Interview mit Damion Brown

Unsere Forschung geht weiter! Dank Mariia Bocheva treffen wir talentierte Analysten, Marketingmagier und Datenwissenschaftler, die wahre Beispiele sind, denen man folgen sollte. Hier ist unser nächstes Interview mit Damion Brown, dem Gründer von Data Runs Deep in Australien.

Hier sind wie immer die Hauptthemen für die Navigation:

Mariia Bocheva : Könnten Sie ein paar Worte zu sich selbst und Ihren bisherigen Erfahrungen sagen?

Damion Brown : Klare Sache! Ich wurde in England geboren und bin mit 28 nach Australien gekommen, was übrigens ein wirklich gutes Alter ist, um so etwas zu machen, weil man alt genug ist, um richtig zu schätzen, was man tut, und Du bist jung genug, um all die Partys, die du machen wirst, zu ertragen!

Wie dem auch sei, nach einigem Herumalbern, zwei gescheiterten, aber brillanten Startups und einigen Gelegenheitsjobs fand ich mich in einer Art Marketingjob wieder, bei dem es darum ging, „herauszufinden, wie man das Internet für Marketing nutzt“. Es gab also etwas PPC, etwas Blogging, einige A/B-Tests und natürlich einige Analysen mit Dingen wie Webalizer und AWStats.

Als ich Google Analytics zum ersten Mal sah und verwendete, war ich so fasziniert, dass mir klar wurde, dass ich mit voller Blase an meinem Schreibtisch gesessen hatte und wirklich aufhören musste, was ich tat, und ein Badezimmer zu finden … die Software war unglaublich, und absorbierend und lächerlich lustig. Also dachte ich mir, dass ich [es] beruflich machen wollte.

Das wurde zu einer freiberuflichen Reise, die mich mehr als einmal katastrophal nahe an das Arbeitslosenamt führte und sich dann irgendwie zu Data Runs Deep verfestigte, einer Agentur mit etwa 15 Leuten, die alle unglaublich sind.

MB : Welche Hard Skills sind heute für Analysten am wichtigsten?

DB : Es ist eine schwierige Frage, denn obwohl wir oft sagen, dass die Hard Skills nicht wichtig sind – sie sind nur Werkzeuge, richtig, also wie können die Werkzeuge das sein, worauf es ankommt – sie sind wirklich wichtig. Jeder, der versucht hat, jemanden mit guten technischen Kenntnissen von Google Analytics einzustellen, wird Ihnen das bestätigen! Die Hard Skills, die wichtig sind und in die jemand seine Zeit investieren sollte, wenn er einen Job in diesem Bereich bekommen möchte, sind Fähigkeiten, die sich auf die Plattform beziehen, die Sie verwenden möchten.

Lernen Sie Google Analytics richtig, implementieren Sie GTM, machen Sie es falsch, machen Sie es wieder falsch, reparieren Sie es, erweitern Sie es, passen Sie es an, brechen Sie es, reparieren Sie es ... spülen und wiederholen Sie es!

MB : Welche Soft Skills sollte ein guter Analyst haben?

DB : Freidenken. Das ist alles, worauf es ankommt. Analyse ist keine Abfolge von Anweisungen – es ist eine „anweisungslose Abfolge“. Und wenn dich so etwas mit Angst erfüllt, dann wirst du keine gute Zeit haben.

MB : Was ist der größte Fehler, den ein Analyst machen kann? Können Sie einige Ihrer analytischen Fehler mitteilen?

DB : Fehler sind das, worum es in der Analytik geht!

Ich glaube nicht, dass es dafür ein Wort gibt, aber jeder hat das schon einmal gemacht: Sie untersuchen ein Problem, Sie erstellen eine wirklich lange E-Mail mit vielen Screenshots und runden sie dann mit ein oder zwei Empfehlungen ab falsch und wie man es behebt, stellen Sie fest, dass Sie den Bericht falsch gelesen oder die Frage falsch interpretiert haben oder so etwas. Also löscht du peinlich berührt den ganzen Text und beginnst von vorne. „Hey Paul, das ist eigentlich erwartetes Verhalten…“

Wir haben es alle getan.

Ein wirklich großer persönlicher Fehler war schon früh, als Google Analytics zu Universal Analytics wurde; Ich hatte es noch nie im E-Commerce implementiert. Eine große Modemarke hier in Australien hatte Entwickler, die von der Beta [Version von] Universal Analytics begeistert waren, und wir haben uns darauf eingelassen, und gemeinsam haben wir das Unternehmen dazu gebracht, der Implementierung ihrer brandneuen Website mit installiertem Universal Analytics zuzustimmen.

