So machen Sie die Ereignisverfolgung zu einem Teil Ihres Veröffentlichungsprozesses

Anmerkung der Redaktion: Dieser Artikel wurde ursprünglich am 15. März 2021 im Iteratively-Blog veröffentlicht.

Bei der Entwicklung neuer Funktionen oder Produkte ist es üblich, Analysen bis zur letzten Minute aufzuschieben – oder sie sogar ganz zu vergessen. Dieses Szenario kommt Ihnen vielleicht bekannt vor:

• PM arbeitet an einer Freigabe
• Die Freigabe erfolgt
• Der CEO fragt den PM, wie es läuft
• PM: Lassen Sie mich das Datenteam fragen
• Datenteam: Sie haben uns nie hinzugezogen, es gibt keine Daten zu dieser Funktion
• PM geht ohne Antworten zurück zum CEO
• Das Datenteam und der PM sind verzweifelt

Situationen wie diese können möglicherweise ziemlich oft vorkommen, und es ist wirklich wichtig, sich daran zu erinnern, dass niemand daran schuld ist. Vieles davon dürfte auf die Kultur zurückzuführen sein.

Auf „Kultur“ als Schlüsselelement des Problems hinzuweisen, mag einfach erscheinen, da Kultur schwer zu definieren ist. Aber es kommt sehr oft vor, dass sich die Werte und Ziele einer Organisation nicht immer vollständig im Verhalten der Teammitglieder widerspiegeln. Zum Beispiel:

Ihre Organisation behauptet, dass sie datengesteuerte Entscheidungen trifft, um Ihren Benutzern den besten Service zu bieten. Jeder versteht, dass eine solide Datenstrategie eine gute Grundlage dafür ist – sonst werden Sie keine verlässlichen Erkenntnisse gewinnen, auf deren Grundlage Sie diese Entscheidungen treffen können.

Aber in der Praxis scheint es nicht zu Gesprächen über Ihre Daten- und Erkenntnisstrategie zu kommen (oder sogar eine zusammenzustellen). Die Aufgabe wird beiseite geschoben und vergessen, und zuverlässige Analysen kommen selten zustande.

Dies geschieht aufgrund einer Lücke zwischen den Werten Ihrer Organisation und der tatsächlichen Alltagskultur – es ist sehr einfach, in diese Lücke zu rutschen. Häufig konzentrieren sich Teams mehr darauf, Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen, anstatt bewährte Verfahren rund um die tatsächliche Erfassung der Daten aufzubauen. Eine gute Datenkultur aufrechtzuerhalten ist schwierig!

Der Aufbau einer solchen Kultur ist mehr als nur Hype- und Feiertheater. In diesem Beitrag geben wir Ihnen einige praktische Ratschläge, wie Sie mit einfachen, durchsetzbaren Prozessen beginnen können, um Ihre beabsichtigte Datenkultur aufrechtzuerhalten. Eine, die sich darauf konzentriert, qualitativ hochwertige Daten zu erfassen und diese in nützliche, umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln, die zu einer guten Entscheidungsfindung führen.

Integrieren Sie Analysen in Ihren Softwareentwicklungslebenszyklus

Wenn ein Engineering-Team daran geht, Teile eines Produkts zu erstellen, schreibt es Code und macht die üblichen Dinge damit: Branch, Commit, Test, Review, Merge. Dies soll sicherstellen, dass alle mit dem Build auf der gleichen Seite sind und Fehler leicht behoben werden können.

Es gibt keinen Grund, Analytics nicht auf die gleiche Weise zu behandeln. Wahrscheinlich haben Sie bereits einen Nachverfolgungsplan (wenn nicht, haben wir eine Anleitung, wie Sie damit beginnen können). Eine gute Möglichkeit, mit der Implementierung zu beginnen, besteht darin, ihn wie jeden anderen in Jira-Tickets aufzuteilen Unteraufgabe. Ein erstaunlicher Nachverfolgungsplan spielt keine Rolle, wenn er nicht implementiert wird. Sie werden weiterhin wichtige Erkenntnisse verpassen, es sei denn, Sie berücksichtigen Folgendes:

• Sie müssen sich von relevanten Stakeholdern und Führungsteams dafür einsetzen, dass die Analyseverfolgung genauso wichtig ist wie die Funktion, die Sie erstellen
• Aufgaben, die den Nachverfolgungsplan implementieren, sollten neben allen anderen Aufgaben für den Build priorisiert werden
• Wenn es keine Nachverfolgung gibt, sind Sie nicht bereit, den Build freizugeben

Wir alle wissen, nur weil es auf einer Reihe von Jira-Tickets steht, bedeutet das nicht, dass es passieren wird. Hier kommt der Kulturwandel wirklich ins Spiel. Stellen Sie sicher, dass der Nachverfolgungsplan jedes Mal Teil Ihres Softwareentwicklungslebenszyklus wird, indem Sie den Erfolg einer Funktion feiern und nicht nur die Tatsache, dass die Funktion ausgeliefert wurde. Wenn Ihr Unternehmen digitale Produkte herstellt, sind Versandfunktionen schließlich der springende Punkt. Versuchen Sie, Feierlichkeiten zu vermeiden – feiern Sie, wenn Sie sehen, dass ein Feature gut funktioniert.

Der einzig wahre Weg, um zu verstehen, wie eine Funktion funktioniert, besteht darin, Analysen zu sammeln – was Sie natürlich tun werden, wenn Ihr Tracking-Plan direkt vom ersten Build an implementiert wurde.

Ein Hinweis zur Qualitätssicherung im Zusammenhang mit Analytics: Sie denken vielleicht, dass die Implementierung eines Tracking-Plans mit den richtigen Tools und der richtigen Kultur zwar unkompliziert genug ist, es aber immer noch keine offensichtliche, elegante Lösung gibt, um zu überprüfen, ob er Aus diesem Grund lässt sich Amplitude in CI integrieren und ermöglicht es Ihnen, mit unserem Unit-Testing-Plugin Analyseabdeckung zu Ihrem bestehenden Test hinzuzufügen.

Etablieren Sie einen wiederholbaren Prozess für das Analytics-Tracking

Ein weiterer Grund, warum der Git-Prozess so gut funktioniert, ist, dass jeder ihn konsequent befolgt und er somit natürlich in Ihre Unternehmenskultur eingebettet ist. Sie können Prozesse rund um das Analytics-Tracking aufbauen, die genauso einfach Teil alltäglicher Arbeitsabläufe werden können. ‍

Der größte Feind bei der Einführung eines neuen Prozesses ist mangelnde Akzeptanz . Sie können nicht einfach sagen: „So führen wir unsere Analysen jetzt durch“ und erwarten, dass alle mitmachen. Wir haben immer behauptet, dass Analytics-Tracking kollaborativ ist; Wenn Sie Ihren Nachverfolgungsplan zusammenstellen, sollten alle relevanten Teams an der Gestaltung beteiligt sein.

Das bedeutet, alle wichtigen Beteiligten einzubeziehen, wenn neue Prozesse entwickelt werden: das Produktteam, das Daten-/Analystenteam und das Engineering-Team. Die einzigartige Expertise dieser Teams hilft Ihnen bei der Entscheidung:

• Was Ihre Geschäftsziele sind
• Die Metriken, die Sie verwenden, um festzustellen, ob diese Ziele erreicht werden
• Welche Namenskonvention verwenden Sie für Ereignisse und andere derartige Taxonomien? (zB ist es 'songPlayed' oder 'song_played'? Mehr Details dazu in unserem Artikel über Best Practices)

Die gemeinsame Vereinbarung dieser Prozesse ist ein guter erster Schritt, um unternehmensweite Unterstützung zu erhalten und sie zu einem Teil Ihrer Kultur zu machen. Sobald Sie einen Nachverfolgungsplan haben, ist es wichtig zu bestimmen, wer die Verantwortung dafür übernimmt – es auf „jeden“ zu schreiben, funktioniert nicht. Sie brauchen diese Person, die Verantwortung übernimmt und vorantreibt.

Sie fügen diese Prozesse nicht anderen hinzu, Sie Wenn Sie wiederholbare Prozesse wie diese in Ihre Unternehmenskultur einbauen möchten, machen Sie es den Teams so einfach wie möglich, sie in ihre Arbeitsabläufe zu übernehmen. Es ist unwahrscheinlich, dass Teammitglieder ihre etablierten Arbeitsabläufe unterbrechen wollen, um neue Prozesse zu integrieren. Sehen Sie sich stattdessen an, wie sich diese Prozesse nahtlos in bestehende integrieren lassen. Amplitude macht dies beispielsweise mit unserer Befehlszeilenschnittstelle wirklich einfach – dies stellt sicher, dass Entwickler Ihren Tracking-Plan einfach und genau instrumentieren können, ohne ihre bevorzugte Umgebung verlassen zu müssen.

