Neverthink.tv가 Databox로 제품 및 콘텐츠 개발을 모두 개선한 방법

온라인 엔터테인먼트는 YouTube, 가상 게임, 소셜 미디어 등으로 진입하기 어려운 틈새 시장입니다.

코로나19가 발생하기 전 하루 평균 온라인 사용 시간은 12시간 24분이었다. 이제 우리는 모두 집에서 일하기 때문에 그 숫자는 하루 16시간 이상으로 늘어났습니다.

통찰력을 얻기 어려운 온라인 엔터테인먼트 분야 중 하나는 밈입니다. Facebook 게시물에서 이메일, Twitter 및 Instagram에 이르기까지 모든 항목에서 매일 사용합니다.

오늘날 많은 기업이 내부 및 외부 커뮤니케이션 전반에 걸쳐 밈을 사용하지만 대부분은 타사 앱을 사용하여 밈을 구축합니다.

최초의 Neverthink.tv는 2016년에 설립되었으며 특히 밈을 생성하고 보기 위한 커뮤니티를 개발하려고 했습니다.

오늘날 플랫폼 사용자는 밀레니얼 세대와 이전 세대의 젊음으로 가득 찬 시절을 서핑하는 텔레비전 채널과 마찬가지로 밈을 넘기며 몇 시간을 보낼 수 있습니다.

Neverthink가 데이터를 사용하는 방법에 대해 자세히 알아보기 위해 성장 담당 부사장인 Aapo Kojo를 만나보았습니다. 1년 전 Neverthink.tv에서 신입사원으로 입사한 Kojo는 제품과 데이터 과학의 교차점에 있습니다.

도전

Databox를 사용하기 전에 Neverthink 팀은 외부 공급업체의 다양한 분석 도구를 활용하고 있었습니다. 물론 이 모든 것은 비용이 많이 들고 시간이 많이 걸리며 관리하기 어려웠습니다.

Neverthink가 직면한 핵심 과제는 다음과 같습니다.

• 통합 호환성: 서로 다른 분석 도구가 있어서 데이터를 포괄적으로 볼 수 없었습니다. 이 회사는 이러한 다양한 분석 도구의 데이터를 결합하고 Amazon Redshift에서 자체 플랫폼을 구축하려고 했습니다. 그들은 이것을 하기 위한 간단한 방법이 필요했습니다.

• 복잡한 기술: Neverthink에는 기술에 정통하지 않은 직원을 위한 간단한 기술 시스템이 없었습니다. 따라서 이는 시청자 경험에 대내외적으로 영향을 미쳤습니다.

• 제품 및 콘텐츠 개발/비용 절감: 간편한 대시보드 솔루션이 한곳에 없으면 Neverthink의 제품 개발에 심각한 지장을 초래하여 일부 재정적 손실을 입었습니다.

Kojo는 "큐레이터는 콘텐츠와 관련하여 질과 양의 균형을 맞출 방법이 필요했습니다.

해결책

더 큰 그림을 보기 위해 모든 것을 하나로 모으는 것은 모든 회사에게 항상 어려운 일입니다. 그러나 우리 직업 생활의 거의 모든 부분에 영향을 미치는 기술에 관해서는 더 나은 구현을 위한 포괄적인 시스템을 보유하는 것이 훨씬 더 중요합니다.

Kojo는 "우리는 다른 분석 도구를 가지고 있었고 자체 도구를 구축하는 중이었습니다. “이 때문에 우리는 모든 것을 하나의 중앙 보기로 간소화하는 방법을 찾아야 한다는 것을 알았습니다. Neverthink는 또한 우리가 가지고 있는 도구와 상관없이 데이터를 시각화하는 Databoard를 빠르게 생성할 방법이 필요했습니다.”

다양한 제품을 시연한 후 Neverthink는 Databox에 올바른 솔루션이 있다는 것을 알게 되었습니다. Neverthink는 10명의 팀원에게 액세스 권한을 부여한 다음 Google Sheets, Amazon Redshift, Instagram Business 및 Facebook 페이지를 연결했습니다.

이러한 데이터 소스 외에도 Kojo의 팀은 대상 분석을 위해 Databox의 Amazon Redshift용 쿼리 빌더 및 데이터 계산을 활용합니다. Neverthink는 또한 소셜 미디어, 상위 수준 개요, Android 앱 및 Instagram 트래픽을 포함한 대시보드를 함께 반복했습니다.

