Was gefällt Ihnen nicht? HockeyStack?
Die Plattform hat echtes Potenzial, aber es gibt einige bedeutende Lücken, die die tägliche Benutzerfreundlichkeit beeinträchtigen. Ich schreibe diese Bewertung, weil das Tool gut ist; aber es gibt einige Frustrationen, die verhindern, dass es großartig ist. Und ich hoffe, es kann dorthin gelangen.
Die Reaktionsfähigkeit des Supports ist ein Bereich, der verbessert werden muss. Ich finde, dass die Antworten tendenziell langsam sind und nicht immer das Grundproblem ansprechen, was die Frustration beim Troubleshooting verstärkt. Zum Beispiel kann jeder über das Portal einen Anruf mit dem Datenanalystenteam zur Unterstützung planen, was theoretisch großartig erscheint. Aber sie sind in 15-Minuten-Intervallen und jonglieren mit zu vielen Kundenanfragen. Ich wünschte, wir hätten einen Datenanalysten, der unserem Team zugewiesen ist, damit er im Laufe der Zeit Kontext zu unserem Geschäft und unseren Anwendungsfällen aufbauen könnte.
Die Attributionsansicht ist zentral dafür, warum man ein Tool wie dieses einführen würde, daher fühlen sich die aktuellen Einschränkungen überproportional an. In Kombination mit Dashboards, die an Tiefe und Flexibilität mangeln, ist es schwierig, den Wert des Produkts, der während des Verkaufsprozesses versprochen wird, aus einer BI-Flexibilitätsperspektive vollständig zu realisieren. Verständlicherweise sind Agenten die Zukunft; aber etwas Pflege für die BI-Visualisierungsabteilung würde helfen, dies unternehmensbereiter zu machen.
Die Datenabstimmung ist ein weiterer Schmerzpunkt. Wenn Zahlen nicht mit Salesforce oder HubSpot übereinstimmen, gibt es keine Self-Service-Abfrageoberfläche, um unabhängig zu untersuchen, und der Support bietet nicht immer die Klarheit, die zur Diagnose der Diskrepanz erforderlich ist. Die einzige Option ist die Berichterstellungs-UI, die nicht intuitiv ist. Demokratisieren Sie den Zugang zu den Daten. Geben Sie eine SQL-Schnittstelle und Tabellenzugriff.
In meinen Augen würde das perfekte AI + Marketing Analytics Tool wie HEX aussehen und sich anfühlen, für diejenigen, die es kennen, aber punktuelle Funktionalität für die Marketing-Intelligence-Welt haben. Zum Beispiel, öffnen Sie den Zugang zu den zugrunde liegenden Daten, erlauben Sie uns, unsere konsolidierten Daten abzufragen, ohne sie für ein Upsell in einen Data Lake zu pumpen. Auf diese Weise loggen sich die Benutzer weiterhin in die Plattform ein, anstatt in BI-Tools. Sie erhalten ein solches Tool und hoffen, dass es ausreicht, damit Märkte sich einloggen und selbst bedienen können, ohne sich um zusätzliche Datenengineering- und BI-Ressourcen zu kümmern. Es ist großartig, dass Sie es für ein Upsell in einen Data Lake stellen können; aber warum nicht die Plattform zur unbestreitbaren Basis für alles im Bereich B2B-Marketing-Analytics machen. Bauen Sie eine Visualisierungsschicht, die mehr Flexibilität als elementare Diagramm-Widgets bietet, egal ob Sie mehr native Funktionalität hinzufügen oder den Benutzer Python nutzen lassen, um unsere eigenen Diagramme zu erstellen. Dann überlagern Sie Agenten darüber, wie Sie es heute haben. Ich würde ohne ein solches Tool nicht überleben, wenn es existierte.
Das Produkt funktioniert etwas wie eine Blackbox. Die zugrunde liegende Logik für Definitionen und Attributionsregeln ist nicht leicht sichtbar, die Dokumentation ist nicht immer klar, was es schwierig macht, Ergebnisse zu überprüfen oder Lücken zu verstehen.
Die anfängliche Einrichtung ist auch aufwendiger als erwartet, und der Mangel an starker Onboarding-Unterstützung macht die Einarbeitung steiler als sie sein sollte.
Insgesamt fühlt sich das Produkt an, als würde es noch reifen. Die Grundlagen sind vorhanden, aber die Tiefe der Funktionalität, die Transparenz des Datenmodells und die Qualität des Supports müssen mit der Positionierung auf dem Markt Schritt halten. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
