Fun-faktor kategória bejegyzései

Érdekességek és vicces tények az adatelemzés és adat világából.

Startup adatelemzés interjú II. – Evernote, Eventbrite, GoodData

Mikor legutóbb San Francisco-ban jártam, a Prezinek hála volt szerencsém néhány nagyobb sikeres startup adatrészlegének a képviselőjéve beszélgetnem, úgy mint az Evernote, az Eventbrite vagy a GoodData. Mivel ezek nem klasszikus interjúk, hanem inkább ötletelések voltak, csak röviden egy-egy gondolatot emelnék ki belőlük, ami az itthoni startup-oknak szerintem a leghasznosabb lehet.

GOODDATA

Gooddata logoA GoodData 40000+ olyan cég adatvizualizációjához adnak platformot, mint a Zendesk, a Virgin America, vagy más nagy amerikai vállalatok. Ray Light-tal, az ügyfélkapcsolati igazgatóval ültünk le, aki pozíciójából fakadóan nagyon sok üzletág adat-startégiájára rálát.

Rey a GoodData-ból
Ray a GoodData-ból

A beszélgetés legérdekesebb pontja az volt, amikor Ray a felhasználók “életútjáról” beszélt. Mint mondta, az adatelemzés segítségével fel lehet állítani egy ún. “sikeres-felhasználó életutat” és ha ez megvan, azokra a látogatókra kell kiemelt figyelmet fordítani, akik még épphogy elkezdtek letérni az útról. Ez önmagában még nem lenne nagy találmány, de amit ezután mondott, azt úgy gondolom, minden cégnek meg kéne fogadnia, mégpedig: az olyan user-eket, akik már nagyon messzejárnak ettől az ösvénytől, már nem érdemes piszkálni – ugyanis náluk már nagyobb az energiabefektetés, mint a nyereség. Fölösleges nekik extra-kedvezményt felajánlani vagy most-vagy-soha hírleveleket kiküldeni. A legrosszabb felhasználóinkat egyszerűen el kell engedni, a tapasztalat azt mutatja, hogy ha ők nem akarják használni a termékünket, akkor úgysem lehet őket hosszútávon gazdaságosan meggyőzni erről. Amúgy is: jönnek helyettük sokkal jobbak! :-)

EVERNOTE

Evernote logoAz Evernote-nál Koundinya Pidaparthi-val (Analytics Manager) és Damon Cool-lal (Director of Analytics) egy nagyon izgalmas eszmecsere alakult ki arról, hogy hogyan érdemes szegmentálni a user-eket, illetve hogy mi ennek a haszna. Az ő eredményeik azt mutatják, hogy ha olyan széles és sokrétű közönségre lő a termék, mint az Evernote és emiatt nagyon sokfajta felhasználója van az embernek, a kvantitatív analízis – azaz a bigdata-ba való mély leásás nem mindig segít.

Koundinya az Evernote-tól
Koundinya az Evernote-tól

Ugyanis ha az ember talál egy különösen aktív részcsoportot, akkor nagy eséllyel az a csoport csak egy nagyon-nagyon kicsi része az összes user-nek, éppen ezért iszonyatosan nehéz az ő eredményeiket felskálázni az összes felhasználóra. Szerintük sokszor célravezetőbb a visszamenő elemzések helyett sok-sok user-tesztet csinálni (felhasználói élmény teszt, kvalítatív analízis) és az ott kapott következtetéseket és ötleteket okosan AB-tesztelni.

EVENTBRITE

Az Eventbrite irodája
Az Eventbrite irodája

Az Eventbrite-nak már csak az irodája is megérne egy misét – de adat szempontból is ők hozták az egyik legnagyobb tanulságot a San Francisco-i utam alatt. A módszer, amit kifejlesztettek, nem új – a multik, a telekommunikációs cégek és a bankok, már régóta használják. De én startup-oknál még soha sem láttam. Feltűnt, hogy ha felhívod a bankod vagy a mobilszolgáltatód, akkor az ügyintéződ rögtön tud neked ajánlani 3 kedvezőbb csomagot? Az ügyfél-kártya módszer egy igazi kis csemege az adatok használatában. A bigdata-nak hála ma már könnyen elérhető az, hogy az összesített használati adatod (pl. telefonálási szokások, bankkártya használati szokások) a hívás pillanatában megjelenjen az ügyintéző képernyőjén és valós időben feldobjon neki 3 olyan ajánlatot, ami neked nagy eséllyel tetszeni fog. Félreértés ne essék: ez egy win-win szituáció, itt tényleg olyan csomagot kapsz, amivel jobban jársz, a cég pedig azért jár jól, mert boldogan távoztál és valószínűleg nem mész át egy konkurenshez. És ez a séma működhet a startup-ok support csatornáin is – sőt kis kreativitással és odafigyeléssel az egyes marketing csatornákon is (pl. email kampányok)! Minél személyesebb a tartalom, annál nagyobb az ügyfél-elégedettség.

