Исследование маркетинг-аналитики от OWOX BI: интервью с Джимом Стерном

106
2978
Материалы для скачивания
978.32 Kb

Джим Стерн – это основатель Marketing Analytics Summit (ранее eMetrics Summit), почетный директор Digital Analytics Association, автор 12 книг, талантливый оратор, и к тому же замечательный человек и специалист.

В нашем интервью с Джимом мы расскажем вам про:

Навыки аналитика

Мария Бочева: Какими личными качествами должен обладать хороший аналитик?

Джим Стерн: Самый важный навык – это знание предметной области. Круто, когда аналитик понимает природу данных. Но еще важнее знать, как применить эти данные. Нужно быть в курсе политики организации, ее целей, а также целей заинтересованных сторон. Задайтесь о следующих вопросах: «‎‎Достаточно ли вы прозорливы для понимания того, как ведет свои дела ваша компания? Какие цели она преследует? Чего стараются добиться заинтересованные стороны?»

Ключевым навыком я могу назвать коммуникацию (общение с людьми на собраниях или с помощью презентаций в PowerPoint и дашбордами). Хотя коммуникация классифицируется как soft skills, я все же думаю, что без нее никак не обойтись.

МБ: Какие hard skills наиболее важны для аналитиков сегодня?

ДС: Когда мы говорим о hard skills, нужно начать с данных. Я имею в виду навыки сбора данных, фильтрации и создания потоков.

Hard skill предполагает, что вы знаете откуда появились данные, что с ними происходило при обработке и интеграции еще до того, как вы их получили. Вы должны знать все про исходные данные.

Еще один навык - статистика. Абсолютно не обязательно быть специалистом по статистике, но очень важно понимать статистику в целом, чтобы вы могли ее применить. Hard skills – инструменты для работы. Как говорит Адам Греко: «Чем больше вы знаете о своих инструментах, тем больше у вас вариантов действия, тем больше у вас возможностей».

Вы можете изучить R или Python в зависимости от того, что вас больше интересует. Опять же, это абсолютно не обязательно, но очень полезно.

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

ДС: Это зависит от многих факторов. Если у меня команда из ста аналитиков, тогда мне не нужно знать как использовать SQL, Python и R. С другой стороны, это еще никому не мешало.

 Должен ли я быть опытным программистом? НЕТ. 
Должен ли я понять что происходит? ДА.

Супер, если вы знаете как работает TCP/IP, HTTPS и кодирование. От вашей команды зависит, придется ли вам использовать свои знания. Если только вы один в команде знаете SQL, вы должны совершенствовать свои знания, потому что вы единственный, кто может решить проблемы. Но если у вас есть целая команда экспертов по SQL, вам всего лишь нужно понимать, о чем они говорят, чтобы вы могли задавать нужные вопросы.

Сантехник не должен знать, как изготавливается медная труба. Но если он все-таки разбирается в этом, а затем сталкивается с какими-то странностями, он может определить, что проблема связана с производством. Нужно ли это? Нет, но это всегда может пригодиться.

Важность коммуникации

МБ: Как вы думаете, существует ли недопонимание между аналитиками и маркетологами? Если да, то что вы рекомендуете?

ДС: Да, это очень часто происходит. Я выступал с докладом (возможно, 15 лет назад в Германии), где рассказывал, что аналитик должен помогать другим выполнять свою работу.

Важно понимать, что пытаются достичь другие люди. Человек из аудитории задал вопрос (это редкость для аудитории такого типа): «Должен ли я знать все позиции специалистов в компании?». И я ответил: «Да!». Это правда, это твоя обязанность - знать, что люди хотят сделать, чтобы помочь им.

