Como a Unmind desenvolveu uma cultura empresarial orientada por dados com amplitude

Insights/Ação/Resultado:Unmind tinha um chatbot que foi projetado para responder a perguntas dentro de seu aplicativo. O Amplitude Analytics os ajudou a descobrir que, quando o bot estava envolvido em cursos Unmind, os usuários tinham mais chances de desistir.Esses dados contribuíram para a decisão da equipe de remover o bot do aplicativo e observaram um aumento nas conclusões do curso.

Dados são poder. Mas esse poder nem sempre é suficiente para inserir dados nos processos cotidianos. Ultrapassar esse obstáculo foi onde nossa jornada de análise de produto começou a se tornar mais informada por dados. O processo melhorou a forma como criamos produtos, engajamos clientes e criamos experiências de usuário.

A missão de transformar a Unmind em uma empresa orientada por dados

Unmind é uma plataforma holística de bem-estar no local de trabalho com a missão de criar locais de trabalho mentalmente saudáveis, onde todos possam florescer. Hoje, temos aproximadamente 180 funcionários ou “Unminders”.

Nossa jornada para a maturidade dos dados começou há alguns anos. Sempre valorizamos os dados e reconhecemos a importância de tomar decisões multifuncionais baseadas em dados.

No entanto, não estávamos lidando com a tomada de decisões informada por dados de maneira escalável. A equipe de dados era o gargalo clássico, éramos frequentemente abordados com perguntas e solicitações, que respondíamos consultando o banco de dados ou executando scripts Python. Mas as solicitações ultrapassaram a largura de banda da equipe de dados e, embora tenhamos priorizado essas solicitações, sempre havia uma compensação.

Esse gargalo significou que sacrificamos a velocidade, pois atrapalhava outras equipes. Além disso, lidar com questões de dados nos impediu de trabalhar em outras soluções de autoatendimento que permitissem às partes interessadas obter as respostas necessárias. Queríamos quebrar o ciclo.

A busca baseada em casos de uso para uma solução escalável

Consultar um banco de dados para responder a perguntas específicas e compartilhar em planilhas pode funcionar bem para pequenas empresas que estão iniciando sua jornada de dados. No entanto, como o Unmind cresceu junto com nosso produto, recursos e base de clientes, não era mais sustentável executar essas tarefas manualmente. O que começou como um gargalo administrável tornou-se um ponto problemático que cresceu junto conosco.

Partimos para encontrar uma solução e criamos um processo de avaliação forte para evitar que nos distraíssemos com recursos desnecessários em várias plataformas. Recomendamos o uso de um processo estritamente orientado a casos de uso:

1. Comece observando os casos de uso desejados
2. Decidir sobre recursos obrigatórios, como teste A/B
3. Julgue as plataformas e recursos de acordo com seus critérios definidos

Analisamos os principais fornecedores, incluindo Heap, Mixpanel e Amplitude, e avaliamos essas plataformas por meio de demonstrações. Depois de avaliá-los, o Amplitude forneceu o melhor ajuste para nossos casos de uso no momento. Eles ofereciam um conjunto de produtos rico e robusto e tinham a reputação de líderes do setor. Estávamos confiantes de que nosso investimento seria recompensado.

Amplitude forneceu o melhor ajuste para nossos casos de uso no momento.Eles ofereciam um conjunto de produtos rico e robusto e tinham a reputação de líderes do setor.

Os esforços de capacitação começam com a equipe de dados

O Analytics tem uma ampla variedade de funcionalidades e queríamos garantir que os colegas em toda a empresa entendessem como utilizar a plataforma de maneira adequada. Criamos vários recursos internos, incluindo um guia de integração, onde incluímos links para nossos tutoriais em vídeo e sugestões de por onde começar. Isso provou ser valioso; O Amplitude possui uma grande riqueza de documentação on-line, mas nem sempre é o primeiro lugar que os novos usuários procuram.

Nem mesmo os melhores tutoriais em vídeo e documentação podem substituir a prática com as partes interessadas, reservando um tempo para sentar com elas e demonstrar como encontrar o que precisam, em vez de fazer isso por elas ou apontá-las para outro recurso. A equipe de dados fez um esforço concentrado para oferecer suporte às pessoas durante a integração, hospedando chamadas e criando um canal Slack dedicado para perguntas sobre Analytics. Realizamos sessões semanais onde as pessoas podiam obter ajuda do Analytics sem precisar agendar uma reunião.

Ferramentas poderosas podem ser intimidadoras, e algumas pessoas que nunca usaram uma plataforma de autoatendimento ficaram preocupadas com a possibilidade de quebrar o sistema. Nosso esforço extra garantiu que todos, especialmente nossos gerentes de produto, soubessem como usar o Analytics com facilidade.

Não existe uma abordagem única para garantir uma implementação bem-sucedida;muitas pequenas ações diferentes ajudaram a mudar os hábitos das pessoas.

Dicas para um lançamento de sucesso

Embora não haja uma abordagem única para garantir uma implementação bem-sucedida do Analytics, posso recomendar várias pequenas ações diferentes que nos ajudaram a mudar os hábitos das pessoas.

