วิธีเปลี่ยนการติดตามการวิเคราะห์ของคุณให้เป็นกระบวนการทำงานร่วมกันอย่างต่อเนื่อง

หมายเหตุบรรณาธิการ: บทความนี้เผยแพร่ครั้งแรกในบล็อก Iteratively เมื่อวันที่ 1 กุมภาพันธ์ 2021

เราทุกคนทราบดีว่าองค์กรใดก็ตามที่สร้างผลิตภัณฑ์และบริการดิจิทัลจะมีการรวบรวมข้อมูล เรายังทราบดีว่าการรวบรวมข้อมูลนั้นไม่เหมือนกับการใช้งานจริงอย่างมีประสิทธิภาพ แม้ว่าคุณจะมีแผนติดตามที่น่าทึ่งและได้รับการสนับสนุนจากชุดเครื่องมือที่แข็งแกร่ง กลยุทธ์ของคุณจะล้มเหลวหากคุณไม่ใช้เวลาในการมีส่วนร่วมในสิ่งสำคัญอย่างหนึ่ง นั่นคือ การ ทำงานร่วมกัน

Analytics เข้าถึงทุกคนในบริษัทที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล

คิดเกี่ยวกับการสร้างคุณสมบัติใหม่สำหรับผลิตภัณฑ์ของคุณ มีสองข้อควรพิจารณาหลักในการเล่นที่นี่: คุณลักษณะนี้จะนำเสนอจุดข้อมูลใหม่ใดบ้าง และใครคือผู้ชมสำหรับจุดข้อมูลเหล่านั้น ถ้าคุณต้องการทำการตัดสินใจจากข้อมูลอย่างแท้จริง ไม่มากก็น้อย ทุกคน จะเป็นผู้ชมสำหรับข้อมูลลูกค้าของคุณ

ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียหลักที่เกี่ยวข้องกับการติดตามการวิเคราะห์จะนำแนวคิดและความเชี่ยวชาญเฉพาะของพวกเขามาสู่เรื่องราว ซึ่งเป็นส่วนผสมที่ดีของความรู้โดเมนและความรู้ด้านเทคนิค เรามี:

• ผู้บริหาร/ภาวะผู้นำ
• ผู้จัดการผลิตภัณฑ์
• นักวิเคราะห์/ทีมข้อมูล
• นักพัฒนา

แต่ละทีมเหล่านี้จะมีงานและเป้าหมายที่แตกต่างกันไป แต่ท้ายที่สุดแล้วพวกเขาจะทำงานจากแผนการติดตามเดียวกัน

เคล็ดลับ : การมีพ่อครัวมากเกินไปอาจเป็นฝันร้าย อ่านโพสต์นี้เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติมว่าใครควร เป็นเจ้าของ แผนการติดตาม

วิธีที่ทีมเหล่านี้ (ควร) ทำงานร่วมกันในการวิเคราะห์

ผู้บริหาร/ภาวะผู้นำ

เรามาเริ่มกันที่ทีมที่ต้องการการติดตามกิจกรรมในมุมมองระดับสูงที่สุด เมื่อสร้างฟีเจอร์ใหม่ ผู้บริหารจะสนใจมากที่สุดว่าเป้าหมายของฟีเจอร์ใหม่นี้คืออะไร และเมตริกใดที่จะใช้วัดความสำเร็จ

นั่นหมายความว่าทีมที่ทำงานภายใต้ความเป็นผู้นำจำเป็นต้องมีความพร้อมในการทำรายงานคุณภาพสูง ทีมผู้นำที่ดีจะไม่ต้องการตัดสินใจที่สำคัญเกี่ยวกับอนาคตของบริษัทโดยอาศัยลางสังหรณ์ พวกเขาต้องการหลักฐานที่แน่ชัดว่าอะไรได้ผลและอะไรไม่ได้ผล

พฤติกรรมการทำงานร่วมกันที่สำคัญของทีมนี้:

