2021 年度數據怪物：ABS-CBN 的 Robbin Brillantes

作為 ABS-CBN 的數據分析主管，Robbin Brillantes 一直在領導該組織實施 Amplitude 並徹底改革其與數據的關係。 她告訴 Amplitude 產品傳播者 Adam Greco，“Amplitude 已經徹底改變”了非技術員工理解和使用數據的方式，並揭示了對用戶行為的重要見解。 閱讀更多他們的對話，了解 Robbin Brillantes 如何幫助在 ABS-CBN 打造數據文化。

亞當·格列柯：告訴我一些關於你自己的事情。 你的角色是什麼？ 告訴我一些關於你的組織是做什麼的。

Robbin Brillantes ：我目前是 ABS-CBN 的數據分析主管。 ABS-CBN 是菲律賓最大的媒體廣播公司。 它也是東南亞最古老的電視廣播公司。 隨之而來的是在內容創作、新聞廣播以及為菲律賓和世界各地的菲律賓人推出最受歡迎和喜愛的娛樂節目方面的卓越傳統。

AG：你在哪個部門或哪個團隊？

RB ：我在數據團隊。 在過去的一年裡，我們已經將 Amplitude 加入到我們的一系列數字產品中。 進入 2020 年，隨著大流行的蔓延和我們公司的一些不幸情況，我們的領導人對全面數字化方法的押注結果證明來得正是時候。 加入 Amplitude 讓我們走上了一條探索如何最好地投入時間、資源、精力和努力的道路，以確保我們的產品與消費者不斷變化的品味和行為保持相關。 回顧我們的起點、前振幅以及我們今天所處的位置？ 這是一次很棒的旅程。

AG：在您開始使用 Amplitude 之前，您使用的是什麼？ 您還使用了哪些其他技術來了解人們如何使用您的網站或移動應用程序？

RB ：對於數字產品，主要是谷歌分析。 在某種程度上，也有一些使用大數據的工作（檢測所有這些網站，從平台收集數據）。 但就從我們捕獲的海量數據中找到可行的見解而言，沒有什麼能像 Amplitude 那樣帶給我們。

同樣，雖然我們在大數據和谷歌分析中擁有所有這些數據，但組織中只有少數人知道如何使用工具來訪問和理解它們。 有些人可以訪問，但只有少數人真正知道如何閱讀和解釋報告。 Amplitude 完全改變了這一點，因為它允許非技術人員查看數據、消化其含義、了解用戶正在經歷的事情，並為他們提供切實可行的步驟以實際推動對他們重要的指標的改進。

AG：那麼您認為 Google Analytics 和 Amplitude 在可用性方面的最大區別是什麼？ 是什麼讓人們最終能夠在 Amplitude 中自助服務，而他們不在 Google Analytics 中？

RB：我認為使用谷歌分析，它可以跟踪所有開箱即用的東西，沒有任何來自谷歌的人我們可以接近並說，“嘿，你能告訴我我是否正在閱讀這份報告嗎？ 或者有沒有辦法改進我們如何捕捉這一點，以便我們了解我們所做的這些新發展？”

使用 Amplitude，因為它是基於事件的，所以您的檢測取決於對您很重要的指標。 這發生在我的團隊內部——我們對所有產品進行檢測，首先，需要與利益相關者交談，並了解他們的北極星是什麼，以便我們知道我們應該優先跟踪什麼。 一旦實施了這些事件，團隊就可以更輕鬆地使用數據，因為他們知道每個事件意味著什麼，從事件 A 到事件 B 的移動對他們意味著什麼，或者轉換時間有多快等等。