• Seja acessível e reserve um tempo como equipe de dados para ajudar os colegas. Nossas sessões de drop-in tiveram um grande impacto. As pessoas passaram a se sentir à vontade para nos abordar com suas perguntas e nos unimos como membros da equipe - tudo isso facilitou o processo de ensino e aprendizagem.
• Continue compartilhando gráficos do Analytics e incentive as pessoas a usar a plataforma para descobrir respostas baseadas em dados para uma pergunta. Compartilhar dados e insights antes da implementação pode oferecer às pessoas um vislumbre das possibilidades. Uma vez amplamente disponível, os funcionários ficam mais ansiosos para acessar os dados.
• Fale com as pessoas nas unidades de vendas, produtos e negócios para saber o tipo específico de dados de que precisam para atingir suas respectivas metas. Existe uma tendência de querer rastrear tudo, e é uma crença comum que mais dados é sempre melhor. No entanto, uma abordagem orientada a casos de uso é mais eficaz. Verifique quais problemas as pessoas estão tentando resolver e decida quais dados rastrear.
• Ser paciente. A mudança de hábitos leva tempo, e as pessoas geralmente precisam de várias iniciativas e lembretes para se tornarem dependentes de dados e usarem os insights de dados com eficiência. Isso vai acontecer, e os resultados valem a pena investir tempo extra, gentileza e paciência.

Existe uma tendência de querer rastrear tudo, e é uma crença comum que mais dados é sempre melhor.No entanto, uma abordagem orientada a casos de uso é mais eficaz.

Desbloqueando as possibilidades no Unmind

Analytics tem sido valioso para Unmind de várias maneiras. Uma delas é monitorar as métricas que as equipes de desenvolvimento de produtos pretendem melhorar. Por exemplo, temos um gráfico que rastreia a aderência: nossa proporção de usuários ativos diários (DAU) sobre usuários ativos mensais (MAU). A equipe de produto monitora essa métrica semanalmente e a usa como uma estrela do norte ao lançar novos recursos.

Um caso de uso particularmente popular no Unmind é a visualização de funil de conversões. Podemos ver se quando um usuário clica no item A, ele também clica no item B. A segmentação de eventos é amplamente utilizada e também usamos a plataforma para testes A/B. A visualização de testes no Analytics facilita a visualização de resultados e a comparação de grupos. Esses resultados informam às nossas equipes qual recurso ou estilo é mais impactante para que possamos tomar decisões críticas de desenvolvimento de produtos.

Fizemos grandes mudanças em nossos produtos com base nos insights do Analytics. Por exemplo, tínhamos um bot no aplicativo que agia como um companheiro e respondia às perguntas do usuário. A análise nos mostrou que, quando o bot estava envolvido em nossos cursos, as pessoas tinham mais chances de desistir. Esses dados contribuíram para nossa decisão de remover o bot do aplicativo.

Outro exemplo de insight acionável é nosso exame de preditores de retenção. Vimos no Amplitude que as pessoas que usaram nosso Wellbeing Tracker (um questionário cientificamente validado que ajuda a entender seu estado atual de bem-estar) tendiam a retornar ao aplicativo. Validamos essa descoberta usando análises avançadas e esse foi um momento decisivo para nós na época — significava que os usuários entendiam o valor de nosso produto e que devíamos fazer esforços extras para destacar esse recurso. Como resultado, começamos a incentivar o usuário a concluir o Wellbeing Tracker durante o tour inicial de boas-vindas do aplicativo. Também alteramos a comunicação em nosso e-mail de integração para incluir o rastreador de bem-estar.

Onde antes os membros da equipe hesitavam em usar o Amplitude, agora eles têm orgulho de usá-lo e compartilhar ideias. Às vezes, as pessoas notam uma tendência no Amplitude, pedem nossas opiniões e aprendem como podem se aprofundar. O Amplitude se integra ao Slack, que permite aos usuários compartilhar gráficos, e as pessoas podem interagir com ele no canal. É altamente colaborativo e esse entusiasmo se espalha rapidamente e encoraja os outros.

Mudar hábitos, mudar cultura

Vimos a tomada de decisões informada por dados emergir como uma parte vital da cultura de nossa empresa. Agora podemos entender mais facilmente o impacto de uma mudança de produto e, quando podemos ver o impacto rapidamente, podemos avançar para discussões mais significativas com mais rapidez. Os dados ajudam a impulsionar o desenvolvimento de novos produtos e outras mudanças propostas, tornando mais simples para todos seguirem na mesma direção.

O número de solicitações de dados que recebemos diminuiu desde o lançamento do Amplitude. Essa redução liberou a equipe de dados para fazer análises mais avançadas, melhorando nossa velocidade e impacto.

Por fim, o Amplitude nos ajudou a progredir na definição de nossa métrica North Star e agora adotamos uma abordagem mais ascendente para o desenvolvimento de produtos. Ser capaz de explorar os dados e descobrir tendências nos permite procurar oportunidades para melhorar nosso produto de maneira que ressoe com nossos usuários e os capacite a levar vidas mais gratificantes.