• ความเป็นผู้นำควรทำงานหนักที่สุดเพื่อสร้างแรงบันดาลใจในการทำงานร่วมกันทั่วทั้งองค์กร และส่งเสริมวัฒนธรรมที่เข้าใจถึงคุณค่าของการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล
• เฉลิมฉลองความสำเร็จที่เกิดจากการตัดสินใจบนพื้นฐานของข้อมูล
• ถ้าผู้จัดการของคุณไม่สนใจการติดตามการวิเคราะห์ที่ดี ทำไมคุณถึงต้องทำ ‍

ผู้จัดการผลิตภัณฑ์

ผู้จัดการผลิตภัณฑ์รู้จักผลิตภัณฑ์ของคุณอย่างใกล้ชิด และรู้ว่าผลิตภัณฑ์นั้นอยู่ในตลาด/อุตสาหกรรมอย่างไร พวกเขามีหน้าที่รับผิดชอบในการจัดส่งคุณลักษณะใหม่นี้ และด้วยเหตุนี้จึงต้องการเปลี่ยนมาตรวัดเหล่านั้นที่ผู้นำให้ความสำคัญให้เป็นเหตุการณ์จริงที่พวกเขาต้องการติดตาม เพื่อสร้างรายงานที่เชื่อถือได้เกี่ยวกับคุณลักษณะใหม่นี้ การติดตามเหตุการณ์จำเป็นต้องสร้างขึ้นตั้งแต่เริ่มต้น

แม้ว่าผู้จัดการผลิตภัณฑ์จะมีความเชี่ยวชาญด้านโดเมนอย่างมาก แต่พวกเขาอาจไม่มีทักษะทางเทคนิคที่จำเป็นในการกำหนดแผนการติดตามด้วยตนเอง ซึ่งหมายความว่าพวกเขาต้องทำงานร่วมกับทีมอื่นเพื่อให้งานสำเร็จลุล่วง ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ที่ดีมักจะกำหนดรายการเหตุการณ์ที่ต้องการติดตามได้น้อยกว่า และคาดหวังให้การรายงานที่สมบูรณ์แบบเป็นผลจากสิ่งนั้น แต่พวกเขาอาจหารือและตกลงในสิ่งที่เป็นไปได้กับนักวิเคราะห์และนักพัฒนา เนื่องจากทีมเหล่านี้คือทีมที่จะนำแผนการติดตามไปใช้และสร้างรายงาน

ดังนั้นผู้จัดการผลิตภัณฑ์จะรู้ว่าเมตริกใดมีความสำคัญ แต่อาจพึ่งพาผู้อื่นในการเปลี่ยนสิ่งเหล่านั้นให้เป็นเหตุการณ์ที่ติดตามได้ พวกเขาจะเป็นเครื่องมือในการถามคำถามที่ถูกต้องเกี่ยวกับข้อมูล ตัดสินใจว่าเมื่อใดควรทดสอบ A/B และสร้างวงจรป้อนกลับที่เหมาะสม: ดูที่ประสิทธิภาพของการตัดสินใจก่อนหน้า และทำซ้ำในสิ่งเหล่านั้น

พฤติกรรมการทำงานร่วมกันที่สำคัญของทีมนี้:

• การเช็คอินเป็นประจำกับนักวิเคราะห์ซึ่งครอบคลุมเหตุการณ์ที่กำลังติดตามและสาเหตุ และทำให้ทุกคนรับทราบข้อมูลเดียวกันด้วยอนุกรมวิธานและการตั้งชื่อ
• ทำงานร่วมกับนักพัฒนาซอฟต์แวร์เพื่อพิจารณาว่าการเปลี่ยนแปลงใดในแผนการติดตามจำเป็นต้องดำเนินการ และการเปลี่ยนแปลงเหล่านั้นเป็นไปได้หรือไม่หากพิจารณาจากโครงสร้างพื้นฐานและระยะเวลาที่ต้องใช้ในการดำเนินการ
• ตรวจสอบให้แน่ใจว่าพวกเขาให้ข้อเสนอแนะแก่ผู้นำด้วยรายงานคุณภาพสูง

