كيف طورت Unmind ثقافة الشركة القائمة على البيانات بسعة

الرؤى / الإجراء / النتيجة:كان لدى Unmind روبوت محادثة تم تصميمه للإجابة على الأسئلة داخل التطبيق. ساعدتهم Amplitude Analytics على اكتشاف أنه عندما شارك الروبوت في دورات Unmind ، كان المستخدمون أكثر عرضة للانقطاع عن العمل.ساهمت هذه البيانات في قرار الفريق بإزالة الروبوت من التطبيق ، وشهدوا ارتفاعًا في عدد مرات استكمال الدورة التدريبية.

البيانات قوة. لكن هذه القوة لا تكفي دائمًا لإدخال البيانات في العمليات اليومية. كان تجاوز هذه العقبة هو المكان الذي بدأت فيه رحلة تحليلات المنتج لدينا في أن تصبح أكثر استنارة بالبيانات. حسنت العملية كيفية بناء المنتجات وإشراك العملاء وإنشاء تجارب المستخدم.

السعي لتحويل Unmind إلى شركة قائمة على البيانات

Unmind هي عبارة عن منصة شاملة للرفاهية في مكان العمل تهدف إلى إنشاء أماكن عمل صحية ذهنيًا ، حيث يمكن للجميع الازدهار. اليوم ، لدينا ما يقرب من 180 موظفًا أو "غير مهمين".

بدأت رحلتنا نحو نضج البيانات قبل بضع سنوات. كنا دائمًا نقدر البيانات ، وأدركنا أهمية اتخاذ قرارات متعددة الوظائف تعتمد على البيانات.

ومع ذلك ، لم نكن نتعامل مع عملية صنع القرار المستنيرة بالبيانات بطريقة قابلة للتطوير. كان فريق البيانات يمثل عنق الزجاجة الكلاسيكي ، فقد تم الاتصال بنا بشكل متكرر مع الأسئلة والطلبات ، والتي كنا نجيب عليها من خلال الاستعلام عن قاعدة البيانات أو تشغيل برامج Python النصية. لكن الطلبات تجاوزت سرعة النطاق الترددي لفريق البيانات ، وعلى الرغم من أننا أعطينا الأولوية لتلك الطلبات ، كانت هناك دائمًا مقايضة.

هذا الاختناق يعني أننا ضحينا بالسرعة ، لأنها أعاقت الفرق الأخرى. بالإضافة إلى ذلك ، فإن معالجة أسئلة البيانات منعتنا من العمل على حلول الخدمة الذاتية الأخرى التي من شأنها أن تسمح لأصحاب المصلحة بالحصول على الإجابات المطلوبة. أردنا كسر الحلقة.

البحث حسب حالة الاستخدام عن حل قابل للتطوير

يمكن أن يعمل الاستعلام عن قاعدة بيانات للإجابة على الأسئلة المستهدفة والمشاركة في جداول البيانات بشكل جيد مع الشركات الصغيرة التي تبدأ رحلة البيانات الخاصة بها. ومع ذلك ، مع نمو Unmind جنبًا إلى جنب مع منتجاتنا وميزاتنا وقاعدة عملائنا ، لم يعد من المستدام أداء هذه المهام يدويًا. ما بدأ كعنق زجاجة يمكن التحكم فيه أصبح نقطة ألم نمت معنا.

شرعنا في إيجاد حل ، وأنشأنا عملية تقييم قوية لمنع تشتيت انتباهنا بسبب ميزات غير ضرورية في مختلف المنصات. نوصي باستخدام عملية تعتمد على حالة الاستخدام بدقة:

1. ابدأ بالنظر في حالات الاستخدام التي تريدها
2. حدد الميزات الضرورية ، مثل اختبار A / B
3. احكم على المنصات والميزات وفقًا للمعايير المحددة الخاصة بك

قمنا بمراجعة مقدمي الخدمات الرائدين ، بما في ذلك Heap و Mixpanel و Amplitude ، وقمنا بتقييم هذه المنصات من خلال العروض التوضيحية. بعد تصنيفها ، قدمت Amplitude الأنسب لحالات الاستخدام الخاصة بنا في ذلك الوقت. لقد قدموا مجموعة منتجات غنية وقوية وكانوا يتمتعون بسمعة طيبة كقادة في الصناعة. كنا واثقين من أن استثمارنا سيؤتي ثماره.

قدمت Amplitude الأنسب لحالات الاستخدام الخاصة بنا في ذلك الوقت.لقد قدموا مجموعة منتجات غنية وقوية وكانوا يتمتعون بسمعة طيبة كقادة في الصناعة.

