الاتصال والتوافق: كيف يستخدم OkCupid التحليلات لمساعدة الناس في العثور على الحب

اليوم ، استخدم حوالي ثلث الأمريكيين تطبيقًا أو موقعًا للمواعدة ، وكان 12 ٪ إما في علاقة ملتزمة أو تزوجوا من شخص قابلوه من خلال المواعدة عبر الإنترنت ، وفقًا لتقرير حديث لمؤسسة Pew Research. قد تبدو مقابلة الشخص المناسب أمرًا سحريًا ، ولكن إذا كنت تستخدم تطبيق مواعدة أو موقع ويب ، فإن مقابلة الشخص المناسب هي عملية محسوبة. لطالما كانت المواعدة عبر الإنترنت وسيلة علمية وفعالة تعتمد على البيانات لربط الأشخاص الذين يتشاركون أهدافًا واهتمامات مشتركة.

هناك الكثير من تطبيقات المواعدة عبر الإنترنت التي ظهرت على مر السنين ، والتي تلبي جميع الاهتمامات والمجتمع والانتماء. كانت OkCupid موجودة منذ البداية ، واليوم ، يعد استخدام OkCupid لذكاء الأعمال (BI) وأدوات تحليل المنتجات وراء نجاح المنصة.

مدفوعة بالبيانات ، مدعومة من القلب

البيانات هي جوهر المهمة هنا في OkCupid. إن هوسنا بالبيانات هو السبب في قيام OkCupid بإجراء أكثر من 4 ملايين اتصال كل أسبوع ، وأكثر من 200 مليون اتصال سنويًا ، و 5 ملايين مقدمة يوميًا ، ويحصل على المزيد من الإشارات في قسم الزفاف في New York Times أكثر من أي تطبيق مواعدة آخر.

أعمل مع OkCupid لمدة ثلاث سنوات وأدير فريق علوم البيانات لدينا ، والذي يتعامل مع تحليلات النظام الأساسي. من المثير رؤية تطور روابط بشرية ذات مغزى ، لكن من النادر فتح تطبيق مواعدة والعثور على الحب على الفور. يتعين على المستخدمين البقاء لفترة من الوقت حتى يتمكن التطبيق من معرفة ما يعجبهم ، وما يكرهون ، وفواصل الصفقات ، وغيرها من المعلومات للمساعدة في تحديد موقع تطابق متوافق.

أحد عوامل التفاضل الرئيسية في OkCupid هو استخدام الأسئلة لإنشاء نتيجة مطابقة تحدد توافق شخص واحد مع شخص آخر. كلما زاد عدد الأسئلة التي نطرحها ، حصلنا على مزيد من المعلومات ، وكان بإمكاننا إقران المستخدمين بشخص آخر بشكل أفضل. للقيام بذلك ، ومع ذلك ، علينا أن نفهم جبال البيانات التي نحصل عليها.

إنشاء مكدس البيانات المثالي

ينصب تركيز فريق تحليلات البيانات على فهم كيفية عمل منصة OkCupid وما يمكننا القيام به لتحسينها. يتراوح عملنا من تقارير ذكاء الأعمال التقليدية (BI) إلى تطوير الخوارزمية وتحسينها مع التركيز الكلي على تجربة المستخدم (UX) وتحسين المنتج.

تتكون مجموعة بيانات العملاء الخاصة بنا في OkCupid من منصة Amplitude و mParticle و Looker وذكاء المنتج (PI) . تجمع mParticle بيانات أحداث العملاء الخاصة بنا وتخزنها ، والتي نرسلها إلى Looker لإعداد تقارير الأعمال العامة ، وإلى Amplitude لتحليل أعمق لسلوك المستخدم وتجربة العملاء لدينا.

عندما بدأ فريقي في استخدام Amplitude لأول مرة ، كان لدينا مفهوم مفاده أنه كان في الغالب لتتبع الأحداث وتقسيمها. في النهاية ، علمنا أنه يمكننا استخدامه لقياس المشاركة ، وتحديد مجموعات المستخدمين ، وتحليل رحلات المستخدم المختلفة ، والعثور على المؤشرات الرئيسية للتحويل والاحتفاظ. تم تصميم Amplitude بشكل صريح لهذا النوع من التحليل ، مما يعني أنه يمكننا الوصول إلى رؤى هادفة بشكل أسرع.