AG：有多少人通常會定期使用 Amplitude？

RB：目前，組織中大約有 350 人可以使用 Amplitude。 在這些用戶中，大約有一半的人每週使用 2 到 3 次。 自使用 Amplitude 以來，我們的員工自行訪問數據的數量增加了 10 倍以上。 然而，這並不是一夜之間發生的。 我們必須定期訓練團隊。 在 2020 年第四季度到 2021 年上半年的大部分時間裡，我在周五進行了每週分析會議，這是一種開放式問答形式。 每週我都會留出一些有趣的圖表與團隊分享，提出一些見解，並編織它們背後的故事。 我們有來自產品、營銷、工程、內容、銷售、廣告技術的不同受眾，約有 60 名員工參加了這次每週問答。 因此，當我談論我們現在正在衡量的內容，或強調新的增長領域時，我可以召集一些人並問他們，“嘿，我從你的產品中看到了這一點。 很有意思！ 這個峰值是預期的嗎？” “你能告訴我們這個營銷工作嗎？” 等等。我認為這種討論和提問的途徑有助於讓事情順利進行，因為團隊看到了數據如何在不同團隊之間發揮作用。 這種集體好奇心——我們在使用 Google Analytics 時沒有這種文化。

AG：很酷的部分是你在上下文中向他們展示數據，這有助於用戶理解它，並激勵他們學習如何自己使用它。 您的團隊是否充當集中式分析中心，您在其中進行實施和培訓？

RB：由於目前我們的員工人數有限，確實如此。 但隨著我們的產品規模擴大和數據團隊計劃的擴展，我預見我們將轉向中心輻射模型，其中儀器仍將由我們的團隊管理，我們將在其他產品團隊中嵌入專門的分析師，以便他們擁有所有計劃、正在進行的努力、挑戰、機遇等的完整背景。

通過在這些組中配備專門的分析師，我們可以照顧團隊並確保他們正在查看有意義的指標，並實施洞察力。 從本質上確保團隊使用數據為行動和決策提供信息，擺脫典型的傳統月度報告。

AG：我知道您正在使用 Amplitude 做一百萬件事情。 您的組織有哪些最重要的用例？

RB ：主要產品，我們最大的產品，是一個流媒體平台。 因此，在過去，如果沒有 Amplitude，我們就沒有與行為相關的數據，無論是哪些內容推動了更高的觀看分鐘數，還是哪些營銷內容吸引了最有價值的用戶。 我們所擁有的只是交易數據，為我們提供匯總數據，讓我們了解總用戶、總瀏覽量和基本維度。

現在我們可以討論來自世界各地的不同用戶的行為方式、我們最有價值的用戶是誰以及哪些行為對他們的體驗影響最大。 從 QOE 的角度來看，我們可以使用數據來評估視頻質量，例如在客戶抱怨之前視頻正在緩衝或停止，這使我們能夠確定問題的規模和規模，以告知我們現在應該做什麼，作為長期追求修復，或者如果它是一個邊緣情況，記錄並繼續做其他事情。 最近一個有趣的用例是分析字幕對內容收視率、用戶增長和參與度的影響。 從數據中，我們能夠觀察到以某種語言為少量內容添加字幕如何提高了它們在許多其他領域的表現，令人驚訝的是。 這引發了人們對字幕如何總體上不僅增強其本土市場的內容和增長潛力的好奇心。 正確完成字幕可以幫助我們開拓更多市場，將最好的菲律賓內容帶到世界各地。 這是數據如何使我們能夠追求我們可能不知道甚至存在的新機會的一個例子。

AG：我們現在看到的趨勢之一是，您有能力了解您是如何獲得人員的，並將其與他們在您的產品中所做的事情聯繫起來。 很多時候在谷歌分析中，我發現一開始你可能會從不同的渠道得到很多人，但你並不能真正衡量這些人的下游價值。 因此，您可能會繼續將資金投入到那些讓您獲得人脈但實際上並沒有讓您賺錢的活動中。

RB：當然。 知道哪個渠道為您帶來最多用戶是一回事，但將流量來源與行為數據聯繫起來的能力才是黃金所在。 對於那個營銷投資回報點，現在，我們能夠捕捉廣告事件並豐富它們。 當用戶看到廣告時，我們能夠將其定義為廣告事件並將其捕獲。 我們正在使用來自 Google Ad Manager 的數據來豐富這些廣告事件。 因此，即使在我們的 OTT 在 AVOD 模型上運行的市場中，我們也能夠將廣告收入歸因於特定的用戶群、來自特定渠道或平台的一組用戶，等等。 根據特定活動的營銷預算查看這些廣告收入，我們可以看到用戶從該活動中產生的總收入，即使它不是由直接交易或訂閱驅動的。 此功能與任何 OTT 都非常相關。 能夠衡量營銷投資回報率和廣告收入使我們能夠嘗試一些策略，其中 AVOD 可能適用於某些市場，而 SVOD 模型可能適用於美國和加拿大。 這提供了一個額外的視角，幫助營銷人員看到他們的投資回報，並在他們進行時做出更好的賭注。

