AnalyticsManiaの創設者であるJuliusFedoroviciusへのインタビュー

エキスパートオピニオンコラムを継続します。本日、デジタルコンサルタントであり技術エキスパートであるジュリアスフェドロビシウスへのインタビューをお届けします。 Juliusは、 Analytics Maniaの創設者であり、GoogleTagManagerおよびGoogleAnalyticsEnthusiastです。 また、彼はFacebookでGoogle Tag Managerコミュニティを運営しており、 GTMオンラインコースを作成しています。

いつものように、ナビゲーションの主なトピックは次のとおりです。

AnalyticsManiaを実行しています。 ここでは、マーケターとアナリストにGoogleTagManagerとGoogleAnalyticsの操作方法を教えるブログ投稿とビデオチュートリアルを共有します。 また、現時点では、GoogleTagManagerに関する2つの有料コースを提供しています。 また、時折（スケジュールに余裕があるとき）、GA/GTMフリーランサーとして働いています。 しかし、私の現在の主な焦点は、コンテンツ、コース、およびそれらのコースの学生です。

ハードスキル。 私はここで偏見を持っています（私は分析の実装側から来ているので）が、追跡に関連する技術的なスキルは重要だと思います。 追跡がどのように機能するかを理解することは、アナリストがデータの出所、データの収集方法、およびデータの信頼性をよりよく理解するのに役立ちます。 これは、アナリストが作業中のデータと得られる結果に塩の粒を追加するのにも役立ちます。

しかし、それは必要なスキルのほんの一部です。 収集されたデータで何も行われていなければ、実装の追跡だけでは意味がありません。 そこで分析の部分が出てきます。ここでは、ハードスキルとソフトスキルの両方があります。

ここでのハードスキルと言えば、それはあなたが働いている会社とそのスタックに大きく依存します。 一部の人にとっては、GoogleAnalyticsとDataStudioを使用するだけで十分です。他の人にとっては、BigQuery、SQL、R、Pythonなどの知識です。うさぎの穴は深くなります。

特定のツールに焦点を当てないことをお勧めします。 代わりに、データでどのような質問に答える必要があるかに焦点を当てます。 次に、そのための適切なツールを選択します。 BigQueryやRなどを知っていて、それを中小企業に適用しようとしても意味がありません（少なくともほとんどの場合）。 中小企業は（ほとんどの場合）これらのテクノロジーの恩恵を受けるのに十分なデータを持っていません。

私は主に中小企業で働いているので、ほとんどの場合、Googleの重要な分析スタックで十分です（GTM、GA、GDS）。 分析と「小さな」データのおかげで、多くの改善/変更を達成することは完全に可能です。

したがって、誰かがこの分野でのキャリアを開始することを考えている場合、GTM、GA、およびGoogle Data Studioの知識を持つことは良いスタートだと思います（ハードスキルに関しては）。

さて、アナリストのソフトスキル。 私は彼らが次のように言っていると思います：

• 計画。 Web分析について話している場合、測定計画やタグ実装計画などが非常に役立ちます。 計画を作成するには、利害関係者と多くのことを話し合い、ビジネスの目的やプロセスなどに精通する必要があります。これにより、アナリストは全体像を把握できるため、（願わくば）分析により多くの価値を提供できます。
• 安っぽく聞こえますが、他の人の言うことを注意深く聞いてください。 また、コミュニケーション。 これは、測定計画の作成などに役立ち、また、調査結果をより適切に伝達できるようになります。
• 批判的思考。 これは、パターンを特定し、深く掘り下げ、いくつかの洞察を見つけるのに役立ちます。

あなたが1つの大きな間違いを求めていることは知っていますが、1つだけを選ぶことはできませんでした:)最大の間違いについての私の考えは次のとおりです。

間違い＃1。 常にデータを信頼し、疑いの余地はありません。 データは決して完璧ではなく、常にある程度の不正確さがあります。 したがって、分析で価値のあるものを発見したときは、常にそれを疑ってください。 さまざまな角度から確認してみてください。 分析の実装に精通している場合は、データ収集で何がうまくいかなかったのかを考えてみてください。 また、そのデータのソースは何ですか？ これは批判的思考が必要な場所です。 ただし、その一方で、完全なデータを待たないでください。 完璧なデータセットを取得するために多くの時間を費やすと、「十分に優れた」データから洞察を得るよりも、ビジネスにとってコストがかかります。

