Wie Neverthink.tv mit Databox sowohl die Produkt- als auch die Inhaltsentwicklung verbessert hat

Online-Unterhaltung ist mit YouTube, virtuellen Spielen, sozialen Medien und mehr eine schwierige Nische.

Vor dem Ausbruch von Covid-19 betrug die durchschnittliche tägliche Online-Zeit 12 Stunden und 24 Minuten. Jetzt, wo wir alle von zu Hause aus arbeiten, ist diese Zahl auf etwas mehr als 16 Stunden pro Tag gestiegen.

Einer der schwierigeren Online-Unterhaltungsbereiche, in die man Einblicke bekommt, sind Meme. Wir verwenden sie jeden Tag in allem, von Facebook-Posts bis hin zu E-Mails, Twitter und Instagram.

Während viele Unternehmen heute Memes in ihrer gesamten internen und externen Kommunikation verwenden, verwenden die meisten eine Drittanbieter-App, um sie zu erstellen.

Das erste seiner Art, Neverthink.tv, wurde 2016 gegründet und wollte eine Community speziell zum Generieren und Anzeigen von Memes entwickeln.

Heute können Benutzer ihrer Plattform Stunden damit verbringen, durch Memes zu blättern, ähnlich wie der Fernsehkanal, der durch die Tage der Millennials und der Jugend früherer Generationen surft.

Um mehr darüber zu erfahren, wie Neverthink seine Daten verwendet, haben wir uns mit seinem VP of Growth, Aapo Kojo, zusammengesetzt. Als halb neuer Mitarbeiter, der erst vor einem Jahr bei Neverthink.tv angefangen hat, sitzt Kojo an der Schnittstelle zwischen Produkt- und Datenwissenschaft.

Die Herausforderung

Vor der Verwendung von Databox nutzte das Neverthink-Team verschiedene Analysetools von externen Anbietern. All dies war natürlich kostspielig, zeitaufwendig und schwer zu verwalten.

Hier sind die zentralen Herausforderungen, denen Neverthink gegenüberstand:

• Integrationskompatibilität: Die Verwendung unterschiedlicher Analysetools ermöglichte keinen umfassenden Blick auf die Daten. Das Unternehmen wollte Daten aus diesen verschiedenen Analysetools kombinieren und eine eigene Plattform auf Amazon Redshift aufbauen. Dafür brauchten sie einen einfachen Weg.

• Komplexe Technologie: Neverthink hatte kein einfaches Technologiesystem für seine nicht technisch versierten Mitarbeiter. Als solches beeinflusste dies das Zuschauererlebnis intern und extern.

• Produkt- und Inhaltsentwicklung /Kosteneinsparungen: Ohne eine einfache Dashboard-Lösung an einem Ort wurde die Produktentwicklung von Neverthink stark behindert, was zu finanziellen Verlusten führte.

„Die Kuratoren brauchten eine Möglichkeit, Qualität und Quantität in Bezug auf die veröffentlichten Inhalte auszugleichen“, sagte Kojo.

Die Lösung

Alles zusammenzubringen, um das große Ganze zu sehen, ist für jedes Unternehmen immer eine Herausforderung. Aber wenn es um Technologie geht, die fast jeden Bereich unseres Berufslebens berührt, ist es noch wichtiger, ein umfassendes System für eine bessere Umsetzung zu haben.

„Wir hatten verschiedene Analysetools und waren dabei, unsere eigenen zu entwickeln“, sagte Kojo. „Aus diesem Grund wussten wir, dass wir einen Weg finden mussten, alles in einer zentralen Ansicht zu rationalisieren. Neverthink brauchte auch eine Möglichkeit, schnell Databoards zu erstellen, die die Daten unabhängig von den Tools, die wir haben, visualisieren.“

Nach der Demonstration verschiedener Produkte wusste Neverthink, dass es mit Databox die richtige Lösung hatte. Neverthink gab zehn Mitgliedern seines Teams Zugriff und verband dann seine Google Sheets, Amazon Redshift, Instagram Business und Facebook Pages.

Neben diesen Datenquellen nutzt das Team von Kojo auch den Query Builder von Databox für Amazon Redshift und Data Calculations für gezielte Analysen. Neverthink hat auch seine Dashboards zusammengestellt, einschließlich Social Media, High-Level-Übersicht, Android-App und Instagram-Traffic.

