Patreon 如何擁抱跨職能數據領導力

Patreon 在過去八個月中經歷了令人難以置信的增長，即使在全球大流行中也是如此。 他們的成功很大程度上歸功於有效的跨職能數據領導。 在今年的 Amplify 會議上，Patreon 數據科學總監 Maura Church 分享了她的團隊如何幫助整個組織做出明智的業務決策。

Patreon所有部門的數據科學

Patreon 將數據科學視為一個水平層，使整個企業的所有團隊都能做出更好的決策。 這意味著它與許多不同的部門緊密集成，將數據團隊從頭到尾循環起來。

Maura 和她的團隊詢問指標的具體問題，以確保他們從原始數據中獲得最大價值。

• 產品和工程團隊如何使用數據？
• 創作者合作夥伴（銷售）團隊如何使用數據？
• 數據如何幫助金融和法律做出更好的預測？

了解這些問題的答案有助於 Maura 的數據科學團隊了解如何最好地為不同部門和整個業務提供服務，使他們能夠發現團隊可以用來構建活動和新產品並為整體業務目標做出貢獻的可行見解。

Patreon 花了很多時間思考所有部門和職能部門的三重奏：他們如何才能打造出更好的產品，該產品由出色的營銷和引人注目的品牌推動，並得到大量自有資金的支持。 這種方法得到了數據的支持和支持。

強大的跨職能數據領導力的 3 個關鍵

強大的跨職能數據領導力不僅僅依賴於協作和溝通。 對 Maura 來說，強大的跨部門數據領導力有三個關鍵：

1. 語境
2. 數據相關性
3. 評書

語境

Patreon 試圖確保數據科學家與各個產品團隊坐在一起，並融入他們的決策和他們正在嘗試構建的內容中。 他們不只是在需要數據分析時加入——這需要簡報來讓數據團隊跟上進度。

當數據團隊每天與其他部門一起參與時，他們就會有更多的背景信息，並且對他們想要完成的工作有更多的了解。 這使他們能夠建議最有效地使用數據。

例如，假設您有一位數據科學家，他從一天的營銷分析工作到第二天的機器學習和第二天的 A/B 測試。 他們不會擁有做出明智的戰略決策所需的業務背景和深度。 相反，數據科學團隊的某個人應該從一開始就在每個項目中根深蒂固，這樣他們就可以深入了解數據的作用。

數據相關性

數據不應該是每個決定的唯一因素。 有時，決策將由用戶反饋或設計啟發。

在最有用和最相關的地方使用數據。 例如，在 Patreon，他們注意到在 2020 年 2 月和 2020 年 3 月 COVID-19 大流行在全球蔓延時，不同地區的增長存在差異。 Patreon 使用數據推斷，更快的訂閱增長與獲得更多政府資助的創作者財政支持的地區有關。

Maura 和她的團隊對數據進行了深入研究，以找出當時哪些地理增長部分很重要。 當外部事件導致正增長時，他們已經學會了適應這種變化，看看是否有機會進行產品化。

請記住，重要的是您不要通過隧道視野來查看數據。 相反，使用各種數據點和定性輸入來考慮更大的圖景，以便為您提供組織的整體概覽。

評書

講故事涉及了解數據所顯示的有關業務中正在發生的事情。 然後，數據團隊必須使故事簡潔明了，以便 Patreon 的所有領導者都可以做出更明智的決策，從而為創作者製作更好的產品。

談論指標時，眼睛很容易呆滯。 但是，當數字講述故事時，這種可能性較小。 故事令人上癮，令人難忘，並引發情感。 故事還有助於加強整個組織的數據價值。

了解您和您的團隊想要講述的故事以及數據如何幫助您以嚴謹、誠實和更好的方式講述故事非常重要。

這是一個實際講故事的例子：幾年前，Patreon 為創作者推出了直播選項。 但是數據科學並沒有真正參與圍繞如何構建產品以及他們可以預期產品有多大的決策。 Maura 和她的團隊做了一些非常基本的分析，看看有多少創作者提到了直播，但他們缺乏與產品團隊坐在一起並了解直播的最終目標的背景。

結果，數據科學團隊在事後被引入以了解性能。 雖然他們最初預計 40% 的創作者會採用新的直播選項，但實際上只有 1% 左右——儘管營銷和知名度很高。

未能從一開始就整合數據科學並考慮他們試圖講述的故事導致 Patreon 重新思考他們如何在產品和上市過程中使用數據。

利用跨職能協作為 2020 年的增長做準備

當 COVID-19 大流行來襲時，Maura 和她的團隊已經準備好取得成功，並具備背景、數據相關性和講故事的能力。 隨著越來越多的人呆在家裡尋找娛樂，他們看到了對其產品產生積極影響的潛力。

細分受眾

預期增長，團隊停下來問自己，“我們認為行為會改變什麼？” 他們收集了兩個關鍵因素的數據：

1. 流失：Patreon 分析了可能導致流失的原因——在這種情況下是金融和經濟不穩定——以及在如此焦慮的時期通過提供支持來重新激活顧客的方法。 他們向創作者保證，觀眾在那裡並且在不斷增長。

2. 創作者發布： Patreon 還對創作者發布進行了細分、狹隘的分析，並將他們的發布歸因於 COVID 導致的居家訂單。 他們看到了新型創作者並說：“我們可以在產品中做些什麼來幫助這些創作者？ 也許我們可以提供更多資源。”

將數據變成故事

Patreon 將這些數據轉化為故事，供其內部團隊和創作者使用。 創作者擔心穩定性，但 Patreon 能夠使用數據向他們展示粉絲是如何湧向平台的。 在內部，他們研究了構建更好產品的方法，並確保它具有足夠的彈性和可擴展性，以應對巨大的增長湧入。

與新產品和豐富數據一起前進

因此，Patreon 為當地企業推出了一款新產品，並幫助這些企業賺取了數十萬美元的經常性會員收入。 他們不僅推出了新產品，而且還將其與數據聯繫起來。

Patreon 確保這些創作者被標記並識別為本地企業。 因此，如果 Patreon 想在幾年後了解本地企業與播客或任何其他細分市場相比如何發展，他們將擁有這些數據，然後能夠幫助企業在未來做出更好的決策。

建立系統以實現可持續增長

Maura 對跨職能數據領導力的最後建議？ 確保您有一個流程來了解所有業務領域的指標變化，並將其視為產品機會。 考慮一下您可能需要的系統來研究隨著時間的推移的行為以及您需要了解業務中的哪些細分市場。 在此處查看 Amplify 的其他引人注目的陣容並觀看會議錄音。