DevOpsi filosoofia, kui arendus on ühendatud tarkvara hooldusega, ei üllata kedagi. Uus trend kogub hoogu – DevOps 2.0 või BizDevOps. See ühendab kolm komponenti üheks tervikuks: äri, arendus ja tugi. Ja nii nagu DevOpsis, moodustavad inseneripraktikad arenduse ja toe seose aluse ning äriarenduses võtab analüütika arengut ettevõtlusega ühendava “liimi” rolli.
Tahan kohe tunnistada: et meil on tõeline äriareng, saime aru alles nüüd, pärast tarkade raamatute lugemist. See sai kuidagi kokku tänu töötajate initsiatiivile ja pidurdamatule parendamise kirele. Analytics on nüüd osa arendustootmisprotsessist, vähendades märkimisväärselt tagasisideahelaid ja pakkudes regulaarselt statistikat. Ma räägin teile üksikasjalikult, kuidas kõik meie jaoks töötab.
Klassikalise DevOpsi puudused
Uute klientide toodete loomisel loob ettevõte ideaalse kliendikäitumise mudeli ja ootab head konversiooni, mille põhjal ehitab üles oma ärieesmärgid ja -tulemused. Arendusmeeskond omalt poolt püüab teha väga head ja kvaliteetset koodi. Toetus loodab protsesside täielikku automatiseerimist, uue toote hooldamise lihtsust ja mugavust.
Tegelikkus areneb enamasti nii, et kliendid saavad üsna keerulise protsessi, äri on madala konversiooniga ummikus, arendusmeeskonnad annavad parandusi paranduse järel välja ja tugi upub klientide päringuvoogu. Tundub tuttav?
Kurja juur peitub siin protsessi sisse ehitatud pikas ja kehvas tagasisideahelas. Ettevõtted ja arendajad suhtlevad nõuete kogumisel ja sprindide ajal tagasisidet saades piiratud arvu klientidega, kes toote saatust suuresti mõjutavad. Tihti pole see, mis on oluline ühe inimese jaoks, sugugi omane kogu sihtrühmale.
Arusaamine, kas toode liigub õiges suunas, tuleb finantsaruannete ja turu-uuringute tulemustega kuid pärast turuletoomist. Ja piiratud valimi suuruse tõttu ei anna need võimalust testida hüpoteese suure hulga klientide peal. Üldiselt osutub see pikaks, ebatäpseks ja ebaefektiivseks.
Trofee tööriist
Leidsime hea viisi sellest vabanemiseks. Tööriist, mis varem aitas ainult turundajaid, on nüüd leidnud tee ettevõtete ja arendajate kätte. Hakkasime aktiivselt kasutama veebianalüütikat, et vaadata protsessi reaalajas, siin ja praegu, et mõista, mis toimub. Selle põhjal planeerige toode ise ja levitage seda paljudele klientidele.
Kui plaanite mingit tooteparandust, on kohe näha, milliste mõõdikutega see on seotud ning kuidas need mõõdikud mõjutavad müüki ja ettevõtte jaoks olulisi omadusi. Nii saad madala efektiga hüpoteese kohe välja rookida. Või näiteks juurutada uus funktsioon statistiliselt olulisele hulgale kasutajatele ja jälgida mõõdikuid reaalajas, et mõista, kas kõik toimib nii, nagu ette nähtud. Ärge oodake tagasisidet päringu või aruande vormis, vaid jälgige ja viige koheselt toote loomise protsessi ise. Saame kasutusele võtta uue funktsiooni, koguda statistiliselt õigeid andmeid kolme päevaga, teha muudatusi veel kolme päevaga – ja nädala pärast on suurepärane uus toode valmis.
Saate jälgida kogu lehtrit, kõiki kliente, kes uue tootega kokku puutusid, tuvastada punkte, kus lehter järsult kitseneb, ja mõista põhjuseid. Nii arendajad kui ka ettevõtted jälgivad seda nüüd oma igapäevatöö osana. Nad näevad sama klienditeekonda ja saavad koos genereerida ideid ja hüpoteese täiustamiseks.
Selline äri- ja arendustegevuse integreerimine koos analüütikaga võimaldab pidevalt luua tooteid, pidevalt optimeerida, otsida ja näha kitsaskohti ning kogu protsessi tervikuna.
