เมื่อเราคิดเกี่ยวกับปฏิสัมพันธ์ประจำวันของเรากับเทคโนโลยี คำว่า “การค้นหา” จะกลายเป็นคำพ้องความหมายกับ “การเล่นอินเทอร์เน็ต” การค้นหาได้กลายเป็นเรื่องปกติในโลกอินเทอร์เน็ต—เกือบทุกการกระทำที่ “เชื่อมต่อ” ที่เราทำได้เริ่มต้นด้วยการค้นหาบางประเภท นี่หมายถึงสองสิ่ง: สิ่งแรกคือ ในฐานะผู้ใช้เทคโนโลยี เราเริ่มคาดหวังประสบการณ์การค้นหาที่ไร้รอยต่อ และสิ่งที่สองคือ บริษัทที่ให้โอกาสในการค้นหานี้มีข้อมูลมากมายเกี่ยวกับวิธีที่เราทำการค้นหา

ที่ Guru เราพิจารณาข้อมูลนี้ตลอดเวลาเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพการค้นหาของเรา—และบ่อยครั้งสิ่งที่เราค้นพบทำให้เราประหลาดใจ และถึงแม้ว่าเราจะเชื่อโดยรวมว่าการ ค้นหาที่ดีที่สุดคือต้องไม่มีการค้นหา เลย แต่เรารู้ว่าการเพิ่มประสิทธิภาพการค้นหาจะช่วยให้ลูกค้าของเราหาความรู้ที่พวกเขาต้องการได้

การค้นหาคำตอบ

ในการอัปเดตล่าสุดของเราเพื่อต้องการปรับปรุงประสิทธิภาพการค้นหา เราได้คิดถึงหลายวิธีในการจัดหมวดหมู่การค้นหาที่ประสบความสำเร็จหรือไม่ประสบความสำเร็จ มันคือระยะเวลาที่อยู่ในเซสชัน, การดูการ์ด, คลิกทั้งหมด, หรือจำนวนการค้นหา? มีหลายวิธีที่เราสามารถจำแนกการค้นหาเป็น “ดี” หรือ “ไม่ดี” แต่ท้ายที่สุดเราตัดสินใจที่จะประเมินการกระทำที่เกิดขึ้นหลังจากผู้ใช้พิมพ์ลงในแถบด้านบนที่คุ้นเคยและคลิกเข้ามา

เข้ามาที่ทีมข้อมูลของเราที่จะเปิดเผยความอยากรู้ของเรา หลังจากทำงานร่วมกับพวกเขาเพื่อกำหนดวิธีที่ดีที่สุดในการประเมินข้อมูลของผู้ใช้เรา พวกเขาได้สร้างแผนภูมิซันเบิร์สต์ของการกระทำทั้งหมดที่ผู้ใช้ทำหลังจากค้นหาครั้งแรกของพวกเขา หลังจากใช้เวลาประมาณ 5 นาทีชมผลงานที่น่าประทับใจของพวกเขาและทำความเข้าใจเกี่ยวกับการแสดงผลข้อมูลที่อยู่ข้างหน้าเรา เราพร้อมที่จะดำน้ำและเริ่มประเมินเส้นทางที่เราชอบ, เส้นทางที่เราไม่ชอบ และเส้นทางที่เราจำเป็นต้องตรวจสอบเพิ่มเติมเพื่อให้มีความคิดเห็นที่ชัดเจน

ทำไมต้องใช้วิธีการขับเคลื่อนด้วยข้อมูลในการแก้ปัญหา?

การใช้วิธีการขับเคลื่อนด้วยข้อมูลในการแก้ปัญหาใหญ่ให้โอกาสพิเศษในการเลือกจุดเจ็บปวดที่เฉพาะเจาะจง พยายามแก้ไข และวัดผลลัพธ์จากความพยายามของคุณได้อย่างเหมาะสม ยกตัวอย่าง หากทีมของเราเพียงออกไป “ทำให้การค้นหาดีขึ้น” จะมีจำนวนกิจกรรมที่เป็นไปได้มากมายที่เราสามารถทำได้ เราสามารถพยายามเพิ่มความเร็วในการแสดงผลผลลัพธ์ ตรวจสอบการปรับแต่งอัลกอริธึมของเรา หรือมองหาการแนะนำผลลัพธ์ให้กับลูกค้าในรูปแบบใหม่ และกิจกรรมทั้งหมดเหล่านี้จะเป็นความพยายามที่คุ้มค่าและอาจปรับปรุงการค้นหาได้ในบางทาง—แต่การใช้วิธีการขับเคลื่อนด้วยข้อมูลที่มุ่งหวังเพื่อเปลี่ยนแปลงผลลัพธ์เฉพาะที่ชัดเจนจะชนะทุกครั้ง ทำไม? เราใช้วิธีทั้งสองอย่างจำลองดูได้

