2021 年度数据怪物：ABS-CBN 的 Robbin Brillantes

作为 ABS-CBN 的数据分析主管，Robbin Brillantes 一直在领导该组织实施 Amplitude 并彻底改革其与数据的关系。 她告诉 Amplitude 产品传播者 Adam Greco，“Amplitude 已经彻底改变”了非技术员工理解和使用数据的方式，并揭示了对用户行为的重要见解。 阅读更多他们的对话，了解 Robbin Brillantes 如何帮助在 ABS-CBN 打造数据文化。

亚当·格列柯：告诉我一些关于你自己的事情。 你的角色是什么？ 告诉我一些关于你的组织是做什么的。

Robbin Brillantes ：我目前是 ABS-CBN 的数据分析主管。 ABS-CBN 是菲律宾最大的媒体广播公司。 它也是东南亚最古老的电视广播公司。 随之而来的是在内容创作、新闻广播以及为菲律宾和世界各地的菲律宾人推出最受欢迎和喜爱的娱乐节目方面的卓越传统。

AG：你在哪个部门或哪个团队？

RB ：我在数据团队。 在过去的一年里，我们已经将 Amplitude 加入到我们的一系列数字产品中。 进入 2020 年，随着大流行的蔓延和我们公司的一些不幸情况，我们的领导人对全面数字化方法的押注结果证明来得正是时候。 加入 Amplitude 让我们走上了一条探索如何最好地投入时间、资源、精力和努力的道路，以确保我们的产品与消费者不断变化的品味和行为保持相关。 回顾我们的起点、前振幅以及我们今天所处的位置？ 这是一次很棒的旅程。

AG：在您开始使用 Amplitude 之前，您使用的是什么？ 您还使用了哪些其他技术来了解人们如何使用您的网站或移动应用程序？

RB ：对于数字产品，主要是谷歌分析。 在某种程度上，也有一些使用大数据的工作（检测所有这些网站，从平台收集数据）。 但就从我们捕获的海量数据中找到可行的见解而言，没有什么能像 Amplitude 那样带给我们。

同样，虽然我们在大数据和谷歌分析中拥有所有这些数据，但组织中只有少数人知道如何使用工具来访问和理解它们。 有些人可以访问，但只有少数人真正知道如何阅读和解释报告。 Amplitude 完全改变了这一点，因为它允许非技术人员查看数据、消化其含义、了解用户正在经历的事情，并为他们提供切实可行的步骤以实际推动对他们重要的指标的改进。

AG：那么您认为 Google Analytics 和 Amplitude 在可用性方面的最大区别是什么？ 是什么让人们最终能够在 Amplitude 中自助服务，而他们不在 Google Analytics 中？

RB：我认为使用谷歌分析，它可以跟踪所有开箱即用的东西，没有任何来自谷歌的人我们可以接近并说，“嘿，你能告诉我我是否正在阅读这份报告吗？ 或者有没有办法改进我们如何捕捉这一点，以便我们了解我们所做的这些新发展？”

使用 Amplitude，因为它是基于事件的，所以您的检测取决于对您很重要的指标。 这发生在我的团队内部——我们对所有产品进行检测，首先，需要与利益相关者交谈，并了解他们的北极星是什么，以便我们知道我们应该优先跟踪什么。 一旦实施了这些事件，团队就可以更轻松地使用数据，因为他们知道每个事件意味着什么，从事件 A 到事件 B 的移动对他们意味着什么，或者转换时间有多快等等。

