لماذا لا أحد يهتم بالمحلل؟ إجابات صعبة ولكنها حقيقية من ستين راسموسن

أجرت Mariia Bocheva مقابلة رائعة مع Steen Rasmussen ، أحد أكثر مبشري تحليلات الويب الموهوبين والمؤثرين الذين نعرفهم. حصلنا أيضًا على تسجيل للحديث الذي ألقاه في التحليل! المؤتمر حيث غطى التفاصيل التي تساعدنا في تكوين صورة متماسكة لبحثنا.

لقد قررنا الابتعاد عن أسلوب المقابلة التقليدي الخاص بنا وتحويل ذلك إلى قراءة أساسية من شأنها مساعدة المحللين على ابتكار أفكار جديدة.

في هذا المقال:

أولاً ، بضع كلمات عن Steen Rasmussen: إنه حاليًا مبشر تحليلات الويب ومدير وعضو مجلس إدارة في IIH Nordic. يمكنه أيضًا الادعاء بحق أنه أحد واضعي التحليلات الحديثة. IIH Nordic هي واحدة من تلك الشركات التي تمتلك نظامًا بيئيًا فريدًا تمامًا للبيانات وثقافة تعتمد على التجربة ، حيث تم تصميم كل شيء لتعزيز العمل الهادف والفعال. على سبيل المثال ، لديهم مثل هذا المستوى من التنظيم لدرجة أنهم يعملون أربعة أيام فقط في الأسبوع أثناء التعامل مع عبء العمل لمدة خمسة أيام في الأسبوع.

يبدو وكأنه حلم ، أليس كذلك؟ دعنا نتعرف على ما يجب على Steen مشاركته معنا.

من قال لك أنه لكي تكون محللًا جيدًا يجب أن تكون مليئًا بالمهارات والأدوات؟ أو أن كونك محللًا هو عمل آمن حيث تقوم بإعداد التقارير ثم الاسترخاء حتى وقت الحاجة إلى التقارير في المرة القادمة؟

إن وجود فهم واضح لسبب تعيينك والقيمة التي تقدمها للشركة أمر ضروري لنجاحك. يعمل المحلل على تقديم رؤى للشركات من أجل تحقيق هدفين رئيسيين:

1. خفض التكاليف مع زيادة الأرباح
2. اكتساب عملاء جدد والاحتفاظ بالعملاء الحاليين

هذا هو الهدف الأساسي لعمل المحلل ، ويجب أن تبدأ كل مهمة يتم تنفيذها وتقرير تم إنشاؤه من الأهداف الموضحة في الشريحة أعلاه.

أدوات وتقنيات وأساليب التحليل ليست سوى الأدوات. وبينما يؤثرون على جودة الخدمة المقدمة ، لا يمكنهم ضمان فهم عميق لاحتياجات العمل - الأمر متروك للمحلل. لن تكون الأدوات التي تختارها بالضرورة هي مجموعة أدوات Google ، ولكنها مزيج من الأدوات التي تناسب ذوق مؤسستك.

نعم ، كل محلل يعمل بجد مثل الجحيم لدفع شركته إلى الأمام. لكن في كثير من الأحيان ، لا أحد يثني عليهم على هذا العمل الشاق. السبب الرئيسي لحدوث ذلك هو أن زملاء العمل يرون نتائج عمل المحلل مثل هذا:

هذا يبدو رائعًا ، لكن ماذا يفترض بنا أن نفعل بهذه الأشياء؟

هل سمعت أسئلة مماثلة؟ يحدث هذا عندما لا يدرك الناس القيمة التي يقدمها المحلل.

زملائك في العمل ليسوا لئيمين أو محصنين ضد التحليلات ؛ إنهم يحتاجون باستمرار إلى اتخاذ القرارات الصحيحة تحت ضغط سوق لم يعد مكانًا ودودًا.

وإليك وجهًا آخر للعملة: ستختبر تأثير Dunning-Kruger أو تحيز البقاء على قيد الحياة حتى في أكثر الشركات تطورًا للبيانات ، لأن هذه هي طبيعة الناس. إنهم لا يعتقدون أن التحليلات صعبة للغاية ، وهم يتوصلون إلى استنتاجات بناءً على المعلومات المتوفرة لديهم.

أو أحيانًا يركز المحلل كثيرًا على الأرقام ، وليس الأفكار أو نصائح ما يجب فعله. لكن التأكيد على البيانات التي لن تكون مثالية بنسبة 100٪ - إلى جانب عدم اليقين المتأصل في قرارات العمل - لن يجعل أي شيء أفضل.

