ダニー・マワニ・ホルムガードへのインタビュー

OWOXのプロダクトマネージャーであるYuliaTkachovaに、ImpactExtendのリードアナリストであるDannyMawaniHolmgaardに連絡するよう依頼しました。 彼らが触れたトピックの短いリストは次のとおりです。

Yulia Tkachova：知り合いになりましょう！ あなた自身とあなたの経験について教えてください。

Danny Mawani Holmgaard：私はデジタルマーケティングエージェンシーImpactExtendのリードアナリストです。 私はGoogleAnalyticsだけでなく、データエンジニアリング、データパイプラインの設定、オンラインとオフラインのデータの統合、データモデルの構築にも取り組んでいます。 私はデータを組み合わせて分析し、戦略的に利用できるようにします。これにより、正しい方向に進んでいるか、何かを変更する必要があるかを示し、運用上、データが適切なシステムにあることを確認して、データに基づいて対応できるようにします。

YT：マーケティング分析を始めたきっかけは何ですか？

DH：私は実際に偶然このキャリアパスに出くわしました。 当初、私はデジタルコンセプトデザインを勉強していて、ウェブデザイナーになりたいと思っていました。 学校のプロジェクトの1つにGoogleAnalyticsを追加して楽しみましたが、突然、デザインの選択からビジネスの成果を向上させながらユーザーのエクスペリエンスを向上させるまでの戦略プロセス全体にどれだけ影響を与えることができるかを実感しました。 あることが別のことにつながり、私は過去6年間データを扱ってきました。

YT：自分の役割について、一番好きなこと、一番嫌いなことは何ですか？

DH：新しいプロジェクトとソリューションのゼロからの設計に本当に興奮しています。 これは、必要なデータソースのスコープから、さまざまなデータベースやAPIに接続するためのコードの記述に移行することを意味します。 私が本当に楽しんでいる他の分野は、私たちの努力が実際にクライアントに必要な情報を提供することによってクライアントに影響を与えている（しゃれを意図した）ことですが、データ主導の意思決定でビジネスを前進させるために持つことは不可能だとは考えられませんでした。

私の仕事の最も「楽しい」部分は、何かが壊れて修正する必要があるときに起こります。 追跡できないイベントが発生した後、データを取得するのは非常に難しい場合があります。 残念ながら、データを収集するときにうまくいかない可能性のあるすべてを予測することは不可能です。 これは、デプロイがうまくいかなかったことから、誰かがシステムで設定を誤って構成したことまで、何でもかまいません。 あなたができる最善のことは、あなたのデータのためにモニターをセットアップし、あなたが良いパフォーマンスを維持し、間違いから学ぶことを確実にするために時々春の大掃除をすることです。

YT：DH：データを実用的なものにすることは、すべてのお客様のために達成しようとしていることです。 私にとって、実用的なデータとは、すべてのチャネルにわたる顧客の顧客生涯価値を計算し、それをマーケティング自動化システムで使用し、コストに基づいて広告に入札するなどの複雑なものであるかどうかにかかわらず、組織内で積極的に取得して使用できる情報です。製品のマージンと販売確率、または関連するリターゲティングを行うのに役立つGoogleAnalyticsでオーディエンスを作成するのと同じくらい簡単なもの。 全体として、データを実用的なものにするということは、収集した情報を利用して、ユーザーが実行したアクションに基づいて動的に変更を加え、コンバージョンを促進したり、ユーザーエクスペリエンスを向上させたりできるようにすることです。

YT：データを実用的なものにするためにどのようなスキルとソフトウェアを提案しますか？

DH：それは主にあなたのチームのリソースと野心に依存します。 最も重要なことは、あなたが達成しようとしていることを見つけ、目標を設定することです。 データを実用的なものにするために、大規模なデータセットを操作したり、高度な統計プログラミングを実行したりする必要はありません。 シンプルに始めて、そこから構築します。 分析データが正しく測定されていることを確認することから、どの製品でお金を失っているのかを知るために払い戻しやコストデータをアップロードすることまで、何でもかまいません。

一般に、現在利用可能なデータを使用して、小規模から始めます。 組織が処理できるようになる前に大規模なプロジェクトを開始すると、失敗する可能性のあるプロジェクトで貴重なチームリソースを浪費するリスクがあります。 私の意見では、最も重要なソフトスキルは、ビジネスを前進させるためにどのデータを使用できるかという点で、好奇心と創造性を発揮する能力です。 戦略的に適用できない場合は役に立たないため、すべての技術的アクションが2番目になります。