ذكاء الأعمال والسعة: أفضل معًا

يتطلب بناء المنتج الأكثر جاذبية وإمتاعًا قدرًا كبيرًا من اختبارات A / B وتحليل البيانات لتحديد جوانب منتجاتنا التي يحبها عملاؤنا ، وإيجاد فرص لتعزيز التفاعل معهم. سواء أكان مستخدمًا عالي النية يبحث عن علاقة ملتزمة طويلة الأمد ، أو مستخدمًا عرضيًا يبحث عن شيء غير رسمي ، علينا أن نفهم من هم هؤلاء المستخدمون المختلفون ، والطرق المختلفة التي يتفاعلون بها مع النظام الأساسي ، والسلوكيات و الدوافع التي تجعلهم يلتصقون بالمنصة أو يتراجعون بمرور الوقت.

يمكن لأدوات BI التقليدية مثل Looker أو Tableau أو Power BI إجراء هذا التحليل ، لكنها تتطلب منا قضاء بعض الوقت في بناء نماذج البيانات للإجابة على أسئلة منتجاتنا. لديهم أيضًا حدودهم عندما يتعلق الأمر بعمق الأفكار التي يمكننا الحصول عليها من البيانات التي لدينا.

يتطلب تحسين #UserJourney أكثر من رؤى عالية المستوى. أنت بحاجة إلى معلومات مفصلة ومتماسكة حول جلسات المستخدم. انقر للتغريد

باستخدام Amplitude ، يمكننا فهم البيانات غير المنظمة والبدء في فهم مستخدمينا المختلفين ورحلاتهم في منتجنا. من هناك ، يمكننا إعداد تقارير أكثر تنظيماً ، وتحديد تجارب المنتج التي يجدها العملاء أكثر قيمة ، وبناء المزيد منها في OkCupid.

على سبيل المثال ، يسمح لنا Amplitude بتحديد وفهم السلوكيات المختلفة التي تشير إلى أن المستخدمين سيقضون وقتًا طويلاً في التطبيق. وبالنسبة لأولئك المستخدمين الذين يسجلون الدخول ثم يغادرون التطبيق بسرعة ، يوفر لنا Amplitude مسارات مستخدم يمكننا تحليلها لمعرفة ما يحدث في أغلب الأحيان قبل أن ينهي المستخدم جلسته. نتيجة لذلك ، يمكننا معرفة جوانب OkCupid التي يجب تغييرها - أو إزالتها تمامًا.

يمكن لأداة BI التقليدية مثل Looker الوصول إلى جميع المعلومات الموجودة في مستودع البيانات لدينا ، وتشغيل التجميعات والمحور التقليدية بسهولة بالغة. لكن Amplitude تتألق عند التعامل مع أحداث السلاسل الزمنية وأي شيء غير منظم جيدًا.

لإعطاء مثال ملموس ، من السهل استخدام أداة ذكاء الأعمال للإجابة ، "كم عدد الإعجابات التي حققها المستخدم بمرور الوقت؟" حيث توفر Amplitude قيمة إضافية في فهم ما قادهم خلال تلك الرحلة إلى تلك الإعجابات. هل وصلوا من خلال إشعار أو من خلال التنقل عبر أجزاء مختلفة من التطبيق؟ إلى أين ذهبوا من هناك وما هو نمط المشاركة النموذجي لديهم بميزات مختلفة؟ لذا بدلاً من مجرد معرفة أن مستخدمًا أحب 20 شخصًا اليوم ، يمكننا البدء في تكوين قصة حول تجربة هذا المستخدم وتفضيلاته. ربما أحبوا 20 شخصًا اليوم ، وأمضوا الكثير من الوقت في إرسال الرسائل إلى كل منهم ، وهو ما يختلف عن شخص أحب 20 شخصًا اليوم ، لكنه فعل ذلك في تتابع سريع.

من الصعب رؤية الفروق الدقيقة في تجارب عملائنا عندما نقوم بعمل المجاميع. تم بناء Looker على أنظمة تخزين البيانات الحالية ، لذا للإجابة على سؤال مثل أعلاه ، ستحتاج إلى إنشاء تقرير مخصص ، أو الجمع بين مجموعات بيانات متعددة ، أو حتى كتابة SQL. عند استخدام Amplitude ، يسهل رؤية الاختلافات عندما تكون لدينا رحلة المستخدم تلك أمامنا.

