Cara Mengubah Pelacakan Analytics Anda menjadi Proses Kolaboratif yang Berkelanjutan

Catatan editor: artikel ini awalnya diterbitkan di blog Iteratively pada 1 Februari 2021.

Kita semua tahu bahwa setiap organisasi yang membangun produk dan layanan digital akan mengumpulkan data. Kami juga tahu bahwa hanya mengumpulkan data tidak sama dengan benar-benar menggunakannya secara efektif. Bahkan jika Anda memiliki rencana pelacakan yang luar biasa, didukung oleh perangkat yang kuat, strategi Anda akan gagal jika Anda tidak meluangkan waktu untuk terlibat dalam satu hal utama: kolaborasi.

Analytics menyentuh semua orang di perusahaan yang dipimpin data

Pikirkan tentang membuat fitur baru untuk produk Anda. Ada dua pertimbangan utama yang berperan di sini: poin data baru apa yang akan dibawa oleh fitur ini, dan siapa audiens untuk poin data tersebut? Nah, jika Anda benar-benar ingin membuat keputusan berdasarkan data, kurang lebih setiap orang akan menjadi audiens untuk data pelanggan Anda.

Pemangku kepentingan utama yang terlibat dalam pelacakan analitik semuanya akan membawa ide dan keahlian unik mereka ke dalam cerita—perpaduan yang sehat antara pengetahuan domain dan pengetahuan teknis. Kita punya:

• Eksekutif/kepemimpinan
• Manajer produk
• Analis/tim data
• Pengembang

Masing-masing tim ini akan memiliki tugas dan tujuan yang berbeda, tetapi pada akhirnya mereka akan bekerja dari rencana pelacakan yang sama.

Tip : Memiliki terlalu banyak juru masak bisa menjadi mimpi buruk—baca postingan ini untuk mempelajari lebih lanjut tentang siapa yang harus memiliki rencana pelacakan.

Bagaimana tim ini (harus) berkolaborasi satu sama lain dalam analitik.

Eksekutif/kepemimpinan

Mari kita mulai dengan tim yang menginginkan tampilan paling tinggi dari pelacakan peristiwa. Saat membuat fitur baru, eksekutif akan sangat memperhatikan apa tujuan dari fitur baru ini, dan metrik apa yang akan digunakan untuk mengukur kesuksesan.

Itu berarti tim yang bekerja di bawah kepemimpinan perlu diperlengkapi untuk melakukan pelaporan berkualitas tinggi. Tim kepemimpinan yang baik tidak ingin membuat keputusan penting tentang masa depan perusahaan berdasarkan firasat—mereka akan menginginkan bukti kuat tentang apa yang berhasil dan apa yang tidak.

Perilaku kolaboratif utama dari tim ini:

• Kepemimpinan harus bekerja paling keras untuk menginspirasi kolaborasi di seluruh organisasi, dan mengembangkan budaya yang memahami nilai pengambilan keputusan berdasarkan data.
• Rayakan kesuksesan yang lahir dari pengambilan keputusan berdasarkan data.
• Kasarnya, jika manajer Anda tidak peduli dengan pelacakan analitik yang baik, lalu mengapa Anda harus melakukannya? ‍

Manajer produk

Manajer produk mengenal produk Anda secara dekat, dan bagaimana posisinya di pasar/industri. Mereka bertanggung jawab untuk mengirimkan fitur baru ini, dan dengan demikian akan berupaya mengubah metrik yang menjadi perhatian pimpinan menjadi peristiwa aktual yang ingin mereka lacak. Untuk membuat laporan yang andal tentang fitur baru ini, pelacakan peristiwa harus dibuat sejak awal.

Sementara seorang manajer produk dipersenjatai dengan banyak keahlian domain, mereka mungkin tidak memiliki keterampilan teknis yang diperlukan untuk menentukan sendiri rencana pelacakan. Ini berarti mereka harus berkolaborasi dengan tim lain untuk menyelesaikan pekerjaan. Manajer produk yang baik cenderung mendikte daftar acara yang ingin mereka lacak, dan mengharapkan laporan yang sempurna dihasilkan dari itu. Sebaliknya, mereka mungkin berdiskusi dan menyetujui apa yang mungkin dilakukan dengan analis dan pengembang, karena tim inilah yang akan menerapkan rencana pelacakan dan membuat laporan.

