Połączenie i kompatybilność: jak OkCupid wykorzystuje analitykę, aby pomóc ludziom znaleźć miłość

Obecnie około jedna trzecia Amerykanów korzysta z aplikacji lub strony randkowej, a 12% jest w zaangażowanym związku lub poślubiło kogoś, kogo poznali poprzez randki online, według niedawnego raportu Pew Research. Spotkanie właściwej osoby może wydawać się magią, ale jeśli korzystasz z aplikacji randkowej lub witryny randkowej, spotkanie z właściwą osobą jest procesem kalkulacyjnym. Randki online zawsze były opartym na danych, naukowym i skutecznym sposobem łączenia ludzi, którzy mają wspólne cele i zainteresowania.

Istnieje wiele internetowych aplikacji randkowych, które pojawiły się na przestrzeni lat, zaspokajając niemal każde zainteresowanie, społeczność i przynależność. OkCupid istnieje od samego początku, a dziś za sukcesem platformy stoi wykorzystanie przez OkCupid narzędzi Business Intelligence (BI) i narzędzi do analizy produktów.

Napędzany danymi, zasilany sercem

Dane są podstawą misji w OkCupid. Nasza obsesja na punkcie danych sprawia, że ​​OkCupid tworzy ponad 4 miliony połączeń tygodniowo, ponad 200 milionów rocznie, 5 milionów przedstawień dziennie i otrzymuje więcej wzmianek w sekcji ślubnej New York Timesa niż jakakolwiek inna aplikacja randkowa.

Jestem w OkCupid od trzech lat i zarządzam naszym zespołem data science, który zajmuje się analizą platformy. To ekscytujące widzieć, jak rozwijają się znaczące więzi międzyludzkie, ale rzadko otwiera się aplikację randkową i od razu znajduje miłość. Użytkownicy muszą przez jakiś czas pozostać w pobliżu, aby aplikacja mogła poznać ich upodobania, niechęci, łamacze umów i inne informacje, które pomogą znaleźć zgodne dopasowanie.

Jednym z kluczowych wyróżników OkCupid jest użycie pytań do stworzenia wyniku dopasowania, który określa zgodność jednej osoby z kimś innym. Im więcej pytań zadajemy, tym więcej otrzymujemy informacji i tym lepiej możemy sparować użytkowników z kimś innym. Jednak aby to zrobić, musimy zrozumieć góry danych, które uzyskujemy.

Tworzenie idealnego stosu danych

Zespół ds. analityki danych koncentruje się na zrozumieniu, jak działa platforma OkCupid i co możemy zrobić, aby ją ulepszyć. Nasza praca obejmuje zakres od tradycyjnego raportowania Business Intelligence (BI) po opracowywanie i optymalizację algorytmów z makro naciskiem na doświadczenie użytkownika (UX) i optymalizację produktu.

Nasz stos danych klientów w OkCupid składa się z mParticle, Looker i platformy Product Intelligence (PI) Amplitude . mParticle zbiera i przechowuje dane o zdarzeniach naszych klientów, które wysyłamy do Looker w celu ogólnych raportów biznesowych oraz do Amplitude w celu głębszej analizy zachowań użytkowników i naszych doświadczeń klientów.

Kiedy mój zespół po raz pierwszy zaczął używać Amplitudy, mieliśmy taką koncepcję, że służy ona głównie do śledzenia i segmentacji zdarzeń. W końcu dowiedzieliśmy się, że możemy go używać do mierzenia zaangażowania, identyfikowania kohort użytkowników, analizowania różnych ścieżek użytkowników i znajdowania wiodących wskaźników konwersji i utrzymania. Amplituda jest specjalnie zaprojektowana do tego typu analizy, co oznacza, że ​​możemy uzyskać dostęp do znaczących informacji o wiele szybciej.

