Entrevista con Jim Sterne

Jim Sterne es el fundador de Marketing Analytics Summit (anteriormente eMetrics Summit), director emérito de Digital Analytics Association, autor de 12 libros, un orador talentoso y, en general, una gran persona y especialista.

Mariia Bocheva tuvo el placer de conocer a Jim en Marketing Analytics Summit en Las Vegas en junio de 2019, unos meses después de esta entrevista. Mariia ya ha publicado informes completos sobre el primer y segundo día de esta conferencia.

La entrevista de Mariia con Jim cubrió los siguientes temas:

La comunicación es clave : hablar con personas en reuniones, hacer presentaciones de PowerPoint, compartir paneles. Esto podría llamarse una habilidad dura, porque es muy necesaria, pero en realidad es una habilidad con las personas, por lo que es una habilidad blanda.

JS: Cuando hablamos de habilidades duras, primero hablamos de los datos en sí mismos: recopilación de datos, limpieza, construcción de una canalización . Esencialmente, el lado de la ingeniería de datos. Si está feliz de trabajar en una empresa que es lo suficientemente grande como para tener ingenieros de datos, no tiene que hacer estas cosas.

Lo que es una habilidad dura necesaria es saber de dónde provienen los datos . ¿Cómo se procesa, preprocesa e integra antes de tenerlo en sus manos? Hay que entender la materia prima.

Otro que veo es la estadística . No es absolutamente necesario ser estadístico, pero es muy importante comprender las estadísticas en general para poder aplicar los conceptos. Las habilidades duras incluyen conocer sus herramientas. Como dice Adam Greco: “Cuanto más conoces tus herramientas, más opciones tienes, más habilidades tienes”.

Finalmente, si desea profundizar, estudie R o Python según lo que le interese más: estadísticas o aprendizaje automático. Una vez más, no es absolutamente necesario pero muy útil.

JS: Realmente depende de muchos factores. Si tengo un equipo de cien analistas, entonces tal vez no necesito gente que sepa usar SQL, Python y R. Por otro lado, nunca está de más.

¿Tengo que ser un codificador experto? NO. Pero, ¿tengo que entender lo que está pasando y lo que sucede detrás de escena? SÍ.

Es útil saber cómo funciona TCP/IP, es útil saber cómo funciona HTTPS, es valioso saber cómo sucede la codificación. Si es absolutamente necesario depende de su equipo .

Si usted es la única persona que trabaja con SQL, debe mejorar porque es el único. Pero si tiene un equipo completo de expertos en SQL, no necesita serlo; pero debes entender de qué están hablando para que puedas hacer buenas preguntas.

Un plomero no necesita saber cómo se fabrica una tubería de cobre, pero si lo sabe y luego se encuentra con algún problema extraño, puede decir: Oh, ese es un problema en la fabricación .Porque tiene este conocimiento extra. Entonces, ¿es necesario? No, pero siempre es útil.

JS: Sí, es muy común. Las recomendaciones son sobre el entrenamiento cruzado. Estaba dando una presentación (tal vez hace 15 años en Alemania) explicando lo que hace un analista y cómo el trabajo del analista es ayudar a las personas en la empresa a hacer su trabajo.

Es importante entender lo que otras personas están tratando de lograr . Entonces alguien en la audiencia levantó la mano (es inusual para este tipo de audiencia) y preguntó: ¿Tengo que entender todos los demás trabajos en toda la empresa? Y dije ¡SÍ! Eso es verdad, ese es tu trabajo. Es bueno saber lo que la gente está tratando de lograr para ayudarlos, pero también es bueno que entiendan lo suficiente sobre los datos.

Tengo un ejemplo de capacitación cruzada en análisis entre departamentos. Cuando David Rhee trabajaba en Adidas, decidió que su equipo necesitaba aumentar sus habilidades. Así que los rotó a través de diferentes responsabilidades. Tomaría a una persona de análisis de correo electrónico y la pondría a cargo de la visualización; ponga a una persona de visualización a cargo de las métricas de las redes sociales y luego póngala a cargo de las métricas web. Durante el año, estuvo rotando personas. Entonces, si estuviste allí durante 3 o 4 años, aprendiste a hacer todo.

