تمكين الفرق من العمل بالبيانات من خلال التركيز على الأسئلة المهمة

الإحصاءات / الإجراء / النتيجة: لم يستخدم الأشخاص أدوات التحليلات السابقة في FINN.no لأنهم كانوا "صعبين للغاية". من خلال طرح الأسئلة أولاً ، أنشأ فريق البيانات حلقة تعليمية ودمج السعة في العمليات الحالية لزيادة الاستخدام والفهم.

خلال عشر سنوات من خبرتي في تحليل البيانات ، تعلمت هذه الحقيقة: من منظور غير المحللين ، غالبًا ما يكون من الصعب استخدام أدوات التحليل. بالنسبة لمجتمع المحللين ، تأتي هذه الحلول بشكل طبيعي. لدينا فهم متعمق للبيانات وغالبًا ما نفترض أنه طالما أن الأشخاص يفهمون الأداة ، يمكنهم الوصول إلى تلك البيانات. تستثمر الشركات مرارًا وتكرارًا في التدريب على الأدوات - لكننا نتجاهل الهدف النهائي. يريد فريق المنتج التعرف على منتجهم ، وليس التعرف على البيانات والتحليلات.

إذا قرر الأشخاص أن الأداة معقدة للغاية ولا يستخدمونها ، فلا يهم حتى أفضل الوظائف. طريقة واحدة لمعالجة هذه المشكلة ليست من خلال المزيد من التدريب التفصيلي أو المتكرر. إنه من خلال الإجابة على الأسئلة التي تهمهم بطرق تتناسب مع عملياتهم اليومية.

كان هذا هو الحال أيضًا بالنسبة لنا في FINN.no ، السوق الإلكتروني الرائد في البلاد لكل شيء بدءًا من البضائع المستعملة إلى السيارات والسفر إلى العقارات والتأمين إلى قوائم الوظائف. إنها واحدة من أكبر شركات التكنولوجيا في البلاد والعلامات التجارية الأكثر شهرة وذات سمعة طيبة. من خلال 30 مليون مشاهدة للصفحة يوميًا ، يواجه مطورو 200 لدينا تحديًا كبيرًا: مواصلة ابتكار نظام أساسي به أكثر من 800 خدمة مصغرة.

بدأت في FINN قبل أربع سنوات كمسؤول تحليلات الويب. في النهاية ، أصبحت مدير فريق بيانات البصيرة ، الذي تتمثل مهمته في أن تكون البيانات جاهزة دائمًا للتحليل. لم يكن ربط النقاط بين البيانات والتحليل والعمل سهلاً دائمًا.

لسنا جميعًا محلل بيانات ، فلماذا يتعلم الجميع أدواتهم؟

كانت FINN تستخدم Adobe Analytics ، لكنها قررت تغيير أداة التحليلات لأن الفرق المختلفة شعرت أنه من الصعب جدًا استخدامها. لقد أجرينا الكثير من التدريب على الأدوات مع تأثير ضئيل ، ولم يكن ذلك ملائمًا لاحتياجاتنا الوظيفية.

شعرت فرق مختلفة أن استخدام Adobe Analytics صعب للغاية.لقد أجرينا الكثير من التدريب على الأدوات مع تأثير ضئيل ، ولم يكن ذلك ملائمًا لاحتياجاتنا الوظيفية.

بعد ذلك ، استخدم قسم التسويق لدينا Google Analytics ، وكان الرأي السائد بين غير المحللين في الشركة هو أن Google Analytics سيكون من السهل جدًا تعلمه بسبب قدرات بيانات الخدمة الذاتية. للاستيعاب ، تأكدنا من أن التنفيذ أدى إلى بيانات عالية الجودة. مرة أخرى ، بذلنا الكثير من الجهد في التدريب على الأدوات ، ولكن كما هو الحال مع Adobe Analytics ، لم يتم اعتماد الأداة الجديدة بشكل جيد. لم يجد المستخدمون أنه سهل الاستخدام كما اعتقدوا. كان من الواضح لفريق التحليلات أن Google Analytics سيكون مجرد خطوة وسيطة بين Adobe وشيء آخر.

بدأنا البحث عن حلول تحليلات بديلة في السوق وتعلمنا أن العلامات التجارية الأخرى في شركتنا الأم ، Schibsted ، تستخدم Amplitude Analytics. لقد قالوا أشياء رائعة عن النظام الأساسي ، وتعرفت على القدرات عندما تمكنت من الوصول إلى مشروع من فريق Schibsted.

