Self Servis Analitik ile Darboğazı Kaldırın ve Verilerden En İyi Şekilde Yararlanın

2012 yılında Norveç Bilim ve Teknoloji Üniversitesi'ndeki bir araştırma projesiyle kurulan Kahoot! 550.000'den fazla ödeme yapan kullanıcıya hizmet verecek şekilde büyümüştür. 2020'de Kahoot!'ta 200 ülkede 1,5 milyardan fazla katılımcıyla 250 milyondan fazla oyun oynandı.

Kahoot! kullanıcıların öğrenme oyunları veya trivia sınavları oluşturabileceği, paylaşabileceği ve oynayabileceği her şeyi kapsayan bir platformdur. Şirketin merkezi Oslo'da olup, ABD ve Avrupa genelinde ofisleri bulunmaktadır.

Son dokuz yılda Kahoot olağanüstü bir büyüme yaşadı. Amplitude, ölçeklenirken ürün kullanım verilerimizden en iyi şekilde yararlanmamıza yardımcı olan kritik bir ortak olmuştur.

Veri Yönetimini İyileştirmek İçin Attığımız Adımlar

Kahoot'ta çalışmaya başladım! 2018'de veri bilimcisi olarak. Kahoot!'tan önce, Schibsted adlı tanınmış bir Norveç medya şirketinde çalıştım. Pazaryerleri bölümündeki küresel bileşenler için Schibsted'de Amplitude kullandık. Amplitude'ü bu olaylarla beslemek için dahili olay izleyicinin yanı sıra Kafka'dan yararlanan bir sistem kurduk. Amplitude at Kahoot! ile benzer adımlar atabileceğimizi biliyordum.

Kahoot! Amplitude'u zaten benimsemiştik, ancak yaklaşık 50 kişiden oluşan bir organizasyon olarak hala oldukça küçüktük. Kahoot! o noktada ücretli aboneliklerle para kazanmaya başlamıştık, ancak Amplitude söz konusu olduğunda, yalnızca birkaç işlev kullanıyor ve minimum olayları izliyorduk.

Herkes büyük veri, makine öğrenimi, yapay zeka vb. hakkında konuşuyor, ancak endüstri olgunlaştıkça temelleri unutamayız. İnsanlar veri yönetiminin önemi hakkında vaaz veriyor, ancak aynı zamanda kuruluşlar hala tüm isteklerin veri analistlerinden geçtiği klasik darboğazdan muzdarip. Amplitude ile ölçeklendirmedeki başarımızın büyük bir kısmı, şirket genelindeki kişilerin kendi başlarına analiz için ürün verilerini kullanmalarına olanak tanıyan self servis analizler oluşturmaya çok zaman ayırmamızdır. Bugün çekirdek ekibimiz yaklaşık 170 çalışandan oluşuyor. Bunlardan yaklaşık 150'sinin bir Amplitude hesabı var ve bunların 100'ü aylık aktif kullanıcılar.

Kendinizi başarıya hazırlamak için, veri yönetişimi konusunda önceden çaba göstermeniz gerekir. Net adlandırma kuralları belirleyerek, gereksiz bilgileri son kullanıcı için görünmez yaparak ve hangi özelliklerin farklı değerlere sahip olduğunu ve birleştirilmesi gerektiğini düşünerek başladık. Bu basit, hatta sıkıcı şeyler ama hayatı çok daha kolaylaştırıyor. Ayrıca, ürün analizi verilerinize güvenebilmenizi ve son kullanıcınızın hepsini anlamak için veri biliminde bir geçmişe ihtiyaç duymamasını sağlar.

Hangi soruları cevaplamak istediğinizi anlamak ve ardından oradan inşa etmek önemlidir. İzleme planları yapın. Yine, gösterişli değil, ama çok kritik çünkü bu, gelecekte yapacağınız herhangi bir veri çalışmasının temeli. Pek çok şirket, veri içgörülerine atlamak istiyor, ancak veri yönetimi kadar kaliteli verileriniz yoksa, içgörüler o kadar da kullanışlı değildir. Her şeyi iyi planlamak için zaman ayırırsanız, veriler çok daha güçlü hale gelir.

