Интервью с Дэмионом Брауном, основателем Data Runs Deep

199
4522
Материалы для скачивания
978.32 Kb

Наше исследование продолжается! Благодаря Марии Бочевой у нас есть возможность заочно познакомиться с талантливыми аналитиками, специалистами по маркетингу и исследователями данных. Готовы поспорить, что вы еще не читали интервью с аналитиком, который почти десять лет был диджеем! А теперь Дэмион успешно руководит Data Runs Deep и выступает на ТОП конференциях по аналитике.

Содержание:

Я и аналитика

Мария Бочева: Расскажите немного о себе и своем предыдущем опыте?

Дэмион Браун: Конечно, с удовольствием! Я родился в Англии и потом переехал в Австралию, когда мне было 28 лет. Кстати, я думаю это подходящий возраст, чтоб сделать что-то подобное. Вы уже можете адекватно оценить ситуацию и у вас еще молодая и крепкая печень, чтоб пережить все тусовки, которые вас ждут впереди!​

фото Дэмион Браун
Дэмион Браун. Фото с архива Superweek

Пережив всю суету событий (два крутых, но провалившихся стартапа и несколько мест работы), я случайно начал заниматься маркетингом. Моей задачей было выяснить, как использовать интернет в маркетинговых целях. Чем я только не занимался: PPC, ведение блога, какие-то A/B-тестирования и, конечно, аналитика с помощью Webalizer и AWStats.

Когда я впервые попробовал Google Analytics, я не мог от него оторваться. Доходило до того, что я столько времени сидел за компьютером, что забывал про такие базовые потребности, как поесть или сходить в уборную. Я очень был заинтриговал программным обеспечением — это было невероятно, весело и увлекательно. Тогда я решил, что хочу зарабатывать этим на жизнь.

Далее я ушел во фриланс и даже несколько раз получал пособие по безработице. Но позже все стало на свои места, и каким-то образом у меня образовалось собственное дело — Data Runs Deep. Невероятно, но сейчас это агентство из команды в 15 человек.

МБ: Какие профессиональные навыки наиболее важны для аналитиков сегодня?

ДБ: Это сложный вопрос. Мы часто думаем, что профессиональные навыки — это всего лишь владение инструментами. Однако, у них намного большее значение. Вам это подтвердят все, кто пытался нанять человека с техническими знаниями Google Analytics. Например, вы должны инвестировать свое время в изучение платформы, с которой хотите работать, если хотите получить работу. Изучите идеально Google Analytics, внедрите GTM, старайтесь осмыслить, сделайте ошибку, затем исправьте, расширьте знания, настройте, разбейте, снова исправьте… и повторите заново все процессы!

МБ: Какими личными качествами должен обладать хороший аналитик?

ДБ: Однозначно, это — свободное мышление. Анализ — это не последовательность инструкций, а последовательность действий без инструкций. Если вас пугает, что нет инструкций, то вы не сможете получать удовольствие от работы. ​

МБ: Какую самую большую ошибку может сделать аналитик? Можете ли вы поделиться своими ошибками в аналитике?

ДБ: Ошибки — это то, из чего состоит аналитика!​​Я не могу обозначить ошибки каким-то одним примером. Однако, все склонны делать ошибки. Это происходит следующим образом: вы исследуете проблему, создаете длинное электронное письмо со скриншотами, а затем пишите рекомендации по исправлению. Вскоре вы понимаете, что неправильно прочитали отчет или неправильно истолковали вопрос и смущенно удаляете весь текст и начинаете снова. Мы все это проходили.

Ранее у меня были ошибки, связанные с Google Analytics и Universal Analytics, потому, что я никогда не использовал Universal Analytics в электронной коммерции. Разработчики одного крупного модного бренда в Австралии с энтузиазмом относятся к бета-версии Universal Analytics. Мы изрядно повозились вместе и договорились о создании нового сайта с установленным Universal Analytics. Тогда проблема была в том, что документация для отслеживания электронной торговли либо не обновлялась, либо отсутствовала, либо мы просто игнорировали ее. Поэтому транзакции были настроены с использованием старого ga.js, а не Universal Analytics. То есть мы не отслеживали транзакции.

Было такое, что клиент позвонил мне в десять вечера. Я заверил его, что все в порядке: «‎Проблема в задержках GA. Все остальное отслеживается нормально, а транзакции будут показаны завтра, поэтому не стоит беспокоиться». После двух часов ужасной паники мне и одному из разработчиков удалось обновить транзакции, и у нас все заработало в 5 утра на следующий день. Я думал, что клиент будет злиться на нас, но он был в восторге. Ему понравилось, что мы знали, что это за ошибка и сумели быстро ее исправить. Тогда я понял, что есть очень тонкая грань между ненавистью клиента и его восторгом от твоей работы. 