YT：データを操作できるツールはどうですか？

DH：製品への支出を削減し、クライアントが戦略と実行のためにリソースを割り当てられるようにするために、Google CloudPlatformを使用してETL[抽出、変換、読み込み]プロセスを独自に構築しました。 これにより、低コストでの拡張が容易になります。 データプロセスには主にR、Python、SQLを使用していますが、目標到達プロセスなど、いくつかのベンダーも使用しています。 ioとOWOXは、広告プラットフォームからの多くのデータコネクタを、箱から出してすぐに低コストで処理できるためです。

私たちのようなセットアップを構築することの欠点は、大規模なデータセットを処理できる効率的なモデルと、生産するのに十分な品質があると私たちが感じる高度な統計モデルを構築するのに長い時間がかかることです。 私は、Azure Databricks、Alteryx、および組み込み機能を使用してデータエンジニアリング作業の多くを削減できる同様の製品などのETLツールの大ファンです。 ただし、これらのツールは非常に高価であり、結果を出すために多くのノウハウを必要とします。 高価なツールを使用する場合は、予算を浪費する代わりに収益を提供できるように、適切に使用することを忘れないでください。

YT：数日前、マーケターがお金を無駄にする理由についてのMikkoPippoの投稿が気に入りました。 Mikkosのチェックリストに追加することをお勧めする他のポイントはありますか？ マーケターが予算を浪費するのはなぜですか。どうすればこれを回避できますか。

DH：ミッコは私が知っている賢い人の一人です。彼をフォローしていない場合は、フォローすることをお勧めします。 彼の投稿に追加を提供できれば、顧客ロイヤルティポイント、払い戻し、顧客セグメントなどのデータなど、すでに持っているデータを充実させることができます。 分析設定にクライアント、ユーザー、またはトランザクションIDが存在する場合、これは非常に簡単です。

人々がデータ収集のための適切な根拠を持っていない、または彼らが持っているデータを使用していない理由は、ミッコが言うように：教育の欠如です。 データがあなたのために何ができるかわからない場合、または組織内で数字がどのように見えるべきかわからない場合、何もすることは非常に困難です。

分析は恐ろしく、操作が難しい場合があります。 ほとんどの場合、データを持っている人がデータを使いたくないというわけではありません。 それは主に、その人が自分の能力を拡大する時間がないことについての質問です。 したがって、データにアクセスできる人々が分析の使用方法を学習したり、ビジネス上の意思決定を行う人々をサポートする外部機関を見つけたりできる環境を構築するのは、組織の責任です。

YT：真にデータ主導の専門家になりたいマーケターへのアドバイスは何ですか？

DH：間違いなく小さく始めます。 統計の基本を学び、いくつかの基本的なExcelを実行できるようになると、遠くまで行くことができます。 基本的なデータセットの操作とデータの組み合わせに慣れたら、最適な方法でスケールアップできます。 私が何か新しいことを学んでいるとき、私は常にそれを現在のプロジェクトと一致させ、それをしている間私の仕事を改善する何か新しいことを学ぼうとします。 毎月同じ仕事をしていて数日かかったので、Rで統計プログラミングを始めました。 何か新しいことを学ぶことで、これを1時間に短縮しました。 ここで言及したいことの1つは、プロジェクトの範囲を超えることを恐れてはならないということです。 何かを学ぶのに費やす時間はプロジェクトの総利益を減らしますが、それでもあなたが作成する次のプロジェクトにあなたが学んだすべてを適用することができ、あなたがそれを行う方法を学ぶのに時間を費やしなかった場合よりもそれらをより良くそしてより安定させます。

ここでの私の最後のアドバイスは、道を選ぶことです。 うまくやりたいのなら、何もできません。 私は確かにビジネスインテリジェンスの責任者ほど統計が得意ではなく、彼は私ほどデータエンジニアリングが得意ではないので、私たちには明確な役割がありますが、それでも私たちの仕事の基本でお互いをサポートすることができます。 成功したいのであればコラボレーションが鍵となります。部門の拡大を支援するために外部から人を雇うことは決して悪いことではありません。

YT： #measureコミュニティで最大のインスピレーションは誰ですか？ 私たちのブログで共有する価値のある意見を持つ専門家にタグを付けてもらえますか？

DH：マーク・エドモンソンは間違いなく私を日常的に刺激してくれる人です。 彼はコミュニティに多大な貢献をし、常に助けになり、世界中のアナリストがGoogleCloudプラットフォームを使用する際の作業を改善するのに役立つ優れたソリューションを作り続けています。

