通過關注重要問題，使團隊能夠處理數據

見解/行動/結果：人們沒有在 FINN.no 使用以前的分析工具，因為它們“太難了”。 通過首先提問，數據團隊創建了一個學習循環並將 Amplitude 構建到現有流程中以增加使用和理解。

在我十年的數據分析經驗中，我了解到了一個事實：從非分析師的角度來看，分析工具通常很難使用。 對於分析師社區來說，這些解決方案是自然而然的。 我們對數據有深入的了解，並且經常假設只要人們了解該工具，他們就可以訪問該數據。 公司一次又一次地投資於工具培訓——但我們卻忽視了最終目標。 產品團隊想要了解他們的產品，而不是了解數據和分析。

如果人們認為一個工具太複雜而不使用它，那麼即使是最好的功能也無足輕重。 解決此問題的一種方法不是進行更詳細或更頻繁的培訓。 這是通過以適合他們日常流程的方式回答對他們重要的問題。

我們在 FINN.no 的情況也是如此，FINN.no 是該國領先的在線市場，涵蓋從二手商品到汽車、旅游到房地產、保險到職位列表的各種商品。 它是美國最大的科技公司之一，也是最知名、最負盛名的品牌。 每天有 3000 萬的頁面瀏覽量，我們的 200 名開發人員面臨著一項重大挑戰：繼續創新具有 800 多個微服務的平台。

四年前，我開始在 FINN 擔任網絡分析主管。 最終，我成為了洞察數據團隊的經理，其任務是始終準備好數據以供分析。 連接數據、分析和行動之間的點並不總是那麼容易。

我們不都是數據分析師，那麼為什麼每個人都應該學習他們的工具呢？

FINN 之前使用的是 Adob​​e Analytics，但決定更改分析工具，因為各個團隊都覺得它太難用了。 我們進行了大量的工具培訓，收效甚微，而且它不能很好地滿足我們的功能需求。

各個團隊都覺得 Adob​​e Analytics 太難用了。我們進行了大量的工具培訓，收效甚微，而且它不能很好地滿足我們的功能需求。

接下來，我們的營銷部門使用了 Google Analytics，公司內非分析師的普遍看法是，由於其自助數據功能，Google Analytics 非常容易學習。 為了適應，我們確保實施會產生高質量的數據。 我們再次在工具培訓上投入了大量精力，但與 Adob​​e Analytics 一樣，新工具並未得到很好的採用。 用戶發現它並不像他們想像的那樣容易使用。 分析團隊很清楚 Google Analytics 只是 Adob​​e 和其他東西之間的中間步驟。

我們開始研究市場上的替代分析解決方案，並了解到我們母公司 Schibsted 的其他品牌使用 Amplitude Analytics。 他們對這個平台說了很多好話，當我從 Schibsted 團隊獲得一個項目的訪問權時，我看到了這些功能。

這些功能中最重要的是漏斗和將所有內容轉化為事件的能力，這使得在漏斗中頁面視圖、點擊事件和其他類型的交互的組合變得容易理解。 對於分析師來說，還有很多很酷的東西可以幫助我們快速獲得結果，而不必成為數據科學家來解決手頭的問題。 我們認為 FINN 為我們的組織採用 Amplitude Analytics 是明智之舉。

更具戰略意義的自助服務數據視圖

我們必須跨越的障礙是告訴我們的團隊，Amplitude Analytics 對於我們的用戶來說並不“太難”。 我們知道我們必須採用不同的培訓方法，並轉向更具戰略性的共享自助數據方法。 作為分析團隊，我們必須重新定義自助服務的含義。

自助服務數據不一定意味著用戶執行從數據提取到轉換、分析和解釋的每一步。 告訴別人“經過 50 小時的培訓，你應該能夠自己回答這個問題”並不是很有動力。 自助服務數據可能意味著我們的洞察團隊會策劃內容並將信息置於用戶的上下文中。

如果信息不能導致行動，那就不是洞察力；這只是噪音。

不是培訓人們使用工具然後讓他們放鬆，我們必須從最終結果開始並向後工作。 如果產品經理的目標是了解他們的產品，那麼我們作為分析師的出發點應該是發現對他們來說最重要的問題並幫助他們回答這些問題。

