La filosofía de DevOps, cuando el desarrollo se conecta con el mantenimiento del software, no sorprenderá a nadie. Una nueva tendencia está ganando fuerza: DevOps 2.0 o BizDevOps. En él, tres componentes se fusionan en un solo todo: negocios, desarrollo y soporte. Y, como en las prácticas de ingeniería de DevOps, forman la base de la conexión entre el desarrollo y el soporte, en el entorno empresarial, el analista asume el papel del "pegamento" que combina el desarrollo con el negocio.
Quiero admitir de inmediato: que obtuvimos un bizdevops real, aprendimos solo ahora leyendo libros inteligentes. De alguna manera se desarrolló gracias a la iniciativa de los empleados y una pasión infatigable por la mejora. Ahora la analítica es parte del proceso de desarrollo de la producción, lo que reduce significativamente los ciclos de retroalimentación y proporciona información de manera regular. Te contaré en detalle cómo se arregla todo con nosotros.
Desventajas de los DevOps clásicos
Cuando se conciben nuevos productos para clientes, una empresa crea un modelo ideal de comportamiento del cliente y espera una buena conversión, sobre la base de la cual construye sus objetivos y resultados comerciales. El equipo de desarrollo, por su parte, se compromete a crear un código muy bueno y de alta calidad. El soporte, sin embargo, espera una automatización completa de los procesos, para la facilidad y conveniencia de mantener un nuevo producto.
La realidad se desarrolla con mayor frecuencia de tal manera que los clientes obtienen un proceso bastante complicado, el negocio se basa en una baja conversión, los equipos de desarrollo emiten solución por solución y el soporte se está ahogando en el flujo de solicitudes de los clientes. ¿Eso es familiar?
La raíz del mal aquí radica en un ciclo de retroalimentación largo y de baja calidad incrustado en el proceso. Al recopilar requisitos y recibir comentarios durante los sprints, las empresas y los desarrolladores se comunican con un número limitado de clientes, lo que afecta en gran medida el destino del producto. A menudo, lo que es importante para uno no es en absoluto característico de todo el público objetivo.
Comprender si el producto se está desarrollando en la dirección correcta viene con informes financieros y resultados de investigaciones de mercado meses después del lanzamiento. Y ellos, debido al muestreo limitado, no ofrecen la posibilidad de probar hipótesis en un gran volumen de clientes. En general, resulta largo, inexacto e ineficiente.
Instrumento trofeo
Encontramos una buena manera de escapar de esto. Una herramienta que solía ayudar solo a los especialistas en marketing, caímos en manos de empresas y desarrolladores. Comenzamos a utilizar activamente la analítica web para ver el proceso en tiempo real, aquí y ahora, para comprender lo que está sucediendo. Con base en esto, planifique el producto en sí mismo, su despliegue a un gran volumen de clientes.
Si planea algún tipo de mejora del producto, puede ver de inmediato con qué métricas está asociado y cómo estas métricas afectan las características comerciales y de ventas. Por lo tanto, puede eliminar de inmediato las hipótesis con un efecto bajo. O, por ejemplo, implemente una nueva función para un número estadísticamente significativo de usuarios y siga las métricas en tiempo real, para comprender si todo funciona según lo previsto. No espere comentarios en forma de apelaciones o informes, sino que supervise de inmediato y ajuste rápidamente el proceso de creación del producto usted mismo. Podemos implementar una nueva función, en tres días ya recopilamos datos estadísticamente correctos, hacer cambios en tres días más, y ahora en una semana está listo un excelente producto nuevo.
Puede rastrear todo el embudo, todos los clientes que entraron en contacto con un nuevo producto, encontrar los puntos en los que el embudo se redujo bruscamente y descubrir los motivos. Tanto los desarrolladores como las empresas ahora están viendo esto, esto es parte del trabajo diario. Ven la misma ruta del cliente, y juntos pueden generar ideas e hipótesis para mejorar.
Dicha integración de los negocios y el desarrollo junto con la analítica permite crear productos continuamente, optimizar constantemente, buscar y ver cuellos de botella, todo el proceso.