BI i amplituda: razem lepiej

Stworzenie możliwie najbardziej angażującego i przyjemnego produktu wymaga wielu testów A/B i analizy danych, aby określić, jakie aspekty podobają się naszym klientom, i znaleźć możliwości zwiększenia ich zaangażowania. Niezależnie od tego, czy jest to użytkownik o dużych intencjach, który szuka długoterminowej, zaangażowanej relacji, czy okazjonalny użytkownik, który szuka czegoś bardziej swobodnego, musimy zrozumieć, kim są ci różni użytkownicy, różne sposoby, w jakie wchodzą w interakcję z platformą oraz zachowania i motywacje, które powodują, że z czasem trzymają się platformy lub odpadają.

Tradycyjne narzędzia BI, takie jak Looker, Tableau lub Power BI, mogą przeprowadzić tę analizę, ale wymagają od nas poświęcenia czasu na tworzenie modeli danych, aby odpowiedzieć na nasze pytania dotyczące produktów. Mają też swoje ograniczenia, jeśli chodzi o głębię spostrzeżeń, które możemy uzyskać z danych, które posiadamy.

Ulepszenie #UserJourney wymaga czegoś więcej niż szczegółowych informacji. Potrzebujesz szczegółowych, spójnych informacji o sesjach użytkowników. Kliknij, aby tweetować

Dzięki Amplitude możemy zrozumieć nieustrukturyzowane dane i zacząć rozumieć naszych różnych użytkowników i ich podróże w naszym produkcie. Stamtąd możemy tworzyć bardziej ustrukturyzowane raporty, identyfikować doświadczenia z produktami, które klienci uważają za najbardziej wartościowe, i budować więcej z nich w OkCupid.

Na przykład Amplituda pozwala nam zidentyfikować i zrozumieć różne zachowania, które wskazują, że użytkownicy spędzą dużo czasu w aplikacji. A dla tych użytkowników, którzy się logują, a następnie szybko opuszczają aplikację, Amplitude zapewnia nam ścieżki użytkowników, które możemy przeanalizować, aby zobaczyć, co dzieje się najczęściej, zanim użytkownik zakończy sesję. W rezultacie możemy dowiedzieć się, jakie aspekty OkCupid powinniśmy zmienić lub całkowicie usunąć.

Tradycyjne narzędzie BI, takie jak Looker, może uzyskać dostęp do wszystkich informacji w naszej hurtowni danych i bardzo łatwo uruchamiać tradycyjne agregacje i osie. Ale Amplituda błyszczy, gdy zajmujemy się zdarzeniami szeregów czasowych i wszystkim, co nie jest dobrze zorganizowane.

Aby podać konkretny przykład, łatwo jest użyć narzędzia BI, aby odpowiedzieć na pytanie „Ile polubień ma użytkownik na przestrzeni czasu?” Tam, gdzie Amplituda zapewnia dodatkową wartość, jest zrozumienie, co poprowadziło ich przez tę podróż do tych polubień. Czy weszli za pośrednictwem powiadomienia, czy poruszając się po różnych częściach aplikacji? Skąd poszli stamtąd i jaki był ich typowy wzór zaangażowania z różnymi cechami? Więc zamiast tylko wiedzieć, że użytkownik polubił dziś 20 osób, możemy zacząć tworzyć opowieść o doświadczeniach i preferencjach tego użytkownika. Może polubili dziś 20 osób i spędzili dużo czasu na wysyłaniu wiadomości do każdego z nich, co różni się od kogoś, kto polubił dziś 20 osób, ale robił to szybko po sobie.

Podczas tworzenia agregatów trudno dostrzec niuanse w doświadczeniach naszych klientów. Looker jest zbudowany na zasiedziałych systemach przechowywania danych, więc aby odpowiedzieć na powyższe pytanie, musisz zbudować niestandardowy raport, połączyć wiele zestawów danych, a nawet napisać SQL. Podczas korzystania z Amplitudy różnice są łatwe do zauważenia, gdy mamy przed sobą tę podróż użytkownika.