Das Problem ist, dass zu diesem Zeitpunkt die Dokumentation für das E-Commerce-Tracking entweder nicht aktualisiert wurde oder nicht vorhanden war oder wir sie einfach ignorierten, sodass die Transaktionen mit dem alten ga.js und nicht mit Universal Analytics eingerichtet wurden. Das bedeutete, dass wir Transaktionen einfach nicht verfolgten.

Der Kunde rief mich um 22 Uhr an, ich versicherte ihm, dass alles in Ordnung sei und „es ist nur GA gleich GA, alles andere läuft gut, die Transaktionen werden morgen angezeigt, kein Grund zur Sorge.“ Nach zwei Stunden schrecklicher Panik gelang es mir und einem der Entwickler, den Transaktions-Push zu aktualisieren, und wir hatten ihn am nächsten Tag um 5 Uhr morgens funktionsfähig und live. Ich dachte, der Kunde wäre wütend, aber er war begeistert. Den Fehler einzugestehen – und ihn zu korrigieren – war genau das, was sie wollten, und es ließ mich erkennen, dass der Unterschied zwischen dem Geruch von Scheiße und dem Geruch von Rosen im Leben oft ein sehr schmaler Grat ist.

MB : Glauben Sie, dass Missverständnisse zwischen Analysten und Marketingteams üblich sind? Habt ihr Empfehlungen, wie man es überwinden kann?

DB : Missverständnisse regieren die Welt. Vor ein paar Jahren gab es in Australien eine Überschwemmung, als ein Fluss im ländlichen Victoria über die Ufer trat, und ein Reporter vor Ort rief seinen Bericht an den Nachrichtenschalter in ihrem Büro und sagte, dass „ungefähr dreißig Sauen und Schweine im Fluss trieben .“ Das wurde in der Zeitung als „ungefähr 30.000 Schweine, die im Fluss schwimmen“ berichtet, was schrecklich und urkomisch anders ist. Das bringt mich immer zum Lächeln, wenn ich daran denke, obwohl ich natürlich hoffe, dass die Schweine gut an Land gekommen sind.

Entschuldigung – wie war nochmal die Frage? Richtig, Missverständnisse!

Es ist eine Tatsache in jedem professionellen Umfeld, besonders heute, wo Sie verteilte Teams haben, die sich auf die nuancenfreie Kommunikation von E-Mail, Slack und verdammtem Jira verlassen. Eine Briefing-Vorlage ist hilfreich – ein Single-Pager in Google Drive, in dem Marketinganfragen mit Kommentaren darüber standardisiert werden können, was sie brauchen, warum sie es brauchen, was sie damit vorhaben und wann sie es brauchen.

Aber es gibt keine wirkliche Lösung, außer sich die Zeit zu nehmen, sich richtig mit den Leuten zusammenzusetzen, das auszupacken, was erledigt werden muss, und ein sinnvolles Gespräch zu führen. Wer hat dafür Zeit? [Lacht]

MB : Welche professionellen Ressourcen oder Veranstaltungen können Sie Analysten empfehlen?

DB : Zweifellos, Superweek. Es ist erstaunlich, und ich denke, es ist nicht übertrieben zu sagen, dass meine kleine Firma ohne Superweek nicht das wäre, was sie heute ist.

In ein geschlossenes Ökosystem von Webanalysten aus der ganzen Welt geworfen zu werden, um zu erfahren, wie Menschen Dinge tun, ist einfach brillant. Ich bin 2014 selbst dorthin gewandert und bin seitdem immer wieder dabei, und insgesamt nehmen jedes Jahr vier Personen von Data Runs Deep an der Konferenz teil.

Das ist unumgänglich. Measurecamp ist auch toll. Wenn Measurecamp ein Gig ist, dann ist Superweek ein Festival. Mein ideales Jahr wäre also eine Superweek, ein Dutzend Measurecamps und ein Marketing Analytics Summit, der obendrein noch drin ist :-)

MB : Welches Wissen fehlt Analysten und Marketingspezialisten, um Unternehmen datengetrieben zu machen?

DB : Ich denke, wir könnten die Skalierung immer besser verstehen. Wir wissen viel über die Zahlen dieses Monats, die Leistung dieses Quartals oder die jährliche Umsatzsteigerung eines Unternehmens im Jahresvergleich.

