重要な質問に集中することで、チームがデータを処理できるようにする

インサイト/アクション/結果: FINN.no では、「難しすぎる」という理由で以前の分析ツールを使用していませんでした。 最初に質問することで、データ チームは学習ループを作成し、Amplitude を既存のプロセスに組み込み、使用と理解を高めました。

データ分析の 10 年間の経験で、私はこの真実を学びました。分析者以外の視点から見ると、分析ツールはしばしば使いにくいものです。 アナリスト コミュニティにとって、これらのソリューションは当然のことです。 私たちはデータを深く理解しており、多くの場合、人々がツールを理解している限り、そのデータにアクセスできると想定しています。 企業は何度もツールのトレーニングに投資していますが、最終的な目標を無視しています。 製品チームは、データや分析についてではなく、製品について学びたいと考えています。

ツールが複雑すぎると判断して使用しない場合は、たとえ最高の機能であっても意味がありません。 この問題に対処する 1 つの方法は、より詳細なトレーニングや頻繁なトレーニングを行うことではありません。 それは、彼らにとって重要な質問に、彼らの日々のプロセスに適合する方法で答えることです。

これは、中古品から車、旅行、不動産、保険、求人情報に至るまで、あらゆるものを扱う国内有数のオンライン マーケットプレイスである FINN.no にも当てはまります。 これは、国内最大のテクノロジー企業の 1 つであり、最も有名で評判の良いブランドです。 1 日に 3,000 万ページ ビューを超える当社の 200 人の開発者は、800 を超えるマイクロサービスを備えたプラットフォームの革新を続けるという大きな課題に直面しています。

私は 4 年前に Web 分析のリーダーとして FINN に入社しました。 最終的に、私はインサイト データ チームのマネージャーになりました。このチームの使命は、常にデータを分析できる状態に保つことです。 データ、分析、行動の間の点をつなぐことは、必ずしも容易ではありませんでした。

私たちは全員がデータ アナリストであるわけではありません。

FINN は Adob​​e Analytics を使用していましたが、さまざまなチームが使いにくすぎると感じたため、分析ツールを変更することにしました。 ほとんど影響のない多くのツール トレーニングを実施しましたが、機能のニーズに適していませんでした。

さまざまなチームが、Adobe Analytics は使いにくいと感じていました。ほとんど影響のない多くのツール トレーニングを実施しましたが、機能のニーズに適していませんでした。

次に、当社のマーケティング部門は Google アナリティクスを使用しました。会社の非アナリストの間では、Google アナリティクスはセルフサービス データ機能を備えているため、非常に簡単に習得できるというのが一般的な見方でした。 これに対応するために、実装によって高品質のデータが得られるようにしました。 繰り返しになりますが、ツールのトレーニングに多大な労力を費やしましたが、Adobe Analytics と同様に、新しいツールはうまく採用されませんでした。 ユーザーは、思ったほど使いやすいとは思いませんでした。 分析チームにとって、Google Analytics が Adob​​e と他の何かとの間の中間段階にすぎないことは明らかでした。

私たちは市場で代替分析ソリューションの調査を開始し、親会社である Schibsted の他のブランドが Amplitude Analytics を使用していることを知りました。 彼らはプラットフォームについて素晴らしいことを言っていました.Schibstedチームからプロジェクトにアクセスできるようになったとき、私はその機能を見ることができました.

これらの機能の中で最も重要なのは、ファネルと、すべてをイベ​​ントに変換する機能でした。これにより、ファネル内のページ ビュー、クリック イベント、およびその他の種類のインタラクションの組み合わせを簡単に理解できるようになりました。 また、目の前の問題を解決するためにデータ サイエンティストでなくても、すぐに結果を得るのに役立つアナリスト向けの優れた機能がたくさんありました。 私たちは、FINN が組織に Amplitude Analytics を採用することが賢明であると判断しました。

セルフサービス データのより戦略的なビュー

私たちが乗り越えなければならなかったハードルは、Amplitude Analytics がユーザーにとって「難しすぎる」ものではないことをチームに教えることでした。 トレーニングに対して別のアプローチを採用し、セルフサービス データに対するより戦略的な共有アプローチに移行する必要があることはわかっていました。 分析チームとして、セルフサービスの意味を再定義する必要がありました。

セルフサービス データとは、必ずしもユーザーがデータ抽出から変換、分析、解釈までのすべてのステップを実行することを意味するものではありません。 「50 時間のトレーニングの後、この質問に自分で答えられるようになるはずです」と誰かに言うのは、あまりやる気を起こさせません。 セルフサービス データとは、インサイト チームがコンテンツをキュレートし、ユーザーのコンテキストに情報を配置することを意味する場合があります。

情報が行動につながらなければ、それは洞察ではありません。それはただのノイズです。

ツールについて人々を訓練して解放する代わりに、最終結果から始めて逆方向に作業する必要がありました。 製品マネージャーの目標が製品を理解することである場合、アナリストとしての私たちの出発点は、彼らにとって最も重要な質問を発見し、それらの質問に答えるのを助けることです.