МБ: Как часто можно встретить недопонимание между аналитиками и командой маркетинга? Есть ли у вас какие-либо рекомендации по его преодолению?

ДБ: Недопонимания заставляют мир вращаться. Я расскажу одну историю. Несколько лет назад в Австралии произошло наводнение, когда в сельской местности река Виктория вышла из берегов. Репортер на месте происшествия позвонил в редакцию в офис и сообщил, что «в реке плавают около 30 свиноматок и поросят». Газета опубликовала информацию — «30 000 поросят плавают в реке». Когда я вспоминаю эту историю, мне одновременно грустно и смешно. Конечно, я надеюсь, что свиньи успешно добрались до суши.

Извините, я немного отвлекся — какой был вопрос? Правильно, вернемся к недопониманию!

Недопонимания присутствуют в любой профессиональной среде, особенно сегодня, когда есть отдельные команды, которые думают, что им помогут электронная почта, Slack и Jira (будь она неладна). Действительно помогают шаблоны брифинга на Google Диске, где есть стандартизированные запросы от маркетинговой команды с комментариями о том, что нужно, зачем это нужно, что планируется делать и дедлайны.

Самое эффективное решение — это найти время, чтобы лично и основательно обговорить все вопросы. [Смеется] Однако, у кого есть время для этого? 

МБ: Какие профессиональные ресурсы или мероприятия вы можете порекомендовать аналитикам?

ДБ: Я преклоняюсь перед замечательным Superweek. Я не думаю, что будет преувеличением сказать, что моя маленькая компания не была бы такой, как она есть сейчас, без Superweek. Как же круто углубиться в закрытую экосистему веб-аналитиков всего мира, чтобы узнать, как делаются великие дела. Я сам окунулся туда в 2014 году и с тех пор возвращаюсь. Каждый год четыре человека из Data Runs Deep посещают конференцию Superweek.​
Нельзя пропустить отличный Measurecamp. Если Measurecamp — это концерт, то Superweek — это фестиваль. Таким образом, мой идеальный год — это один Superweek, дюжина Measurecamp, и Marketing Analytics Summit в придачу :-)

Следуй за данными

МБ: Какие знания отсутствуют у аналитиков и маркетологов, чтобы создать data-driven компанию?

ДБ: Думаю, мы всегда можем работать с масштабированием, когда у нас есть показатели за месяц, результаты квартала или ежегодное увеличение доходов. Нам не всегда понятно, как эти все данные влияют на общую прибыльность компании, можно ли создавать больше рабочих мест, повышается ли цена акций или падает и т.д.​

Дэмион Браун на Superweek
Дэмион Браун выступает на Superweek

Я не слишком беспокоюсь о пробелах в знаниях, хотя мы не должны себя обманывать. Стоит помнить, что аналитика — очень молодая отрасль; цифровое пространство относительно новая сфера. Все становится понятным в процессе, то есть пока не стоит искать ответы на все вопросы.

MБ: Должен ли аналитик знать SQL, Python и R и создавать панели мониторинга?

ДБ: Мой ответ — нет! Я не разбираюсь в SQL, Python и R, но я — аналитик.

МБ: Что должны делать аналитики на разных этапах зрелости бизнеса (стартап, SMB, SME, enterprise)?

ДБ: Это интересный вопрос. Я не думаю, что у аналитиков какие-то разные задачи. Масштабы, конечно, разные. Например, внедрение dataLayer для корпорации занимает восемь месяцев, а для стартапа или малого бизнеса — два дня. 

МБ: Над какими задачами в аналитике вы сейчас работаете? Какие инструменты вы используете?

ДБ: Перед нами сейчас несколько задач, которые связаны с ITP (Intelligent Tracking Prevention — интеллектуальное предотвращение отслеживания) и блокировщиками рекламы. Например, TraceDock — действительно впечатляющее решение, которое заполняет пробелы, возникающие в ваших данных с помощью ITP и блокировщиков рекламы. Как инновационное решение — это замечательно, но есть еще недоработки по процессу.

Таким образом, качество и точность данных не всегда могут быть гарантированы. Разве, что мы все не перейдем к отслеживанию на сервере или не заставим всех носить имплантаты чипов в своей голове для отслеживания. Это может звучать глупо, но вполне реалистично.

Дэмион Браун работает в зале Ikea
Вы должны быть аналитиком, даже если вы находитесь на кухне выставочного зала Ikea — «Work from Ikea day».

МБ: С какими трудностями вы сталкиваетесь при внедрении аналитики и как бы вы оценили общее развитие рынка?

ДБ: Кроме скучного ITP, я думаю нам предстоит проделать большую работу в таксономии, то есть иерархически классифицировать объекты и процессы, которые имеют отношение к жизни организации. Нужно разобраться в структуре отслеживания событий и пользовательских измерений Google Analytics. Сколько раз вы видели: eventCategory = Click, eventAction = Click and eventLabel = Null? Это проблема, которую мы должны решить.

