La filosofía de DevOps, cuando se combina el desarrollo con el mantenimiento del software, no sorprende a nadie. Una nueva tendencia está ganando impulso: DevOps 2.0 o BizDevOps. Ya fusiona tres componentes en un solo todo: negocio, desarrollo y soporte. Y así como en DevOps, las prácticas de ingeniería forman la base de la conexión entre desarrollo y soporte, en DevOps, el análisis asume el papel de "pegamento" que une el desarrollo con los negocios.
Quiero admitir de inmediato: que tenemos un verdadero bizdevops, lo aprendimos solo ahora, después de leer libros inteligentes. De alguna manera se desarrolló gracias a la iniciativa de los empleados y a una pasión incontenible por mejorar. Hoy en día, la analítica es parte del proceso de producción de desarrollo, lo que reduce en gran medida los ciclos de retroalimentación y proporciona información periódicamente. Te cuento en detalle cómo se arregla todo con nosotros.
Desventajas del DevOps clásico
Cuando se conciben nuevos productos para los clientes, una empresa crea un modelo ideal de comportamiento del cliente y espera una buena conversión, sobre la base del cual construye sus objetivos y resultados comerciales. El equipo de desarrollo, por su parte, se esfuerza por crear un código muy bueno y de alta calidad. El soporte, por otro lado, espera una automatización completa de los procesos, la facilidad y conveniencia de mantener un nuevo producto.
La realidad suele desarrollarse de tal manera que los clientes reciben un proceso bastante complicado, el negocio se basa en una baja conversión, los equipos de desarrollo lanzan solución tras solución y el soporte se ahoga en un flujo de solicitudes de los clientes. ¿Familiar?
La raíz del mal aquí radica en el largo y deficiente ciclo de retroalimentación que implica el proceso. Las empresas y los desarrolladores, mientras recopilan requisitos y reciben comentarios durante los sprints, se comunican con un número limitado de clientes, lo que influye en gran medida en el destino del producto. A menudo, lo que es importante para una persona no es en absoluto característico de todo el público objetivo.
Comprender si el desarrollo del producto va en la dirección correcta viene con informes financieros y resultados de investigaciones de mercado meses después del lanzamiento. Y ellos, debido al tamaño limitado de la muestra, no brindan la oportunidad de probar hipótesis en un gran volumen de clientes. En general resulta largo, inexacto e ineficaz.
herramienta de trofeo
Encontramos una buena manera de escapar de esto. Una herramienta que antes solo ayudaba a los especialistas en marketing, ahora llegó a manos de empresas y desarrolladores. Comenzamos a utilizar activamente la analítica web para observar el proceso en tiempo real y comprender lo que está sucediendo aquí y ahora. En base a esto, planifique el producto en sí y su implementación para una gran cantidad de clientes.
Si se planea algún tipo de mejora del producto, se puede ver inmediatamente a qué métricas está asociada y cómo estas métricas afectan las ventas, características que son importantes para el negocio. Por lo tanto, puede descartar inmediatamente las hipótesis con un efecto bajo. O, por ejemplo, implementar una nueva función para un número estadísticamente significativo de usuarios y monitorear las métricas en tiempo real para comprender si todo funciona según lo previsto. No espere comentarios en forma de solicitudes o informes, supervise inmediatamente y corrija rápidamente el proceso de creación de un producto. Podemos implementar una nueva función, recopilar datos estadísticamente correctos en tres días, realizar cambios en otros tres días y ahora un gran producto nuevo está listo en una semana.
Puede realizar un seguimiento de todo el embudo, de todos los clientes que entraron en contacto con el nuevo producto, encontrar los puntos donde el embudo se redujo drásticamente y comprender los motivos. Tanto los desarrolladores como las empresas están observando esto ahora, es parte del trabajo diario. Ven el mismo recorrido del cliente y juntos pueden generar ideas e hipótesis de mejora.
Esta integración de negocio y desarrollo, junto con la analítica, permite crear productos de forma continua, optimizar constantemente, buscar y ver cuellos de botella, todo el proceso.