Джим Стерн на Marketing Analytics Summit в Лас-Вегасе, июнь 2019 года. Источник: официальная страница Marketing Analytics Summit

Я рекомендую кросс-тренинги. У меня есть пример кросс-обучения аналитике в разных отделах. Когда Дэвид Ри работал в Adidas, он решил, что его команде необходимо усовершенствовать свои навыки. Таким образом, он менял обязанности сотрудников. Он назначил email-аналитика ответственным за показы; назначил SMM-менеджера ответственными за показатели на сайте. В течение года он перемещал людей и их позиции. Находясь там 3-4 года, вы бы узнали, как все происходит.

Моя реакция была: «Боже мой! Я должен начать все сначала! Я потратил год на изучение материала, и теперь меня бросают в холодную воду, и нужно снова научиться плавать». Он ответил: «да, ты должен» . И в результате моя команда узнала, что делают все остальные. Поэтому, когда вам нужно принять решение, вы должны мыслить с точки зрения целой организации, а не утверждать: «Я занимаюсь только электронной почтой».

Когда кто-то говорил, что ему предложили лучшую работу, связанную с чем-то другим в компании, Дэвид Ри поощрял и поддерживал их. Ведь через 2-5 лет, вы вернетесь с новыми навыками.

Аналитик может потратить один день в месяц, следуя за одним из своих клиентов. Тогда недопонимания исчезнут. Также можно изучить email-маркетинг, smm, наблюдать за тем, что делают коллеги и как выглядит их день. Это был бы ценный опыт.

МБ: Каких знаний не хватает аналитикам и специалистам по маркетингу, чтобы компания руководствовалась подходом data-driven?

ДС: Для аналитиков важна предметная область и цели организации. Маркетологи должны уметь применять данные. Коммуникация – это просто знание целей другого человека и его усилий. Это можно применить к любым отношениям - не важно, деловые они или личные. Я имею в виду сопереживание ситуации человека.

МБ: Какая самая большая ошибка аналитика? Можете ли вы рассказать о ваших ошибках в аналитике?

ДС: Самая большая ошибка – это думать, что анализа данных достаточно. Ведь это только часть всей бизнес экосистемы. Нужно понимать цели, задачи и лимиты ресурсов всей экосистемы.

Моя собственная – самая распространенная. Я думаю, что на данные можно всегда положиться. Когда вы много работаете, очень легко забыть, что данные могут лгать.

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

ДС: Первое, что вам нужно сделать – это собрать достаточно данных. У стартапов нет данных для анализа. Если вы небольшая компания, тогда у вас очень мало данных, что также является проблемой. У крупной компании есть данные, но нет инфраструктуры. Нужны инструменты и навыки, чтобы получать ценность от собранных данных.

У большой компании всегда есть много источников данных. Вам нужно автоматизировать создание панелей мониторинга или фактически оптимизировать маркетинговые решения и операции. Самым большим испытанием является внесение изменений на основе данных в реальные ситуации.

Заставьте всех поверить в силу данных. Я не уверен, что возможности аналитических систем действительно зависят от размера компании. Все зависит от зрелости компании и доступных ресурсов.

Настоящее и будущее маркетинг-аналитики

МБ: С какими трудностями вы сталкиваетесь при внедрении аналитики и как бы вы оценили ситуацию на рынке?

ДС: Самая большая проблема – это заставить всех работать в одном направлении, то есть организационные возможности. Если я аналитик, который без ума от данных, я хочу, чтобы все думали так же. Большая работа – это убедить компанию в том, что без данных никуда. Компания должна активно использовать данные, а не просто подтверждать свои действия с помощью данных. 

Наиболее распространенной проблемой является слабое использование данных из-за недопонимания и желания людей показать, что они более успешны.

МБ: Как вы оцениваете уровень развития маркетинг-аналитики?

ДС: Я думаю, что у нас много технологий и мы не знаем, что с ними делать. Еще в 2005 году Авинаш Кошик говорил, что когда вы потратили 10 долларов на аналитику, вы потратили 9 долларов на людей и 1 доллар на технологии. Действительно умные люди создают невероятные технологии, которые немного выходят за рамки того, где мы можем их использовать.

