通过关注重要问题，使团队能够处理数据

见解/行动/结果：人们没有在 FINN.no 使用以前的分析工具，因为它们“太难了”。 通过首先提问，数据团队创建了一个学习循环并将 Amplitude 构建到现有流程中以增加使用和理解。

在我十年的数据分析经验中，我了解到了一个事实：从非分析师的角度来看，分析工具通常很难使用。 对于分析师社区来说，这些解决方案是自然而然的。 我们对数据有深入的了解，并且经常假设只要人们了解该工具，他们就可以访问该数据。 公司一次又一次地投资于工具培训——但我们却忽视了最终目标。 产品团队想要了解他们的产品，而不是了解数据和分析。

如果人们认为一个工具太复杂而不使用它，那么即使是最好的功能也无足轻重。 解决此问题的一种方法不是进行更详细或更频繁的培训。 这是通过以适合他们日常流程的方式回答对他们重要的问题。

我们在 FINN.no 的情况也是如此，FINN.no 是该国领先的在线市场，涵盖从二手商品到汽车、旅游到房地产、保险到职位列表的各种商品。 它是美国最大的科技公司之一，也是最知名、最负盛名的品牌。 每天有 3000 万的页面浏览量，我们的 200 名开发人员面临着一项重大挑战：继续创新具有 800 多个微服务的平台。

四年前，我开始在 FINN 担任网络分析主管。 最终，我成为了洞察数据团队的经理，其任务是始终准备好数据以供分析。 连接数据、分析和行动之间的点并不总是那么容易。

我们不都是数据分析师，那么为什么每个人都应该学习他们的工具呢？

FINN 之前使用的是 Adob​​e Analytics，但决定更改分析工具，因为各个团队都觉得它太难用了。 我们进行了大量的工具培训，收效甚微，而且它不能很好地满足我们的功能需求。

各个团队都觉得 Adob​​e Analytics 太难用了。我们进行了大量的工具培训，收效甚微，而且它不能很好地满足我们的功能需求。

接下来，我们的营销部门使用了 Google Analytics，公司内非分析师的普遍看法是，由于其自​​助数据功能，Google Analytics 非常容易学习。 为了适应，我们确保实施会产生高质量的数据。 我们再次在工具培训上投入了大量精力，但与 Adob​​e Analytics 一样，新工具并未得到很好的采用。 用户发现它并不像他们想象的那样容易使用。 分析团队很清楚 Google Analytics 只是 Adob​​e 和其他东西之间的中间步骤。

我们开始研究市场上的替代分析解决方案，并了解到我们母公司 Schibsted 的其他品牌使用 Amplitude Analytics。 他们对这个平台说了很多好话，当我从 Schibsted 团队获得一个项目的访问权时，我看到了这些功能。

这些功能中最重要的是漏斗和将所有内容转化为事件的能力，这使得在漏斗中页面视图、点击事件和其他类型的交互的组合变得容易理解。 对于分析师来说，还有很多很酷的东西可以帮助我们快速获得结果，而不必成为数据科学家来解决手头的问题。 我们认为 FINN 为我们的组织采用 Amplitude Analytics 是明智之举。

更具战略意义的自助服务数据视图

我们必须跨越的障碍是告诉我们的团队，Amplitude Analytics 对于我们的用户来说并不“太难”。 我们知道我们必须采用不同的培训方法，并转向更具战略性的共享自助数据方法。 作为分析团队，我们必须重新定义自助服务的含义。

自助服务数据不一定意味着用户执行从数据提取到转换、分析和解释的每一步。 告诉别人“经过 50 小时的培训，你应该能够自己回答这个问题”并不是很有动力。 自助服务数据可能意味着我们的洞察团队会策划内容并将信息置于用户的上下文中。

如果信息不能导致行动，那就不是洞察力；这只是噪音。

不是培训人们使用工具然后让他们放松，我们必须从最终结果开始并向后工作。 如果产品经理的目标是了解他们的产品，那么我们作为分析师的出发点应该是发现对他们来说最重要的问题并帮助他们回答这些问题。

