중요한 질문에 집중하여 팀이 데이터로 실행할 수 있도록 지원

Insights/Action/Outcome: 사람들은 FINN.no에서 이전 분석 도구가 "너무 어려웠기" 때문에 사용하지 않았습니다. 먼저 질문을 함으로써 데이터 팀은 학습 루프를 만들고 Amplitude를 기존 프로세스에 구축하여 사용량과 이해도를 높였습니다.

데이터 분석에 대한 10년의 경험을 통해 저는 비분석가의 관점에서 볼 때 분석 도구를 사용하기 어려운 경우가 많다는 사실을 배웠습니다. 분석가 커뮤니티의 경우 이러한 솔루션은 자연스럽게 제공됩니다. 우리는 데이터에 대해 깊이 이해하고 있으며 종종 사람들이 도구를 이해하는 한 해당 데이터에 액세스할 수 있다고 가정합니다. 기업은 계속해서 도구 교육에 투자하지만 궁극적인 목표는 무시합니다. 제품 팀은 데이터 및 분석에 대해 알아보는 것이 아니라 제품에 대해 알아보려고 합니다.

사람들이 도구가 너무 복잡하다고 판단하고 사용하지 않으면 최고의 기능도 중요하지 않습니다. 이 문제를 해결하는 한 가지 방법은 더 자세하거나 자주 교육하는 것이 아닙니다. 일상적인 프로세스에 맞는 방식으로 그들에게 중요한 질문에 답하는 것입니다.

중고품에서 자동차, 여행, 부동산, 보험, 구인 광고에 이르기까지 모든 것을 취급하는 국내 최고의 온라인 마켓플레이스인 FINN.no의 경우도 마찬가지였습니다. 그것은 미국에서 가장 큰 기술 회사 중 하나이며 가장 잘 알려져 있고 평판이 좋은 브랜드입니다. 하루 3천만 페이지 조회수를 기록하는 200명의 개발자는 800개 이상의 마이크로서비스로 플랫폼을 지속적으로 혁신해야 하는 중요한 과제에 직면해 있습니다.

저는 4년 전 웹 분석 책임자로 FINN에 입사했습니다. 결국 저는 항상 데이터를 분석할 수 있도록 준비하는 것이 임무인 인사이트 데이터 팀의 관리자가 되었습니다. 데이터, 분석 및 조치 사이의 점을 연결하는 것이 항상 쉬운 것은 아닙니다.

우리는 모두 데이터 분석가가 아닌데 왜 모두가 자신의 도구를 배워야 합니까?

FINN은 Adobe Analytics를 사용하고 있었지만 여러 팀에서 Adobe Analytics가 사용하기 너무 어렵다고 느꼈기 때문에 분석 도구를 변경하기로 결정했습니다. 우리는 거의 영향을 미치지 않고 많은 도구 교육을 수행했으며 기능 요구 사항에 적합하지 않았습니다.

여러 팀에서 Adobe Analytics를 사용하기가 너무 어렵다고 느꼈습니다.우리는 거의 영향을 미치지 않고 많은 도구 교육을 수행했으며 기능 요구 사항에 적합하지 않았습니다.

다음으로 우리 마케팅 부서는 Google Analytics를 사용했고 회사의 비분석가들 사이에서 지배적인 견해는 Google Analytics가 셀프 서비스 데이터 기능으로 인해 매우 쉽게 배울 수 있다는 것이었습니다. 이를 수용하기 위해 우리는 구현 결과 고품질 데이터를 얻었습니다. 다시 한 번 도구 교육에 많은 노력을 기울였지만 Adobe Analytics와 마찬가지로 새 도구가 잘 채택되지 않았습니다. 사용자는 생각만큼 사용하기 쉽지 않았습니다. 분석 팀에게는 Google Analytics가 Adobe와 다른 것 사이의 중간 단계일 뿐이라는 것이 분명했습니다.

우리는 시장에서 대체 분석 솔루션을 조사하기 시작했고 모회사인 Schibsted의 다른 브랜드에서 Amplitude Analytics를 사용한다는 사실을 알게 되었습니다. 그들은 플랫폼에 대해 훌륭하다고 말했고 Schibsted 팀의 프로젝트에 대한 액세스 권한을 얻었을 때 기능을 보게 되었습니다.

