Neverthink.tv 如何使用 Databox 改進產品和內容開發

在線娛樂是一個很難通過 YouTube、虛擬遊戲、社交媒體等打入的利基市場。

在 Covid-19 爆發之前，每天平均上網時間為 12 小時 24 分鐘。 現在我們都在家工作，這個數字已經增加到每天 16 個小時多一點。

模因是更難深入了解的在線娛樂領域之一。 從 Facebook 帖子到電子郵件、Twitter 和 Instagram，我們每天都在使用它們。

雖然如今許多公司在其內部和外部通信中都使用模因，但大多數公司使用第三方應用程序來構建它們。

同類中的第一個 Neverthink.tv 成立於 2016 年，旨在開發一個專門用於生成和查看模因的社區。

今天，他們平台的用戶可以花幾個小時瀏覽模因，就像電視頻道沖浪充滿千禧一代和前幾代年輕人的日子一樣。

為了更多地了解 Neverthink 如何使用其數據，我們與它的增長副總裁 Aapo Kojo 坐了下來。 作為一名半新員工，一年前剛加入 Neverthink.tv，Kojo 處於產品和數據科學的交叉點。

挑戰

在使用 Databox 之前，Neverthink 團隊使用了來自外部供應商的各種分析工具。 當然，所有這些都是昂貴、耗時且難以管理的。

以下是 Neverthink 面臨的核心挑戰：

• 集成兼容性：使用不同的分析工具無法全面查看數據。 該公司試圖將來自這些不同分析工具的數據結合起來，並在 Amazon Redshift 上構建自己的平台。 他們需要一種簡單的方法來做到這一點。

• 複雜的技術： Neverthink 沒有為其精通技術的員工提供簡單的技術系統。 因此，這影響了內部和外部的觀眾體驗。

• 產品和內容開發/成本節約：在一個地方沒有一個簡單的儀表板解決方案，Neverthink 的產品開發受到嚴重阻礙，導致了一些經濟損失。

“策展人需要一種方法來平衡所發佈內容的質量和數量，”Kojo 說。

解決方案

將所有內容放在一起以查看更大的圖景對於任何公司來說始終是一個挑戰。 但是，當涉及到幾乎涉及我們職業生活方方面面的技術時，擁有一個全面的系統來更好地實施就顯得尤為重要。

“我們有不同的分析工具，並且正在構建我們自己的分析工具，”Kojo 說。 “因此，我們知道我們需要找到一種方法將所有內容簡化為一個中心視圖。 Neverthink 還需要一種方法來快速創建可視化數據的數據板，而不管我們擁有什麼工具。”

在演示了各種產品後，Neverthink 知道它有正確的 Databox 解決方案。 Neverthink 為其團隊的 10 名成員提供了訪問權限，然後將其 Google Sheets、Amazon Redshift、Instagram Business 和 Facebook Pages 連接起來。

除了這些數據源之外，Kojo 的團隊還利用 Databox 的 Query Builder for Amazon Redshift 和 Data Calculations 進行有針對性的分析。 Neverthink 還將其儀表板循環在一起，包括社交媒體、高級概述、Android 應用程序和 Instagram 流量。

Neverthink.tv 的頂級集成

對於 Neverthink，有兩個主要用途——產品性能和內容性能。 在產品方面，Kojo 和他的數據科學家根據正在構建的當前功能創建儀表板。 對於內容，Neverthink 渠道、創作者和營銷的表現非常關注。

以下是 Databox 如何解決 Neverthink 的挑戰：

• 集成兼容性：通過將其分析工具整合到一個系統中，Neverthink 能夠對其數據（包括其數據倉庫 Amazon Redshift 系統）有一個整體視圖。

• 複雜的技術：通過採用 Databox，Neverthink 構建了更簡單的儀表板，用於數據可視化和難以理解的查看者交互的細分。

• 產品和內容開發/成本節約：隨著 Databox 的部署，Neverthink 的產品和內容開發都得到了改進。 數據科學家能夠看到產品需要改進的地方以及在開發漏斗的每個階段需要做什麼。 Neverthink 的內容策展人現在可以通過社交媒體參與和入站流量查看任何內容的表現。

“Databox 使我們能夠更深入地研究內容品牌化，”Kojo 說。 “我們通過為每個帳戶創建社交媒體頁面來幫助將觀眾帶到 Neverthink 應用程序中來做到這一點。”

結果

歸根結底，Databox 對 Neverthink 團隊的核心運作方式產生了重大影響。 多合一系統可以更快地將信息傳遞給數據科學家，打開部門之間的協作，並改善用戶體驗。

以下是 Neverthink 的 Databox 使用的結果：

• 集成兼容性：單點數據儀表板幫助 Neverthink 團隊查看所有集成，以確定哪些有效，哪些無效。

• 複雜技術：通過使用 Neverthink 數據科學家構建的儀表板，團隊可以對最終用戶體驗進行更多試驗。 使用 Databox，他們可以決定他們想要改進什麼，以及他們可以期望和試圖通過觀眾實現哪些數字。

“數據科學家現在可以更輕鬆地與不精通技術的 Neverthink 團隊的其他成員合作，”Kojo 說。 “Databox 只是簡化了一切。”

• 產品和內容開發/成本節約：借助 Databox，Neverthink 的數據科學家發現產品開發週期更加無縫，因為可以通過更多數據訪問來精確定位某些功能部件。 不僅產品開發更快，內容反饋也更快，因為 Neverthink 可以將來自不同服務和渠道的反饋收集到一個地方。 由於這些改進，Databox 允許產品團隊和策展人之間進行更富有成效的對話。

“我們現在可以跟踪公司的全球指標，”Kojo 說。 “Databox 向我們展示了我們的趨勢，並向我們展示了我們需要改進的地方。 我們仍然是一家初創公司，所以我們公司的發展方向可能會在下個月左右發生變化。 通過更好地訪問一個簡單的系統，我毫不懷疑我們將能夠擁有極大的靈活性。”

“我們最大的成本是產品開發，”Kojo 說。 “因此，只要我們能夠加快流程，就可以立即節省成本。 我們全年可以做的實驗越多，我們團隊的表現就越好。 Databox 使我們能夠進行更多的產品試驗。”