接続と互換性：OkCupidがアナリティクスを使用して人々が愛を見つけるのを助ける方法

公開: 2021-01-14

最近のPewResearchのレポートによると、今日、アメリカ人の約3分の1が出会い系アプリまたはサイトを使用しており、12％がオンラインデートを通じて出会った誰かと献身的な関係にあるか、結婚しています。適切な人に会うことは魔法のように思えるかもしれませんが、出会い系アプリやWebサイトを使用している場合、適切な人に会うことは計算されたプロセスです。オンラインデートは常に、共通の目標と関心を共有する人々をつなぐデータ主導の科学的かつ効果的な方法でした。

何年にもわたって生まれてきたオンラインデートアプリはたくさんあり、ほぼすべての興味、コミュニティ、所属に対応しています。 OkCupidは最初から存在しており、今日、 OkCupidによるビジネスインテリジェンス（BI）と製品分析ツールの使用はプラットフォームの成功の背後にあります。

データによって動かされ、心によって動かされる

データは、ここOkCupidの使命の中核です。私たちのデータへの執着は、OkCupidが毎週400万以上の接続、年間2億以上、1日500万の紹介を行い、ニューヨークタイムズの結婚式のセクションで他のどの出会い系アプリよりも多くの言及を得る理由です。

私はOkCupidに3年間在籍しており、プラットフォーム分析を担当するデータサイエンスチームを管理しています。意味のある人間関係が発達するのを見るのはエキサイティングですが、出会い系アプリを開いてすぐに愛を見つけることはめったにありません。ユーザーは、アプリが自分の好きなもの、嫌いなもの、取引を破る人、および互換性のある一致を見つけるのに役立つその他の情報を学習できるように、しばらくの間固執する必要があります。

OkCupidの主な差別化要因の1つは、質問を使用して、ある人と他の人との互換性を決定する一致スコアを作成することです。質問が多ければ多いほど、より多くの情報を受け取ることができ、ユーザーと他のユーザーをより適切に組み合わせることができます。ただし、これを行うには、取得するデータの山を理解する必要があります。

完璧なデータスタックの作成

データ分析チームの焦点は、OkCupidプラットフォームがどのように機能し、それを改善するために何ができるかを理解することです。私たちの仕事は、従来のビジネスインテリジェンス（BI）レポートから、ユーザーエクスペリエンス（UX）と製品の最適化にマクロを重視したアルゴリズムの開発と最適化にまで及びます。

OkCupidの顧客データスタックは、mParticle、Looker、および製品インテリジェンス（PI）プラットフォームAmplitudeで構成されています。 mParticleは、顧客イベントデータを収集して保存します。このデータは、一般的なビジネスレポート用にLookerに送信され、ユーザーの行動と顧客エクスペリエンスに関する詳細な分析のためにAmplitudeに送信されます。

私のチームが最初にAmplitudeを使い始めたとき、それは主にイベントの追跡とセグメンテーションのためであるというこの概念がありました。最終的に、エンゲージメントの測定、ユーザーコホートの特定、さまざまなユーザージャーニーの分析、コンバージョンと維持の主要な指標の発見に使用できることを学びました。 Amplitudeは、このタイプの分析用に明示的に設計されています。つまり、意味のある洞察にはるかに速くアクセスできます。

BIと振幅：より良い一緒に

可能な限り最も魅力的で楽しい製品を構築するには、製品の顧客のどの側面が好きかを判断し、顧客とのエンゲージメントを高める機会を見つけるために、多くのA/Bテストとデータ分析が必要です。長期にわたる献身的な関係を探している意欲的なユーザーであろうと、よりカジュアルなものを探している時折のユーザーであろうと、私たちはそれらのさまざまなユーザーが誰であるか、プラットフォームとのさまざまな関わり方、そして行動とプラットフォームに固執したり、時間の経過とともに脱落したりする動機。

Looker、Tableau、Power BIなどの従来のBIツールはこの分析を実行できますが、製品の質問に答えるためにデータモデルの構築に時間を費やす必要があります。また、私たちが持っているデータから収集できる洞察の深さに関しては、制限があります。

#UserJourneyを改善するには、高レベルの洞察以上のものが必要です。 ユーザーセッションに関する詳細で一貫性のある情報が必要です。 クリックしてツイート

Amplitudeを使用すると、非構造化データを理解し、さまざまなユーザーと製品内でのユーザーの旅を理解し始めることができます。そこから、より構造化されたレポートを作成し、顧客が最も価値があると感じる製品エクスペリエンスを特定し、それらをさらにOkCupidに組み込むことができます。

たとえば、Amplitudeを使用すると、ユーザーがアプリで長時間過ごすことを示すさまざまな動作を識別して理解できます。また、ログオンしてすぐにアプリを終了するユーザーのために、Amplitudeは、ユーザーがセッションを終了する前に最も頻繁に何が起こるかを分析できるユーザー経路を提供します。その結果、OkCupidのどの側面を変更する必要があるか、または完全に削除する必要があるかを判断できます。

