连接和兼容性：OkCupid 如何使用分析来帮助人们寻找爱情

根据皮尤研究中心最近的一份报告，今天，大约三分之一的美国人使用过约会应用程序或网站，其中 12% 的人要么已经建立了忠诚的关系，要么与他们通过网上约会认识的人结婚。 遇到合适的人可能看起来很神奇，但如果您使用的是约会应用程序或网站，那么遇到合适的人是一个经过计算的过程。 在线约会一直是一种数据驱动的、科学的、有效的方式，可以将具有共同目标和兴趣的人们联系起来。

多年来涌现出许多在线约会应用程序，几乎可以满足所有兴趣、社区和从属关系。 OkCupid从一开始就存在，今天， OkCupid对商业智能 (BI) 和产品分析工具的使用是该平台成功的背后原因。

以数据为动力，以心为动力

数据是 OkCupid 使命的核心。 我们对数据的痴迷是为什么 OkCupid 每周建立超过 400 万次连接、每年超过 2 亿次、每天 500 万次介绍，并且在《纽约时报》婚礼版块中获得的提及次数超过任何其他约会应用程序。

我在 OkCupid 工作了三年，负责管理我们的数据科学团队，负责处理平台分析。 看到有意义的人际关系发展令人兴奋，但很少有人打开约会应用程序并立即找到爱情。 用户必须停留一段时间，以便该应用程序可以了解他们的好恶、破坏交易和其他信息，以帮助找到兼容的匹配项。

OkCupid 的主要区别之一是使用问题来创建匹配分数，以确定一个人与其他人的兼容性。 我们提出的问题越多，我们收到的信息就越多，我们就能更好地将用户与其他人配对。 然而，要做到这一点，我们必须了解我们获得的海量数据。

创建完美的数据堆栈

数据分析团队的重点是了解 OkCupid 平台的功能以及我们可以做些什么来改进它。 我们的工作范围从传统的商业智能 (BI) 报告到算法开发和优化，宏观关注用户体验 (UX) 和产品优化。

我们在 OkCupid 的客户数据堆栈由 mParticle、Looker 和产品智能 (PI) 平台Amplitude组成。 mParticle 收集并存储我们的客户事件数据，我们将这些数据发送给 Looker 进行一般业务报告，并发送给Amplitude以更深入地分析用户行为和我们的客户体验。

当我的团队第一次开始使用 Amplitude 时，我们认为它主要用于事件跟踪和分段。 最终，我们了解到我们可以使用它来衡量参与度、识别用户群组、分析不同的用户旅程，并找到转化和保留的领先指标。 Amplitude 专为此类分析而设计，这意味着我们可以更快地获得有意义的见解。

BI 和 Amplitude：更好的结合

构建最吸引人、最令人愉快的产品需要大量的 A/B 测试和数据分析，以确定我们产品客户喜欢哪些方面，并寻找机会提高与他们的参与度。 无论是寻求长期承诺关系的高意向用户，还是寻求更随意的临时用户，我们都必须了解这些不同的用户是谁，他们与平台互动的不同方式，以及行为和行为。导致他们坚持使用平台或随着时间的推移而放弃的动机。

Looker、Tableau 或 Power BI 等传统 BI 工具可以执行此分析，但它们需要我们花时间构建数据模型来回答我们的产品问题。 当涉及到我们可以从我们拥有的数据中收集到的洞察深度时，它们也有其局限性。

改进#UserJourney 需要的不仅仅是高级别的见解。 您需要有关用户会话的详细、连贯的信息。 点击推文

借助 Amplitude，我们可以理解非结构化数据并开始了解我们的不同用户及其在我们产品中的旅程。 从那里，我们可以构建更结构化的报告，确定客户认为最有价值的产品体验，并将更多的产品体验构建到 OkCupid 中。

