business címkével jelölt bejegyzések

Adatosított termékfejlesztés

“…láttuk azt az általunk fejlesztett termékek esetében is, hogy mennyire el tudja vinni egy terméknek a fókuszát az, ha az ügyfeleink nem az adatokra támaszkodnak, hanem a saját ötleteiket próbálják megvalósítani; ami tök jó és ha pénz van rá, akkor hajrá, csak nem lesz sikeres a termék – Mi sikeres terméket akarunk létrehozni.”

lukacs.peter
Lukács Péter

Péter 15 év fejlesztési területen eltöltött idő után már 5 éve a Digital Natives egyik tulajdonosa. Szerinte sokszor az embernek önmagával is meg kell küzdenie egy döntés meghozatalánál, ha a termékét sikerre akarja vinni, hiszen az, ami nekünk tetszik és szerintünk jó ötlet, arra lehet, hogy a felhasználóinknak nincs is szüksége.
A B-DATA2 konferencián is arról fog beszélni, hogy hogyan lehet a terméktesztek eredményeire és a különböző analitikák adataira támaszkodva terméket fejleszteni.

Adatosított termékfejlesztés bővebben…

A robotok ébredése

“…Manapság az online világban nem csak mi vagyunk, emberek, hanem rajtunk kívül robotok és botnetek milliói is a miénkhez hasonló aktivitásokat hajtanak végre a különböző weboldalakon, alkalmazásokban, sokszor elég nagy kárt okozva ezzel az online reklámpiac szereplőinek. Mi azzal foglalkozunk, hogy olyan technológiát fejlesszünk ki, ami képes megkülönböztetni az emberi interakciókat a robotokétól…”

Nagy István

István Data Scientist-ként azon dolgozik az Enbrite.ly-ban, hogy megtisztítsák az online hirdetési piacot azoktól a robotoktól, akik lekattintják az online hirdetések nagy részét, ezzel kárt okozva a hirdetőknek, vagy akár a publishereknek is. Mindezt úgy, hogy a rengeteg hozzájuk érkező adatból be tudják azonosítani, hogy az adott online tevékenységet egy ember vagy egy robot végzi.
A B-DATA2 konferencián is erről fog beszélni – hogyan működik ez és milyen adatokból tudunk dolgozni.
A robotok ébredése bővebben…

I stream U…

“…egy-egy döntéssel nagyon sok ember életére lehet hatással lenni, hiszen nagyon sokan használják a Ustreamet, és nagyon jó szerintem, hogy egy ilyen cégben lehet dolgozni itthon…”

schmidt_gergo
Schmidt Gergely

Gergely mérnökből, szabadúszóból lett termékmenedzser a Ustreamnél, ahol több csapattal dolgozik közösen új és régebbi termékeken. Jelenleg a Ustream Align terméken, amely cégek belső kommunikációját segíti.

És természetesen vele is találkozhattok a
B-DATA2 konferencián!

Minden terméket és folyamatot szeret lemérni, analizálni és kihozni belőle a lokális maximumot. Viszont az igazán kiugró eredmények eléréséért néha el tud rugaszkodni a mérésektől és analízisektől. Imádja a fake-door és A/B teszteket. Még nem talált igazi megoldást a nagy mennyiségű kvalitatív adat hatékony kiértékelésére. Amikor nem dolgozik, az országúti kerékpárján ül és tekeri azt.
I stream U… bővebben…

Az IT és az üzlet keresztútja

“…”szerencsére” jött a válság. Ezt megelőzően a sales terület hasraütés-szerűen mondta meg, hogy mikor és hol mit fog árulni és hogyan. Nem mértek semmit, mert látták, hogy jönnek az új ügyfelek, jön a volumen. Nem volt arra igény, hogy elemezz, jött a pénz és ettől mindenki boldog volt. Aztán minden megváltozott…”

lindwurm.tamas
Lindwurm Tamás

A B-DATA2 Konferencia egyik előadója Lindwurm Tamás lesz, akivel egy rövid interjút is készítettünk, hogy jobban megismerjétek.

Tamás 2008 óta foglalkozik adatelemzési, döntéstámogatási  és adatvizualizációs feladatokon a pénzügyi és telekommunikációs szektorban. Részt vett többek között CRM-bevezetés, adatpiac-építés, kampányoptimalizálás, ügyfélérték-számítás és szegmentációs projekteken.

Az IT és az üzlet keresztútja bővebben…

Big Data könyv 1. rész – Mit érdemes olvasni?

A nyáron volt egy kis időm olvasgatni, így hát beszereztem több Big Data könyvet is!

