Wiederherstellung des Vertrauens in Daten und Beschleunigung des Produktwachstums mit Amplitude

Es ist unglaublich frustrierend zu hören, wie Produktmanager erklären: „Ich vertraue diesen Daten nicht, also werde ich einfach meiner Meinung folgen.“ Aber wir können ihnen ihr Misstrauen nicht immer vorwerfen. Jede kleine Delle in der Datenrüstung eines Unternehmens verringert die Fähigkeit eines Teams, sich über Daten zu informieren. Und wenn die vorhandenen Daten verwirrend oder schwer zugänglich sind, können die Leute sie nicht verwenden, um einem Produkt beim Wachstum zu helfen.

Wir bei Whisk wissen das besser als jeder andere. Es kann schwierig sein, das Vertrauen in Daten wiederherzustellen, und obwohl wir einen starken Wunsch nach Instrumentierung und Experimenten hatten, gab es nicht immer eine Möglichkeit, mit dem, was wir gelernt haben, voranzukommen. Wir hatten keine Möglichkeit, unsere Wachstumsansätze mit legitimierten Daten und umsetzbaren Erkenntnissen zu unterstützen.

Wenn Ihre vorhandenen Daten verwirrend oder schwer zugänglich sind, können die Leute sie nicht verwenden, um einem Produkt beim Wachstum zu helfen.

In den letzten sechs Monaten hat Whisk jedoch einen klaren Weg zu einem besseren Datenmanagement gefunden. Dadurch konnten wir die Vergangenheit in Ordnung bringen, das Vertrauen in unsere Daten wiederherstellen und unsere Plattform ausbauen.

Speerspitze des Produktwachstums bei Whisk

Whisk ist eine All-in-One-App zum Teilen und Monetarisieren von Essensinhalten. Benutzer können Rezepte und Speisepläne speichern und Einkaufslisten erstellen, um Zeit bei der Zubereitung hausgemachter Mahlzeiten zu sparen. Samsung hat uns 2019 übernommen und wir spielen eine wichtige Rolle in ihrer IoT-Strategie.

Wir arbeiten an der Entwicklung der gesamten Lebensmittelplattform für Samsung und bauen alle APIs aus, die lebensmittelbezogene Erfahrungen in den Hauptabteilungen des Unternehmens ermöglichen. Heute verfügen Dutzende von Samsung-Geräten über die Whisk-Technologie, von Kühlschränken bis hin zu vernetzten Herden und Herdplatten.

Zu Whisk zu kommen, war eine unglaubliche Gelegenheit für mich. Ich begann zunächst mit der Arbeit an der B2B2C-Strategie, aber bald verlagerten wir unseren Fokus mehr auf das Verbrauchererlebnis. Während des Übergangs wurde ich Head of Product und hatte die Aufgabe, das Wachstum aus einer stärker produktorientierten Perspektive zu betrachten. Ich wollte unsere bestehende Experimentierkultur erweitern und unsere datenbasierte Entscheidungsfindung verbessern.

Aber zuerst musste ich unsere Datensituation in den Griff bekommen.

Datenproblem verstehen

Daten stehen im Mittelpunkt dessen, was wir bei Whisk tun. Außerhalb der Produktanalyse haben wir auch diese unglaubliche Lebensmittel-Ontologie aufgebaut, die an und für sich ein Datenprodukt ist. Das Team verfügt über eine solide Kultur der Analyseinstrumente. Was wir nicht hatten, war Organisation.

Ich habe keinen technischen Hintergrund, aber ich habe zwei Dinge verstanden, als ich mit Data Scientists zusammengearbeitet habe. Erstens stellt die überwiegende Mehrheit der Datenarbeit sicher, dass Daten beobachtbar und ausgereift sind. Zweitens müssen Daten hochgradig verfügbar und genau sein, um die Interessengruppen zu informieren.

Als wir 2021 unseren Fokus auf das Kundenerlebnis verlagerten, habe ich unser erstes Wachstumsteam aufgebaut. Es dauerte nicht lange, bis wir erkannten, dass Lücken in unserem Technologie-Stack unnötige Hindernisse für das Produktwachstum darstellten.

• Wir hatten zu viele Instrumente. Bei Hunderten von Ereignissen, die in verschiedenen Apps unterschiedlich instrumentiert wurden, war es schwierig, eine gute Datenqualität aufrechtzuerhalten und alles zu verstehen. Unsere Teams waren nicht auf die Schlüsselereignisse konzentriert.
• Wir hatten eine große Lücke in unseren Experimenten. Es wurde immer schwieriger, den Fokus auf unsere wichtigsten KPIs und Metriken zu richten. Wir haben mehrere Experimentierplattformen mit unterschiedlichen Fähigkeiten verwendet und standardmäßig die Aufbewahrung als primäre Metrik verwendet. Es war nicht ideal für die Hochgeschwindigkeits-Wachstumskultur, die ich aufbauen wollte.