Представьте себе, что у вас есть система, которая собирает всю информацию, чистит ее, объединяет данные и принимает множество решений. Показывая правильное сообщение нужному человеку в нужное время, вы делаете больше продаж, ваши клиенты счастливее, и такой подход всегда дешевле. Было бы здорово, если бы это работало. Но чтобы все части системы работали вместе, вам придется использовать много технологий, и все инструменты будут все более сложными с каждым днем.

Например, берем 15 инструментов, и я должен быть экспертом во всех из них, чтобы все они работали великолепно. Вы можете потратить три часа на работу с одним инструментом, а затем кто-то что-то меняет, есть новая версия инструмента или что-то пошло не так. Все время вы будете пытаться поддерживать работу и налаживать процессы. 

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

ДС: Моя работа связана с обучением технологий. Вот и ответ ;-)
Есть много разных видов программного обеспечения для выполнения задач. Таким образом, специалист должен понять, когда уместно использовать инструмент для решения проблемы, и когда лучше не использовать, поскольку это слишком дорого или сложно.

Важно выбрать правильный инструмент. Иногда таблицы Excel хороши, иногда достаточно простой статистической регрессии. А в других случаях, нужно применить какую-нибудь систему машинного обучения, чтобы попытаться решить проблему или автоматизировать что-то. Понимание разницы – это ценность, которую аналитик отображает в таблице.

МБ: Какие ресурсы или мероприятия вы можете порекомендовать аналитикам?

ДС: Самое важное мероприятие – это то, которое ближе всего к вам и вы можете себе его позволить. Плохо, если вам нужно тратить много времени, чтобы куда-то добраться. Еще важно, то что вы можете встретить своих знакомых, ведь так и строится нетворкинг. 

Мне нравится DAA Hub в Вирджинии. Мероприятие отлично подходит для контакта с людьми, которые давно занимаются аналитикой. Если вы серьезно относитесь к своей карьере, вы должны купить билет. Я могу сказать то же самое о Superweek. Это место, где действительно умные люди рассказывают о сложных вещах в увлекательной форме.

Еще обратите внимание на MeasureCamp – это захватывающее сообщество. В последний раз я был на MeasureCamp в Братиславе, Словакия. Это действительно интересно: люди пытаются решить конкретные проблемы, и все пытаются помочь друг другу. Я получаю удовольствие от этого.

И я думаю, что мне действительно стоит упомянуть мой собственный Marketing Analytics Summit! Будет несколько мероприятий, и главное событие в июне в Лас-Вегасе.

Я всегда упоминаю ассоциацию DAA, которой уже 15 лет и около 5000 участников. Я также хотел бы посоветовать подкаст Power Hour Digital Analytics. Я бы рекомендовал послушать все эпизоды.
Также, конечно, Measure Slack. Мы привыкли подписываться на рассылки по электронной почте. Также, в Твиттере есть много полезного по хэштегу #measure. Если у вас есть проблема, вопрос или шутка, вам просто нужно на минуту отвлечься и пообщаться с людьми. Measure Slack отличный вариант для общения.

Последнее, что я хотел бы добавить, это культура #measure. Люди любят помогать друг другу. Наша индустрия говорит о том, что нужно делиться. Мы помогаем друг другу много лет. Вот почему все мероприятия так ценны; мы люди, которые любят помогать, делиться и учиться.

Итоги OWOX BI

Надеемся, что вам понравилось это интервью, и вы получили такой же вдохновляющий импульс, как и мы. 

Через пару месяцев после интервью, Мария Бочева встретила Джима на Marketing Analytics Summit в Лас-Вегасе и опубликовала полные доклады первого и второго дней конференции.

Подпишитесь на наш блог, чтобы прочитать следующие интервью в рамках исследования маркетинг-аналитики и впитать опыт ведущих аналитиков.

Прочитайте новое интервью

Вас также могут заинтересовать