Momenty „Aha” analityki cyfrowej

Chwile „Aha” to jedna z moich ulubionych rzeczy w życiu. Raz na jakiś czas uczysz się czegoś nowego, patrzysz na coś z innej perspektywy lub coś po prostu klika. W tym momencie twój mózg rejestruje nową naukę lub coś, co niektórzy nazywają momentem „aha”.

Zespoły ds. produktów często rozmawiają o tym, jak doprowadzić nowych użytkowników do momentu „aha”. Momenty „Aha” reprezentują moment, w którym użytkownicy zdają sobie sprawę, dlaczego potrzebują lub kochają dany produkt. Kiedy Uber po raz pierwszy pojawił się na scenie, byłem sceptycznie nastawiony do wsiadania do samochodu nieznajomego. Ale pewnego dnia desperacko potrzebowałem taksówki i nie mogłem jej znaleźć, więc spróbowałem Ubera. W ciągu kilku minut samochód przyjechał bezpośrednio do mnie, zawiózł mnie tam, gdzie potrzebowałem, i nie musiałem się martwić o płacenie gotówką lub kartą kredytową, zamiast tego po prostu wysiadłem z samochodu. To był mój moment „aha” w Uberze i od tego czasu nie korzystałem z wielu taksówek ani wypożyczonych pojazdów.

Jednym z powodów, dla których zostałem w branży analityki cyfrowej tak długo, jest to, że uwielbiam momenty „aha”. Jeden z moich pierwszych momentów „aha” nastąpił, kiedy pracowałem w CME. Wkrótce po skorzystaniu z naszego produktu do analityki cyfrowej śledziłem, czego użytkownicy szukali w witrynie. Dowiedziałem się, że dziesięć wyszukiwanych fraz stanowiło siedemdziesiąt pięć procent wszystkich wyszukiwań. Następnie wykorzystałem tę nową wiedzę, aby umieścić „Polecane linki” (które mój zespół później żartobliwie nazwał „Greco-mended Links” ze względu na moje nazwisko) obok pola wyszukiwania. W ciągu tygodnia liczba wyszukiwań w naszej witrynie spadła o około siedemdziesiąt procent. Wykorzystując moment „aha”, zmieniłem wgląd w lepsze wrażenia użytkownika.

Niestety, jednym z wyzwań w analityce cyfrowej jest to, że musisz wykonać dużo pracy, zanim dojdziesz do momentu „aha”. Najpierw musisz określić pytania, na które chcesz odpowiedzieć, oraz dane, które musisz zebrać. Następnie musisz zaimplementować, aby wprowadzić dane do produktu do analizy cyfrowej. Następnie musisz zweryfikować, czy dane są dokładne. Następnie musisz przeszkolić użytkowników w zakresie tworzenia wykresów/raportów. Następnie musisz mieć ludzi, którzy rozumieją dane, witrynę/aplikację i biznes, aby mogli poprawnie interpretować i analizować dane. Wszystkie poprzednie elementy muszą pójść gładko, zanim będziesz miał okazję znaleźć momenty „aha”.

Wielu dostawców z branży analityki cyfrowej twierdzi, że ich produkty pomagają organizacjom w tworzeniu lepszych doświadczeń lub podejmowaniu decyzji w większym stopniu opartych na danych. Naszą misją w Amplitude jest pomaganie organizacjom w tworzeniu lepszych produktów [poprzez dane]. Twierdzę jednak, że rzeczywistą wartością produktów do analityki cyfrowej jest ich zdolność do generowania momentów „aha” . Tworzenie lepszych doświadczeń cyfrowych i budowanie lepszych produktów jest produktem ubocznym zespołów marketingowych, produktowych i danych, które przeżywają momenty „aha”. Dlatego organizacje powinny delektować się okazjami, w których mają momenty „aha” i zastanowić się, jak łatwo lub trudno jest wygenerować momenty „aha” podczas oceny produktów do analityki cyfrowej.

Czy Twój zespół dokumentuje/ocenia momenty „Aha”?

Jedną z najbardziej frustrujących części analityki cyfrowej jest niepowodzenie zespołów w dokumentowaniu lub określaniu ilościowym momentów „aha”. Widziałem, jak różni ludzie z różnych zespołów wykorzystują cyfrowe produkty analityczne, aby uczyć się niesamowitych rzeczy. Pewnego dnia rozmawiałem przez telefon z klientem Amplitude, podczas którego przejrzeliśmy kilka raportów i mieliśmy pięć momentów „aha”. W ciągu zaledwie kilku minut dowiedzieliśmy się, że czterdzieści sześć procent czasu, kiedy klienci oglądają co najmniej jeden przedmiot, dodają co najmniej jeden przedmiot do koszyka. Następnie przyjrzeliśmy się dokładniej, aby określić, jak ten współczynnik konwersji zmieniał się w zależności od kategorii produktów. Tam dowiedzieliśmy się, że kategoria Koszule męskie była kategorią o największej konwersji, a Biżuteria damska najniższą.

