Unmind พัฒนาวัฒนธรรมองค์กรที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลด้วยความกว้างได้อย่างไร

ข้อมูลเชิงลึก/การกระทำ/ผลลัพธ์:Unmind มีแชทบอทที่ออกแบบมาเพื่อตอบคำถามภายในแอปของพวกเขา Amplitude Analytics ช่วยให้พวกเขาค้นพบว่าเมื่อบอทมีส่วนร่วมในหลักสูตร Unmind ผู้ใช้มีแนวโน้มที่จะเลิกใช้ข้อมูลนี้มีส่วนทำให้ทีมตัดสินใจลบบอทออกจากแอป และพวกเขาเห็นว่าการจบหลักสูตรเพิ่มขึ้น

ข้อมูลคือพลัง แต่พลังนั้นไม่เพียงพอที่จะฝังข้อมูลลงในกระบวนการประจำวันเสมอไป การข้ามอุปสรรคนั้นเป็นจุดที่เส้นทางการวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์ของเราเริ่มได้รับข้อมูลมากขึ้น กระบวนการนี้ช่วยปรับปรุงวิธีที่เราสร้างผลิตภัณฑ์ ดึงดูดลูกค้า และสร้างประสบการณ์ของผู้ใช้

ภารกิจเปลี่ยน Unmind ให้กลายเป็นบริษัทที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล

Unmind เป็นแพลตฟอร์มเพื่อสุขภาพที่ดีในที่ทำงานแบบองค์รวม โดยมีพันธกิจในการสร้างสถานที่ทำงานที่มีสุขภาพจิตที่ดี ซึ่งทุกคนสามารถเติบโตได้ ปัจจุบัน เรามีพนักงานหรือ “Unminders” ประมาณ 180 คน

เส้นทางสู่ความสมบูรณ์ของข้อมูลของเราเริ่มขึ้นเมื่อไม่กี่ปีที่ผ่านมา เราให้ความสำคัญกับข้อมูลเสมอ และเราตระหนักถึงความสำคัญของการตัดสินใจข้ามสายงานซึ่งขับเคลื่อนด้วยข้อมูล

ถึงกระนั้น เราไม่ได้จัดการการตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลในลักษณะที่ปรับขนาดได้ ทีมข้อมูลเป็นคอขวดแบบคลาสสิก เรามักจะถูกติดต่อด้วยคำถามและคำขอ ซึ่งเราจะตอบโดยการสอบถามฐานข้อมูลหรือเรียกใช้สคริปต์ Python แต่คำขอนั้นแซงหน้าแบนด์วิดท์ของทีมข้อมูล และแม้ว่าเราจะจัดลำดับความสำคัญของคำขอเหล่านั้น แต่ก็ยังมีข้อแลกเปลี่ยนอยู่เสมอ

คอขวดนี้หมายความว่าเราต้องเสียสละความเร็วเนื่องจากเป็นอุปสรรคต่อทีมอื่น นอกจากนี้ การตอบคำถามเกี่ยวกับข้อมูลทำให้เราไม่สามารถพัฒนาโซลูชันแบบบริการตนเองอื่น ๆ ที่จะทำให้ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียได้รับคำตอบที่จำเป็น เราต้องการทำลายวงจร

การค้นหาตามกรณีการใช้งานสำหรับโซลูชันที่ปรับขนาดได้

การสืบค้นฐานข้อมูลเพื่อตอบคำถามที่ตรงเป้าหมายและการแบ่งปันในสเปรดชีตสามารถทำงานได้ดีสำหรับบริษัทขนาดเล็กที่เริ่มต้นการเดินทางข้อมูล อย่างไรก็ตาม เนื่องจาก Unmind เติบโตขึ้นพร้อมกับผลิตภัณฑ์ คุณลักษณะ และฐานลูกค้าของเรา การทำงานเหล่านี้ด้วยตนเองจึงไม่ยั่งยืนอีกต่อไป สิ่งที่เริ่มเป็นคอขวดที่จัดการได้ก็กลายเป็นความเจ็บปวดที่เติบโตไปพร้อมกับเรา

เราออกเดินทางเพื่อค้นหาวิธีแก้ปัญหาและสร้างกระบวนการประเมินที่แข็งแกร่งเพื่อป้องกันไม่ให้เราเสียสมาธิไปกับคุณสมบัติที่ไม่จำเป็นในแพลตฟอร์มต่างๆ เราขอแนะนำให้ใช้กระบวนการที่คำนึงถึงกรณีการใช้งานอย่างเคร่งครัด:

