Filozofie DevOps, kdy se vývoj spojuje s údržbou softwaru, nikoho nepřekvapí. Nový trend nabírá na síle – DevOps 2.0 nebo BizDevOps. Spojuje tři složky do jediného celku: obchod, vývoj a podporu. A stejně jako v DevOps, inženýrské postupy tvoří základ spojení mezi vývojem a podporou a v business developmentu přebírá analytika roli „lepidla“, které spojuje vývoj s byznysem.
Chci hned přiznat: teprve teď jsme zjistili, že máme skutečný rozvoj podnikání, po přečtení chytrých knih. Nějak se to sešlo díky iniciativě zaměstnanců a nepotlačitelné vášni pro zlepšování. Analytics je nyní součástí produkčního procesu vývoje, což výrazně snižuje zpětnovazební smyčky a pravidelně poskytuje přehledy. Řeknu vám podrobně, jak u nás vše funguje.
Nevýhody klasických DevOps
Při koncipování nových zákaznických produktů si podnik vytváří ideální model zákaznického chování a očekává dobrou konverzi, na jejímž základě buduje své obchodní cíle a výsledky. Vývojový tým se naopak snaží vytvořit velmi dobrý a kvalitní kód. Podpora doufá v úplnou automatizaci procesů, snadnost a pohodlí údržby nového produktu.
Realita se nejčastěji vyvíjí tak, že klienti dostávají poměrně složitý proces, byznys se zasekl s nízkou konverzí, vývojové týmy vydávají opravu za opravou a podpora se utápí v toku požadavků od klientů. Zní povědomě?
Kořen zla zde spočívá v dlouhé a špatné smyčce zpětné vazby zabudované do procesu. Firmy a vývojáři při shromažďování požadavků a získávání zpětné vazby během sprintů komunikují s omezeným počtem zákazníků, kteří osud produktu výrazně ovlivňují. Často to, co je důležité pro jednu osobu, není vůbec typické pro celou cílovou skupinu.
Pochopení, zda se produkt ubírá správným směrem, přichází s finančními zprávami a výsledky průzkumu trhu měsíce po uvedení na trh. A vzhledem k omezené velikosti vzorku neposkytují možnost testovat hypotézy na velkém počtu klientů. Obecně se ukazuje, že je to dlouhé, nepřesné a neúčinné.
Trofejní nástroj
Našli jsme dobrý způsob, jak se z toho dostat. Nástroj, který dříve pomáhal pouze obchodníkům, se nyní dostal do rukou firem a vývojářů. Začali jsme aktivně používat webovou analýzu, abychom se na proces podívali v reálném čase, tady a teď, abychom pochopili, co se děje. Na základě toho naplánujte samotný produkt a rozšiřte jej pro velké množství klientů.
Pokud plánujete nějaké vylepšení produktu, můžete okamžitě vidět, s jakými metrikami je spojen a jak tyto metriky ovlivňují prodej a vlastnosti, které jsou důležité pro podnikání. Tímto způsobem můžete okamžitě vyřadit hypotézy s nízkým efektem. Nebo například zavést novou funkci pro statisticky významný počet uživatelů a sledovat metriky v reálném čase, abyste pochopili, zda vše funguje tak, jak má. Nečekejte na zpětnou vazbu v podobě požadavků nebo reportů, ale ihned sami sledujte a přizpůsobujte proces tvorby produktu. Můžeme zavést novou funkci, za tři dny nasbírat statisticky správná data, za další tři dny provést změny – a za týden je skvělý nový produkt hotový.
Můžete sledovat celý trychtýř, všechny zákazníky, kteří přišli do kontaktu s novým produktem, odhalit body, kde se trychtýř prudce zúžil, a pochopit důvody. Vývojáři i firmy to nyní sledují jako součást své každodenní práce. Vidí stejnou cestu zákazníka a společně mohou vytvářet nápady a hypotézy pro zlepšení.
Tato integrace obchodu a vývoje spolu s analytikou umožňuje kontinuálně vytvářet produkty, neustále optimalizovat, hledat a vidět úzká místa a celý proces jako celek.