Jadi manajer produk akan mengetahui metrik apa yang penting, tetapi mungkin mengandalkan orang lain untuk mengubahnya menjadi peristiwa yang dapat dilacak. Mereka akan berperan penting dalam mengajukan pertanyaan yang tepat tentang data, memutuskan kapan akan menguji A/B, dan membuat putaran umpan balik yang sesuai: melihat kinerja keputusan sebelumnya, dan mengulanginya.

Perilaku kolaboratif utama dari tim ini:

• Check-in rutin dengan analis yang mencakup peristiwa apa yang dilacak dan mengapa, dan membuat semua orang memiliki pemahaman yang sama dengan taksonomi dan konvensi penamaan
• Bekerja sama dengan pengembang untuk menentukan perubahan apa pada rencana pelacakan yang perlu diterapkan, dan apakah perubahan itu mungkin dilakukan mengingat infrastruktur dan berapa lama waktu yang dibutuhkan untuk melakukannya
• Memastikan mereka memberikan umpan balik kepada pimpinan dengan laporan berkualitas tinggi

Analis

Tim analis data Anda seperti pusat pelaporan perusahaan. Mereka kemungkinan besar adalah orang-orang yang mendapatkan data mentah terlebih dahulu (mungkin satu-satunya). Mereka akan bekerja untuk bergabung, memodelkan, dan memvisualisasikan data. Mereka membantu mengubah data menjadi wawasan.

Catatan penting untuk tim analis : mereka tidak boleh dilihat sebagai sumber daya organisasi, yaitu "orang untuk bertanya" ketika Anda membutuhkan sesuatu yang berhubungan dengan data. Jika demikian, analis mungkin menemukan bahwa kapasitas mereka digunakan untuk memenuhi permintaan harian dari tim lain, sebagai lawan dari membangun wawasan dan menghasilkan laporan yang bermakna.

Bagian dari proses kolaboratif analis adalah memungkinkan tim lain untuk melayani diri sendiri sebanyak mungkin. Contoh dasar dari hal ini mungkin bekerja dengan manajer produk dan pemasar untuk membuat kueri yang telah ditentukan ke dalam alat seperti Tableau, sehingga pertanyaan yang paling sering diajukan dapat dijawab dengan mengklik tombol. Tim produk dan pemasaran juga dapat menggunakan platform analitik digital swalayan seperti Amplitudo untuk membuat bagan dan menganalisis perilaku pelanggan sendiri.

Perilaku kolaboratif utama dari tim ini:

• Bekerja dengan manajer produk untuk memahami lebih banyak tentang orang-orang di balik data: mereka dapat bekerja dengan data abstrak, tanpa mengetahui banyak tentang pengguna akhir, tetapi akan lebih efektif jika mereka memiliki pemahaman yang lebih baik tentang mengapa data ini penting
• Memfasilitasi percakapan yang menantang tentang pertanyaan apa yang paling berguna untuk ditanyakan tentang data, dan apa yang ingin dilacak oleh tim lain (misalnya, mengetahui kapan harus mundur jika tim meminta untuk mengumpulkan lebih banyak data daripada yang dibutuhkan)

Pengembang

Tentu saja, pengembang adalah orang yang benar-benar membuat produk, dan menerapkan rencana pelacakan Anda. Secara teknis, seorang insinyur perangkat lunak tidak perlu tahu banyak tentang industri tempat Anda beroperasi, atau tentang perilaku pengguna akhir. Ini tidak benar secara keseluruhan, dan telah mengarah pada asumsi bahwa pengembang tidak peduli dengan analitik.

Pada kenyataannya, tim teknik mungkin kesulitan untuk bergabung dengan analitik dengan cara yang berarti jika tidak ada proses kolaboratif yang sistematis. Saat membuat fitur baru, menerima spreadsheet tentang peristiwa yang akan dilacak dapat membuat frustasi karena ini merupakan gangguan besar pada alur kerja. Beralih bolak-balik antara IDE, spreadsheet, dan tiket Jira tidak praktis, dan sangat mudah menyebabkan kesalahan dan ketidakkonsistenan.

Pengembang yang baik cenderung lebih peduli tentang kinerja produk yang mereka buat—mereka juga tahu lebih banyak daripada siapa pun tentang cara kerja produk yang sebenarnya, jadi paling siap untuk menerapkan rencana pelacakan dengan cara yang paling efektif.