我們開發了一個迭代學習循環來幫助團隊確定優先級並用數據回答這些問題。 我們知道團隊有很多關於他們項目的上下文信息，從他們的頭腦中提取這些信息可能很困難。 歸根結底是要成為一個好的傾聽者並提出很多問題。 在我們的會議中，我們通過提問“如果你有那個問題的答案，你會做出什麼樣的決定？”來推動團隊反思每個問題。 如果信息不能導致行動，那就不是洞察力； 這只是噪音。

一旦我們知道團隊需要採取哪些信息，我們就會開始圍繞與團隊最相關的問題構建可視化和儀表板。 將這些點連接起來可以幫助人們在不成為工具嚮導的情況下進行學習，因為他們可以查看曾經看似神秘的數據點，並了解它與他們提出的問題有何關聯。

Amplitude 支持數據學習並與現有工作流程集成

我曾經認為儀表板是數字消亡的地方。 很多時候，他們閒置著，無人問津。 使用 Amplitude Analytics 改變了我的看法。 跟踪計劃和筆記本等功能支持我們的學習過程，並幫助我們解釋我們可以在何處為數據提供背景信息並就後續步驟提出建議。

將 Amplitude 構建到現有流程中可以讓團隊輕鬆採用此工具，並幫助每個人從一開始就保持一致。

學習循環過程使我們不太容易受到團隊變化的影響，因為整個團隊都參與其中，而不是一個人。 Amplitude Analytics 具有易於理解的可視化效果，因此每個人和任何人都可以查看儀表板、閱讀隨附的 Notebook 並加快速度。 Amplitude Analytics 還集成了 Miro 和 Slack，這是我們團隊日常使用的工具。 將 Amplitude 構建到現有流程中可以讓團隊輕鬆採用此工具，並幫助每個人從一開始就保持一致。

Schibsted 在其他北歐國家擁有類似於 FINN 的市場，並且在過去 12 個月內都已開始實施 Amplitude。 我們現在是一個跨國團隊，團隊成員來自瑞典和芬蘭品牌，很高興看到我們所有人都利用 Amplitude Analytics 為實現共同目標而努力。 對於在整個學習過程中對數據特別感興趣的任何人，我們計劃創建教程和操作指南，並提供 Amplitude Academy 內容的鏈接，以便他們可以獨立進行進一步研究。 我們的主要目標是繼續讓人們到正確的地方來實現他們團隊特定的目標，例如改進產品、性能或活動。

正確的流程會激勵每個人發展他們的分析技能，無論他們在組織中的角色如何。 在一個例子中，有人想知道人們在一年中的不同時間去哪裡旅行。 我們構建了一個儀表板來回答這個問題，我向他介紹了內容。 他不僅發現這很有用，而且對 Amplitude Analytics 有足夠的信心繼續探索。 現在，他幾乎可以自己完成所有需要的分析。

遷移到 Amplitude Analytics 後，範圍更廣的人會看到範圍更廣的儀表板和分析，我們從更多人那裡得到的問題也比以往更多。

在 FINN，我們一直可以廣泛使用分析工具，但只有一小部分核心人員使用該分析工具。 遷移到 Amplitude Analytics 後，範圍更廣的人會看到範圍更廣的儀表板和分析，我們從更多人那裡得到的問題也比以往更多。

建立用戶信心是發展數據主導文化的最佳方式

我開始將 FINN 的非分析師視為我的客戶，將數據視為我的產品。 我的目標是讓人們使用數據來更好地完成工作。 數據團隊成員已成為幫助人們回答問題的戰略顧問。 通過這個過程，人們已經更加熟悉這個工具，而不是相反。

對於 FINN 而言，Amplitude 不僅僅是一個分析平台，還是一個學習中心。 Amplitude Analytics 不是分佈在組織不同部門的獨立解決方案。 它很普遍，而且易於採用意味著分析是每個人流程的一部分。

使用 Amplitude Analytics 對流程和人員進行投資，我們的數據團隊為同事提供了良好的數據體驗，從而建立了用戶嘗試自己嘗試某些東西的信心。

鼓勵“爬行、行走、奔跑”固然很好，但如果人們對數據感到不安全，公司將永遠陷入爬行階段。 使用 Amplitude Analytics 投資於我們的流程和人員，我們的數據團隊可以為我們的同事提供良好的數據體驗，從而建立用戶的信心，讓他們自己嘗試一些東西，並繼續從數據中獲得樂趣。 最終，我們將有足夠多的人可以跑步，我們將發展出一種以數據為主導的文化。 從那裡，我們可以一起進入高級分析以及由此產生的所有其他好東西。

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