Wir waren damals nicht auf der Suche nach einer neuen Plattform. Wir waren bereits Mixpanel-Kunden, aber die Plattform fing an, ihre A/B-Testfunktionalität abzulehnen, was uns in die entgegengesetzte Richtung geführt hätte, wo ich hinwollte.

Da kam mir Amplitude in den Sinn.

Migration von Whisk zu Amplitude

Ich war lange ein Fan von John Cutler, einem Produktevangelisten bei Amplitude. John bot an, einen Produkt-Workshop für jeden in seinem Netzwerk zu leiten, und ich wandte mich an ihn wegen der Überinstrumentierung und deren Auswirkungen auf die Datenkultur von Whisk. Während des Workshops haben wir Teamkollegen aus QA, Engineering und Design zusammengebracht, um Möglichkeiten zur Identifizierung wichtiger Ereignisse in unserem Lebenszyklus zu untersuchen. Es war eine großartige Erfahrung, und am Ende erwähnte John, dass es wertvoll ist, Ihre Analysen und Experimente nebeneinander zu haben, und dass Amplitude beides tun kann.

Wir planten, zusätzliche Experimentier-SaaS in Mixpanel zu integrieren, aber je mehr ich über Amplitude erfuhr, desto beeindruckter war ich von seinem All-in-One-Toolset.

Für Experimente schützt Amplitude davor, dass PMs zu früh in die Ergebnisse schauen und unschlüssige Ergebnisse ziehen. Auch wenn es nicht die am besten ausgebaute Experimentierplattform auf dem Markt war, gefiel uns die Vision von Amplitude. Wir sahen auch den Vorteil, alle unsere Daten und Experimentierwerkzeuge in einem einzigen, gut beobachtbaren System zu haben. Wir konnten Personen verfolgen, die an lang andauernden Experimenten beteiligt waren. Wir könnten die Experimentunabhängigkeit ganz einfach handhaben. Wir könnten uns auf genaue Daten konzentrieren. Also sind wir gesprungen.

Verbesserte Produktinnovation

Wir haben Amplitude sofort in Betrieb genommen und einen Großteil unserer Experimente übernommen. Wir haben ROI-Pilotprojekte zu verschiedenen Monetarisierungsmöglichkeiten innerhalb der Kernnutzerbasis durchgeführt, einschließlich eines A/B-Tests, der darauf ausgelegt ist, die Auswirkung der Interaktion mit gesponserten Anzeigen in unserem Home-Feed zu messen.

Durch die Platzierung von mehr Anzeigen in unserem Home-Feed erwarteten wir eine Verringerung der Scrolltiefe (was mit der Retention korreliert). Wir haben den aktuellen Whisk-Startseite-Feed mit einem Feed verglichen, der eine gezielte Anzeigenplatzierung enthielt, und ein erstaunliches Ergebnis festgestellt: kein Unterschied.

Aber das ist erst der Anfang. Wir führen jetzt mehrere Tests gleichzeitig durch und PMs denken intelligenter darüber nach, wie sie Änderungen nachverfolgen und das Engagement effektiv messen können.

Amplitude hilft uns, Ereignisse im Kontext zu verstehen, was zu einer Zunahme der Erstellung und Aufbewahrung von Inhalten geführt hat.

Amplitude hilft uns, Ereignisse im Kontext zu verstehen, was zu einer Zunahme der Erstellung und Aufbewahrung von Inhalten geführt hat. Beispielsweise haben wir eine Funktion namens „Made It“ entwickelt, die Benutzer auffordert, Notizen, Tags und Bilder hinzuzufügen, sobald sie ein Rezept zubereitet haben. Nach Dutzenden von Iterationen, die zu glanzlosen Ergebnissen führten, zoomten wir in Amplitude heraus und untersuchten, wo verschiedene Benutzeraktionen korrelierten. Es wurde sofort klar, dass einige Benutzer mehr Verbindungen wünschten. Sie sahen nicht den Wert des Postens um der Sache willen; Sie wollten jemanden, für den sie posten können.

Mithilfe dieser Erkenntnisse haben wir Menschen geholfen, andere zu finden und sich mit ihnen zu verbinden, die ihre Erkenntnisse in der App schätzen und teilen. Wir möchten dieses Wissen auf neue Weise nutzen und evaluieren derzeit Monetarisierungsstrategien für einen „Creator Fund“, der auf dem Engagement basiert, das durch Benutzerinhalte angetrieben wird. Je mehr wir darüber erfahren, wie Inhalte das Engagement fördern, desto mehr können wir anbieten.

Außerdem beantworten wir innerhalb von Amplitude eine Vielzahl strategischer und produktspezifischer Fragen. Derzeit arbeiten wir daran, den viralen Wendepunkt von Rezepten aufzudecken, zu verfolgen, ob soziale Belohnungen effektiv sind, um eine Gewohnheitsschleife voranzutreiben, und die magische Anzahl von Followern zu bestimmen, die einen aktiven Benutzer schaffen. Wir verstehen auch besser, welche und wie häufig Interaktionsereignisse an bestimmten Tagen stattfinden. Das Produktteam verteilt diese Erkenntnisse an Interessengruppen und andere Mitglieder des Samsung-Teams. Unsere Daten werden häufig in internen Untersuchungen zum Kochverhalten von Verbrauchern in den USA und Großbritannien zitiert und treiben Produktinnovationen und Marketingstrategien voran.

