在数字化时代来临之前，企业与客户有着直接的关系。企业可以向顾客征求反馈意见，例如他们对产品的看法，他们所提出任何改进的建议，或者他们期望满足的服务。客户将会愿意分享他们的经验，并提供反馈。

如今，几乎一切都是在线运营，客户参与也实现了数字化，在线业务需要跟踪客户的数字化行为，产生大量用户事件数据，这些数据应该被分析和可视化，以全面了解客户的需求（例如“他们喜欢，或者他们不喜欢什么，如何吸引他们的注意力，以及什么促使他们购买）。

一旦企业意识到需要进行分析，可能会开始实施谷歌分析，谷歌分析可提供标准指标，例如用户喜欢使用产品的时间，他们来自哪个地理区域，会话的持续时间，哪些话题会有反弹等。

这些是企业基于业务目标的最常见的关键绩效指标(KPI)。但是，关于客户行为的最关键的问题却反馈很少。为此，需要进行高级分析。

无论企业所在的行业是电子商务，金融科技，游戏行业还是数字媒体，创造一个人们绝对喜欢的产品并不容易。而由于竞争激烈，市场动荡，客户可能会立即改变主意，在许多情况下，客户甚至不知道他们想要什么。因为，需要根据客户需求对产品进行整理和完美，要求企业了解客户之旅的的全貌。

在分析解决方案丛林中开辟路径

如今已有很多分析解决方案。BI（商业智能）或DI（数字智能）解决方案，网络分析，移动分析，社会分析和客户体验分析等等。除此之外，还有行业特定的分析解决方案，如内容或游戏分析。分析空间中也充满了各种颜色和条纹的解决方案。

除了不同的解决方案之外，企业还可以选择构建自己的定制内部解决方案，这为开发数据收集，丰富，存储，分析和可视化的不同工具提供了许多选择。

多样化和缺乏固定分析分类对所有CAO，CIO，CDO，MarTech和BI（商业智能）领导者都构成严重挑战。

但它不必那么复杂。Web分析和数字智能已经在很大程度上提供了一个简单的全栈解决方案，涵盖了所有类型的数据收集。它们易于实施和使用，旨在满足所有垂直行业的在线业务的动态需求。此外，它们是可扩展的并且可能完全管理。全栈分析解决方案为企业提供了开箱即用的所有组件，而不会影响性能，功能或分析能力。

使用此全栈选项开辟高级分析的最短路径包括：

·跨多个来源跨不同设备的数据流和实现统一。

·完全管理的基于云计算的数据仓库

·为行为分析而建立的简单而强大的查询语言

·开箱仪表板

·强大的易于理解的可视化

其优点包括：

·用户路径分析，了解客户之旅

·优化用户的转化路径

·行为细分，让你的顾客感到惊喜，提高顾客忠诚度

·增加用户保留率

·减少客户流失

·最大化营销投资回报率

为什么建立？什么时候可以购买？

拥有充分能力的数据部门的大型公司可能会选择构建自己的解决方案。有了这样的成本考虑，例如数据分析师，数据科学家，数据库管理员，数据仓库和查询成本的人力资源成本。这也是系统部件的每月成本，包括跟踪解决方案，ETL(数据抽取、转换、装载)，分析数据库，数据仓库，可视化工具，服务器，存储，软件和基础设施成本，最重要的是可能需要的时间资源，可能要花费6到18个月的时间来实施。

52％的大型IT项目将会随着时间推移，超出预算，或者可能牺牲功能。当使用完整的堆栈分析解决方案时，企业可以避免成为此统计数据的一部分。

一切都在企业家的掌握之中。一个完全管理的分析平台，包括所有基础设施即服务，具有弹性和可扩展性，支持用户事件流，与线下资源和历史数据的集成，统一存储，可以进行查询和分析。

它甚至采用先进的数据协作功能，可以轻松地与客户和合作伙伴共享，并将分析能力传递给他们。

完整的堆栈分析可以在几周内启动并运行，并应在产品发布之前实施。

在这个阶段企业需要问自己的是：准备好进行高级分析了吗？

企业是否已定义所有需求，以便您知道在解决方案中要查找的内容？

企业是否其业务在一年中将在哪里，如何才能规划增长和可扩展性？

企业不想太频繁地转移，这可能导致费用高昂。除非企业真的需要并且有足够的资源去做到这一点，否则不应该进行构建。