الأشياء التي تعلمتها في Marketing Analytics Summit 2019 في لاس فيغاس [اليوم الثاني]

هذا استمرار لملخصي لقمة تحليلات التسويق. للتعرف على المحادثات من اليوم الأول ومؤتمرات تحليلات التسويق القادمة حول العالم ، راجع المقالة السابقة.

• "استراتيجية البيانات القابلة للتنفيذ" بقلم جون لوفيت
• "ما تحتاج لمعرفته عنك - علم النفس من أجل النجاح" بقلم ميشيل كيس
• "تحديد الشخصية القيادية" بواسطة فاليري كرول
• "تحليل المحللين لتحسين كفاءة العملية" بقلم مارييا بوتشيفا
  

بدأ اليوم الثاني بعرض تقديمي رئيسي من جون لوفيت ، المدير الأول لاستراتيجية البيانات في Search Discovery. كان حديثه حول استراتيجية البيانات القابلة للتنفيذ - وهي خطة لاستخدام البيانات لغرض يتضمن فهم بياناتك ، وتصميم بياناتك لجعلها مفيدة ، وتفعيل بياناتك من أجل التأثير على الأعمال.

تحتاج المؤسسات إلى إستراتيجية بيانات لتوجيهها ، نظرًا لأن استخدام البيانات في بيئة الأعمال اليوم يمكن أن يكون معقدًا ومربكًا. هناك ثلاث مشكلات تتعلق بالبيانات الحديثة: نقص المعرفة بالبيانات ، وصوامع البيانات ، وانعدام الثقة في البيانات.

تكمن المشكلة هنا في أن المستويات العليا ورؤساء الأقسام غالبًا لا يفهمون البيانات. وفقًا لـ "تقرير Gartner Trend Insight: تعزيز معرفة البيانات والمعلومات بحلول عام 2020" ، تخطط 80٪ من المؤسسات لبدء تطوير الكفاءات المتعمدة في مجال محو الأمية البيانات ، مع الاعتراف بنقصها الشديد.

يمكنك تقسيم معرفة البيانات إلى ثلاث مجموعات:

• معرفة القياسات - عندما يعرف الناس ما تعنيه البيانات ، استخدم المصطلحات نفسها ، وافهم القيم الكامنة وراءها. هذا مستوى أساسي يسمح لكل فرد في الفريق أن يتحدث نفس اللغة.
• محو الأمية بالأدوات - عندما يكون الناس قادرين على تلبية احتياجات البيانات بالخدمة الذاتية حسب الاقتضاء ويكونون على دراية بالإمكانيات والحيل والقيود المفروضة على الأدوات. ترتبط هذه النقطة حقًا بحديث يونيو حول تحليلات الخدمة الذاتية في Twitch.
• محو الأمية المفاهيمية - عندما يقترب الناس من البيانات ويطبقونها بوضوح وتطور ويمكنهم شرح أنفسهم باستخدام البيانات.

لكي تكون على دراية بالبيانات ، تحتاج إلى فهم بياناتك. يجب أن تساعد الإجابة على الأسئلة التالية:

1. ما أنواع البيانات التي لدينا وما هي الأنواع التي نحتاجها للإجابة على أسئلتنا؟ استخدم مخزون البيانات التفاعلي وقواميس البيانات والكتالوجات لفهم مصدر البيانات ومكوناتها.
2. هل يمكن للمستخدمين تقديم بيانات الخدمة الذاتية أم يحتاجون إلى شخص ما ليخدمهم؟
3. من لديه حق الوصول إلى بياناتنا وكيف يمكن استخدام البيانات؟
4. هل يمتلك المستخدمون فهمًا دقيقًا لبياناتنا ، أم أننا نتحدث اليونانية؟
5. هل هناك درجة عالية من الراحة في استخدام البيانات ، أم أنها صراع في كل مرة يحتاج فيها تقرير جديد إلى البناء؟
   

ليس من المستغرب أن تعاني معظم الشركات من البيانات المتناثرة لأن مصادر بياناتها لا تتحدث مع بعضها البعض:

لكسر مستودعات البيانات هذه ، تحتاج إلى تحديد مصدر بياناتك وكيف يمكن توصيلها. ثم يمكنك تحديد أولويات ما يجب تنفيذه أولاً. إليك بعض الأسئلة التي يجب أن تساعدك في ذلك:

