تشغيل لعبة Jenga الرقمية باستخدام تحليلات التسويق الحديثة: مقابلة مع كريستوفر بن

أثارت مقابلة اليوم مع كريستوفر بن ، كبير علماء البيانات والمؤسس المشارك لـ Trust Insights ، ضجة حتى قبل نشرها. لذا تناول بعض الفشار أو كوبًا من الشاي الساخن واقرأ هذا المقال عن التحليلات والمحللين ، martech الحديث ، وإلى أين يتجه كل شيء.

كالعادة ، شكرًا لماريا بوشيفا التي أجرت هذا الحديث الرائع مع كريستوفر.

المصدر: صفحة الفيسبوك الرسمية لكريستوفر بن

انتقل مباشرة إلى النقاط المهمة هنا:

ماريا بوشيفا: هل يمكنك أن تعطينا مقدمة سريعة عن نفسك؟

كريستوفر بن: كانت خلفيتي في مجال تكنولوجيا المعلومات. درجة الماجستير في إدارة نظم المعلومات. بدأت العمل في شركة ناشئة للخدمات المالية في أوائل العقد الأول من القرن الحادي والعشرين. تحديث خادم الويب أصبح تحديث موقع الويب ، وأصبح إطلاق إصلاح رسائل البريد الإلكتروني إرسال النشرة الإخبارية عبر البريد الإلكتروني.

ما حدث في ذلك الوقت أصبح التسويق تقنية تسويقية. ثم في أواخر العقد الأول من القرن الحادي والعشرين وأوائل هذا العقد ، انتقلت إلى التسويق بدوام كامل وبدأت العمل مع الكثير من البيانات. وكان ذلك عندما أصبحت أكثر تركيزًا على علم البيانات. ذهبت إلى المنزل في شركة علاقات عامة لمدة خمس سنوات وبدأت حقًا في البحث بشكل أكبر عن التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي.
لقد انفصلت عن تلك الشركة منذ حوالي عامين الآن لأنهم كانوا يسيرون في اتجاه مختلف. أردت حقًا التركيز على علوم البيانات والتعلم الآلي.

ميغا بايت: لقد ذكرت علوم البيانات والتعلم الآلي والتحليلات. ما رأيك في المهارات الصعبة التي هي الأكثر أهمية اليوم؟

CP: هناك ثلاث مجموعات من المهارات. إذا عدت إلى عام 1964 ، كان هناك استراتيجي أعمال مشهور يُدعى هارولد ليفيت الذي افترض أن هناك ثلاثة مجالات يحتاجها الجميع ليكونوا مؤهلين: الأشخاص ، والعملية ، والتكنولوجيا.

بالنسبة لمحلل ماهر أو عالم بيانات ماهر ، فأنت بحاجة إلى قدرات في جميع المجالات الثلاثة. أنت بحاجة إلى فهم جانب الأشخاص في الأشياء ، وكيفية عمل الأشخاص ، واستراتيجية العمل الشاملة وأشياء من هذا القبيل ، وتحتاج إلى التعامل الجيد مع المشكلات التي يريد العمل حلها. تحتاج أيضًا إلى التعامل مع العملية - حول كيفية إنجاز الأشياء - وأن تكون قادرًا على ترجمة ذلك إلى العمل الذي تقوم به. وبعد ذلك ، بالطبع ، تحتاج إلى الوصول إلى التكنولوجيا والمهارات والمعرفة الرياضية للقيام بتحليل البيانات - ويجب أن تكون قادرًا على البرمجة.

هذه هي الدلاء الثلاثة الكبيرة التي يمتلكها عدد قليل جدًا من الناس بكميات متساوية وقوية. كثير من الناس لديهم مهارات في مجال واحد وهم ضعفاء في المجالين الآخرين. وربما يكون هذا أحد أهم الأشياء التي يجب أن يكون المحلل قادرًا على القيام بها - لتحديد نقاط ضعفهم. لكي أكون قادرًا على القول ، نعم ، هذا ما أحتاج إلى العمل عليه لرفع مستواي إلى حيث أنا قوي.

MB: يغطي هذا جزئيًا المهارات الشخصية ، كما كنت بالكاد أسمي معرفة كيفية عمل الناس "مهارة صعبة". ما رأيك في ذلك؟ ما هي المهارات اللينة التي تعتقد أنها مهمة؟

CP: الفرق بين المهارات الشخصية والجسمية يتعلق أكثر بالداخلية والخارجية. مهاراتك الخارجية هي تلك التي قد تسميها مهارات صعبة: القدرة على التحدث إلى إنسان آخر ، وقراءة التعبيرات على وجوههم وأشياء من هذا القبيل.