Y mientras mi reacción instantánea es, ¡Dios mío! ¡Tengo que empezar de nuevo! Pasé un año aprendiendo estas cosas y ahora me vas a tirar al agua fría y tengo que aprender a nadar de nuevo, su respuesta fue sí, tienes que hacerlo. Y como resultado, todo el equipo llegó a saber lo que hacían los demás. Entonces, cuando tiene que tomar una decisión, lo hace desde la perspectiva de la organización en lugar de que yo esté a cargo del correo electrónico. Esto puede ayudar a todo el departamento. Y creo que esta metodología puede funcionar al revés.

Cuando alguien entró y dijo: Me han ofrecido un mejor trabajo con otra persona en el medio de la empresa .David los alentaba y los apoyaba porque decía, ya sabes, en dos o tres o cinco años a partir de ahora volverás a trabajar para mí y serás más inteligente porque has aprendido cosas nuevas .Si aplicamos eso a la diferencia entre análisis y marketing, una persona de análisis puede pasar un día al mes simplemente siguiendo a uno de sus clientes de análisis, saliendo con la gente de marketing por correo electrónico, pasando el rato con la gente de métricas de redes sociales, viendo lo que hacen. hacer y cómo se ve su día. Eso sería valioso.

JS: Para los analistas, es el conocimiento del dominio y conocer los objetivos de otras personas. Y para los especialistas en marketing, es cómo aplicar los datos. La comunicación se trata simplemente de saber cuáles son los objetivos de la otra persona y cuáles son sus luchas. Y eso es cierto en cualquier relación, no importa si es comercial o personal.

Se llama empatía y requiere conocimiento de la situación de la otra persona.

J S: El mayor error es pensar que analizar datos es suficiente . No es porque sea solo una parte de todo el ecosistema empresarial. Comprender los objetivos y desafíos, la política y los recursos limitados de todo el ecosistema es muy importante.

Supongo que la respuesta más fácil sobre mis propios errores es el error más común que cometo, que es asumir que los datos están limpios y son confiables. Cuando trabajas mucho, es muy fácil olvidar que algo puede no ser cierto.

JS: Lo primero que tienes que hacer es tener suficientes datos. Si eres una startup, no tienes datos. Eso es un problema. Si eres una empresa pequeña, tienes muy pocos datos, lo que también es un problema.

Si eres una empresa mediana o empresarial, tienes datos pero no tienes infraestructura. Una vez que tiene datos, necesita herramientas y las habilidades para usar esas herramientas. Y sus herramientas y habilidades deben ser lo suficientemente sofisticadas para proporcionar valor.

Y si es lo suficientemente grande y tiene fuentes de datos, entonces necesita automatizar cosas como crear tableros o automatizar decisiones y operaciones de marketing. El mayor desafío es hacer que los cambios que surjan de estos datos sean aplicables a situaciones reales.

Haga que todos crean en los datos . No estoy seguro de que las posibilidades de los sistemas analíticos dependan realmente del tamaño de la empresa sino de la madurez de la empresa y los recursos disponibles.

JS: El mayor desafío es lograr que todos trabajen en la misma dirección. Es la capacidad organizativa. Si soy analista, amo los datos y quiero que todos amen los datos. Es un gran trabajo convencer a la empresa de que es algo bueno. Es un problema muy común que una empresa ama los datos o dice que los ama pero solo los usa para confirmar sus propias opiniones o los usa mal.

El problema más común es el mal uso de los datos debido a la incomprensión y al deseo humano de demostrarse a sí mismos que tienen éxito.

JS: Creo que tenemos más tecnologías de las que sabemos qué hacer con ellas. En 2005, Avinash Kaushick nos enseñó que cuando gastas $10 en análisis, gastas $9 en personas y $1 en tecnología, y seguimos ahí. Hay personas realmente inteligentes creando tecnologías realmente increíbles. Y está un poco más allá de nuestra capacidad para usarlo todo.