1. ما هي اتصالات البيانات وواجهات برمجة التطبيقات الموجودة؟ يمكن دمج معظم المصادر التي تريد الاتصال بها عبر واجهات برمجة التطبيقات الجاهزة أو أدوات الطرف الثالث ، لذلك لا تضيع الوقت والموارد الأخرى في بناء عمليات التكامل الخاصة بك.
2. ما هي التحولات اللازمة للتحليل؟ عادةً ما تأتي بياناتك بتنسيقات مختلفة وبسرعات مختلفة ، لذلك من أجل سحبها في تقرير واحد ، تحتاج إلى معالجتها مسبقًا. فكر في هذا مسبقًا وخطط وفقًا لذلك.
3. هل هناك عمليات متكاملة عبر مجموعات البيانات؟ فكر في العمليات التي ستتأثر بوجود هذه البيانات.
4. متى يتم تحديث البيانات ومشاركتها؟ تحقق من عدد المرات التي تحتاج فيها إلى تحديث البيانات ومن يحتاج إلى الوصول إليها. من المفترض أن يساعد ذلك في اختيار أنسب الأدوات لمشاركة التقارير مع الفريق.

بمجرد إجابتك على هذه الأسئلة ، يمكنك تحديد النهج الذي تريد استخدامه لهندسة بياناتك: بحيرات البيانات ، أو نسيج البيانات ، أو مركز البيانات. وفقًا لبحث حديث أجرته شركة McKinsey ، انتقل 8٪ فقط من تطبيقات بحيرة البيانات من إثبات المفهوم إلى الإنتاج.

وفقًا لـ KPMG ، تتمتع 35٪ فقط من المؤسسات التي شملتها الدراسة بمستوى عالٍ من الثقة في استخدام مؤسساتها لتحليلات البيانات. لإصلاح هذه المشكلة ، تحتاج إلى بناء الثقة وتنشيط بياناتك. ابدأ بطرح الأسئلة التالية على نفسك:

1. أين يمكن للبيانات أن تؤدي إلى إجراءات آلية؟
2. كيف نستخدم البيانات للاستهداف والتخصيص؟
3. كيف نبني الثقة في البيانات؟
   

لتفعيل بياناتك ، عليك التأكد من ذلك

• البيانات موثوقة ويثق الناس في الأرقام التي يرونها. يمكن القيام بذلك من خلال مناهج مختلفة للاختبار والرصد.
• البيانات متاحة للتعاون. اذهب وتحدث إلى أصحاب المصلحة في المنظمة لفهم البيانات التي يحتاجون إليها للعمل.
• لديك مجلس حوكمة بيانات مسؤول عن الإشراف على جميع العمليات المتعلقة بالبيانات.

شارك جون بعض الأمثلة الواقعية ، بما في ذلك قصة مذيع أمريكي غير هادف للربح والنهج الذي استخدمه فريق Data Discovery لبناء إستراتيجية بيانات قابلة للتنفيذ. كانت المراحل التي مروا بها هي تحديد الأهداف ، ومواءمتها مع أهداف العمل ، وإعداد القياسات:

بمجرد تدوين جميع أهداف العمل هذه ، قام فريق Data Discovery بتحديد أولوياتها بناءً على تأثير الأعمال ومستوى الجهد المطلوب ، وحدد خارطة طريق التنفيذ الخاصة بهم للانتقال من المهام الأكثر أهمية وقيمة إلى المهام الأقل أهمية:

لا تدع معدل النجاح المنخفض لتطبيقات بحيرة البيانات يخيفك. التأثير المحتمل للتنفيذ الناجح أعلى بكثير من الاستثمار الضروري. للبدء وتجنب أخطاء الشركات الأخرى ، استخدم هذه الأسرار العشرة لتوسيع نطاق التحليلات. يمكنك دائمًا الحصول على الإلهام من خلال النظر في دراسات الحالة لشركات أخرى. وفيما يلي بعض الأمثلة على ذلك:

• استخدم Ile de Beaute تحليلات شاملة لقياس تأثير ROPO
• تحليلات شاملة ومُصممة بشكل مريح في تسع خطوات بسيطة
• بيوتيك. تحسين LTV للعملاء من خلال دمج البيانات

كانت الجلسة التالية تسمى "Birds of a Feather" ، حيث يمكن للجميع تسمية موضوع أو نقطة ألم يريدون مناقشتها والانتقال إلى طاولة للقاء زملاء لهم نفس التفكير لإجراء مناقشة متعمقة. أنا شخصياً أحببت هذه الجلسة حقًا لأنها أعطتني بعض الأفكار حول مشكلة لم أكن أعرف كيفية معالجتها.