AG：有多少人通常会定期使用 Amplitude？

RB：目前，组织中大约有 350 人可以使用 Amplitude。 在这些用户中，大约有一半的人每周使用 2 到 3 次。 自使用 Amplitude 以来，我们的员工自行访问数据的数量增加了 10 倍以上。 然而，这并不是一夜之间发生的。 我们必须定期训练团队。 在 2020 年第四季度到 2021 年上半年的大部分时间里，我在周五进行了每周分析会议，这是一种开放式问答形式。 每周我都会留出一些有趣的图表与团队分享，提出一些见解，并编织它们背后的故事。 我们有来自产品、营销、工程、内容、销售、广告技术的不同受众，约有 60 名员工参加了这次每周问答。 因此，当我谈论我们现在正在衡量的内容，或强调新的增长领域时，我可以召集一些人并问他们，“嘿，我从你的产品中看到了这一点。 很有意思！ 这个峰值是预期的吗？” “你能告诉我们这个营销工作吗？” 等等。我认为这种讨论和提问的途径有助于让事情顺利进行，因为团队看到了数据如何在不同团队之间发挥作用。 这种集体好奇心——我们在使用 Google Analytics 时没有这种文化。

AG：很酷的部分是你在上下文中向他们展示数据，这有助于用户理解它，并激励他们学习如何自己使用它。 您的团队是否充当集中式分析中心，您在其中进行实施和培训？

RB：由于目前我们的员工人数有限，确实如此。 但随着我们的产品规模扩大和数据团队计划的扩展，我预计我们将转向中心辐射模型，其中仪器仍将由我们的团队管理，我们将在其他产品团队中嵌入专门的分析师，以便他们拥有所有计划、正在进行的努力、挑战、机遇等的完整背景。

通过在这些组中配备专门的分析师，我们可以照顾团队并确保他们正在查看有意义的指标，并实施洞察力。 从本质上确保团队使用数据为行动和决策提供信息，摆脱典型的传统月度报告。

AG：我知道您正在使用 Amplitude 做一百万件事情。 您的组织有哪些最重要的用例？

RB ：主要产品，我们最大的产品，是一个流媒体平台。 因此，在过去，如果没有 Amplitude，我们就没有与行为相关的数据，无论是哪些内容推动了更高的观看分钟数，还是哪些营销内容吸引了最有价值的用户。 我们所拥有的只是交易数据，为我们提供汇总数据，让我们了解总用户、总浏览量和基本维度。

现在我们可以讨论来自世界各地的不同用户的行为方式、我们最有价值的用户是谁以及哪些行为对他们的体验影响最大。 从 QOE 的角度来看，我们可以使用数据来评估视频质量，例如在客户抱怨之前视频正在缓冲或停止，这使我们能够确定问题的规模和规模，以告知我们现在应该做什么，作为长期追求修复，或者如果它是一个边缘情况，记录并继续做其他事情。 最近一个有趣的用例是分析字幕对内容收视率、用户增长和参与度的影响。 从数据中，我们能够观察到以某种语言为少量内容添加字幕如何提高了它们在许多其他领域的表现，令人惊讶的是。 这引发了人们对字幕如何总体上不仅增强其本土市场的内容和增长潜力的好奇心。 正确完成字幕可以帮助我们开拓更多市场，将最好的菲律宾内容带到世界各地。 这是数据如何使我们能够追求我们可能不知道甚至存在的新机会的一个例子。

AG：我们现在看到的趋势之一是，您有能力了解您是如何获得人员的，并将其与他们在您的产品中所做的事情联系起来。 很多时候在谷歌分析中，我发现一开始你可能会从不同的渠道得到很多人，但你并不能真正衡量这些人的下游价值。 因此，您可能会继续将资金投入到那些让您获得人脉但实际上并没有让您赚钱的活动中。

RB：当然。 知道哪个渠道为您带来最多用户是一回事，但将流量来源与行为数据联系起来的能力才是黄金所在。 对于那个营销投资回报点，现在，我们能够捕捉广告事件并丰富它们。 当用户看到广告时，我们能够将其定义为广告事件并将其捕获。 我们正在使用来自 Google Ad Manager 的数据来丰富这些广告事件。 因此，即使在我们的 OTT 在 AVOD 模型上运行的市场中，我们也能够将广告收入归因于特定的用户群、来自特定渠道或平台的一组用户，等等。 根据特定活动的营销预算查看这些广告收入，我们可以看到用户从该活动中产生的总收入，即使它不是由直接交易或订阅驱动的。 此功能与任何 OTT 都非常相关。 能够衡量营销投资回报率和广告收入使我们能够尝试一些策略，其中 AVOD 可能适用于某些市场，而 SVOD 模型可能适用于美国和加拿大。 这提供了一个额外的视角，帮助营销人员看到他们的投资回报，并在他们进行时做出更好的赌注。