Remélem neked is tanulságos volt ez a 3 gondolat ettől a 3 nagy sikerű startup-tól! A következő interjúban újra magyar startup-ok jönnek!

Tetszett a cikk?

Nézd meg az adatelemzés és startup-ok sorozat többi részét is: 1. Startup adatelemzés interjú I. – Prezi
2. Startup adatelemzés interjú III. – Brickflow
3. Startup adatelemzés eszköztár – AB-teszt, szegmentálás, kohortok

És ne felejts el feliratkozni se!

Mester Tomi

Startup adatelemzés interjú I. – PREZI

prezi startup logoTóth Zotyával, a Prezi adat-infrastruktúra csapat vezetőjével beszélgettem, arról, hogy hogyan is működik az olyan sikeres startup-oknál, mint a Prezi az “adatozás”, a big data és a különböző elemzések összeállítása. Nagyon sok érdekességet megosztott velem. A kedvenc tényeim:
1. A cégben nagyon erős a belső transzparencia. Az elemzéseket az összes Prezi dolgozó láthatja – beleértve az éves bevételt, az aktív felhasználók számát és minden egyebet.
2. A prezi belső szerverein naponta (vagy még sűrűbben) 640 script gyárt automatikus riportokat/elemzéseket.
3. Körülbelül 1 petabyte (=1.000 terrabyte = 1.000.000 gigabyte) elemezhető interakciós adatból dolgoznak – amivel azt kutatják, hogy a felhasználók hogyan használják a prezit, hova kattintanak és miért.
4. Önkiszolgálás. Minden csapat képes saját magát kiszolgálni adatokkal. A jól felépített infrastruktúrának hála gyorsan és könnyen érik el az adatokat.

toth zotya startup adatelemzés prezi
Tóth Zotya, Prezi

Tomi: Hányan vagytok most a Data Team-ben?
Zotya: Most 9-en vagyunk. Ezen belül hárman vagyunk a Data Services-ben. Amit mi csinálunk, az a gerince az egész adatinfrastruktúrának, egyrészt, mi gondoskodunk róla, hogy az adatok eljussanak az adattárházba, másrészt, hogy menjen minden elemző eszköz, amit a különböző csapatok használnak. Ezekkel, már eljutottunk odáig, hogy automatikusan működnek és ha valami gond van velük, jeleznek nekünk maguktól. A főprojektünk az ETL, ami a gerince az adattovábbításnak. Erre van egy komoly belső fejlesztésű rendszerünk.
A preziben nagyon fontos, hogy az egész adatozás self-service, tehát ha te egy termékcsapatban dolgozol, akkor te meg tudod írni a saját riportjaidat, te tudod, hogy honnan keresd az adatot, hogy hogyan strukturáld és mi pedig egy platformot adunk, hogy mindezt megcsináld. Így sikerült azt elérni, hogy még mindig 3 fős a csapat, és mégis ki tud szolgálni egy ekkora, több mint 200 fős szervezetet.