Se trata de complejidad
Cuando creamos un nuevo producto, no comenzamos desde cero, sino que lo incorporamos a las complejidades ya existentes de los servicios. Al probar un nuevo producto, el cliente suele contactar con varios departamentos. Puede comunicarse con los empleados del centro de contacto, con los gerentes de la oficina, puede ponerse en contacto con el servicio de asistencia en chats en línea. Usando métricas, podemos ver, por ejemplo, cuál es la carga en el centro de contacto, cómo manejar mejor las solicitudes entrantes. Podemos entender cuántas personas llegan a la oficina y sugerir cómo asesorar más al cliente.
Con los sistemas de información, todo es exactamente igual. Nuestro banco ha existido por más de 20 años, durante este tiempo se ha creado una gran capa de sistemas heterogéneos que aún funciona. La interacción entre los sistemas de fondo es a veces impredecible. Por ejemplo, en algún sistema antiguo para cierto campo hay restricciones en el número de caracteres, y a veces esto bloquea un nuevo servicio. El seguimiento de un error por métodos estándar es bastante difícil, pero el uso de análisis web es elemental.
Llegamos al punto en que comenzamos a tomar y analizar los textos de errores que se muestran al cliente desde todos los sistemas involucrados. Resultó que muchos de ellos estaban desactualizados, y ni siquiera podíamos imaginar que de alguna manera estuvieran involucrados en nuestro proceso.
Trabaja con analítica
Tenemos equipos de análisis web y de desarrollo SCRUM en la misma sala. Interactúan constantemente entre ellos. Cuando es necesario, los expertos lo ayudan a configurar métricas o cargar datos, pero básicamente los miembros del equipo trabajan con el servicio de análisis, no hay nada complicado.
Se necesita ayuda si, por ejemplo, necesita algunas dependencias, filtros adicionales para un tipo limitado de clientes o fuentes. Pero en la arquitectura actual, rara vez nos encontramos con esto.
Curiosamente, la introducción de análisis no requirió la instalación de un nuevo sistema de TI. Utilizamos el mismo software con el que los especialistas en marketing trabajaron anteriormente. Solo era necesario coordinar su uso e implementarlo en los negocios y el desarrollo. Por supuesto, no podíamos simplemente tomar lo que tiene el marketing, tuvimos que reconfigurar todo y dar acceso de marketing al nuevo entorno para que estuvieran con nosotros en el mismo campo de información.
En el futuro, planeamos comprar una versión mejorada del software de análisis web que pueda hacer frente a los volúmenes crecientes de sesiones procesadas.
También estamos integrando activamente análisis web y bases de datos internas de CRM y sistemas de contabilidad. Al combinar los datos, obtenemos una imagen completa del cliente en todas las secciones necesarias: por fuente, tipo de cliente, producto. Los servicios de BI que ayudan a visualizar datos pronto estarán disponibles para todos los departamentos.
¿Con qué terminamos? De hecho, hicimos que el análisis y la toma de decisiones formaran parte del proceso de producción, lo que dio un efecto visible.
Análisis: no pises un rastrillo
Y finalmente, quiero compartir consejos que lo ayudarán a evitar conos en el proceso de construcción de un dispositivo comercial.
- Si la analítica no se puede hacer rápidamente, entonces está haciendo la analítica incorrecta. Debe seguir un camino simple desde un producto y luego escalar.
- Debe tener un equipo o una persona que comprenda bien la arquitectura analítica futura. También es necesario decidir en la costa cómo escalará el análisis, lo integrará en otros sistemas y reutilizará los datos.
- No generar datos extra. Las estadísticas web son, además de información útil, también un gran basurero con datos redundantes y de baja calidad. Y esta basura interferirá con la toma de decisiones y la evaluación, si no hay objetivos claros.
- No hagas análisis para análisis. Al principio, los objetivos, la elección de un instrumento, y solo entonces, el análisis solo donde producirá un efecto.
Material preparado conjuntamente con Chebotar Olga (
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