La philosophie DevOps, lorsque le développement se connecte à la maintenance logicielle, ne surprendra personne. Une nouvelle tendance se renforce - DevOps 2.0 ou BizDevOps. Dans ce document, trois composants fusionnent en un seul ensemble: les affaires, le développement et le support. Et comme dans les pratiques d'ingénierie DevOps'e forment la base de la connexion entre le développement et le support, donc dans l'environnement des affaires, l'analyste joue le rôle de la «colle» qui combine le développement avec les affaires.
Je veux admettre tout de suite: que nous avons un vrai bizdevops, nous avons appris seulement maintenant en lisant des livres intelligents. Il s'est en quelque sorte développé grâce à l'initiative des collaborateurs et une passion infatigable pour l'amélioration. Désormais, l'analyse fait partie du processus de développement de la production, réduisant considérablement les boucles de rétroaction et fournissant régulièrement des informations. Je vais vous expliquer en détail comment tout est arrangé avec nous.
Inconvénients des DevOps classiques
Lorsque de nouveaux produits clients sont conçus, une entreprise crée un modèle idéal de comportement client et attend une bonne conversion, sur la base de laquelle elle construit ses objectifs commerciaux et ses résultats. L'équipe de développement, pour sa part, s'engage à créer un code de très bonne qualité. Le support espère cependant une automatisation complète des processus, pour la facilité et la commodité de la maintenance d'un nouveau produit.
La réalité évolue le plus souvent de manière à ce que les clients obtiennent un processus assez compliqué, les affaires reposent sur une faible conversion, les équipes de développement émettent point par point et le support se noie dans le flux des demandes des clients. Est-ce familier?
La racine du mal réside ici dans une boucle de rétroaction longue et de mauvaise qualité intégrée au processus. Lors de la collecte des exigences et de la réception des commentaires lors des sprints, les entreprises et les développeurs communiquent avec un nombre limité de clients, ce qui affecte considérablement le sort du produit. Souvent, ce qui est important pour l'un n'est pas du tout caractéristique de l'ensemble du public cible.
Comprendre si le produit évolue dans la bonne direction s'accompagne de rapports financiers et de résultats de recherche marketing des mois après son lancement. Et elles, en raison de l'échantillonnage limité, ne permettent pas de tester des hypothèses sur un grand volume de clients. En général, cela s'avère long, inexact et inefficace.
Instrument trophée
Nous avons trouvé un bon moyen de nous en sortir. Un outil qui aidait uniquement les spécialistes du marketing, nous sommes tombés entre les mains des entreprises et des développeurs. Nous avons commencé à utiliser activement l'analyse Web afin de regarder le processus en temps réel, ici et maintenant, pour comprendre ce qui se passe. Sur cette base, planifiez le produit lui-même, son déploiement auprès d'un grand nombre de clients.
Si vous prévoyez une sorte d'amélioration du produit, vous pouvez immédiatement voir à quelles mesures il est associé et comment ces mesures affectent les ventes et les caractéristiques de l'entreprise. Vous pouvez donc immédiatement éliminer les hypothèses avec un faible effet. Ou, par exemple, déployez une nouvelle fonctionnalité pour un nombre statistiquement significatif d'utilisateurs et suivez les métriques en temps réel, pour comprendre si tout fonctionne comme prévu. N'attendez pas les commentaires sous forme d'appels ou de rapports, mais surveillez immédiatement et ajustez rapidement le processus de création du produit vous-même. Nous pouvons déployer une nouvelle fonctionnalité, en trois jours déjà collecter des données statistiquement correctes, apporter des modifications en trois jours de plus - et maintenant en une semaine, un excellent nouveau produit est prêt.
Vous pouvez suivre l'intégralité de l'entonnoir, tous les clients qui sont entrés en contact avec un nouveau produit, trouver les points auxquels l'entonnoir s'est fortement rétréci et en comprendre les raisons. Les développeurs et les entreprises regardent maintenant cela, cela fait partie du travail quotidien. Ils voient le même parcours client et, ensemble, ils peuvent générer des idées et des hypothèses d'amélioration.
Une telle intégration des activités et du développement avec l'analyse permet de créer des produits en continu, d'optimiser en permanence, de rechercher et de voir les goulots d'étranglement, tout le processus.
