Le leadership grâce à la science des données chez Roblox

À tous égards, Roblox a connu une croissance extrêmement rapide ces dernières années. Qu'il s'agisse de l'engagement des consommateurs, du contenu des développeurs ou des employés, chaque type de croissance a posé des défis uniques en matière de mise à l'échelle. La mission de l'organisation Data Science & Analytics est d'accroître notre rapidité, notre fréquence et notre perspicacité dans la prise de décisions afin de créer le bon produit. Nous fournissons des recommandations pertinentes qui façonnent la feuille de route du produit, et ce en développant et en mettant en production des modèles qui automatisent la prise de décision. Et pour y parvenir efficacement, nous nous intégrons en tant que partenaires au sein des équipes produit.

Chez Roblox, ce sont les chefs de produit qui sont aux commandes pour prendre les décisions concernant la feuille de route des produits… ce n’est pas vraiment un concept révolutionnaire. Roblox possède une culture fortement axée sur la vision pour la création de produits, offrant un phare lointain plutôt que des objectifs à court terme. Pour réussir, chaque dirigeant doit être capable de communiquer sa vision, et même d’aller jusqu’à suspendre le processus de développement jusqu’à ce que cette vision soit claire. La science des données peut et doit jouer un rôle significatif dans l’élaboration de cette vision et la manière dont elle sera réalisée. Nos data scientists servent de navigateurs à nos chefs de produit aux commandes.

En tant que navigateurs de la feuille de route produit, les data scientists répondent à la grande question : « comment passer d’ici à là-bas ? » Face à une question d’une telle ampleur, une approche orientée services serait inefficace compte tenu de la charge cognitive du chef de produit. Nous ne voulons pas que les chefs de produit posent des questions spécifiques telles que « dois-je tourner à gauche ici ? » toutes les 30 secondes. Par conséquent, nous ne pouvons réussir que si les data scientists sont des partenaires autonomes dans ce parcours de développement de produit.

L'autonomie au sein d'une organisation peut s'avérer difficile en raison des nombreuses relations interfonctionnelles nécessaires à la réussite. Mais cela devient plus facile lorsque tout le monde est guidé par les mêmes principes. Roblox s'appuie sur cinq valeurs fondamentales :

• Adopter une vision à long terme
• S'approprier les choses
• S'auto-organiser
• Agir
• Respecter la communauté

Les data scientists appliquent ces valeurs à leur manière. Cela commence par « adopter une vision à long terme » pour nos objectifs produit, en traduisant les objectifs qualitatifs que le produit cherche à atteindre en indicateurs quantitatifs. Le contexte est extrêmement important, car les indicateurs de substitution peuvent être des abstractions simplifiées et doivent évoluer au fur et à mesure que nos capacités en matière de données mûrissent. Un data scientist doit également s’approprier ces indicateurs et devenir l’acteur de référence pour déterminer ce qu’il est pertinent de suivre et, souvent plus important encore, ce qu’il ne faut pas suivre afin de maintenir la concentration de l’équipe. L’« auto-organisation » s’exprime par l’autonomie, les data scientists s’efforçant de découvrir la structure sous-jacente d’un indicateur et de rechercher des leviers opportunistes. Ils anticipent la prochaine série de questions auxquelles répondre et n’attendent pas que d’autres formulent une demande, élaborant ainsi leur propre feuille de route analytique pour la compréhension.

L'excellence analytique s'obtient en « faisant avancer les choses ». Cela peut signifier formuler des recommandations pour la feuille de route du produit à partir d'une analyse approfondie, concevoir des expériences hypothétiques si nécessaire, et optimiser les efforts requis pour répondre aux questions grâce à l'automatisation et à la modélisation. Le « respect de la communauté » peut être envisagé sous l’angle du mentorat et du travail d’équipe au sein de l’organisation et de l’équipe produit. Les data scientists partagent leurs connaissances, leurs techniques et leur contexte avec leurs proches et attendent la même chose en retour. Nous ne jouons pas un jeu à somme nulle.

Pour mettre en œuvre ces valeurs de manière productive, un data scientist doit posséder certaines qualités afin d’aborder les problèmes de manière appropriée. Une motivation intrinsèque, une forte curiosité et le besoin de s’améliorer sont autant de qualités essentielles à cultiver. Associées à un excellent sens de la communication et à la capacité de donner et de solliciter du feedback, elles constituent les piliers qui nous permettent de nous améliorer autant que nous cherchons à améliorer le produit.

Lorsque vous réalisez que la science des données et l’analyse vont au-delà d’une simple compilation de techniques et de méthodologies, et que vous vous concentrez sur l’amélioration de la qualité et l’accélération de la fréquence de la prise de décision, alors vous avez véritablement atteint le statut de data scientist chez Roblox. Nous cherchons à rassembler le monde à travers le jeu et à prendre du plaisir à le faire.

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Cet article a été initialement publié sur le blog technique de Roblox.