DevOps filosofija, kai plėtra derinama su programinės įrangos priežiūra, nieko nenustebins. Įsibėgėja nauja tendencija – DevOps 2.0 arba BizDevOps. Ji sujungia tris komponentus į vieną visumą: verslą, plėtrą ir palaikymą. Kaip ir DevOps, inžinerinės praktikos sudaro plėtros ir palaikymo ryšio pagrindą, o verslo plėtroje analitika atlieka „klijų“, jungiančių plėtrą su verslu, vaidmenį.
Iš karto noriu prisipažinti: tik dabar, perskaitę protingas knygas, sužinojome, kad turime tikrą verslo plėtrą. Tai kažkaip susidėjo dėl darbuotojų iniciatyvumo ir nenumaldomos aistros tobulėti. „Analytics“ dabar yra kūrimo gamybos proceso dalis, žymiai sumažinanti grįžtamojo ryšio kilpas ir reguliariai teikianti įžvalgas. Išsamiai papasakosiu, kaip pas mus viskas veikia.
„Classic DevOps“ trūkumai
Sugalvojus naujus klientų produktus, verslas sukuria idealų klientų elgesio modelį ir tikisi geros konversijos, kuria remdamasis kuria savo verslo tikslus ir rezultatus. Kūrėjų komanda savo ruožtu stengiasi sukurti labai gerą, kokybišką kodą. Palaikykite viltis dėl visiško procesų automatizavimo, lengvumo ir patogumo prižiūrėti naują produktą.
Realybė dažniausiai susiklosto taip, kad klientai gauna gana sudėtingą procesą, verslas stringa prie mažos konversijos, kūrimo komandos išleidžia taisymą po pataisos, o palaikymas paskęsta klientų užklausų sraute. Skamba pažįstamai?
Blogio šaknys čia slypi ilgame ir prastame procese įmontuotoje grįžtamojo ryšio grandinėje. Verslas ir kūrėjai, rinkdami reikalavimus ir gaudami atsiliepimus sprinto metu, bendrauja su ribotu klientų skaičiumi, kurie daro didelę įtaką produkto likimui. Dažnai tai, kas svarbu vienam žmogui, visai nebūdinga visai tikslinei auditorijai.
Supratimas, ar produktas juda teisinga kryptimi, ateina su finansinėmis ataskaitomis ir rinkos tyrimų rezultatais praėjus mėnesiams po pristatymo. Ir dėl riboto imties dydžio jie nesuteikia galimybės patikrinti hipotezes su dideliu klientų skaičiumi. Apskritai jis pasirodo ilgas, netikslus ir neveiksmingas.
Trofėjų įrankis
Radome gerą būdą nuo to pabėgti. Įrankis, kuris anksčiau padėdavo tik rinkodaros specialistams, dabar atsidūrė įmonių ir kūrėjų rankose. Pradėjome aktyviai naudoti žiniatinklio analizę, norėdami pamatyti procesą realiu laiku, čia ir dabar, kad suprastume, kas vyksta. Remdamiesi tuo, suplanuokite patį produktą ir pristatykite jį daugeliui klientų.
Jei planuojate kokį nors produkto tobulinimą, iškart matote, su kokiais rodikliais jis susietas ir kaip šie rodikliai veikia pardavimus ir verslui svarbias charakteristikas. Tokiu būdu galite iš karto panaikinti hipotezes su mažu poveikiu. Arba, pavyzdžiui, įdiegti naują funkciją statistiškai reikšmingam vartotojų skaičiui ir stebėti metrikas realiuoju laiku, kad suprastumėte, ar viskas veikia taip, kaip numatyta. Nelaukite atsiliepimų užklausų ar ataskaitų forma, o nedelsdami stebėkite ir operatyviai koreguokite produkto kūrimo procesą patys. Galime įdiegti naują funkciją, surinkti statistiškai teisingus duomenis per tris dienas, atlikti pakeitimus dar per tris dienas – ir po savaitės bus paruoštas puikus naujas produktas.
Galite sekti visą kanalą, visus klientus, kurie susidūrė su nauju produktu, aptikti taškus, kur kanalas smarkiai susiaurėjo, ir suprasti priežastis. Tiek kūrėjai, tiek įmonės dabar tai stebi kaip savo kasdienio darbo dalį. Jie mato tą pačią kliento kelionę ir kartu gali generuoti idėjas bei hipotezes tobulėjimui.
Ši verslo ir plėtros integracija kartu su analitika leidžia nuolat kurti produktus, nuolat optimizuoti, ieškoti ir matyti kliūtis bei visą procesą kaip visumą.
