In navolging op mijn interview met Yali Sassoon van Snowplow Analytics sprak ik ook met Heap Analytics founder Matin Movassate (@matinm1). Heap Analytics wint razendsnel aan populariteit onder startups en enterprise businesses die op zoek zijn naar alternatieve methodes voor digital data analyse.  Ik vroeg Matin om zijn visie rondom de ontwikkelingen op het gebied van digital analytics oplossingen en natuurlijk zijn eigen technologie, Heap Analytics.

Hoe zou je Heap Analytics beschrijven aan onze lezers?

Heap is een analytics tool voor web en iOS die automatisch alle gebruikers interacties trackt en opslaat. Hierdoor kunnen onze klanten met terugwerkende kracht geavanceerde analytics uitvoeren op de data, zonder kennis van code.

Kun je delen hoe Heap Analytics is gestart? Wat zorgde ervoor dat je begonnen bent met de ontwikkeling van Heap Analytics?

Toen ik een product manager was bij Facebook, hadden we toegang tot de beste analytics infrastructuur die je kunt wensen. Ik kon er echter geen gebruik van maken. Waarom? Het verkrijgen van de juiste data kostte teveel tijd.

Iedere keer als er een analytics vraag naar boven kwam, of onze bestaande logging kapot ging – moest ik:

1. Een engineer lastigvallen om de trackingcode te schrijven
2. Wachten tot de code live ging (dit duurde voor mobile apps zomaar een maand)
3. Wachten tot de data binnenkwam
4. Een data analist vragen om de data in een rapport te verwerken

Deze werkwijze maakte het lastig om de data daadwerkelijk te gebruiken. Met Heap hebben we besloten om vooraf zoveel mogelijk data op te slaan en deze bottleneck te elimineren.

Digital analisten werken veelal met de usual suspects wanneer het gaat om digital analytics oplossingen (bijv. GA, Sitecatalyst, Webtrends). Waarom zouden ze Heap moeten overwegen als alternatief?

Een aantal redenen:

1. Analyse met terugwerkende kracht. Aangezien Heap vanaf de start direct alle data opslaat, zoals kliks, invullen van formulieren en pageviews, kunnen alle analyses op een later moment worden uitgevoerd, zonder het toevoegen van extra code. Bij iedere andere digital analytics tool moet je voordat je de analyse gaat uitvoeren aangeven welke events je wilt meten en welke in de toekomst relevant worden.
2. Integratie is doodeenvoudig. We hebben een tool, Event Analyzer, die jou de mogelijkheid geeft om op events te definiëren met de klik op een knop. Wil je dus weten hoe vaak iemand een link deelde? Open Event Analyzer, klik de “delen” knop en je zie de statistieken direct terug.
3. Krachtige reporting. Heap biedt een visual report builder aan die het beantwoorden van business vragen eenvoudiger maakt. Je kunt visualisaties creëren die antwoord geven op “hoe heeft het bekijken van onze demo video impact op onze signup funnel?”, of “Welke gebruikers hebben zich 4 weken geleden aangemeld, maar hebben hun betaalinformatie nog niet ingevuld?”

Welke aanbeveling kun je geven aan digital analisten in Nederland wat betreft digital analytics tool selectie? Waar moeten ze in het bijzonder op letten?

Wanneer tools geëvalueerd worden, onderschatten analisten altijd één belangrijke feature: data organisatie.

Data organisatie is het lastigste probleem van analytics. Wanneer je de juiste data niet binnen direct bereik hebt, of de onderliggende data is onvolledig of onjuist, dan maakt het niet uit of je digital analytics krachtig is of mooi om naar te kijken.

Ben je vergeten een event te tracken? Of je hebt een update gedaan op je website waardoor de tracking niet meer werkt? Dan kun je niet echt vertrouwen op de data en is je analytics tool zinloos.
In het verlengde hiervan, als je collega’s de data niet begrijpen of niet vertrouwen, dan zullen ze allemaal met hun analytics vragen bij jou komen. In het beste geval ben je dan de bottleneck binnen jouw organisatie. In het slechtste geval zullen je collega’s steeds minder gebruik gaan maken van de data.

Kortom, wanneer je aan analytics tools gaat evalueren moet je jezelf twee dingen afvragen:

1. Hoe eenvoudig is het om een nieuwe metriek toe te voegen of iets toe te voegen aan een bestaande metriek?
2. Zijn mijn collega’s in staat om de data te begrijpen?

Als je naar de toekomst kijkt, welke uitdagingen liggen er dan volgens jou voor digital analisten in het verschiet?

Het creëren van een datagedreven cultuur binnen hun hele organisatie. De vraag naar analytics is aan het toenemen binnen alle gelederen van de organisatie.
Designers willen weten welke features een bezoeker echt gebruikt. Verkopers willen weten welke attributen of argumenten een toekomstige verkoop vergroten. Klantenservice afdelingen willen een lijst met klanten die de grootste kans hebben om te churnen.

In de toekomst zijn de beste digital analisten niet alleen in staat om te reageren op deze vragen, maar zullen ze proactief in staat zijn om tools te bouwen die hun collega’s hun collega’s in staat stellen om autonomer gebruik te maken van data.

Wat zijn de volgende stappen voor Heap Analytics?

Ons ultieme doel is om alle barrières te doorbreken die staan tussen het stellen van vragen en het beantwoorden van vragen, we doorbreken ze één voor één.

In de nabije toekomst zullen we ons API’s moeten verbeteren. Aangezien we een hele hoop data opslaan is Heap zich langzamerhand aan het ontwikkelen tot dé bron van de waarheid voor veel van onze klanten. We komen situaties tegen bij klanten waar we niet op geanticipeerd hadden, van machine-learning op grote schaal, tot fraude detectie, tot geautomatiseerde notificatie systemen. Onze API’s moeten het eenvoudiger maken voor onze klanten om hun data binnen te halen en eigen toepassingen op basis van de data te ontwikkelen.