Big Data Könyv 1 - Schönberger, Cukier1. Viktor Mayer-Schönberger & Kenneth Cukier: Big Data

értékelés: 2/10
Őszintén: nagyon megbántam, hogy rászántam az időmet erre az írásra. 200 oldalon keresztül sztorizgat, hasonlatokat hoz – néha nem is Big Data-ról – és a tényleges tartalmát kb 5 oldalban össze lehetne foglalni. A stílusa élvezhetetlen, nagyon szájbarágós, folyamatosan ismételgeti önmagát – ráadásul olyan dolgokban (korreláció vs. kauzalitás), amiben nem is feltétlenül van igaza. A jó történeteket (Google Flue Trends, Netflix, Amazon, etc.) egyébként már mind-mind olvashattuk online a kiemelt hírek között is az elmúlt 10 évben.
Azoknak ajánlom, akik szeretnének egy új – trendi – társalgási témát bedobni az esti borozgatásokhoz a baráti társaságban… De gyakorlatiasságra vagy arra, hogy megtudd, mi az a Big Data, ne számíts! (Ez csak azért szomorú, mert – megtévesztő módon – ez a könyv címe.)

Big Data könyv 2 - Lean Analytics2. Croll & Yoskovitz: Lean Analytics

értékelés: 9/10
Ellentétben az előző könyvvel, ezt 100%-osan ajánlom mindenkinek, aki adatvezérelten akar akármilyen bizniszt felépíteni. Nem kifejezetten Big Data könyv, sokkal inkább adatstratégiáról szól, de nagyszerű gondolatindító. Ha big data-val fogsz dolgozni üzleti fókusszal, akkor egyértelműen alapmű. Ha pedig ugyanezt teszed, de technológiai fókusszal, akkor ez a minimum, amit látnod kell az üzleti oldalról.
A könyv legnagyobb előnye, hogy nagyon-nagyon gyakorlatias. 31 fejezeten keresztül leírja az összes módszertant, illetve tesztelési, elemzési és egyéb praktikákat, amelyeket a menő “data-driven” cégek már kipróbáltak és sikerrel alkalmaznak. Minden fejezet végén megkapod a saját kis “házi feladatodat”, így rövid távon gyakorlatba ültetheted a tudást.

Big Data Könyv 3 - I heart logs3. Jay Kreps: I heart Logs

értékelés: 8/10
Ha az előző írás a startégiai, akkor ez a technológiai alapmű. Jay Kreps a LinkedIn adatinfrastruktúráját építette fel és közben olyan Big Data technológiát támogató open-source projekteket hozott létre, mint a Kafka, a Samza vagy az Azkaban. Ebből sejtheted, hogy nagyjából a füzet minden szava arany. Sajnos elég rövid (50 oldal), de egyúttal tömör és lényegretörő is. Mire a végére jutsz, biztosan érteni fogod, hogy mi az a log, mi köze van ennek a Big Data-hoz és hogy hogyan kell összedrótozni egy normális adatinfrastruktúrát. Betekintést kaphatsz abba, amit a LinkedIn anno a saját bőrén tanult meg – ami nem csak érdekes, de iszonyatosan hasznos is.

A könyveket itt veheted meg:
I heart Logs: http://shop.oreilly.com/product/0636920034339.do
Lean Analytics: http://leananalyticsbook.com

Ha pedig tréningen vagy képzésen ismerkednél meg az alapokkal:

Big Data Képzés: KLIKK!
Adatvezérelt Marketing Képzés: KLIKK!

Tomi

Vendégblog: A kis herceg és a Big Data – így kezdj neki

Pusztai Ádám Big Data cikkEheti vendégbloggerünk Pusztai Ádám, aki az adatlaboros egyetemista képzésünket is látogatta. Ádám egyébként Veszprémben végzett vegyészmérnökként, emellett pedig a Big Data az egyik fő érdeklődési területe… A következő profi összefoglalója a Honnan (és hogyan) tanuljunk a Big Data-ról címet is kaphatta volna.


“Ami igazán lényeges, az a szemnek láthatatlan.”
A kis herceg remekül összefoglalta az adatelemzés és adatbányászat lényegét. Az utóbbi időben egyre inkább érdekel ez a téma, ezért gondoltam, hogy utánanézek, ki mit mond róla, és ha beleásnám magam, akkor hogyan kezdjem el. Tuti recept szerintem nincs, de én így álltam neki:

Gyűjtögetés
A taktika az volt, hogy felütöttem a Google-t a “big data”, “how to start big data learning”, “big data 101” címszavaknál, és gondolkodás nélkül megnyitottam az összes első oldalas találatot. Ezek között voltak hasznos oldalak, kevésbé hasznosak, egyáltalán nem témába illőek (rossz SEO), és voltak összegyűjtött listák is.

Ezeket a találatokat bedobáltam egy dokumentumba, de ebben a formában teljesen használhatatlan volt, úgyhogy elkezdtem rendszerezni.  Ezután már csak azt kellett kitalálni, melyikkel résszel kezdjem.

