In che modo Neverthink.tv ha migliorato lo sviluppo di prodotti e contenuti con Databox

Pubblicato: 2020-11-21

L'intrattenimento online è una nicchia difficile in cui entrare con YouTube, i giochi virtuali, i social media e altro ancora.

Prima che arrivasse il Covid-19, il tempo medio giornaliero trascorso online era di 12 ore e 24 minuti. Ora che lavoriamo tutti da casa, quel numero è aumentato a poco più di 16 ore al giorno.

Una delle aree di intrattenimento online più difficili da approfondire sono i meme. Li usiamo ogni giorno in tutto, dai post di Facebook alle e-mail, Twitter e Instagram.

Mentre molte aziende oggi utilizzano i meme nelle loro comunicazioni interne ed esterne, la maggior parte utilizza un'app di terze parti per crearli.

Il primo del suo genere, Neverthink.tv, è stato fondato nel 2016 e ha cercato di sviluppare una community specifica per la generazione e la visualizzazione di meme.

Oggi, gli utenti della loro piattaforma possono passare ore a sfogliare meme proprio come il canale televisivo navigando nei giorni pieni dei millennial e della gioventù delle generazioni precedenti.

Per saperne di più su come Neverthink utilizza i suoi dati, abbiamo incontrato il suo VP of Growth, Aapo Kojo. Come nuovo dipendente, a partire da appena un anno fa in Neverthink.tv, Kojo si trova all'intersezione tra scienza del prodotto e dei dati.

La sfida

Prima di utilizzare Databox, il team di Neverthink utilizzava vari strumenti di analisi di fornitori esterni. Tutto questo, ovviamente, era costoso, dispendioso in termini di tempo e difficile da gestire.

Ecco le principali sfide che Neverthink ha dovuto affrontare:

  • Compatibilità di integrazione: disporre di strumenti di analisi disparati non consentiva una visione completa dei dati. L'azienda ha cercato di combinare i dati di questi diversi strumenti di analisi e creare la propria piattaforma su Amazon Redshift. Avevano bisogno di un modo semplice per farlo.
  • Tecnologia complessa: Neverthink non aveva un sistema tecnologico semplice per i suoi dipendenti non esperti di tecnologia. In quanto tale, ciò ha avuto un impatto sull'esperienza dello spettatore internamente ed esternamente.
  • Sviluppo di prodotti e contenuti/Risparmio sui costi: senza una soluzione dashboard semplice in un unico posto, lo sviluppo del prodotto di Neverthink è stato gravemente ostacolato, con conseguenti perdite finanziarie.

"I curatori avevano bisogno di un modo per bilanciare qualità e quantità per quanto riguarda i contenuti pubblicati", ha affermato Kojo.

La soluzione

Riunire tutto per vedere il quadro più ampio è sempre una sfida per qualsiasi azienda. Ma quando si tratta di tecnologia che tocca quasi ogni aspetto della nostra vita professionale, è ancora più importante disporre di un sistema completo per una migliore implementazione.

"Avevamo diversi strumenti di analisi e stavamo costruendo il nostro", ha affermato Kojo. “Per questo motivo, sapevamo di dover trovare un modo per semplificare tutto in un'unica vista centrale. Neverthink aveva anche bisogno di un modo per creare rapidamente Databoard che visualizzassero i dati indipendentemente dagli strumenti di cui disponiamo".

Dopo aver dimostrato vari prodotti, Neverthink sapeva di avere la soluzione giusta con Databox. Neverthink ha dato accesso a dieci membri del suo team e poi ha collegato i suoi Fogli Google, Amazon Redshift, Instagram Business e le pagine Facebook.

Oltre a queste origini dati, il team di Kojo sfrutta anche il Query Builder di Databox per Amazon Redshift e Data Calculations per analisi mirate. Neverthink ha anche collegato le sue dashboard, inclusi social media, panoramica di alto livello, app Android e traffico di Instagram.

