是趋势图中的一根线，就会展现出这根柱子或者这根线的更细节的数据图表。另外，大家也都提供针对不同行业的标准dashboard解决方案。
有朋友会问，Dashboards和网站分析工具中一个一个具体的报告谁更有价值？我认为它们都极为重要，体现了不同价值。Dashboards的核心在于以最“美妙”的方式展示所有的关键指标（KPI），而具体的reports则给你所有的过程和细节。你在dashboards上能够快速发现让你快乐的和让你担心的，但如果需要刨根问底，则需要具体的看reports。
不过，我也相信，随着我们去技术化的深入，我们如何展示数据，一定会发生革命性的变化，dashboards最终能够取代所有的reports，或者用更符合真实的说法，是reports本身，也会dashboard化。Dashboards不再仅仅只是展示KPI，在它的主界面上一定可以通过快速交互的方式，让你直接在dashboards展示报告的细节，如同Dundas的网站视频中给我们演示的那样。更酷的工具才有未来。
工具六：Lytics
这个系列的最后一个工具，是Lytics。他们所做的是我在这个文章的第一篇中所讲的“以用户（客户）为中心的监测和分析”，我另外一篇文章“2014年值得关注的数字分析新趋势”也提到了同样的观点，这是明天的必然，或者说，明天其实已经到来了，已经是今天了。
Lytics这个工具做什么，用他们自己的话说，是“acustomerdataplatformforcustomer-centricdigitalmarketing”，就是帮助广告主（用户）实现以顾客为中心的数字化营销的顾客数据平台。理论上，这个工具帮助用户解决几个方面的问题：
1.收集理论上与每个顾客相关的数据：Mobile上的用户行为数据、互联网上的浏览数据、在线购物数据、客服支持或CRM数据、社交媒体上的数据等等等等。
2.把这些数据附着在具体的一个一个的顾客身上。当然，前提是能够识别唯一顾客。
3.整合这些数据，然后形成每一个顾客的画像（profile），然后让营销部门和顾客关系部门利用顾客的画像信息进行有针对性的营销或服务。
这个工具目前仍然在内测和小圈子beta阶段，这一解决方案的背后，顺应了广告主对于管理自己顾客（customer）和潜在顾客（targetaudience）的强烈需求。的确，我们一方面希望能够迅速了解他们的方方面面，另一方面则希望在了解他们的基础上分析他们的需求，并立即着手与他们发生互动。这意味着我们不再盲目、被动，而是瞅准机会为合适的对象传达合意的消息。
与传统的CRM工具的差异在哪里？我认为是能够获取和整合的用户数据大大扩展了。传统的CRM只能记录已经成为自己客户的有限的数据（购物和与你直接发生互动的那些数据），但Lytics之类的方案，则不仅仅只是盯着已经成为你的客户的那些，还有你希望通过各种营销手段“打击”到的目标受众（潜在顾客），并且，数据的内容拓展到了整个互联网中他们的行为和静态信息（如社会属性），而不要求一定与你发生直接的交互。
Lytics做的如何？我尚未试用。不过这类工具其实已经不鲜见，DMP（DataManagementPlatform）要做的事情是完全类似的，只不过它们更偏向外部营销，以及输出给DSP或者AdExchange，而较少人为进行分析和挖掘。Lytics则提供reporting，分析以及人工的数据挖掘和数据可视化（利用Tableau之类的工具）。
这些工具，其实已经不是明天的工具了，它们已经在支配今天。
介绍到这个工具，关于明天的数字营销分析工具也就差不多写完了。可能还有很多我没有写到的。比如，NetConcepts的胡力同学邀请我写一些ClickTale的，但是因为其实跟Miapex的解决方案比较类似，我就不重复写了。感兴趣的同学可以看胡力同学亲自搭建的介绍Clicktale的网站。最后，如果大家有觉得很棒很酷的工具，也可以告诉我，我也很乐意学习之后，跟大家做介绍。
摘自：http://www.chinawebanalytics.cn
