Neverthink.tv, Databox ile Hem Ürün hem de İçerik Geliştirmeyi Nasıl Geliştirdi?

Çevrimiçi eğlence, YouTube, sanal oyun, sosyal medya ve daha fazlasıyla girilmesi zor bir niş.

Covid-19 vurmadan önce, çevrimiçi olarak geçirilen ortalama günlük süre 12 saat 24 dakikaydı. Artık hepimiz evden çalıştığımıza göre, bu sayı günde 16 saatin biraz üzerine çıktı.

İçgörü elde etmek için en zor çevrimiçi eğlence alanlarından biri memlerdir. Bunları her gün Facebook gönderilerinden e-postalara, Twitter ve Instagram'a kadar her şeyde kullanıyoruz.

Günümüzde birçok şirket, iç ve dış iletişimlerinde memleri kullanırken, çoğu, bunları oluşturmak için üçüncü taraf bir uygulama kullanıyor.

Türünün ilk örneği Neverthink.tv, 2016 yılında kuruldu ve özellikle mem oluşturmak ve görüntülemek için bir topluluk geliştirmeyi amaçladı.

Bugün, platformlarının kullanıcıları, milenyumların ve önceki nesillerin gençliğinin dolu günlerinde televizyon kanalında sörf yapmak gibi, memleri çevirerek saatler geçirebilirler.

Neverthink'in verilerini nasıl kullandığı hakkında daha fazla bilgi edinmek için Büyümeden Sorumlu Başkan Yardımcısı Aapo Kojo ile görüştük. Neverthink.tv'de sadece bir yıl önce başlayan yarı yeni bir çalışan olarak Kojo, ürün ve veri biliminin kesiştiği noktada yer almaktadır.

Meydan okuma

Databox'ı kullanmadan önce Neverthink ekibi, harici tedarikçilerin çeşitli analitik araçlarını kullanıyordu. Bütün bunlar elbette maliyetli, zaman alıcı ve yönetilmesi zordu.

İşte Neverthink'in karşılaştığı temel zorluklar:

• Entegrasyon Uyumluluğu: Birbirinden farklı analiz araçlarına sahip olmak, verilere kapsamlı bir şekilde bakmaya izin vermiyordu. Şirket, bu farklı analiz araçlarından elde edilen verileri birleştirmeyi ve Amazon Redshift'te kendi platformunu oluşturmayı amaçladı. Bunu yapmak için basit bir yola ihtiyaçları vardı.

• Karmaşık Teknoloji: Neverthink, teknoloji konusunda bilgili olmayan çalışanları için basit bir teknoloji sistemine sahip değildi. Bu durum, izleyici deneyimini dahili ve harici olarak etkiledi.

• Ürün ve İçerik Geliştirme/Maliyet Tasarrufu: Tek bir yerde basit bir gösterge panosu çözümü olmadan, Neverthink'in ürün geliştirmesi ciddi şekilde engellendi ve bu da bir miktar finansal kayıpla sonuçlandı.

Kojo, "Küratörler, ortaya konan içerikle ilgili olarak nitelik ve niceliği dengelemek için bir yola ihtiyaç duyuyorlardı" dedi.

Çözüm

Daha büyük resmi görmek için her şeyi bir araya getirmek her zaman her şirket için zorlu bir iştir. Ancak, profesyonel yaşamımızın neredeyse her alanına dokunan teknoloji söz konusu olduğunda, daha iyi uygulama için kapsamlı bir sisteme sahip olmak daha da önemlidir.

Kojo, "Farklı analitik araçlarımız vardı ve kendi araçlarımızı oluşturma sürecindeydik" dedi. "Bu nedenle, her şeyi tek bir merkezi görüşte düzene sokmanın bir yolunu bulmamız gerektiğini biliyorduk. Neverthink, sahip olduğumuz araçlardan bağımsız olarak verileri görselleştiren Veri Panolarını hızla oluşturmanın bir yoluna da ihtiyaç duyuyordu.”

Neverthink, çeşitli ürünlerin demosunu yaptıktan sonra, Databox ile doğru çözüme sahip olduğunu anladı. Neverthink, ekibinin on üyesine erişim izni verdi ve ardından Google E-Tabloları, Amazon Redshift, Instagram Business ve Facebook Sayfalarını birbirine bağladı.

Kojo'nun ekibi, bu veri kaynaklarına ek olarak, hedefli analiz için Databox'ın Amazon Redshift için Sorgu Oluşturucu ve Veri Hesaplamalarından da yararlanır. Neverthink ayrıca sosyal medya, üst düzey genel bakış, Android Uygulaması ve Instagram trafiği de dahil olmak üzere panolarını bir araya getirdi.