تبدأ جهود التمكين مع فريق البيانات

يتمتع Analytics بمجموعة كبيرة من الوظائف ، وأردنا التأكد من أن الزملاء في جميع أنحاء العمل يفهمون كيفية استخدام النظام الأساسي بشكل صحيح. أنشأنا العديد من الموارد الداخلية ، بما في ذلك دليل الإعداد ، حيث قمنا بتضمين روابط لمقاطع الفيديو التعليمية والاقتراحات الخاصة بنا حول من أين نبدأ. ثبت أن هذا مفيد. يحتوي Amplitude على ثروة كبيرة من الوثائق عبر الإنترنت ، ولكنه ليس دائمًا المكان الأول الذي يظهر فيه المستخدمون الجدد.

لا يمكن حتى لأفضل مقاطع الفيديو التعليمية والوثائق أن تحل محل التدريب العملي مع أصحاب المصلحة ، وتخصيص الوقت للجلوس معهم وتوضيح كيفية العثور على ما يحتاجون إليه بدلاً من القيام بذلك من أجلهم أو توجيههم نحو مورد آخر. بذل فريق البيانات جهودًا متضافرة لدعم الأشخاص أثناء الإعداد واستضافة المكالمات وإنشاء قناة Slack مخصصة لأسئلة Analytics. لقد عقدنا جلسات أسبوعية حيث يمكن للأشخاص الحصول على مساعدة Analytics دون الحاجة إلى حجز اجتماع.

يمكن أن تكون الأدوات القوية مخيفة ، وكان بعض الأشخاص الذين لم يستخدموا منصة الخدمة الذاتية أبدًا قلقين من أنهم قد يكسرون النظام. لقد كفل جهدنا الإضافي أن يعرف الجميع - وخاصة مديري المنتجات لدينا - كيفية استخدام Analytics بسهولة.

لا يوجد نهج واحد لضمان التنفيذ الناجح ؛العديد من الإجراءات الصغيرة المختلفة ساعدت في تغيير عادات الناس.

نصائح لإطلاق ناجح

على الرغم من عدم وجود نهج واحد لضمان تنفيذ Analytics بنجاح ، يمكنني أن أوصي بالعديد من الإجراءات الصغيرة المختلفة التي ساعدتنا في تغيير عادات الأشخاص.

• كن ودودًا وخصص وقتًا كفريق بيانات لمساعدة الزملاء. كان لجلساتنا المنقطعة أثر كبير. كبر الناس ليشعروا بالراحة عند الاقتراب من أسئلتهم ، وترابطنا كأعضاء في الفريق - وكل ذلك جعل عملية التدريس والتعلم أسهل.
• استمر في مشاركة مخططات Analytics وتشجيع الأشخاص على استخدام النظام الأساسي للكشف عن الإجابات المستندة إلى البيانات على أحد الأسئلة. يمكن أن توفر مشاركة البيانات والأفكار قبل التنفيذ للناس لمحة عن الاحتمالات. بمجرد إتاحتها على نطاق واسع ، يصبح الموظفون أكثر حرصًا على الوصول إلى البيانات.
• تحدث إلى الأشخاص في وحدات المبيعات والمنتج والأعمال لمعرفة النوع المحدد من البيانات التي يحتاجون إليها لتحقيق أهدافهم. هناك ميل للرغبة في تتبع كل شيء ، وهناك اعتقاد شائع بأن المزيد من البيانات هو الأفضل دائمًا. ومع ذلك ، فإن النهج القائم على حالة الاستخدام هو أكثر فعالية. تأكد من المشكلات التي يحاول الأشخاص حلها ثم حدد البيانات التي يجب تتبعها.
• كن صبوراً. يستغرق تغيير العادات وقتًا ، وغالبًا ما يحتاج الأشخاص إلى عدد من المبادرات والتذكيرات ليصبحوا معتمدين على البيانات ويستخدمون رؤى البيانات بشكل فعال. سيحدث ذلك ، والنتائج تستحق استثمار الوقت الإضافي واللطف والصبر.

هناك ميل للرغبة في تتبع كل شيء ، وهناك اعتقاد شائع بأن المزيد من البيانات هو الأفضل دائمًا.ومع ذلك ، فإن النهج القائم على حالة الاستخدام هو أكثر فعالية.

