Patreon이 부서 간 데이터 리더십을 수용하는 방법
게시 됨: 2020-10-31Patreon은 세계적 대유행 속에서도 지난 8개월 동안 놀라운 성장을 경험했습니다. 그들의 성공의 상당 부분은 효과적인 교차 기능 데이터 리더십에 기인할 수 있습니다. 올해 Amplify 컨퍼런스에서 Patreon의 데이터 과학 이사인 Maura Church는 팀이 전체 조직이 현명한 비즈니스 결정을 내릴 수 있도록 권한을 부여하는 방법을 공유했습니다.
Patreon의 모든 부서에 걸친 데이터 과학
Patreon은 데이터 과학을 비즈니스 전반의 모든 팀이 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 하는 수평 계층으로 봅니다. 이는 여러 부서와 긴밀하게 통합되어 처음부터 끝까지 데이터 팀을 연결한다는 의미입니다.

Maura와 그녀의 팀은 원시 데이터에서 최대한의 가치를 얻을 수 있도록 메트릭에 대한 특정 질문을 합니다.
- 제품 및 엔지니어링 팀은 데이터를 어떻게 사용하고 있습니까?
- 크리에이터 파트너십(영업)팀은 데이터를 어떻게 활용하고 있나요?
- 재무 및 법무팀이 더 나은 예측을 하는 데 데이터가 어떻게 도움이 됩니까?
이러한 질문에 대한 답을 알면 Maura의 데이터 과학 팀은 다양한 부서와 비즈니스 전체에 가장 잘 봉사하는 방법을 이해하고 팀이 캠페인 및 신제품을 구축하고 전반적인 비즈니스 목표에 기여할 수 있는 실행 가능한 통찰력을 발견할 수 있습니다.
Patreon은 모든 부서와 기능에 걸쳐 3가지 요소에 대해 많은 시간을 할애합니다. 즉, 훌륭한 마케팅과 매력적인 브랜드와 많은 자체 자금으로 뒷받침되는 더 나은 제품을 구축할 수 있는 방법입니다. 이 접근 방식은 데이터에 의해 유지되고 뒷받침됩니다.

강력한 교차 기능 데이터 리더십의 3가지 핵심
강력한 교차 기능 데이터 리더십은 협업과 커뮤니케이션 그 이상에 달려 있습니다. Maura에게는 부서 간 데이터 리더십을 강화하는 세 가지 열쇠가 있습니다.
- 문맥
- 데이터 관련성
- 스토리텔링
문맥
Patreon은 데이터 과학자가 개별 제품 팀과 함께 앉고 결정과 구축하려는 대상에 포함되도록 하려고 합니다. 그들은 데이터 분석이 필요할 때 그냥 뛰어드는 것이 아니라 데이터 팀이 속도를 낼 수 있도록 브리핑이 필요합니다.
데이터 팀이 다른 부서와 일상적으로 관여할 때 달성하려는 내용에 대해 더 많은 맥락과 이해를 갖게 됩니다. 이를 통해 가장 효과적인 데이터 사용을 권장할 수 있습니다.
예를 들어, 하루는 마케팅 분석 작업에서 다음 날은 머신 러닝, 다음 날 A/B 테스트로 전환하는 데이터 과학자가 있다고 가정해 보겠습니다. 그들은 정보에 입각한 전략적 결정을 내리는 데 필요한 비즈니스 컨텍스트와 깊이를 갖지 못할 것입니다. 대신 데이터 과학 팀의 누군가가 처음부터 각 프로젝트에 깊이 배어 있어야 데이터가 작동하는 위치에 대해 친밀하게 이해할 수 있습니다.
데이터 관련성
데이터가 모든 결정의 유일한 요소가 되어서는 안 됩니다. 때때로 결정은 사용자 피드백에 의해 주도되거나 디자인에서 영감을 받습니다.
가장 유용하고 관련성이 높은 곳에 데이터를 사용하십시오. 예를 들어 Patreon에서는 COVID-19 전염병이 전 세계적으로 퍼진 2020년 2월과 3월에 지역별 성장률의 차이를 확인했습니다. 데이터를 사용하여 Patreon은 더 빠른 구독 증가가 크리에이터에 대한 정부 후원 재정 지원이 더 많은 지역과 연결되어 있다고 추론했습니다.

Maura와 그녀의 팀은 데이터를 조사하여 당시에 어떤 지리적 성장 세그먼트가 중요했는지 알아냈습니다. 외부 이벤트가 긍정적인 성장을 일으키면 그들은 그 변화에 기대어 제품화할 기회가 있는지 확인하는 법을 배웠습니다.
터널 비전을 통해 데이터를 보지 않는 것이 중요하다는 것을 기억하십시오. 대신, 조직에 대한 전체적인 개요를 제공하기 위해 다양한 데이터 요소와 정성적 입력을 사용하여 더 큰 그림을 고려하십시오.

