셀프 서비스 분석으로 병목 현상을 제거하고 데이터를 최대한 활용

2012년 노르웨이 과학 기술 대학교 Kahoot!의 연구 프로젝트에서 설립되었습니다. 550,000명 이상의 유료 사용자에게 서비스를 제공하도록 성장했습니다. 2020년에는 2억 5천만 개 이상의 게임이 Kahoot!에서 플레이되었으며 200개 국가에서 15억 명이 넘는 플레이어가 참여했습니다.

카훗! 사용자가 학습 게임이나 퀴즈 퀴즈를 만들고 공유하고 플레이할 수 있는 포괄적인 플랫폼입니다. 이 회사는 오슬로에 본사가 있으며 미국과 유럽 전역에 사무실이 있습니다.

지난 9년 동안 Kahoot은 경이적인 성장을 경험했습니다. Amplitude는 중요한 파트너로서 우리가 확장하면서 제품 사용 데이터를 최대한 활용할 수 있도록 지원했습니다.

데이터 거버넌스를 개선하기 위해 취한 단계

나는 Kahoot에서 일하기 시작했습니다! 2018년 데이터 과학자로서 Kahoot! 이전에는 Schibsted라는 노르웨이의 유명한 미디어 회사에서 근무했습니다. Marketplaces 사업부의 글로벌 구성 요소에 대해 Schibsted의 Amplitude를 사용했습니다. 내부 이벤트 추적기와 함께 Kafka를 활용하여 Amplitude에 이러한 이벤트를 제공하는 시스템을 설정했습니다. Kahoot!에서 Amplitude로 비슷한 발전을 이룰 수 있다는 것을 알고 있었습니다.

카훗! Amplitude를 이미 채택했지만 직원이 50명 정도인 작은 조직이기도 했습니다. 카훗! 그 시점부터 유료 구독으로 수익을 창출하기 시작했지만 Amplitude에 관한 한 우리는 몇 가지 기능만 사용하고 최소한의 이벤트를 추적하고 있었습니다.

누구나 빅데이터, 머신러닝, AI 등을 이야기하지만 산업이 성숙해지면서 기본을 빼놓을 수 없다. 사람들은 데이터 거버넌스의 중요성에 대해 설교하지만 동시에 조직은 모든 ​​요청이 데이터 분석가를 거치는 고전적인 병목 현상에 시달리고 있습니다. Amplitude로 확장한 성공의 큰 부분은 회사 전체의 사람들이 스스로 분석을 위해 제품 데이터를 사용할 수 있도록 하는 셀프 서비스 분석을 만드는 데 많은 시간을 투자했다는 것입니다. 오늘날 우리의 핵심 팀은 약 170명의 직원으로 구성되어 있습니다. 그 중 약 150명이 Amplitude 계정을 가지고 있으며 그 중 100명은 월간 활성 사용자입니다.

성공을 위한 준비를 하려면 데이터 거버넌스에 먼저 노력을 기울여야 합니다. 우리는 명확한 명명 규칙을 설정하고 불필요한 정보를 최종 사용자에게 보이지 않게 하고 어떤 속성이 다른 값을 갖고 병합해야 하는지 고려하는 것으로 시작했습니다. 이것은 단순하고 심지어 지루한 일이지만 삶을 훨씬 더 쉽게 만듭니다. 또한 제품 분석 데이터를 신뢰할 수 있고 최종 사용자가 모든 데이터를 이해하기 위해 데이터 과학에 대한 배경 지식이 필요하지 않도록 합니다.

어떤 질문에 대답하고 싶은지 이해하고 거기에서 구축하는 것이 중요합니다. 추적 계획을 세웁니다. 다시 말하지만, 화려하지는 않지만 앞으로 수행할 모든 데이터 작업의 기초가 되기 때문에 매우 중요합니다. 많은 기업이 데이터 인사이트로 건너뛰기를 원하지만 데이터 거버넌스뿐만 아니라 양질의 데이터가 없다면 인사이트는 그다지 유용하지 않습니다. 모든 것을 잘 계획하는 데 시간을 할애하면 데이터가 훨씬 더 강력해집니다.

사람들이 데이터를 이해하면 성장을 주도합니다.

데이터 거버넌스 프레임워크를 강화하고 사람들이 사용 가능한 집계 사용 데이터의 가치를 알게 되자 플랫폼 사용에 대한 열망이 훨씬 더 커졌습니다. 그러나 조직의 모든 사람이 가치를 깨닫는 데는 약간의 조정이 필요했습니다.

거의 3년 동안 Kahoot!에서 근무하면서 회사가 퀴즈 및 소셜 도구에서 완전한 학습 플랫폼으로 성장하는 것을 보았습니다. 미국의 모든 교사와 학생 중 절반이 Kahoot! 팬데믹 기간 동안 게임을 즐길 수 있으며 Fortune 500대 기업 중 97%가 Kahoot! 교육, 온보딩, 프레젠테이션 및 이벤트용 우리는 소수의 상호작용을 추적하는 것에서 방대한 양의 풍부한 메타데이터 세트로 작업하는 것으로 바뀌었습니다. 조직의 모든 사람이 Amplitude를 통해 해당 데이터에 액세스하고 사용할 수 있어야 고객 행동을 이해하고 업종 전반에 걸쳐 성장, 충성도 및 채택을 촉진할 수 있습니다.

Amplitude를 사용하면 분석과 관련하여 회사의 더 많은 사람들이 셀프 서비스를 할 수 있습니다. 즉, 엔지니어, PM 및 마케팅 담당자는 모든 것을 데이터 팀에 의존하지 않고도 사용자가 제품을 사용하는 방식이나 출시한 기능이 수행하는 방식을 이해할 수 있습니다. 제품 관리자는 이제 Amplitude를 통해 제품에서 일어나는 일을 기반으로 제품 결정을 내릴 수 있습니다. 버튼을 이동하거나 더 잘 보이도록 하는 등 많은 기능이 개선되었으며 이러한 결정은 신속하게 이루어졌습니다.