Všechno je to o složitosti
Když vytváříme nový produkt, nezačínáme od nuly, ale integrujeme ho do již existující sítě služeb. Klient při vyzkoušení nového produktu nejčastěji kontaktuje několik oddělení. Může komunikovat se zaměstnanci kontaktního centra, s manažery v kanceláři, může kontaktovat podporu nebo v online chatech. Pomocí metrik můžeme například vidět, jaká je zátěž kontaktního centra, jak nejlépe zpracovávat příchozí požadavky. Dokážeme pochopit, kolik lidí se do kanceláře dostane, a navrhneme, jak klientovi dále poradit.
S informačními systémy je to úplně stejné. Naše banka existuje více než 20 let, za tu dobu se vytvořila a stále funguje velká vrstva heterogenních systémů. Interakce mezi backendovými systémy může být někdy nepředvídatelná. Například v některém starověkém systému existují omezení počtu znaků pro určité pole a někdy to zhroutí novou službu. Je poměrně obtížné sledovat chybu pomocí standardních metod, ale pomocí webové analýzy je to snadné.
Dostali jsme se do bodu, kdy jsme začali shromažďovat a analyzovat chybové texty, které se zobrazují klientovi ze všech zapojených systémů. Ukázalo se, že mnoho z nich bylo zastaralých a my jsme si ani nedokázali představit, že by byli nějak zapojeni do našeho procesu.
Práce s analytikou
Naši weboví analytici a vývojové týmy SCRUM se nacházejí ve stejné místnosti. Neustále se vzájemně ovlivňují. V případě potřeby specialisté pomáhají s nastavením metrik nebo stahováním dat, ale s analytickou službou pracují většinou sami členové týmu, není tam nic složitého.
Nápověda je vyžadována, pokud například potřebujete nějaké závislosti nebo další filtry pro omezený typ klientů nebo zdrojů. S tím se ale v současné architektuře setkáváme jen zřídka.
Zajímavé je, že implementace analytiky nevyžadovala instalaci nového IT systému. Používáme stejný software, se kterým marketéři dříve pracovali. Bylo potřeba se pouze dohodnout na jeho použití a implementovat jej do podnikání a rozvoje. Samozřejmě jsme nemohli vzít jen to, co měl marketing, museli jsme vše překonfigurovat a dát marketingu přístup do nového prostředí tak, aby byl s námi ve stejném informačním poli.
V budoucnu plánujeme nákup vylepšené verze softwaru pro webovou analýzu, která nám umožní vyrovnat se s rostoucím objemem zpracovávaných relací.
Aktivně také pracujeme na integraci webové analýzy a interních databází z CRM a účetních systémů. Kombinací dat získáme kompletní obrázek o klientovi ve všech potřebných aspektech: podle zdroje, typu klienta, produktu. Služby BI, které pomáhají vizualizovat data, budou brzy dostupné všem oddělením.
S čím jsme to skončili? Ve skutečnosti jsme analytiku a rozhodování o tom učinili součástí výrobního procesu, což mělo viditelný efekt.
Analytika: Nešlápněte na hrábě
A nakonec se chci podělit o několik tipů, které vám pomohou vyhnout se problémům v procesu budování podnikání pro rozvoj podnikání.
- Pokud nemůžete provádět analýzy rychle, pak děláte špatné analýzy. Musíte následovat jednoduchou cestu od jednoho produktu a poté škálovat.
- Musíte mít tým nebo osobu, která dobře rozumí architektuře budoucí analýzy. Stále se musíte na břehu rozhodnout, jak budete analýzy škálovat, integrovat je do jiných systémů a znovu používat data.
- Negenerujte zbytečná data. Webové statistiky jsou kromě užitečných informací také obrovským smetištěm s nekvalitními a zbytečnými daty. A tento odpad bude zasahovat do rozhodování a hodnocení, pokud neexistují jasné cíle.
- Nedělejte analýzu kvůli analýze. Za prvé, cíle, výběr nástroje a teprve potom - analýza pouze tam, kde bude mít účinek.
Materiál byl připraven společně s Chebotar Olgou ().
Zdroj: www.habr.com