YT：アナリストにとってお気に入りの5つのイベントは何ですか？

DH：ここにあります：

• MeasureCamp
• スーパーウィーク
• マーケティング分析サミット
• 水曜日のWeb分析
• 分析してください！

YT：アナリスト向けのブログやその他の情報源のトップ5に名前を付けていただけますか？

DH：喜んで：

• マーク・エドモンドソンのブログ
• シモ・アハバのブログ
• CXLブログ
• 分析マニア
• Jeffalytics

…たぶん私自身のブログでもあります;）#measureslackやGoogle Tag Manager Facebookグループなど、私も言及したいたくさんの良いリソースがあります。 分析コミュニティの最良の部分は、人々が優れたソリューションを共有することを熱望していることです。

YT：分析ではどのような傾向が見られますか？また、今後もどのような傾向が持続し、進化していきますか？

DH： Intelligent Tracking Prevention（ITP）を使用すると、正確なデータを収集することが困難になるため、サーバー側の追跡は間違いなく組織全体で実装を開始するものです。 ITPに関しては、私はこれについて少し曖昧です。 一方では、ITPはユーザーのプライバシーを保護するという大きな目的を果たします。 個人的には、ユーザーは企業と共有したい情報を常に選択できるべきだと思います。 一方、これにより、自動ログインやパーソナライズなど、一部のサイト機能が意図したとおりに機能しなくなります。

さらに、ITPは、企業に以前よりも多くの情報を提供するように強制する回避策を実行させる結果をもたらす可能性があると私は信じています。 たとえば、ユーザーがWebサイトの閲覧に進む前にログインさせたり、サイトに同意しないユーザーへのアクセスを拒否したりすることができます。 ITPの現状では、ユーザーにも企業にも最適ではないと思います。 世界は、優れた経験を提供することができる一方で、法律に従うという点で依然として急な学習曲線にあります。 それがどのように機能するかを見るのを楽しみにしています。

注目すべきもう1つのことは、App+Web分析プラットフォームです。 それはまだ非常に初期の段階ですが、それが進化するにつれて、実装して構築することを強くお勧めします。 そうすれば、必要に応じてプラットフォームの機能を使用できるようになります。 また、無料のBigQueryエクスポートなどの多くの優れた機能が付属しています。

YT：アナリストとしてのキャリアを開始したときと比べて、日常業務で直面する新しい課題は何ですか？

DH：私の役割は、キャリアの初期のサポート的な役割から、プロジェクトをエンドツーエンドで推進することまで、大きく変化しました。 以前の私の課題は、レポートが正しい指標を示し、追跡が正しく設定されていることを確認するために、物事がどのように機能するかを理解し、最善を尽くすことでした。

今日、私はこれらの方法を知っています。クライアントがデータを収集することの利点を理解し、組織がその情報を積極的に使用するように促すために、戦略を伝達することは非常に困難です。 簡単に言うと、私は自分に割り当てられた実装タスクとレポートタスクの実行から、戦略の推進とデータの流れの「理由」に移行しました。 戦略を理解して推進する前に、多くの不平を言う仕事をしたことが重要だと思います。

アナリストとして進歩し、スキルを伸ばす前に、基本をマスターし、すべてがどのように接続されているかを理解する必要があります。

YT：Go​​ogle AnalyticsまたはAdobe？

DH：誰もが利用でき、優れたAPIを備えているため、個人的にはGoogleAnalyticsの使用に興味があります。 ただし、アドビには強力で安定した製品があり、データを分析するための非常に優れた方法がいくつかあり、コンプライアンスの点でも強力な製品であると思います。

YT： Data Studio、Tableau、またはPower BI？

DH： RのShinyDashboardsを使用するのが好きです。動的な方法で、必要なタイプのグラフを使用して、必要なものを作成できるからです。 また、高価なライセンスは必要ありません（ホスト型ソリューションを使用する場合を除く）。

正直なところ、上記のすべてのツールには素晴らしいものがあると思います。 Data Studioは無料で高速であり、PowerBIは安価であり、箱から出してすぐに多くの優れた視覚化を提供します。Tableauには、組織内のデータを探索および分析する多くの人々がいる場合に優れた、非常に優れた共有機能と機能がいくつかあります。

YT： AppsFlyerまたはFireBase？

DH：ここでは厳密な意見はありません。 ただし、APP + Webの開発により、FireBaseは間違いなく興味深いものになっています。

アナリストの成功の秘訣は、忍耐力とゼロから始める準備です。 分析に集中して説得力を保つのに役立つこの簡単なアドバイスを提供してくれたDannyに感謝します。

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