كانت أهم هذه الإمكانات هي الممرات والقدرة على تحويل كل شيء إلى حدث ، مما يسهل فهم مجموعة مشاهدات الصفحة وأحداث النقر وأنواع التفاعلات الأخرى داخل مسار التحويل. كان هناك أيضًا الكثير من الأشياء الرائعة للمحللين والتي من شأنها أن تساعدنا في الحصول على النتائج بسرعة دون الحاجة إلى أن نكون علماء بيانات لحل المشكلات المطروحة. قررنا أنه سيكون من الذكاء أن تتبنى FINN تحليلات Amplitude لمؤسستنا.

نظرة أكثر استراتيجية لبيانات الخدمة الذاتية

كانت العقبة التي كان علينا تجاوزها هي تعليم فريقنا أن Amplitude Analytics لم يكن "صعبًا للغاية" على مستخدمينا. كنا نعلم أنه يتعين علينا اتباع نهج مختلف للتدريب والتحول إلى نهج أكثر استراتيجية ومشتركة لبيانات الخدمة الذاتية. كفريق تحليلي ، كان علينا إعادة تعريف ما نعنيه بالخدمة الذاتية.

لا ينبغي بالضرورة أن تعني بيانات الخدمة الذاتية أن المستخدم يقوم بكل خطوة من استخراج البيانات إلى التحويل والتحليل والتفسير. ليس من المحفز أن تخبر شخصًا ما ، "بعد 50 ساعة من التدريب ، يجب أن تكون قادرًا على الإجابة على هذا السؤال بنفسك." قد تعني بيانات الخدمة الذاتية أن فريق الرؤى لدينا يرعى المحتوى ويضع المعلومات في سياق للمستخدم.

إذا لم تؤد المعلومات إلى اتخاذ إجراء ، فهي ليست بصيرة ؛إنها مجرد ضوضاء.

بدلاً من تدريب الأشخاص على أداة وتركهم يفقدون ، كان علينا أن نبدأ بالنتيجة النهائية ونعمل بشكل عكسي. إذا كان هدف مدير المنتج هو فهم منتجهم ، فيجب أن تكون نقطة البداية لدينا كمحللين هي اكتشاف الأسئلة الأكثر أهمية بالنسبة لهم ومساعدتهم على الإجابة عن هذه الأسئلة.

لقد طورنا حلقة تعلم تكرارية لمساعدة الفرق على تحديد الأولويات والإجابة على هذه الأسئلة بالبيانات. نحن نعلم أن الفرق لديها الكثير من المعلومات السياقية حول مشاريعها ، وقد يكون من الصعب استخراج هذه المعلومات من رؤوسهم. يتعلق الأمر بكونك مستمعًا جيدًا وطرح الكثير من الأسئلة. في جلساتنا ، ندفع الفرق للتفكير في كل سؤال من خلال طرح السؤال ، "إذا كان لديك إجابة على هذا السؤال ، فما هو القرار الذي سيسمح لك باتخاذه؟" إذا لم تؤد المعلومات إلى اتخاذ إجراء ، فهي ليست بصيرة ؛ إنها مجرد ضوضاء.

بمجرد أن نعرف المعلومات التي يحتاجها الفريق لاتخاذ إجراء ، نبدأ في إنشاء تصورات ولوحات معلومات حول الأسئلة الأكثر صلة بالفريق. يساعد ربط هذه النقاط الأشخاص على التعلم دون أن يصبحوا معالجًا للأدوات لأنهم يستطيعون النظر إلى نقطة بيانات كانت تبدو غامضة ذات مرة ومعرفة مدى ارتباطها بالسؤال الذي طرحوه.

يتيح Amplitude تعلم البيانات ويتكامل مع مهام سير العمل الحالية

كنت أعتقد أن لوحات العدادات هي المكان الذي تموت فيه الأرقام. في كثير من الأحيان ، جلسوا دون أن يلاحظهم أحد. أدى استخدام Amplitude Analytics إلى تغيير وجهة نظري. تعمل الميزات مثل خطط التتبع وأجهزة الكمبيوتر المحمولة على تمكين عملية التعلم لدينا وتساعدنا في توضيح المكان الذي يمكننا فيه توفير سياق للبيانات وتقديم المشورة بشأن الخطوات التالية.

يسهّل بناء السعة في العمليات الحالية على الفرق اعتماد هذه الأداة ويساعد الجميع على التوافق منذ البداية.

تجعلنا عملية حلقة التعلم أقل عرضة للتغييرات في الفريق ، حيث يشارك الفريق بأكمله بدلاً من شخص واحد. يحتوي Amplitude Analytics على تصورات سهلة الفهم حتى يتمكن الجميع وأي شخص من إلقاء نظرة على لوحة المعلومات وقراءة دفتر الملاحظات المرفق والاطلاع على آخر المستجدات. تتكامل Amplitude Analytics أيضًا مع Miro و Slack ، وهما الأدوات التي تستخدمها فرقنا بالفعل يوميًا. يسهّل بناء السعة في العمليات الحالية على الفرق اعتماد هذه الأداة ويساعد الجميع على التوافق منذ البداية.