AG：你是怎麼做到的？ 您是否從 AdWords 中提取數據作為事件？ 聽起來您看到的是廣告的展示次數和點擊次數。 這在 Amplitude 中是如何工作的？

RB：我們與 Datazoom 的視頻收集器合作，這些視頻收集器被發送到 Amplitude。 本質上，當用戶觀看內容時，他們會從播放器中捕獲視頻事件。 對於這些視頻事件中的任何一個，我們都能夠發送自定義元數據以及在客戶端上聲明自定義事件。 因此，當我們的用戶看到廣告時，Datazoom 會使用從 Ad Manager 中提取的新數據提供的不同屬性來豐富廣告數據。

AG：那麼這些數據是否也包含營銷/廣告成本信息？

RB：那是目前單獨處理的部分。 有關活動實際營銷支出的信息由我們的營銷人員掌握。 在匯總營銷投資回報率時，營銷人員必須相應地輸入支出細節。

AG：這實際上是我們正在研究的一個。 我們也希望能夠幫助您將其融入 Amplitude。 聽起來您提到的另一件事是，您能夠通過經驗進行實驗並學習有關正在發生的事情的新事物。 你提到了你從研究字幕的影響中學到的東西。 您是否每週都有一個流程或策略來嘗試從 Amplitude 中學習新事物？ 你如何記錄這一點，你如何讓這成為你文化的一部分？

RB：除了我過去每週五的問答環節，我們還與不同的團隊每月舉行兩次會議，最好將他們與另一個團隊分組，以多樣化觀點並激發我們討論的好奇心。 在每個會話中，團隊都會分享他們正在做的事情以及他們如何使用 Amplitude，或者他們展示了他們用來為正在進行的計劃做準備的圖表。 他們將獲得下一節課的作業，通常是圖表或筆記本，並與小組分享。 這是一種很好的方式，可以為他們提供有用的反饋，幫助他們了解如何將數據組合在一起以形成更引人入勝的故事，或者讓他們真正明白這一點。

同時，鑑於他們與我們共享的數據，我們挑戰他們。 因此，例如，如果我們看到營銷的趨勢是，他們沒有獲得留下來的用戶，或者加入的用戶只訪問平台但不執行任何觀看活動，我們會帶領團隊走上發現這些用戶在平台上正在做什麼，並將他們的行為與我們之前活動中的高級用戶的行為進行比較。 我們試圖確定什麼是有效的，它們的相似之處是什麼，並進一步調查。

對於關注字幕的營銷人員，我認為擁有這些數據和這些知識，在他們詢問字幕和促進字幕內容可用性的預算時非常有幫助。 數據被放在一起，洞察力浮出水面，他們可以自信地分享他們的建議，因為他們知道它有數據的支持。 一旦採取行動，他們就可以衡量他們的活動的影響，並看到調整活動的機會。

AG：聽起來他們正在使用產品中的一些協作功能，例如筆記本電腦。 在經歷這個過程時，這些筆記本對講故事有幫助嗎？

RB：當然。 它還減少了必須截取屏幕截圖、將其放入 PowerPoint 幻燈片等的數字浪費。 通過使用筆記本，我們能夠撰寫故事並展示最能表達我們想要分享的關鍵見解的圖表。 在許多團隊中，這些筆記本已經取代了演示文稿。 因此，對於那些收到這些筆記本鏈接的人，而且主要是高層管理人員，我們還會舉辦會議，讓他們熟悉這種新形式，以展示見解和想法。 關鍵元素是它們是交互式的。 在會議中使用它，展示互動元素，激發與會者的更多好奇心和興趣，並引發更多問題。 會議變得更具吸引力，因為我們可以查詢數據並即時獲得答案。 我們過去從未有過這種情況。 Pre-Amplitude 可能需要三天到兩週的時間才能得到後續問題的答案。 現在，使用 Amplitude，如果你讓我進一步研究美國或加利福尼亞市場，看看我們在那裡有多少用戶，那麼我實際上可以實時向你展示它的樣子。 我認為這對每個人來說都很壯觀。