يجب أن يبذل المحللون قصارى جهدهم من أجل:

• توصيل ما يعرفونه بعبارات مفهومة.
• تطوير التعاطف مع الأشخاص الذين سيعملون مع أرقامهم.
• لا تسقط أبدًا في هاوية البيانات دون فرضية يمكن من خلالها سحب أنفسهم للخارج. تذكر دائمًا سبب إجراء تحليلاتك.
• ترجمة نتائج التحليل إلى حلول للأشخاص. اجعل الناس يفهمون إلى أي مدى يمكن أن تأخذهم البيانات. قم بتثقيف زملائك في العمل حول كيفية تطبيق تحليل البيانات في عملهم.
• غرس النقد الذاتي الصحي. أوصل أفكارك إلى المكتب ولا تخف من الفشل.

هذه بعض أكبر الأخطاء التي يمكن أن يرتكبها المحلل:

عدم التحقق من النسخة الخام

بدون التحقق مرة أخرى من الأرقام في نتائجهم ، يمكن للمحللين أن يفقدوا الكثير من المصداقية. يجب عليك دائمًا التحقق من الأنظمة الأخرى وإجراء فحص واضح للواقع - هل يمكن أن توجد نتائجك في الواقع؟ هل يمكن أن يكون هناك 89 مشاهدة للصفحة في المتوسط ​​في غضون ثلاث دقائق؟ عندما تشك في نفسك وتكون صارمًا مع نفسك ، فأنت أكثر بكثير من مجرد متخصص - فأنت متخصص موثوق.

تجنب إعطاء النصيحة أو الإجابة على أسئلة إضافية لتجنب خطر أن تبدو غبيًا

قد يخشى المحللون مشاركة أي أرقام إضافية. كن جريئا بشأن مشاركة الأرقام ؛ إنها مهارة عظيمة. حتى إذا كنت قد ارتكبت بعض الأخطاء بالفعل ، حتى لو تم ذكرها ، وحتى إذا تم التشكيك في أفكارك ، فلا تهمل أفكارك الإبداعية أثناء القيام بما طُلب منك ميكانيكيًا. ابق فضوليًا وخلاقًا وشجاعًا.

ينشئ المحللون التقارير بناءً على البيانات التي يمتلكونها في الوقت الحالي ، وفي بعض الأحيان تصف هذه التقارير حقائق واضحة بشكل مضجر. إذن ماذا يجب أن تفعل؟ هل أنت محلل سيء لفعل ذلك؟

تذكر دائمًا أن جزءًا من البيانات التي تمتلكها قد يكون خاطئًا أو تالفًا ، ولا يتوفر حجم أكبر بكثير من البيانات لأنك لم تقم بجمعها ، وهناك المزيد من البيانات التي لا يمكنك تخيلها حتى الآن.

تتمثل إحدى مهام المحلل في دفع حدود البيانات المتاحة للإجابة على أسئلة الإدارة والزملاء. لا تحاول العثور على شيء يبدو وكأنه إجابة في ما لديك بالفعل ، ولكن تنمية بيانات الشركة. عدم محاولة إيجاد دعم لفرضيتك مع تجاهل الأدلة التعويضية. حاول تغطية كل ما يمكنك الوصول إليه ، وتذكر أنه حتى بعد ذلك ، سيكون هناك المزيد من البيانات التي يجب جمعها.

كيف يمكنك الوصول إلى بيانات أكثر مما لديك بالفعل؟ تتمثل إحدى الطرق التي قد تستخدمها لإثراء بياناتك التسويقية في اعتبار كل حملة إعلانية ليس فقط مصدرًا للعملاء المحتملين ولكن كمصدر للبيانات. يمكنك إطلاق حملة كاملة فقط للحصول على البيانات ، تمامًا كما يتم إطلاق كل حملة اختبار A / B لمعرفة ما هو الأفضل.

يعد اختبار A / B أداة رائعة ، وقد كان مفيدًا لفترة طويلة. لكن الزمن تغير ، وتأسس منطق اختبار أ / ب عندما اختلفت الحقائق على الأرض.

في كل مرة نقرر أن "أ" أفضل من "ب" أو "ب" أفضل من "أ" ، فإننا نستبعد بعض الزوار الذين فضلوا الإصدار الآخر ... لذلك فنحن في الواقع نحدد نطاق أعمالنا في كل مرة نقوم بذلك.