ميشيل متحدثة كاريزمية تعرف كيف تجذب انتباه الناس ، وقد أحببت حقًا كيف أظهرت حيل دماغنا - ذاكرة عاملة محدودة ، وتحيز للتأكيد ، والتوافق مع القاعدة ، وما إلى ذلك - التي أثبتتها الدراسات الكلاسيكية. من المهم للمحللين أن يكونوا على دراية بهذه التناقضات ، لأن التحليلات والتحسين تدور حول استخدام الأساليب الكمية لفهم الأشخاص ولماذا يفعلون ما يفعلونه. فيما يلي بعض النصائح:

• عند تقديم المعلومات ، تحتاج إلى العمل ضمن حدود الأنظمة الإدراكية والذاكرة.

وفقًا لجورج إيه ميللر ، عالم النفس الشهير ، فإن كمية المعلومات التي يمكننا الاحتفاظ بها في الذاكرة قصيرة المدى هي سبعة زائد أو ناقص عنصرين. العنصر عبارة عن مجموعة من المعلومات ، مثل كلمة أو رقم أو نقطة بيانات ، وما إلى ذلك. ولهذا السبب فإن توقع قيام المستخدمين برسم اتصالات بين نقطتي بيانات تفصل بينهما ست صفحات أو قبل ثلاثين شريحة هو وصفة للفشل.

• حتى إذا بدت بياناتك بديهية ، إذا جاءتك "أخبار عاجلة" تتعارض مع ما عرفته الشركة أو اعتقدتها أو اعتقدتها لبعض الوقت ، فقد تحتاج إلى مزيد من البيانات لدعم وجهة نظرك المعاكسة.

قد ترغب أيضًا في إتاحة متسع من الوقت للمناقشة بدلاً من مجرد إرسال نتائجك ، لأن هذه المناقشات ضرورية للحصول على قبول لوجهة النظر الجديدة هذه. "الرجل الذي لديه قناعة هو رجل يصعب تغييره. أظهر له حقائق أو أرقامًا وسيتساءل عن مصادرك. قال ليون فيستينجر: "مناشد المنطق وهو يفشل في رؤية وجهة نظرك".

وهذا ما يسمى أيضًا بنظرية التنافر المعرفي. يخبرنا أن الناس لا يحبون الشعور بعدم الاتساق (على سبيل المثال ، بين معتقداتنا وأفعالنا.) ونحن نسعى للحد من هذا الشعور غير المريح من خلال تبرير معتقداتنا وتجنب المعلومات التي قد تتعارض.

• عند العمل مع البيانات ، لا تتوقف عند فرضيتك الأولى. يمكن أن يتأثر بتحيزك المعرفي.

تم بناء دماغنا بطريقة تسعى لتأكيد المعتقدات القائمة. وهذا يمكن أن يقودك إلى ارتكاب خطأ ، حيث يمكن أن يكون هناك العديد من الأسباب التي تجعل البيانات تظهر ما تفعله. أجد في الواقع فهمًا وإدراكًا لهذا التحيز مفيدًا حقًا عند إجراء مقابلات مع الأشخاص.

عادة ما تحصل على انطباعك الأول في غضون 15 ثانية ، وبعد ذلك يبحث عقلك عن شيء يدعم هذا الانطباع الأول. من المهم للغاية ملاحظة هذه اللحظة والبدء في البحث عن الحقائق التي تدعم الموقف المعاكس. سوف يساعدك على الهروب من تحيزك المعرفي.

• إذا كانت لديك نتائج تحليلية تتحدى الوضع الراهن ، فيجب عليك مناقشتها ببطء وبشكل فردي.

تجنب وضع الأشخاص في المكان المناسب للاتفاق أو الاختلاف في إطار مجموعة لأنه من غير المرجح أن يدافع الأشخاص في المجموعة عن نتائجك الجديدة ضد قاعدة المجموعة. وبالمثل ، فإن هذا يجادل ضد القفز مباشرة إلى جلسة عصف ذهني جماعي. بمجرد الانضمام إلى المجموعة ، سيتفق 76٪ من الأشخاص مع المجموعة (حتى لو كانوا مخطئين!) ، لذلك من الأسهل الحصول على أفكار أكثر تنوعًا وتقليل التفكير الجماعي من خلال السماح بالعصف الذهني الفردي غير المقيد وجمع كل الأفكار أولاً.

