通过自助式分析消除瓶颈并充分利用数据

Kahoot! 成立于 2012 年，源于挪威科技大学的一个研究项目！ 已经发展到为超过 550,000 名付费用户提供服务。 2020 年，超过 2.5 亿场游戏在 Kahoot! 上进行，在 200 个国家/地区有超过 15 亿玩家参与。

卡胡特！ 是一个包罗万象的平台，用户可以在其中创建、分享和玩学习游戏或知识问答。 该公司总部位于奥斯陆，在美国和整个欧洲均设有办事处。

在过去的九年里，Kahoot 经历了惊人的增长。 Amplitude 一直是一个重要的合作伙伴，帮助我们在扩大规模时充分利用我们的产品使用数据。

我们为改善数据治理而采取的措施

我开始在 Kahoot 工作！ 2018 年担任数据科学家。 在 Kahoot! 之前，我曾在一家名为 Schibsted 的著名挪威媒体公司工作。 我们将 Schibsted 的 Amplitude 用于市场部门的全球组件。 我们建立了一个系统，利用 Kafka 和内部事件跟踪器向 Amplitude 提供这些事件。 我知道我们可以在 Kahoot! 使用 Amplitude 取得类似的进展。

卡胡特！ 我们已经采用了 Amplitude，但作为一个组织，我们的规模仍然很小，大约有 50 人。 卡胡特！ 那时已经开始通过付费订阅获利，但就 Amplitude 而言，我们只使用了一些功能并跟踪最小的事件。

大家都在谈论大数据、机器学习、AI等，但随着行业的成熟，我们不能忘记基础。 人们宣扬数据治理的重要性，但与此同时，组织仍然遭受所有请求都经过数据分析师的经典瓶颈。 我们在如何使用 Amplitude 进行扩展方面取得成功的很大一部分原因在于，我们投入了大量时间来创建自助式分析，让整个公司的员工都可以使用产品数据进行自己的分析。 今天，我们的核心团队由大约 170 名员工组成。 其中，大约 150 人拥有 Amplitude 帐户，其中 100 人是每月活跃用户。

要为成功做好准备，您需要先在数据治理方面付出努力。 我们首先设置了明确的命名约定，让最终用户看不到不必要的信息，并考虑哪些属性具有不同的值并且需要合并。 这很简单，甚至很无聊，但它让生活变得如此轻松。 它还确保您可以信任您的产品分析数据，并且您的最终用户不需要数据科学背景来理解它。

重要的是要了解您想要回答的问题，然后从那里开始构建。 制定跟踪计划。 同样，它并不华而不实，但它非常重要，因为它是您未来进行任何数据工作的基础。 很多公司都想跳过数据洞察，但如果你没有高质量的数据——以及数据治理——那么洞察就没有那么有用了。 如果你花时间好好计划一切，那么数据就会变得更加强大。

当人们了解数据时，他们会推动增长

一旦我们巩固了我们的数据治理框架并且人们看到了向他们提供汇总使用数据的价值，他们就会更加渴望使用该平台。 但是要帮助组织中的每个人意识到价值需要一些协调。

在我加入 Kahoot! 的近三年内，我见证了该公司从一个测验和社交工具成长为一个成熟的学习平台。 美国一半的师生举办或演奏了Kahoot！ 整个大流行期间，97% 的财富 500 强公司都在使用 Kahoot！ 用于培训、入职、演示和活动。 我们已经从跟踪少量交互转变为处理大量、超级丰富的元数据集。 组织中的每个人都可以通过 Amplitude 访问和使用这些数据，以便了解客户行为并推动整个垂直行业的增长、忠诚度和采用率，这很快变得势在必行。

在分析方面，Amplitude 允许公司中更多的人自助服务。 这意味着工程师、PM 和营销人员可以了解我们的用户如何使用产品或我们发布的功能如何执行，而无需依赖数据团队的一切。 产品经理现在可以通过 Amplitude 根据他们在产品中看到的情况做出产品决策。 许多功能都得到了改进，例如移动按钮或使它们更加可见，并且这些决定很快做出。