Le migliori integrazioni di Neverthink.tv

Per Neverthink, ci sono due usi principali: prestazioni del prodotto e prestazioni dei contenuti. Per quanto riguarda il prodotto, Kojo e i suoi data scientist creano dashboard basati sulle funzionalità attualmente in fase di creazione. Per i contenuti, c'è una forte attenzione al rendimento dei canali, dei creatori e del marketing di Neverthink.

Ecco come Databox ha risolto le sfide di Neverthink:

  • Compatibilità di integrazione: unendo i suoi strumenti di analisi in un unico sistema, Neverthink è stata in grado di avere una visione generale dei suoi dati, incluso il suo sistema di data warehouse Amazon Redshift.
  • Tecnologia complessa: con l'adozione di Databox, Neverthink ha creato dashboard più semplicistici per la visualizzazione dei dati e la suddivisione delle interazioni degli spettatori difficili da comprendere.
  • Sviluppo di prodotti e contenuti/Risparmio sui costi: con l' implementazione di Databox, lo sviluppo dei prodotti e dei contenuti di Neverthink ha registrato miglioramenti. I data scientist sono in grado di vedere dove i prodotti devono essere migliorati e cosa deve essere fatto in ogni fase del funnel di sviluppo. I curatori di contenuti per Neverthink ora possono vedere come si sta comportando uno qualsiasi dei contenuti attraverso l'impegno sui social media e il traffico in entrata.

"Databox ci ha permesso di approfondire il branding dei contenuti", ha affermato Kojo. "Lo facciamo attraverso la creazione di pagine di social media per ciascuno di questi account per aiutare a portare il pubblico all'app Neverthink".

I risultati

Alla fine della giornata, Databox ha avuto un impatto significativo sul modo in cui il team di Neverthink opera al suo interno. Il sistema all-in-one fornisce informazioni più rapidamente ai suoi data scientist, apre la collaborazione tra i reparti e migliora l'esperienza dell'utente.

Ecco i risultati dell'uso di Databox di Neverthink:

  • Compatibilità dell'integrazione: il singolo punto di dashboard dei dati ha aiutato il team di Neverthink a vedere tutte le integrazioni per decidere cosa funzionava e cosa non funzionava.
  • Tecnologia complessa: attraverso l'uso di dashboard creati dai data scientist di Neverthink, il team può fare più esperimenti con l'esperienza dell'utente finale. Con Databox, possono decidere cosa vogliono migliorare e quali numeri possono aspettarsi e stanno cercando di raggiungere con gli spettatori.

"I data scientist possono ora lavorare più facilmente con altri membri del team Neverthink che non sono così esperti di tecnologia", ha affermato Kojo. "Databox semplifica tutto."

  • Sviluppo di prodotti e contenuti/Risparmio sui costi: con Databox, i data scientist di Neverthink hanno scoperto che il ciclo di sviluppo del prodotto è più fluido grazie a un maggiore accesso ai dati che individua determinate parti delle funzionalità. Non solo lo sviluppo del prodotto è più veloce, ma anche il feedback sui contenuti è più veloce perché Neverthink può raccogliere feedback da diversi servizi e canali in un unico posto. Come risultato di questi miglioramenti, Databox ha consentito conversazioni più produttive tra il team del prodotto e i curatori.

"Ora possiamo seguire le metriche globali dell'azienda", ha affermato Kojo. “Databox ci sta dando indicazioni sulle nostre tendenze e ci mostra dove dobbiamo migliorare. Siamo ancora una startup, quindi la direzione in cui va la nostra azienda potrebbe cambiare nel prossimo mese o giù di lì. Con un migliore accesso a un sistema semplice, non ho dubbi che saremo in grado di avere una grande flessibilità".

"Il costo più grande che abbiamo è lo sviluppo del prodotto", ha affermato Kojo. “Quindi, ogni volta che possiamo rendere il processo più veloce, è un risparmio immediato sui costi. Più esperimenti possiamo fare durante l'anno, migliori sono le prestazioni del nostro team. Databox ci ha permesso di fare molte più sperimentazioni sui prodotti.”