عمل جماعي أفضل وعمليات إطلاق أسرع

المستخدمون الرئيسيون لدينا في Amplitude هم فريق علوم البيانات وفرق منتجاتنا. تطرح كلتا المجموعتين أسئلة حول رحلات المستخدم والتفاعل ، لكنهما يحتاجان أيضًا إلى إجابات لأنواع مختلفة من الأسئلة. على سبيل المثال ، لدينا فريق مخصص لتدفق الإعداد لدينا ، وهم يهتمون بنقاط الانسحاب للمستخدمين الجدد. يركز فريق آخر بشكل أكبر على الاستبقاء على المدى الطويل ، لذا فهم يهتمون كثيرًا بالسلوكيات اللاصقة ، تلك التي تجعل الأشخاص يعودون إلى الموقع وتخلق فرصة أفضل للنجاح في الحب.

يسمح لنا Amplitude بإنشاء وحفظ جميع المخططات ولوحات المعلومات المختلفة لدينا ، وتلقيحها عبر المؤسسة. هذا يعني أنه لا يتعين علينا تكرار الجهود ؛ تشارك الفرق النتائج بانتظام وتتخذ القرارات من نفس مجموعة البيانات. على الرغم من أن لدينا نهج الخدمة الذاتية لبياناتنا ، إلا أنها عملية تعاونية حقًا توفر لنا الوقت وتؤدي إلى قرارات أكثر استنارة.

يعني استخدام الأدوات التي تجمع بين العمل الجماعي والوظائف أنه يمكنك إطلاق ميزات جديدة بشكل أسرع. انقر للتغريد

يسمح لنا Amplitude بإلقاء نظرة على البيانات المنظمة دون قضاء وقت التطوير الإضافي المطلوب لبناء طرق عرض جديدة. عندما نطلق ميزة جديدة ، نقوم ببساطة بتكوين حدث لها في mParticle ، وإرسالها إلى Amplitude مع خصائص المستخدم والحدث المناسبة. تقليديًا ، كان ضمان تتبع البيانات الدقيق داخل النظام الأساسي يتطلب من المحلل كتابة استعلامات يدوية في Python أو SQL. مع Amplitude ، لا نحتاج إلى مساعدة محلل. يمكننا أن نرى الأحداث الجديدة يتم تحميلها في الوقت الفعلي ، وعلى الفور ضمان الجودة لها في مخططات السعة.

يتمثل التأثير النهائي لهذا المزيج القوي من العمل الجماعي والوظائف في أنه يمكننا على الفور فهم ما إذا كان رهان المنتج يعمل أم لا ، والتكرار بشكل أسرع من ذي قبل.

الاتجاه الملموس في أوقات التغيير

أدت عمليات الإغلاق الواسعة النطاق إلى تغيير قواعد المواعدة هذا العام. بدلاً من التحسر على فقدان بروتوكولات المواعدة التقليدية ، كان لدينا سؤال جديد للإجابة عليه: كيف يغير الأشخاص أنماط استخدامهم على نظامنا الأساسي للتكيف مع عالم المواعدة COVID-19؟

العثور على الحب والتواصل ليس بالأمر الصعب عندما يكون قائمًا على البيانات. إن فهم #OnlineDating #UserJourney هو مفتاح قلوب المستخدمين. انقر للتغريد

بالنسبة للمبتدئين ، رأينا أن المستخدمين يقضون الكثير من الوقت في التعمق في المحادثات. لا يمكن للناس أن يجتمعوا وجهًا لوجه بسهولة كما كان من قبل ، لذلك يتعين عليهم قضاء المزيد من الوقت في التعرف على شخص ما داخل التطبيق نفسه. باستخدام مجموعتنا القوية من BI و PI ، يمكننا الوصول بسرعة إلى بيانات محددة حول هذه الأنماط الجديدة. من خلال خلق المزيد من الفرص للمستخدمين لإقامة اتصالات افتراضية أعمق ، يمكننا ملء بعض الفراغ الذي أوجده التباعد الجسدي لكثير من الناس.

قد لا يبدو العثور على الحب من خلال تحليلات البيانات أمرًا رومانسيًا ، لكننا نعلم أنه يعمل. لطالما كانت مهمة OkCupid هي جلب الحب إلى العالم ، ومع تطبيق البيانات الصحيحة بالطريقة الصحيحة ، نساعد الناس على فعل ذلك.