Niestety, chociaż wspaniale było generować te błyskawiczne momenty „aha”, uderzył mnie fakt, że tylko kilka osób się ich uczyło. W tym przypadku tylko uczestnicy spotkania dowiedzieli się o tych spostrzeżeniach. Być może w późniejszym terminie powstałby notatnik Amplitude, w którym upamiętniono by te chwile „aha”, ale ludzie są zajęci i zajmują się innymi sprawami. Skłoniło mnie to do zastanowienia się, ile chwil „aha” ginie w organizacji każdego dnia. Jak wiele możliwości zostaje utraconych, ponieważ właściwi ludzie nie poznali właściwych spostrzeżeń we właściwym czasie? Większość organizacji, z którymi pracowałem, fatalnie radzi sobie z dokumentowaniem lub kwantyfikacją momentów „aha” i spostrzeżeń, do których mogą one prowadzić. Statystyki prowadzą zespoły produktowe do próbowania nowych rzeczy i uczenia się na podstawie eksperymentów. Chwile „Aha” są często na wagę złota, ale nie wierzę, że organizacje lub dostawcy analityki cyfrowej traktują je z szacunkiem, na jaki zasługują.

Jedno podejście, jakie mogą zastosować zespoły ds. analityki cyfrowej, polega na ręcznym dokumentowaniu momentów „aha”. Zespoły mogą znaleźć miejsce do skatalogowania kluczowych rzeczy, których nauczyły się z danych i udostępnienia tych wniosków organizacji. Kiedy pracowałem w Salesforce, próbowaliśmy to zrobić. Na naszym terenie mieliśmy dużą ścianę z białą tablicą i kiedy dowiadywaliśmy się ważnych rzeczy, doklejaliśmy ją do ściany. Później dokumentowalibyśmy te nauki elektronicznie na wewnętrznej wiki. Niestety wymagało to dużo pracy i nadal nie mieliśmy świetnego sposobu na podzielenie się tymi chwilami „aha” ze wszystkimi w organizacji.

Jak produkty analityki cyfrowej mogą maksymalizować momenty „Aha”.

Jak więc cyfrowe produkty analityczne mogą zmaksymalizować generowanie i udostępnianie momentów „aha”? Po pierwsze, cyfrowe produkty analityczne muszą tworzyć środowisko maksymalizujące generowanie momentu „aha”. Jednym ze sposobów na zwiększenie liczby chwil „aha” są funkcje współpracy. Jeśli analitycy danych spędzają większość czasu pracując samotnie, prawdopodobnie jako jedyni będą mieli momenty „aha”. Analityka cyfrowa jest często sportem indywidualnym, a nie zespołowym. Większość cyfrowych produktów analitycznych ma ograniczone możliwości współpracy. Możesz tworzyć raporty, dodawać je do kokpitów i ewentualnie dodawać pole tekstowe z komentarzami. Często wykresy są dodawane do prezentacji slajdów, prezentowane, a następnie bezpowrotnie tracone na serwerach plików. Być może kilka osób w organizacji dowie się o spostrzeżeniach, ale wkrótce potem zostaną zagubieni w eterze. Jeśli nowi ludzie dołączą później do organizacji, jest mało prawdopodobne, że wyciągną wnioski z wcześniejszej pracy.

W Amplitude mamy cały zespół ds. produktów poświęcony współpracy. Ten zespół zawsze szuka sposobów, aby pomóc naszym klientom zwiększyć współpracę i dzielenie się spostrzeżeniami. Jednym ze sposobów, w jaki firma Amplitude próbowała poprawić wgląd i transfer wiedzy, jest funkcja Notatników. Notatniki Amplitude zapewniają swobodny sposób opowiadania historii za pomocą danych i spostrzeżeń. Notatniki mogą zawierać tekst, obrazy, filmy, wykresy, tabele i adnotacje.

Amplitude Notebooks mają również pełne możliwości wątków dyskusyjnych, które pozwalają użytkownikom zapraszać inne osoby do udziału w dyskusji dotyczącej danych:

Wątki dyskusji to świetny sposób na współpracę wielu osób i wymianę pomysłów między sobą, zwłaszcza w naszym nowym wirtualnym środowisku pracy.

