Permita que as equipes trabalhem com dados concentrando-se nas perguntas que importam

Insights/ação/resultado: as pessoas não usavam ferramentas analíticas anteriores no FINN.no porque eram “muito difíceis”. Ao fazer perguntas primeiro, a equipe de dados criou um loop de aprendizado e incorporou o Amplitude aos processos existentes para aumentar o uso e a compreensão.

Em minha década de experiência em análise de dados, aprendi esta verdade: do ponto de vista de não analistas, as ferramentas analíticas costumam ser difíceis de usar. Para a comunidade de analistas, essas soluções surgem naturalmente. Temos um conhecimento profundo dos dados e geralmente assumimos que, desde que as pessoas entendam a ferramenta, elas podem acessar esses dados. Repetidas vezes, as empresas investem em treinamento de ferramentas, mas negligenciamos o objetivo final. Uma equipe de produto quer aprender sobre seu produto, não aprender sobre dados e análises.

Se as pessoas decidirem que uma ferramenta é muito complicada e não a usarem, mesmo a melhor funcionalidade não importa. Uma maneira de resolver esse problema não é com treinamento mais detalhado ou frequente. É respondendo às perguntas que são importantes para eles de maneiras que se encaixem em seus processos diários.

Este também foi o caso para nós da FINN.no, o mercado on-line líder do país para tudo, desde bens de segunda mão a carros, viagens a imóveis, seguros a listas de empregos. É uma das maiores empresas de tecnologia do país e das marcas mais reconhecidas e conceituadas. Com 30 milhões de page views por dia, nossos 200 desenvolvedores enfrentam um grande desafio: continuar inovando em uma plataforma com mais de 800 microsserviços.

Comecei na FINN há quatro anos como líder de análise da web. Por fim, tornei-me gerente da equipe de insights data, cuja missão é ter sempre os dados prontos para análise. Conectar os pontos entre dados, análise e ação nem sempre foi fácil.

Nem todos somos analistas de dados, então por que todos deveriam aprender suas ferramentas?

A FINN estava usando o Adobe Analytics, mas decidiu mudar a ferramenta de análise porque várias equipes achavam que era muito difícil de usar. Fizemos muito treinamento de ferramentas com pouco impacto e não foi uma boa combinação para nossas necessidades de funcionalidade.

Várias equipes achavam que o Adobe Analytics era muito difícil de usar.Fizemos muito treinamento de ferramentas com pouco impacto e não foi uma boa combinação para nossas necessidades de funcionalidade.

Em seguida, nosso departamento de marketing usou o Google Analytics, e a visão predominante entre os não analistas da empresa era que o Google Analytics seria superfácil de aprender por causa de seus recursos de dados de autoatendimento. Para acomodar, garantimos que a implementação resultasse em dados de alta qualidade. Mais uma vez, nos esforçamos muito no treinamento da ferramenta, mas, assim como no Adobe Analytics, a nova ferramenta não foi bem adotada. Os usuários não acharam tão fácil de usar quanto pensavam. Ficou claro para a equipe de análise que o Google Analytics seria apenas uma etapa intermediária entre a Adobe e outra coisa.

Começamos a pesquisar soluções analíticas alternativas no mercado e descobrimos que outras marcas em nossa matriz, a Schibsted, usavam o Amplitude Analytics. Eles falaram muito bem sobre a plataforma e pude ver os recursos quando obtive acesso a um projeto da equipe Schibsted.

O mais importante desses recursos eram os funis e a capacidade de transformar tudo em um evento, facilitando o entendimento da combinação de exibições de página, eventos de clique e outros tipos de interações em um funil. Também havia muitas coisas legais para analistas que nos ajudariam a obter resultados rapidamente sem precisar ser cientistas de dados para resolver os problemas em questão. Decidimos que seria inteligente para a FINN adotar o Amplitude Analytics para nossa organização.

Uma visão mais estratégica dos dados de autoatendimento

O obstáculo que tivemos que superar foi ensinar à nossa equipe que o Amplitude Analytics não era “muito difícil” para nossos usuários. Sabíamos que tínhamos que adotar uma abordagem diferente para o treinamento e mudar para uma abordagem mais estratégica e compartilhada para os dados de autoatendimento. Como equipe de análise, tivemos que redefinir o que entendemos por autoatendimento.

Os dados de autoatendimento não significam necessariamente que o usuário executa todas as etapas, desde a extração de dados até a transformação, análise e interpretação. Não é muito motivador dizer a alguém: “depois de 50 horas de treinamento, você deve ser capaz de responder a essa pergunta sozinho”. Os dados de autoatendimento podem significar que nossa equipe de insights seleciona o conteúdo e coloca as informações em contexto para o usuário.

Se a informação não leva à ação, não é um insight;é só barulho.

Em vez de treinar as pessoas em uma ferramenta e deixá-las soltas, tivemos que começar com o resultado final e trabalhar de trás para frente. Se o objetivo de um gerente de produto é entender seu produto, nosso ponto de partida como analistas deve ser descobrir as questões que são mais importantes para eles e ajudá-los a respondê-las.