Viskas priklauso nuo sudėtingumo
Kurdami naują produktą pradedame ne nuo nulio, o integruojame jį į jau egzistuojantį paslaugų tinklą. Išbandydamas naują produktą, klientas dažniausiai kreipiasi į kelis skyrius. Jis gali bendrauti su kontaktų centro darbuotojais, su vadovais biure, gali susisiekti su palaikymo tarnyba ar internetiniuose pokalbiuose. Naudodami metrikas galime matyti, pavyzdžiui, kokia apkrova tenka kontaktų centrui, kaip geriausiai apdoroti gaunamas užklausas. Galime suprasti, kiek žmonių pasiekia biurą, ir pasiūlyti, kaip toliau patarti klientui.
Lygiai taip pat ir su informacinėmis sistemomis. Mūsų bankas gyvuoja daugiau nei 20 metų, per tą laiką buvo sukurtas ir tebeveikia didelis nevienalyčių sistemų sluoksnis. Sąveika tarp galinių sistemų kartais gali būti nenuspėjama. Pavyzdžiui, kai kuriose senovinėse sistemose yra tam tikro lauko simbolių skaičiaus apribojimai, o kartais dėl to nauja paslauga sugenda. Gana sunku atsekti klaidą naudojant standartinius metodus, tačiau naudojant žiniatinklio analizę tai lengva.
Mes pasiekėme tašką, kai pradėjome rinkti ir analizuoti klaidų tekstus, kurie rodomi klientui iš visų susijusių sistemų. Paaiškėjo, kad daugelis jų buvo pasenę ir net negalėjome įsivaizduoti, kad jie kažkaip įsitraukė į mūsų procesą.
Darbas su analitika
Mūsų interneto analitikai ir SCRUM kūrėjų komandos yra vienoje patalpoje. Jie nuolat bendrauja vienas su kitu. Prireikus specialistai padeda nustatyti metrikas ar atsisiųsti duomenis, tačiau dažniausiai su analitikos paslauga dirba patys komandos nariai, nieko sudėtingo ten nėra.
Pagalba reikalinga, jei, pavyzdžiui, jums reikia tam tikrų priklausomybių ar papildomų filtrų, skirtų riboto tipo klientams ar šaltiniams. Tačiau dabartinėje architektūroje su tuo susiduriame retai.
Įdomu tai, kad analitikai įdiegti nereikėjo naujos IT sistemos. Naudojame tą pačią programinę įrangą, su kuria anksčiau dirbo rinkodaros specialistai. Reikėjo tik susitarti dėl jo panaudojimo ir įgyvendinti versle bei plėtroje. Žinoma, negalėjome tiesiog paimti to, ką turėjo rinkodara, turėjome viską perkonfigūruoti iš naujo ir suteikti rinkodaros prieigai prie naujos aplinkos, kad jie būtų su mumis tame pačiame informaciniame lauke.
Ateityje planuojame įsigyti patobulintą žiniatinklio analizės programinės įrangos versiją, kuri leis susidoroti su didėjančiu apdorotų seansų kiekiu.
Taip pat aktyviai integruojame žiniatinklio analizę ir vidines duomenų bazes iš CRM ir apskaitos sistemų. Sujungę duomenis, gauname pilną kliento vaizdą visais reikalingais aspektais: pagal šaltinį, kliento tipą, produktą. BI paslaugos, padedančios vizualizuoti duomenis, greitai taps prieinamos visiems padaliniams.
Kuo mes baigėsi? Tiesą sakant, analizę ir sprendimų priėmimą dėl to įtraukėme į gamybos procesą, o tai turėjo matomą poveikį.
Analitika: nelipk ant grėblio
Ir pabaigai noriu pasidalinti keletu patarimų, kurie padės išvengti nemalonumų kuriant verslo plėtros verslą.
- Jei negalite greitai atlikti analizės, vadinasi, atliekate neteisingą analizę. Turite eiti paprastu keliu nuo vieno produkto ir tada padidinti.
- Turite turėti komandą ar asmenį, gerai išmanantį būsimą analizės architektūrą. Vis tiek turite nuspręsti, kaip pritaikysite analizės mastelį, integruosite ją į kitas sistemas ir pakartotinai naudosite duomenis.
- Negeneruokite nereikalingų duomenų. Interneto statistika, be naudingos informacijos, taip pat yra didžiulis šiukšlynas su nekokybiškais ir nereikalingais duomenimis. Ir šios šiukšlės trukdys priimti sprendimus ir vertinti, jei nebus aiškių tikslų.
- Nedarykite analizės dėl analizės. Pirmiausia tikslai, įrankio pasirinkimas, o tik tada – analitika tik ten, kur tai turės įtakos.
Medžiaga buvo parengta kartu su Chebotar Olga ().
Šaltinis: www.habr.com