我们开发了一个迭代学习循环来帮助团队确定优先级并用数据回答这些问题。 我们知道团队有很多关于他们项目的上下文信息，从他们的头脑中提取这些信息可能很困难。 归根结底是要成为一个好的倾听者并提出很多问题。 在我们的会议中，我们通过提问“如果你有那个问题的答案，你会做出什么样的决定？”来推动团队反思每个问题。 如果信息不能导致行动，那就不是洞察力； 这只是噪音。

一旦我们知道团队需要采取哪些信息，我们就会开始围绕与团队最相关的问题构建可视化和仪表板。 将这些点连接起来可以帮助人们在不成为工具向导的情况下进行学习，因为他们可以查看曾经看似神秘的数据点，并了解它与他们提出的问题有何关联。

Amplitude 支持数据学习并与现有工作流程集成

我曾经认为仪表板是数字消亡的地方。 很多时候，他们闲置着，无人问津。 使用 Amplitude Analytics 改变了我的看法。 跟踪计划和笔记本等功能支持我们的学习过程，并帮助我们解释我们可以在何处为数据提供背景信息并就后续步骤提出建议。

将 Amplitude 构建到现有流程中可以让团队轻松采用此工具，并帮助每个人从一开始就保持一致。

学习循环过程使我们不太容易受到团队变化的影响，因为整个团队都参与其中，而不是一个人。 Amplitude Analytics 具有易于理解的可视化效果，因此每个人和任何人都可以查看仪表板、阅读随附的 Notebook 并加快速度。 Amplitude Analytics 还集成了 Miro 和 Slack，这是我们团队日常使用的工具。 将 Amplitude 构建到现有流程中可以让团队轻松采用此工具，并帮助每个人从一开始就保持一致。

Schibsted 在其他北欧国家拥有类似于 FINN 的市场，并且在过去 12 个月内都已开始实施 Amplitude。 我们现在是一个跨国团队，团队成员来自瑞典和芬兰品牌，很高兴看到我们所有人都利用 Amplitude Analytics 为实现共同目标而努力。 对于在整个学习过程中对数据特别感兴趣的任何人，我们计划创建教程和操作指南，并提供 Amplitude Academy 内容的链接，以便他们可以独立进行进一步研究。 我们的主要目标是继续让人们到正确的地方来实现他们团队特定的目标，例如改进产品、性能或活动。

正确的流程会激励每个人发展他们的分析技能，无论他们在组织中的角色如何。 在一个例子中，有人想知道人们在一年中的不同时间去哪里旅行。 我们构建了一个仪表板来回答这个问题，我向他介绍了内容。 他不仅发现这很有用，而且对 Amplitude Analytics 有足够的信心继续探索。 现在，他几乎可以自己完成所有需要的分析。

迁移到 Amplitude Analytics 后，范围更广的人会看到范围更广的仪表板和分析，我们从更多人那里得到的问题也比以往更多。

在 FINN，我们一直可以广泛使用分析工具，但只有一小部分核心人员使用该分析工具。 迁移到 Amplitude Analytics 后，范围更广的人会看到范围更广的仪表板和分析，我们从更多人那里得到的问题也比以往更多。

建立用户信心是发展数据主导文化的最佳方式

我开始将 FINN 的非分析师视为我的客户，将数据视为我的产品。 我的目标是让人们使用数据来更好地完成工作。 数据团队成员已成为帮助人们回答问题的战略顾问。 通过这个过程，人们已经更加熟悉这个工具，而不是相反。

对于 FINN 而言，Amplitude 不仅仅是一个分析平台，还是一个学习中心。 Amplitude Analytics 不是分布在组织不同部门的独立解决方案。 它很普遍，而且易于采用意味着分析是每个人流程的一部分。

使用 Amplitude Analytics 对流程和人员进行投资，我们的数据团队为同事提供了良好的数据体验，从而建立了用户尝试自己尝试某些东西的信心。

鼓励“爬行、行走、奔跑”固然很好，但如果人们对数据感到不安全，公司将永远陷入爬行阶段。 使用 Amplitude Analytics 投资于我们的流程和人员，我们的数据团队可以为我们的同事提供良好的数据体验，从而建立用户的信心，让他们自己尝试一些东西，并继续从数据中获得乐趣。 最终，我们将有足够多的人可以跑步，我们将发展出一种以数据为主导的文化。 从那里，我们可以一起进入高级分析以及由此产生的所有其他好东西。

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