Inną zaletą notatników i wątków dyskusji jest to, że odbywają się one w produkcie do analizy cyfrowej . Zamknięcie w produkcie oznacza, że ​​użytkownicy są zawsze o jedno kliknięcie od zagłębienia się w dane i dalszego ich eksplorowania, co nie ma miejsca, gdy czytają prezentację PowerPoint na dysku współdzielonym. Inną korzyścią płynącą z dzielenia się spostrzeżeniami w ramach produktu jest to, że przyszli pracownicy mogą wyszukiwać i znajdować wcześniejsze analizy i wnioski. Wszystkie dyskusje i komentarze są dostępne w produkcie i mogą być czytane przez nowych członków zespołu, aby zapoznać się z tym, czego organizacja nauczyła się w przeszłości.

Nowy wskaźnik North Star zespołu Analytics/Data?

Jeśli należysz do zespołu ds. analiz lub danych, jakie są Twoje wskaźniki North Star? Jak oceniasz wartość, jaką Twój zespół wnosi do organizacji? Czy Twój zespół jest postrzegany jako centrum kosztów czy centrum zysków? Chociaż wszystkie zespoły ds. analiz i danych chcą dokładnie określić ilościowo wartość, jaką zapewniają organizacji, często może to być trudne. Jak wspomniano powyżej, udokumentowanie korzyści, jakie dane przyniosły organizacji, może być trudne i czasochłonne.

Dobrym pierwszym krokiem jest ilościowe określenie liczby momentów „aha” tworzonych przez zespół i użytkowników końcowych. Chociaż nie jest to idealny wskaźnik North Star, myślę, że zespół, który tworzy sto momentów „aha” analityki cyfrowej w ciągu miesiąca, prawdopodobnie radzi sobie lepiej niż zespół, który produkuje dziesięć. Aby to zrobić, Twoja organizacja musi zacząć od zdefiniowania momentu „aha”. Poziom dojrzałości organizacji może dyktować, co zasługuje na klasyfikację jako moment „aha”, a te mogą być różne w każdej organizacji.

Po wygenerowaniu listy momentów „aha” możliwe jest cofnięcie się pod koniec każdego kwartału, aby zobaczyć, jakie działania zostały podjęte w tych momentach „aha”. W końcu identyfikacja momentów „aha” nie ma sensu, chyba że Twoja organizacja przekształci je w działania. Działania te mogą obejmować zmiany w Twoich właściwościach cyfrowych, dodawanie/usuwanie treści, zmiany w funkcjach produktu lub dostosowania kampanii marketingowych. Wiążąc działania z momentami „aha”, możesz mieć pewność, że organizacja wykorzystuje te momenty.

Po powiązaniu momentów „aha” z działaniami, możliwe może być przypisanie podjętym działaniom przyrostowych przychodów lub oszczędności kosztów. Oto kilka hipotetycznych przykładów:

• Momentem „aha” było uświadomienie sobie, że konkretna kampania marketingowa nie generuje nowych leadów. Działanie polegało na przesunięciu wydatków z kampanii o słabych wynikach na kampanię o lepszych wynikach. Spowodowało to lepszy ogólny koszt potencjalnego klienta (CPL), który generował większy przychód z każdego wydanego dolara.
• Organizacja musi zdecydować, które cechy produktu zasługują na zwiększenie, a które zmniejszenie inwestycji. Po chwili „aha” okazało się, że cecha A prowadziła do wysokiego zaangażowania i utrzymania klientów, podczas gdy cecha B nie. Ta wiedza pomogła zespołowi produktowemu określić, gdzie zainwestować swój czas i pieniądze, i doprowadziła do zwiększenia zaangażowania i utrzymania klientów, co z kolei doprowadziło do wzrostu przychodów.

Chwile „Aha” mogą być dobrym wskaźnikiem skuteczności zespołu analityków/danych w organizacji. Nawet jeśli nie poświęcasz czasu na łączenie każdego momentu „aha” z działaniami i oszczędnościami przychodów/kosztów, wiedza o tym, ile Twoja organizacja uczy się dzięki wykorzystaniu danych, jest niezbędna. Te informacje mogą pomóc w uzasadnieniu inwestycji poczynionych przez Twoją organizację w dane i zespół analityczny. Kwantyfikacja momentów „aha” może również pomóc uzasadnić nowe zatrudnienie w zespole analitycznym i dalsze inwestycje w produkty analityczne.

Czy Twoja organizacja rejestruje i udostępnia momenty „aha”? W jakim stopniu Twój produkt do analityki cyfrowej pomaga Ci generować i dokumentować momenty „aha”? Czy dokumentujesz momenty „aha” i łączysz je z działaniami i przychodami lub oszczędnościami kosztów?