See kõik sõltub keerukusest
Uut toodet luues ei alusta me nullist, vaid integreerime selle juba olemasolevasse teenustevõrku. Uut toodet proovides võtab klient kõige sagedamini ühendust mitme osakonnaga. Ta saab suhelda kontaktikeskuse töötajatega, kontoris olevate juhtidega, saab ühendust tugiteenusega või veebivestlustes. Mõõdikute abil näeme näiteks, milline on kontaktikeskuse koormus, kuidas saab kõige paremini sissetulevaid päringuid töödelda. Saame aru, kui palju inimesi kontorisse jõuab ja soovitame, kuidas klienti edasi nõustada.
Infosüsteemidega on täpselt samamoodi. Meie pank on eksisteerinud üle 20 aasta, selle aja jooksul on tekkinud suur kiht heterogeenseid süsteeme ja see toimib siiani. Taustasüsteemide vaheline koostoime võib mõnikord olla ettearvamatu. Näiteks on mõnes iidses süsteemis teatud välja jaoks piirangud tähemärkide arvule ja mõnikord põhjustab see uue teenuse krahhi. Tavaliste meetodite abil on vea jälgimine üsna keeruline, kuid veebianalüütika abil on see lihtne.
Jõudsime selleni, et hakkasime koguma ja analüüsima veatekste, mida kliendile näidatakse kõikidest kaasatud süsteemidest. Selgus, et paljud neist olid aegunud ja me ei osanud isegi ette kujutada, et nad on meie protsessi kuidagi seotud.
Töö analüütikaga
Meie veebianalüütikud ja SCRUM-i arendusmeeskonnad asuvad samas ruumis. Nad suhtlevad üksteisega pidevalt. Vajadusel aitavad spetsialistid mõõdikuid seadistada või andmeid alla laadida, kuid enamasti töötavad analüütikateenusega meeskonnaliikmed ise, seal pole midagi keerulist.
Abi on vaja näiteks siis, kui vajate teatud tüüpi klientide või allikate jaoks mõningaid sõltuvusi või lisafiltreid. Kuid praeguses arhitektuuris kohtame seda harva.
Huvitaval kombel ei eeldanud analüütika juurutamine uue IT-süsteemi paigaldamist. Kasutame sama tarkvara, millega turundajad on varem töötanud. Tuli vaid selle kasutamises kokku leppida ning ettevõtluses ja arenduses juurutada. Muidugi ei saanud me lihtsalt võtta seda, mis turundusel oli, tuli kõik ümber seadistada ja anda turundusele juurdepääs uude keskkonda, et nad oleksid meiega ühes infoväljas.
Tulevikus plaanime osta veebianalüütika tarkvara täiustatud versiooni, mis võimaldab meil toime tulla kasvavate töödeldavate seansside mahuga.
Samuti tegeleme aktiivselt veebianalüütika ja sisemiste andmebaaside integreerimisega CRM-ist ja raamatupidamissüsteemidest. Andmeid kombineerides saame kliendist tervikliku pildi kõigis vajalikes aspektides: allika, kliendi tüübi, toote järgi. BI-teenused, mis aitavad andmeid visualiseerida, muutuvad peagi kättesaadavaks kõikidele osakondadele.
Milleni me lõpuks jõudsime? Tegelikult tegime analüüsi ja selle kohta otsuste tegemise osaks tootmisprotsessist, millel oli nähtav mõju.
Analüütika: ära astu reha peale
Ja lõpetuseks tahan jagada mõningaid näpunäiteid, mis aitavad teil äriarendusettevõtte loomisel raskustesse sattumist vältida.
- Kui te ei saa analüüsi kiiresti teha, siis teete vale analüüsi. Peate järgima lihtsat teed ühest tootest ja seejärel suurendama seda.
- Teil peab olema meeskond või inimene, kellel on hea arusaam tulevasest analüütikaarhitektuurist. Peate ikkagi kohapeal otsustama, kuidas analüütikat skaleerite, integreerite selle teistesse süsteemidesse ja kasutate andmeid uuesti.
- Ärge genereerige tarbetuid andmeid. Veebistatistika on lisaks kasulikule teabele ka tohutu prügimägi madala kvaliteediga ja ebavajalike andmetega. Ja see prügi segab otsustamist ja hindamist, kui selgeid eesmärke pole.
- Ärge tehke analüütikat analüütika pärast. Esiteks eesmärgid, tööriista valik ja alles siis - analüüs ainult seal, kus see mõju avaldab.
Materjal valmistati ette koostöös Chebotar Olgaga ().
Allikas: www.habr.com