يسمى هذا التأثير التوافق مع القاعدة ، وقد أثبته Ash في تجاربه في عام 1951.

• عند إحضار النتائج ، قدم توصية حول كيفية استخدامها وكن محددًا قدر الإمكان.

حدد من تقع على عاتقه مسؤولية التصرف إذا تغير شيء ما وتأكد من أنه قد تم سماعك حتى لا تقع في فخ تأثير المتفرج - فكلما زاد عدد المتفرجين ، قل احتمال تدخل الفرد وتقديم المساعدة. وخير مثال على ذلك في حالة الطوارئ الطبية عندما يقف الجميع وينتظرون قيام شخص آخر باتخاذ إجراء.

هناك المزيد من الأمثلة والتحيزات التي يمكنك أن تجدها في عرض ميشيل. إذا كنت مهتمًا بمعرفة المزيد عن التحيزات ، فاطلع على هذه المقالة عن علم النفس العملي لعلماء البيانات بقلم كونور ديوي.

خلال الغداء ، استمعت إلى حديث ملهم حقًا حول تحديد الشخصية القيادية بقلم فاليري كرول ، مدير التحسين في Search Discovery ورئيس مجلس إدارة جمعية التحليلات الرقمية.

في حديثها ، شاركت فاليري رحلتها التي استمرت 12 عامًا من متدربة كمومية إلى حيث هي الآن وطريقتها لتصبح رائدة. فيما يلي العديد من الدروس التي تعلمتها:

• ليس عليك إدارة الناس لتكون قائدًا. يحفز القائد الآخرين ويلهمهم لاتخاذ الإجراءات عن طيب خاطر ؛ إنهم يحملون الثقافة ويتحدون الوضع الراهن بشكل بناء. يمكنني أيضًا أن أضيف أنه لكي تكون قائدًا ، يجب أن يكون لديك تعاطف قوي واستعداد لتحمل المسؤولية.
• ابحث عن فرص القيادة ولا تتغلب عليك متلازمة المحتال:
  

لمكافحة متلازمة المحتال ، استخدم مهاراتك التحليلية - حاول النظر إلى الحقائق وتقييم تقدمك والمستوى الحالي بناءً عليها ، واكتب نقاط قوتك وإنجازاتك ، وابحث عن طرق لتطبيق مهاراتك. أيضًا ، يمكنك تجربة كتاب The Anxiety and Phobia Workbook للكاتب إدموند جيه بورن.

• إذا واجهت تحيزًا أو تمييزًا ، فتحدث عن ذلك ، والأفضل مع الظالم. إذا لم يكن الأمر كذلك ، فابحث عن زميل أو معلم أو شخص ما في الموارد البشرية. إذا لم يكن لدى شركتك عمليات مطبقة للتعامل مع مشكلة مهمة ، فقم بإحضارها. لا تخافوا أو تخجلوا من هويتكم - عمرك وجنسك وجنسيتك ، وما إلى ذلك. ربما يكون ذلك شيئًا يجعلك ناجحًا ويساعدك على تقديم منظور مختلف.
• قم ببناء علامتك التجارية الشخصية على الشبكات الاجتماعية وشجع النموذج على شكل حرف T ، والذي يتطور ليس فقط في الاتساع ولكن أيضًا في العمق.
  
• استفد من شبكتك عن طريق إجراء اتصالات حقيقية ولديك خطوة مصعد جاهزة للعمل. ابحث عن اتصالات في اللقاءات ، واطلب من الأشخاص أن يقدموك لأشخاص مثيرين للاهتمام ، وقم بتطوير تلك الروابط من خلال توفير القيمة. كن مستعدًا لمشاركة ما تعمل عليه والذي ينتج عنه أكبر قيمة وهو الأكثر ابتكارًا في أقل من دقيقة.
  
• ابحث عن الإرشاد. يمكن أن تكون متبادلة ، لأن أفضل طريقة لإتقان مهارة ما هي تعليم شخص ما. عندما تبحث عن مرشد ، ضع في اعتبارك المهارات الشخصية وكذلك المهارات الصعبة ، مع التركيز على أهداف حياتك المهنية.
  