İnsanlar Verileri Anladıklarında Büyümeyi Sağlarlar

Veri yönetişimi çerçevemizi güçlendirdiğimizde ve insanlar toplu kullanım verilerinin kendilerine sunulmasının değerini anladıktan sonra, platformu kullanmaya çok daha hevesli oldular. Ancak kuruluştaki herkesin, değerin biraz koordinasyon gerektirdiğini fark etmesine yardımcı olmak.

Kahoot! ile birlikte olduğum yaklaşık üç yıl içinde, şirketin bir bilgi yarışması ve sosyal araçtan tam gelişmiş bir öğrenme platformuna dönüştüğünü gördüm. Amerika Birleşik Devletleri'ndeki tüm öğretmen ve öğrencilerin yarısı Kahoot! Pandemi boyunca oyun ve Fortune 500 şirketlerinin %97'si Kahoot! eğitim, işe alım, sunumlar ve etkinlikler için. Az sayıda etkileşimi izlemekten çok büyük, süper zengin bir meta veri seti ile çalışmaya geçtik. Müşteri davranışlarını anlamak ve kendi sektörlerinde büyüme, sadakat ve benimsemeyi desteklemek için kuruluştaki herkesin bu verilere Amplitude ile erişebilmesi ve kullanabilmesi hızla zorunlu hale geldi.

Genlik, analitik söz konusu olduğunda şirketteki daha fazla kişinin kendi kendine hizmet etmesine olanak tanır. Bu, mühendislerin, PM'lerin ve pazarlamacıların, her şey için veri ekibine güvenmek zorunda kalmadan kullanıcılarımızın ürünü nasıl kullandığını veya yayınladığımız özelliklerin nasıl performans gösterdiğini anlayabilecekleri anlamına gelir. Ürün yöneticileri artık Amplitude aracılığıyla üründe gördüklerine göre ürün kararları verebilir. Butonların hareket ettirilmesi veya daha görünür hale getirilmesi gibi birçok işlevsellik iyileştirildi ve bu kararlar hızlı bir şekilde alındı.

Kahoot ile! Böylesine olağanüstü bir büyüme yaşarken, Amplitude'ü yeni işe alınanlar için eğitime dahil ettik ve bu eğitimi eğlenceli hale getirmek için kendi platformumuzu kullanıyoruz. Herkesin Amplitude'ü nasıl kullanacağını anlamasını sağlamak için geçici bireysel destek sağlıyoruz. Daha fazla uygulamalı bir yaklaşıma sahip olmak istediğimizde bireylere ek kaynaklar tahsis etmek mantığa aykırı görünebilir, ancak Kahoot'taki herkes için bunun işe yaradığını gördük! şirkete katıldıktan sonraki iki hafta içinde Amplitude ile iyi bir başlangıç ​​yapmak.

Bugün Kahoot! 170'den fazla çalışanı var ve son satın almalarımızı eklediğinizde 500'den fazla çalışanı var. Veri yönetişimi konusundaki ilk çalışmalarımız nedeniyle, şirket kültürüne yerleştirilmiş veri analizinin önemini görüyoruz. Genlik artık Kahoot!'un DNA'sının bir parçası.

Hızlı İçgörüler Veriye Dayalı Kararlara Yol Açıyor

Genlik, verileri çok hızlı tüketir; bu, çok fazla trafiğimiz olduğu ve bu öngörülere hızla ulaşmamız gerektiği için önemlidir. Ayrıca kullanımı çok kolaydır, kullanıcıların huniler ve segmentasyonlar oluşturmasına olanak tanır ve Amplitude'ü davranışsal analiz için merkezimiz yapan Iterable ile iyi bir şekilde senkronize olur.