إطلاق العنان للإمكانيات في Unmind

كانت التحليلات قيّمة بالنسبة إلى Unmind بعدة طرق. أحد هؤلاء هو مراقبة المقاييس التي تهدف فرق تطوير المنتج إلى تحسينها. على سبيل المثال ، لدينا مخطط يتتبع مدى الالتصاق: المستخدمون النشطون يوميًا (DAU) مقارنة بنسبة المستخدمين النشطين شهريًا (MAU). يراقب فريق المنتج هذا المقياس أسبوعيًا ويستخدمه كنجم شمالي عند إصدار ميزات جديدة.

إحدى حالات الاستخدام الشائعة بشكل خاص في Unmind هي عرض مسار التحويلات. يمكننا معرفة ما إذا كان المستخدم ينقر على العنصر أ ، فإنه ينقر أيضًا على العنصر ب. يُستخدم تقسيم الأحداث على نطاق واسع ، كما نستخدم النظام الأساسي لاختبار أ / ب. يؤدي عرض الاختبارات في Analytics إلى تسهيل رؤية النتائج ومقارنة المجموعات. تُعلم هذه النتائج فرقنا بالميزة أو الأسلوب الأكثر تأثيرًا حتى نتمكن من اتخاذ قرارات تطوير المنتج الحاسمة.

لقد أجرينا تغييرات كبيرة على منتجاتنا بناءً على رؤى من Analytics. على سبيل المثال ، اعتدنا أن يكون لدينا روبوت في التطبيق يتصرف كرفيق ويجيب على أسئلة المستخدم. أظهر التحليلات أنه عندما شارك الروبوت في دوراتنا ، كان الناس أكثر عرضة للانقطاع عن العمل. ساهمت هذه البيانات في قرارنا بإزالة الروبوت من التطبيق.

مثال آخر على البصيرة القابلة للتنفيذ هو فحصنا لمؤشرات الاستبقاء. رأينا في Amplitude أن الأشخاص الذين استخدموا Wellbeing Tracker (استبيان تم التحقق منه علميًا يساعدهم على فهم حالة رفاهيتهم الحالية) يميلون إلى العودة إلى التطبيق. لقد تحققنا من صحة هذا الاكتشاف باستخدام التحليلات المتقدمة وكانت هذه لحظة اختراق بالنسبة لنا في ذلك الوقت - كان ذلك يعني أن المستخدمين فهموا قيمة منتجنا ، ويجب علينا بذل جهود إضافية لتسليط الضوء على هذه الميزة. ونتيجة لذلك ، بدأنا في تشجيع المستخدم على إكمال متتبع الرفاهية أثناء جولته الترحيبية الأولية للتطبيق. لقد غيّرنا أيضًا الاتصال في بريدنا الإلكتروني للتهيئة ليشمل متتبع الرفاهية.

عندما كان أعضاء الفريق يترددون في السابق في استخدام Amplitude ، فإنهم يفخرون الآن باستخدامه ومشاركة الأفكار. في بعض الأحيان سيلاحظ الناس اتجاهًا في Amplitude ، ويسألوننا عن آرائنا ، ويتعلمون كيف يمكنهم التعمق أكثر. يتكامل Amplitude مع Slack ، والذي يسمح للمستخدمين بمشاركة المخططات ، ويمكن للأشخاص التفاعل معها في القناة. إنه تعاوني للغاية ، وينتشر هذا الحماس بسرعة ويشجع الآخرين.

تغيير العادات وتغيير الثقافة

لقد رأينا أن عملية صنع القرار المستنيرة بالبيانات تظهر كجزء حيوي من ثقافة شركتنا. يمكننا الآن فهم تأثير تغيير المنتج بسهولة أكبر ، وعندما نتمكن من رؤية التأثير بسرعة ، يمكننا الانتقال إلى مناقشات أكثر فائدة بشكل أسرع. تساعد البيانات في دفع تطوير المنتجات الجديدة والتغييرات المقترحة الأخرى ، مما يسهل على الجميع التحرك في نفس الاتجاه.

انخفض عدد طلبات البيانات التي تلقيناها منذ طرح Amplitude. أدى هذا الانخفاض إلى تحرير فريق البيانات لإجراء المزيد من التحليلات المتقدمة ، وتحسين السرعة والتأثير.

في النهاية ، ساعدتنا Amplitude على التقدم في تحديد مقياس North Star الخاص بنا ، ونتخذ الآن نهجًا أكثر تصاعدية لتطوير المنتج. تتيح لنا القدرة على استكشاف البيانات واكتشاف الاتجاهات البحث عن فرص لتحسين منتجنا بطرق يتردد صداها مع مستخدمينا وتمكينهم من عيش حياة أكثر إرضاءً.