นักวิเคราะห์

ทีมนักวิเคราะห์ข้อมูลของคุณเปรียบเสมือนศูนย์กลางการรายงานของบริษัท พวกเขามักจะเป็นคนที่ได้รับข้อมูลดิบก่อน (อาจเป็นคนเดียว) พวกเขาจะทำงานร่วมกัน สร้างแบบจำลอง และแสดงภาพข้อมูล พวกเขาช่วยเปลี่ยนข้อมูลให้เป็นข้อมูลเชิงลึก

หมายเหตุสำคัญเกี่ยวกับทีมนักวิเคราะห์ : พวกเขาไม่ควรถูกมองว่าเป็นทรัพยากรขององค์กร เช่น "คนที่จะถาม" เมื่อคุณต้องการข้อมูลบางอย่างที่เกี่ยวข้อง หากเป็นกรณีนี้ นักวิเคราะห์อาจพบว่าความสามารถของพวกเขาหมดไปกับการตอบสนองคำขอรายวันจากทีมอื่นๆ แทนที่จะสร้างข้อมูลเชิงลึกและสร้างรายงานที่มีความหมาย

ส่วนหนึ่งของกระบวนการทำงานร่วมกันของนักวิเคราะห์คือการช่วยให้ทีมอื่นๆ สามารถให้บริการตนเองได้มากที่สุด ตัวอย่างพื้นฐานนี้อาจทำงานร่วมกับผู้จัดการผลิตภัณฑ์และนักการตลาดเพื่อสร้างข้อความค้นหาที่กำหนดไว้ล่วงหน้าในเครื่องมืออย่าง Tableau เพื่อให้สามารถตอบคำถามที่ถูกถามบ่อยที่สุดได้ด้วยการคลิกเพียงปุ่มเดียว ทีมผลิตภัณฑ์และการตลาดยังสามารถใช้แพลตฟอร์มการวิเคราะห์ดิจิทัลแบบบริการตนเอง เช่น Amplitude เพื่อสร้างแผนภูมิและวิเคราะห์พฤติกรรมของลูกค้าได้ด้วยตนเอง

พฤติกรรมการทำงานร่วมกันที่สำคัญของทีมนี้:

• ทำงานร่วมกับผู้จัดการผลิตภัณฑ์เพื่อทำความเข้าใจเพิ่มเติมเกี่ยวกับผู้ที่อยู่เบื้องหลังข้อมูล: พวกเขาสามารถทำงานกับข้อมูลเชิงนามธรรมได้โดยไม่ต้องรู้อะไรมากมายเกี่ยวกับผู้ใช้ปลายทาง แต่จะมีประสิทธิภาพมากขึ้นหากพวกเขามีความเข้าใจมากขึ้นว่าเหตุใดข้อมูลนี้จึงมีความสำคัญ
• อำนวยความสะดวกในการสนทนาที่ท้าทายเกี่ยวกับคำถามที่เป็นประโยชน์มากที่สุดในการถามข้อมูล และสิ่งที่ทีมอื่นๆ ต้องการติดตาม (เช่น รู้ว่าเมื่อใดควรตอบกลับหากทีมขอให้รวบรวมข้อมูลมากกว่าที่จำเป็น)

นักพัฒนา

แน่นอน นักพัฒนาคือคนที่กำลังสร้างผลิตภัณฑ์จริง ๆ และนำแผนการติดตามของคุณไปใช้ ในทางเทคนิคแล้ว วิศวกรซอฟต์แวร์ไม่จำเป็นต้องรู้มากเกี่ยวกับอุตสาหกรรมที่คุณกำลังดำเนินการอยู่ หรือเกี่ยวกับพฤติกรรมของผู้ใช้ปลายทาง สิ่งนี้ไม่เป็นความจริงในภาพรวม และนำไปสู่การสันนิษฐานว่านักพัฒนาซอฟต์แวร์ไม่สนใจเกี่ยวกับการวิเคราะห์

