Connexion et compatibilité : Comment OkCupid utilise l’analyse pour aider les gens à trouver l’amour

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Posted on octobre 19, 2021

Les rencontres en ligne ont toujours été un moyen scientifique, efficace, et axé sur les données de connecter des personnes qui partagent des objectifs et des intérêts communs.

Aujourd’hui, environ un tiers des Américains ont utilisé une application ou un site de rencontre et 12 % ont eu une relation sérieuse ou se sont mariés avec une personne rencontrée par le biais de rencontres en ligne, d’après un rapport récent de Pew Research. Rencontrer la bonne personne peut sembler magique, mais si vous utilisez une application ou un site Web de rencontre, il s’agit d’un processus calculé. Les rencontres en ligne ont toujours été un moyen scientifique, efficace, et axé sur les données de connecter des personnes qui partagent des objectifs et des intérêts communs.

De nombreuses applications de rencontre en ligne ont vu le jour au fil des ans, qui s’adressent à pratiquement tous les intérêts, communautés et affiliations. OkCupid est là depuis le début et, aujourd’hui, son utilisation des outils de veille stratégique et d’analyse de produit est à l’origine de la réussite de la plateforme.

Guidée par les données, animée par le cœur

Les données sont essentielles à la mission, chez OkCupid. Grâce à notre obsession des données, OkCupid crée plus de 4 millions de connexions chaque semaine, plus de 200 millions par an, 5 millions de mises en contact par jour et est mentionnée dans la rubrique Mariage du New York Times plus que toute autre application de rencontre.

Je travaille chez OkCupid depuis trois ans et je dirige notre équipe de science des données, qui gère l’analyse de la plateforme. Il est passionnant de voir des relations humaines enrichissantes se développer, mais il est rare d’ouvrir une application de rencontre et de trouver immédiatement l’amour. Les utilisateurs doivent rester pendant un certain temps pour que l’application puisse apprendre ce qu’ils aiment, ce qu’ils n’aiment pas, les choses rédhibitoires, et trouver d’autres informations pouvant aider à identifier une personne compatible.

Un des différenciateurs clés d’OkCupid est que cette application utilise des questions pour établir un score de correspondance qui détermine la compatibilité d’une personne avec une autre. Plus nous posons de questions, plus nous recevons d’informations et plus nous pouvons connecter les utilisateurs à d’autres. Mais pour ce faire, nous devons comprendre les montagnes des données que nous obtenons.

Créer la pile de données parfaite

L’objectif de l’équipe d’analyse de données est de comprendre comment fonctionne la plateforme OkCupid et ce que nous pouvons faire pour l’améliorer. Notre travail s’étend de la veille stratégique traditionnelle au développement et à l’optimisation d’algorithmes, en portant une attention particulière sur l’expérience utilisateur (UX) et l’optimisation des produits.

Chez OkCupid, notre pile de données client est constituée de mParticle, Looker, et de la plateforme de Product Intelligence Amplitude. mParticle collecte et stocke les données relatives aux événements de nos clients, que nous envoyons à Looker pour créer des rapports commerciaux d’ordre général, et à Amplitude pour obtenir une analyse plus approfondie du comportement des utilisateurs et de notre expérience client.

Lorsque mon équipe a commencé à utiliser Amplitude, nous pensions que cette plateforme concernait principalement le suivi des événements et la segmentation. Nous avons finalement appris que nous pouvions l’utiliser pour mesurer l’engagement, identifier les cohortes d’utilisateurs, analyser différents parcours des utilisateurs et trouver des indicateurs en amont pour la conversion et la rétention. Amplitude est explicitement conçue pour ce type d’analyse, ce qui signifie que nous pouvions obtenir des informations utiles beaucoup plus rapidement.

