Neverthink.tv 如何使用 Databox 改进产品和内容开发

在线娱乐是一个很难通过 YouTube、虚拟游戏、社交媒体等打入的利基市场。

在 Covid-19 爆发之前，每天平均上网时间为 12 小时 24 分钟。 现在我们都在家工作，这个数字已经增加到每天 16 个小时多一点。

模因是较难深入了解的在线娱乐领域之一。 从 Facebook 帖子到电子邮件、Twitter 和 Instagram，我们每天都在使用它们。

虽然如今许多公司在其内部和外部通信中都使用模因，但大多数公司使用第三方应用程序来构建它们。

同类中的第一个 Neverthink.tv 成立于 2016 年，旨在开发一个专门用于生成和查看模因的社区。

今天，他们平台的用户可以花几个小时浏览模因，就像电视频道冲浪充满千禧一代和前几代年轻人的日子一样。

为了更多地了解 Neverthink 如何使用其数据，我们与它的增长副总裁 Aapo Kojo 坐了下来。 作为一名半新员工，一年前刚加入 Neverthink.tv，Kojo 处于产品和数据科学的交叉点。

挑战

在使用 Databox 之前，Neverthink 团队使用了来自外部供应商的各种分析工具。 当然，所有这些都是昂贵、耗时且难以管理的。

以下是 Neverthink 面临的核心挑战：

• 集成兼容性：使用不同的分析工具无法全面查看数据。 该公司试图将来自这些不同分析工具的数据结合起来，并在 Amazon Redshift 上构建自己的平台。 他们需要一种简单的方法来做到这一点。

• 复杂的技术： Neverthink 没有为其精通技术的员工提供简单的技术系统。 因此，这影响了内部和外部的观众体验。

• 产品和内容开发/成本节约：在一个地方没有一个简单的仪表板解决方案，Neverthink 的产品开发受到严重阻碍，导致了一些经济损失。

“策展人需要一种方法来平衡所发布内容的质量和数量，”Kojo 说。

解决方案

将所有内容放在一起以查看更大的图景对于任何公司来说始终是一个挑战。 但是，当涉及到几乎涉及我们职业生活方方面面的技术时，拥有一个全面的系统来更好地实施就显得尤为重要。

“我们有不同的分析工具，并且正在构建我们自己的分析工具，”Kojo 说。 “因此，我们知道我们需要找到一种方法将所有内容简化为一个中心视图。 Neverthink 还需要一种方法来快速创建可视化数据的数据板，而不管我们拥有什么工具。”

在演示了各种产品后，Neverthink 知道它有正确的 Databox 解决方案。 Neverthink 为其团队的 10 名成员提供了访问权限，然后将其 Google Sheets、Amazon Redshift、Instagram Business 和 Facebook Pages 连接起来。

除了这些数据源之外，Kojo 的团队还利用 Databox 的 Query Builder for Amazon Redshift 和 Data Calculations 进行有针对性的分析。 Neverthink 还将其仪表板循环在一起，包括社交媒体、高级概述、Android 应用程序和 Instagram 流量。

Neverthink.tv 的顶级集成

对于 Neverthink，有两个主要用途——产品性能和内容性能。 在产品方面，Kojo 和他的数据科学家根据正在构建的当前功能创建仪表板。 对于内容，Neverthink 渠道、创作者和营销的表现非常关注。

以下是 Databox 如何解决 Neverthink 的挑战：

• 集成兼容性：通过将其分析工具整合到一个系统中，Neverthink 能够对其数据（包括其数据仓库 Amazon Redshift 系统）有一个整体视图。

• 复杂的技术：通过采用 Databox，Neverthink 构建了更简单的仪表板，用于数据可视化和难以理解的查看者交互的细分。

• 产品和内容开发/成本节约：随着 Databox 的部署，Neverthink 的产品和内容开发都得到了改进。 数据科学家能够看到产品需要改进的地方以及在开发漏斗的每个阶段需要做什么。 Neverthink 的内容策展人现在可以通过社交媒体参与和入站流量查看任何内容的表现。

“Databox 使我们能够更深入地研究内容品牌化，”Kojo 说。 “我们通过为每个帐户创建社交媒体页面来帮助将观众带到 Neverthink 应用程序中来做到这一点。”

结果

归根结底，Databox 对 Neverthink 团队的核心运作方式产生了重大影响。 多合一系统可以更快地将信息传递给数据科学家，打开部门之间的协作，并改善用户体验。

以下是 Neverthink 的 Databox 使用的结果：

• 集成兼容性：单点数据仪表板帮助 Neverthink 团队查看所有集成，以确定哪些有效，哪些无效。

• 复杂技术：通过使用 Neverthink 数据科学家构建的仪表板，团队可以对最终用户体验进行更多试验。 使用 Databox，他们可以决定他们想要改进什么，以及他们可以期望和试图通过观众实现哪些数字。

“数据科学家现在可以更轻松地与不精通技术的 Neverthink 团队的其他成员合作，”Kojo 说。 “Databox 只是简化了一切。”

• 产品和内容开发/成本节约：借助 Databox，Neverthink 的数据科学家发现产品开发周期更加无缝，因为可以通过更多数据访问来精确定位某些功能部件。 不仅产品开发更快，内容反馈也更快，因为 Neverthink 可以将来自不同服务和渠道的反馈收集到一个地方。 由于这些改进，Databox 允许产品团队和策展人之间进行更富有成效的对话。

“我们现在可以跟踪公司的全球指标，”Kojo 说。 “Databox 向我们展示了我们的趋势，并向我们展示了我们需要改进的地方。 我们仍然是一家初创公司，所以我们公司的发展方向可能会在下个月左右发生变化。 通过更好地访问一个简单的系统，我毫不怀疑我们将能够拥有极大的灵活性。”

“我们最大的成本是产品开发，”Kojo 说。 “因此，只要我们能够加快流程，就可以立即节省成本。 我们全年可以做的实验越多，我们团队的表现就越好。 Databox 使我们能够进行更多的产品试验。”