ในความเป็นจริง ทีมวิศวกรอาจประสบปัญหาในการเริ่มต้นใช้งานการวิเคราะห์ด้วยวิธีที่มีความหมาย หากไม่มีกระบวนการทำงานร่วมกันที่เป็นระบบ เมื่อสร้างคุณลักษณะใหม่ การได้รับสเปรดชีตของเหตุการณ์ที่ต้องติดตามอาจเป็นเรื่องที่น่าหงุดหงิดเพราะเป็นการหยุดชะงักอย่างมากต่อเวิร์กโฟลว์ การสลับไปมาระหว่าง IDE, สเปรดชีต และตั๋ว Jira นั้นยุ่งยาก และทำให้เกิดข้อผิดพลาดและความไม่สอดคล้องกันได้ง่ายมาก

นักพัฒนาที่ดีมักจะสนใจว่าผลิตภัณฑ์ที่พวกเขาสร้างนั้นทำงานอย่างไร พวกเขายังรู้มากกว่าใครว่าผลิตภัณฑ์นั้นใช้งานได้จริงอย่างไร ดังนั้นจึงมีความพร้อมที่ดีที่สุดในการนำแผนการติดตามไปใช้อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด

พฤติกรรมการทำงานร่วมกันที่สำคัญของทีมนี้:

• ตรวจสอบให้แน่ใจว่าผู้จัดการผลิตภัณฑ์เข้าใจข้อจำกัดของโครงสร้างพื้นฐานของผลิตภัณฑ์ของตน การติดตามที่เหมาะสมเมื่อใดและที่ไหน และอาจใช้เวลานานเท่าใดในการดำเนินการ
• ทำงานอย่างใกล้ชิดกับนักวิเคราะห์เพื่อสร้างข้อมูลและไปป์ไลน์การวิเคราะห์ และทำให้แน่ใจว่าทุกอย่างดำเนินไปในที่ที่ควรจะไป
• ช่วยให้ทีมอื่นๆ ทั้งหมดเข้าใจว่าในการติดตามเหตุการณ์อย่างมีประสิทธิภาพ พวกเขาต้องการเวลาในการสร้างการติดตามให้เป็นคุณลักษณะตั้งแต่เริ่มต้น ไม่ใช่คิดภายหลัง

ส่งเสริมการทำงานร่วมกันเกี่ยวกับการติดตามการวิเคราะห์

ด้วยความเข้าใจที่กว้างขวางเกี่ยวกับวิธีที่ทีมสามารถทำงานร่วมกันในการติดตามการวิเคราะห์ หวังว่าจะเริ่มพัฒนากระบวนการทำงานร่วมกันได้ง่ายขึ้น ค่อนข้างชัดเจนว่าหากทุกคนกำลังทำงานเพื่อสร้างและบำรุงรักษาผลิตภัณฑ์เดียวกัน การสื่อสารข้ามทีมจะมีความสำคัญอย่างยิ่ง

เริ่มคิดเกี่ยวกับการวิเคราะห์ของคุณในฐานะ จุดสำคัญในการออกแบบ ในส่วนหลังของผลิตภัณฑ์ของคุณ ไม่ใช่แค่สิ่งที่คุณยึดไว้เมื่อคุณได้จัดส่งคุณลักษณะแล้ว แต่เป็นส่วนสำคัญของ SDLC

หลายบริษัทโดยเฉพาะในอุตสาหกรรมเทคโนโลยีจะคุ้นเคยกับการใช้เครื่องมือสำหรับการทำงานร่วมกันและการแบ่งปันความรู้ เช่น Jira, Slack และแน่นอน Amplitude หากคุณหลงใหลเกี่ยวกับการนำกระบวนการทำงานร่วมกันที่แข็งแกร่งมาใช้ในองค์กรของคุณ เราขอแนะนำให้คุณ สร้างกรณีของคุณตามความเต็มใจ การได้รับการยอมรับสำหรับกระบวนการใหม่มักเป็นส่วนที่ยากที่สุด