チームがデータを使用してこれらの質問に優先順位を付けて回答できるように、反復学習ループを開発しました。 チームはプロジェクトに関する多くのコンテキスト情報を持っており、その情報を頭から引き出すのは難しい場合があることを私たちは知っています。 それは、聞き上手であり、多くの質問をすることに帰着します。 私たちのセッションでは、「その質問に対する答えがあったとしたら、どのような決定を下すことができますか?」と尋ねて、チームに各質問について熟考するよう促します。 情報が行動につながらなければ、それは洞察ではありません。 それはただのノイズです。

チームが行動を起こすために必要な情報がわかったら、チームに最も関連性の高い質問を中心に視覚化とダッシュボードの構築を開始します。 これらの点をつなぐことで、人々はツールの魔術師にならずに学ぶことができます。これは、かつては不可解に見えたデータ ポイントを見て、それが自分の質問にどのように関連しているかを理解できるためです。

Amplitude はデータ学習を可能にし、既存のワークフローと統合します

以前は、ダッシュボードは数字が死ぬ場所だと思っていました。 多くの場合、それらは使用されず、気付かれずに座っていました。 Amplitude Analytics を使用することで、私の見方が変わりました。 追跡計画やノートブックなどの機能は、学習プロセスを可能にし、データにコンテキストを与える場所を説明し、次のステップについてアドバイスするのに役立ちます.

Amplitude を既存のプロセスに組み込むことで、チームはこのツールを簡単に採用できるようになり、全員が最初から足並みを揃えるのに役立ちます。

学習ループ プロセスにより、1 人ではなくチーム全体が関与するため、チーム内の変化に対する脆弱性が軽減されます。 Amplitude Analytics はわかりやすいビジュアライゼーションを備えているため、誰もがダッシュボードを見て、添付のノートブックを読んで、すぐに理解できます。 Amplitude Analytics は、私たちのチームがすでに日常的に使用しているツールである Miro や Slack とも統合されています。 Amplitude を既存のプロセスに組み込むことで、チームはこのツールを簡単に採用できるようになり、全員が最初から足並みを揃えるのに役立ちます。

Schibsted は他の北欧諸国に FINN と同様のマーケットプレイスを持っており、過去 12 か月ですべてが Amplitude の実装を開始しました。 現在、私たちはクロスカントリー チームであり、私のチームにはスウェーデンとフィンランドのブランドの人々がいます。私たち全員が Amplitude Analytics を活用して共通の目標に向かって取り組んでいるのを見るのは素晴らしいことです。 学習プロセスを通じてデータに特に関心を持つようになったすべての人のために、チュートリアルとハウツー ガイドを作成し、Amplitude Academy コンテンツへのリンクを提供して、彼らが独自にさらに調査できるようにする予定です。 私たちの主な目標は、製品、パフォーマンス、キャンペーンの改善など、チーム固有の目標を達成するために人々を適切な場所に導き続けることです。

適切なプロセスは、組織内での役割に関係なく、全員が分析スキルを開発する動機となります。 ある例では、ある人が、1 年のさまざまな時期に人々がどこを旅行するか知りたいと考えていました。 私たちはこの質問に答えるダッシュボードを作成し、私は彼にコンテンツを説明しました。 彼はそれが有用であることに気付いただけでなく、Amplitude Analytics に十分な自信を持って探求を続けることができました。 現在、彼は必要な分析のほとんどすべてを自分で行っています。

Amplitude Analytics に移行した後、より多くの人々がより多くのダッシュボードと分析を参照できるようになり、以前よりも多くの人々からより多くの質問を受けるようになりました。

FINN では常に分析ツールに広くアクセスできましたが、分析ツールを使用していたのは少数のコア グループだけでした。 Amplitude Analytics に移行した後、より多くの人々がより多くのダッシュボードと分析を参照できるようになり、以前よりも多くの人々からより多くの質問を受けるようになりました。

ユーザーの信頼を築くことは、データ主導の文化を育てる最善の方法です

私は、FINN の非アナリストを顧客と考え、データを製品と考えるようになりました。 私の目標は、人々がデータを使用してより良い仕事をすることです。 データ チームのメンバーは、人々が質問に答えられるように支援するための戦略的アドバイザーになりました。 このプロセスを通じて、人々はツールに慣れてきましたが、その逆ではありません。

FINN にとって、Amplitude は単なる分析プラットフォームではなく、学習ハブです。 Amplitude Analytics は、組織のさまざまなポケットに分散されたスタンドアロンのソリューションではありません。 広く普及しており、導入が容易であることは、分析がすべての人のプロセスの一部であることを意味します。

Amplitude Analytics を使用してプロセスと人に投資することで、当社のデータ チームは同僚に優れたデータ エクスペリエンスを提供し、ユーザーが自分で何かを試す自信を築きます。

「クロール、ウォーク、ラン」を奨励することは素晴らしいことですが、人々がデータに不安を感じていると、会社は常にクロールの段階で立ち往生してしまいます。 Amplitude Analytics を使用してプロセスと人員に投資することで、データ チームは同僚に優れたデータ エクスペリエンスを提供できます。これにより、ユーザーは自分で何かを試し、データを楽しみ続ける自信を得ることができます。 最終的には、実行できる十分な人数を確保し、データ主導の文化を発展させることができます。 そこから、高度な分析とそこから得られるその他すべての優れた機能に一緒に移行できます。

最適なカスタマー ジャーニーのためにデータ スタックを統合する方法の詳細については、以下の電子ブックをダウンロードしてください。