1. เริ่มต้นด้วยการดูกรณีการใช้งานที่คุณต้องการ
2. ตัดสินใจเลือกคุณสมบัติที่ต้องมี เช่น การทดสอบ A/B
3. ตัดสินแพลตฟอร์มและคุณสมบัติตามเกณฑ์ที่คุณตั้งไว้

เราได้ตรวจสอบผู้ให้บริการชั้นนำ ซึ่งรวมถึง Heap, Mixpanel และ Amplitude และประเมินแพลตฟอร์มเหล่านี้ผ่านการสาธิต หลังจากให้คะแนนแล้ว แอมพลิจูดก็เหมาะสมที่สุดสำหรับกรณีการใช้งานของเราในขณะนั้น พวกเขานำเสนอชุดผลิตภัณฑ์ที่หลากหลายและแข็งแกร่ง และมีชื่อเสียงในฐานะผู้นำอุตสาหกรรม เรามั่นใจว่าการลงทุนของเราจะได้ผลตอบแทนที่ดี

แอมพลิจูดเหมาะสมที่สุดสำหรับกรณีการใช้งานของเราในขณะนั้นพวกเขานำเสนอชุดผลิตภัณฑ์ที่หลากหลายและแข็งแกร่ง และมีชื่อเสียงในฐานะผู้นำอุตสาหกรรม

ความพยายามในการเปิดใช้งานเริ่มต้นด้วยทีมข้อมูล

Analytics มีฟังก์ชันการทำงานที่หลากหลาย และเราต้องการให้แน่ใจว่าเพื่อนร่วมงานทั่วทั้งธุรกิจเข้าใจวิธีการใช้แพลตฟอร์มอย่างเหมาะสม เราสร้างแหล่งข้อมูลภายในต่างๆ รวมถึงคู่มือการเริ่มต้นใช้งาน ซึ่งเราได้รวมลิงก์ไปยังวิดีโอบทแนะนำและคำแนะนำเกี่ยวกับจุดเริ่มต้น สิ่งนี้ได้รับการพิสูจน์แล้วว่ามีค่า Amplitude มีเอกสารออนไลน์ที่ยอดเยี่ยมมากมาย แต่ก็ไม่ใช่ที่แรกที่ผู้ใช้รายใหม่จะมองหาเสมอไป

แม้แต่วิดีโอบทช่วยสอนและเอกสารประกอบที่ดีที่สุดก็ไม่สามารถแทนที่การลงมือปฏิบัติจริงกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย สละเวลานั่งคุยกับพวกเขาและสาธิตวิธีการค้นหาสิ่งที่ต้องการแทนที่จะทำเพื่อพวกเขาหรือชี้ให้พวกเขาไปหาแหล่งข้อมูลอื่น ทีมข้อมูลใช้ความพยายามร่วมกันในการสนับสนุนผู้คนในระหว่างการเริ่มต้นใช้งาน โฮสต์การโทร และสร้างช่อง Slack สำหรับคำถามเกี่ยวกับ Analytics โดยเฉพาะ เราจัดเซสชันแบบดร็อปอินทุกสัปดาห์ที่ผู้คนสามารถขอรับความช่วยเหลือด้าน Analytics ได้โดยไม่ต้องจองการประชุม

เครื่องมือที่ทรงพลังอาจเป็นเรื่องน่ากลัว และบางคนที่ไม่เคยใช้แพลตฟอร์มแบบบริการตนเองก็กังวลว่าอาจทำให้ระบบพังได้ ความพยายามพิเศษของเราทำให้ทุกคน—โดยเฉพาะผู้จัดการผลิตภัณฑ์—รู้วิธีใช้ Analytics อย่างง่ายดาย

ไม่มีวิธีเดียวที่จะรับประกันการใช้งานที่ประสบความสำเร็จการกระทำเล็กๆ น้อยๆ หลายอย่างช่วยเปลี่ยนนิสัยของผู้คน

เคล็ดลับสำหรับการเปิดตัวที่ประสบความสำเร็จ

แม้ว่าจะไม่มีแนวทางเดียวที่จะรับประกันว่าการติดตั้งใช้งาน Analytics จะประสบความสำเร็จ แต่ฉันสามารถแนะนำการดำเนินการเล็กๆ น้อยๆ หลายๆ วิธีที่ช่วยเราในการเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมของผู้คนได้