Imagine tener un sistema que recopile toda la información, la limpie, la agrupe en un repositorio central y tome muchas decisiones. Al mostrar el mensaje correcto a la persona correcta en el momento correcto, realiza más ventas, sus clientes están más contentos y este enfoque siempre es menos costoso. Sería genial si pudiera funcionar. Pero hacer que todas las piezas funcionen juntas significa que tienes que usar mucha tecnología, y todas esas diferentes herramientas que necesitas usar se vuelven más y más complejas cada día.

Así que necesito 15 herramientas diferentes, y tengo que ser un experto con todas ellas para que funcionen bien. Puede pasar tres horas trabajando con una herramienta y luego alguien cambia algo: hay una nueva versión de una herramienta, alguien etiquetó mal un enlace o algo sale mal. Así que tenemos 15 minutos de perfección y luego pasamos el resto de nuestras vidas tratando de hacer que todo funcione en conjunto .

JS: Bueno, mi último trabajo es el aprendizaje automático. Esa es mi respuesta ;-)

Son solo diferentes tipos de software, pero sigue siendo software y hace que las cosas se hagan. Por lo tanto, el especialista debe ver cuándo es apropiado usar esa herramienta para resolver este problema y cuándo es excesivo, ya que es demasiado costoso o demasiado complicado.

Lo importante es saber cuándo utilizar la herramienta adecuada . A veces, las hojas de cálculo de Excel son geniales; a veces, la simple regresión estadística es suficiente; y, a veces, está bien, pongamos en marcha algún sistema de aprendizaje automático para tratar de resolver este problema o automatizar esto. Saber la diferencia es el valor que el analista aporta.

JS: El evento más importante es el que está más cerca de ti y que te lo puedes permitir. Porque no es un buen evento si no puedes llegar. El siguiente más importante es donde puedes encontrarte con personas que conoces, porque así es como construyes tu red profesional.

Me gusta ir a DAA Hub en Virginia , que es excelente para una inmersión profunda con personas que han estado haciendo análisis durante mucho tiempo. Si te tomas muy en serio tu carrera, deberías ir y comprar un boleto. Puedo decir lo mismo de Superweek . Ese es un lugar donde la gente realmente inteligente habla de cosas realmente complicadas de una manera fascinante.

Por otro lado, MeasureCamp es una comunidad emocionante. La última vez que hice MeasureCamp fue en Bratislava, Eslovaquia. Puedo decir que todos los MeasureCamp en los que he estado tienen la misma actitud. Es realmente interesante: la gente está tratando de resolver problemas muy sencillos y todos están tratando de ayudarse unos a otros. Eso me hace sentir tan bien.

¡Y creo que debería mencionar mi propia Cumbre de análisis de marketing ! Hay varios próximos en Europa y el evento principal es en Las Vegas en junio.

Siempre apunto a la gente para que se una a la asociación DAA , que ya tiene 15 años y tiene 5.000 socios. También me gustaría señalar a las personas el podcast Digital Analytics Power Hour . Recomendaría volver y escuchar todos los episodios.

Y luego, por supuesto, Medir Slack . Solíamos conectarnos en listas de discusión por correo electrónico. Luego hay diferentes blogs donde la gente participa activamente. Luego hubo mucha actividad en Twitter con el hashtag #medida. Si tiene un problema, una pregunta, una broma o simplemente tiene que dejar de lado los números por un minuto y comunicarse con los humanos. Hoy, la conversación parece ser sobre la medida de holgura y es increíble.

Lo último que me gustaría agregar es sobre la cultura de la #medida. A la gente le gusta ayudarse unos a otros. Nuestra industria tiene que ver con compartir. Llevamos muchos años ayudándonos unos a otros. Por eso todos esos eventos son tan valiosos; somos personas a las que les gusta ayudar, compartir y aprender.

Agradecemos a Jim por pensamientos tan alentadores y frescos. Esperamos que haya disfrutado de esta entrevista y haya recibido un gran impulso inspirador como lo hicimos nosotros. ¡Ama tu trabajo y tu comunidad de análisis y nunca dejes de desarrollarte!

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