ไม่จำเป็นต้องประดิษฐ์ล้อขึ้นมาใหม่ ใช้กระบวนการที่มีอยู่ซึ่งใช้งานได้แล้ว

บ่อยครั้ง การนำกระบวนการใหม่ๆ มาใช้ (เช่น การทำงานร่วมกันอย่างมีประสิทธิภาพในการวิเคราะห์) แทบไม่มี ความเกี่ยวข้องกับเทคโนโลยีและ ทุกสิ่ง ที่เกี่ยวข้องกับวัฒนธรรม เมื่อพูดถึงการวิเคราะห์ ความรู้จะไม่ได้อยู่ที่คนๆ เดียวหรือในทีม ทุกคนต้องทำงานร่วมกันเพื่อให้ได้ประโยชน์สูงสุดจากข้อมูลของคุณ

สิ่งสำคัญคือต้องทราบว่าไม่มีใครนำกระบวนการใหม่มาใช้ (ไม่ว่ามันจะดีแค่ไหนก็ตาม) เว้นแต่พวกเขาจะเห็นประเด็นของมัน พูดกันตามจริงแล้ว วิธีที่ดีในการทำให้ทั้งบริษัทยอมรับในกระบวนการใหม่คือการแสดงให้เห็นถึงคุณค่าของกระบวนการนั้น โดยเปรียบเทียบกับกระบวนการอื่นที่มีอยู่แล้ว ตัวอย่างสองสามข้อ:

GitHub: ฉันไม่คิดว่าฉันจะพูดเกินจริงอะไรถ้าฉันบอกว่าทุกคน / บริษัท / องค์กรที่สร้างซอฟต์แวร์ทุกคนใช้ GitHub เป็นกระบวนการที่สวยงามมาก แต่เขียนโค้ดยาก: โค้ดทุกชิ้นที่เขียนขึ้นอยู่กับการแตกสาขา การคอมมิต และการผสาน ดังนั้น Github จึงไม่เป็นเหมือนเครื่องมือ แต่เป็นเหมือนกระบวนการมากกว่า มันไม่ได้ผลถ้าทุกคนไม่ได้ใช้มัน

Figma: เครื่องมือที่แสดงการทำงานร่วมกันระหว่างทีมได้อย่างราบรื่น Figma ช่วยให้นักออกแบบผลิตภัณฑ์สามารถส่งมอบต้นแบบให้กับนักพัฒนาที่แสดงให้เห็นอย่างชัดเจนว่าองค์ประกอบทั้งหมดเข้ากันได้อย่างไร เคล็ดลับ: ใช้ Amplitude Event Planner ใน Figma

Amplitude อยู่ที่นี่เพื่อช่วยให้คุณทำงานร่วมกัน

การคิดว่าคุณสมบัติการกำกับดูแลข้อมูลของ Amplitude เป็น GitHub สำหรับการวิเคราะห์ของคุณนั้นมีประโยชน์ Amplitude อำนวยความสะดวกในกระบวนการที่โปร่งใสและตรวจสอบได้เกี่ยวกับการวางแผนงานที่ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียหลักทุกคนสามารถมีส่วนร่วมได้โดยไม่คำนึงถึงความสามารถทางเทคนิค

กระบวนการที่ดีที่สุดคือกระบวนการที่คุณไม่สังเกตเห็น: เรามีเครื่องมือสำหรับนักพัฒนาเพื่อไม่ให้เวิร์กโฟลว์ของใครหยุดชะงัก ทำให้วิศวกรสามารถใช้การติดตามการวิเคราะห์ได้อย่างง่ายดายและแม่นยำด้วย SDK โอเพ่นซอร์ส, CLI และ CI/CD ที่ปลอดภัยต่อประเภท การบูรณาการ

แอมพลิจูดเป็นแพลตฟอร์มการทำงานร่วมกันอย่างแรกและสำคัญที่สุด โดยบังคับใช้แหล่งความจริงที่เชื่อถือได้สำหรับการวิเคราะห์ ซึ่งหมายความว่าผู้ที่ใช้ข้อมูล รู้ ว่าพวกเขาสามารถเชื่อถือได้ หากคุณได้รับการตอบรับที่สำคัญสำหรับกระบวนการทำงานร่วมกันใหม่ Amplitude สามารถมีส่วนร่วมในการสนับสนุนได้อย่างแน่นอน ขอตัวอย่างฟรีและเริ่มการสำรวจของคุณวันนี้