لكن داخليًا ، يتطلب ذلك قدرًا هائلاً من الوعي الذاتي. إنه يتطلب فهم الأنا الخاصة بك ، والأشياء التي تجعلك أكثر أو أقل فاعلية كمحترف أعمال ، ونقاط ضعفك التي يجب عليك استيعابها. بالنسبة لبعض الناس ، إنها غرورهم وقدرتهم على القول ، نعم ، يجب أن أكون دائمًا على صواب . لكن لا ، لا تفعل.

وفي الحقيقة ، إنها خطيئة مميتة في تحليلات البيانات ، أليس كذلك؟ أتذكر أنني كنت أعمل مع شركة الأبحاث هذه وكان عرضهم التقديمي "مهما كانت النقطة التي تريد توضيحها ، يمكننا بناء البيانات لدعمها". هذا ليس كيف يعمل هذا. [يضحك] ومع ذلك ، فهي في الواقع شركة ذات سمعة طيبة لأنها تساعد الشركات على ابتكار البيانات للدفاع عما يريدون إثباته. وهكذا يتعامل الناس معهم لأنهم يقولون ما تريد سماعه.

مهارة أخرى فائقة الأهمية هي أن تكون قادرًا على شرح الأشياء للآخرين بطرق يمكنهم فهمها. مرة أخرى ، هناك هذا النوع من التعاطف. والشيء الثالث هو أن تكون قادرًا حقًا على التدريس على مستويات متعددة ، وأن تكون قادرًا على معرفة مكان وجود شخص ما (جزء التعاطف) ثم التكيف مع الجمهور الذي تعمل معه.

كنت في Content Marketing World مؤخرًا. وفي جمهور واحد ، كان لدي أشخاص من المبرمجين. لذلك أخبرت المبرمجين ، حسنًا ، هذا هو نموذج سلسلة ماركوف من أجلكم ، لكن بالنسبة للآخرين فهو Jenga الرقمي . أن تكون قادرًا على تكييف تدريسك مع مكان وجود شخص ما هو مهارة ناعمة بالغة الأهمية. إنه أمر صعب للغاية إذا لم يكن لديك خلفية في تصميم التعليمات التعليمية أو أي خبرة بها على الإطلاق. لقد كنت أساعد في مدرسة فنون الدفاع عن النفس التابعة لأساتذتي لمدة 25 عامًا وهذه مهارة عظيمة حصلت عليها هناك - أن أكون قادرًا على رؤية أن شخصًا ما يكافح مع هذا ، يحتاجون إلى المساعدة في هذا ، ولتحديد مكان وجود شخص ما تقدمهم في حياتهم المهنية مهم للغاية. وهي مهارة لم يتم تدريسها. عليك أن تتعلمها من خلال تجاربك الخاصة.

MB: هل تعتقد أنه مرتبط أيضًا بسرد القصص والقدرة على تقديم البيانات بطريقة يمكن للناس فهمها؟

CP: أوافق على ذلك. هناك تعبير في علم النفس يسمى "رمي المراتب" - كل شخص لديه مدخل عقلي موجه بشكل مختلف. وإذا قمت بقذف مرتبة عند هذا المدخل ، فهناك عدد معين فقط من الطرق التي ستمر بها. لكن مدخل الجميع مختلف. إذن كيف يتم تشكيل جمهورك؟ هل يمكنك رمي المراتب بطريقة تجعلها تمر عبر أكبر عدد ممكن من المداخل؟

أنا لا أحب "سرد القصص". والسبب الذي يجعلني لا أحب هذه العبارة هو أن المسوقين ، وخاصة المسوقين الذين ليس لديهم فهم جيد للبيانات ، يميلون إلى التركيز على الذات أكثر من اللازم ، والتركيز على الشركة ، ويقولون شيئًا مثل ، سنقول لك قصة عن منتجنا الرائع! لكن لا أحد يهتم ، أليس كذلك؟ اسرد القصص التي يريدها الجمهور. وهذا ، مرة أخرى ، يعود إلى التعاطف والوعي بالذات. لا يتعلق الأمر بك أو بالشركة. إنه يتعلق بما يحتاجه الجمهور.

