建立一个数据驱动的文化并不容易。你需要目标、衡量标准来跟踪你的进步，以及对成功的理解。对数据的痴迷必须渗透到组织的每一个层面，并指导你所做的每一件事。我们喜欢和我们的客户谈论他们是如何做到的，我们尤其喜欢与您分享他们的见解。今年5月，振幅产品负责人贾斯汀鲍尔（justinbauer）与冰岛移动游戏初创公司QuizUp的数据主管stefaniía BjarneyÓlafsdóttir进行了交谈。他们讨论了数据的重要性，QuizUp最终使用振幅的方式和原因，以及他们在成为真正的数据驱动组织的道路上所面临的挑战。查看完整的网络研讨会，或继续阅读以了解更多！什么是QuizUp？QuizUp是一款由冰岛工作室Plain Vanilla Games开发的手机游戏。这款游戏允许用户制作个人资料，从超过550个领域进行测验，并与朋友和陌生人正面竞争。"QuizUp成为App Store历史上增长最快的游戏。"在appstore发布8天后，QuizUp已经注册了100万用户。在三周内，这个数字是350万QuizUp成为应用商店历史上增长最快的游戏。Stefanía BjarneyÓlafsdóttir于2013年11月加入QuizUp担任数据主管。作为一名前计算遗传学家，她会刻苦书写算法，并对人类基因组进行统计分析。在接下来的几年里，QuizUp的用户产生的数据量爆炸式增长，这给了Ólafsdóttir和她的团队一个巨大的用户行为数据存储库，可以从中获得见解。对于任何一家试图了解客户的公司来说，他们在快速发展的过程中不断磨练自己的流程，以创造一种真正以数据为导向的文化，这是一个很好的教训。为什么数据对QuizUp至关重要曲棍球棒状的增长曲线并不总是好事。当产品增长缓慢时，团队可以密切关注他们的用户并与他们交谈。他们可以识别出不起作用的东西，然后加倍努力，逐步改进他们的产品，直到他们所拥有的东西真正完善为止。当你在三周内拥有350万用户时，这一点很难做到，但同样重要。没有产品在发布时是完美的。QuizUp在使用数据变得更好的时候，不得不进行全面的冲刺。2013年11月，QuizUp第一次出现大规模增长后，开始使用Mixpanel跟踪数据，但很快发现数据不足。他们需要访问更多的原始数据，所以他们开始组装自己的亚马逊红移管道。这给了他们所需要的，但这需要大量的时间和工程工作来启动和运行。振幅为QuizUp提供了通过红移管道发送事件的能力，而无需聘请全职工程师来维护这些管道。不同的UI视图可以让他们快速了解用户行为。它的可扩展性使得将A/B测试集成到他们的开发过程中变得很容易。2015年5月，团队推出了quizup2.0。Quizup2.0是他们发布以来最大的产品变化，它是一年半的数据收集和分析的高潮。他们是怎么做到的。如何启动数据培养1确定你的目标从他们的数据来看，某些用户群体坚持使用QuizUp的频率有多高，其中一个趋势非常突出。那些利用了游戏社交功能的用户，他们在平台上有朋友，并且经常玩，他们在游戏中停留的时间要长得多。留住是王道。考虑到这一点，QuizUp团队通过强调社交作为Quizup2.0发布的主要目标来提高保留率。这种更高层次的目标不仅仅是定位你的数据收集，它还有更强大的效果，而且它渗透到公司的各个层面。它把人们团结在一起。当这个想法是为了提高用户保留率，你在这方面取得的所有进展都有助于建立一个更强大、收入更稳定的公司。2定义成功为了弄清楚他们是否在朝着目标前进，QuizUp需要度量标准。他们还需要避免在收集完所有他们想要的数据后变得精疲力尽——如果你不知道自己在找什么，这种东西会很快把你引向兔子洞。"您的团队需要明确的KPI来团结一致，而不仅仅是一个高层目标和一堆原始数据。"当你的团队需要快速收集数据的时候，你的目标就是快速收集数据。