Neverthink.tv의 최고 통합

Neverthink의 경우 제품 성능과 콘텐츠 성능의 두 가지 주요 용도가 있습니다. 제품 측면에서 Kojo와 그의 데이터 과학자는 현재 구축 중인 기능을 기반으로 대시보드를 만듭니다. 콘텐츠의 경우 Neverthink 채널, 제작자 및 마케팅의 성과에 중점을 둡니다.

Databox가 Neverthink의 과제를 해결한 방법은 다음과 같습니다.

• 통합 호환성: Neverthink는 분석 도구를 하나의 시스템에 결합하여 데이터 웨어하우스 Amazon Redshift 시스템을 포함하여 데이터에 대한 전체 보기를 하나로 만들 수 있었습니다.

• 복잡한 기술: Neverthink는 Databox를 채택하여 시청자 상호작용을 이해하기 어려운 데이터 시각화 및 분석을 위해 보다 단순한 대시보드를 구축했습니다.

• 제품 및 콘텐츠 개발/비용 절감: Databox가 배치되면서 Neverthink의 제품 및 콘텐츠 개발이 모두 개선되었습니다. 데이터 과학자는 제품 개선이 필요한 부분과 개발 깔때기의 각 단계에서 수행해야 하는 작업을 확인할 수 있습니다. Neverthink의 콘텐츠 큐레이터는 이제 소셜 미디어 참여 및 인바운드 트래픽을 통해 콘텐츠가 어떻게 수행되고 있는지 확인할 수 있습니다.

Kojo는 "Databox를 통해 콘텐츠 브랜딩에 대해 더 깊이 파고들 수 있었습니다. "우리는 각 계정에 대한 소셜 미디어 페이지를 만들어 잠재고객을 Neverthink 앱으로 유도하는 데 도움을 줍니다."

결과

결국 Databox는 Neverthink의 팀이 핵심적으로 운영되는 방식에 상당한 영향을 미쳤습니다. 올인원 시스템은 데이터 과학자에게 더 빨리 정보를 제공하고 부서 간 협업을 시작하며 사용자 경험을 개선합니다.

Neverthink의 Databox 사용 결과는 다음과 같습니다.

• 통합 호환성: 데이터 대시보드의 단일 지점은 Neverthink 팀이 모든 통합을 확인하여 작동하는 항목과 작동하지 않는 항목을 결정하는 데 도움이 되었습니다.

• 복잡한 기술: Neverthink의 데이터 과학자가 구축한 대시보드를 사용하여 팀은 최종 사용자 경험을 더 많이 실험할 수 있습니다. Databox를 사용하여 개선하고 싶은 것과 시청자에게 기대하고 달성하려는 수치를 결정할 수 있습니다.

Kojo는 "데이터 과학자는 이제 기술에 정통하지 않은 Neverthink 팀의 다른 구성원과 더 쉽게 작업할 수 있습니다."라고 말했습니다. "Databox는 모든 것을 단순화합니다."

• 제품 및 콘텐츠 개발/비용 절감: Neverthink의 데이터 과학자들은 Databox를 사용하여 특정 기능 부분을 정확히 찾아내는 더 많은 데이터 액세스로 인해 제품 개발 주기가 더 원활하다는 것을 알게 되었습니다. Neverthink는 다양한 서비스와 채널의 피드백을 한 곳에서 수집할 수 있기 때문에 제품 개발이 더 빠를 뿐만 아니라 콘텐츠 피드백도 더 빠릅니다. 이러한 개선의 결과로 Databox는 제품 팀과 큐레이터 간의 보다 생산적인 대화를 가능하게 했습니다.

Kojo는 "이제 회사의 글로벌 지표를 따를 수 있습니다. “Databox는 우리의 추세를 보여주고 개선해야 할 부분을 보여줍니다. 저희는 아직 스타트업이기 때문에 앞으로 한 달 정도는 회사가 나아가야 할 방향이 바뀔 수 있습니다. 간단한 시스템에 대한 더 나은 액세스를 통해 우리는 큰 유연성을 가질 수 있을 것이라고 믿어 의심치 않습니다.”

Kojo는 "가장 큰 비용은 제품 개발입니다. “따라서 프로세스를 더 빠르게 만들 수 있을 때마다 즉시 비용을 절감할 수 있습니다. 1년 내내 더 많은 실험을 할수록 우리 팀의 성과가 더 좋아집니다. Databox 덕분에 훨씬 더 많은 제품 실험을 할 수 있었습니다.”