MB: هذه نقطة رائعة. انا ارى تماما ما تعنيه بالحديث عن رمي المراتب وكيف يختلف الجميع ، ما رأيك في سوء التواصل بين المحللين وفرق التسويق؟ هل لديك أي توصيات حول كيفية تحسين الاتصال؟

CP: لا أعتقد أنها مشكلة كبيرة لأنه لا يتحدث الكثير من فرق التسويق مع المحللين في المقام الأول - أو حتى يمكنهم الوصول إليهم. يضطر معظم المسوقين الذين تحدثت إليهم إلى محاولة أن يكونوا محللين لأن شركتهم ليس لديها أي [محللين] أو أن الشركة قامت بتوظيفهم لحل مشاكل العمل الأكثر إلحاحًا. لذا فإن التحدي الأكبر بالنسبة لهؤلاء المسوقين الفقراء هو تطوير أي نوع من المهارات التحليلية للتعامل مع البيانات التي لديهم.

لا يمكنني إخبارك بعدد المرات التي تحدثت فيها إلى جهة تسويق مثل ، أوه ، نعم ، لدينا Google Analytics. لا أعرف ماذا يعني ذلك. لا أعرف أي شيء في Google Analytics. من الغريب جدًا إجراء تلك المناقشات. إنها ليست جراحة صاروخية كما تعلم. لكن مرة أخرى ، بالعودة إلى هذا الوعي الذاتي ، إنها عملية جراحية بالنسبة لهم لأنهم دخلوا في التسويق ليكونوا مبدعين ، ليكونوا ملهمين ، ليكتبوا بشكل جيد ، ليصنعوا الأشياء. لم يدخلوا في التسويق لأنهم أحبوا العلوم الكمية. وإلا ، فسيصبحون علماء بيانات في المقام الأول.

لكن الآن ، أجبرتهم تكنولوجيا التسويق والتسويق الرقمي على التعامل مع هذه المشكلة أو تجاهلها لأطول فترة ممكنة. عندما يكون لديهم حق الوصول إلى البيانات أو لديهم إمكانية الوصول إلى محلل ، فإن نجاحهم يعتمد على وعيهم الذاتي.

لا يمتلك المحللون مفردات تسويقية جيدة ، ولا يمتلك المسوقون مفردات جيدة في علم البيانات وتحليلات البيانات. لذلك ربما يكون أهم شيء وأسهل القيام به هو جمع الناس معًا بعد ظهر يوم الجمعة مع مشروب من اختيارك وجعلهم يتحدثون مع بعضهم البعض. لأنه يمكنك أن تصبح مألوفًا بدرجة كافية مع أحد التخصصات بمجرد سماع الناس يتحدثون عنه.

أيضًا ، يتنقل الأشخاص في كثير من الأماكن. وليس شيئًا سيئًا أن يستمع علماء البيانات إلى البودكاست التسويقي أو أن يستمع المسوقون إلى البودكاست الخاص بعلوم البيانات ليبدأوا حقًا في سماع المفردات ، وسماع أشياء مثل الانحدار والانحدار اللوجستي والغابات العشوائية. وقد يقول الناس ، أوه ، يجب أن أسأل فريقي عن معنى هذا أو أن هناك أنواع بيانات مختلفة في كل منها ، كيف نتعامل معها؟

إنه حقًا جعل الجميع يسمعون مفردات التخصصات الأخرى كطريقة لبدء هذه التفاعلات المفيدة.

MB: أنا حقًا أحب الطريقة التي وضعتها معًا. لدي خلفيتي في التحليلات ، لكني أعمل أيضًا في مجال التسويق. بالنسبة لي ، لم تكن مشكلة على الإطلاق ، لأنني تعرضت لكليهما. لكن الكثير من الأشخاص الذين يعملون في مجال ما لا يتعرضون للآخر.

CP: بالضبط.