بالمناسبة ، DAA لديها برنامج توجيه "Women in Analytics" ، لذلك إذا كنت مهتمًا ، فتحقق منه.

ثم حان الوقت بالفعل لمشاركة قصتي حول تحليل المحللين لتحسين كفاءة العملية . يتطلب نمو الفريق الكثير من الوقت والجهد وأدوات الإدارة المناسبة. نقاط الألم شائعة: التوزيع غير الفعال للمهام ، وعدم وجود وقت لتعليم وتدريب الموظفين الجدد ، وعدم وجود وقت كافٍ للمحللين المتمرسين للقيام بالبحث والتطوير وتحسين مهاراتهم ، وعدم وجود فكرة عن مقدار الوقت الذي يقضيه موظف معين في المهام ، و القائمة تطول. لقد استخدمنا بحيرات البيانات لتحسين تقدير المهام ، وضمان مشاركة الدروس المستفادة بشكل مؤلم مع الجميع ، وتحقيق التوازن بين أولويات المشروع.

نتيجة لذلك نحن

1. أدركت أن عبء عمل المحلل بعيد عن ما توقعناه وأن القيم المتوسطة يمكن أن تخفي مناطق النمو لدينا
2. أثبت أن معظم محللينا (~ 85٪) أجابوا على رسائل البريد الإلكتروني في الوقت المحدد
3. تعيين المهام النموذجية التي نواجهها ، والوقت الذي يستغرقه عادةً لإنجازها ، وكيف يمكن أن يختلف الوقت لكل مهمة معينة
4. وجدت نقاط ضعف وقوة لكل محلل لتخصيص خطة التنمية الشخصية الخاصة به
   وجدت مناطق للأتمتة.

يمكنك العثور على الشرائح الخاصة بي على Slideshare ومقال عن ConversionXL يوضح تجربتنا.
للأسف ، فاتني محادثات Garry Angel's و Tim Wilson و Matt Gershoff و Moe Kiss ، لكنني سمعتهم جميعًا يتحدثون في Superweek وأعرف أنهم رائعون. على الرغم من أنني فاتني محادثاتهم ، كان من الرائع رؤيتهم مرة أخرى في #MASConf!

كانت الجلسة الأخيرة في قمة Marketing Analytics عبارة عن تسجيل مباشر لبودكاست Analytics Power Hour. كل حلقة من هذا البودكاست لها موضوع مغلق ومنتدى مفتوح.

استمتع الجمهور بالاستماع إلى مايكل هيلبلينج ، مدير ممارسات التحليلات في Search Discovery ، و Moe Kiss ، مستشار التحليلات ، وتيم ويلسون ، المدير الأول للتحليلات في Search Discovery ، وهم يشاركون أفكارهم وخبراتهم. يمكنك العثور على مقابلتنا الحصرية السابقة مع Tim Wilson حول حالة التحليلات الحديثة هنا. يمكنك أيضًا العثور على الحلقة من Marketing Analytics Summit هنا. أنا أشجعك بشدة على الاستماع إلى الحلقات الأخرى أيضًا.

