Matter 通过 Metabase 进行数据驱动决策，节省了 30% 的增长预算。

挑战： Matter 没有明确的流程来向团队成员提供公司数据。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 BI 工具。

解决方案： Matter 的一名曾使用过 Metabase 的团队成员推荐了它。安装很容易，他们能够立即开始构建他们的第一个报告。

结果： 整个 Matter 团队都采用了 Metabase。他们对 Metabase 的探索帮助他们发现错误、调整获取预算并跟踪重要指标。除了其他见解，Matter 能够节省 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，我们能够识别出周末的用户获取效果不佳。这使我们能够更有效地将 30% 的增长预算用于更有效的时间段。"

萨姆·莱帕克
Matter 增长主管

Matter 通过 Kudos、奖励和建设性反馈，帮助团队创建以反馈为中心的文化，所有这些都在他们免费的 Slack 应用程序中。Matter 被评为 Product Hunt 年度社会影响力产品。

为什么选择 Metabase？

在使用 Metabase 之前，Matter 没有一个精简的流程来让团队成员访问产品数据。他们对数据有很多未解决的问题，而且很难访问。访问数据库通常需要进行一些故障排除，而且编写查询以用数据回答问题也并非易事。

随着对用户获取和北极星指标的日益关注，Matter 知道他们需要一个 BI 解决方案。

在使用 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（价格、设置时间、集成、学习曲线短），他们最终决定选择 Metabase。

Matter 团队在 AWS 上使用自托管的 Metabase 版本，并使用其 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，他正准备进行一个非常繁琐的安装过程，但他惊喜地发现安装和配置是如此简单。

数据

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、货币化和推荐方面。他们将数据存储在 AWS RDS Postgres 中，并通过使用 AWS SQS 和 NodeJS lambda 与 Serverless 的管道将一些应用程序级事件多路传输到第三方服务。

Matter 如何使用 Metabase

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。在构建了第一个仪表板后，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。

公司范围的仪表板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，增长团队会查看每日结果以发现获取绩效的波动，产品团队会分析留存和参与度改进的机会，或者设计团队可以查看常见的用户流程，例如新用户入职完成率。

结果

通过提高对数据的认识，Matter 激励了更多的团队成员深入挖掘数据，发现更多的增长和改进机会。这也为公司带来了很多兴奋，并普遍提升了士气。

他们每周都会举行一次规划会议，讨论他们的增长并监控他们的指标。到目前为止，Metabase 帮助 Matter 发现了错误，根据高价值时期调整了他们的获取预算，并使他们能够轻松地与利益相关者分享他们的关键指标。

给其他人的建议

Matter 增长主管 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，所以最好迎难而上，了解您的北极星数字，这样您就可以保持诚实并问自己，‘这能推动变革吗？’深入挖掘数据并非总是容易的，然而，它是任何企业成功的关键组成部分。”

Sam 还建议确定您的北极星指标并创建全公司仪表板，以便每个人都能清晰可见并知道在哪里查看它们。除了协调团队之外，这也是激发好奇心的一种方式；它将鼓励团队越来越多地自行探索数据。