Detrás de escena: cómo Quartz usa los datos para brindar un mejor servicio a los lectores y lograr que regresen
Cómo Quartz garantiza que los líderes empresariales obtengan sus noticias y análisis donde más los necesitan
Hace ocho años, Quartz nació en línea. Sus objetivos eran tres: mantener el pulso sobre la economía global en formatos novedosos, atender a una nueva generación de líderes empresariales y garantizar que esos líderes pudieran obtener sus noticias y análisis donde más los necesitaban: en su teléfono móvil. teléfonos.
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Al lanzarse como una idea 100 por ciento digital, no tuvo que desenredar los sistemas heredados ni injertar nuevas tecnologías en viejos modelos de negocio. Ser digitalmente nativo también significó que los datos (desde el primer ping del usuario en qz.com en 2012) pudieran usarse en tiempo real para garantizar esas metas se estaban cumpliendo.
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Sin embargo, después de seis años de sólido crecimiento en sus lectores, anunciantes y cobertura global, Quartz necesitaba evolucionar su tecnología, específicamente sus datos. base , para ser verdaderamente competitivo.
El catalizador para volverse más inteligente acerca de sus estadísticas llegó en 2018, cuando Uzabase, una empresa de consultoría, medios y datos con sede en Tokio, adquirió Quartz. El nuevo propietario de Quartz inició de inmediato un giro operativo, financiero y creativo. ¿El mandato? Replicar el éxito de su división NewsPicks USA, una aplicación Uzabase que funciona con un híbrido de publicidad e ingresos por membresía.
Impulsando una startup con velocidad y facilidad
esto cambio de estrategia Su objetivo era convertir a los lectores leales en suscriptores comprometidos y de pago y diversificar el flujo de ingresos de la empresa. En ese momento, los cuartzianos en toda la sala de redacción y la división de productos sabía cómo entregar información basada en datos sobre las ideas y las empresas que impulsan el mundo. Ahora necesitaban obtener y utilizar conocimientos más profundos a partir de las grandes cantidades de información que generó su propio negocio.
Un nuevo servicio de suscripción solo podría funcionar si los datos de los lectores pudieran recopilarse, analizarse y aprovecharse para la toma de decisiones en todos los equipos responsables. para el crecimiento de la línea de negocio: editorial, de producto y de marketing. Sin mencionar que estos datos tenían que estar disponibles en un formato rápido y fácil de usar. , y estandarizada .
Así que Quartz buscó que AWS fuera su ancla y su motor.
1. Marcos flexibles
Una de las primeras misiones de la organización después de la adquisición de Uzabase fue reinventar la aplicación NewsPicks USA de la empresa matriz como la nueva aplicación Quartz. Para el lanzamiento, el producto y el equipo de ingeniería reutilizarían la mayor cantidad posible del diseño y la funcionalidad de la aplicación heredada, pero El equipo de datos interno se topó con un problema casi inmediato: la información de los lectores estaba aislada, era masiva y estaba organizada de manera inconsistente.
“Los datos de los lectores extraídos del sitio web de Quartz y de la aplicación NewsPicks USA se encontraban en dos silos diferentes, y eso hizo que ciertos tipos de El análisis es imposible”, recuerda Chris Saunders, director de análisis de Quartz.
Además, cada uno de esos conjuntos de datos individuales era grande, dice Saunders, e incluía entre 20 y 22 millones de usuarios únicos de qz.com cada mes, con 250 300 millones de eventos de descuento para esos usuarios. Esto significaba que tenían una mina de oro que podía responder preguntas críticas para que la membresía estuviera en funcionamiento Si tan solo pudieran fusionarlo. Esos datos podrían revelar qué artículos leyeron esos usuarios, cuáles terminaron y hacia dónde navegaron. next en qz.com, y si estaban leyendo en sus teléfonos o en sus computadoras portátiles.
Tanto NewsPicks USA como qz.com contaban con el respaldo de AWS en ese momento; sin embargo, los dos productos se habían acercado a su infraestructura de datos de manera muy diferentes maneras y estaban en diferentes etapas de integración. Pero navegar esta fusión de datos en un plazo estricto fue posible porque ambas compañías tenían esas ya marcos sólidos en AWS. “La fusión significaba que no teníamos que construir nuestra propria infraestructura o el riesgo de perder todo ese valioso usuario datos en el proceso”, dijo Saunders.
En cuestión de meses, la fusión de datos se completó.
