Cómo convertir su seguimiento analítico en un proceso colaborativo continuo

Nota del editor: este artículo se publicó originalmente en el blog Iteratively el 1 de febrero de 2021.

Todos sabemos que cualquier organización que desarrolle productos y servicios digitales recopilará datos. También sabemos que simplemente recopilar datos no es lo mismo que usarlos de manera efectiva. Incluso si tiene un plan de seguimiento increíble, respaldado por un conjunto de herramientas sólido, su estrategia fallará si no se toma el tiempo para participar en una cosa clave: la colaboración.

Los análisis afectan a todos en una empresa basada en datos

Piense en crear una nueva función para su producto. Hay dos consideraciones principales en juego aquí: ¿qué nuevos puntos de datos traerá esta función y quiénes son las audiencias para esos puntos de datos? Bueno, si realmente desea tomar decisiones basadas en datos, más o menos todos serán una audiencia para los datos de sus clientes.

Las partes interesadas clave involucradas en el seguimiento analítico aportarán sus ideas y experiencia únicas a la historia: una combinación saludable de conocimiento del dominio y conocimientos técnicos. Tenemos:

• Ejecutivos/liderazgo
• Gerentes de producto
• Analistas/equipos de datos
• Desarrolladores

Cada uno de estos equipos tendrá sus propias tareas y objetivos distintos, pero en última instancia trabajarán con el mismo plan de seguimiento.

Sugerencia : tener demasiados cocineros puede ser una pesadilla: lea esta publicación para obtener más información sobre quién debe ser el propietario del plan de seguimiento.

Cómo estos equipos (deberían) colaborar entre sí en análisis.

Ejecutivos/liderazgo

Comencemos con los equipos que querrán la vista de más alto nivel del seguimiento de eventos. Al crear una nueva función, el ejecutivo se preocupará más por cuáles son los objetivos de esta nueva función y qué métricas se utilizarán para medir el éxito.

Eso significa que los equipos que trabajan bajo el liderazgo deben estar equipados para hacer informes de alta calidad. Un buen equipo de liderazgo no querrá tomar decisiones importantes sobre el futuro de la empresa basándose en corazonadas; querrán pruebas contundentes de lo que funciona y lo que no.

Comportamientos colaborativos clave de este equipo:

• El liderazgo debe trabajar más duro para inspirar la colaboración en toda la organización y fomentar una cultura que comprenda el valor de la toma de decisiones basada en datos.
• Celebre los éxitos que surgieron de la toma de decisiones basadas en datos.
• Crudamente, si a su gerente no le importa un buen seguimiento analítico, ¿por qué debería hacerlo a usted? ‍

Gerentes de producto

Los gerentes de producto conocen su producto íntimamente y cómo se ubica en el mercado/industria. Son responsables de enviar esta nueva función y, como tal, buscarán convertir esas métricas que le importan a los líderes en eventos reales que desean rastrear. Para generar informes confiables sobre esta nueva característica, el seguimiento de eventos debe integrarse desde el principio.

Si bien un gerente de producto está armado con una gran cantidad de experiencia en el dominio, es posible que no tenga las habilidades técnicas necesarias para definir el plan de seguimiento por sí mismo. Esto significa que tienen que colaborar con otros equipos para hacer el trabajo. Es menos probable que un buen gerente de producto dicte una lista de eventos que desea rastrear y espere que de eso se obtenga un informe perfecto. En su lugar, podrían discutir y acordar lo que es posible con analistas y desarrolladores, ya que estos son los equipos que implementarán el plan de seguimiento y crearán los informes.

Por lo tanto, los gerentes de producto sabrán qué métricas son importantes, pero pueden confiar en otros para convertirlas en eventos rastreables. Serán fundamentales para hacer las preguntas correctas de los datos, decidir cuándo realizar una prueba A/B y crear bucles de retroalimentación apropiados: observar el rendimiento de decisiones anteriores e iterar sobre ellas.

Comportamientos colaborativos clave de este equipo:

• Comprobaciones regulares con analistas que cubren qué eventos se están rastreando y por qué, y manteniendo a todos en la misma página con taxonomías y convenciones de nomenclatura.
• Trabajar con los desarrolladores para determinar qué cambios en el plan de seguimiento deben implementarse, y si esos cambios son posibles dada la infraestructura y cuánto tiempo llevaría hacerlo.
• Asegurarse de que brinden retroalimentación al liderazgo con informes de alta calidad.

Analistas

Su equipo de analistas de datos es como el centro de generación de informes de la empresa. Lo más probable es que sean los primeros en tener en sus manos los datos sin procesar (posiblemente los únicos). Trabajarán para unir, modelar y visualizar los datos. Ayudan a convertir los datos en conocimiento.

Una nota importante sobre el equipo de analistas : no deben verse como un recurso organizacional, es decir, las "personas a las que preguntar" cuando necesita algo relacionado con los datos. Si este es el caso, los analistas pueden descubrir que su capacidad se dedica a cumplir con las solicitudes diarias de otros equipos, en lugar de construir conocimientos y generar informes significativos.

Parte del proceso de colaboración del analista es permitir que otros equipos se sirvan a sí mismos tanto como sea posible. Un ejemplo básico de esto podría ser trabajar con gerentes de productos y especialistas en marketing para crear consultas predefinidas en una herramienta como Tableau, de modo que las preguntas más frecuentes puedan responderse con solo hacer clic en un botón. Los equipos de productos y marketing también pueden usar una plataforma de análisis digital de autoservicio como Amplitude para crear gráficos y analizar el comportamiento del cliente por su cuenta.