Worin wir nicht so gut sind, ist zu verstehen, wie sich das auf die Gesamtrentabilität eines Unternehmens auswirkt, ob es mehr Arbeitsplätze für mehr Menschen schaffen kann, ob der Aktienkurs steigt oder fällt, solche Dinge.

Über die Wissenslücken mache ich mir aber keine allzu großen Sorgen, und wir sollten uns darüber nicht den Kopf zerbrechen. Man vergisst leicht, dass die Analytik eine sehr junge Branche ist; es ist im ebenfalls vergleichsweise jungen Digital angesiedelt.

Wir finden es alle nur heraus, während wir weitermachen. Wir müssen noch nicht alle Antworten haben.

MB : Muss ein Analyst SQL, Python und R kennen und kompilierte Dashboards erstellen?

DB : Ich weiß nichts davon, also bin ich entweder kein Analyst oder ich denke, die Antwort ist nein!

MB : Was sind die wichtigsten Dinge, die Analysten in verschiedenen Stadien der Geschäftsreife (Startup, SMB, KMU, Unternehmen) tun müssen?

DB : Das ist eine wirklich interessante Frage. Ich glaube nicht, dass die Probleme in den verschiedenen Stadien unbedingt unterschiedlich sind. Das Ausmaß ist natürlich unterschiedlich, aber oft sind wir schockiert, dass ein Unternehmen acht Monate brauchen kann, um eine DataLayer zu implementieren, während ein Startup oder ein kleines Unternehmen zwei Tage braucht. Es ist dasselbe verdammte Ding, Leute!

MB : Welche analytischen Herausforderungen haben Sie derzeit in Ihrem Unternehmen? Welche Werkzeuge brauchen Sie, um sie zu überwinden?

DB : Es gibt Herausforderungen wie ITP [Intelligent Tracking Prevention] und Werbeblocker, die allmählich von Dingen wie TraceDock angegangen werden, einer wirklich beeindruckenden Lösung, die die Lücken füllt, die ITP und Werbeblocker in Ihren Daten hinterlassen. Lösungen wie diese sind wunderbar, aber ein paar Seitensprünge mit ITP und das Ganze bricht wieder zusammen.

Datenqualität und Genauigkeit sind also immer noch große Probleme und werden es bleiben, bis wir entweder alle zum serverseitigen Tracking übergehen oder wir alle dazu bringen, einen Implantatchip in ihrem Schädel zu tragen, damit wir sie richtig verfolgen können. Das mag albern klingen, aber denken Sie daran, dass es nur geringfügig mehr Arbeit bedeutet, als serverseitiges Tracking zu implementieren!

MB : Welche Schwierigkeiten sehen Sie bei der Implementierung von Analytics und wie beurteilen Sie die Gesamtentwicklung des Marktes?

DB : Nun, abgesehen von ITP – das langweilig ist, weil alle darüber reden – denke ich, dass es noch viel zu tun gibt, um die Taxonomie und Struktur von Google Analytics Event Tracking und benutzerdefinierten Dimensionen zu erhalten. Die Leute verstehen es immer noch so verdammt falsch.

Wie oft sehen Sie Dinge wie Ereigniskategorie = Klick, Ereignisaktion = Klick und Ereignisbezeichnung = Null? Und dies wird auch von einem GA-Partner implementiert. Das ist völliger Blödsinn, und es ist ein Problem, das wir inzwischen alle gelöst haben sollten.

Snowplow (jetzt) ​​und App + Web (noch nicht, aber bald) unterstützen tiefere Event-Syntaxen, und die Leute freuen sich darüber, über die drei willkürlichen Event-Tracking-Layer von GA hinauszugehen, aber jeez ... machen Sie es mit drei richtig, bevor Sie zu dreißig wechseln!

MB : Wie kann ein Analyst einen größeren Einfluss auf das Marketing haben? Wie können sie für das Marketingteam nützlich sein?

DB : Nicht melden. Verschreiben, vorhersagen und vorwegnehmen.

MB : Wie beurteilen Sie den aktuellen Reifegrad von Marketing Analytics?

DB : Nun, wie wir vor ein paar Minuten sagten, ist dies noch eine sehr frühe Industrie.

Wir denken, dass wir fortgeschritten sind, aber wir bekommen Ereignisse immer noch falsch, und ITP schickt uns ins Trudeln. Wir basieren unsere gesamte Arbeit im Wesentlichen auf JavaScript, das eine Textdatei in einem Browser ablegt.