Veille stratégique et Amplitude : meilleurs ensemble

La création du produit le plus attrayant et le plus agréable possible exige de nombreux tests A/B et analyses de données pour déterminer les aspects de nos produits qu’aiment les clients et trouver des opportunités pour accroître leur engagement. Qu’il s’agisse d’un utilisateur animé par une forte intention de trouver une relation à long terme ou d’un utilisateur occasionnel qui cherche plutôt une aventure, nous devons comprendre qui sont ces différents utilisateurs, leurs différentes façons de s’engager sur la plateforme et les comportements et motivations qui les incitent à rester sur la plateforme ou à la laisser tomber avec le temps.

Les outils de veille stratégique traditionnels, comme Looker, Tableau ou Power BI, peuvent effectuer cette analyse, mais ils exigent de prendre le temps de créer des modèles de données pour répondre aux questions sur les produits. Ils possèdent également des limitations concernant la profondeur des informations qui peuvent être tirées à partir des données que nous possédons.

Avec Amplitude, nous pouvons organiser les données non structurées et commencer à comprendre nos différents utilisateurs et leurs parcours sur notre produit. Ensuite, nous pouvons créer des rapports plus structurés, identifier les expériences produit que les clients trouvent les plus utiles et en créer plus dans OkCupid.

Par exemple, Amplitude nous permet d’identifier et de comprendre les différents comportements qui indiquent que les utilisateurs vont passer beaucoup de temps dans l’application. Et pour les utilisateurs qui se connectent et qui quittent ensuite rapidement l’application, Amplitude nous fournit des parcours utilisateur que nous pouvons analyser pour savoir ce qui se passe le plus souvent avant qu’un utilisateur termine sa session. En conséquence, nous pouvons déterminer quels aspects d’OkCupid nous devons changer, ou supprimer complètement.

Un outil de veille stratégique traditionnel comme Looker peut accéder à toutes les informations de notre entrepôt de données et utiliser très facilement des agrégations et des tableaux croisés dynamiques. Mais Amplitude brille particulièrement lors du traitement d’événements chronologiques et de tout ce qui n’est pas bien structuré.

Pour vous donner un exemple concret, il est facile d’utiliser un outil de veille stratégique pour répondre à la question « Combien de »likes » un utilisateur a-t-il fait au fil du temps ? ». Amplitude apporte une valeur supplémentaire dans la compréhension de ce qui les a conduit à donner ces « likes » dans leurs parcours. Sont-ils arrivés par le biais d’une notification ou en naviguant dans différentes parties de l’application ? Où sont-ils allés à partir de là et quel était leur schéma d’engagement typique avec différentes fonctionnalités ? En conséquence, au lieu de savoir simplement qu’un utilisateur a aimé 20 personnes aujourd’hui, nous pouvons commencer à créer un scénario à propos de l’expérience et des préférences de cet utilisateur. Il a pu aimer 20 personnes aujourd’hui et passé beaucoup de temps à envoyer des messages à chacune d’elles, ce qui est différent d’une personne qui a aimé 20 personnes aujourd’hui, mais l’a fait rapidement.

Les nuances entre les expériences de nos clients sont difficiles à cerner quand nous faisons des agrégats. Looker est construit sur des systèmes de stockage de données existants, et pour répondre à une question comme ci-dessus, il vous faudrait créer un rapport personnalisé, réunir plusieurs ensembles de données ou même écrire en SQL. Avec Amplitude, les différences sont faciles à constater quand nous regardons le parcours de l’utilisateur.

Un meilleur travail d’équipe et des lancements plus rapides

Les principaux utilisateurs d’Amplitude sont mon équipe de science des données et nos équipes de produits. Ces deux groupes posent des questions sur le parcours et l’engagement des utilisateurs, mais ils cherchent également des réponses à des types de questions différents. Par exemple, nous avons une équipe dédiée à notre flux d’inscription et elle se soucie des points de décrochage des nouveaux utilisateurs. Une autre équipe se concentre davantage sur la rétention à long terme, et elle accorde donc plus d’attention aux comportements persistants, ceux qui motivent les utilisateurs à revenir sur le site et à créer une meilleure chance de réussite amoureuse.