Comportamientos colaborativos clave de este equipo:

• Trabajar con los gerentes de producto para comprender más acerca de las personas detrás de los datos: pueden trabajar con datos abstractos, sin saber mucho sobre los usuarios finales, pero serán más efectivos si tienen una mayor comprensión de por qué estos datos son importantes.
• Facilitar conversaciones desafiantes sobre qué preguntas son más útiles para hacer sobre los datos y qué otros equipos quieren rastrear (por ejemplo, saber cuándo retroceder si los equipos solicitan recopilar más datos de los necesarios)

Desarrolladores

Por supuesto, los desarrolladores son los que realmente construyen el producto y, por lo tanto, implementan su plan de seguimiento. Técnicamente hablando, un ingeniero de software no tiene que saber mucho sobre la industria en la que opera o sobre el comportamiento del usuario final. Esto no es cierto en todos los ámbitos y ha llevado a suponer que a los desarrolladores no les importan los análisis.

En realidad, un equipo de ingeniería puede tener dificultades para abordar el análisis de manera significativa si no existe un proceso de colaboración sistematizado. Al crear una nueva función, recibir una hoja de cálculo de los eventos que se deben rastrear puede ser frustrante porque es una gran interrupción del flujo de trabajo. Alternar entre un IDE, una hoja de cálculo y un ticket de Jira es engorroso y muy fácilmente conduce a errores e inconsistencias.

Es mucho más probable que los buenos desarrolladores se preocupen por el rendimiento de los productos que crean; también saben más que nadie cómo funciona realmente el producto, por lo que están mejor equipados para implementar el plan de seguimiento de la manera más efectiva.

Comportamientos colaborativos clave de este equipo:

• Asegurarse de que los gerentes de productos entiendan las limitaciones de la infraestructura de sus productos, cuándo y dónde es apropiado el seguimiento y cuánto tiempo puede llevar la implementación
• Trabajando en estrecha colaboración con los analistas para crear canalizaciones de datos y análisis, y asegurándose de que todo vaya a donde debe ir.
• Ayudar a todos los demás equipos a comprender que para realizar un seguimiento de los eventos de manera efectiva, necesitan tiempo para incorporar el seguimiento en funciones desde el principio, no como una ocurrencia tardía.

Fomentar la colaboración en torno al seguimiento analítico

Con esta amplia comprensión de cómo los equipos pueden trabajar juntos en el seguimiento analítico, es de esperar que sea más fácil comenzar a desarrollar un proceso colaborativo. Está bastante claro que si todos trabajan para construir y mantener el mismo producto, la comunicación entre equipos será extremadamente importante.

Empiece a pensar en sus análisis como un punto de diseño clave en el backend de su producto. No es solo algo que agrega una vez que ha enviado una función, sino una parte integral del SDLC.

Muchas empresas, especialmente en la industria de la tecnología, ya se sentirán cómodas con el uso de herramientas de colaboración e intercambio de conocimientos como Jira, Slack y, por supuesto, Amplitude. Si le apasiona adoptar procesos de colaboración más sólidos en su organización, le recomendamos que construya su caso con la voluntad . Conseguir la aceptación de nuevos procesos suele ser la parte más difícil.

No hay necesidad de reinventar la rueda. Aplicar procesos existentes que ya funcionan.

Muy a menudo, la adopción de nuevos procesos (como la colaboración eficaz en análisis) no tiene casi nada que ver con la tecnología y todo que ver con la cultura. Cuando se trata de análisis, el conocimiento no existirá en una sola persona o equipo: todos deben trabajar juntos para aprovechar al máximo sus datos.

Es importante tener en cuenta que nadie adoptará un nuevo proceso (sin importar lo bueno que sea) a menos que vea el sentido de ello. Hablando en términos prácticos, una excelente manera de obtener la aceptación de un nuevo proceso en toda la empresa es demostrar el valor de ese proceso, comparándolo con otros preexistentes. Un par de ejemplos:

GitHub: No creo que estaría exagerando si dijera que prácticamente todas las personas/empresas/organizaciones que crean software usan GitHub. Es un proceso muy elegante, pero codificado de forma rígida: cada fragmento de código escrito está sujeto a bifurcación, confirmación y fusión. Así que Github es en realidad menos como una herramienta y más como un proceso: simplemente no funcionaría si todos no lo usaran.

Figma: una herramienta que demuestra perfectamente la colaboración fluida entre equipos; Figma permite a los diseñadores de productos entregar prototipos a los desarrolladores que muestran claramente cómo encajan todos los elementos. Consejo: use el planificador de eventos de amplitud en Figma.

Amplitude está aquí para ayudarte a colaborar

Es útil pensar en las funciones de gobierno de datos de Amplitude como GitHub para sus análisis. Amplitude facilita un proceso transparente y auditable en torno a la planificación de eventos en el que cada parte interesada clave puede participar independientemente de su capacidad técnica.

Los mejores procesos son los que ni siquiera nota: tenemos herramientas para desarrolladores para que no se interrumpa el flujo de trabajo de nadie, lo que permite a los ingenieros implementar de manera fácil y precisa el seguimiento de análisis con SDK de código abierto y con seguridad de tipos, una CLI y CI/CD. integración.

Amplitude es, ante todo, una plataforma colaborativa, que impone una fuente confiable de verdad para el análisis. Esto significa que quienes consumen los datos saben que pueden confiar en ellos. Si ha logrado una aceptación significativa de los nuevos procesos de colaboración, Amplitude sin duda puede contribuir a respaldarlo. Solicite una demostración gratuita y comience su exploración hoy.