Lepsza praca zespołowa i szybsze uruchamianie

Naszymi głównymi użytkownikami Amplitude są mój zespół ds. analizy danych i nasze zespoły ds. produktów. Obie grupy zadają pytania dotyczące podróży użytkowników i zaangażowania, ale potrzebują również odpowiedzi na różne rodzaje pytań. Na przykład mamy zespół zajmujący się naszym procesem onboardingu, który dba o punkty drop-off dla nowych użytkowników. Inny zespół skupia się bardziej na długoterminowej retencji, więc dużo bardziej dbają o lepkie zachowania, takie, które sprawiają, że ludzie wracają do witryny i stwarzają większą szansę na sukces w miłości.

Amplituda pozwala nam tworzyć i zapisywać wszystkie nasze różne wykresy i pulpity nawigacyjne oraz zapylać je w całej organizacji. Oznacza to, że nie musimy powielać wysiłków; zespoły regularnie dzielą się wynikami i podejmują decyzje na podstawie tego samego zbioru danych. Mimo że mamy samoobsługowe podejście do naszych danych, jest to prawdziwie oparty na współpracy proces, który oszczędza nam czas i prowadzi do bardziej świadomych decyzji.

Korzystanie z narzędzi łączących pracę zespołową i funkcjonalność oznacza, że ​​możesz znacznie szybciej uruchamiać nowe funkcje. Kliknij, aby tweetować

Amplituda pozwala nam spojrzeć na uporządkowane dane bez poświęcania dodatkowego czasu na tworzenie nowych widoków. Za każdym razem, gdy uruchamiamy nową funkcję, po prostu instrumentujemy dla niej zdarzenie w mParticle i wysyłamy je do Amplitude z odpowiednimi właściwościami użytkownika i zdarzenia. Tradycyjnie, zapewnienie dokładnego śledzenia danych w ramach platformy wymagałoby od analityka pisania ręcznych zapytań w Pythonie lub SQL. Dzięki Amplitude nie potrzebujemy pomocy analityka. Widzimy, jak nowe zdarzenia ładują się w czasie rzeczywistym i natychmiast sprawdzamy je na wykresach amplitudy.

Ostateczny wpływ tej potężnej kombinacji pracy zespołowej i funkcjonalności polega na tym, że możemy od razu zrozumieć, czy zakład produktowy działa, czy nie, i iterować znacznie szybciej niż wcześniej.

Konkretny kierunek w czasach zmian

Powszechne blokady zmieniły w tym roku normy randkowe. Zamiast narzekać na utratę tradycyjnych protokołów randkowych, musieliśmy odpowiedzieć na nowe pytanie: w jaki sposób ludzie zmieniają swoje wzorce użytkowania na naszej platformie, aby dostosować się do świata randek COVID-19?

Znalezienie miłości i związku nie jest tak trudne, gdy jest oparte na danych. Zrozumienie #OnlineDating #UserJourney jest kluczem do serc użytkowników. Kliknij, aby tweetować

Na początek zauważyliśmy, że użytkownicy spędzają dużo więcej czasu na zagłębianiu się w rozmowy. Ludzie nie mogą spotykać się osobiście tak łatwo, jak wcześniej, więc muszą poświęcić więcej czasu na poznanie kogoś w samej aplikacji. Korzystając z naszego potężnego połączenia BI i PI, możemy szybko uzyskać dostęp do konkretnych danych dotyczących tych nowych wzorców. Tworząc jeszcze więcej możliwości dla użytkowników do tworzenia głębszych wirtualnych połączeń, możemy wypełnić część pustki, jaką dla wielu ludzi stworzyło fizyczne dystansowanie.

Znajdowanie miłości za pomocą analizy danych może nie wydawać się romantyczne, ale wiemy, że to działa. Misją OkCupid zawsze było niesienie miłości światu, a dzięki odpowiednim danym zastosowanym we właściwy sposób pomagamy ludziom właśnie to robić.