Todo es cuestión de complejidad
Cuando creamos un nuevo producto, no comenzamos desde cero, sino que lo incorporamos a las complejidades de servicios ya existentes. Al probar un nuevo producto, el cliente suele entrar en contacto con varios departamentos. Puede comunicarse con los empleados del centro de contacto, con los gerentes de la oficina, puede ponerse en contacto con el soporte y utilizar chats en línea. Con la ayuda de métricas, podemos ver, por ejemplo, cuál es la carga en el centro de contacto y cuál es la mejor manera de procesar las solicitudes entrantes. Podemos entender cuántas personas vienen a la oficina y sugerir cómo asesorar más al cliente.
Lo mismo ocurre con los sistemas de información. Nuestro banco existe desde hace más de 20 años, durante este tiempo se ha creado y sigue funcionando una gran capa de sistemas heterogéneos. La interacción entre los sistemas backend es a veces impredecible. Por ejemplo, en algunos sistemas antiguos, existen restricciones en la cantidad de caracteres para un determinado campo y, a veces, esto bloquea el nuevo servicio. Es bastante difícil rastrear un error utilizando métodos estándar, pero utilizar análisis web es elemental.
Hemos llegado al punto en el que comenzamos a tomar y analizar textos de error de todos los sistemas involucrados que se muestran al cliente. Resultó que muchos de ellos estaban desactualizados y ni siquiera podíamos imaginar que estuvieran involucrados de alguna manera en nuestro proceso.
Trabajar con análisis
Contamos con equipos de análisis web y desarrollo SCRUM en una misma sala. Interactúan constantemente entre sí. Cuando es necesario, los especialistas ayudan a configurar métricas o cargar datos, pero básicamente los propios miembros del equipo trabajan con el servicio de análisis, no hay nada complicado.
Se requiere ayuda si, por ejemplo, se necesitan algunas dependencias, filtros adicionales para un tipo limitado de cliente o fuente. Pero en la arquitectura actual, rara vez nos encontramos con esto.
Curiosamente, la introducción de la analítica no requirió la instalación de un nuevo sistema de TI. Utilizamos el mismo software con el que los especialistas en marketing han trabajado anteriormente. Sólo era necesario coordinar su uso e implementarlo en los negocios y el desarrollo. Por supuesto, no podíamos simplemente tomar lo que tiene el marketing, tuvimos que reconfigurar todo de nuevo y darle acceso al marketing a un nuevo entorno para que estuvieran con nosotros en el mismo campo de información.
En el futuro, planeamos comprar una versión mejorada del software de análisis web que podrá hacer frente al creciente volumen de sesiones procesadas.
También estamos integrando activamente análisis web y bases de datos internas de CRM y sistemas de contabilidad. Combinando los datos obtenemos una imagen completa del cliente en todos los apartados necesarios: por fuentes, tipos de clientes, productos. Los servicios de BI que ayudan a visualizar datos pronto estarán disponibles para todos los departamentos.
¿Con qué terminamos? De hecho, incorporamos el análisis y la toma de decisiones como parte del proceso de producción, lo que dio un efecto visible.
Analítica: no pises el rastrillo
Y, por último, quiero compartir consejos que le ayudarán a evitar obstáculos en el proceso de creación de un bizdevops.
- Si los análisis no se pueden realizar rápidamente, entonces estás haciendo los análisis incorrectos. Debe seguir un camino simple desde un producto y luego escalar.
- Debe contar con un equipo o una persona que comprenda bien la futura arquitectura analítica. Aún debe decidir en tierra cómo escalará el análisis, lo integrará en otros sistemas y reutilizará los datos.
- No generes datos adicionales. Las estadísticas web son, además de información útil, también un enorme vertedero de basura con datos redundantes y de baja calidad. Y esta basura interferirá con la toma de decisiones y la evaluación si no hay objetivos claros.
- No hagas análisis por el simple hecho de hacerlo. Primero, los objetivos, la elección de una herramienta, y solo entonces, el análisis solo cuando dará un efecto.
El material fue elaborado conjuntamente con Olga Chebotar ().
Fuente: habr.com