• เข้าถึงได้ง่ายและให้เวลาเป็นทีมข้อมูลเพื่อช่วยเหลือเพื่อนร่วมงาน เซสชันการเข้าร่วมของเรามีผลกระทบอย่างมาก ผู้คนเริ่มรู้สึกสบายใจที่จะถามคำถามกับเรา และเราผูกพันกันในฐานะสมาชิกในทีม ซึ่งทั้งหมดนี้ทำให้กระบวนการสอนและการเรียนรู้ง่ายขึ้น
• แชร์แผนภูมิ Analytics ต่อไปและกระตุ้นให้ผู้คนใช้แพลตฟอร์มเพื่อเปิดเผยคำตอบจากข้อมูลสำหรับคำถาม การแบ่งปันข้อมูลและข้อมูลเชิงลึกก่อนนำไปปฏิบัติสามารถให้ผู้คนได้เห็นถึงความเป็นไปได้ เมื่อพร้อมใช้งานอย่างกว้างขวาง พนักงานก็กระตือรือร้นที่จะเข้าถึงข้อมูลมากขึ้น
• พูดคุยกับพนักงานในฝ่ายขาย ผลิตภัณฑ์ และหน่วยธุรกิจเพื่อเรียนรู้ประเภทข้อมูลเฉพาะที่พวกเขาต้องการเพื่อให้บรรลุเป้าหมายของตน มีแนวโน้มที่จะต้องการติดตามทุกอย่าง และเป็นความเชื่อทั่วไปที่ว่าข้อมูลจำนวนมากย่อมดีกว่าเสมอ อย่างไรก็ตาม แนวทางที่ขับเคลื่อนด้วยกรณีการใช้งานจะมีประสิทธิภาพมากกว่า ตรวจสอบปัญหาที่ผู้คนพยายามแก้ไข จากนั้นตัดสินใจว่าจะติดตามข้อมูลใด
• อดทน การเปลี่ยนแปลงนิสัยต้องใช้เวลา และผู้คนมักต้องการความคิดริเริ่มและการเตือนความจำจำนวนมากเพื่อให้พึ่งพาข้อมูลและใช้ข้อมูลเชิงลึกได้อย่างมีประสิทธิภาพ มันจะเกิดขึ้น และผลลัพธ์ก็คุ้มค่ากับการลงทุนเวลา ความกรุณา และความอดทน

มีแนวโน้มที่จะต้องการติดตามทุกอย่าง และเป็นความเชื่อทั่วไปที่ว่าข้อมูลจำนวนมากย่อมดีกว่าเสมออย่างไรก็ตาม แนวทางที่ขับเคลื่อนด้วยกรณีการใช้งานจะมีประสิทธิภาพมากกว่า

ปลดล็อกความเป็นไปได้ที่ Unmind

Analytics มีประโยชน์ต่อ Unmind หลายประการ หนึ่งในนั้นคือการตรวจสอบเมตริกที่ทีมพัฒนาผลิตภัณฑ์มีเป้าหมายที่จะปรับปรุง ตัวอย่างเช่น เรามีแผนภูมิที่ติดตามความเหนียว: อัตราส่วนผู้ใช้ที่ใช้งานรายวัน (DAU) ต่อผู้ใช้ที่ใช้งานรายเดือน (MAU) ทีมผลิตภัณฑ์ตรวจสอบเมตริกนั้นทุกสัปดาห์และใช้เป็นดาวเหนือเมื่อเปิดตัวฟีเจอร์ใหม่

กรณีการใช้งานหนึ่งที่ได้รับความนิยมเป็นพิเศษที่ Unmind คือมุมมองช่องทางของคอนเวอร์ชั่น เราสามารถดูได้ว่าเมื่อผู้ใช้คลิกรายการ A พวกเขาคลิกรายการ B ด้วยหรือไม่ การแบ่งกลุ่มเหตุการณ์ใช้กันอย่างแพร่หลาย และเรายังใช้แพลตฟอร์มสำหรับการทดสอบ A/B การดูการทดสอบใน Analytics ช่วยให้เห็นผลลัพธ์และเปรียบเทียบกลุ่มได้ง่ายขึ้น ผลลัพธ์เหล่านี้แจ้งให้ทีมของเราทราบว่าฟีเจอร์หรือสไตล์ใดมีผลกระทบมากกว่ากัน เพื่อให้เราตัดสินใจในการพัฒนาผลิตภัณฑ์ที่สำคัญได้