A terv
Úgy gondoltam, egy kis ráhangolódás nem árt, ezért először olyan TED videókat kerestem, amik kapcsolódnak a témához. Itt találsz 13 előadást az adatokról, ebben a videóban pedig Hans Rosling elképesztő statisztikáit láthatod (mozgó bogyók, úristen mennyire menő!).
Többször is előkerült ez az infografika azzal a tanáccsal, hogy vallásos áhítattal kövessem. Nem mondom, hogy így van, de néha kelet felé fordítom és napjában ötször ránézek.

Első lépésként olyan forrásokat kerestem, amik helyre teszik a fejemben azt, hogy a Big Data mire jó, milyen technikákkal lehet és érdemes nekifogni ilyen elemzéseket végezni, és ehhez milyen technikai háttér szükséges részemről. Az ajánlások alapján a következő könyveket szereztem be (mindegyik ingyenesen elérhető):

Egyelőre az első hármat olvasom, aztán majd kiderül, hogy a keményebb programozás témájú könyvek hogy mennek. Annak érdekében, hogy ne csak könyvekből kelljen kihámoznom a lényeget, találtam online kurzusokat mind általánosan Big Datára, mind pedig programozásra is. A következőket ajánlom:

Online kurzusok / Big Data:

Online kurzusok / Programozás:

A végén járok a Codecademy-s Pythonnak és a CodeSchool-os R-nek, a Datacamp lesz a következő utánuk. Mindkét nyelv tetszik, sokban hasonlítanak a Matlabra, amit az utóbbi években használtam (nem feltétlen adatbányászatra).

Trello tábla gyűjtemény
Egy elvetemült figura készített egy hatalmas gyűjteményt, külön táblákra rendszerezve az ő forrásait, aszerint, hogy melyik cikk, online kurzus, könyv, blog, képregény(?), és a többi. Itt megtalálod.

Gyakorolni, gyakorolni, gyakorolni
Megvan a tudás a fejedben, a rendszerek a lelki szemeid előtt, most ki kellene próbálni mindezt. De hogyan? Ha nincs kéznél egy irdatlan méretű adatbázisod, ne ess pánikba, ilyeneket is találtam:

  • Quandl: ingyenes/korlátozott hozzáférés rengeteg adatbázishoz: https://www.quandl.com/
  • egyéb gyűjtemények:

A versenyszellem is segíthet. A Kaggle olyan oldal, ahova adatelemzős feladatokat töltenek fel (például a GE, az Amazon, vagy a Microsoft), és benevezhetsz a saját algoritmusaiddal és megoldásaiddal az adott contest-re, magyar szemmel nézve nagyon szép díjazásokért. Ráadásul még tutorial oldaluk is van, érdemes rápillantani arra is.

Alapok, technikák, gyakorlás – nekem ez a tervem a nyárra. Te hol tartasz?

Pusztai Ádám

Tudatos ügyfélkezelés 1. rész – 90 nap, az ügyfeled első lépései

Lindwurm Tamás
Lindwurm Tamás

Mai vendégszakértőnk Lindwurm Tamás. Tamás 2008 óta foglalkozik adatelemzési, döntéstámogatási  és adatvizualizációs feladatokon a pénzügyi és telekommunikációs szektorban. Részt vett többek között CRM-bevezetés, adatpiac-építés, kampányoptimalizálás, ügyfélérték-számítás és szegmentációs projekteken. Dióhéjban: Félúton az IT és az üzlet között. :-)

Számtalanszor előfordult már velem, hogy a vásárlási szándékom meghiúsult egy nem túl pozitív első benyomás után. Szerintem Te is éltél már át hasonló élményeket. De vajon figyelsz arra, hogy ügyfeleid mindig maximális kiszolgálást kapjanak és szívesen visszatérjenek hozzád?

Mit kell tenned, hogy új ügyfeleid elégedett, aktív felhasználókká váljanak, akik visszatérnek hozzád?

Tapasztalataim azt mutatják, hogy az első három hónap kiemelkedően fontos a hosszú távú, kölcsönösen jövedelmező kapcsolat kialakításához. Ebben az időszakban van lehetőséged bemutatkozni, megmutatni, hogy miért érdemes téged választani és a későbbiek folyamán is visszatérni hozzád.

ügyfélérték diagramm

Ne akarj mindent eladni az első alkalommal és ezzel elriasztani az ügyfelet, mint teszik azt a középkorú nénikék ránk tapadva a cipőboltban. :-)

Tomi korábbi írásában már kitért arra, hogy az első látogatáskor hanyagold a nyitó pop-up-okat, ne töltess ki oldalas regisztrációs űrlapokat. Ezt én is nagyon fontosnak tartom. Gyűjts be annyi adatot, aminek segítségével ügyfeled a későbbiek folyamán is elérhető lesz, de ne többet! Hagyd, hogy az első alkalommal rád szánt időt az weboldalad átböngészésével töltse, ne kérdőívek kitöltésével!