Tout est question de complexité
Lorsque nous créons un nouveau produit, nous ne partons pas de zéro, mais nous l'intégrons dans les subtilités de services déjà existantes. En essayant un nouveau produit, le client contacte le plus souvent plusieurs services. Il peut communiquer avec les employés du centre de contact, avec les responsables du bureau, peut contacter le support, dans les chats en ligne. En utilisant des métriques, nous pouvons voir, par exemple, quelle est la charge sur le centre de contact, comment gérer au mieux les demandes entrantes. Nous pouvons comprendre combien de personnes se rendent au bureau et suggérer des conseils supplémentaires au client.
Avec les systèmes d'information, tout est exactement pareil. Notre banque existe depuis plus de 20 ans, pendant cette période une large couche de systèmes hétérogènes a été créée et fonctionne toujours. L'interaction entre les systèmes backend est parfois imprévisible. Par exemple, dans un ancien système pour un certain domaine, il y a des restrictions sur le nombre de caractères, et parfois cela bloque un nouveau service. Le suivi d'un bogue par des méthodes standard est assez difficile, mais l'utilisation de l'analyse Web est élémentaire.
Nous sommes arrivés au point où nous avons commencé à prendre et à analyser les textes des erreurs qui sont montrés au client de tous les systèmes impliqués. Il s'est avéré que beaucoup d'entre eux étaient dépassés, et nous ne pouvions même pas imaginer qu'ils étaient en quelque sorte impliqués dans notre processus.
Travailler avec l'analytique
Nous avons des équipes d'analyse Web et de développement SCRUM dans la même pièce. Ils interagissent constamment les uns avec les autres. Lorsque cela est nécessaire, des experts vous aident à configurer des métriques ou à télécharger des données, mais fondamentalement, les membres de l'équipe eux-mêmes travaillent avec le service d'analyse, il n'y a rien de compliqué.
De l'aide est nécessaire si, par exemple, vous avez besoin de certaines dépendances, de filtres supplémentaires pour un type limité de clients ou de sources. Mais dans l'architecture actuelle, nous rencontrons rarement cela.
Fait intéressant, l'introduction de l'analytique n'a pas nécessité l'installation d'un nouveau système informatique. Nous utilisons le même logiciel avec lequel les spécialistes du marketing travaillaient auparavant. Il suffisait de coordonner son utilisation et de la mettre en œuvre dans les affaires et le développement. Bien sûr, nous ne pouvions pas simplement prendre ce que le marketing avait, nous devions tout reconfigurer et donner au marketing l'accès au nouvel environnement afin qu'ils soient avec nous dans le même domaine de l'information.
À l'avenir, nous prévoyons d'acheter une version améliorée du logiciel d'analyse Web qui fera face à l'augmentation des volumes de sessions traitées.
Nous intégrons également activement l'analyse Web et les bases de données internes des systèmes CRM et comptables. En combinant les données, nous obtenons une image complète du client dans toutes les sections nécessaires: par source, type de client, produit. Les services de BI qui aident à visualiser les données seront bientôt disponibles pour tous les départements.
Qu'avons-nous fini avec? En fait, nous avons fait de l'analyse et de la prise de décision une partie du processus de production, ce qui a donné un effet visible.
Analytics: ne marchez pas sur un râteau
Et enfin, je veux partager des conseils qui vous aideront à éviter les cônes dans le processus de construction d'un modèle commercial.
- Si l'analyse ne peut pas être effectuée rapidement, vous faites une mauvaise analyse. Vous devez suivre un chemin simple à partir d'un produit, puis évoluer.
- Vous devez avoir une équipe ou une personne qui comprend bien la future architecture d'analyse. Il est également nécessaire de décider sur le rivage de la manière dont vous allez dimensionner l'analyse, l'intégrer dans d'autres systèmes, réutiliser les données.
- Ne générez pas de données supplémentaires. Les statistiques Web sont, en plus des informations utiles, un énorme dépotoir avec des données redondantes et de mauvaise qualité. Et ces ordures interfèrent avec la prise de décision et l'évaluation, s'il n'y a pas d'objectifs clairs.
- Ne faites pas d'analyse pour l'analyse. Au début, les objectifs, le choix d'un instrument, et ensuite seulement - l'analyse uniquement là où elle produira un effet.
Matériel préparé conjointement avec Chebotar Olga (
olga_cebotari ).