Filosofi DevOps, nalika pamekaran digabungkeun sareng pangropéa parangkat lunak, moal kaget saha waé. Tren énggal kéngingkeun moméntum - DevOps 2.0 atanapi BizDevOps. Ieu ngagabungkeun tilu komponén kana sakabeh tunggal: bisnis, ngembangkeun sarta rojongan. Sareng sapertos dina DevOps, prakték rékayasa janten dasar hubungan antara pamekaran sareng dukungan, sareng dina pamekaran bisnis, analitik nyandak peran "lem" anu ngahijikeun pangwangunan sareng bisnis.
Abdi hoyong langsung ngaku: urang ngan terang ayeuna yén urang gaduh pangembangan bisnis anu nyata, saatos maca buku pinter. Ieu kumaha bae sumping babarengan berkat inisiatif karyawan na hiji gairah irrepressible pikeun perbaikan. Analytics ayeuna bagian tina prosés produksi ngembangkeun, nyata ngurangan puteran eupan balik sarta rutin nyadiakeun wawasan. Kuring gé ngabejaan Anjeun sacara rinci kumaha sagalana lumaku pikeun urang.
Kalemahan DevOps Klasik
Nalika produk palanggan anyar katimu, bisnis nyiptakeun modél idéal pikeun paripolah palanggan sareng ngarepkeun konvérsi anu saé, dumasar kana éta ngawangun tujuan sareng hasil bisnisna. Tim pamekar, pikeun bagian na, narékahan pikeun ngadamel kode anu saé, kualitas luhur. Rojongan ngaharepkeun pikeun otomatisasi prosés lengkep, betah sareng genah pikeun ngajaga produk énggal.
Kanyataanana paling sering ngembang dina cara sapertos nu klien narima prosés rada kompleks, bisnis ieu nyangkut jeung konversi low, tim ngembangkeun ngaleupaskeun fix sanggeus fix, sarta rojongan ieu drowned dina aliran requests ti klien. Sora akrab?
Akar jahat didieu perenahna dina loop eupan balik panjang tur goréng diwangun kana prosés. Usaha sareng pamekar, nalika ngumpulkeun sarat sareng nampi tanggapan nalika sprint, komunikasi sareng sajumlah palanggan anu tiasa mangaruhan pisan kana nasib produk. Mindeng naon anu penting pikeun hiji jalma teu pisan has pikeun sakabéh target panongton.
Ngartos naha produk nuju ka arah anu leres hadir sareng laporan kauangan sareng hasil panalungtikan pasar sasih saatos peluncuran. Sareng kusabab ukuran sampel anu kawates, aranjeunna henteu masihan kasempetan pikeun nguji hipotesis dina sajumlah ageung klien. Sacara umum, tétéla panjang, teu akurat jeung teu epektip.
Alat piala
Kami mendakan cara anu saé pikeun ngajauhan ieu. Hiji alat nu saméméhna ngan mantuan marketers kiwari geus kapanggih jalan na kana leungeun usaha jeung pamekar. Urang mimitian aktip ngagunakeun analytics web dina urutan ningali prosés sacara real waktos, didieu jeung ayeuna ngartos naon anu lumangsung. Dumasar ieu, rencanana produk sorangan sareng gulung ka sajumlah ageung klien.
Upami anjeun ngarencanakeun sababaraha jinis perbaikan produk, anjeun langsung tiasa ningali métrik naon anu aya hubunganana, sareng kumaha métrik ieu mangaruhan penjualan sareng ciri anu penting pikeun bisnis. Ku cara ieu Anjeun bisa langsung nalungtik kaluar hipotesis kalawan pangaruh low. Atanapi, contona, gulungkeun fitur énggal ka sajumlah pangguna anu signifikan sacara statistik sareng ngawas métrik sacara real waktos pikeun ngartos naha sadayana jalan sakumaha anu dimaksud. Ulah ngadagoan eupan balik dina bentuk requests atawa laporan, tapi geuwat ngawas sarta promptly saluyukeun prosés kreasi produk sorangan. Urang tiasa ngaluncurkeun fitur énggal, ngumpulkeun data anu leres sacara statistik dina tilu dinten, ngadamel parobihan dina tilu dinten sanés - sareng dina saminggu produk énggal parantos siap.
Anjeun tiasa ngalacak sakabéh corong, sakabeh nasabah anu datang kana kontak jeung produk anyar, ngadeteksi titik dimana corong sharply narrowed, sarta ngarti alesanana. Duanana pamekar sareng usaha ayeuna ngawas ieu salaku bagian tina padamelan sapopoé. Aranjeunna ningali perjalanan palanggan anu sami, sareng babarengan aranjeunna tiasa ngahasilkeun ideu sareng hipotesis pikeun perbaikan.
Integrasi bisnis sareng pamekaran ieu sareng analitik ngamungkinkeun pikeun nyiptakeun produk anu terus-terusan, terus-terusan ngaoptimalkeun, milarian sareng ningali bottlenecks, sareng sadayana prosés sacara gembleng.