Használd fel az első három hónapot arra, hogy megismerd őt, megtudd az igényeit! Építs fel egy olyan kapcsolatot, amely segítségével a következő alkalommal is Te jutsz eszébe, ha releváns terméket/szolgáltatást keres! Ne engedd, hogy az ügyfél megszerzésébe fektetett rengeteg energia egy rosszul kialakított beillesztési (onboarding) folyamat miatt vesszen kárba! Egy jól megszervezett folyamattal komoly versenyelőnyre tehetsz szert. Nem csak az ügyfeleid értékének növekedését gyorsítod fel, de elégedett ügyfeleid céged hírnökévé is válnak.

Amiket fontosnak tartok, hogy megtegyél az első 3 hónapban annak érdekében, hogy sikeres ügyfélkapcsolatokat alakíts ki:

  1. Készíts oktatóanyagokat (email, videó), amik segítséget nyújtanak az első lépésekben:
    • Egyszerűen/érthetően/edukációs fókusszal fogalmazz
    • Mutasd be termékeid előnyeit, termékhasználatot
    • Helyezz el az anyagokban releváns ajánlatokat/akciókat
    • Segítsd ügyfeled, ha elakad egy lépésnél. (Ha sokan akadnak el ugyanannál a lépésnél, fontold meg folyamatod átalakítását!)
  2. Ezt a célállapotot fordítsd le jól mérhető ügyféljellemzőkké (definiálj KPI-okat):
    • Havi X db vásárlás
    • Havi X ezer Ft feletti költés
    • Heti X óra böngészés az oldaladon
    • X db termék birtoklása/rendszeres használata
  3. Határozd meg az elérni kívánt célállapotot, hova jusson el ügyfeled 3 hónap után!
  4. Küldj “welcome e-mail-t” az ügyféllé válás/első vásárlás után – nagy hatással tud lenni, ha az első levél a cég vezetőjétől érkezik!
  5. Vásárlások után küldj ügyfél elégedettségi (rövid, akár csak egy szám visszaküldése is elegendő egy 0-10-es skálán) kérdőívet! Ha negatív visszajelzés érkezik, vedd fel vele a kapcsolatot (Itt is a vezetőtől érkező megkeresést javaslom.)
  6. Tereld ügyfeleid az optimális csatorna felé (személyes vagy telefonos kapcsolattartás helyett online lehetőségek népszerűsítése)! Mutasd meg nekik az online csatorna lehetőségeit!
  7. Említettem, hogy az első alkalommal ne támadd le ügyfeled a legrészletesebb kérdőívvel, a későbbiek folyamán ezt ütemezetten megteheted:
    • Törekedj arra, hogy csak a legrelevánsabb információkat gyűjtsd be, amit a későbbiek folyamán fel is fogsz használni!
    • Az itt kapott információkat építsd be a későbbiek folyamán a személyre szabott ajánlatokba!
  8. Nagyon fontos az ütemezés. Ügyelj arra, hogy egyenletesen elosztva a releváns időpontokban kommunikálj. Ne zaklasd őket túl gyakran.
  9. Tárold le, hogy kinek/mikor/mit/milyen csatornán küldtél! Segít abban, hogy egyfélét kommunikálj és be tudd tartani a megkeresések közötti szüneteket.
  10. A 90 napos időablak végéhez érve csinálj még egy elégedettség mérést
    • Ha ez pozitív – (akár bizonyos kedvezményért cserébe) kérd meg, hogy ajánljon ismeretségi köréből potenciális ügyfeleket
    • Ha ez negatív – keresd meg és használd fel a kapott választ folyamataid/termékeid javításához

Lássuk ezt egy idődiagramon:

az ügyfél első 90 napja egy ábrán
az ügyfél első 90 napja egy ábrán


Néhány ötlet a visszamérésekhez:

  1. Tesztelj! Alkoss kontroll csoportokat, legyenek olyan ügyfelek:
  2. Mérd le, hogy az alkalmazott folyamat előtt/után:
    • átlagosan meddig tartott ügyfeleidnek, amíg elérték a célnak meghatározott állapotot
    • mennyivel nőtt az egy ügyfélre jutó átlagos termékszám
    • mennyivel nőt az átlagos ügyfél élettartam
  3. Kösd össze ügyfeleid viselkedési adatait az elégedettségi felméréseknél adott válaszaikkal, hasonlítsd össze!
  4. Nézd meg, hány új ügyfelet hoztak a folyamatban részt vevők az ajánlási rendszeren keresztül!
  5. Számold ki, hogy mennyivel több pénzt kerestél a korábbi állapothoz képest a tudatos új-ügyfél kezelési folyamatoddal… :-)

Milyen pozitívumokat várhatsz a folyamattól:

  • Ügyfeled megismerése
  • Ügyfélkapcsolat megalapozása
  • Az ügyfél elkötelezetté tétele céged irányába
  • Későbbi keresztértékesítési lehetőségek előkészítése
  • Személyre szabott ajánlatokkal magasabb válaszadási arány
  • Lojalitás növelése
  • Ügyfél élettartam növelése
  • Ajánláson keresztül új potenciális ügyfelek szerzése
  • Visszajelzések felhasználásával lehetőség ügyféligényekkel összhangban történő folyamat/termékfejlesztésre