Die besten Integrationen von Neverthink.tv

Für Neverthink gibt es zwei Hauptanwendungen – Produktleistung und Inhaltsleistung. Auf der Produktseite erstellen Kojo und seine Data Scientists Dashboards basierend auf den aktuellen Features, die gebaut werden. Bei Inhalten liegt ein starker Fokus auf der Leistung der Neverthink-Kanäle, der YouTuber und des Marketings.

So löste Databox die Herausforderungen von Neverthink:

• Integrationskompatibilität: Durch die Zusammenführung seiner Analysetools in einem System konnte Neverthink einen Gesamtüberblick über seine Daten erhalten, einschließlich seines Data Warehouse Amazon Redshift-Systems.

• Komplexe Technologie: Mit der Einführung von Databox hat Neverthink einfachere Dashboards für die Datenvisualisierung und Aufschlüsselung von schwer verständlichen Zuschauerinteraktionen erstellt.

• Produkt- und Inhaltsentwicklung /Kosteneinsparungen: Mit der Einführung von Databox wurden sowohl die Produkt- als auch die Inhaltsentwicklung von Neverthink verbessert. Datenwissenschaftler können sehen, wo Produkte verbessert werden müssen und was in jeder Phase des Entwicklungstrichters getan werden muss. Die Inhaltskuratoren von Neverthink können jetzt sehen, wie die Inhalte durch Social Media Engagement und eingehenden Datenverkehr abschneiden.

„Mit Databox konnten wir tiefer in das Branding der Inhalte eintauchen“, sagt Kojo. „Wir tun dies, indem wir für jedes dieser Konten Social-Media-Seiten erstellen, um das Publikum auf die Neverthink-App aufmerksam zu machen.“

Die Ergebnisse

Letztlich hat Databox die Arbeitsweise des Neverthink-Teams im Kern maßgeblich beeinflusst. Das All-in-One-System bringt Informationen schneller an seine Data Scientists, öffnet die Zusammenarbeit zwischen Abteilungen und verbessert die Benutzererfahrung.

Hier sind die Ergebnisse der Databox-Nutzung von Neverthink:

• Integrationskompatibilität: Der Single Point of Data Dashboards half dem Neverthink-Team, alle Integrationen zu sehen, um zu entscheiden, was funktioniert und was nicht.

• Komplexe Technologie: Durch die Verwendung von Dashboards, die von den Data Scientists von Neverthink erstellt wurden, kann das Team mehr mit der Endbenutzererfahrung experimentieren. Mit Databox können sie entscheiden, was sie verbessern wollen und welche Zahlen sie erwarten und bei den Zuschauern zu erreichen versuchen.

„Datenwissenschaftler können jetzt einfacher mit anderen Mitgliedern des Neverthink-Teams zusammenarbeiten, die nicht so technisch versiert sind“, sagte Kojo. „Databox vereinfacht einfach alles.“

• Produkt- und Inhaltsentwicklung / Kosteneinsparungen: Mit Databox haben die Data Scientists von Neverthink festgestellt, dass der Produktentwicklungszyklus aufgrund des besseren Datenzugriffs, der bestimmte Funktionsteile lokalisieren kann, nahtloser verläuft. Die Produktentwicklung ist nicht nur schneller, sondern auch das Feedback zu Inhalten ist schneller, da Neverthink Feedback von verschiedenen Diensten und Kanälen an einem Ort sammeln kann. Als Ergebnis dieser Verbesserungen hat Databox produktivere Gespräche zwischen dem Produktteam und den Kuratoren ermöglicht.

„Wir können jetzt die globalen Kennzahlen des Unternehmens verfolgen“, sagte Kojo. „Databox gibt uns Hinweise auf unsere Trends und zeigt uns auf, wo wir uns verbessern müssen. Wir sind immer noch ein Startup, daher könnte sich die Richtung, in die sich unser Unternehmen entwickelt, im nächsten Monat oder so ändern. Ich habe keinen Zweifel, dass wir mit einem besseren Zugang zu einem unkomplizierten System eine große Flexibilität haben werden.“

„Die größten Kosten, die wir haben, ist die Produktentwicklung“, sagte Kojo. „Sobald wir den Prozess beschleunigen können, ist dies eine sofortige Kosteneinsparung. Je mehr Experimente wir das ganze Jahr über machen können, desto besser ist die Leistung unseres Teams. Databox hat es uns ermöglicht, viel mehr Produktexperimente durchzuführen.“