Das ist unglaublich schwach und unglaublich kopflastig, wobei man sich so sehr auf Zahlen verlässt, die auf wirklich altmodische Weise generiert werden.

Ich denke also, dass wir immer noch eine sehr junge Industrie sind, die noch viel zu lernen hat. Aber mit einer so offenen und teilensorientierten Community im Herzen statten wir uns mit der richtigen Dynamik aus, um alles zu lernen, was wir brauchen. Hoffentlich.

MB : Was denken Sie, ist die Zukunft der Marketinganalyse? Welche Trends sehen Sie kommen und was ist gefragt?

DB : Das Größte für die nächsten Jahre werden wahrscheinlich maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz sein, was langweilig ist, weil das alles ist, worüber heutzutage gesprochen wird. Aber die Technologie ist jetzt für uns alle in Reichweite. Sobald Sie Ihre Daten in BigQuery haben, können Sie maschinelle Lernprozesse direkt in Ihre Datentabelle laden.

Das ist riesig.

Es gibt derzeit Leute, die Vorhersagealgorithmen auf ihren Websites ausführen und BigQuery-Daten verwenden, um vorherzusagen, was Leute wahrscheinlich lesen oder kaufen werden, basierend auf dem, was andere Leute getan haben. Das ist auch riesig.

Es fühlt sich an, als ob die gesamte Geschichte der Webanalyse bis zu dem Punkt geführt hat, an dem Sie eine riesige Datentabelle haben und KI darauf werfen, um Empfehlungen zu geben. Das ist das wirklich Aufregende – Dinge wie das Mischen von Lagerbestandsdaten mit dem Online-Verhalten und Vorhersagen, welche Geschäfte an welchem ​​Tag mit welchen Produkten ausgehen werden. Geistig!

MB : Welche Probleme sehen Sie heute auf dem Markt?

DB : Ich schätze, das einzige große Problem, der einzige riesige Elefant im Raum, ist, dass wir Nachrichten über Wahlmanipulationen und Populismus und gezielte Werbung sehen, und wir sind alle angewidert, aber am Ende des Tages gehört die Webanalyse dazu von der gleichen Sache, die all das schreckliche Zeug hervorbringt.

Ich sage nicht, dass wir alle an der Wahl von Trump beteiligt sind, aber wir verdienen alle ein bisschen Geld damit, Menschen im Internet zu verfolgen, und wir verfolgen sie, damit wir ihr Verhalten verstehen können, und wir wollen ihr Verhalten verstehen Wir können ihr Verhalten ändern.

Als Individuen wollen wir natürlich nicht, dass unser Verhalten geändert wird. Wer würde? Sie denken also, okay, ich installiere Ghostery oder benutze Brave oder DuckDuckGo und ich werde nicht getrackt. Aber dann haben Sie ein Meer von Menschen, die immer noch verfolgt werden, weil sie nichts über diese Verfolgung wissen, was ein moralisch wackeliger Ort ist.

„Daten sind das neue Öl“ heißt es seit Jahren. Aber vielleicht ist es kein Öl. Vielleicht „sind Daten das neue Asbest“. Denk darüber nach. Wir bauen es ab, transportieren es, installieren es, bauen damit ... und es funktioniert, es ist in Ordnung ... aber was passiert, wenn wir seine Toxizität, seine Gefährlichkeit, seine schädlichen Auswirkungen auf die Menschheit erkennen?

Genau wie bei Asbest wird es bei Daten Klagen und hohe Bußgelder geben, und wenn Sie wollen, dass sie entfernt werden, müssen Sie jemanden anrufen. Was, wenn wir alle Teil des Problems sind?

Ich sage nicht, dass wir alle aufhören sollten, noch werde ich mich in einem Keller verstecken und Gras rauchen, um mich vor der Welt zu verstecken. Wir sollten jedoch sehr sorgfältig darüber nachdenken, was wir tun und für wen wir es tun. Data Runs Deep hat eine ethische Richtlinie bezüglich der Art von Menschen, mit denen wir diese unglaublich mächtige Technologie verwenden werden und mit welcher nicht, und manchmal frage ich mich, ob die gesamte Branche eine Art Verhaltenskodex für diese Art von Dingen braucht.

Danke, Damion, für dieses aufrichtige Interview!

Wir hoffen, dass Ihnen diese Lektüre gefallen hat und Sie einen ebenso großen inspirierenden Schub erhalten haben wie wir. Analytik ist eine junge Branche, die jedoch von einer Gemeinschaft talentierter und freundlicher Menschen entwickelt wird.

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