Perilaku kolaboratif utama dari tim ini:

• Memastikan manajer produk memahami keterbatasan infrastruktur produk mereka, kapan dan di mana pelacakan sesuai, dan berapa lama waktu yang diperlukan untuk implementasi
• Bekerja sama dengan analis untuk membangun saluran data dan analitik, dan memastikan semuanya berjalan sesuai tujuan
• Membantu semua tim lain memahami bahwa untuk melacak peristiwa secara efektif, mereka memerlukan waktu untuk membuat pelacakan menjadi fitur sejak awal, bukan sebagai renungan

Membina kolaborasi seputar pelacakan analitik

Dengan pemahaman yang luas tentang bagaimana tim dapat bekerja sama dalam pelacakan analitik, diharapkan akan lebih mudah untuk mulai mengembangkan proses kolaboratif. Cukup jelas bahwa jika setiap orang bekerja untuk membangun dan memelihara produk yang sama, komunikasi lintas tim akan menjadi sangat penting.

Mulailah berpikir tentang analitik Anda sebagai titik desain utama di backend produk Anda. Ini bukan hanya sesuatu yang Anda lakukan setelah mengirimkan fitur, tetapi merupakan bagian integral dari SDLC.

Banyak perusahaan, terutama di industri teknologi, sudah merasa nyaman menggunakan alat kolaborasi dan berbagi pengetahuan seperti Jira, Slack, dan tentu saja, Amplitudo. Jika Anda bersemangat mengadopsi proses kolaboratif yang lebih kuat di organisasi Anda, kami sarankan Anda membangun kasus Anda sesuai keinginan . Mendapatkan dukungan untuk proses baru seringkali merupakan bagian tersulit.

Tidak perlu menemukan kembali roda. Terapkan proses yang ada yang sudah berfungsi.

Cukup sering, mengadopsi proses baru (seperti berkolaborasi secara efektif dalam analitik) hampir tidak ada hubungannya dengan teknologi dan semuanya berkaitan dengan budaya. Dalam hal analitik, pengetahuan tidak akan ada pada satu orang atau tim—setiap orang perlu bekerja sama untuk mendapatkan hasil maksimal dari data Anda.

Penting untuk dicatat bahwa tidak ada yang akan mengadopsi proses baru (tidak peduli seberapa bagusnya) kecuali mereka mengerti maksudnya. Secara praktis, cara yang bagus untuk mendapatkan dukungan di seluruh perusahaan pada proses baru adalah dengan menunjukkan nilai dari proses tersebut, dengan membandingkannya dengan proses lain yang sudah ada sebelumnya. Beberapa contoh:

GitHub: Saya rasa saya tidak akan melebih-lebihkan jika saya mengatakan bahwa hampir setiap orang/perusahaan/organisasi yang membuat perangkat lunak, menggunakan GitHub. Ini adalah proses yang sangat elegan, tetapi dengan kode keras: setiap potongan kode yang ditulis tunduk pada percabangan, komit, dan penggabungan. Jadi Github sebenarnya kurang seperti alat dan lebih seperti proses: itu tidak akan berfungsi jika semua orang tidak menggunakannya.

Figma: alat yang dengan sempurna mendemonstrasikan kolaborasi lintas tim yang mulus; Figma memungkinkan desainer produk untuk menyerahkan prototipe kepada pengembang yang dengan jelas menunjukkan bagaimana semua elemen cocok satu sama lain. Tip: Gunakan Perencana Acara Amplitudo di Figma.

Amplitudo siap membantu Anda berkolaborasi

Sangat berguna untuk menganggap fitur tata kelola data Amplitudo sebagai GitHub untuk analitik Anda. Amplitudo memfasilitasi proses yang transparan dan dapat diaudit seputar perencanaan acara yang dapat melibatkan setiap pemangku kepentingan utama terlepas dari kemampuan teknisnya.

Proses terbaik adalah proses yang bahkan tidak Anda sadari: kami memiliki alat pengembang sehingga tidak ada alur kerja yang terganggu, memungkinkan para insinyur menerapkan pelacakan analitik dengan mudah dan akurat dengan SDK sumber terbuka, CLI, dan CI/CD yang aman untuk tipe integrasi.

Amplitudo adalah platform kolaboratif pertama dan terpenting, menegakkan sumber kebenaran yang andal untuk analitik. Ini berarti bahwa mereka yang mengkonsumsi data tahu bahwa mereka dapat mempercayainya. Jika Anda telah mendapatkan dukungan yang signifikan untuk proses kolaboratif baru, Amplitudo pasti dapat berperan dalam mendukungnya. Minta demo gratis dan mulai penjelajahan Anda hari ini.