MB: عظيم. من حيث الأخطاء ، ما هو برأيك أكبر خطأ يمكن أن يرتكبه المحلل؟ ربما يمكنك مشاركة شيء ما من تجربتك التي واجهتها؟

CP: فيما يتعلق بالأخطاء التي يرتكبها المحللون .. هذه مشاكل بشرية ، أليس كذلك؟ لذا فالأولى في الحقيقة هو تحيز الافتراض المسبق. أي أنني أعرف النتيجة التي أبحث عنها وأحتاج إلى إثبات ذلك. لا. الكلمة لذلك غير مبالغة. إذا كنت غير مبالٍ ، ولا تشعر بالفضول ، فأنت لا تريد العثور على الإجابة الصحيحة. تريد العثور على إجابة في أسرع وقت ممكن ، أو تريد العثور على إجابة تبرر تحيزًا لديك بالفعل ، نتيجة حكمت عليها بالفعل ، وتلك مشاكل بشرية ، أليس كذلك؟ هذه ليست متعلقة بالتكنولوجيا ، ولن يقوم أي برنامج بإصلاح ذلك. لا توجد أداة ستصلح كونك غير مبالٍ.

لذلك هذا شيء علينا أن نتدرب بأفضل ما نستطيع وأن نوظف من أجله ، أكثر من أي شيء آخر. ويمكنك التوظيف من أجل الفضول ، أليس كذلك؟

هناك سؤال واحد في المقابلة اعتدت فعله ، والذي اعتقدت أنه ممتع دائمًا ، حيث كنت آخذ مجموعة من أوراق اللعب العادية وأعطيها لشخص في مقابلة. أود أن أقول ، ها هي مجموعة أوراق اللعب. رتب الأمر . لم أحدد أبدًا أي نوع من الأوامر أو أي شيء من هذا القبيل. الهدف هو النظر إلى الشخص ومعرفة كيفية تفاعله مع توجيه من هذا القبيل. هل يصابون بالذعر؟ ربما هذا ليس كذلك ، نعم ، فهمت. سوف أضعها بالترتيب . لكنني لم أقل الأمر الذي أريده. مرة أخرى ، لديهم تحيز للافتراض المسبق ، وهذا أمر سيء. هل يسألون أسئلة؟ كم عدد الأسئلة التي يسألونها؟ عندما يحفرون ، هل يدفعونك إلى ذلك؟ هذه هي السمات التي قد ترغب في امتلاكها.

MB: دعنا ننتقل إلى الجزء التالي من مقابلتنا حول نفس الشيء ولكن من وجهة نظر أخرى. هناك الكثير من الكلمات الطنانة اليوم. يتحدث الجميع عن الشركات التي تعتمد على البيانات ، ولكن لا تنجح الكثير من الشركات في ذلك. لماذا تعتقد ذلك؟ هل نفتقد أي شيء فيما يتعلق بالتحليلات أو التسويق يمكن أن يأخذ الشركات إلى مستوى آخر ويساعدها على النمو والقدرة على استخدام البيانات التي لديها؟

CP: هذه مشكلة إنسانية أكثر من أي شيء آخر.

أن تكون مدفوعًا بالبيانات يعني أنك بحاجة إلى اتخاذ القرارات باستخدام البيانات أولاً - وليس الخبرة ، وليس الفكر ، ولا الغريزة ، وليست هذه هي الطريقة التي فعلنا بها ذلك دائمًا .

أنت بحاجة إلى إلقاء نظرة على البيانات والذهاب ، حسنًا ، هذا ما تقوله البيانات ، ونحن واثقون من كيفية معالجتها ، لذلك دعونا نتخذ قرارات بناءً عليها .

يتطلب ذلك التغلب على طريقي دائمًا على حق - كما نطلق عليه ، مشكلة HIPPO [رأي الشخص الأعلى أجرًا]. إنها مشكلة ثقافية وإنسانية يصعب التغلب عليها ، لذا فإن الاعتماد على البيانات أمر صعب حقًا.

الشيء الأول - يقول صديقي توم ويبستر من شركة Edison Research - والذي يمنع شخصًا ما من أن يكون مدفوعًا بالبيانات هو أنه لا يمكنه التعامل مع البيانات والتحليل والإجابات التي لا يحبونها!

في فنون الدفاع عن النفس ، لدينا تعبير مفاده أنه يجب أن تكون مرتاحًا لكونك غير مرتاح ، مما يعني أنه يجب أن تكون مرتاحًا للإجابات الجزئية ، مع الإجابات غير الكاملة ، مع فقدان بعض البيانات التي لن تكون لديك أبدًا ، وما زلت قادرًا لاستخدام البيانات بطرق تحقق تأثيرًا على الأعمال. لا يعني ذلك أن الناس لديهم مشاكل تخصصية أو مهارات معينة. يمكنك تعليم أي مهارة على الإطلاق. المشكلة هي أنه يمكنك إجراء هذا التحول الثقافي لتقول ، نعم ، حتى لو لم تعجبني الإجابة ، حتى لو لم أكن واضحًا في الإجابة ، سأستمر في استخدام الإجابة لاتخاذ قرار .