Szóval, belevágsz? :-)
Lindwurm Tamás

Adatsztori 1. rész: Minden biznisz mérhető

Minden üzlet mérhető. És legalább egy-két számmal minden üzletet mérni is kell. Ha ezt nem teszed meg, úgymond vakon fogsz repülni, fogalmad sem lesz arról, hogy mi miért történik – ha szerencséd van fent maradsz, ha nincs hipp-hopp eltűnsz. És hát ki akar hipp-hopp eltűnni?
A másik oldalról: ha igenis méred a teljesítményedet, akkor tudni fogod, hogy minek mi az oka, min, miért és mikor kell változtatni – hovatovább: akár meg tudod jósolni a jövőt is! És ez nem kuruzslás – ez tudomány, aminek a neve: adatelemzés.

Hogy tényleg minden üzlet mérhető, arra itt egy sztori/esettanulmány egyenesen San Diego-ból:

A Solare Ristorante egy olasz étterem San Diego-ban, amit Randy Smerik vezet. Randy technológiai területről érkezett, a Teradata-nál is dolgozott és egyébként 5 technológiai céggel hozott már össze sikeres exit-et. Úgyhogy érthető, ha az adatvezérelt gondolkodás közel áll hozzá. :-)

Solare Ristorante - San Diego
Solare Ristorante – San Diego

Egyik este az étteremben Tommy, Randy fia egyszer csak elkiáltotta magát: 24!
És hogy mit is jelent az, hogy “24”? Tommy elmagyarázta:

“Minden este a személyzet mond nekem egy százalékos arányt a személyzeti költségek és a profit hányadosáról. Ez hasznos, hiszen egy értékkel kontrollálhatok két nagyon fontos dolgot: az egy vacsorára jutó bevételt és kiadást.”

Randy elmagyarázta, hogy ha a személyzet költségei elérik a 30%-át az egész este bevételének, az rossz, mivel vagy azt jelenti, hogy túl sokat költ a személyzetre, vagy azt, hogy túl kevés bevételt termel az étkeztetéssel. Ez egy általános mérőszám minden étteremnél. Egy Michelin-csillagos étteremnél magasabbak a fizetések, de cserébe magasabbak a bevételek is (drága borok, drága ételek, etc.). Ugyanígy egy low-budget étterem nem termel annyi profitot, de emiatt a fizetések is lentebb vannak.

Ez az arány azért működik, mert:

  1. Egyszerű: hiszen egy darab számról beszélünk.
  2. Azonnali: minden este kiszámítható.
  3. Cselekvésre késztet: ha valami nem stimmel, próbálkozhatsz, a személyzeti költségek változtatásával, vagy upsell taktikákkal, áremeléssel/csökentéssel, stb, stb…
  4. Összahasonlítható: minden étterem mérheti és így tudsz viszonyítani.
  5. Alapvető: hiszen a legalapvetőbb mérőszámokból áll össze.

A megfigyelések szerint a 24% kb. a jó arány. 20% alatt sem tökéletes az élet: itt már elképzelhető, hogy minőségen aluli a kiszolgálás, ami hosszútávon nem vezet jóhoz.

Randy elárulta azt is, hogy nem ez az egyetlen mérőszámuk. Pl. megfigyelték, hogy az este 5-ig beérkező foglalások számának kb. 5-szörösére számíthatnak tényleges vendégekből. Így könnyedén meg tudja jósolni, hogy ha 50 foglalás érkezett be, akkor a staff-ot 250 vendégre készítse fel.

Nyilvánvalóan ezek olyan mérések, amelyeket nem mindenhol lehet univerzálisan felhasználni, de az üzenet így is ugyanaz:
Mindenki megcsinálhatja a saját méréseit és tudja építeni tudatosan, adatvezérelten az üzletét! Akár off-line, akár online dolgokról beszélgetünk!

És Te? Már elkezdted? :)

Tomi
A cikk forrása: Croll & Yoskovitz Lean Analytics (Use Data to Build a Better Startup Faster) c. könyve

Interjú – Termékfejlesztés a Skyscanner-nél

Skyscanner logoTavaly októberben robbant a hír, miszerint a Skyscanner felvásárolta a Distinction-t. Azóta az átállás végbement és az egykori Distinction most már 100%-ban a Skyscanner mobilapplikációinak a fejlesztéséért felel. Ennek a zászlóshajója a Flights alkalmazás.  Az egyik cél, hogy a “Travel is mobile” koncepcióhoz híven az egész utazási élményt lefedjék és egy egységes megoldást kínáljanak rá. Kardos Lacival, a Skyscanner Apps Tribe-jának egyik product managerével beszélgettem a célokról, a kihívásokról, stratégiákról és arról, hogy milyen módszerekkel és hogyan fejlesztenek.