Amplitude nous permet de créer et d’enregistrer tous nos graphiques et tableaux de bord puis de les répandre dans toute l’organisation. Cela signifie que nous n’avons pas à dupliquer nos efforts : les équipes se communiquent régulièrement les résultats et prennent des décisions en s’appuyant sur le même ensemble de données. Bien que nous utilisions une approche en libre-service de nos données, il s’agit véritablement d’un processus collaboratif qui nous permet de gagner du temps et de prendre des décisions plus éclairées.

Amplitude nous permet d’examiner les données structurées sans consacrer plus de temps en développement pour élaborer de nouvelles vues. Chaque fois que nous lançons une nouvelle fonctionnalité, nous élaborons simplement un événement pour elle dans mParticle, puis nous l’envoyons à Amplitude avec les propriétés appropriées concernant les utilisateurs et les événements. Traditionnellement, l’assurance d’un suivi précis des données sur la plateforme aurait exigé qu’un analyste écrive manuellement des requêtes en Python ou SQL. Avec Amplitude, nous n’avons pas besoin de faire appel à un analyste. Nous pouvons voir les nouveaux événements se charger en temps réel et vérifier immédiatement leur qualité dans des tableaux Amplitude.

L’impact final de cette puissante combinaison de travail d’équipe et de fonctionnalités est que nous pouvons immédiatement comprendre si un pari sur un produit fonctionne ou non, et en faire des itérations beaucoup plus rapidement qu’auparavant.

Une direction précise dans les périodes de changement

Cette année, le confinement généralisé a modifié les normes de rencontre. Plutôt que de nous lamenter sur la perte des protocoles de rencontre traditionnels, nous avons dû répondre à une nouvelle question : comment les gens modifient-ils leurs habitudes d’utilisation sur notre plateforme pour s’adapter au monde de la rencontre à l’ère de la COVID-19 ?

Pour commencer, nous avons constaté que les utilisateurs passent beaucoup plus de temps à approfondir leurs conversations. Les gens ne peuvent pas se rencontrer en personne aussi facilement qu’auparavant et ils doivent passer plus de temps à apprendre à connaître quelqu’un dans l’appli elle-même. En utilisant notre puissante combinaison de veille stratégique et de Product Intelligence, nous pouvons accéder rapidement à des données concrètes sur ces nouveaux schémas. En créant encore plus de possibilités pour les utilisateurs d’établir des connexions virtuelles plus approfondies, nous pouvons combler certains des manques que l’éloignement physique a créés pour de nombreuses personnes.

Trouver l’amour grâce à l’analyse des données ne semble pas très romantique, mais nous savons que ça marche. La mission d’OkCupid a toujours été d’apporter de l’amour dans le monde et, avec les bonnes données appliquées de la bonne manière, nous aidons les gens à le faire.

Pour commencer, nous avons constaté que les utilisateurs passent beaucoup plus de temps à approfondir leurs conversations. Les gens ne peuvent pas se rencontrer en personne aussi facilement qu’auparavant et ils doivent passer plus de temps à apprendre à connaître quelqu’un dans l’appli elle-même. En utilisant notre puissante combinaison de veille stratégique et de Product Intelligence, nous pouvons accéder rapidement à des données concrètes sur ces nouveaux schémas. En créant encore plus de possibilités pour les utilisateurs d’établir des connexions virtuelles plus approfondies, nous pouvons combler certains des manques que l’éloignement physique a créés pour de nombreuses personnes.

Trouver l’amour grâce à l’analyse des données ne semble pas très romantique, mais nous savons que ça marche. La mission d’OkCupid a toujours été d’apporter de l’amour dans le monde et, avec les bonnes données appliquées de la bonne manière, nous aidons les gens à le faire.

Nick Aldershof

Nick Aldershof leads the analytics team for OkCupid. Throughout his career he's been focused on optimizing products with strong network effects in order to build healthy ecosystems and markets. He's passionate about using data science and analytics to optimize business operations and drive growth with novel insights and improvements in business strategy.

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