間違い＃2。 アナリストの仕事は分析といくつかの洞察の発見で終わると考えています。 アナリストは、組織の変化の原動力でもある必要があります。 彼らは彼らの発見を伝え、それらの発見を実行するために特定の解決策を提唱しなければなりません。 そして多くの場合、これは最も難しい部分です。

とても。 そして、それはいくつかの洞察を見つけることと、それらが何らかの変化、改善を推進することを確認することの間にある最大の障害の1つです。 誤解を避ける方法のいくつか：

• 他の人の言うことを注意深く聞いてください。 これは、特定の分析タスクのビジネス要件をよりよく理解するのに役立ちます。 そして、マーケターがフィードバックを提供するとき、それを注意深く聞くことは、将来の誤解を減らし、やり直しを避けるのに役立ちます。
• プロのスラングはできるだけ避けてください。 分析と直接の関係がない人でも理解できる、より簡単な言葉で話すようにしてください。
• ビジネスがどのように運営されているかを理解するために、できるだけ多くの時間を費やしてください。 全体像を見ると、アナリストは、マーケティングチームがアナリストからの特定の結果を必要としているもの（およびその理由）をよりよく理解するのに役立つ可能性があります。
• 質問することを恐れないでください。 「なぜ」と尋ねることによって、あなたは自分が愚かであることを示していないのです。 これは、コンテキストを理解したいことを示しています。これは、タスクをより適切に実行するのに役立ちます。 課題を取得し、一部が不明確な場合は、推測しないでください。 説明を求めます。

イベントに関しては、私は間違いなくMeasureCampをお勧めします。仮想イベントから離れて、直接会うことに戻るのが待ちきれません。 MeasureCampは、たまり場を作り、他の人から学び、独自のプレゼンテーションスキルを試すのに最適な場所です（これは分析でも非常に必要です）。

また、私はSuperWeekが大好きです。 しかし、私はそれを常に新しいことを学ぶ会議とは見なしていません。 私はそれをアナリストの休暇のように見ています。そこでは、志を同じくするオタクが1週間近く好きなことについて話しているのです。 あなたはここで業界のスターの束に会い、彼らと気軽にネットワークで話します。 そこには魔法のようなものがあります。

リソースに関しては、それはアナリストが専門とするものに本当に依存します。それは主流の分析（GTM、GAなど）に近いのか、それとも実際のデータサイエンス、データエンジニアリングなどに近いのか。前者の場合は（恥知らず）プラグ）私自身のブログとYouTubeチャンネルは間違いなく役に立ちます。 いくつか例を挙げると、 SimoAhavaのブログであるMeasureschoolです。 後者の場合は、 Datacampが役立ちます。

ここで必要な最も重要な知識は、会社のデータ/分析スタック（およびプロセス）を会社のレベルに基づいて選択する必要があることを理解することだと思います。 そしてそれは会社と共に成長するはずです。

私の意見では、中小企業はAI、ML、ビッグデータなどの光沢のあるアイテムを追いかけるべきではありません。 まず第一に、中小企業は十分な「小さな」データさえ持っていません。 私は最近これを読みました、そしてそれは会社の分析が会社と一緒に成長/拡大するべきである状況と理由を完全に要約します。

現在、私は自営業です。 ですから、私の主な課題は、私が説教することを実践することです:)コンテンツを絶えず作成し、コースを更新し、コースの学生をサポートすることによって、自分のデータを掘り下げて微調整を加えるのに十分な時間が常にあるとは限りません。 靴のない靴屋。

IT部門との摩擦は間違いなく大きなものです。 そうでなければ、GTMはそれほど人気が​​ありません。

ユーザーのプライバシーの絶え間なく変化する状況。 特に主要なプレーヤー（Appleなど）に関しては。 今日作成したものは、今後6〜12か月で機能しない可能性が高くなります。 ある程度最新の状態に保つには、非常に時間がかかります（ただし必要です）。 私は間違っているかもしれませんが、過去2〜3年間で、過去6〜7年間よりも多くの変化があったように感じます）。 私はパンデミックの間ずっとこのフレーズを嫌いでしたが、私たちにとって「これは新しい常識です」。