1. لا تأخذ العنوان في ظاهره ؛ تخلص من الضجيج وركز على التأثير الذي تحققه.
2. لفهم ما إذا كانت تحليلات الخدمة الذاتية تعمل في شركتك ، اسأل فريقك عما إذا كان لديهم دعم البيانات الذي يحتاجون إليه للقيام بعملهم بفعالية وما إذا كانوا قادرين على الحصول على البيانات في إطار زمني يلبي احتياجات أعمالهم.
3. استخدم مصفوفة دور البيانات للتأكد من أن الجميع يفهم ما يمكن توقعه من كل منصب.
4. كن استباقيًا عندما يتعلق الأمر بجودة بياناتك ، وليس رد الفعل.
5. يشعر 11٪ فقط من جهات التسويق "بثقة كبيرة" في دقة نموذج الإحالة. لكن هذا لا يعني أنه لا يجب عليك المحاولة.
6. لتقييم مستوى نضج البيانات ، تحتاج إلى تقييم بياناتك عبر ثلاث فئات مختلفة: البصيرة الموحدة (قياس الأداء والإسناد) ، والبيانات الموحدة (البيانات المنعزلة ، أو المشتركة في الموقع ، أو الموحدة) ، وأساس البيانات المحددة مسبقًا (دقة التتبع ، ونقطة اللمس التغطية ، التوحيد التصنيفي).
7. الشركات التي تربط مقاييس التسويق بنتائج الأعمال المرغوبة من المرجح أن تتجاوز هذه النتائج بشكل ملحوظ بمقدار الضعف. والشركات التي تربط مقاييس التسويق بأهداف الإيرادات أكثر عرضة بثلاث مرات لتجاوز هذه الأهداف بشكل كبير.
8. يريد كل من متخصصي التسويق والمحللين شيئًا واحدًا: الأدوات والعمليات الصحيحة لمعرفة ما يجب البدء به والتوقف والاستمرار في القيام به من أجل الوصول إلى أهدافهم التسويقية.
9. استخدم خطة نجاح لمواءمة الأنشطة التسويقية مع أهداف أعمال شركتك وإظهار قيمة استثمارات التسويق والتحليلات للقيادة العليا.
10. ركز على العمليات المدرة للدخل أولاً ، لأنها تحقق تأثيرًا أكبر.
11. لجعل عملياتك تعمل ، ضعها على الخريطة ، وقم بتحليلها ، وقم بتوصيلها إلى الفريق.
12. التفاعل المادي أسهل في الفهم ويبدو أكثر إقناعًا من التفاعل الرقمي - يؤدي الاهتمام المادي إلى زيادة تذكر العلامة التجارية بنسبة 70٪. حتى يتذكره جمهورك ، تحتاج إلى إشراك المزيد من الحواس وتقليل المشتتات وتشجيع التفاعل.
13. تحكم في علامتك التجارية باستخدام on-SERP SEO ، حيث أن صفحة نتائج البحث هي صفحتك المقصودة الجديدة. تحتاج إلى الاستفادة من المقتطفات المنسقة والمطالبة باللوحات الخاصة بك.
14. مضاعفة إنشاء طلب ذي علامة تجارية.
15. استفد من الخوارزميات الاجتماعية عن طريق التناوب بين المنشورات الترويجية وغير الترويجية.
16. استخدم أسلوب سرد القصص لإنشاء محتوى مرتبط بعلامتك التجارية ، ويحقق مشاركة عالية ، ويخلق صدى عاطفيًا.
17. هناك ثلاث مشكلات رئيسية تتعلق بالبيانات: نقص المعرفة بالبيانات ، وصوامع البيانات ، وانعدام الثقة في البيانات. يمكن معالجة كل هذه المشكلات من خلال إستراتيجية بيانات قابلة للتنفيذ - وهي خطة لاستخدام البيانات بشكل هادف تتضمن فهم بياناتك ، وتصميم بياناتك لجعلها مفيدة ، وتفعيل بياناتك من أجل تأثير الأعمال.
18. علم النبات والتحليلات مترابطان - كن على دراية بالاختصارات العقلية واستخدمها للاستفادة من تحليلاتك وقدراتك التسويقية.
19. للعثور على نموذج القيادة الخاص بك ، استخدم الاختلافات الخاصة بك ، وقم بتطوير شبكتك وعلامتك التجارية الشخصية ، وابحث عن معلم وموجه ، ومحاربة متلازمة المحتال ، وإلهام الآخرين.
20. عاجلا ، كان ذلك أفضل. يمثل جمع البيانات ودمجها وإعدادها حوالي 75٪ من جهودك. تأكد من أنك تثق في جودة البيانات التي تجمعها.
21. ابدأ بلوحة تحكم MVP. ركز على ما لا يزيد عن 10 مؤشرات أداء رئيسية حرجة.
22. حدد ما ستفعله إذا تغير أحد المقاييس بشكل كبير في الساعة 5 مساءً يوم الجمعة. يجب أن يكون لديك خطة لما يجب أن تفعله إذا ارتفع أو انخفض مقياس ما بشكل غير متوقع. إذا لم تكن لديك فكرة عن سبب وجود مثل هذه الخطة لمقياس معين ، ففكر فيما إذا كنت بحاجة إلى تتبعها على الإطلاق.

لقد كانت تجربة رائعة. وجه شكر منفصل إلى Jim Sterne لدعوتي وإلى Roxanne Glavina ، إدارة المتحدثين في Rising Media، Inc. على التنظيم السلس.