Entrevista con Damion Brown

¡Nuestra investigación continúa! Gracias a Mariia Bocheva, estamos conociendo analistas talentosos, magos del marketing y científicos de datos que son verdaderos ejemplos a seguir. Esta es nuestra próxima entrevista con Damion Brown, el fundador de Data Runs Deep en Australia.

Como siempre, aquí están los temas principales para la navegación:

Mariia Bocheva : ¿Podría decir algunas palabras sobre usted y su experiencia previa?

Damion Brown : ¡Claro que sí! Nací en Inglaterra y vine a Australia cuando tenía 28 años, que es una muy buena edad para hacer algo así, por cierto, porque tienes la cabeza lo suficientemente mayor como para apreciar adecuadamente lo que estás haciendo, y ¡tienes un hígado lo suficientemente joven como para aguantar todas las fiestas que vas a hacer!

De todos modos, después de un poco de vagabundeo, dos empresas emergentes fallidas pero brillantes y algunos trabajos ocasionales, me encontré en una especie de trabajo de marketing donde el mandato era "descubrir cómo usar Internet para el marketing". Así que hubo algo de PPC, algo de blogs, algunas pruebas A/B y, por supuesto, algunos análisis usando cosas como Webalizer y AWStats.

Cuando vi y usé Google Analytics por primera vez, me sentí tan intrigado que me di cuenta de que había estado sentado en mi escritorio con la vejiga llena y que realmente necesitaba dejar de hacer lo que estaba haciendo y buscar un baño... el software era increíble, y absorbente, y ridículamente divertido. Así que pensé que quería hacerlo para ganarme la vida.

Eso se convirtió en un viaje de trabajo independiente que me llevó desastrosamente cerca de la oficina de desempleo más de una vez, y luego de alguna manera se solidificó en Data Runs Deep, que es una agencia con unas 15 personas que son increíbles.

MB : ¿Qué habilidades duras son las más importantes para los analistas hoy en día?

DB : Es difícil porque, si bien a menudo decimos que las habilidades duras no son importantes, son solo herramientas, ¿verdad? Entonces, ¿cómo pueden las herramientas ser lo que importa? Realmente importan. ¡Cualquiera que haya intentado contratar a alguien con buenos conocimientos técnicos de Google Analytics le dirá eso! Entonces, las habilidades duras que son importantes, y en las que alguien debería invertir su tiempo si quiere conseguir un trabajo en el campo, son habilidades relacionadas con la plataforma que desea utilizar.

Aprende Google Analytics correctamente, implementa GTM, hazlo mal, vuelve a hacerlo mal, luego arréglalo, expándelo, personalízalo, rómpelo, arréglalo… ¡enjuaga y repite!

MB : ¿Qué habilidades blandas debe tener un buen analista?

DB : Pensamiento libre. Eso es todo a lo que se reduce. El análisis no es una secuencia de instrucciones, es una "secuencia sin instrucciones". Y si ese tipo de cosas te llena de pavor, entonces no vas a pasar un buen rato.

MB : ¿Cuál es el mayor error que puede cometer un analista? ¿Puedes compartir algunos de tus errores analíticos?

DB : ¡Los errores son de lo que se trata el análisis!

No creo que haya una palabra para describirlo, pero todos han hecho esto: investigas un problema, elaboras un correo electrónico muy largo con muchas capturas de pantalla y luego, justo cuando lo completas con una recomendación o dos sobre lo que está pasando. mal y cómo solucionarlo, te das cuenta de que has leído mal el informe o malinterpretado la pregunta o algo así. Entonces, avergonzado, borras todo el texto y empiezas de nuevo. "Oye, Paul, este es el comportamiento esperado..."

Todos lo hemos hecho.

Un error personal muy grande fue al principio cuando Google Analytics se estaba convirtiendo en Universal Analytics; Nunca lo había implementado en el comercio electrónico. Una marca de moda bastante grande aquí en Australia tenía desarrolladores que estaban entusiasmados con la [versión beta de] Universal Analytics, y nos entusiasmamos, y juntos conseguimos que la empresa aceptara implementar su nuevo sitio con Universal Analytics instalado.

El problema es que, en ese momento, la documentación para el seguimiento de comercio electrónico no estaba actualizada o no estaba allí, o simplemente la ignoramos, por lo que las transacciones se configuraron con el antiguo ga.js, no con Universal Analytics. Eso significaba que simplemente no estábamos rastreando transacciones.

El cliente me llamó a las 10 p. m., les aseguré que todo estaba bien y "es solo que GA es GA, todo lo demás está funcionando bien, las transacciones aparecerán mañana, no hay nada de qué preocuparse". Después de dos horas de pánico abyecto, uno de los desarrolladores y yo logramos actualizar el empuje de la transacción y lo tuvimos funcionando y en vivo a las 5 am del día siguiente. Pensé que el cliente se enfadaría, pero quedó encantado. Asumir el error, y corregirlo, era justo lo que querían, y me hizo darme cuenta de que, a menudo en la vida, la diferencia entre oler a mierda y oler a rosas es una línea muy fina.