Éta sadayana ngeunaan pajeulitna
Nalika urang nyiptakeun produk anyar, urang henteu ngamimitian ti mimiti, tapi ngahijikeun kana jasa wéb anu parantos aya. Nalika nyobian produk anyar, klien sering ngahubungi sababaraha departemén. Anjeunna tiasa komunikasi sareng karyawan pusat kontak, sareng manajer di kantor, anjeunna tiasa ngahubungi dukungan, atanapi dina obrolan online. Ngagunakeun métrik, urang tiasa ningali, contona, naon beban dina puseur kontak, kumaha pangalusna pikeun ngolah requests asup. Urang tiasa ngartos sabaraha jalma dugi ka kantor sareng nyarankeun kumaha naroskeun ka klien.
Ieu persis sarua jeung sistem informasi. Bank kami parantos aya langkung ti 20 taun, salami waktos lapisan ageung sistem hétérogén parantos didamel sareng masih tiasa dianggo. Interaksi antara sistem backend kadang tiasa unpredictable. Contona, dina sababaraha sistem kuna aya larangan dina jumlah karakter pikeun widang nu tangtu, sarta kadangkala ieu ngadat ladenan anyar. Éta rada hese pikeun ngalacak bug nganggo metode standar, tapi nganggo analytics wéb éta gampang.
Kami dugi ka titik dimana urang mimiti ngumpulkeun sareng nganalisis téks kasalahan anu dipidangkeun ka klien tina sadaya sistem anu kalibet. Tétéla yén loba di antarana anu luntur, sarta kami malah teu bisa ngabayangkeun yén maranéhanana kumaha bae aub dina prosés urang.
Gawe sareng analytics
Analis wéb sareng tim pangembangan SCRUM kami aya di kamar anu sami. Aranjeunna terus interaksi saling. Lamun perlu, spesialis mantuan nyetél metrics atawa ngundeur data, tapi lolobana anggota tim sorangan dianggo kalayan layanan analytics, aya nanaon pajeulit di dinya.
Pitulung diperyogikeun upami, contona, anjeun peryogi sababaraha katergantungan atanapi saringan tambahan pikeun jinis klien atanapi sumber kawates. Tapi dina arsitektur ayeuna urang jarang sapatemon ieu.
Narikna, palaksanaan analytics teu merlukeun pamasangan sistem IT anyar. Kami nganggo parangkat lunak anu sami sareng para pemasar sateuacana damel. Éta ngan ukur kedah satuju kana panggunaanana sareng ngalaksanakeunana dina bisnis sareng pamekaran. Tangtu, urang teu bisa ngan nyandak naon pamasaran tadi, urang kudu reconfigure sagalana anew tur masihan aksés pamasaran ka lingkungan anyar ambéh maranéhanana bakal dina widang informasi sarua jeung urang.
Dina mangsa nu bakal datang, urang rencanana mésér versi ningkat tina software analytics web nu bakal ngidinan urang pikeun Cope jeung ngaronjatna volume sesi olahan.
Kami ogé aktip dina prosés ngahijikeun analytics wéb sareng database internal tina CRM sareng sistem akuntansi. Ku ngagabungkeun data, urang meunang gambaran lengkep ngeunaan klien dina sakabéh aspék diperlukeun: ku sumber, tipe klien, produk. Ladenan BI anu ngabantosan ngabayangkeun data enggal janten sayogi pikeun sadaya departemén.
Naon anu urang tungtungna? Nyatana, urang ngadamel analitik sareng kaputusan kaputusan ngeunaan éta bagian tina prosés produksi, anu ngagaduhan pangaruh anu katingali.
Analytics: ulah napak dina rake
Sarta pamustunganana, abdi hoyong bagikeun sababaraha tips anu bakal nulungan urang ulah meunang kasulitan dina prosés ngawangun bisnis ngembangkeun bisnis.
- Upami anjeun henteu tiasa ngalakukeun analitik gancang, maka anjeun ngalakukeun analitik anu salah. Anjeun kedah nuturkeun jalur saderhana tina hiji produk teras naékkeun.
- Anjeun kedah gaduh tim atanapi jalma anu gaduh pamahaman anu hadé ngeunaan arsitektur analytics masa depan. Anjeun masih kedah mutuskeun dina basisir kumaha anjeun bakal skala analytics, ngahijikeun kana sistem anu sanés, sareng nganggo deui data.
- Ulah ngahasilkeun data nu teu perlu. Statistik wéb, salian inpormasi anu mangpaat, ogé mangrupikeun tempat sampah anu ageung kalayan data anu kualitasna rendah sareng henteu perlu. Sareng sampah ieu bakal ngaganggu kaputusan sareng penilaian upami teu aya tujuan anu jelas.
- Ulah ngalakukeun analytics demi analytics. Kahiji, tujuan, pilihan alat, sarta ngan lajeng - analytics ngan dimana eta bakal boga pangaruh.
Bahanna disusun babarengan sareng Chebotar Olga ().
sumber: www.habr.com