Lookerのような従来のBIツールは、データウェアハウス内のすべての情報にアクセスし、従来の集計とピボットを非常に簡単に実行できます。しかし、時系列イベントや適切に構造化されていないものを処理する場合、Amplitudeは輝いています。

具体的な例を挙げると、BIツールを使用して、「ユーザーは時間の経過とともにいくつのいいねを作成しましたか？」と答えるのは簡単です。 Amplitudeが付加価値を提供するのは、何が彼らをそのようなものへの旅に導いたのかを理解することです。彼らは通知を通じて、またはアプリのさまざまな部分をナビゲートすることによって入ってきましたか？彼らはそこからどこへ行き、さまざまな機能を備えた彼らの典型的なエンゲージメントパターンは何でしたか？したがって、ユーザーが今日20人を気に入っていることを知るだけでなく、そのユーザーのエクスペリエンスと好みについてのストーリーを形成し始めることができます。今日は20人が好きで、それぞれにメッセージを送るのに多くの時間を費やしたのかもしれません。これは、今日20人が好きだった人とは異なりますが、次々とそうしました。

アグリゲートを実行している場合、お客様のエクスペリエンスのニュアンスを確認するのは困難です。 Lookerは既存のデータストレージシステム上に構築されているため、上記のような質問に答えるには、カスタムレポートを作成するか、複数のデータセットを結合するか、SQLを作成する必要があります。 Amplitudeを使用する場合、そのユーザージャーニーが目の前にあると、違いが簡単にわかります。

より良いチームワークとより迅速な立ち上げ

Amplitudeの主なユーザーは、私のデータサイエンスチームと製品チームです。どちらのグループも、ユーザージャーニーとエンゲージメントについて質問しますが、さまざまな種類の質問への回答も必要です。たとえば、オンボーディングフローに専念するチームがあり、彼らは新しいユーザーのドロップオフポイントを気にかけています。別のチームは長期的な保持に重点を置いているため、粘着性のある行動、つまり人々がサイトに戻ってきて恋愛で成功する可能性を高める行動にもっと関心を持っています。

Amplitudeを使用すると、さまざまなチャートやダッシュボードをすべて作成して保存し、組織全体に受粉させることができます。これは、努力を繰り返す必要がないことを意味します。チームは定期的に結果を共有し、同じデータセットから決定を下します。データに対してセルフサービスのアプローチを採用していますが、これは真に協調的なプロセスであり、時間を節約し、より多くの情報に基づいた決定につながります。

チームワークと機能を組み合わせたツールを使用すると、新しい機能をはるかに迅速に起動できます。 クリックしてツイート

Amplitudeを使用すると、新しいビューを構築するために必要な追加の開発時間を費やすことなく、構造化データを確認できます。新しい機能を起動するたびに、そのイベントをmParticleにインストルメントし、適切なユーザープロパティとイベントプロパティを使用してAmplitudeに送信します。従来、プラットフォーム内で正確なデータトラッキングを確保するには、アナリストがPythonまたはSQLで手動クエリを作成する必要がありました。 Amplitudeを使用すると、アナリストの助けは必要ありません。新しいイベントがリアルタイムで読み込まれていることを確認し、すぐに振幅チャートでQAを行うことができます。

チームワークと機能の強力な組み合わせの最終的な影響は、製品の賭けが機能しているかどうかをすぐに理解し、以前よりもはるかに高速に反復できることです。

変化の時代における具体的な方向性

広範囲にわたる封鎖により、今年は交際の基準が変わりました。従来の交際プロトコルの喪失を嘆くのではなく、答えるべき新しい質問がありました。人々は、COVID-19の交際の世界に適応するために、プラットフォームでの使用パターンをどのように変更しているのでしょうか。

データ駆動型の場合、愛とつながりを見つけることはそれほど難しくありません。 #OnlineDating #UserJourneyを理解することは、ユーザーの心の鍵です。 クリックしてツイート

手始めに、ユーザーが会話を深く掘り下げることに多くの時間を費やしていることを確認しました。人々は以前ほど簡単に直接会うことができないため、アプリ自体の中で誰かと知り合うためにより多くの時間を費やす必要があります。 BIとPIの強力な組み合わせを使用して、これらの新しいパターンに関する具体的なデータにすばやくアクセスできます。ユーザーがより深い仮想接続を構築する機会をさらに増やすことで、物理的な距離が多くの人々にもたらした空白の一部を埋めることができます。

データ分析を通じて愛を見つけることはロマンチックに思えないかもしれませんが、それが機能することはわかっています。 OkCupidの使命は常に世界に愛をもたらすことであり、適切なデータが適切な方法で適用されることで、人々がまさにそれを行うのを支援します。