MB : ¿Cree que la falta de comunicación entre los analistas y los equipos de marketing es común? ¿Tiene alguna recomendación sobre cómo superarlo?

DB : Los errores de comunicación hacen que el mundo gire. Hubo una inundación en Australia hace unos años donde un río en la zona rural de Victoria se desbordó, y un reportero en el lugar telefoneó su informe al escritorio de noticias de su oficina y dijo que había "alrededor de treinta cerdas y cerdos flotando en el río". .” Eso se informó en el periódico como "alrededor de 30,000 cerdos flotando en el río", lo cual es terrible e hilarantemente diferente. Eso siempre me hace sonreír cuando pienso en ello, aunque naturalmente, por supuesto, espero que los cerdos hayan llegado bien a tierra firme.

Lo siento, ¿cuál era la pregunta de nuevo? ¡Correcto, falta de comunicación!

Es un hecho de la vida en cualquier entorno profesional, particularmente hoy en día, donde tiene equipos distribuidos que confían en la comunicación sin matices del correo electrónico, Slack y Jira. Tener una plantilla de resumen ayuda: una sola página en Google Drive donde las solicitudes de marketing se pueden estandarizar con comentarios sobre lo que necesitan, por qué lo necesitan, qué planean hacer con él y cuándo lo necesitan.

Pero no hay una solución real que no sea tomarse el tiempo para sentarse adecuadamente con las personas, desempacar lo que necesitan hacer y tener una conversación significativa. ¿Quién tiene tiempo para eso? [Risas]

MB : ¿Qué recursos o eventos profesionales puede recomendar para los analistas?

DB : Sin duda, Superweek. Es increíble, y no creo que sea una gran exageración decir que mi pequeña empresa no sería lo que es hoy sin Superweek.

Ser arrojado a un ecosistema cerrado de analistas web de todo el mundo, para aprender cómo las personas hacen las cosas, es simplemente genial. Yo mismo hice el viaje allí en 2014 y he regresado desde entonces, y en total cuatro personas de Data Runs Deep asisten a la conferencia cada año.

Eso es imperdible. Measurecamp también es genial. Si Measurecamp es un concierto, Superweek es un festival. Entonces, mi año ideal sería una Superweek, una docena de Measurecamps y Marketing Analytics Summit en buena medida :-)

MB : ¿Qué conocimientos les faltan a los analistas y especialistas en marketing para que las empresas se basen en datos?

DB : Creo que siempre podríamos hacer un mejor trabajo de comprensión de la escala. Sabemos mucho sobre las cifras de este mes, el rendimiento de este trimestre o el aumento anual de los ingresos de una empresa año tras año.

En lo que no somos tan buenos es en comprender cómo eso mueve la aguja en la rentabilidad general de una empresa, si puede crear más puestos de trabajo para más personas, si el precio de las acciones sube o baja, ese tipo de cosas.

Sin embargo, no estoy demasiado preocupado por las lagunas en el conocimiento, y no deberíamos castigarnos por eso. Es fácil olvidar que la analítica es una industria muy joven; se encuentra dentro de lo digital, que también es comparativamente joven.

Todos lo estamos descubriendo a medida que avanzamos. No necesitamos tener todas las respuestas todavía.

MB : ¿Un analista tiene que saber SQL, Python y R y crear paneles compilados?

DB : No sé nada de eso, así que no soy analista o creo que la respuesta es ¡no!

MB : ¿Cuáles son las cosas más importantes que deben hacer los analistas en las diferentes etapas de madurez del negocio (inicio, SMB, SME, empresa)?

DB : Esa es una pregunta realmente interesante. No creo que los problemas sean necesariamente diferentes en las distintas etapas. La escala es diferente, por supuesto, pero la mayor parte del tiempo nos sorprende un poco que una empresa pueda tardar ocho meses en implementar una capa de datos, cuando una empresa nueva o pequeña empresa tarda dos días. ¡Es lo mismo, chicos!

MB : ¿Qué desafíos analíticos tiene en su empresa en este momento? ¿Qué herramientas necesitas para superarlos?

DB : Hay desafíos como ITP [Prevención de seguimiento inteligente] y bloqueadores de anuncios, que están comenzando a ser abordados por cosas como TraceDock, una solución realmente impresionante que llena los vacíos que hacen que ITP y bloqueadores de anuncios sucedan en sus datos. Soluciones como esta son maravillosas, pero un par de pasos laterales con ITP y todo vuelve a fallar.

Por lo tanto, la calidad y la precisión de los datos siguen siendo grandes problemas, y lo seguirán siendo hasta que todos pasemos al seguimiento del lado del servidor o hagamos que todos usen un chip implantado en el cráneo para que podamos rastrearlos correctamente. Eso puede sonar tonto, pero recuerde que es solo un poco más de trabajo que implementar el seguimiento del lado del servidor.

MB : ¿Qué dificultades ve cuando se trata de implementar análisis y cómo evaluaría el desarrollo general del mercado?