เราได้ทำการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่กับผลิตภัณฑ์ของเราตามข้อมูลเชิงลึกจาก Analytics ตัวอย่างเช่น เราเคยมีบ็อตในแอปที่ทำหน้าที่เหมือนเป็นเพื่อนและคอยตอบคำถามของผู้ใช้ การวิเคราะห์แสดงให้เราเห็นว่าเมื่อบอทเข้ามามีส่วนร่วมในหลักสูตรของเรา ผู้คนมักจะเลิกเรียน ข้อมูลนี้มีส่วนทำให้เราตัดสินใจลบบอทออกจากแอป

อีกตัวอย่างหนึ่งของข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้คือการตรวจสอบตัวทำนายการรักษาลูกค้า เราเห็นใน Amplitude ว่าผู้ที่ใช้ Wellbeing Tracker ของเรา (แบบสอบถามที่ได้รับการรับรองทางวิทยาศาสตร์ซึ่งช่วยให้พวกเขาเข้าใจสถานะปัจจุบันของความเป็นอยู่ที่ดี) มักจะกลับมาที่แอป เราตรวจสอบการค้นพบนี้โดยใช้การวิเคราะห์ขั้นสูง และนี่คือช่วงเวลาแห่งความก้าวหน้าสำหรับเราในตอนนั้น — นั่นหมายถึงผู้ใช้เข้าใจถึงคุณค่าของผลิตภัณฑ์ของเรา และเราควรใช้ความพยายามเป็นพิเศษเพื่อเน้นคุณลักษณะดังกล่าว ด้วยเหตุนี้ เราจึงเริ่มสนับสนุนให้ผู้ใช้ทำ Wellbeing Tracker ให้เสร็จสิ้นระหว่างทัวร์ต้อนรับเริ่มต้นของแอป นอกจากนี้ เรายังเปลี่ยนการสื่อสารในอีเมลต้อนรับเพื่อรวมเครื่องมือติดตามความเป็นอยู่ที่ดี

สมาชิกในทีมเคยลังเลที่จะใช้ Amplitude แต่ตอนนี้พวกเขาภูมิใจที่จะใช้และแบ่งปันข้อมูลเชิงลึก บางครั้งผู้คนจะสังเกตเห็นแนวโน้มใน Amplitude ขอความคิดเห็นจากเรา และเรียนรู้ว่าพวกเขาสามารถเจาะลึกลงไปได้อย่างไร Amplitude ผสานรวมกับ Slack ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้สามารถแบ่งปันแผนภูมิ และผู้คนสามารถมีส่วนร่วมกับมันในช่องได้ มีการทำงานร่วมกันสูง และความกระตือรือร้นนั้นแพร่กระจายอย่างรวดเร็วและให้กำลังใจผู้อื่น

เปลี่ยนนิสัย เปลี่ยนวัฒนธรรม

เราได้เห็นข้อมูลประกอบการตัดสินใจกลายเป็นส่วนสำคัญของวัฒนธรรมบริษัทของเรา ตอนนี้เราสามารถเข้าใจผลกระทบของการเปลี่ยนแปลงผลิตภัณฑ์ได้ง่ายขึ้น และเมื่อเราเห็นผลกระทบอย่างรวดเร็ว เราก็สามารถเข้าสู่การสนทนาที่มีความหมายได้เร็วขึ้น ข้อมูลช่วยขับเคลื่อนการพัฒนาผลิตภัณฑ์ใหม่และการเปลี่ยนแปลงที่เสนออื่นๆ ทำให้ทุกคนสามารถไปในทิศทางเดียวกันได้ง่ายขึ้น

จำนวนคำขอข้อมูลที่เราได้รับลดลงตั้งแต่เปิดตัว Amplitude การลดลงนี้ทำให้ทีมข้อมูลมีอิสระในการวิเคราะห์ขั้นสูงมากขึ้น ซึ่งช่วยปรับปรุงทั้งความเร็วและผลกระทบของเรา

ท้ายที่สุดแล้ว Amplitude ช่วยให้เราก้าวหน้าในการกำหนดเมตริก North Star และตอนนี้เราใช้แนวทางจากล่างขึ้นบนเพื่อพัฒนาผลิตภัณฑ์ ความสามารถในการสำรวจข้อมูลและค้นพบแนวโน้มช่วยให้เรามองหาโอกาสในการปรับปรุงผลิตภัณฑ์ของเราในรูปแบบที่จะโดนใจผู้ใช้ของเราและช่วยให้พวกเขามีชีวิตที่สมบูรณ์ยิ่งขึ้น