ميغا بايت: لذا فالأمر يتعلق بالتحول الثقافي.

CP: إنه حقًا.

MB: بالحديث عن هذا التحول الثقافي ، هل لديك أي توصيات حول من أين تبدأ؟

CP: العمل في الشركات التي هي بالفعل على هذا النحو. يبدو الأمر متقلبًا ، ولكن نظرًا لأنه شيء إنساني ، إذا لم يكن الحمض النووي للشركة التي تعمل بها بهذه الطريقة ، فمن الصعب للغاية إنشاء هذا المحور ، خاصةً إذا لم تكن القيادة مشترِكة. إذا كانت القيادة مثل ، لا ، سنفعل ذلك بالطريقة التي لطالما فعلناها. يبلغ عمر شركتنا 126 عامًا ، وقد فعلنا ذلك دائمًا بهذه الطريقة! حسنًا ، لن تغير رأيهم.

كنت أتناول العشاء مع شخص ما في مؤتمر مؤخرًا. وقالوا ، إن عمر شركتنا 126 عامًا ، وقال رئيسنا التنفيذي إننا نريد فقط أن تكون عام 1950 . لماذا لا يكون عام 1950 ، عندما يشتري الناس منتجاتنا ويستخدمونها فقط ويختفي هذا الإنترنت بالكامل؟ حسنًا ، الأخبار السيئة ، لن يحدث هذا. [ضحك]

MB: إنه صعب للغاية. قصة سريعة هنا: نحن نعمل مع شركة واحدة لها تاريخ طويل. تم تأسيسها في عام 1908 أو شيء من هذا القبيل كشركة عائلية ، وقد أنتجوا الملابس الداخلية منذ ذلك الحين. وأصبحوا كبيرًا جدًا. يبيعون الآن في فرنسا وهولندا والمملكة المتحدة وألمانيا وما إلى ذلك. ولديهم الكثير من المتاجر التقليدية ، ولديهم سلاسل مختلفة. لديهم شريحة فاخرة ، قطاع سوق شامل ، وما إلى ذلك. وفي مرحلة ما ، جاء فريق التجارة الإلكترونية إلى الإدارة وقالوا ، نحن بحاجة إلى زيادة ميزانيتنا لأن نفقاتنا تتزايد ، ونحن نجلب المبيعات وهذا وذاك. وقالوا ، أتعرفون أيها الرجال ، إذا نظرنا إلى إجمالي الإيرادات ، فأنتم مسؤولون فقط عن 5٪.

لذا جاء فريق التجارة الإلكترونية إلينا وسألنا ، هل يمكنك مساعدتنا في إثبات ، بالنظر إلى البحث في الشراء عبر الإنترنت في وضع عدم الاتصال ، أننا ننتج بالفعل المزيد من الإيرادات للشركة وأننا نؤثر على أعداد أكبر؟ أدرنا مشروعًا معهم ، واستغرق الأمر خمسة أو ستة أشهر. لكن في نهاية المطاف ، اتضح أنهم كانوا مسؤولين عن ما يقرب من 30-35٪ من العائدات. وقد ساعدهم ذلك في إثبات أنهم يقومون بأشياء وساعدهم ذلك على زيادة ميزانيتهم. لكن نعم ، استغرق الأمر بعض الوقت التحدث إلى مجلس الإدارة ، وإظهار الأرقام ، ومحاولة تغيير هذا الشعور الداخلي. بالضبط ما كنت تتحدث عنه.

CP: نعم. الثقافة صعبة. الناس أقوياء.

MB: هذا يقودني إلى سؤال آخر. أود العودة إلى السؤال الأول حول المهارات الصعبة. كنت تتحدث عن النظام الأساسي والأشخاص والعمليات ، ولكن ما رأيك في المزيد من الأشياء التقنية ، مثل Python البسيطة ومعرفة كيفية إنشاء لوحات المعلومات؟ ربما الإحصائيات؟ ما الأشياء الحاسمة التي يجب البدء بها للأشخاص الذين يرغبون في التعمق في التحليلات؟

CP: حسنًا ، لدي القليل من التشدق حول هذا. لوحات العدادات عبارة عن تصور. التصور هو جزء مهم من تحليل البيانات. ومن هذه الأشياء فن في حد ذاته. التقنيات التي ذكرتها - SQL و Python و R وما إلى ذلك - ليست أدوات تصور. إنها أدوات حسابية.