AG：你是怎么做到的？ 您是否从 AdWords 中提取数据作为事件？ 听起来您看到的是广告的展示次数和点击次数。 这在 Amplitude 中是如何工作的？

RB：我们与 Datazoom 的视频收集器合作，这些视频收集器被发送到 Amplitude。 本质上，当用户观看内容时，他们会从播放器中捕获视频事件。 对于这些视频事件中的任何一个，我们都能够发送自定义元数据以及在客户端上声明自定义事件。 因此，当我们的用户看到广告时，Datazoom 会使用从 Ad Manager 中提取的新数据提供的不同属性来丰富广告数据。

AG：那么这些数据是否也包含营销/广告成本信息？

RB：那是目前单独处理的部分。 有关活动实际营销支出的信息由我们的营销人员掌握。 在汇总营销投资回报率时，营销人员必须相应地输入支出细节。

AG：这实际上是我们正在研究的一个。 我们也希望能够帮助您将其融入 Amplitude。 听起来您提到的另一件事是，您能够通过经验进行实验并学习有关正在发生的事情的新事物。 你提到了你从研究字幕的影响中学到的东西。 您是否每周都有一个流程或策略来尝试从 Amplitude 中学习新事物？ 你如何记录这一点，你如何让这成为你文化的一部分？

RB：除了我过去每周五的问答环节，我们还与不同的团队每月举行两次会议，最好将他们与另一个团队分组，以多样化观点并激发我们讨论的好奇心。 在每个会话中，团队都会分享他们正在做的事情以及他们如何使用 Amplitude，或者他们展示了他们用来为正在进行的计划做准备的图表。 他们将获得下一节课的作业，通常是图表或笔记本，并与小组分享。 这是一种很好的方式，可以为他们提供有用的反馈，帮助他们了解如何将数据组合在一起以形成更引人入胜的故事，或者让他们真正明白这一点。

同时，鉴于他们与我们共享的数据，我们挑战他们。 因此，例如，如果我们看到营销的趋势是，他们没有获得留下来的用户，或者加入的用户只访问平台但不执行任何观看活动，我们会带领团队走上发现这些用户在平台上正在做什么，并将他们的行为与我们之前活动中的高级用户的行为进行比较。 我们试图确定什么是有效的，它们的相似之处是什么，并进一步调查。

对于关注字幕的营销人员，我认为拥有这些数据和这些知识，在他们询问字幕和促进字幕内容可用性的预算时非常有帮助。 数据被放在一起，洞察力浮出水面，他们可以自信地分享他们的建议，因为他们知道它有数据的支持。 一旦采取行动，他们就可以衡量他们的活动的影响，并看到调整活动的机会。

AG：听起来他们正在使用产品中的一些协作功能，例如笔记本电脑。 在经历这个过程时，这些笔记本对讲故事有帮助吗？

RB：当然。 它还减少了必须截取屏幕截图、将其放入 PowerPoint 幻灯片等的数字浪费。 通过使用笔记本，我们能够撰写故事并展示最能表达我们想要分享的关键见解的图表。 在许多团队中，这些笔记本已经取代了演示文稿。 因此，对于那些收到这些笔记本链接的人，而且主要是高层管理人员，我们还会举办会议，让他们熟悉这种新形式，以展示见解和想法。 关键元素是它们是交互式的。 在会议中使用它，展示互动元素，激发与会者的更多好奇心和兴趣，并引发更多问题。 会议变得更具吸引力，因为我们可以查询数据并即时获得答案。 我们过去从未有过这种情况。 Pre-Amplitude 可能需要三天到两周的时间才能得到后续问题的答案。 现在，使用 Amplitude，如果你让我进一步研究美国或加利福尼亚市场，看看我们在那里有多少用户，那么我实际上可以实时向你展示它的样子。 我认为这对每个人来说都很壮观。

