挑战： Matter 没有一个明确的流程来让团队成员获取公司数据。访问数据是一项复杂的任务，通常涉及一些数据库连接故障排除。一旦 Matter 确定并优先考虑了他们的“北极星”指标，他们就开始寻找一款 BI 工具。
解决方案：Matter 的一位团队成员之前使用过 Metabase，并推荐了它。安装非常简单，他们能够立即开始构建他们的第一份报告。
成果：Matter 整个团队都采用了 Metabase。他们利用 Metabase 进行的探索帮助他们发现了 bug，调整了获客预算，并跟踪了重要的指标。除此之外，Matter 成功节省了 30% 的增长预算，并将其重新分配以获得更有效的回报。
"通过 Metabase，我们发现周末的用户获取效果不佳。这使我们能够将 30% 的增长预算更有效地投入到更高效的时间段。"
Sam Lepak
Matter 增长负责人
Matter 通过表扬 (Kudos)、奖励和建设性反馈（所有这些都在他们免费的 Slack 应用中）帮助团队创建以反馈为中心的文化。Matter 被评为 Product Hunt 年度社会影响力产品。
在使用 Metabase 之前，Matter 没有一个流程来简化团队成员对产品数据的访问。他们对自己的数据有很多未解决的问题，而且很难访问。通常需要进行一些故障排除才能访问数据库，而且编写查询以用数据回答问题也不容易。
随着对获客和“北极星”指标的日益重视，Matter 意识到他们需要一个 BI 解决方案。
在 Metabase 之前，一些团队成员曾使用过 Google Data Studio、Tableau 和 Looker。然而，由于多种因素（定价、设置时间、集成、学习曲线短），他们最终决定选择 Metabase。
Matter 团队正在 AWS 上使用自托管的 Metabase 版本，并带有其 Postgres 服务器的只读副本。当 Matter 的 CTO 看到它是一个 Java 应用程序时，他原本以为安装过程会非常繁琐，但令他惊喜的是，安装和配置竟如此简单。
Matter 团队对产品使用数据很感兴趣，尤其是在用户获取、留存、参与度、变现和推荐方面。他们将数据存储在 AWS RDS Postgres 中，并通过使用 AWS SQS 和 Serverless 的 NodeJS lambda 的管道，将一些应用程序级事件多路复用到第三方服务。
整个 Matter 团队都使用 Metabase，每个人都可以访问他们的“北极星”指标报告。在构建了他们的第一个仪表盘之后，他们开始深入挖掘数据。在 Metabase 的帮助下，他们获得了更清晰的认识，并能够识别出一些以前隐藏的趋势。
公司范围的仪表盘通常由工程团队准备。然而，每个团队（增长、产品、工程等）都可以编写报告来回答自己的问题。例如，增长团队将查看日环比结果以发现获客表现的波动，产品团队将分析留存和参与度提升的机会，或者设计团队可以查看常见的用户流程，如新用户引导完成率。
通过提高对数据的认识，Matter 激励了更多团队成员深入挖掘数据，发现更多增长和改进的机会。这还为公司带来了很多兴奋感，并普遍提振了士气。
他们每周都会举行一次计划会议，讨论他们的增长并监控各项指标。到目前为止，Metabase 帮助 Matter 发现了 bug，根据高价值时期调整了获客预算，并使其能够轻松地与利益相关者分享关键指标。
Matter 增长负责人 Sam Lepak 说
“集成 Metabase 的最佳时机是昨天。次佳时机是现在。数据对大多数团队来说可能是一个黑箱，所以最好是直接解决这个问题，了解你的‘北极星’指标，这样你就能保持诚信，并问自己，‘这是否带来了显著变化？’。深入挖掘数据并不总是容易的，然而，它是任何企业成功的关键组成部分。”
Sam 还建议确定你的“北极星”指标并创建公司范围的仪表盘，以便每个人都清晰可见并知道在哪里查看它们。除了使团队保持一致外，这也是激发好奇心的一种方式；它会鼓励团队开始更多地自行探索数据。