当QuizUp计划发布一个新功能时，他们首先会问一些基本问题：这在影响努力量表中是什么？它与我们对产品的更大目标有什么关系？我们可以使用哪些最重要的指标来跟踪我们的进展？我们可以使用哪些最不重要的指标来跟踪我们的进度？在回答这些问题时，他们会设计一个计划来执行和衡量他们的成功：理想情况下，每一个改变都是高影响和低成本的，也就是说，以最少的工作量改善大量用户的游戏体验。这个项目的进展必须融入更大的目标。如果没有，那就不重要了。应该对指标进行排名。应优先考虑要收集的最重要类型的数据。那些没有帮助或者太耗时的数据应该放在一边。通过询问和回答这些问题，QuizUp团队可以为任何项目设计一套有效的度量标准。他们能够将开发人员的时间集中在真正重要的数据上，并了解什么会使他们成功，什么只是噪音。三。如果需要，更改收集数据的方式构建数据驱动文化的最大挑战之一是避免随之而来的程序缺陷。例如，让开发人员参与高层数据讨论。你需要让那些从一开始就实施你想法的人在场，这样他们就可以告诉你这些信息是否需要几分钟或几天的时间才能集中起来。那样你会节省很多时间。您还应该确保绝对没有由于不匹配的id或不正确的配置而导致的跟踪错误。这不仅仅是因为你的数据会被关闭。这是因为在任何时候允许数据质量的损失都会损害整个操作的完整性。在一切顺利进行之前，从数据中收集到的每一个细节都会受到这样一个问题的影响："嗯，这不是因为跟踪错误吗？"让你的数据难以理解。4包括所有利益相关者"目的会议"是QuizUp数据分析的核心。当项目经理、数据科学家、开发人员中的利益相关者聚集在一起，深入讨论特性发布时，就会出现这种情况：他们从高层开始讨论总体目标。他们讨论他们用来追踪成功的指标。他们开始将新特性分成单独的部分，寻找他们的假设被打破的边缘情况。这些会议旨在澄清新项目的方方面面，使人们在KPI上保持一致，同时也让团队感到兴奋。将它分割成若干部分，可以创建所有权，并使团队中的每个人都感到对其中的某一部分负责。他们知道自己的贡献应该是什么，他们知道如何准确地跟踪他们是否实现了目标，他们知道成功是什么样子的。5叙述你的数据随着项目的进行，更新所有利益相关者的数据内容以及您如何解释这些数据是很重要的。这包括像首席执行官和董事会这样的人：对你收集的数据持开放态度是让每个人都认同数据驱动文化的唯一途径。这意味着要叙述你的数据。图表本身并不有趣，没有人会读懂你的思想来理解它的意思。Ólafsdóttir发现自己经常要求团队中的其他人解释他们的发现，即使她知道他们的意思。"她说："当你试图告诉别人一些事情时，你的知识增长了很多……数据的价值真的增加了300%。"。"当你试图告诉别人一些事情时，你的知识增长了很多……数据的价值真的增加了300%。"她向QuizUp灌输的一个基本原则是，图表和各种数据可视化都非常善于提出问题。产生答案是人类的工作。将数据转化为理解的唯一方法是向其他人解释，这也是让整个团队对正在发生的事情保持一致的唯一方法。它还完成了目标会议创建的权限循环。通过让个人贡献者解释他们拥有权威的实验结果，他们为整个组织的数据收集建立了明确的责任和标准。6自动化所有你能做的事情自动化在数据分析中经常被忽视，但它可以极大地提高你的生产力。"对于Ólafsdóttir来说，如果一个过程经常占用某人一天15分钟的时间，那么就应该编写一个脚本来将其自动化。"QuizUp有时会用自己的仪表盘来补充振幅的仪表盘。很容易让这样的一次性项目变成体力劳动，而QuizUp所做的只是编写脚本，一遍又一遍地为他们生成特定的仪表盘。在查询原始数据时，他们会使用cron作业来更新表。而不是等待它处理，它会在他们需要它的时候就在那里。对于Ólafsdóttir来说，如果一个过程经常占用某人一天15分钟的时间，那么就应该编写一个脚本来将其自动化。这里最大的挑战是对于那些不习惯自动化思想的非开发人员