Kardos Laci - Skyscanner
Kardos Laci —— Product Manager @Skyscanner

Tomi: Hogy néz ki a cég felépítése jelenleg?
Kardos Laci: Per pillanat a Skyscanner szervezeti modellje a Spotify-jéhoz hasonló. Vannak tribe-ok, azon belül squadok, a squadokat átívelően vannak chapter-ek és guild-ek. Mi, a budapesti csapat, és számos kolléga a cégből, akik korábban szintén mobilapplikációkkal foglalkoztak alkotjuk az Apps Tribe-ot. Az Apps Tribe termékvezetője Orosz Bálint, Kapui Ákos pedig a technológiai vezetője. Magának az Apps Tribe-naka zászlóshajója a Flights, ez az elsődleges termék. A cég hosszútávú stratégiájának egyik eleme, hogy a teljes Travel világot felölelje, tehát ne szeparáltan foglalkozzon a “Hotels”, a “Flights” vagy a “Car Hire” alkalmazásokkal, hanem hogy egy globális utazási megoldást kínálhassunk. Gondolj bele, mennyi macerával jár az utazás: nem csak a foglalás, hanem a repülőtéri dolgok, majd maga a repülés, utána az ottlét… mi ezt az egészet ilyen egyszerűvé szeretnénk tenni (csettint).

Most hogy látod, hol lesztek 1 év múlva? 3 év múlva? 5 év múlva?
A cél az, hogy pár éven belül egy szignifikánsan, mérőszámokkal is alátámaszthatóan erős travel brand legyünk. A cég gyorsan növekszik, mi pedig iszonyúan élvezzük ezt. A Distinction-korszakból hoztuk magunkkal az erős delivery hangulatot. Szeretünk “szállítani”, tolni és vinni előre, és így jó dolgok tudnak születni. Mindemellett nagyon fontos, hogy a jó terméket szállítsuk a megfelelő módon. Itt jön a képbe az, hogy product discovery-ben is erősek vagyunk.

Hogyan méritek a sikerességét egy terméknek?
Ez egy olyan kérdés, amire válaszként egyértelmű, bevált módszert még nem tudok adni, tekintettel arra, hogy még nem adtunk ki alkalmazást a felvásárlás óra. Egyébként eddig a legfontosabb metrikáink közé a “conversion” jellegűek tartoztak.. A Flights-nál például az, hogy az emberek hány százaléka megy át tőlünk végül a külső szolgáltatók oldalára (pl. a légitársaságok foglalási oldalára) és az, hogy akik átmennek, ténylegesen vesznek-e jegyet. Alapvetően a legtöbb fejlesztett kiadás vagy akár az A/B-tesztek ezeket az arányokat próbálják javítani. Életképesség szempontjából persze esszenciális, hogy magas legyen a konverziód, de ami egyre fontosabb, az az, hogy hogyan tudjuk a “frequency of use”-t, azaz a folyamatos visszatérést növelni. Ugyanis az utazás az nem csak arról szól, hogy az ember egyszerre lefoglal mindent, és onnantól kezdve nem is foglalkozik vele, nem is gondol arra, hogy hova fog utazni. Inkább úgy működik, hogy először csak eljátszik a gondolattal, megnézi a blogokat. Azután lefoglalja a repjegyet, majd a szállodát. Utána megnéz valamilyen térképes szolgáltatást. Megtervezi a helyi közlekedést, hogy hogyan fog eljutni a reptértől a hotelig. Aztán azon gondolkozik, miket érdemes megnézni az adott városban. Ezek a mélységek nálunk még nincsenek benne a termékben. Éppen emiatt a jövőben ezekre jobban figyelünk majd. Így rákényszerítjük magunkat arra, hogy olyan termékekkel jöjjünk elő, amelyeket az emberek gyakran fognak használni.

A cél tehát, hogy az utazás előtt minél többször elővegyék az app-ot?
Így van. Vagy az utazás alatt. Ha belegondolsz, maga a bepakolás a bőröndbe is egy “pain-in-the-neck”. Utána elrepülsz és előveszed a mobilod, hogy keress rajta helyeket, látnivalókat. Az utazás élményéhez alapvetően hozzákapcsolódik a mobil. Ez az, ami nagyon fontos. És ez az, ami egy hatalmas lehetőség a Skyscanner-nek. Az egyik erősségünk, hogy nagyon jó technológiai háttérrel rendelkezünk és teljesen transzparens módon jelenítjük meg az utazási ajánlatokat. Mi minden árat mutatunk, legyen az egy ügynökségé vagy magáé a szolgáltatóé. A jegyfoglalás egyre inkább a mobil platformok irányába tolódik el. És az utazás is esszenciálisan mobil. Mobillal utazol, mobillal fényképezgetsz, majd mindezt mobilon osztod meg és azt mások is mobilon nézik meg.