AG：我很好奇，在 Amplitude 中有很多自動洞察，這些洞察基於您的數據。 您是否正在使用任何使某些分析自動化的功能，或者試圖將您的分析師推向某個方向的功能？

RB：目前我們主要使用自動化洞察來檢測異常情況。

AG：那是如何使用的？

RB：對於OTT平台，我會為用戶漏斗的關鍵部分提供實時和每小時的監控圖表，例如註冊流程。 註冊/登錄每小時圖表將根據與歷史平均值的特定偏差設置警報。 設置這些警報並能夠使用根本原因分析進行調查，根據不同的、查詢最多的用戶和事件屬性，我可以得到一系列故障。 這是一種快速檢測正在發生的事情，然後與管理如何解決這些問題的團隊討論的方法。

AG：是的，這是一個非常強大的功能。 就查看不同的用戶組而言，加上同類群組非常強大。

您的數據或 MarTech 堆棧中還有哪些其他工具？ 幅度數據在大局中的位置在哪裡？ 還有其他系統嗎？ 您是否正在收集一批用戶並向他們發送包含其他產品的電子郵件？ 您是否將振幅數據發送到數據湖？ 除了我們談到的廣告數據點之外，您還有其他數據點被引入 Amplitude 嗎？

RB：我們確實使用同類群組創建受眾並將他們發送到我們的 S3 存儲桶。 從那裡，我們準備它們並將它們發送到我們的 DMP，以便我們可以根據這些受眾、第一方興趣和人口統計數據等來定位用戶。

AG：那麼就 Amplitude 產品本身而言，您認為哪種報告或功能是您的首選，您最常使用的那些？

RB：我認為最常見的是事件細分和漏斗。 我認為事件分割對普通用戶來說是最友好的。 它回答了這個問題：發生了什麼？ 有多少用戶看到了這個？ 有多少用戶註冊？ 等等。 下一步自然是使用漏斗來了解執行此事件 A 和事件 B 的用戶之間的轉換，或者我們希望他們執行的下一件事。

我們的一些團隊已經在使用生命週期圖表來了解來往平台的用戶。 對於關注免費部分或付費/訂閱用戶的人，他們希望每週或每月查看該生命週期圖表，以找到諸如“本月有多少新用戶在平台上”之類的問題的答案？” “當月有多少當前用戶在下個月休眠？” 等等。

AG：您是否通過培訓讓您的 Amplitude 用戶了解該平台提供的許多其他選項？ 我們正試圖弄清楚如何讓人們更頻繁地使用其他人。

RB：當然。 在我們的培訓課程中，如果我們有機會向他們展示更好的圖表來回答相同的問題或進一步解決他們的問題，我們會向他們展示可以做到這一點的替代圖表類型。

AG：我想談談我們的用戶資料。 在 Google Analytics 中，您無法查找特定人員並查看他們所做的每個事件，或合併他們使用的任何不同設備。 我想知道，Amplitude 中的用戶配置文件如何幫助您在 Google Analytics 中擁有的內容，以及您使用用戶配置文件的一些方式是什麼？

RB：用戶資料是 Amplitude 與 Google Analytics 的一大區別。 在 Google Analytics（分析）中沒有單一用戶體驗的感覺。 而對於 Amplitude，您可以查找單個用戶的流，查看他們使用的設備數量，以及他們在整個會話期間觸發了哪些事件。 例如，我們有一個零售產品，用戶為只能在 48 小時內觀看的內容付費。 有時我們會收到客戶的反饋，他們說他們無法訪問他們支付的內容，他們擔心他們必須再次付費。 使用用戶查找，我們的客戶服務團隊能夠查找特定用戶的流並分析他們生成的事件序列。 何時完成支付，支付網關是什麼，以及用戶是否點擊了內容並觸發了後續視頻事件。

這種高度詳細的用戶級視圖使客戶服務團隊有信心更好地處理反饋並管理要採取的響應或行動。 最後，這對我們的客戶也非常有利，因為減少猜測可以更快地解決問題。