与卡胡特！ 经历了如此爆炸式的增长，我们将 Amplitude 纳入了新员工的培训中——我们使用自己的平台让培训变得有趣。 我们提供特别的个人支持，以确保每个人都了解如何使用 Amplitude。 当我们想要采取更多不干涉的方法时，将额外的资源分配给个人似乎违反直觉，但我们发现它对 Kahoot 的每个人都有回报！ 在加入公司两周内与 Amplitude 有一个良好的开端。

今天，卡胡特！ 拥有 170 多名员工，如果包括我们最近的收购，则增加到 500 多名员工。 由于我们在数据治理方面的初步工作，我们看到了数据分析嵌入公司文化的重要性。 振幅现在是 Kahoot! 的 DNA 的一部分。

快速洞察力为基于数据的决策让路

Amplitude 以超快的速度处理数据，这很重要，因为我们有大量流量，我们需要快速获得这些见解。 它也非常易于使用，允许用户构建漏斗和细分，并且它与 Iterable 很好地同步，这使 Amplitude 成为我们行为分析的中心。

我们还利用 Amplitude 的监控和警报来告诉我们什么时候出现问题。 幅度监控器从一个地方转移到另一个地方，这是其他监控平台无法捕捉到的，例如，如果客户从定价页面被重定向。 我们以这种方式捕获了一些我们不会看到的错误。

我们在 Kahoot 使用 Amplitude 的主要用户！ 是产品经理和工程师，他们监控发布的指标。 第二大组由我们的营销人员组成，他们监控产品内部的定价页面和升级流程，以确定是否有任何变化有助于提高转化率。 他们还监控一般操作和性能问题并运行 A/B 测试。

在所有这些情况下，自助分析的重要性怎么强调都不为过。 我们已经消除了您在许多公司中看到的经典数据瓶颈，即有人需要两周时间才能收到报告。 洞察力的即时性激发了进一步的好奇心。 人们希望更深入地了解结果，这意味着我们的 Amplitude 用户在数据分析领域变得更有能力。

现在，无论是产品经理还是工程师、营销人员还是客户支持团队，他们都觉得他们需要 Amplitude 来完成他们的工作。 并且由于产品决策是根据数据进行的，因此这些数据已成为产品管理的关键部分。 关于使用和活动的汇总产品数据不再被视为蛋糕上的樱桃，而是整个蛋糕。

是时候进行新项目了

自实施 Amplitude 以来，对我们数据团队的请求减少了约 80%。 这是因为 Amplitude 的自助服务性质意味着我的同事可以自己立即获得问题的答案，而无需向数据科学团队提交请求。 人们可以亲眼看到点击特定按钮或查看特定页面的用户数量，或者选项 A 和选项 B 之间的转化率如何变化。

因为我们不再需要这样做，所以我们的数据分析师有时间专注于其他 20% 的请求，这些请求更加复杂，需要我们编写 SQL 并转换数据。 我们在新腾出的时间里承担的项目之一是创建一个流失模型并在 Amplitude 中对其进行测试。 该模型导致客户流失率下降了 20%。

Amplitude 的 UI 质量意味着现在我们的生产经理可以看到他们需要移动一个按钮，例如，或者他们需要使其更加可见。 以前，如果没有数据科学家的帮助，他们不会理解这一点。 Amplitude 的 UI 让这一切变得简单，我们的产品经理现在也像数据科学家一样了解这些决策背后的原因。 我们现在使用 Amplitude 来监控我们推向市场的每一个版本。

过去 12 个月对每个人来说都是变化的一年，人们使用 Kahoot！ 在世界各地的教室和客厅中保持联系并保持参与。 振幅给了 Kahoot！ 在为我们的用户提供出色学习方面的优势。

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