이러한 기능 중 가장 중요한 기능은 유입경로와 모든 것을 이벤트로 전환하는 기능으로, 유입경로 내에서 페이지 보기, 클릭 이벤트 및 기타 유형의 상호작용 조합을 쉽게 이해할 수 있습니다. 또한 당면한 문제를 해결하기 위해 데이터 과학자가 아니어도 결과를 신속하게 얻는 데 도움이 되는 분석가를 위한 멋진 기능도 많이 있었습니다. 우리는 FINN이 우리 조직에 Amplitude Analytics를 채택하는 것이 현명할 것이라고 결정했습니다.

셀프 서비스 데이터에 대한 보다 전략적인 관점

우리가 뛰어 넘어야 했던 장애물은 Amplitude Analytics가 사용자에게 "너무 어렵지" 않다는 것을 팀에 가르치는 것이었습니다. 우리는 교육에 대해 다른 접근 방식을 취하고 셀프 서비스 데이터에 대해 보다 전략적이고 공유된 접근 방식으로 전환해야 한다는 것을 알고 있었습니다. 분석 팀으로서 우리는 셀프 서비스의 의미를 재정의해야 했습니다.

셀프 서비스 데이터는 반드시 사용자가 데이터 추출에서 변환, 분석 및 해석에 이르기까지 모든 단계를 수행한다는 의미는 아닙니다. 누군가에게 "50시간의 교육을 받은 후에는 이 질문에 스스로 답할 수 있어야 합니다."라고 말하는 것은 그다지 동기 부여가 되지 않습니다. 셀프 서비스 데이터는 우리의 인사이트 팀이 콘텐츠를 큐레이팅하고 사용자를 위해 정보를 맥락에 넣는다는 것을 의미할 수 있습니다.

정보가 행동으로 이어지지 않는다면 그것은 통찰력이 아닙니다.그냥 소음입니다.

도구에 대해 사람들을 교육하고 풀어주는 대신 최종 결과부터 시작하여 거꾸로 작업해야 했습니다. 제품 관리자의 목표가 제품을 이해하는 것이라면 분석가로서 출발점은 그들에게 가장 중요한 질문을 발견하고 이러한 질문에 답하도록 돕는 것입니다.

우리는 팀이 이러한 질문의 우선 순위를 정하고 데이터로 답할 수 있도록 반복 학습 루프를 개발했습니다. 우리는 팀이 프로젝트에 대한 많은 컨텍스트 정보를 가지고 있으며 이러한 정보를 머리에서 끌어내는 것이 어려울 수 있음을 알고 있습니다. 좋은 경청자가 되고 많은 질문을 하는 것으로 귀결됩니다. 세션에서 우리는 "만약 당신이 그 질문에 대한 답을 가지고 있다면 어떤 결정을 내릴 수 있게 해줄까요?" 정보가 행동으로 이어지지 않는다면 그것은 통찰력이 아닙니다. 그냥 소음입니다.

팀이 조치를 취하는 데 필요한 정보가 무엇인지 알게 되면 팀과 가장 관련성이 높은 질문에 대한 시각화 및 대시보드 구축을 시작합니다. 이러한 점을 연결하면 사람들이 도구 마법사가 되지 않고도 학습할 수 있습니다. 한때 신비해 보였던 데이터 포인트를 보고 질문과 어떤 관련이 있는지 확인할 수 있기 때문입니다.

Amplitude는 데이터 학습을 가능하게 하고 기존 워크플로와 통합합니다.

나는 대시보드가 ​​숫자가 죽어가는 곳이라고 믿었습니다. 너무 자주 그들은 사용되지 않고 눈에 띄지 않게 앉아 있었습니다. Amplitude Analytics를 사용하여 제 관점이 바뀌었습니다. 추적 계획 및 노트북과 같은 기능은 학습 프로세스를 가능하게 하고 데이터에 대한 컨텍스트를 제공하고 다음 단계에 대한 조언을 제공할 수 있는 위치를 설명하는 데 도움이 됩니다.

Amplitude를 기존 프로세스에 구축하면 팀에서 이 도구를 쉽게 채택하고 모두가 처음부터 조율할 수 있습니다.

학습 루프 프로세스는 한 사람이 아닌 전체 팀이 참여하기 때문에 팀의 변화에 ​​덜 취약합니다. Amplitude Analytics는 이해하기 쉬운 시각화를 제공하므로 모든 사람이 대시보드를 보고 첨부된 노트북을 읽고 속도를 높일 수 있습니다. Amplitude Analytics는 우리 팀에서 이미 매일 사용하는 도구인 Miro 및 Slack과도 통합됩니다. Amplitude를 기존 프로세스에 구축하면 팀에서 이 도구를 쉽게 채택하고 모두가 처음부터 조율할 수 있습니다.