2. Almacenamiento seguro
El segundo paso fue almacenar estos datos combinados de una manera que fuera segura y operativa para las diferentes partes del negocio. Hasta 2018, teníamos varias categorías diferentes: datos de usuarios propios, gestión de facturación y suscripciones, y datos de interacción con sitios y aplicaciones. “Sin forma de verlo en conjunto”, dice Lexie Ernst, gerente de producto de Quartz. Esto resolvió las necesidades de datos a corto plazo. único ya sea para la sala de redacción o para el equipo de publicidad en lugar de que los datos se utilicen como un recurso valioso compartido en toda la empresa.
Ahora su tesoro está consolidado y protegido por un sistema AWS de tres partes: un lago de datos construido en el Servicio de almacenamiento simple de Amazon (amazon s3), Servicio de base de datos relacional de Amazon (Amazon RDS) para salvaguardar sus metadatos, que es información sobre los datos, y Amazon corrimiento al rojo, su almacén de datos para análisis.
Lo que esto se traduce en el día a día es que la empresa puede analizar información dimensional (direcciones de correo electrónico de los lectores, puestos de trabajo) además de métricas transaccionales. (vistas de página, clics) para obtener una vista macro de su base de fans.
Esta reestructuración es más visible en los experimentos recientes de Quartz en el muro de pago, una forma técnica de limitar la entrada de lectores al contenido para fomentar la suscripción. A pesar del sólido tráfico del sitio, los lectores que acudieron al muro de pago y fueron a comprar una membresía para seguir leyendo los artículos originales de Quartz no siempre completaron el proceso de registro y no había manera de descubrir por qué cambiaron de opinión o convencerlos de unirse al redil. En el verano de 2020, el equipo del producto Quartz rediseñó el proceso para recopilar primero la dirección de correo electrónico de un usuario antes de pasar a la pantalla de pago. .
Aquellos que se retiraron recibieron correos electrónicos dirigidos elaborados por el equipo de marketing, que tienen una alta tasa de conversión a membresías de pago.
Este pequeño ajuste ya ha tenido un gran impacto. “Pudimos aumentar nuestras listas de marketing en miles de clientes potenciales cada mes2 % de los cuales se convirtieron en miembros dentro de los 60 días de habernos dado su dirección de correo electrónico”, afirma Ernst.
3. Inteligencia automatizada
Las métricas se almacenan en Amazon S3 en un formato sin formato y no estructurado. “Por cada dato que capture y contenga, luego “Tenemos que moverla y transformarla para que la información sea realmente útil”, explica Saunders.
Para organizar y recuperar esta información, AWS Pegamento realiza servicios ETL (extracción, transformación, carga) en S3 o Redshift para elaborar un catálogo de metadatos. Luego, Redshift se conecta con Glue para acceder datos en sus consultas.
“Imagínese darle su pedido de almuerzo a un camarero que se lo da a la cocina: ‘Quiero una ensalada César con pollo a la parrilla, extra’ aderezo y nada de anchoas’. Usted especifica el estado final y Redshift devuelve la respuesta”, describe Saunders.
Redshift es un almacén de datos en la nube que ayuda al equipo a combinar fácilmente todos estos datos. Por ejemplo, es fácil obtener información de fuentes datos que consulta con más frecuencia, pero a menor escala”, dice Saunders. Por ejemplo, un editor podría necesitar seis meses de ver información. La característica Redshift Spectrum también permite un acceso rápido a “datos fríos” guardados en el lago de datos a una escala mucho mayor, como métricas de vistas de página desde 2012.
La combinación de Amazon S3, AWS Glue y Amazon Redshift permite realizar análisis transversales más profundos, como la superposición de datos de perfil de usuario en datos de historias. para comprender mejor hacia qué contenido gravitan los estudiantes universitarios y qué historias son lecturas obligadas por parte de los ejecutivos corporativos.
Además, las consultas de Redshift alimentan todos los paneles de inteligencia empresarial de Quartz, que se pueden configurar fácilmente para seguir ciertas métricas automáticamente. Por ejemplo, un panel visualiza los nuevos usuarios y de dónde provienen, ya sea un enlace de uno de los boletines populares de Quartz o a través de Google. buscar o dirigir al sitio desde un tweet de tendencia.
Combinados, estos paneles permiten a los equipos de marketing y de producto obtener una vista panorámica de los innumerables viajes de los usuarios hacia la conversión. también empoderar a la sala de redacción para que vea cómo sus artículos contribuyen colectivamente a la membresía, no solo las noticias que obligan a los usuarios a salir sus tarjetas de crédito.