Neverthink.tv'nin En İyi Entegrasyonları

Neverthink için iki ana kullanım vardır – ürün performansı ve içerik performansı. Ürün tarafında, Kojo ve veri bilimcileri, oluşturulmakta olan mevcut özelliklere dayalı olarak panolar oluşturur. İçerik için Neverthink kanallarının, yaratıcılarının ve pazarlamanın nasıl performans gösterdiğine güçlü bir şekilde odaklanılıyor.

Databox, Neverthink'in zorluklarını şu şekilde çözdü:

• Entegrasyon Uyumluluğu: Neverthink, analitik araçlarını tek bir sistemde birleştirerek, veri ambarı Amazon Redshift sistemi de dahil olmak üzere verilerinin genel bir görünümüne sahip oldu.

• Karmaşık Teknoloji: Databox'ı benimsemesiyle Neverthink, veri görselleştirmesi ve anlaşılması zor görüntüleyici etkileşimlerinin dökümü için daha basit panolar oluşturdu.

• Ürün ve İçerik Geliştirme/Maliyet Tasarrufu: Databox devreye alındığında, Neverthink'in hem ürün hem de içerik geliştirmesinde gelişme görüldü. Veri bilimcileri, ürünlerin nerede iyileştirilmesi gerektiğini ve geliştirme hunisinin her aşamasında ne yapılması gerektiğini görebilirler. Neverthink için içerik küratörleri artık herhangi bir içeriğin sosyal medya etkileşimi ve gelen trafik yoluyla nasıl performans gösterdiğini görebilir.

Kojo, "Databox, içeriği markalaştırma konusunda daha derin bir dalış yapmamızı sağladı" dedi. “Bunu, izleyicileri Neverthink uygulamasına getirmeye yardımcı olmak için bu hesapların her biri için sosyal medya sayfaları oluşturarak yapıyoruz.”

Sonuçlar

Günün sonunda, Databox Neverthink ekibinin özünde çalışma şeklini önemli ölçüde etkiledi. Hepsi bir arada sistem, veri bilimcilerine bilgiyi daha hızlı ulaştırır, departmanlar arasında işbirliğini açar ve kullanıcı deneyimini geliştirir.

İşte Neverthink'in Databox kullanımından elde edilen sonuçlar:

• Entegrasyon Uyumluluğu: Tek noktalı veri panoları, Neverthink ekibinin neyin işe yarayıp neyin çalışmadığına karar vermek için tüm entegrasyonları görmesine yardımcı oldu.

• Karmaşık Teknoloji: Neverthink'in veri bilimcileri tarafından oluşturulan panoların kullanımı sayesinde ekip, son kullanıcı deneyimiyle daha fazla deney yapabilir. Databox ile neyi geliştirmek istediklerine ve izleyicilerle hangi rakamları bekleyeceklerine ve elde etmeye çalıştıklarına karar verebilirler.

Kojo, “Veri bilimcileri artık Neverthink ekibinin teknoloji konusunda bilgili olmayan diğer üyeleriyle daha kolay çalışabilir” dedi. "Databox her şeyi basitleştirir."

• Ürün ve İçerik Geliştirme / Maliyet Tasarrufu: Neverthink'in veri bilimcileri, Databox ile belirli özellik parçalarını tam olarak belirleyen daha fazla veri erişimi nedeniyle ürün geliştirme döngüsünün daha sorunsuz olduğunu buldu. Neverthink farklı hizmetlerden ve kanallardan gelen geri bildirimleri tek bir yerde toplayabildiğinden, yalnızca ürün geliştirme daha hızlı değil, aynı zamanda içerik geri bildirimi de daha hızlıdır. Bu iyileştirmelerin bir sonucu olarak Databox, ürün ekibi ve küratörler arasında daha verimli görüşmeler yapılmasına olanak sağladı.

Kojo, “Artık şirketin küresel ölçümlerini takip edebiliyoruz” dedi. “Databox bize trendlerimizin göstergelerini veriyor ve iyileştirmemiz gereken yerleri gösteriyor. Hâlâ bir startup'ız, bu yüzden şirketimizin gittiği yön önümüzdeki aylarda değişebilir. Basit bir sisteme daha iyi erişimle, büyük bir esnekliğe sahip olabileceğimizden şüphem yok.”

Kojo, "Sahip olduğumuz en büyük maliyet, ürün geliştirmedir" dedi. "Yani, süreci daha hızlı hale getirebildiğimizde, bu anında bir maliyet tasarrufu sağlıyor. Yıl boyunca ne kadar çok deney yaparsak, ekibimiz o kadar iyi performans gösterir. Databox, çok daha fazla ürün denemesi yapmamızı sağladı.”