สมมติว่าเราจะลองวิธีการแบบกว้างๆ โดยตั้งใจจะลองทุกอย่างที่เราเคยคิดไว้พร้อมกันในการปรับปรุงการค้นหา เราจะมีวิศวกรจำนวนมาก นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ และเพื่อนร่วมงานคนอื่นๆ ที่มุ่งเน้นไปที่งานเฉพาะ โดยทำงานไปสู่การปรับปรุงเฉพาะอย่างที่พวกเขารับผิดชอบทั้งหมดหรือบางส่วน พวกเขาจะทำโครงการเหล่านี้ในอัตราที่พลิกผันอย่างมากตามความซับซ้อน และจากนั้นก็ย้ายไปยังสิ่งอื่นๆ มันดูง่ายพอสมควร แต่เมื่อถึงเวลาที่ทีมของเราจะสะท้อนถึงงานต้นฉบับที่มือ—การปรับปรุงการค้นหา–มันจะยากมากที่จะประเมินความสำเร็จของเรา เพราะแม้ว่าทุกเมตริกที่เรากำลังใช้เพื่อวัดความสำเร็จจะเคลื่อนไปในทิศทางที่ถูกต้อง เราจะรู้ได้อย่างไรว่าผลลัพธ์ใดที่ทำให้เกิดการปรับปรุง? หรือหากเมตริกของเราขยับในทิศทางที่ผิด เราจะรู้ได้อย่างไรว่าควรจะถอยออกจากโครงการตัวไหน?

ทำไมต้องเลือกการมุ่งเน้นแคบในการพัฒนา?

โดยการใช้แนวทางที่มุ่งเน้นมากขึ้นการแก้ปัญหาแบบหนึ่งทีละขั้นตอน เราสามารถป้องกันปัญหาเหล่านี้ได้ดีขึ้น ยกตัวอย่าง เมื่อพูดถึงการค้นหา การใช้วิธีการที่มุ่งเน้นมากขึ้นหมายความว่าแทนที่จะเริ่มตั้งแต่ “ทำให้การค้นหาดีขึ้น” เราจะตั้งใจปรับปรุงเส้นทางเฉพาะที่ไม่พึงประสงค์ในแผนภูมิซันเบิร์สต์ของเรา เราสามารถเลือกดูผู้ใช้ที่ทำการค้นหาอีกครั้งทันทีหลังจากการค้นหาครั้งแรกโดยไม่เคยดูการ์ดเลย จากที่นั่นเราสามารถพิจารณาทุกเหตุผลที่อาจเกิดขึ้น—การ์ดที่ต้องการไม่ปรากฏในผลการค้นหาหรือไม่? หรือติดอยู่ต่ำเกินไปในหน้า? หรือผู้ใช้รู้ว่าพวกเขากำลังค้นหาคำหลักที่ผิดและตัดสินใจที่จะลองใหม่? จากที่นั่นเราสามารถพิจารณาหลายเส้นทางในการแก้ไขรูปแบบนี้ และออกแบบงานถัดไปของเราให้สอดคล้องกัน การวางแผนประเภทนี้ที่จะมุ่งเน้นที่ปัญหาช่วยให้ทีมทั้งหมดของเรามุ่งมั่นในการแก้ไขปัญหาย่อยอย่างรวดเร็วเป็นทีมและช่วยให้เราประเมินว่าการส่งผลของเราสำเร็จอย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพหรือไม่

เนื่องจากการค้นหาเป็นองค์ประกอบสำคัญของเครื่องมือติดตามความรู้ใดๆ เช่น Guru เรารู้ว่ามันจะเป็นจุดสนใจหลักสำหรับเราเสมอ การใช้วิธีการขับเคลื่อนด้วยข้อมูลช่วยให้เรามั่นใจว่าเราคิดอย่างรอบคอบและตั้งใจในวิธีที่เราจะแก้ปัญหาแต่ละชิ้นในปริศนา