例如，Amplitude 允许我们识别和理解表明用户将在应用程序中花费很长时间的各种行为。 对于那些登录然后快速离开应用程序的用户，Amplitude 为我们提供了用户路径，我们可以分析这些路径以了解在用户结束会话之前最常发生的情况。 结果，我们可以确定我们应该更改或完全删除 OkCupid 的哪些方面。

像 Looker 这样的传统 BI 工具可以访问我们数据仓库中的所有信息，并非常轻松地运行传统的聚合和数据透视。 但是在处理时间序列事件和任何结构不合理的事情时，Amplitude 会大放异彩。

举一个具体的例子，很容易使用 BI 工具来回答：“随着时间的推移，用户获得了多少赞？” Amplitude 提供额外价值的地方在于了解是什么引导他们完成了那些喜欢的旅程。 他们是通过通知还是通过应用程序的不同部分导航进来的？ 他们从那里去哪里？他们具有各种特征的典型参与模式是什么？ 因此，我们可以开始构建一个关于该用户体验和偏好的故事，而不是仅仅知道一个用户今天喜欢了 20 个人。 也许他们今天喜欢了 20 个人，并且花了很多时间给每个人发送信息，这与今天喜欢 20 个人但又快速接连喜欢的人不同。

当我们进行聚合时，我们很难看到客户体验中的细微差别。 Looker 建立在现有的数据存储系统之上，因此要回答上述问题，您需要构建自定义报告、连接多个数据集，甚至编写 SQL。 使用 Amplitude 时，当我们将用户旅程摆在我们面前时，很容易看出差异。

更好的团队合作和更快的发布

我们 Amplitude 的主要用户是我的数据科学团队和我们的产品团队。 两组都围绕用户旅程和参与度提出问题，但他们也需要不同类型问题的答案。 例如，我们有一个专门负责我们的入职流程的团队，他们关心新用户的下车点。 另一个团队更关注长期保留，因此他们更关心粘性行为，即那些让人们返回网站并创造更好的爱情成功机会的行为。

Amplitude 允许我们创建和保存我们所有的各种图表和仪表板，并在整个组织中传播它们。 这意味着我们不必重复努力； 团队定期共享结果并根据相同的数据集做出决策。 尽管我们对数据采用自助服务方法，但这是一个真正的协作过程，可以节省我们的时间，并导致做出更明智的决策。

使用结合了团队合作和功能的工具意味着您可以更快地启动新功能。 点击推文

Amplitude 允许我们查看结构化数据，而无需花费额外的开发时间来构建新视图。 每当我们启动一个新功能时，我们只需在 mParticle 中为它检测一个事件，然后将其发送到具有适当用户和事件属性的 Amplitude。 传统上，确保平台内准确的数据跟踪需要分析师使用 Python 或 SQL 编写手动查询。 使用 Amplitude，我们不需要分析师的帮助。 我们可以看到实时加载的新事件，并立即在振幅图表中对它们进行 QA。

团队合作和功能强大组合的最终影响是，我们可以立即了解产品赌注是否有效，并且迭代速度比以前快得多。

变革时代的具体方向

今年广泛的封锁改变了约会规范。 我们没有哀叹传统约会协议的消失，而是有一个新问题要回答：人们如何改变他们在我们平台上的使用模式以适应 COVID-19 约会世界？

在数据驱动的情况下，寻找爱情和联系并不困难。 了解#OnlineDating #UserJourney 是打动用户心的关键。 点击推文

首先，我们已经看到用户花费更多时间深入挖掘对话。 人们不能像以前那样轻松地亲自见面，因此他们必须花更多时间在应用程序本身内了解某人。 使用我们强大的 BI 和 PI 组合，我们可以快速访问这些新模式的具体数据。 通过为用户创造更多机会来建立更深层次的虚拟连接，我们可以填补物理距离为很多人造成的一些空白。

通过数据分析寻找爱情可能看起来并不浪漫，但我们知道它是有效的。 OkCupid 的使命一直是为世界带来爱，并且以正确的方式应用正确的数据，我们帮助人们做到这一点。