Robuste Funktionen helfen uns, von einem neuen Markt zu profitieren

Die Hauptstrategie von Whisk umfasst den Aufbau einer fortlaufenden Engagement-Engine und die Gewinnung einer besseren Sichtbarkeit der Benutzertypen. Eine große Priorität ist es, einen Markt zu verstehen und zu nutzen, der noch nicht erobert wurde: die vertikale Social Food Community.

Vor der Verwendung von Amplitude hatten wir einen einheitlichen Ansatz für wichtige Engagement-Aktionen mit hoher Wahrscheinlichkeit der Bindung. Heute ist es einfach, eine Clustering- und Korrelationsanalyse verschiedener Segmente innerhalb von Amplitude durchzuführen, verschiedene Personas zu identifizieren und individuellere und maßgeschneidertere Journeys zu erstellen. Und das alles mit einem einzigen Klick.

Whisk pflegt trotz seines schnellen Wachstums immer noch eine Start-up-Kultur, sodass sich jeder in der gesamten Organisation bei Amplitude anmeldet, um seine Arbeit zu erledigen. Diese Demokratisierung von Daten bedeutet, dass mehr Menschen Erkenntnisse sammeln können, und diese Erkenntnisse sind in der Regel wirkungsvoller als frühere Erkenntnisse von Mixpanel. Die Verwendung von Amplitude in Whisk umfasst Datenanalysten, PMs, Marketing- und Ingenieurteams sowie Führungskräfte. Sogar das Partnerschaftsteam mischt sich von Zeit zu Zeit ein. Amplitudendiagramme und Dashboards stehen dem gesamten Team öffentlich zur Verfügung, was viel Zeit spart.

Wir verwenden regelmäßig Compass, der zeigt, wie neue Benutzerereignisse mit der Aufbewahrung korrelieren; Personas, die Benutzer basierend auf den Ähnlichkeiten ihres Ereignisverhaltens in Cluster gruppieren; Segmentierung, die zeigt, was Benutzer in dem Produkt tun; und Trichteranalyse, die Aufschluss darüber gibt, wie erfolgreich Benutzer einen definierten Ereignispfad navigieren.

Ein weiteres wesentliches Feature für uns ist die iterative Integration. Vor unserer Einführung von Amplitude hatten wir darüber nachgedacht, Iterativ zu verwenden, um die Analysekonsistenz über Plattformen hinweg zu verbessern. Zum Glück für uns wurde Amplitude iterativ etwa zum Zeitpunkt unserer Bewertung erworben. Sie haben damit begonnen, Iteratively in ihre Data-Governance-Tools zu integrieren, die wir beim Aufbau des Teams nutzen, das herausragende Prozesse rund um die Release-Instrumentierung erstellt. Mit Amplitude lassen sich Transformationen zur Behebung unordentlicher historischer Daten viel einfacher einrichten und verwalten.

Wir haben unsere gesamte Veranstaltungsdokumentation auf data.amplitude.com migriert und bewegen uns langsam durch Hunderte von Veranstaltungen. Zum ersten Mal bekommen wir ein viel besseres Gefühl dafür, wo es inkonsistente Instrumentierung gibt und wo Eigenschaften fehlen. Wir können sehen, wo wir in der Vergangenheit Lücken hatten, und diese Fehler im Handumdrehen korrigieren. Daher können selbst alte Berichte mit diesen fehlerhaften Ereignissen wertvolle Einblicke bieten.

All diese neu gewonnenen Benutzereinblicke sind für unser Team spannend, weil sie uns zeigen, dass eine vertikale soziale Food-Community ansprechender sein kann als eine, die vollständig von Algorithmen gesteuert wird. Die Tatsache, dass wir sehen können, wie Benutzer tatsächlich kochen, dann reagieren und mehr von Personen speichern, denen sie folgen, zeigt, dass unsere Kernhypothese funktioniert.

Ein klarer Weg zu erstklassiger Infrastruktur

Das Experimentieren innerhalb von Amplitude beseitigt das Rätselraten bei der Messung der Auswirkungen von Produktänderungen und hilft uns, das Vertrauen in Daten wiederherzustellen. Amplitude ermöglichte es uns, die datenbasierte Kultur aufzubauen, für die wir bereits die nötigen Teile hatten.

Eine datenbasierte Kultur kann zu einem schnellen, effektiven und nachhaltigen Produktwachstum führen.

Während wir uns in Richtung verbesserter Tests und Nachverfolgung bewegen, ist Whisk in der Lage, eine erstklassige Daten- und Experimentierinfrastruktur zu schaffen – und ein Vorbild für den Rest der Samsung-Community zu werden. Unsere Unternehmenskultur ist datenorientierter als je zuvor, was zu einem schnellen, effektiven und nachhaltigen Wachstum von Whisk geführt hat.