– Mire használjátok az adatokat a Preziben?
– Egyrészről vannak a core-adatok, amik a startégiai döntéseket befolyásolják. Ezeket nagyon sokat nézi a vezetői csapat, hogy merre vigyék tovább az üzletet. Pl. felhasználók száma, aktív felhasználók száma, bevétel,  vagy éppen, hogy hányan újítják meg az előfizetésüket, azok akik elkezdtek egy próbaidőszakot és hányan fizetnek. Tehát sok benne a növekedés menti, az aktív használat és a bevétel menti adat.
Másrészről a termékcsapatoknak van saját KPI-uk (“teljesítmény-mutató”), tudják mit akarnak elérni egy adott szemeszterben és azt mérik. Ezt lebontják különböző szintekre és néznek nagyon finom dolgokat is. Például sok olyat csinálnak, hogy egy kis részletet megváltoztatnak – A/B tesztelés – a weben. Egyszerűen csak máshova tesznek egy gombot, ami kimegy a felhasználók 5%-ának, a maradék 95% pedig látja a régi verziót. Azt figyelik, hogy az az 5% szignifikánsan jobban használja-e ezt az új funkciót – magyarul, hogy érdemes-e azt a gombot arrébb rakni. Ha igen, akkor megváltoztatjuk a terméket. Párhuzamosan sok ilyen kísérlet zajlik – persze nagyobbak is, de ez egy jó példa.
Ha fejlesztenek egy új dolgot, akkor tudják, hogy miket akarnak nézni: hányan használják, hányan használják mégegyszer, mennyi a hiba, a felhasználóknak hogyan változik a viselkedése, ami alatt azt értem, hogy mennyire könnyen csinálnak az emberek egy prezit. Erre is vannak belső mérőszámok és a fejlesztők azt nézik, hogy ha változik egy funkció, akkor hogyan változnak ezek a mérőszámok.

– Hogyan frissülnek az adatok? És hogyan jelenítitek meg őket?
– Körülbelül 640 script van, ami minden este vagy akár óránként lefut és ezek elküldik az eredményeket különböző vizualizációs platformokra. Például van egy chart.io nevű eszköz, de emellett használjuk a gooddata-t is. Ezenkívül van a Plotserver, ami egy sajátfejlesztésű open-source eszköz…

– Ezt a Prezi fejlesztette és open-source-szá tette?
– Igen. Bárki számára elérhető… (link: https://github.com/prezi/plotserver) Ezenkívül még van a Prezi Analytics, amit a Metrics csapat kezel. Ez az a felület, amin soha nem lehet hiba, mivel ez sok fontos döntést befolyásol és emiatt mindig pontosan és időben ott kell lennie a számoknak. Ha prezi alkalmazottként üzleti adatokkal akarsz dolgozni, kíváncsi vagy, hogy mi történik éppen a céggel, felmész erre a webes felületre és pár perc alatt összekattintgathatod az elemzésedet.

– És ezt a cégből mindenki eléri?
– Igen, ez nagyon fontos. A Prezinek az a filozófiája, hogy ahhoz, hogy datadriven-ek legyünk, ahhoz mindenkinek mindenhez hozzáférést kell adni. Tehát nincs olyan adat, ami titkos bárki előtt a preziben. Onnantól, hogy felvettek, visszamenőleg látod, hogy mikor mekkora volt a bevételünk, mennyi felhasználónk volt és azok hogyan viselkedtek. De minden mást is, amire csak kíváncsi vagy. Egészen egyszerűen azért, hogy a legjobb döntést tud meghozni.

– Köszönöm szépen a beszélgetést!

Tetszett a cikk? Nézdd meg a többi részt is:
1. Startup adatelemzés interjú II. – Evernote, Eventbrite, GoodData
2. Startup adatelemzés interjú III. – Brickflow
3. Startup adatelemzés eszköztár – AB-teszt, szegmentálás, kohortok

És ne felejts el feliratkozni a hírlevélre! :-)

Mester Tomi

Adatok prezentálása – level 99

A Google Zeitgeist videók minden évben elkápráztatnak. Eszembe juttatják, hogy milyen fantasztikus dolog a XXI. században élni, tudni mi történik a világ másik felén. Rádöbbent, hogy milyen kicsi a világ és hogy amit itt teszünk az hatással van egy másik földrész, másik kultúrához tartozó másik emberére.
Adat-szemüvegen keresztül nézve is csodálatos: amit a videókon látunk az nem más, mint azon témák egymás után összevágva, amire az emberek a legtöbbet kerestek a Google-n vagy a Youtube-on 2011, 2012 és 2013-ban. Azaz – adat-központúan kijelenthetjük, hogy – a legfontosabb és legnagyobb hatású események (legalábbis azokban a társadalmakban, ahol az internet meghatározó szerepet tölt be a hétköznapokban).

Google Zeitgeist 2011 – a görög és egyiptomi forradalmak, Steve Jobs halálának és az angol királyi pár esküvőjének éve:

Google Zeitgeist 2012 – a híres sztratoszféra ugrás, az Olimpia, a Paralimpia és Neil Armstrong halálának éve:

Google Zeitgeist 2013 – Az év, amikor a Voyager1 elhagyta a Naprendszert és amikor Harlem Shake meghódította azt. Amikor a Breaking Bad utolsó szezonja a tévébe került és amikor Nelson Mandela elhunyt.