وإحدى أكبر الأخطاء في جميع تحليلات البيانات ، وخاصة في مجال التسويق ، هي محاولة جعل أدوات التصور الخاصة بك تقوم بالحوسبة.

إنه مثل الأشخاص الذين يحاولون إنشاء رمز موقع الويب الخاص بهم والتفاعل مع المحتوى ، والتصور. أوراق الأنماط الخاصة بك و HTML منفصلان لسبب ما. لأن التصور منفصل عن الحوسبة. أنت في حاجة ماسة إلى SQL و Python و R و SPSS و OWOX وأي شيء آخر تستخدمه للقيام بالحوسبة والقيام بذلك بشكل جيد - لتكون قادرًا على توفير كل تحليل البيانات على الواجهة الخلفية قبل أن ينتقل إلى التصور.

لا ينبغي في أي وقت من الأوقات أن تقوم لوحة العدادات الخاصة بك - يجب أن تقوم التصورات الخاصة بك - بأي نوع من الحوسبة. يجب ألا تقوم بمزج البيانات ، ولا يجب أن تقوم بمعالجة البيانات. يجب أن يتم بالفعل حساب جميع البيانات التي تدخل في التصورات قبل أن تصل إلى هناك.

لأن ما يحدث بخلاف ذلك هو أنك واجهت مشكلة الحكم الهائلة. يحتاج المدير إلى تغيير جديد لشيء ما ، لكننا لا نعرف كيف وصلت نقطة البيانات هذه إلى هناك. لذلك نحن لا نعرف كيف نتلاعب بها. لذلك لا يمكننا إجراء أي تغييرات. يجب أن نخبر الرئيس ، آسف ، سوف يستغرق الأمر ستة أسابيع حتى نفك تشابك السباغيتي لنفهم ما سيحدث هنا .

عندما تبقي الحوسبة منفصلة عن التصور ويقول الرئيس ، مرحبًا ، أريد هذا ، ستقول ، رائع ، سأذهب إلى طبقة الحساب الخاصة بي ، وأحمِّل الاستوديو الخاص بنا ، وأجري تغييرات في الكود ومنطق الحساب . وسأدفع نقطة بيانات جديدة أو أغير النقطة . وهذا يؤدي إلى نعم ، مخطط شريطي ، مخطط شريطي جديد ، ها هو . وتحافظ على التغييرات نظيفة ، وتحافظ على الإصدارات تحت السيطرة. كما أنه يجعل إدارة جميع عمليات التلاعب بالبيانات أسهل بكثير ، خاصة على نطاق واسع.

إذا كنت تسويقيًا متعدد الإمكانات ، فمن المحتمل أن تفلت من التعامل مع شخص واحد أو متجر واحد أو أداة واحدة. ولن تواجه مشكلة التحكم في الإصدار لأنك الشخص الوحيد المسؤول عن ذلك. ومع ذلك ، إذا غادرت أو طُردت من العمل ، فستكون هذه الشركة مغطاة بالكامل. وهي أسوأ ممارسة.

إذا كنت تعمل في شركة أكبر حيث يوجد العديد من الأشخاص في أقسام التحليلات والتسويق ، فيجب أن تفصل بين الحوسبة والتصور. خلاف ذلك ، سوف تضيع الكثير من الوقت والمال فقط في محاولة معرفة مكان وجود البيانات ومن المسؤول عنها.

الشيء الآخر - وهذا مهم جدًا للامتثال هذه الأيام مع GDPR و CCPA واللوائح الأخرى - هو أنه إذا تم دمج التصور والحساب معًا ، فستواجه مشكلة في التحكم في الوصول. لديك مشكلة حيث لا يمكنك إنشاء حدود لمن لديه حق الوصول إلى البيانات ، مما يعني أنه يمكنك تسريب البيانات ، ويمكن أن تعرضها للموظفين الذين لا ينبغي أن يكون لديهم إمكانية الوصول إلى مصادر بيانات معينة.