DB : Bueno, aparte de ITP, que es aburrido porque todo el mundo habla de ello, sigo pensando que queda mucho trabajo por hacer para obtener la taxonomía y la estructura del seguimiento de eventos y las dimensiones personalizadas de Google Analytics. La gente todavía lo entiende malditamente mal.

¿Cuántas veces ve cosas como Categoría de evento = Clic, Acción de evento = Clic y Etiqueta de evento = Nulo? Y esto también será algo implementado por un socio de GA. Es una completa tontería, y es un problema que ya deberíamos haber resuelto.

Snowplow (ahora) y App + Web (todavía no, pero pronto) admiten sintaxis de eventos más profundas, y la gente se emociona por ir más allá de las tres capas arbitrarias de seguimiento de eventos de GA, pero Dios... hazlo bien con tres antes de pasar a treinta.

MB : ¿Cómo puede un analista tener un mayor impacto en el marketing? ¿Cómo pueden ser útiles para el equipo de marketing?

DB : No informe. Prescribir, predecir y prevenir.

MB : ¿Cómo evalúa la madurez actual de la analítica de marketing?

DB : Bueno, como decíamos hace unos minutos, esta es todavía una industria muy temprana.

Creemos que estamos avanzados, pero todavía nos estamos equivocando en los eventos, y el ITP nos hace caer en picada. Básicamente, basamos todo nuestro trabajo en JavaScript que coloca un archivo de texto en un navegador.

Eso es increíblemente endeble e increíblemente pesado, con tanta confianza en los números que se generan de una manera realmente anticuada.

Así que creo que todavía somos una industria muy incipiente y en etapa inicial con mucho que aprender. Pero con una comunidad tan abierta y orientada a compartir en el centro, nos estamos equipando con la dinámica correcta para aprender todo lo que necesitamos. Ojalá.

MB : ¿Cuál cree que es el futuro de la analítica de marketing? ¿Qué tendencias ve venir y qué demanda?

DB : Lo más importante para los próximos años probablemente será el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, lo cual es aburrido de decir porque eso es todo de lo que se habla en estos días. Pero la tecnología está al alcance de todos nosotros ahora. Una vez que tenga sus datos en BigQuery, puede cargar procesos de aprendizaje automático directamente en su tabla de datos.

Eso es enorme.

En este momento, hay personas que ejecutan algoritmos de predicción en sus sitios, utilizando datos de BigQuery para predecir qué es probable que las personas lean o compren en función de lo que otras personas han hecho. Eso es enorme también.

Da la sensación de que toda la historia de la analítica web ha conducido al punto en el que tienes una tabla enorme de datos y le lanzas IA para generar recomendaciones. Esas son las cosas realmente emocionantes: hacer cosas como combinar los datos de stock de la tienda con el comportamiento en línea y predecir qué tiendas se quedarán sin qué productos en qué día. ¡Mental!

MB : ¿Qué problemas ve en el mercado hoy?

DB : Supongo que el único gran problema, el único elefante gigante en la habitación, es que vemos noticias sobre manipulación de elecciones y populismo y orientación de anuncios, y todos estamos disgustados, pero al final del día, el análisis web es parte. de lo mismo que da lugar a todas esas cosas horribles.

No digo que todos estemos involucrados en la elección de Trump, pero todos ganamos un poco de dinero rastreando a las personas en Internet, y las rastreamos para poder entender su comportamiento, y queremos entender su comportamiento para podemos cambiar su comportamiento.

Como individuos, por supuesto, no queremos que nuestro comportamiento cambie. ¿Quién podría? Entonces piensas, está bien, instalaré Ghostery o usaré Brave o DuckDuckGo y no seré rastreado. Pero luego tienes un mar de personas que todavía están siendo rastreadas, porque ignoran ese rastreo, que es un lugar moralmente inestable para estar.

La gente ha estado diciendo "los datos son el nuevo petróleo" durante años. Pero tal vez no sea aceite. Quizás “los datos son el nuevo asbesto”. Piénsalo. Lo extraemos, lo transportamos, lo instalamos, construimos con él... y funciona, está bien... pero ¿qué sucede cuando nos damos cuenta de su toxicidad, su naturaleza peligrosa, sus efectos dañinos para la humanidad?

Al igual que con el asbesto, con los datos habrá demandas, grandes multas y, si quieres que se elimine, tienes que llamar a alguien. ¿Y si todos somos parte del problema?

No estoy diciendo que todos debamos renunciar, ni voy a ponerme un sombrero de papel de aluminio y fumar hierba en un sótano para esconderme del mundo. Sin embargo, debemos pensar con mucho cuidado sobre el trabajo que estamos haciendo y para quién lo estamos haciendo. Data Runs Deep tiene una política ética sobre el tipo de personas con las que usaremos y no usaremos esta tecnología increíblemente poderosa y, a veces, me pregunto si toda la industria necesita una especie de código de conducta sobre este tipo de cosas.

¡Gracias, Damion, por una entrevista tan sincera!

Esperamos que haya disfrutado de esta lectura y haya recibido un gran impulso inspirador como lo hicimos nosotros. La analítica es una industria joven, pero está siendo desarrollada por una comunidad de personas talentosas y amables.

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