카훗과 함께! 이러한 폭발적인 성장을 경험하면서 우리는 Amplitude를 신입 사원 교육에 통합했으며 교육을 재미있게 만들기 위해 자체 플랫폼을 사용합니다. 우리는 모든 사람이 Amplitude를 사용하는 방법을 이해할 수 있도록 임시 개별 지원을 제공합니다. 더 많은 수동적 접근 방식을 원할 때 개인에게 추가 리소스를 할당하는 것이 직관적이지 않은 것처럼 보일 수 있지만 Kahoot의 모든 사람에게 가치가 있다는 것을 알게 되었습니다. 입사 후 2주 이내에 Amplitude와 함께 좋은 출발을 할 수 있습니다.

오늘은 카훗! 170명 이상의 직원이 있으며 최근 인수를 포함하면 직원 수가 500명 이상으로 늘어납니다. 데이터 거버넌스에 대한 초기 작업으로 인해 회사 문화에 내재된 데이터 분석의 중요성을 알게 되었습니다. 진폭은 이제 Kahoot!의 DNA의 일부입니다.

데이터에 기반한 의사 결정을 위한 빠른 통찰력

Amplitude는 데이터를 초고속으로 처리합니다. 이는 트래픽이 많고 이러한 통찰력을 신속하게 얻어야 하기 때문에 중요합니다. 또한 사용이 매우 간편하여 사용자가 깔때기 및 세분화를 구축할 수 있으며 Amplitude를 행동 분석의 허브로 만든 Iterable과 잘 동기화됩니다.

또한 Amplitude의 모니터링 및 경고를 활용하여 문제가 발생했을 때 알려줍니다. Amplitude는 고객이 가격 책정 페이지에서 리디렉션되는 경우와 같이 다른 모니터링 플랫폼이 포착하지 못하는 한 위치에서 다른 위치로의 전환을 모니터링합니다. 우리는 다른 방법으로 볼 수 없었던 몇 가지 버그를 잡았습니다.

Kahoot에서 Amplitude의 주요 사용자입니다! 릴리스와 관련된 메트릭을 모니터링하는 제품 관리자 및 엔지니어입니다. 두 번째 큰 그룹은 가격 페이지를 모니터링하고 제품 내부의 업그레이드 흐름을 모니터링하여 변경 사항이 더 높은 전환율에 기여하는지 확인하는 마케팅 담당자로 구성됩니다. 또한 일반적인 운영 및 성능 문제를 모니터링하고 A/B 테스트를 실행합니다.

이 모든 경우에 셀프 서비스 분석의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 보고서를 받는 데 2주가 소요되는 많은 회사에서 볼 수 있는 전형적인 데이터 병목 현상을 제거했습니다. 통찰력의 즉각성은 더 많은 호기심을 불러일으킵니다. 사람들은 결과에 대해 더 깊이 파고들기를 원하므로 Amplitude 사용자는 데이터 분석 분야에서 더 능숙해집니다.

이제 제품 관리자, 엔지니어, 마케터 또는 고객 지원 팀에 관계없이 업무를 수행하기 위해 Amplitude가 필요하다고 생각합니다. 그리고 제품 결정은 데이터를 기반으로 하기 때문에 해당 데이터는 제품 관리의 중요한 부분이 되었습니다. 사용량 및 활동에 대한 집계된 제품 데이터는 더 이상 케이크 위에 있는 체리로 간주되지 않습니다. 전체 케이크입니다.

새로운 프로젝트에 착수할 시간

Amplitude를 구현한 후 데이터 팀에 대한 요청이 약 80% 감소했습니다. Amplitude의 셀프 서비스 특성은 동료들이 데이터 과학 팀에 요청을 제출할 필요 없이 직접 질문에 대한 답변을 얻을 수 있음을 의미하기 때문입니다. 사람들은 특정 버튼을 클릭하거나 특정 페이지를 본 사용자 수 또는 옵션 A와 옵션 B 사이의 전환율이 어떻게 변했는지 직접 확인할 수 있습니다.

더 이상 그렇게 할 필요가 없기 때문에 데이터 분석가는 SQL을 작성하고 데이터를 변환해야 하는 훨씬 더 복잡한 쿼리인 나머지 20%의 요청에 집중할 시간이 있습니다. 새로 자유 시간에 수행한 프로젝트 중 하나는 이탈 모델을 생성하고 Amplitude에서 테스트하는 것이었습니다. 이 모델은 이탈률이 20% 감소했습니다.

Amplitude UI의 품질은 이제 프로덕션 관리자가 예를 들어 버튼을 이동하거나 더 잘 보이게 만들어야 한다는 것을 알 수 있음을 의미합니다. 이전에는 데이터 과학자의 도움 없이는 이해하지 못했을 것입니다. Amplitude의 UI는 이를 쉽게 만들어 주며, 우리 제품 관리자도 이제 데이터 과학자가 하는 방식으로 이러한 결정의 이면에 있는 추론을 이해하고 있습니다. 우리는 이제 Amplitude를 사용하여 시장에 내놓는 모든 단일 릴리스를 모니터링합니다.

지난 12개월은 Kahoot을 사용하는 사람들과 함께 모두에게 변화의 해였습니다! 연락을 유지하고 전 세계의 교실과 거실에서 계속 참여합니다. Amplitude가 Kahoot을(를) 제공했습니다! 사용자를 위한 멋진 학습을 만드는 데 있어 우위를 점할 수 있습니다.

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