عندما يتم التحكم في الحوسبة ومعالجتها بشكل منفصل ، يمكنك تقييدها والقول لفريق التصور الخاص بك ، يمكنك تصور كل هذا المسموح لك بالحصول عليه ، ولا تنتقل أي معلومات شخصية حساسة في أي وقت إلى فريق التصور للاحتفاظ بها في مأمن منهم. من المهم جدًا أن يقوم الأشخاص بذلك للحفاظ على هذه الأشياء منفصلة ونظيفة.

فهل يحتاج المحلل المسؤول عن التخيل إلى معرفة تلك اللغات؟ بالطبع لا. هل يحتاج الشخص إلى معرفة؟ مائة بالمائة نعم.

MB: لديك نقطة كبيرة هنا. يعجبني حقًا النهج عندما نتخيل مجموعات البيانات الجاهزة ولا توجد حقول محسوبة فيها.

وأود توضيح سؤال واحد سبق أن طرحته. هناك مراحل مختلفة من الأعمال أو أحجام مختلفة من الأعمال أو الأعمال التجارية التي تعمل على مستويات مختلفة. يمكنك النظر إليها من زوايا مختلفة. SMB ، SME ، Enterprise - لديهم جميعًا متطلبات مختلفة لفريق التحليلات ، أو على الأقل يبدو أنهم يفعلون ذلك. ما رأيك؟ هل تعتقد أن هناك اختلافًا في متطلبات المحللين في الشركات على اختلاف أنواعها؟

CP: بشكل أساسي ، لكل شخص نفس الهدف في التسويق ، وهو المساعدة في زيادة الإيرادات. حق؟ إذا لم يكن هدفك في التسويق هو المساعدة في زيادة الإيرادات ، فأنا لست متأكدًا مما تفعله في مجال التسويق. ولكن مهما كان ما تفعله ، فأنت تفعله بشكل خاطئ. لأنه في نهاية اليوم ، هذا هو مسؤوليتنا - لإحداث تأثير. ما يحدث ليس أن هناك أشياء مختلفة يجب القيام بها. كلما توسعت شركتك ، أصبحت المهام أكثر تخصصًا. عندما تكون عرضًا فرديًا في شركة صغيرة ، فأنت مصمم الويب ، أو رجل البريد الإلكتروني أو غال ، أو المحلل ، أو الإحصائي ، أو موظف خدمة العملاء المحتمل.

بينما تنمو ، تقوم بالتوظيف. وأنت تتخصص في التوظيف. تبدأ في تقسيم المهام الفردية. ولكل مهمة الآن تقاريرها الخاصة وبياناتها الخاصة ، وتصورها الخاص بها. وهكذا في نهاية المطاف ، الشيء الذي ترتكبه الشركات بشكل خاطئ هو أنها تغفل عن حقيقة أن كل تخصص من هذه التخصصات ، خاصة في المؤسسة ، لا يزال يتعين عليه الوصول إلى نفس الهدف الذي يمتلكه الجميع ، وهو هل قادنا تأثير الأعمال؟ هل نساعد الشركة على كسب المال أو توفير المال أو توفير الوقت؟ ينمو العملاء؟ كل هذه الأشياء.

بناءً على مكان وجود شركتك في دورة حياتها ، فإن دورك ، إذا كنت محللًا عاقلًا ، هو أن تسأل ، ما الذي أفعله يساهم في تحقيق هدف الصورة الكبيرة؟ ما هي مؤشرات الأداء الرئيسية الخاصة بي شخصيًا؟ هل مؤشرات الأداء الرئيسية الخاصة بي متوافقة مع مؤشرات الأداء الرئيسية للقسم؟ هل هم متوافقون مع الأعمال التجارية؟ التعريف الذي أستخدمه في جميع محادثاتي - لقد سمعته في مؤتمر MAICON [مؤتمر التسويق الذكي للذكاء الاصطناعي] - هو أن KPI هو رقم يحدد ما إذا كنت ستحصل على مكافأة أو ستُطرد ، أليس كذلك؟ هذا هو KPI. إذا كان رقمًا ولن تحصل على مكافأة أو يتم طردك من أجله ، فهذا مقياس.