Schibsted는 다른 북유럽 국가의 FINN과 유사한 마켓플레이스를 보유하고 있으며 모두 지난 12개월 동안 Amplitude를 구현하기 시작했습니다. 이제 우리 팀은 스웨덴과 핀란드 브랜드의 사람들로 구성된 크로스컨트리 팀이며, 우리 모두가 Amplitude Analytics를 활용하여 공동의 목표를 향해 나아가는 것을 보게 되어 기쁩니다. 학습 과정 전반에 걸쳐 데이터에 특히 관심을 갖게 된 사람을 위해 자습서와 사용 방법 가이드를 만들고 Amplitude Academy 콘텐츠에 대한 링크를 제공하여 독립적으로 더 자세히 조사할 수 있도록 할 계획입니다. 우리의 주요 목표는 제품, 성과 또는 캠페인 개선과 같은 팀별 목표를 달성하기 위해 사람들을 계속해서 적절한 장소로 안내하는 것입니다.

올바른 프로세스는 조직에서의 역할에 관계없이 모든 사람이 분석 기술을 개발하도록 동기를 부여합니다. 한 예로 누군가는 사람들이 연중 다른 시기에 어디를 여행하는지 알고 싶어했습니다. 우리는 이 질문에 답하기 위해 대시보드를 만들었고 나는 그에게 콘텐츠를 안내했습니다. 그는 그것이 유용하다는 것을 알았을 뿐만 아니라 Amplitude Analytics에 대해 계속 탐색할 수 있을 만큼 충분히 자신감을 느꼈습니다. 이제 그는 필요한 거의 모든 분석을 혼자서 수행합니다.

Amplitude Analytics로 마이그레이션한 후 더 많은 사람들이 더 넓은 범위의 대시보드와 분석을 보고 전보다 더 많은 사람들로부터 더 많은 질문을 받습니다.

우리는 항상 FINN에서 분석 도구에 대한 광범위한 액세스 권한을 가지고 있었지만 소수의 핵심 그룹만이 분석 도구를 사용했습니다. Amplitude Analytics로 마이그레이션한 후 더 많은 사람들이 더 넓은 범위의 대시보드와 분석을 보고 전보다 더 많은 사람들로부터 더 많은 질문을 받습니다.

사용자 신뢰 구축은 데이터 주도 문화를 성장시키는 가장 좋은 방법입니다.

저는 FINN의 비분석가를 제 고객으로, 데이터를 제 제품으로 생각하게 되었습니다. 제 목표는 사람들이 데이터를 사용하여 업무를 더 잘 수행하도록 하는 것입니다. 데이터 팀 구성원은 사람들이 질문에 답할 수 있도록 돕는 전략적 조언자가 되었습니다. 이 과정을 통해 사람들은 도구에 더 익숙해졌습니다.

FINN에게 Amplitude는 단순한 분석 플랫폼이 아니라 학습 허브입니다. Amplitude Analytics는 조직의 여러 포켓에 분산된 독립 실행형 솔루션이 아닙니다. 널리 퍼져 있고 쉽게 채택할 수 있다는 것은 분석이 모든 사람의 프로세스의 일부라는 것을 의미합니다.

Amplitude Analytics를 사용하여 프로세스와 인력에 투자함으로써 데이터 팀은 동료들에게 좋은 데이터 경험을 제공하여 사용자가 스스로 무언가를 시도할 수 있다는 확신을 갖게 합니다.

"기어, 걷기, 뛰기"를 장려하는 것은 좋지만 사람들이 데이터에 대해 불안감을 느끼면 회사는 항상 크롤링 단계에 갇히게 됩니다. Amplitude Analytics를 사용하여 프로세스와 사람에 투자함으로써 데이터 팀은 동료에게 우수한 데이터 경험을 제공할 수 있으며, 이를 통해 사용자는 스스로 무언가를 시도하고 데이터를 계속 즐길 수 있다는 확신을 갖게 됩니다. 결국 우리는 뛸 수 있는 충분한 사람들을 갖게 될 것이고 데이터 주도 문화를 발전시킬 것입니다. 거기에서 우리는 모두 함께 고급 분석과 그로부터 나오는 다른 모든 좋은 것들로 이동할 수 있습니다.

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