És ez a stratégiai váltás igényelte azt, hogy bejöjjön a Distinction a képbe?
Igen. A stratégiában mi ezt úgy fogalmazzuk meg, hogy a mobile-first vagy “Travel is mobile.” A másik jelmondatunk pedig, hogy “Travel is social”. Utazol valakivel, utazol valakihez vagy elutazol valakitől, vagy inspirálódsz valakinek az ötlete alapján.

Az hogy eddig nem volt release, azt jeleneti, hogy teszteket nem is nagyon csináltatok?
Nyilván a jelenlegi app-okban számos analitikai könyvtár található, amiken mérjük ezeket a dolgokat. De mi, mint csapat, nem csináltunk még óriási teszteket, mert még nem tart ott a termék. Azok a termékek/feature-ök, amiket mi építünk, egyébként eleve A/B teszt formájában fognak kimenni, tehát először a felhasználók X százaléka fogja megkapni. Összehasonlítjuk a régit és az újat.
Ezenkívül ott van a Hotels app. Annak is hasonlóképpen megy a fejlesztése. Egyébként a Hotelst mi készítettük eredetileg, még a Distinction korszakban.

Hogy néz ki a csapat?
Alapvetően “cross-functional product squad”-ok és “technológiai squad”-ok vannak. Az előbbiben van egy product manager/owner, egy researcher, egy designer – az én csapatomban például pont kettő –, egy tech lead, fejlesztők és tesztelők. Ezek közepes méretű csapatok, tehát körülbelül 8 fősek, amik nagy valószínűséggel szét fognak bomlani kisebb egységekre, ahogy növekszünk. És ott vannak a technológiai squad-ok is. Azok főleg fejlesztőkből állnak Természetesen ott is van egy squad-lead.

Mit csinál a researcher a csapatban?
A researcher-nek a feladata nálunk gyakorlatilag az, hogy a világból insights-okat szedjen össze és azokat a megfelelő formában átadja a termékcsapatnak. Ebbe természetesen beletartozik a kvantitatív és a kvalitatív kutatás is. A researcher pozíciót tehát nagyon flexibilisen értelmezzük. Vannak benne UX research (usability tesztek, interjúk, stb.) és adatelemzési feladatok is.

Hogy néz ki egy ilyen folyamat nálatok?
A termékfejlesztési folyamat erősen támaszkodik a kutatásra. Ez azt jelenti, hogy egészen a kezdeti szakasztól, amikor még nincs semmiféle fejlesztés vagy design, már olyan dolgokkal kezdünk el foglalkozni, amik insight-okból származnak. Pl. korábbi interjúkból derül ki, hogy van igény valamire. Mi ezek alapján kezdünk el dolgozni megoldásokon, designokon, prototípusokon. Azután ezeket validáljuk. Tipikusan teszteltetjük őket különböző felhasználókkal az irodánkban. Sok esetben ezek kód nélküli prototípusok. Ezeket sok szempontból vizsgáljuk. A legfontosabb kérdés, hogy értékes lenne-e a termék vagy funkció a felhasználóknak? Számtalanszor kiderül, hogy nem és akkor ezeket a funkciókat eltávolítjuk a prototípusból vagy megpróbáljuk őket átdolgozni. Közben folyamatosan vizsgáljuk a dizájnok használhatóságát is. Végül amikor eljutunk egy olyan fázisba, amikor azt lehet mondani, hogy ez a termék/feature értékes, használható és megvalósítható, akkor megszületik a döntés, hogy mit is fejlesszünk le. Csak ezután zajlik le a fejlesztés és ezután jöhet a release. Minden terméknek van egy célja. A release során kvantitatív mérésekkel vizsgáljuk, hogy ezt a célt elérjük-e. Ezt a felhasználók tényleges termékhasználata alapján tesszük. A mérésekből levont következtetések alapján aztán iterálunk a terméken.

A kód nélküli teszteket egyébként hogyan kell elképzelni?
Egy egyszerű drótváz jellegű prototípust képzelj el. Csinálunk képernyőket és ezeket összelinkeljük egymással. Nagyon fontos, hogy a tesztek ritmusa adjon egy alapritmust az egész termékfejlesztésnek. Ha jön egy felhasználó, akkor mutatni akarunk neki valamit. Elérakunk egy prototípust, a researcher feladata pedig, hogy végigcsinálja a tesztet. A csapat elemi érdeke pedig, hogy megpróbáljon minél több teszten bent lenni egy héten. Hiszen nem csak a designer-nek, a product manager-nek vagy a researcher-nek, hanem a fejlesztőnek is fontos, hogy lássa, hogy amit megcsinált, az vajon működik, értékes, használható-e. Ezek nagyjából félórás tesztek. Van amikor szcenáriókra épülnek. Tehát pl. “képzeld el, hogy utazni szeretnél és elkezded használni az app-ot, amit letöltöttél” – iOS-en, Androidon, akár tableten vagy telefonon. A felhasználói teszt alatt látjuk, hogy hol hal el a folyamat – közben pedig beszélgetünk a tesztelővel, hogy megértsük a miérteket is. Utána a csapattal átbeszéljük, hogy mi az, amit tanultunk, amit hallottunk. Hiszen előtte voltak feltételezéseink és a teszt végén pedig ezek vagy igazolódnak vagy nem. Ilyenkor látjuk, hogy mi az, ami nem működik, mi az, ami nagyon jól működik és néha látunk olyan dolgokat, amikre esetleg nem is gondoltunk. A tapasztalatom az, hogy az értékesség és a használhatóság kérdéskört 3-4 tesztből meg lehet ítélni.