Richten Sie Ihre Tracking-Ziele an Ihren Geschäftszielen aus

Wenn Sie agile Produkte entwickeln (z. B. mit dem Build-Measure-Learn-Framework), werden Sie mit Sicherheit Daten verwenden, um Entscheidungen zu treffen. Allerdings : Wenn Sie entscheiden, in welche Richtung Sie als nächstes gehen wollen, beginnen Sie nicht mit Daten – beginnen Sie mit einer Frage.

Erstens, was versuchst du zu erreichen? Versuchen Sie, eine neue Funktion zusammenzustellen, oder führen Sie ein Experiment durch? Vielleicht haben Sie in diesem Quartal eine Reihe spezifischer Ziele. Was auch immer es ist, versuchen Sie nicht darüber nachzudenken, was Daten für Sie tun könnten . Bauen Sie stattdessen Ihre Kultur darauf aus, die richtigen Fragen zu stellen und zu prüfen, ob Sie über die Daten verfügen, um diese Fragen zu beantworten. Denken Sie also an Dinge wie:

• Die Erfolgsmetriken für Ihre skizzierten Ziele oder Experimente
• Die Ereignisse, die Sie nachverfolgen müssen, um in diese Metriken eingeweiht zu werden
• Welche Maßnahmen haben Sie bereits auf der Grundlage vorhandener Erkenntnisse ergriffen – haben sie funktioniert?

Wenn Sie feststellen, dass Sie diese Fragen mit den von Ihnen gesammelten Daten nicht beantworten können, bedeutet dies, dass Sie Ihren Tracking-Plan optimieren müssen. Mehr Daten sind nicht immer die Antwort – aber genaue Daten sind es auf jeden Fall.

Ein Teil des Aufbaus einer guten Datenkultur besteht darin, dem Team zu helfen, zu verstehen, dass die Art und Weise , wie Sie Ihre Daten verwenden, Ihr Unterscheidungsmerkmal ist, nicht die Daten selbst. Fangen Sie an, die natürliche Neugier zu fördern und die Auswirkungen von Entscheidungen auf der Grundlage interner Erkenntnisse zu feiern.

Eine gute Daten- und Analysekultur ist ein fortlaufender Prozess

Eine Kultur kann man nicht über Nacht aufbauen. Lassen Sie Ihre gewünschte Kultur wachsen, indem Sie den Wert neuer Prozesse demonstrieren und die daraus resultierenden Erfolge feiern. Versuchen Sie, Einstellungen zur Verwendung von Daten zur Überprüfung von Vermutungen und Ideen zu fördern, anstatt Daten zu sammeln, weil es „nice to have“ ist.

Die teamübergreifende Ereignisverfolgung im Auge zu behalten, muss zunächst nicht kompliziert sein. Sie müssen wahrscheinlich nicht mit mehr als zehn Fragen beginnen. Halten Sie diese fest, wiederholen Sie sie zwischen den Teams und arbeiten Sie von dort aus weiter. Es muss nicht von Anfang an für alle Eventualitäten optimiert werden.

Die Ratschläge in diesem Blogbeitrag sind nur ein Ausgangspunkt. Sobald Sie damit in einen guten Rhythmus kommen, werden Sie feststellen, dass die von Ihnen etablierten Prozesse den Teams in Fleisch und Blut übergegangen sind; Genau wie beim Schreiben von Code wird die Tracking-Analyse zu einer standardisierten, überprüfbaren Praxis.

Die Verwendung von Amplitude macht diesen Prozess extrem einfach: Ihr Tracking-Plan liegt als dynamisches Dokument vor, das sich nahtlos in den Arbeitsablauf Ihres Teams integriert. Wenn Sie daran interessiert sind, Amplitude für Ihr Unternehmen auszuprobieren, erstellen Sie noch heute ein Konto oder buchen Sie eine Demo bei unserem Team, um mehr zu erfahren.