Ayrıca, bir şeyler bozulduğunda bize haber vermek için Amplitude'ün izleme ve uyarılarından yararlanıyoruz. Amplitude, müşterilerin bir fiyatlandırma sayfasından yönlendirilmeleri gibi, diğer izleme platformlarının yakalamadığı bir yerden diğerine geçişleri izler. Başka türlü görmeyeceğimiz bazı böcekleri bu şekilde yakaladık.

Kahoot'ta Amplitude'ün ana kullanıcılarımız! sürümleriyle ilgili ölçümleri izleyen ürün yöneticileri ve mühendislerdir. İkinci büyük grup, herhangi bir değişikliğin daha yüksek dönüşüm oranlarına katkıda bulunup bulunmadığını belirlemek için fiyatlandırma sayfalarını izleyen ve ürün içindeki akışları yükselten pazarlamacılarımızdan oluşur. Ayrıca genel operasyonel ve performans sorunlarını izler ve A/B testleri gerçekleştirirler.

Tüm bu durumlarda self servis analitiklerin önemini abartmak mümkün değil. Pek çok şirkette gördüğünüz, birinin rapor almasının iki hafta sürdüğü o klasik veri darboğazını kaldırdık. İçgörülerin dolaysızlığı daha fazla merak uyandırır. İnsanlar sonuçlara daha derinden dalmak istiyor, bu da Amplitude kullanıcılarımızın veri analizi alanında daha yetkin hale geldiği anlamına geliyor.

Şimdi, ürün yöneticileri veya mühendisler, pazarlamacılar veya müşteri destek ekibi olsun, işlerini yürütmek için Amplitude'a ihtiyaçları olduğunu hissediyorlar. Ve ürün kararları verilerle bilgilendirildiğinden, bu veriler ürün yönetiminin kritik bir parçası haline geldi. Kullanım ve etkinlikle ilgili toplu ürün verileri artık pastanın üzerindeki kiraz olarak düşünülmüyor, pastanın tamamı bu.

Yeni Projelere Başlama Zamanı

Amplitude'u uyguladığımızdan beri, veri ekibimize gelen talepler yaklaşık %80 oranında azaldı. Bunun nedeni, Amplitude'ün self servis doğasının, iş arkadaşlarımın, veri bilimi ekibine bir istek göndermek zorunda kalmadan sorularına hemen yanıt alabilecekleri anlamına gelmesidir. İnsanlar, belirli bir düğmeyi tıklayan veya belirli bir sayfayı görüntüleyen kullanıcıların sayısını veya A seçeneği ile B seçeneği arasında dönüşüm oranının nasıl değiştiğini görebilir.

Artık bunu yapmak zorunda olmadığımız için veri analistlerimizin, SQL yazmamızı ve verileri dönüştürmemizi gerektiren çok daha karmaşık sorgular olan isteklerin diğer %20'sine odaklanmak için zamanları var. Yeni boş zamanımızda üstlendiğimiz projelerden biri de bir kayıp modeli oluşturup Amplitude'de test etmekti. Bu model, kayıpta %20'lik bir düşüşe neden oldu.

Amplitude'ün kullanıcı arayüzünün kalitesi, artık üretim yöneticilerimizin örneğin bir düğmeyi hareket ettirmeleri veya daha görünür hale getirmeleri gerektiğini görebilecekleri anlamına geliyor. Daha önce, bir veri bilimcisinin yardımı olmadan bunu anlayamazlardı. Amplitude'ün kullanıcı arayüzü bunu kolaylaştırıyor ve ürün yöneticilerimiz de artık bu kararların arkasındaki mantığı bir veri bilimcisinin anladığı gibi anlıyor. Artık piyasaya sürdüğümüz her bir sürümü izlemek için Amplitude kullanıyoruz.

Geçtiğimiz 12 ay, Kahoot kullanan herkes için bir değişim yılı oldu! iletişimde kalmak ve dünya çapında sınıflarda ve oturma odalarında meşgul olmak. Genlik Kahoot'u verdi! kullanıcılarımız için öğrenmeyi harika hale getirme konusunda bir avantaj.

Uygulamalı Amplitude atölyesi AmpliTour'a kaydolarak self servis analitik hakkında daha fazla bilgi edinin.