Egy jó játék: nézd meg ismerősökkel és versenyezzetek, hogy ki ismert fel több eseményt!

Tomi

Stratégiai hiba a BigData korában…

Geiger Tamás, a DuracellTomi webanalitika blog szerzőjének egyik előadásán láttam ezt a videót és nagyon megfogott, úgyhogy megosztom veletek is. A feladat egyszerű: Számold meg hányat passzol a fehér csapat.

Az üzenet adatelemzés szempontjából is ugyanaz: Gyakran figyelünk felesleges metrikákra, nézegetjük a felhasználók számát, hányszor kattintottak ide, hányszor oda és nem vesszük észre a “táncoló medvét” – azaz az Adatot, ami az igazi növekedést hozhatja be az üzletünkbe. A kritikus és stratégiai gondolkodás elengedhetetlen, akármivel foglalkozol. És amikor összeteszed az első méréseidet, akkor is fel kell tenned magadnak a kérdést: pontosan miért ezt mérem? Milyen tanulságokat várhatok abból, ha ennek a kutatásnak megkapom az eredményeit? Mi a célja ennek az elemzésnek/tesztnek? Hogyan segít ez hozzá engem ahhoz, hogy elégedettek legyenek az ügyfeleim/felhasználóim? És hogyan lesz belőle magasabb bevételem?

Az adatelemzés a döntés-előkészítés egyik legfontosabb eszköze, de csak akkor működik, ha:

1. Van kidolgozott mérési-stratégiád.
2. Ez a mérési stratégia beleillik az üzleti tervedbe.
3. Kritikusan gondolkodsz, elrugaszkodsz a sablonoktól és keresed a “passzolások” között a “táncoló medvét”.
4. Ha a kritikus gondolkodás mellett mégis végig meg tudod tartani a fókuszt és következetesen és cél-orientáltan teszel fel kérdéseket.
5. Minden kérdésedre adat-vezérelt, valós választ adsz (vagy szerzel az elemző, piackutató csapatodtól).

Ha ezt nem teszed meg:
1. Időt fogsz veszíteni, hiszen felesleges adatokkal foglalkozol – akár napiszinten is.
2. Pénzt fogsz veszíteni, hiszen nem a lényeges információkra figyelsz, ezáltal félrevezeted sajátmagad és nem veszel észre kézenfekvő, nagy profittal kecsegtető helyzeteket.
3. Elbizonytalanodsz, hiszen te csak azt látod, hogy az emberek passzolgatnak és nem érted, hogy neked ebből mi hasznod fog származni…

———————

KONKRÉT PÉLDA:
Egy szállás- és utazásközvetítéssel foglalkozó cég, már régóta telepítette a Google Analytics-et a weboldalára (hurrá!!! +1 pont :-)). Három dolgot monitoriztak: a látogatók számát, a weblapon töltött időt és a visszafordulási arányt az egyes oldalakról. Tapasztaltak bizonyos szezonalitást, de ezen kívül mást nem is figyeltek meg, beletörődtek, hogy ezzel sokkal több mindent nem lehet kezdeni. (Te is látod? Ők a passzolások számát figyelték… Nade most jön a táncoló medve:)
Amikor találkoztam velük, azt javasoltam, hogy végezzenek el néhány szegmentációt és nézzék meg, hogy pontosan milyen demográfiai csoportok kattintanak a kapcsolat vagy a vásárlás gombra (azaz kiket konvertálnak nagy eséllyel valódi fizető vendégekké). Pillanatok alatt kiderült, hogy a konverziók (azaz a sikeres fizetéseket vagy kapcsolatfelvételek) jelentős részét a 35-44 év közötti férfiak adják. Sőt egy kicsit még jobban beletúrtunk az adatokba és azt is megtaláltuk, hogy ez a célcsoport kifejezetten a “tengerparti nyaralás” címszóra keresett mielőtt az oldalra talált.
Ebből rögtön egy konkrét, 3 lépéses akció tervet tudtunk csinálni:
1. A marketing tevékenységeket erősebben fókuszálni a 35-44 év közötti férfiakra.
2. A tengerparti nyaralásokat kiemelni a honlapon.
3. További piackutatásokat és felméréseket végezni, hogy a honlapra látogató 35-44 éves férfiak milyen nyaralásokat preferálnak és mit szeretnek benne. Ez is egy nagyon egyszerűen működő hírleveles szavazás vagy honlapba beépíthető szavazás formájában nagyjából ingyenesen elvégezhető. (Feltehetően családdal érkeznek és inkább a tengerparti pihenés, napozás, mint a városnézés köti le őket.)

