Visão Geral de Preços HockeyStack

Trabalhei em operações de marketing por mais de uma década, e atribuição sempre foi uma palavra da moda entre líderes de marketing e vendas, e por um bom motivo. Entender o que realmente está impulsionando o pipeline é crítico. Mas, tradicionalmente, avançar além da atribuição básica significava juntar o que você pudesse dos modelos limitados disponíveis em plataformas como HubSpot e Salesforce, lidando com dados conflitantes em seu CRM, MAP, análises da web e plataformas de anúncios pagos... e ainda assim nunca se sentir confiante em sua fonte de verdade.

Entre no HockeyStack. Ele consolida perfeitamente todas essas fontes de dados díspares em um só lugar e oferece insights que vão muito além do que é possível nativamente em seu CRM. Ainda melhor: a plataforma atinge um raro equilíbrio de ser compreensível, altamente personalizável e—o mais importante—ACIONÁVEL!

A implementação foi fácil. Um grande agradecimento a Buğra, Aimee e o resto da equipe, que sempre estavam prontos para entrar em uma chamada ou me direcionar para sua documentação incrivelmente detalhada. Conectar todas as nossas plataformas (e temos muitas!) foi incrivelmente simples, o que significou menos tempo gasto na configuração e mais tempo obtendo valor imediato da plataforma.

Um dos meus recursos favoritos é a integração direta no Salesforce com um iFrame no objeto de conta. Nossa equipe de vendas pode ver insights de atribuição sem nunca sair da ferramenta em que vivem.

Sério... se você quer levar a atribuição e seus esforços de ABM de algo desajeitado e vago para algo afiado e focado em receita, você precisa do HockeyStack. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Temos duas unidades de negócios dentro da nossa instância do Salesforce, então levou um pouco de tempo do lado do administrador apenas para garantir que nossos dados estivessem filtrando apenas os dados corretos. No futuro, se eu estivesse começando a implementação do zero, teria criado um novo usuário de integração específico para o HockeyStack que só pudesse ler os dados que queríamos que fluíssem para a ferramenta. Definitivamente não é um problema com o HockeyStack e mais um pequeno obstáculo que enfrentamos unicamente com base em como nossa instância do Salesforce está configurada. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Os Agentes de IA estão indo na direção certa. Eles são úteis e bem executados. E dado o estado dos LLMs, imagino que eles superarão seus concorrentes com o que já está estabelecido. É útil em seu estado atual. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A plataforma tem um potencial real, mas há algumas lacunas significativas que afetam a usabilidade no dia a dia. Escrevo esta avaliação porque a ferramenta é boa; mas há algumas frustrações que a impedem de ser excelente. E espero que ela possa chegar lá.

A capacidade de resposta do suporte é uma área que precisa de melhorias. Acho que as respostas tendem a ser lentas e nem sempre abordam a questão principal, o que aumenta a frustração quando você está solucionando problemas. Por exemplo, qualquer pessoa pode agendar uma chamada com a equipe de analistas de dados para suporte através do portal, o que em teoria parece ótimo. Mas são incrementos de 15 minutos e eles estão lidando com muitas consultas de clientes. Gostaria que tivéssemos um analista de dados dedicado à nossa equipe para que ele pudesse construir um contexto em torno do nosso negócio e casos de uso ao longo do tempo.

A visualização de Atribuição é central para o motivo de se adotar uma ferramenta como esta, então suas limitações atuais parecem desproporcionais. Combinado com painéis que carecem de profundidade e flexibilidade, é difícil perceber totalmente o valor que o produto promete durante o processo de vendas do ponto de vista da flexibilidade de BI. Compreensivelmente, os agentes são o futuro; mas um pouco de atenção para o departamento de visualização de BI ajudaria a tornar isso mais pronto para o mercado empresarial.

A reconciliação de dados é outro ponto problemático. Quando os números não se alinham com o Salesforce ou HubSpot, não há uma interface de consulta de autoatendimento para investigar de forma independente, e o suporte nem sempre fornece a clareza necessária para diagnosticar a discrepância. A única opção é a interface de construção de relatórios, que não é intuitiva. Democratize o acesso aos dados. Dê uma interface SQL e acesso a tabelas.

Na minha mente, a ferramenta perfeita de AI + Marketing Analytics se pareceria e sentiria como o HEX para aqueles que estão familiarizados, mas teria funcionalidade de solução pontual para o mundo de inteligência de marketing. Por exemplo, acesso aberto aos dados subjacentes, permitindo-nos consultar nossos próprios dados consolidados sem precisar enviá-los para um data lake para um upsell. Desta forma, os usuários continuam a acessar a plataforma em vez de ferramentas de BI. Você obtém uma ferramenta como esta e espera que seja suficiente para os mercados acessarem, autoatenderem, sem se preocupar com recursos extras de engenharia de dados e BI. É ótimo que você possa colocá-lo em um data lake para um upsell; mas por que não fazer da plataforma a base indiscutível para todas as coisas de análise de marketing B2B. Construa uma camada de visualização que tenha mais flexibilidade do que widgets de gráfico elementares, seja adicionando mais funcionalidades nativas ou abrindo para o usuário aproveitar o Python para criar nossos próprios gráficos. Então sobreponha agentes como você tem hoje. Eu não sobreviveria sem uma ferramenta assim se ela existisse.

O produto opera um pouco como uma caixa preta. A lógica subjacente para definições e regras de atribuição não é facilmente visível, a documentação nem sempre é clara, o que dificulta auditar resultados ou entender lacunas.

A configuração inicial também é mais complexa do que o esperado, e a falta de um suporte de integração forte torna a adaptação mais íngreme do que deveria ser.

No geral, o produto parece que ainda está amadurecendo. A estrutura está lá, mas a profundidade da funcionalidade, a transparência do modelo de dados e a qualidade do suporte precisam acompanhar a forma como está sendo posicionado no mercado. Análise coletada por e hospedada no G2.com.