Neverthink.tvがDataboxを使用して製品開発とコンテンツ開発の両方をどのように改善したか

オンラインエンターテインメントは、YouTube、仮想ゲーム、ソーシャルメディアなどに侵入するのが難しいニッチです。

Covid-19がヒットする前は、オンラインで費やされた1日の平均時間は12時間24分でした。 今では私たち全員が自宅で仕事をしているので、その数は1日16時間強に増えています。

洞察を得るのが難しいオンラインエンターテインメント分野の1つはミームです。 Facebookの投稿からメール、Twitter、Instagramまで、あらゆる場面で毎日使用しています。

今日、多くの企業が社内外のコミュニケーション全体でミームを使用していますが、ほとんどの企業はサードパーティのアプリを使用してミームを構築しています。

この種の最初のNeverthink.tvは、2016年に設立され、ミームの生成と表示に特化したコミュニティの開発を目指していました。

今日、プラットフォームのユーザーは、ミレニアル世代や前世代の若者の日々をサーフィンするテレビチャンネルのように、ミームをめくって何時間も過ごすことができます。

Neverthinkがデータをどのように使用するかについて詳しく知るために、成長担当副社長のAapoKojoに話を聞きました。 わずか1年前にNeverthink.tvで始まった半新入社員として、Kojoは製品とデータサイエンスの交差点に位置しています。

挑戦

Databoxを使用する前は、Neverthinkチームは外部ベンダーのさまざまな分析ツールを利用していました。 もちろん、これらすべては、コストと時間がかかり、管理が困難でした。

Neverthinkが直面した主要な課題は次のとおりです。

• 統合の互換性：異なる分析ツールを使用しても、データを包括的に調べることはできませんでした。 同社は、これらのさまざまな分析ツールからのデータを組み合わせて、AmazonRedshift上に独自のプラットフォームを構築しようとしました。 彼らはこれを行うための簡単な方法を必要としていました。

• 複雑なテクノロジー： Neverthinkには、テクノロジーに精通していない従業員向けのシンプルなテクノロジーシステムがありませんでした。 そのため、これは内部および外部の視聴者エクスペリエンスに影響を与えました。

• 製品とコンテンツの開発/コスト削減： 1つの場所に簡単なダッシュボードソリューションがないと、Neverthinkの製品開発が大幅に妨げられ、経済的損失が発生しました。

「キュレーターは、出す内容に関して質と量のバランスをとる方法を必要としていました」と古城は言いました。

ソリューション

すべてをまとめて全体像を把握することは、どの企業にとっても常に課題です。 しかし、私たちの職業生活のほぼすべての部分に影響を与えるテクノロジーに関しては、より良い実装のための包括的なシステムを持つことがさらに重要です。

「私たちはさまざまな分析ツールを持っていて、独自のツールを構築する過程にありました」とKojo氏は述べています。 「このため、すべてを1つの中央ビューに合理化する方法を見つける必要があることがわかりました。 また、Neverthinkは、使用しているツールに関係なく、データを視覚化するデータボードをすばやく作成する方法も必要としていました。」

さまざまな製品のデモを行った後、Neverthinkは、Databoxで適切なソリューションがあることを知りました。 Neverthinkは、チームの10人のメンバーにアクセスを許可し、Googleスプレッドシート、Amazon Redshift、Instagram Business、Facebookページを接続しました。

これらのデータソースに加えて、Kojoのチームは、AmazonRedshift用のDataboxのQueryBuilderとターゲット分析用のデータ計算も利用しています。 Neverthinkは、ソーシャルメディア、高レベルの概要、Androidアプリ、Instagramトラフィックなどのダッシュボードもループしました。

Neverthink.tvのトップ統合

Neverthinkの場合、製品のパフォーマンスとコンテンツのパフォーマンスの2つの主な用途があります。 製品側では、Kojoと彼のデータサイエンティストは、現在構築されている機能に基づいてダッシュボードを作成します。 コンテンツについては、Neverthinkチャネル、クリエイター、マーケティングのパフォーマンスに重点が置かれています。

DataboxがNeverthinkの課題をどのように解決したかを次に示します。

• 統合の互換性：分析ツールを1つのシステムに統合することで、Neverthinkは、データウェアハウスのAmazon Redshiftシステムを含む、データの1つの全体像を把握することができました。

• 複雑なテクノロジー： Databoxの採用により、Neverthinkは、データの視覚化と、視聴者の操作を理解するのが難しい内訳のための、より単純なダッシュボードを構築しました。

• 製品とコンテンツの開発/コスト削減： Databoxが導入されたため、Neverthinkの製品とコンテンツの開発の両方で改善が見られました。 データサイエンティストは、製品を改善する必要がある場所と、開発ファネルの各段階で何を行う必要があるかを確認できます。 Neverthinkのコンテンツキュレーターは、ソーシャルメディアエンゲージメントとインバウンドトラフィックを通じて、コンテンツのパフォーマンスを確認できるようになりました。

「データボックスにより、コンテンツのブランディングをさらに深く掘り下げることができました」とKojo氏は述べています。 「これは、これらのアカウントごとにソーシャルメディアページを作成して、視聴者をNeverthinkアプリに誘導できるようにすることで実現しています。」

結果

結局のところ、Databoxは、Neverthinkのチームのコアでの運用方法に大きな影響を与えました。 オールインワンシステムは、データサイエンティストに情報を迅速に提供し、部門間のコラボレーションを可能にし、ユーザーエクスペリエンスを向上させます。

Neverthinkのデータボックスを使用した結果は次のとおりです。

• 統合の互換性：データダッシュボードの単一ポイントは、Neverthinkチームがすべての統合を確認して、何が機能していて何が機能していないかを判断するのに役立ちました。

• 複雑なテクノロジー： Neverthinkのデータサイエンティストによって構築されたダッシュボードを使用することで、チームはエンドユーザーエクスペリエンスをさらに実験することができます。 Databoxを使用すると、何を改善したいのか、どの数を期待でき、視聴者と一緒に達成しようとしているのかを判断できます。

「データサイエンティストは、テクノロジーに精通していないNeverthinkチームの他のメンバーとより簡単に連携できるようになりました」とKojo氏は述べています。 「データボックスはすべてを単純化するだけです。」

• 製品およびコンテンツの開発/コスト削減： Neverthinkのデータサイエンティストは、Databoxを使用することで、特定の機能部分を特定するデータアクセスが増えるため、製品開発サイクルがよりシームレスになることを発見しました。 Neverthinkはさまざまなサービスやチャネルからのフィードバックを一か所に集めることができるため、製品開発が高速になるだけでなく、コンテンツのフィードバックも高速になります。 これらの改善の結果、Databoxは、製品チームとキュレーターの間のより生産的な会話を可能にしました。

「これで、会社のグローバルな指標を追跡できるようになりました」とKojo氏は述べています。 「データボックスは、私たちの傾向を示し、どこを改善する必要があるかを示しています。 私たちはまだスタートアップなので、来月かそこらで会社の方向性が変わる可能性があります。 わかりやすいシステムへのアクセスが改善されれば、柔軟性が大幅に向上することは間違いありません。」

「私たちが抱える最大のコストは製品開発です」とKojo氏は述べています。 「したがって、プロセスを高速化できる場合はいつでも、すぐにコストを節約できます。 年間を通じてできる実験が多ければ多いほど、チームのパフォーマンスは向上します。 Databoxにより、より多くの製品実験を行うことができました。」