لذلك عندما تنظر من هذا المنظور ، ما هي مؤشرات الأداء الرئيسية التي تعمل على تحقيقها ، والتي يعمل فريقك على تحقيقها ، والتي يعمل قسمك على تحقيقها ، والتي تعمل شركتك على تحقيقها؟ وأنت تنظر إلى هذه الأرقام ، وفي بعض الأحيان لن يكون لها أي معنى. وإذا كان الأمر كذلك ، فأنت كمحلل بحاجة إلى أن تكون على دراية بذلك وترفع العلم وتقول ، يا رفاق ، لست متأكدًا من أن هذا سيؤدي إلى أي تأثير على الأعمال. وإذا قالت الشركة إنه لا يزال يتعين عليك القيام بذلك ، فعندئذٍ تبدأ في تحديث ملفك الشخصي على LinkedIn. لأنه إذا كانت شركة ما تعمل على تحقيق مؤشرات أداء رئيسية غير منطقية ، فإنها ستتوقف عن العمل. أنها مسألة وقت فقط.

محمد بن راشد: لذا فقط للتأكد من أنني فهمتك بشكل صحيح ، لا يوجد فرق في متطلبات المحللين في الشركات الصغيرة مقابل الشركات الكبيرة لأن الهدف للجميع هو الإيرادات.

CP: نعم ، الإيرادات وتأثير الأعمال - هل تساعد الشركة على كسب المال أو توفير المال أو توفير الوقت؟ هذه هي الوظائف الثلاث التي يريدها الجميع وتحتاجها كل شركة. إنه نفس الشيء الذي كنا نتحدث عنه منذ 10 آلاف سنة: أفضل وأسرع وأرخص ... الكل يريد ذلك. إذن ما الذي نفعله لجعل أعمالنا أفضل وأسرع وأرخص؟

CP: نعم. وهذه واحدة من أكبر المشاكل في التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي اليوم - ليس فقط معرفة ما يحدث داخل الصندوق ولكن تفسيره وشرحه.

القابلية للتفسير هي تفسير لاحق لما فعله النموذج ، كما حدث في هذا الشيء ولم يحدث ذلك. عندما تنظر إلى لوائح مثل اللائحة العامة لحماية البيانات ، فهذا ليس جيدًا بما يكفي. GDPR says that you have to be able to tell a customer in the European Economic Area how their data was used, which means you need to be able to unpack the algorithm itself and say, شكرا على ذلك. Let's get deeper in our troubleshooting investigation. What problems do you see on the market today? One of them is ethics, for sure. And probably culture, employees, and the maturity level of companies. Maybe you can unwrap that once again, or maybe you want to add something else to the problems?

CP : I think probably one of the most important things that companies are going to need to do is change how they hire. The reason you don't have good people coming out of school with skills in statistics and data science as a standard — even if there are exceptions to every rule — is because you have professors at these schools who are, you know, in their later years of their career who also don't have those skills and don't know how to teach them. And the marketplace doesn't demand them.

If the marketplace demanded them and said, نهاية القصة. Those are the core languages in data science. And every vendor out there that is offering sort of an easy drag-and-drop interface — their technology is lagging behind what the open-source code is in the marketplace. If you want to use the latest version of GPT-2 from OpenAI, guess what? You better know how to use Python, because no vendor has it in their software yet. And if you want to be able to do advanced text analytics, that's where you're going to have to go. So you have to learn those things. If you want to take some courses, there's a phenomenal resource hub from IBM called Cognitive Class, and it's 100% free. You pay zero dollars and you can take all these different courses on every topic imaginable in data science and AI. I strongly recommend it.

MB: One very last question. How can an analyst have a greater impact on marketing or on business? I predict you'll also say that it's a human problem and an involvement problem, but maybe you could add something else.

CP: It's somewhat related, but it's having those KPIs and those goals and understanding your business's KPIs. If you want to have an impact, you have to serve the overall goals of the company. And that means you have to understand them.

As a marketer, if you just blindly have that bias — I'm going to drive new leads, that's what I'm really good at — but the company has a customer retention problem and we need your help creating content that retains customers, that keeps them loyal, then you're going to be doing the wrong thing.

Do you understand the goals of your company? Do you understand how your marketing relates to those goals? If you don't, better update your LinkedIn profile, because you're not going to last very long.

MB: Thanks a lot. That inspires me the most!

رائع! There was a lot of stuff revealed in this interview! We're still processing it all.

We totally agree with Christopher about the human and technology problems. Sometimes they're hard to admit, but you should fight them. We're glad to be one of the companies that's moving in the direction of making data a tool for development, decision-making, and people.

Share this article with your colleagues, and stay tuned for our next interviews!