Snowplow (сейчас) и App + Web (пока нет, но скоро) будут поддерживать более глубокие Event syntaxes, и люди с энтузиазмом выйдут за пределы трех произвольных Event Tracking слоев Google Analytics. Пусть все будет сделано правильно с тремя, прежде чем работать с тридцатью!

МБ: Как аналитики могут повлиять на маркетинг? Чем они могут быть полезны для маркетинговой команды?

ДБ: Они должны говорить, что делать, прогнозировать события и раньше других знать как чего-то избежать.

Тенденции рынка аналитики

МБ: Как вы оцениваете текущую зрелость маркетинговой аналитики?

ДБ: Как я уже говорил ранее, аналитика — все еще очень молодая индустрия. Многие думают, что они уже на вершине развития, но мы до сих пор не изучили Event и ITP как полагается. Вся работа основана на JavaScript, то есть использование текстового файла в браузере. Достоверность данных всегда под вопросом, и мы используем старые методы.

Я думаю, что мы все еще на пути развития и наблюдаем зарождение маркетинговой аналитики. Наше открытое сообщество готово делиться наработками и постоянно учиться. Надеюсь, что такая динамика развития будет продолжаться. 

МБ: Как вы думаете, каково будущее маркетинговой аналитики? Какие тенденции вы видите в будущем?

ДБ: Вероятно, будущее — это машинное обучение и искусственный интеллект. Такие технологии доступны уже сейчас. Получив данные в BigQuery, вы можете запустить процессы машинного обучения прямо в таблицу данных. Это большой шаг!

Дэмион Браун и зрители на Superweek
Дэмион Браун на Superweek

Уже сейчас некоторые люди используют алгоритмы прогнозирования на своих сайтах. Используя данные BigQuery, они прогнозируют, что людям интересно прочитать или купить на сайте. Это впечатляюще! 

Такое ощущение, что вся история веб-аналитики ведет к тому, что у нас будет огромная таблица с данными, к которой мы подключаем искусственный интеллект и получаем рекомендации. Для меня это действительно захватывающее, когда есть возможность сравнить данные о запасах в магазинах и онлайн действия покупателей для того, чтобы прогнозировать количество нужных продуктов. Это уму непостижимо! 

МБ: Какие проблемы на рынке сейчас?

ДБ: Думаю, что огромная проблема у нас перед носом, но мы как будто ее не замечаем. Мы смотрим новости о фальсификации выборов, популизме и таргетированной рекламе, и нам это все не нравится. Но в конце концов, веб-аналитика является частью всего выше перечисленного. 

Я не говорю, что нас всех заставляют поддерживать Трампа, но мы все зарабатываем деньги на отслеживании людей в Интернете. Это делается для того, чтобы отслеживать поведение, а позже понять, как можно изменить поведение людей. 

Как уникальные личности, мы не хотим, чтобы наше поведение было кому-то подвластно. Кто захочет? Предположим, что если вы установите Ghostery, Brave или DuckDuckGo, тогда вас смогут отслеживать. Это очень хрупкий моральный вопрос, в то время тогда тысячи других людей уже отслеживаются и даже не подозревают об этом. 

Люди думали: «Данные — это новая нефть» в течение многих лет. Возможно, они ошибаются. Может быть, «данные — это новый асбест». Подумайте об этом. Мы собираем, перемещаем, устанавливаем и внедряем данные. Все отлично работает. Однако, что произойдет, когда мы осознаем токсичность данных, их опасный характер и разрушительное воздействие на человечество? Как и в случае с асбестом, появляются судебные процессы, большие штрафы. А если мы все являемся частью проблемы?

Я не говорю, что мы должны все бросить и спрятаться в подвале от того, что происходит в мире. Однако, мы должны очень тщательно подумать о работе, которую мы делаем, и о том, для кого мы ее делаем. Data Runs Deep придерживается этической политики в отношении тех людей, с которыми мы будем или не будем использовать эту невероятно мощную технологию. Иногда я задумываюсь: нужен ли нам своего рода кодекс или руководство, чтоб урегулировать нашу отрасль.

Итоги

Мы надеемся, что вам понравилось и вы вдохновились также как и мы. Аналитика — это молодая индустрия, но она стремительно развивается с помощью светлых умов и талантливых людей во всем мире.

Дэмион Браун, Мирослав Варга, Мария Бочева, Золтан Банночи
Слева направо: Дэмион Браун, Мирослав Варга, Мария Бочева, Золтан Банноши во время поездки на Плитвицкие озера в Хорватии во время конференции HIT.IT Digital

Подпишитесь на наш блог, чтобы прочитать следующие интервью в рамках нашего исследования инсайтов аналитики и адаптировать опыт ведущих аналитиков для вашего бизнеса.

Подписаться

Вас также могут заинтересовать