AG：我很好奇，在 Amplitude 中有很多自动洞察，这些洞察基于您的数据。 您是否正在使用任何使某些分析自动化的功能，或者试图将您的分析师推向某个方向的功能？

RB：目前我们主要使用自动化洞察来检测异常情况。

AG：那是如何使用的？

RB：对于OTT平台，我会为用户漏斗的关键部分提供实时和每小时的监控图表，例如注册流程。 注册/登录每小时图表将根据与历史平均值的特定偏差设置警报。 设置这些警报并能够使用根本原因分析进行调查，根据不同的、查询最多的用户和事件属性，我可以得到一系列故障。 这是一种快速检测正在发生的事情，然后与管理如何解决这些问题的团队讨论的方法。

AG：是的，这是一个非常强大的功能。 就查看不同的用户组而言，加上同类群组非常强大。

您的数据或 MarTech 堆栈中还有哪些其他工具？ 幅度数据在大局中的位置在哪里？ 还有其他系统吗？ 您是否正在收集一批用户并向他们发送包含其他产品的电子邮件？ 您是否将振幅数据发送到数据湖？ 除了我们谈到的广告数据点之外，您还有其他数据点被引入 Amplitude 吗？

RB：我们确实使用同类群组创建受众并将他们发送到我们的 S3 存储桶。 从那里，我们准备它们并将它们发送到我们的 DMP，以便我们可以根据这些受众、第一方兴趣和人口统计数据等来定位用户。

AG：那么就 Amplitude 产品本身而言，您认为哪种报告或功能是您的首选，您最常使用的那些？

RB：我认为最常见的是事件细分和漏斗。 我认为事件分割对普通用户来说是最友好的。 它回答了这个问题：发生了什么？ 有多少用户看到了这个？ 有多少用户注册？ 等等。 下一步自然是使用漏斗来了解执行此事件 A 和事件 B 的用户之间的转换，或者我们希望他们执行的下一件事。

我们的一些团队已经在使用生命周期图表来了解来往平台的用户。 对于关注免费部分或付费/订阅用户的人，他们希望每周或每月查看该生命周期图表，以找到诸如“本月平台上有多少新用户”之类的问题的答案？” “当月有多少当前用户在下个月休眠？” 等等。

AG：您是否通过培训让您的 Amplitude 用户了解该平台提供的许多其他选项？ 我们正试图弄清楚如何让人们更频繁地使用其他人。

RB：当然。 在我们的培训课程中，如果我们有机会向他们展示更好的图表来回答相同的问题或进一步解决他们的问题，我们会向他们展示可以做到这一点的替代图表类型。

AG：我想谈谈我们的用户资料。 在 Google Analytics 中，您无法查找特定人员并查看他们所做的每个事件，或合并他们使用的任何不同设备。 我想知道，Amplitude 中的用户配置文件如何帮助您在 Google Analytics 中拥有的内容，以及您使用用户配置文件的一些方式是什么？

RB：用户资料是 Amplitude 与 Google Analytics 的一大区别。 在 Google Analytics（分析）中没有单一用户体验的感觉。 而对于 Amplitude，您可以查找单个用户的流，查看他们使用的设备数量，以及他们在整个会话期间触发了哪些事件。 例如，我们有一个零售产品，用户为只能在 48 小时内观看的内容付费。 有时我们会收到客户的反馈，他们说他们无法访问他们支付的内容，他们担心他们必须再次付费。 使用用户查找，我们的客户服务团队能够查找特定用户的流并分析他们生成的事件序列。 何时完成支付，支付网关是什么，以及用户是否点击了内容并触发了后续视频事件。

这种高度详细的用户级视图使客户服务团队有信心更好地处理反馈并管理要采取的响应或行动。 最后，这对我们的客户也非常有利，因为减少猜测可以更快地解决问题。