En un momento, Quartz fue testigo de que sus historias relacionadas con su carrera tenían el poder de convertir a los visitantes ocasionales en nuevos miembros; los datos mostraron que los lectores quieren información que puedan poner en práctica inmediatamente. Por eso, ahora el equipo de membresía incluye con frecuencia un artículo de capacitación en gestión en sus paquetes de historias exclusivos llamados guías de campo. “Puedes retener a los usuarios con datos, no solo adquirirlos”, atestigua Ernst.
Los datos también revelaron el febrero Auge de VC La guía de campo fue la octava mejor hasta la fecha sobre la conversión de miembros pagos. Así que menos de dos meses después, Quartz publicó la otra cara de la misma idea: Por qué fracasan las empresas emergentes. Esa guía superó a su predecesor en 20 por centaje y ahora ocupa el nº6 en la lista de 2020 de conversores poderosos.
4. Integraciones sin esfuerzo
Quartz todavía utiliza proveedores externos, pero incluso aquí AWS desempeña un papel. Manguera de incendios de datos de Kinesis de Amazon se conecta a otro software para preparar y cargar flujos de datos en tiempo real en almacenes de datos y servicios de análisis. Estas integraciones incluyen SendGrid para correo electrónico datos cruciales para la sala de redacción, Stripe para la información de pago de los lectores utilizada por el equipo de marketing y GitHub, una herramienta de entorno de preparación crítica para Quartz ' ingenieros internos.
Con Kinesis, podemos crear una canalización para capturar los datos, reformatearlos un poco y entregarlos al equipo de análisis. ”, dice Saunders. Por ejemplo, los datos de SendGrid, como la tasa de apertura de correo electrónico y la tasa de clics, pasan por la API de Amazon (interfaz de programación de aplicaciones). ), luego se procesa a través del flujo de Kinesis. Luego, Kinesis coloca los datos en S3 y en Amazon Redshift”, dice. Antes Kinesis, el equipo de análisis tendría que iniciar sesión en SendGrid por separado para poder enviar datos.
Con este flujo, el equipo de Saunders puede ver los datos sin procesar para responder cualquier pregunta que los equipos internos quieran, en lugar de ver los datos en formato las restricciones de cómo el proveedor configura su base de datos de usuarios.
Reorganizar los datos y las personas que dependen de ellos
Al final, AWS es fundamental para que las startups digitales como Quartz ejecuten análisis de manera más eficiente y más amplia para respaldar tanto el resultado final como el y los empleados responsables de la.
“Tanto las empresas como las editoriales quieren servir a nuestros 22.000 y contando miembros“Y ambos necesitan datos para hacerlo bien”, dice Frick.
Desde octubre de 2019, esta iniciativa basada en datos y en la que todos participan ha duplicado la comunidad de miembros de Quartz y ha hecho que la organización sea mucho más. conocedores sobre la composición de su audiencia. Por ejemplo, más de un tercio de los miembros de Quartz están en la alta dirección, y más de la mitad están con sede fuera de EE.UU.
Es más, los flujos continuos de datos ayudan a los periodistas a comprender mejor el valor de sus informes. Es esta capacidad de respuesta a las preferencias de los lectores lo que los hace seguir viniendo. Vuelve para más, según una encuesta de miembros de 2020. En ella, los lectores de Quartz citaron la calidad del contenido como la razón número uno. por su lealtad.
Pero, igualmente importante, AWS ha afectado la forma en que Quartz organizó no solo los datos sino también a sí mismo.
Antes de AWS, la analítica simplemente satisfacía las necesidades del lado publicitario. “Con la función de analítica trasladada bajo el paraguas de productos de la empresa y el Cuando los servicios de datos se trasladan a AWS, podemos diseñar el sistema de análisis exacto con una utilidad más amplia utilizando los componentes básicos de AWS”, afirma Saunders. Con solo un equipo de dos personas, pueden controlar más acciones de los lectores en más puntos de contacto de los lectores incluso a medida que avanza el tiempo de respuesta. en el análisis baja.
De hecho, cualquier empleado de Quartz puede enviar preguntas a un canal de análisis en Slack, al que se envían docenas de solicitudes cada semana. ¿De qué temas dependen los lectores? ¿Cómo descubrieron por primera vez Quartz? ¿Cuál es su formato preferido para interactuar con Quartz: correo electrónico, aplicaciones, anuncios, ¿páginas de comercio electrónico, eventos virtuales?
“Tener una relación de colaboración entre los analistas y diferentes equipos y tener datos democratizados y utilizables nos permite innovar con aún más ambición”.