Van még valami, amin dolgoztok mostanában?
Azon dolgozunk, hogyan építsünk fel egy hosszú távon használható Analytics rendszert, ahol minden egyes felhasználói interakciót naplózunk egy big data store-ba, amit azután lehet elemezni,akár mélyebb statisztikai módszerekkel (korrelációkat megállapítani, stb…). Vagy a klasszikus termékdöntésekhez szükséges módszerekhez is használhatjuk majd ezt: egy funnel-t meg lehet vizsgálni, egy cohort-ot ki lehet elemezni, stb. Mindezt szeretnénk kiegészíteni egy A/B-teszt (feature-switching) megoldással, amivel gyorsan lehet variánsok teljesítményét mérni. Ráadásul szeretnénk, ha ez az első nagyobb release-re megépülne és tudnánk használni. Szerencsére a cégen belül ez nem csak a mi feladatunk, más squad-ok is dolgoznak rajta velünk együtt Edinburgh-ban, Barcelona-ban és más helyeken is, úgyhogy rájuk tudunk építeni.

Milyen érzés egyébként egy ekkora cég részévé válni egyik pillanatról a másikra?
Egy integrációnak számos aspektusa van: kulturális és szervezeti is. Ez a folyamat zajlik most. Iszonyatosan jó az anyacég, rengeteget tanulunk tőlük és ők is sokat szeretnének tanulni tőlünk. Például, hogy milyen is az a Distinction-kultúra, milyen és hogyan lehet átvenni elemeket, amelyek nagyon jól működnek nálunk. Nekünk meg az segít, hogy nagyságrenddel nagyobbak, infrastruktúrát és folyamatokat tekintve.

Köszönöm szépen!

Business Intelligence/Big Data webinar I. rész

Közkívánságra elindítjuk a Business Intelligence/Big Data webinar sorozatunkat!
Az I. rész a “Smart Tool-ok (minden, ami nem Google Analytics)” címet kapta.
Itt tudtok regisztrálni:     adatlabor.eventbrite.co.uk

Adatlabor logoIdőpont: Jan 21. szerda 18.00-19.30

A tartalma pedig:
Eszközök, szoftverek, smart tool-ok és praktikák, amelyeket rendszeresen használunk a big data, az adatelemzés és az üzleti intelligencia gyakorlása közben.
Konkrét, valós üzleti esettanulmányokkal.

Tárgyalt szoftverek és módszerek:
– Mouseflow (és konkurensei)
– Optimize.ly (és konkurensei)
– Marketing A/B teszt
– Linkkövetés (utm, bit.ly, stb…)
– Mini-piackutatások
– Najó és egy kis Google Analytics (de csak az expertebb dolgok ;-))

Csak olyan dolgokról lesz szó, amit rögtön a webinar után akár Te is meg tudsz csinálni! Kódolást és bonyolultabb fogalmakat nem érintünk (az majd jön legközelebb :-)).
75 perc + Q&A

Mester Tomi adatlabor
fotó: Hámori Zsófia

Előadó:
Mester Tomi üzleti intelligencia elemző és tanácsadó, az adatlabor.hu alapítója és szakmai vezetője. Növekedésben levő cégeknek segít az adatelemzési és big data stratégiájuk kidolgozásában – továbbá abban, hogy ezeket az eszközöket a vevőszerzés, a magasabb vevőelégedettség és végeredményben persze a több profit elérésére tudja felhasználni minden partnere. Korábban a Prezi.com-nak dolgozott. Jelenlegi ügyfelei az e-kereskedelem, az online média és az online szolgáltatások területéről érkeznek.
Másik szenvedélye a nyilvános beszéd. Alapítótagja és CC-szintű beszélője az első magyar nyelvű Toastmasters klubnak. Előadó továbbá adatelemzés témában olyan fórumokon, mint a TEDx, BI Forum, Internet Hungary, PechaKucha Nights, Global E-commerce Summit 2015 @Barcelona, stb. Több info itt.

Ára: 4000 ft + ÁFA

Tehát a jelentkezés mégegyszer:
LINK: adatlabor.eventbrite.co.uk
ÉS A GYORS REG:

Tomi