من وجهة النظر هذه ، نرى أن اختبار A / B لم يعد أفضل أداة لتنشيط البيانات. الأمر المذهل هو أنه يمكننا الآن تقديم البديل "أ" لأولئك الذين أحبوا "أ" ، ونقدم "ب" لأولئك الذين اختاروا متغيرًا آخر. هذا هو أحد الاحتمالات التي تقدمها السرعة الحديثة لجمع البيانات وتفعيلها. اليوم ، لا تحتاج للاختيار ؛ يمكنك فقط إرضاء أكبر عدد ممكن من العملاء.

لذلك لا تتعثر في عقلية إما / أو ؛ تغيير نهجك لتطبيق رؤى البيانات. ستساعدك Google Optimize وأدوات التخصيص الأخرى في ذلك.

دعونا نرى ما هي التهديدات الأخرى التي يمكن أن تكمن في انتظار المحلل في منتصف يوم العمل.

أفضل طريقة لفهم هذه النقطة هي تصميم قسم مقطع لمتجر نموذجي عبر الإنترنت.

في الشريحة أعلاه ، يوجد الأشخاص الذين اشتروا منك بالفعل على طول الخط الأخضر. هناك أيضًا من لن يشتروا منك أبدًا - هؤلاء موجودون في الخط الأحمر. لن يستبعد توزيع الميزانية الإعلانية النموذجي أيًا من هذه الشرائح للأسباب التالية:

1. سيواصل فريق التسويق محاولة جذب اهتمام جمهور الخط الأحمر. قد ينقر هؤلاء الأشخاص على الإعلان ويهدرون ميزانيتك ، لكنهم ما زالوا لا يشترون أي شيء.
2. سيحاول التسويق استعادة أولئك الذين اشتروا منك بالفعل من خلال تقديم خصم لهم وخسارة الأرباح.

يحدث هذا لأنه طريقة عمل التسويق ، والجميع معتاد عليه. ولكن إذا قمت بتعديل نظامك الآلي وركزت إعلاناتك على المجموعة المتوسطة ، واستثمرت جميع الموارد التي لديك لتنمية هذا النوع من الجمهور ، فستحصل على زيادة حقيقية في الإيرادات حتى في أصعب الصناعات. وبالتالي ، فإن أفضل نصيحة للمسوقين والمحللين المشاركين في القرارات المتعلقة بتوزيع ميزانية الإعلان هي أنه يجب عليك فهم بياناتك بشكل صحيح.

هذه اللحظة هي فرصة للانتقال من غسل البيانات إلى تنسيقها. لا تزال آلات التسويق الآلي مجرد أدوات يديرها محللون أذكياء.

الأخلاق ليست جانبًا من عمل المحلل الذي تمت مناقشته على نطاق واسع. ولكن أثناء الترويج لمصالح الشركات ، من المهم أن تظل أخلاقيًا في عملك. هل تتذكر ما حدث مع Cambridge Analytica قبل بضع سنوات؟ يهتم العملاء النهائيون حقًا بالمكان الذي تأخذ فيه بياناتهم وماذا تفعل بها. قد تدفع شركتك ثمنًا باهظًا إذا قمت بجمع البيانات وتخزينها دون رعاية ، أو تركت البيانات المستعارة بدون حماية ، أو استخدمتها للتلاعب بالأشخاص دون إذن.

ملفات تعريف الارتباط وسياسات الخصوصية ومربعات الاختيار ليست سوى الخطوة الأولى في الحفاظ على العلاقة بين العملاء والمواقع التي تستخدم البيانات الشخصية. قد يجد المحللون أن هذه القيود غير عادلة لأنها تؤدي إلى بيانات مجزأة. وأحيانًا ، قد تكون التجارب على البيانات الشخصية للعملاء مثيرة للاهتمام من الناحية الفنية ولكنها مشكوك فيها من وجهة نظر أخلاقية.

أيضًا ، لا يوجد مكان آمن للأطفال على الويب. يستخدم الأطفال الهواتف الذكية أكثر من البالغين وينشرون الكثير من البيانات الشخصية العميقة عبر الإنترنت. هذا تحد أخلاقي جديد يتعين على المسوقين والمحللين مواجهته. هل يمكننا البيع عبر الإنترنت للأطفال الخاضعين لوصاية والديهم؟ بدءًا من أي سن يمكننا عرض إعلانات للأطفال دون الإضرار بحقوقهم؟

الحالة الوحيدة التي لا تحتاج فيها إلى التحليلات هي عدم استخدامك لها. إذا كنت لا تريد حقًا استخدام نتائج تحليلاتك ، فلا تضيع أموالك عليها.