Desenvolvemos um loop de aprendizado iterativo para ajudar as equipes a priorizar e responder a essas perguntas com dados. Sabemos que as equipes têm muitas informações contextuais sobre seus projetos, e extrair essas informações de suas cabeças pode ser difícil. Tudo se resume a ser um bom ouvinte e fazer muitas perguntas. Em nossas sessões, incentivamos as equipes a refletir sobre cada pergunta, perguntando: “Se você tivesse a resposta para essa pergunta, que decisão isso permitiria que você tomasse?” Se a informação não leva à ação, não é um insight; é só barulho.

Depois de sabermos quais informações a equipe precisa para agir, começamos a criar visualizações e painéis em torno das questões mais relevantes para a equipe. Conectar esses pontos ajuda as pessoas a aprender sem se tornar um assistente de ferramentas, porque elas podem olhar para um ponto de dados que antes parecia misterioso e ver como ele se relaciona com a pergunta que fizeram.

O Amplitude permite o aprendizado de dados e se integra aos fluxos de trabalho existentes

Eu costumava acreditar que os painéis eram onde os números morriam. Muitas vezes, eles se sentaram sem uso e despercebidos. Usar o Amplitude Analytics mudou minha visão. Recursos como planos de rastreamento e notebooks permitem nosso processo de aprendizado e nos ajudam a explicar onde podemos contextualizar os dados e aconselhar sobre as próximas etapas.

Incorporar o Amplitude aos processos existentes facilita a adoção dessa ferramenta pelas equipes e ajuda todos a se alinharem desde o início.

O processo de loop de aprendizado nos torna menos vulneráveis ​​a mudanças na equipe, pois toda a equipe está envolvida em vez de uma única pessoa. O Amplitude Analytics tem visualizações fáceis de entender para que todos e qualquer um possam ver um painel, ler o Notebook em anexo e se atualizar. O Amplitude Analytics também se integra ao Miro e ao Slack, as ferramentas que nossas equipes já utilizam diariamente. Incorporar o Amplitude aos processos existentes facilita a adoção dessa ferramenta pelas equipes e ajuda todos a se alinharem desde o início.

Schibsted tem mercados semelhantes ao FINN em outros países nórdicos e todos começaram a implementar o Amplitude nos últimos 12 meses. Agora somos uma equipe de vários países, com pessoas das marcas sueca e finlandesa em minha equipe, e é ótimo ver todos nós aproveitando o Amplitude Analytics para trabalhar em direção a objetivos compartilhados. Para qualquer pessoa que se interesse especialmente por dados à medida que avança no processo de aprendizado, planejamos criar tutoriais e guias de instruções e fornecer links para o conteúdo da Amplitude Academy para que possam investigar mais de forma independente. Nosso principal objetivo é continuar colocando as pessoas no lugar certo para atingir suas metas específicas de equipe, como melhorar produtos, desempenho ou campanhas.

O processo certo motiva todos a desenvolver suas habilidades analíticas, independentemente de sua função na organização. Em um exemplo, alguém queria saber para onde as pessoas viajam em diferentes épocas do ano. Construímos um painel para responder a essa pergunta e eu o guiei pelo conteúdo. Ele não apenas achou isso útil, mas também se sentiu confiante o suficiente no Amplitude Analytics para continuar explorando. Agora, ele faz quase todas as análises de que precisa sozinho.

Depois de migrar para o Amplitude Analytics, uma gama maior de pessoas vê uma variedade maior de painéis e análises, e recebemos mais perguntas de mais pessoas do que antes.

Sempre tivemos amplo acesso a ferramentas analíticas na FINN, mas apenas um pequeno grupo central de pessoas usava a ferramenta analítica. Depois de migrar para o Amplitude Analytics, uma gama maior de pessoas vê uma variedade maior de painéis e análises, e recebemos mais perguntas de mais pessoas do que antes.

Construir a confiança do usuário é a melhor maneira de desenvolver uma cultura orientada por dados

Passei a pensar nos não analistas da FINN como meus clientes e nos dados como meu produto. Meu objetivo é que as pessoas usem os dados para fazer seu trabalho melhor. Os membros da equipe de dados se tornaram consultores estratégicos para ajudar as pessoas a responder suas perguntas. Por meio desse processo, as pessoas ficaram mais familiarizadas com a ferramenta, e não o contrário.

Para a FINN, o Amplitude é mais do que apenas uma plataforma de análise - é um centro de aprendizado. Amplitude Analytics não é uma solução independente distribuída em diferentes bolsos da organização. É amplamente difundido e sua fácil adoção significa que a análise faz parte do processo de todos.

Usando o Amplitude Analytics para investir em processos e pessoas, nossa equipe de dados oferece aos colegas uma boa experiência de dados, o que aumenta a confiança do usuário para tentar algo por conta própria.

Incentivar “rastejar, caminhar, correr” é ótimo, mas uma empresa sempre ficará presa no estágio de engatinhar se as pessoas se sentirem inseguras sobre os dados. Usando o Amplitude Analytics para investir em nossos processos e pessoas, nossa equipe de dados pode oferecer aos nossos colegas uma boa experiência de dados, o que aumenta a confiança do usuário para tentar algo por conta própria e continuar se divertindo com os dados. Eventualmente, teremos pessoas suficientes que podem executar e teremos desenvolvido uma cultura orientada por dados. A partir daí, todos podemos passar juntos para a análise avançada e todas as outras coisas boas que daí advêm.

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