스토리텔링
스토리텔링은 비즈니스에서 일어나는 일에 대해 데이터가 보여주는 것을 이해하는 것을 포함합니다. 그런 다음 데이터 팀은 해당 스토리를 간결하고 명확하게 만들어 Patreon의 모든 리더가 정보에 입각한 결정을 내리고 제작자를 위한 더 나은 제품을 만들 수 있도록 해야 합니다.
메트릭에 대해 이야기할 때 눈이 번쩍 뜨이기 쉽습니다. 숫자가 이야기를 말해준다면 그럴 가능성은 적습니다. 이야기는 중독성이 있고 기억에 남으며 감정을 이끌어냅니다 . 스토리는 또한 조직 전체에서 데이터의 가치를 강화하는 데 도움이 됩니다.
귀하와 귀하의 팀이 전달하려는 이야기와 데이터가 이를 엄격하고 정직하며 더 나은 방식으로 전달하는 데 어떻게 도움이 되는지 이해하는 것이 중요합니다.
다음은 실제 스토리텔링의 예입니다. 몇 년 전 Patreon은 제작자를 위한 라이브 스트리밍 옵션을 출시했습니다. 그러나 데이터 과학은 제품을 구축하는 방법과 제품의 규모에 대한 결정에 실제로 관여하지 않았습니다. Maura와 그녀의 팀은 얼마나 많은 제작자가 라이브 스트리밍을 언급했는지 살펴보는 매우 기본적인 분석을 수행했지만 제품 팀과 함께 앉아서 라이브 스트리밍의 최종 목표를 이해하는 맥락이 부족했습니다.
결과적으로 성능을 파악하기 위해 데이터 사이언스팀을 들인 것이다. 원래 40%의 제작자가 새로운 실시간 스트리밍 옵션을 채택할 것으로 예상했지만 훌륭한 마케팅과 인지도에도 불구하고 실제로는 1%만 채택했습니다.
처음부터 데이터 과학을 통합하지 못하고 그들이 전하려는 이야기를 고려하지 않았기 때문에 Patreon은 제품 및 시장 출시 프로세스에서 데이터를 사용하는 방법을 재고하게 되었습니다.
부서 간 협업을 사용하여 2020년 성장 준비
COVID-19 대유행이 닥쳤을 때 Maura와 그녀의 팀은 컨텍스트, 데이터 관련성 및 스토리텔링을 갖추고 성공을 위해 준비되었습니다. 그들은 더 많은 사람들이 집에 머물면서 오락을 찾으면서 제품에 긍정적인 영향을 미칠 가능성을 보았습니다.
청중 세분화
성장을 예상한 팀은 잠시 멈추고 "행동으로 무엇을 바꿀 수 있다고 생각합니까?"라고 자문했습니다. 그들은 두 가지 핵심 요소에 대한 데이터를 수집했습니다.
1. 이탈: Patreon은 이탈을 유발할 수 있는 요인(이 경우 재정 및 경제적 불안정)과 이러한 불안한 시기에 지원을 제공하여 고객을 재활성화하는 방법을 분석했습니다. 그들은 청중이 거기에 있고 성장하고 있다고 제작자를 안심시켰습니다.

2. 크리에이터 런칭: Patreon은 또한 크리에이터 런칭에 대해 세분화되고 편협한 분석을 수행했으며 그 시작은 COVID로 인한 자택 대피 명령에 기인합니다. 그들은 새로운 유형의 제작자를 보고 "이러한 제작자에게 도움이 될 제품에서 우리가 무엇을 할 수 있습니까? 아마도 우리는 더 많은 자원을 제공할 수 있을 것입니다.”

데이터를 스토리로 전환
Patreon은 이 데이터를 가져와 내부 팀과 제작자 모두를 위한 스토리로 만들었습니다. 제작자는 안정성에 대해 걱정했지만 Patreon은 데이터를 사용하여 팬이 플랫폼으로 몰려드는 방법을 보여줄 수 있었습니다. 그리고 내부적으로는 더 나은 제품을 구축하고 엄청난 성장 유입을 처리할 수 있을 만큼 탄력성과 확장성을 확보할 수 있는 방법을 모색했습니다.
신제품 및 풍부한 데이터로 전진
결과적으로 Patreon은 지역 비즈니스를 위한 신제품을 출시했으며 이러한 비즈니스가 수십만 달러의 멤버십 반복 수익을 올릴 수 있도록 도왔습니다. 그들은 새로운 제품을 출시했을 뿐만 아니라 데이터에 다시 연결했습니다.
Patreon은 이러한 제작자가 지역 비즈니스로 태그 지정되고 식별되었는지 확인했습니다. 따라서 Patreon이 몇 년 내에 팟캐스터 또는 다른 부문에 비해 지역 비즈니스가 어떻게 성장하는지 이해하기를 원하면 해당 데이터를 보유하고 있으며 향후 비즈니스가 더 나은 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다.
지속 가능한 성장을 위한 시스템 구축
기능 간 데이터 리더십에 대한 Maura의 마지막 조언은 무엇입니까? 비즈니스의 모든 영역에서 측정항목의 변경 사항을 이해하고 이를 제품 기회로 구성하는 프로세스가 있는지 확인합니다. 시간이 지남에 따라 행동을 연구하는 데 필요할 수 있는 시스템과 비즈니스에서 이해해야 하는 세그먼트에 대해 생각해 보십시오. 여기 에서 Amplify의 매력적인 라인업을 확인하고 세션 녹음을 시청하십시오.