تعد كيفية إنفاق الأموال على التحليلات قصة مختلفة تمامًا ، ولكن تذكر أن تحليلات التسويق هي استثمار ، ويجب أن تزيد عائد الاستثمار حتى تكون جديرة بالاهتمام.

أكمل صندوق الأدوات الخاص بك مع الأخذ في الاعتبار الربح الذي يمكن أن تحققه كل أداة ، وليس شعبيتها أو مدى روعتها. وتذكر أن لكل أداة حدودها وقد تم إنشاؤها لمساعدتك وليس لاستبدالك.

المزيد من النصائح للمحللين:

1. توقف عن مقارنة معدل التحويل الخاص بك مع المتوسط. هذا ليس أفضل أساس للنمو. ما يجب عليك مقارنته هو معدل التحويل الحالي الخاص بك إلى معدل التحويل الخاص بك من الشهر السابق. ضع معيارًا لنفسك ، وتجاوز نفسك في كل مرة ، ولن يكون النمو المستقر حلماً بل حقيقة.
2. توقف عن الاعتماد على المقاييس المتوسطة. لأن المتوسطات تخفي معلومات مهمة حقًا ... وجسمًا. أحيانًا يكون الناس كسالى ويفكرون بشكل خطي ، ونحن سعداء حقًا عندما نرى أرقامًا ترضينا. ولكن عندما نتعمق أكثر ، نعترف لأنفسنا أن حدث التحويل (على سبيل المثال ، نقرة على حملة Google AdWords) قد لا يؤدي إلى شراء - أو على الأقل عدم شراء المنتج المحدد الذي أعلنا عنه. ماذا لو اشترى الناس حافظة iPhone بدلاً من Macbook Pro؟ الهامش مختلف ، أليس كذلك؟ لذا ، حتى إذا استمرت الشركة في عرض عائد نفقات إعلانية جيد ، تحقق من هذا المقياس من الداخل واكتشف كيف حدث كل شيء.

نصيحة للشركات:

1. توقف عن افتراض أنه إذا قمت بتعيين محلل رقمي واحد ، فقد قمت ببناء قسم علوم البيانات بالكامل. أنت بحاجة إلى بناء فريق بمجموعة واسعة من المهارات: تعيين خبير إحصائي ، ومحلل أعمال / مترجم فوري ، وعالم بيانات ماهر تقنيًا. هؤلاء المتخصصون هم استثمارك الرئيسي في التحليلات ، وليس صندوق الأدوات الذي تشتريه!
2. إذا كنت شركة صغيرة ، اجمع بيانات عن نفسك ، واعرف كيف تعمل الشركات الناشئة المتشابهة ومعايير السوق ، وحاول الحصول على بيانات أوسع ، وبناء مجموعة البيانات الخاصة بك ، وتحديد العالم من حولك.
3. إذا كنت في سوق كبير ، فابحث عن المنافسين وانتقل من الداخل إلى العالم الخارجي. هناك الكثير لتفعله للتغلب على المنافسة!

لفترة طويلة ، كان المحللون يتعلمون كيفية جمع البيانات وكانوا مهووسين بها كما هو الحال مع مناجم الذهب أو آبار النفط.

أكبر قيمة للبيانات هي في لحظة وقوع الحدث. بحلول الوقت الذي يتم فيه إعداد البيانات للتحليل ، يتم تسليم النتائج واتخاذ القرارات واتخاذ الإجراءات ، قد يكون الأوان قد فات. لقد تغير العالم بالفعل ، وحدثت أحداث جديدة.

وبالتالي ، يجب أن نتذكر أن بياناتنا موجودة في سياق العالم من حولنا.

شكرًا ، ستين ، على هذه المقابلة العميقة والحديث الرائع في Analyze! مؤتمر!

نأمل أن تكون قد استمتعت بهذا القراءة وحصلت على رؤية جديدة للتحليلات ودور المحلل في السوق الحديثة. في OWOX ، ألهمنا Steen للوقوف على معايير مركزية الإنسان في التحليلات حيث تكون الأدوات أقل أهمية من المتخصصين. نعتقد أن المحللين أنفسهم هم أهم جزء في التحليلات - وليسوا الأدوات القوية التي يستخدمونها. لذلك دعونا نتعلم من بعضنا البعض لجعل التحليلات أفضل تخصص على الإطلاق!

اشترك في مدونتنا لقراءة المقابلات التالية كجزء من بحثنا في حالة التحليلات الرقمية وتكييف تجربة كبار المحللين مع عملك.