• ここでは、コミュニケーションに関するこれまでの質問が非常に重要だと思います。 それから始めれば、間違いなく改善が見られます。
• 伝える。
• コンテキストを理解するために多くの質問をします（そして全体像を見てください）。
• 何かを推測したり、部屋の他の人より賢いと思ったりしないでください。 分析ツールの使い方をよく知っているかもしれません。 しかし、他の人はビジネスがどのように運営されているかについてもっと知っているかもしれません、彼らはあなたが欠けているいくつかのパズルのピースを知っているかもしれません。

この回答は、私自身の分析に十分な時間がないという以前の質問の1つに非常に関連しています:)

そして、一般的な成熟度について言えば、これは大きく異なります。 かなり成熟している企業や、「マルチタッチアトリビューション」などの流行語を使用している企業を見たことがありますが、同時に、GoogleAnalyticsでのページビュー以外のイベントを追跡していません。 そして、それは彼らが「分析」で行うすべてです:)

プライバシーの継続的な成長。 そしてそれはGDPRのような規制のためだけではありません。 AppleやBraveのようなベンダーや企業は、プライバシー中心のアプローチに基づいて製品とマーケティングを構築しています。 より多くの企業がプライバシーを意識したデータ収集プロセスを合理的に構築する一方で、他の企業はこれを強制されるでしょう。

ファーストパーティのデータを収集するには、より複雑なデータ収集メカニズムが必要になります。 「サイトにJavaScriptを1行追加するだけ」の時代は終わり、少なくとも半正確な精度の収集を開始するには、サーバー側のタグ付けなどのソリューションに依存する必要があります。

より複雑な設定では、意欲的なアナリストの参入障壁が高くなります。 この文脈では、私は初心者がグーグルアナリティクスのような人気のあるツールから始めることが多いという観点から話しています。 しかし、GA4を見ると、物事は簡単にはなりません。 はい、私はそれがまだベータ版であることを知っています（「ベータ」バッジはなくなりましたが）。 しかし、データの保存方法（およびその保持-最大14か月）と限られたレポート機能を見ると、SQLとBigQueryの知識はもはや「必要」ではないように見えます。 当然、初心者にとっての参入障壁ははるかに高くなります。これは、学習するためのもう1つのツール（GTM、GA、GDSなどの次に）だからです。

多くの人々は、業界（ITPなど）の最新の（そして今後の変更）ためにデータがどれほど不正確になっているのかについて、まだ気にしないでください。

プライバシーの文脈で絶えず変化する風景。 誤解しないでください-私はプライバシーのためです。 それは間違いなく消費者にとって良いことです。 しかし、これはマーケターやアナリストが適応するための真の絶え間なく変化する課題です。 したがって、ここでは「問題」という言葉が強すぎるのかもしれません。 それを「チャレンジ」と呼びましょう。

私は（GAとGTMを学ぶのを助けるために）中小企業とフリーランサーにもっと焦点を合わせているので、彼らの多くは計画、ビジネス目標の理解、そして正しい質問をするよりもツールと追跡技術に焦点を合わせすぎていることに気付きます。 明らかに、私もその罪を犯しています（私のコンテンツのほとんどはツールと追跡技術に関するものだからです）。 しかし、うまくいけば、より多くの人々が、ハードスキルだけでなく、仕事の基本と「よりソフトな」部分に集中するようになるでしょう。

ここでは具体的なことは何も考えられませんでした。 ただ彼らの仕事を続けて、彼ら自身を改善してください。 ハードスキルだけでなく、ソフトスキルにも焦点を当てます。

マーク・エドモンドソンとのインタビューはまだなかったと思います。

データで達成したい目標に焦点を合わせ、適切なツールを選択してください。そうすれば、オッズが有利になる可能性があります。

ジュリアスの経験についての正直な回答と共有に心から感謝します。 このインタビューがお役に立てば幸いです。楽しんでいただけたでしょうか。

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