Látod, ez nem is olyan nagy varázslat… Egyszerűen csak meg kell érteni, hogy mit akarnak a vevőid és meg kell adni nekik.

———————

Ahogy Geiger Tamás mondta az előadásán:
“Mindig üzleti célokat mérjünk, ne csak a kattintásokat!”

Tehát:
Mostmár látod a táncoló medvét?

Tomi

A 2014-es foci VB trendjei…

 Jó estét, jó szurkolást!
A braziloknak tegnap meg szakadt a szíve, a németek pedig megállíthatatlannak érzik magukat!

infografika foci vb 1

Ezek a tények. Ugyanis erre kerestek a legtöbben az elmúlt 24 órában a Google-n a meccs kapcsán. Mindez pedig a Google Trends-ről derül ki, ahol további csodálatos infografikákat találhatsz a meccsekről, a rekordokról – de leginkább arról, hogy hogy érzi magát a közönség. Talán itt most nem is az az érdekes, hogy mi történik a VB-n, hanem az, hogy hogyan reagálnak erre az emberek! Mi érdekli őket, milyen érzéseket vált ki belőlük a bajnokság? Lenyűgöző, hogy pusztán a keresések (1.9 milliárd VB-vel kapcsolatos keresésről van szó) alapján micsoda szociológiai felmérést tud elénk tenni a Szilícium-völgy keresőóriása.

És ez nemcsak szép, hanem kifejezetten hasznos is. Például itt van a ma esti Argentin-Holland mérkőzés legkeresettebb, legérdekesebb három-három embere. Ha a sport rovatban dolgoznék, tutira róluk írnám a meccs előtti bulvárcikket.

 infografika foci vb 2

Persze, ha csinálunk egy szűrést Magyarországra, rögtön kiderül az is, hogy itthon a hollandok iránt 20-szor, akkora az érdeklődés ma, mint az argentin gárda iránt. Szóval a sarki trafikban pedig a narancssárga zászlókat és mezeket tessék a kirakatba tenni!

Ne feledd, ezeket a trend-chart-okat, akármikor összekattinthatod te is magadnak a saját bizniszeddel kapcsolatban… ingyenesen és nagyjából 10 perc alatt! Próbáld ki itt: Google Trends
Nade mára elég ennyit az adatelemzésről — irány a Szabadság tér!

Mester Tomi

ui.: Még több infografika a VB-ről itt!

A legnagyobb pszichológiai kísérlet – EVÖR…

… a Facebook által. A cég egyébként azóta már hivatalosan is bocsánatot kért, hogy szűk 700,000 felhasználó üzenőfalát manipulálták. Az emberek egyik felének a negatív hangulatú, a másik felének pedig a pozitív hangulatú posztokat tüntették el az üzenőfalukról és azt figyelték, hogy ez a hangulateltolódás mennyire befolyásolja, azt hogy a kísérleti alany maga mit posztol. Az ügy hiába kérdőjeles erősen etikailag, adatok szempontjából egyszerűen nem lehet rá mást mondani, minthogy GYÖNYÖRŰ.

N=689,003

Azaz 689,003 fős a mintavétel, ami annyira szignifikáns eredményeket jelenthet, amire még tényleg nem volt példa soha. A tanulságok egy grafikonban összefoglalva.

facebook_research Tehát az eredmény az, hogy ha a Facebook felhasználók kevesebb pozitív dolgot olvasnak, maguk sem használnak annyi pozitív kifejezést. És fordítva, ha csökkentjük az őket érő negatív kifejezéseket, a saját üzeneteikben is visszavesznek a negatív hangulatú szavakból. Bár a kísérlet Facebook alapú volt – tehát az eredményeit csak és kizárólag a Facebook-ra vonatkoztathatnánk -, ez alapján statisztikailag is erősen igazoltnak tűnik, amit eddig is tudtunk, hogy környezetünk attitűdje nagyban befolyásolja a saját hangulatunkat is. Tessék tehát szép dolgokat posztolni Facebook-ra és cserébe mi is szép dolgokat fogunk kapni. :-)

Mester Tomi

ui.: Az eredetileg publikált tanulmányt megtalálod itt.