تمتلك Schibsted أسواقًا مماثلة لـ FINN في بلدان الشمال الأوروبي الأخرى ، وقد بدأت جميعها في تنفيذ Amplitude على مدار الاثني عشر شهرًا الماضية. نحن الآن فريق متعدد البلدان ، مع أشخاص من العلامات التجارية السويدية والفنلندية في فريقي ، ومن الرائع أن نرى كل واحد منا يستفيد من Amplitude Analytics للعمل نحو الأهداف المشتركة. بالنسبة لأي شخص يهتم بالبيانات بشكل خاص أثناء انتقالهم خلال عملية التعلم ، نخطط لإنشاء برامج تعليمية وأدلة إرشادية وتوفير روابط لمحتوى Amplitude Academy حتى يتمكنوا من التحقيق بشكل مستقل. هدفنا الأساسي هو الاستمرار في نقل الأشخاص إلى المكان المناسب لتحقيق أهدافهم الخاصة بالفريق ، مثل تحسين المنتج أو الأداء أو الحملات.

تحفز العملية الصحيحة الجميع على تطوير مهاراتهم التحليلية ، بغض النظر عن دورهم في المنظمة. في إحدى الحالات ، أراد شخص ما معرفة الأماكن التي يسافر إليها الأشخاص في أوقات مختلفة من العام. لقد أنشأنا لوحة تحكم للإجابة على هذا السؤال ، وقمت بتمريره عبر المحتوى. لم يجد ذلك مفيدًا فحسب ، بل شعر بثقة كافية في Amplitude Analytics لمواصلة الاستكشاف. الآن ، يقوم بكل التحليل الذي يحتاجه بنفسه تقريبًا.

بعد الترحيل إلى Amplitude Analytics ، ترى مجموعة واسعة من الأشخاص نطاقًا أوسع من لوحات المعلومات والتحليلات ، ونتلقى المزيد من الأسئلة من عدد أكبر مما اعتدنا عليه.

لطالما كان لدينا وصول واسع النطاق إلى أدوات التحليل في FINN ، لكن مجموعة أساسية صغيرة فقط من الأشخاص استخدمت أداة التحليل. بعد الترحيل إلى Amplitude Analytics ، ترى مجموعة واسعة من الأشخاص نطاقًا أوسع من لوحات المعلومات والتحليلات ، ونتلقى المزيد من الأسئلة من عدد أكبر مما اعتدنا عليه.

إن بناء ثقة المستخدم هو أفضل طريقة لتنمية ثقافة قائمة على البيانات

لقد أصبحت أفكر في غير المحللين في FINN على أنهم عملائي وأن البيانات هي منتجي. هدفي هو أن يستخدم الناس البيانات لأداء وظائفهم بشكل أفضل. أصبح أعضاء فريق البيانات مستشارين استراتيجيين لمساعدة الأشخاص في الإجابة عن أسئلتهم. من خلال هذه العملية ، أصبح الناس أكثر دراية بالأداة ، وليس العكس.

بالنسبة إلى FINN ، يعد Amplitude أكثر من مجرد منصة تحليلات - إنه مركز تعليمي. Amplitude Analytics ليس حلاً مستقلاً يتم توزيعه في جيوب مختلفة من المؤسسة. إنه واسع الانتشار ، ويعني اعتماده السهل أن التحليلات جزء من عملية الجميع.

باستخدام Amplitude Analytics للاستثمار في العمليات والأشخاص ، يمنح فريق البيانات لدينا الزملاء تجربة بيانات جيدة ، مما يبني ثقة المستخدم لتجربة شيء ما بأنفسهم.

يعد تشجيع "الزحف ، والمشي ، والركض" أمرًا رائعًا ، ولكن الشركة ستظل دائمًا عالقة في مرحلة الزحف إذا شعر الناس بعدم الأمان بشأن البيانات. باستخدام Amplitude Analytics للاستثمار في عملياتنا وأفرادنا ، يمكن لفريق البيانات لدينا أن يمنح زملائنا تجربة بيانات جيدة ، مما يبني ثقة المستخدم لتجربة شيء ما بمفرده والاستمتاع بالبيانات. في النهاية ، سيكون لدينا عدد كافٍ من الأشخاص الذين يمكنهم الجري ، وسنكون قد طورنا ثقافة قائمة على البيانات. من هناك ، يمكننا جميعًا الانتقال معًا إلى التحليل المتقدم وجميع الأشياء الجيدة الأخرى التي تأتي من ذلك.

لمعرفة المزيد حول كيفية دمج مجموعة البيانات الخاصة بك للحصول على رحلات العملاء المثلى ، قم بتنزيل كتابنا الإلكتروني أدناه: