Entrevista con Laura Patterson

Laura Patterson es experta en probar y mejorar el valor del marketing. Es una asesora de confianza con experiencia global en compromiso con el cliente dentro de las industrias de tecnología, servicios financieros, ciencias de la vida y manufactura.

Laura es una ejecutiva orientada a los resultados con experiencia empresarial y una pasión por ayudar a las empresas a obtener información de los datos, desarrollar métricas y diseñar procesos para impulsar el crecimiento, crear valor para el cliente y mejorar el rendimiento comercial y de marketing.

Mariia Bocheva, ejecutiva de desarrollo comercial de OWOX BI, tuvo la gran oportunidad de obtener información de Laura como parte de nuestra investigación sobre el estado de la analítica digital. Todos los pensamientos se dividen en las siguientes categorías:

Laura Patterson: Analytics es la capacidad de aplicar cálculos o matemáticas a los datos. Esencialmente, el análisis es la capacidad de analizar y realizar análisis. En nuestro mundo, los ingredientes de este análisis son los datos. Si va a trabajar en análisis, marketing o cualquier otra parte de la organización que esté relacionada con análisis, debe desarrollar habilidades sólidas en varias áreas y me gustaría hablar sobre cinco de estas habilidades.

Entonces, la primera habilidad debe estar en los datos. Debe saber cómo recolectar datos, cómo determinar qué datos son importantes y relevantes, y cómo asegurarse de que los datos estén limpios. Deberá tener conocimiento de los métodos para organizar y administrar sus datos.

En segundo lugar, como profesional de análisis, debe adoptar las matemáticas. Deberá comprender varias técnicas analíticas, cómo aplicarlas y extraer significado de los patrones que emergen.

Esto nos lleva a la tercera habilidad, el modelado. El análisis es la base para crear modelos importantes, como modelos de segmentación, modelos de atribución y combinación, modelos de riesgo de campaña, abandono de clientes, deserción y modelos de lealtad. Como analista, desea dominar el uso de análisis para crear y construir sus modelos.

En cuarto lugar, un buen analista tiene la habilidad de traducir los datos en conocimientos significativos, relevantes y procesables que pueden ayudar a la organización a tomar mejores decisiones. Si bien puede ser fácil para un analista ver los patrones y las perspectivas en los datos, los buenos analistas ayudan a las personas que confían en ellos a ver esto también. Por eso es importante que los analistas sean buenos narradores y vengan con imágenes.

Ser analista requiere una buena capacidad de visualización.

La visualización de datos permite que otros vean lo que usted ve y entiendan lo que es importante. Los datos que elija visualizar deberían ayudar a las personas a comprender por qué está recomendando un curso de acción en particular o por qué ocurre un evento en particular.

Y el último que quiero mencionar es quizás el punto más importante es la comunicación. La comunicación es una habilidad dura y blanda al mismo tiempo. Debe poder escribir y articular cuáles son sus hallazgos. Si no puede comunicar cuáles son sus hallazgos, tendrá dificultades como analista.

LP: Tres habilidades blandas que me vienen a la mente de inmediato son la resolución de problemas, el pensamiento crítico y la colaboración. ¿De qué sirve hacer análisis si no va a ayudar a la organización a tener más éxito? En marketing, necesitamos ayudar a la organización a encontrar, mantener y aumentar el valor de los clientes. Por lo tanto, debemos comprender cómo usar el análisis para ayudar a la organización a abordar estas oportunidades y, potencialmente, cualquier problema que pueda surgir para lograrlas.

Ser analista es también colaborar con otras personas.

La recopilación de datos, la construcción de modelos, la elaboración de un plan de acción no es un acto en solitario. Lo más probable es que necesite trabajar con otras personas en la organización, ya sean personas de finanzas, ventas, servicio, etc. Los buenos analistas deben poder reunir a las personas y colaborar con ellas para construir los modelos y colaborar en el plan de acción.

Por último, una de las habilidades más importantes es poder hacer buenas preguntas. El punto de investigar, el punto de hacer análisis es responder preguntas. Las buenas preguntas ayudan a los analistas atomar decisiones sobre el mercado, clientes, productos, competidores, etc.

LP: Creo que si eres analista debes estar familiarizado y actualizado con las herramientas, procesos y métodos analíticos. Probablemente no va a ser competente o competente en todos ellos. Pero necesitas saber qué son y cuándo usarlos. Si no tiene la experiencia, comuníquese con expertos internos o externos. Encuentro útil tener una red de personas que sean expertas en varios campos, métodos y herramientas.

LP: Todos cometemos errores. Admítelos y arréglalos. Los errores pueden deberse a datos erróneos o incorrectos, matemáticas incorrectas o falta de una variable clave que afecta los resultados. Recuerdo que en mis primeros años cometí un error particular y mi mentor me preguntó: ¿Daño real a las relaciones con un cliente? ¿Sí o no? ¿Realmente va a acabar con nuestro negocio? ¿Sí o no? El verdadero propósito era dejarme claro: si cometí un error, ¿qué aprendí de él ? ¿Qué haría yo en la misma situación la próxima vez?

“Es fácil luchar con un error; nadie es perfecto. Esforzarse por la perfección y la excelencia es genial, pero debes recordar que a veces lo bueno es lo suficientemente bueno”.

No estamos volando a la luna, no estamos construyendo un cohete, este no es nuestro trabajo típico. Estamos tratando de ayudar a la organización a tomar decisiones comerciales basadas en evidencia y basadas en datos. Queremos ser precisos y proporcionar una guía direccional clara.

Eso significa que tenemos que hablar en el idioma de los negocios. Este es quizás un error que cometen muchos analistas y en el que todos los analistas deben trabajar. Podemos enamorarnos de los datos, las matemáticas y los patrones. Estos solo son buenos si podemos comunicar el mérito, el valor de estos, a las personas en el negocio. Trabajamos en los negocios, tenemos que ser gente de negocios, por lo que debemos hablar el idioma de los negocios. No importa quién sea su cliente interno o externo: CTO, CEO, equipo de ventas, equipo de marketing, equipo de desarrolladores: debe hablar su idioma para que lo entiendan. Esa es una de las cosas más importantes que he aprendido.

LP: La mayoría de nuestros desafíos están relacionados con los datos. Desafíos tales como que no hay datos en absoluto, o su calidad es deficiente, o es de difícil acceso, o está en tantos lugares y en tantos formatos que no es fácil o rápido de usar. Además, hay una cuestión de proceso. No hay procesos bien definidos sobre cómo administrar los datos, cómo hacer proyectos analíticos "espaciales", cómo usamos los análisis y presentamos los resultados.

Si vemos que los datos son malos o no confiables, damos un paso atrás y nos preguntamos: ¿Qué podemos hacer para obtener mejores datos? A veces, esto requiere que realicemos una investigación para adquirir datos primarios. Eso puede ralentizar las cosas. Aun así, hoy en día no hay razón para que ninguna empresa sienta que el uso de datos está fuera de su alcance. La mayoría de las veces, el verdadero desafío es saber qué datos usar.

LP : Creo que esto es una continuación del punto anterior. Un buen análisis requiere buenos datos y los datos correctos. Esto vuelve a los procesos y herramientas de gestión de datos de calidad. Por ejemplo, ¿su empresa tiene un inventario o biblioteca de datos? Esta herramienta le ayuda a saber qué datos tiene, dónde se guardan, cuántos años tienen, quién es su propietario, etc. Tiene que haber una manera de clasificar los datos y la información sobre cómo se utilizan los datos. Estos son los fundamentos y, sin embargo, con demasiada frecuencia, las personas están más intrigadas por las nuevas y brillantes herramientas y juguetes.

Es como construir una casa, podemos entusiasmarnos con todas las apariencias y pasar por alto algunos mecanismos básicos importantes, como la plomería. Así que tiene una hermosa casa, pero su plomería no funciona, es posible que se sienta infeliz. Como la plomería es parte de la infraestructura de su casa, los datos son parte de su infraestructura y debe prestar atención a los pequeños detalles y mantenerlos en buen estado de funcionamiento.

No es que cosas como esta se pasen por alto intencionalmente. ¿Quién pasaría por alto intencionalmente su plomería? Como la plomería, aunque creemos que se solucionará. Pero ese no es el caso. Es más divertido pensar en las cosas geniales: la nueva herramienta genial. Las cosas técnicas son aburridas. Analizar la información, por ejemplo, los riesgos de los clientes, es un poco aburrido. Eso nos lleva nuevamente a por qué los analistas deben saber cómo presentar sus datos para que sean valiosos para el negocio.

LP: Creo que es común para cualquier equipo. No creo que sea necesario mencionarlo como un problema porque la falta de comunicación puede aparecer en cualquier tipo de organización. Todos tenemos que trabajar duro para asegurarnos de que estamos escuchando y aclarando. Los analistas deben ser buenos para escuchar y hacer preguntas. Si los analistas hablan con alguien en marketing, deben recordar que la mayoría de los especialistas en marketing no tienen tanta experiencia con datos, análisis o modelos como ellos.

• ¿Qué tipo de decisiones desea poder tomar?
• ¿Con quién quieres compartir esta información?
• ¿Qué usas hoy? ¿Qué tan bien funciona o no?
• ¿Por qué crees que necesitas un tablero?

Preguntas como estas ayudan a reducir la falta de comunicación y aseguran que todos estén alineados. Un buen analista tiene que ser capaz de hacer esas preguntas para asegurarse de que lo que trae su equipo es un producto que funciona.

LP: Hay dos puntos. El primero es la cultura. Vengo de una cultura donde decían: En Dios confiamos, todos los demás aportan datos . Durante mi carrera, trabajé en diferentes empresas, pero en todas trabajé para ingenieros o gente de finanzas, por lo que los números y los datos eran importantes. Una cultura basada en datos comienza en la parte superior. Las personas deben tener un apetito insaciable y una pasión por las decisiones derivadas de los datos.

En segundo lugar, debemos mejorar en la gestión y el gobierno de datos. Hoy tenemos tantos datos en tantos formatos (estructurados y no estructurados) provenientes de tantas fuentes almacenadas en tantos lugares. Es difícil saber qué es cierto. Cuando comencé mi carrera, no había tantas aplicaciones ni teníamos tantas fuentes de datos. Piense en todos los lugares de los que debemos extraer datos hoy: Google Analytics, redes sociales, plataformas de correo electrónico, etc.

Las empresas necesitan una forma de gestionar el flujo interminable de datos. Para poder saber “ qué datos necesitamos para responder la pregunta y cómo analizamos esos datos de la mejor manera para obtener la respuesta ”.

Esto vuelve a lo que hablábamos antes. Los analistas deben poder analizar los datos, reconocer patrones significativos y relevantes, y comprender y comunicar las implicaciones para el negocio. Los analistas necesitan no solo ver los datos, sino también ver si son importantes. Creo que esto de saber dónde un patrón en particular requiere atención falta entre los analistas hoy en día.

LP: Si hablamos de la evolución de la empresa, cada empresa tiene su propio ciclo de vida. Ya sea que estemos hablando de una startup, una pyme, una pyme o una empresa, estamos hablando de la madurez del ciclo de vida. Comienza en su etapa inicial de crecimiento, luego pasa a la etapa principal de crecimiento, etc. Su producto, la complejidad, la cantidad de socios, la cantidad de clientes, la cantidad de productos similares en el mercado: todo puede cambiar. A eso nos referimos con la madurez del negocio.

Puede ser una pequeña empresa en un mercado local, pero puede ofrecer una variedad de productos o servicios. No importa lo grande que seas, debes pensar en hacer el mejor producto o dar el mejor servicio.

Al comienzo de la etapa inicial, las principales preguntas que se hará serán: ¿Cómo conseguimos tracción en el mercado? ¿Cuántos clientes perseguimos? ¿Construimos el producto necesario? A medida que obtiene clientes, surgen otras preguntas: ¿Cómo mantener a esos clientes? ¿Cómo hacemos crecer los valores de estos clientes? Diferentes preguntas requieren diferentes capacidades. Pero creo que un buen analista puede trabajar durante todo el ciclo de vida. Se trata más de las preguntas y los datos que de las habilidades analíticas.

No hay razón por la que un buen analista que trabaja en una startup no pueda trabajar en una empresa; no hay ninguna razón por la que él o ella no puedan ser valiosos en una gran empresa. Siempre tengo cuidado al decir: eres analista de SMB o eres analista de SME .

La madurez de una empresa solo importa en el sentido de qué tan grande puede ser el papel del analista. Una startup puede necesitar solo un analista, pero una empresa realmente grande y robusta puede necesitar varios analistas, y estos analistas estarán más especializados. Pero en una empresa más pequeña, los analistas son más generalistas que especialistas. De alguna manera, sus habilidades deben ser aún más amplias porque son generalistas.

Y cuando vas a una empresa muy grande, puede que te conviertas en un especialista específico. Estarás muy especializado en los modelos que construirás. Es posible que esté muy centrado en cosas como la rentabilidad del cliente y el valor de por vida del cliente. Llegará a ser realmente bueno viendo esas cosas a nivel empresarial. Pero es totalmente diferente de las cosas que podrías estar viendo en una startup.

LP : Sé que el año pasado fue el primer año en que el gasto en herramientas para análisis de marketing fue mayor que el gasto en personas que trabajan en análisis de marketing. Sí, las empresas invierten cada vez más en herramientas de análisis.

Recordemos que la analítica de marketing, la analítica en general y la ciencia de datos no son nuevas. La ciencia del marketing estaba en el plan de estudios hace décadas. Fue importante entonces y seguirá siendo un rol valioso y estable dentro de la organización. Necesitamos mantener nuestras habilidades actualizadas para seguir siendo relevantes.

Estar actualizado significa estar familiarizado con nuevas técnicas y nuevas herramientas y, en algunos casos, ser competente en su uso. Es posible que no necesite la última herramienta más cara. Si ya tiene una herramienta en el kit de herramientas que puede hacer el trabajo y hacerlo bien, entonces tal vez no necesite gastar dinero en un juguete nuevo y brillante. La clave es tener las herramientas adecuadas que te ayudarán a realizar tu trabajo de manera eficaz y eficiente y saber cómo utilizarlas correctamente.

LP : Creo que ahora es un buen momento para mencionar cosas como el aprendizaje automático, la cadena de bloques, la inteligencia artificial. Estas cosas afectan lo que sucede con los datos y el análisis de los datos. Deberá comprender las implicaciones para el negocio y cómo afectan su trabajo. La IA facilita el desarrollo de patrones. El analista deberá ser quien determine cuándo algo es relevante, cuándo requiere acción, qué significa para el negocio y luego elegir lo que debe hacer. Creo que este tipo de analista sobrevivirá y prosperará.

LP: Siempre trato de ir a reuniones relacionadas con mi profesión. Recomiendo asistir a algo al menos una vez por trimestre. Sí, ya tienes tu título y has trabajado mucho, pero creo que una vez al trimestre deberías levantar la cabeza, mirar alrededor, detenerte un momento y dedicar tiempo a algo que pueda mejorar tus habilidades profesionales. .

Hay muchos tipos de actividades que pueden ser útiles. Tome algunos cursos en su ciudad o tal vez en línea, vea algunos tutoriales en YouTube o escuche un podcast: hay muchas oportunidades excelentes. Encuentre una conferencia sobre un tema que le interese, vaya allí, conozca gente nueva y establezca contactos con ellos, cree nuevas conexiones profesionales, pregúnteles cómo resuelven sus problemas. Averigüe si hay LinkedIn o comunidades profesionales locales a las que pueda unirse.

La DAA ofrece excelentes eventos para analistas. Hágase miembro de la asociación. Asista a sus conferencias, establezca contactos con sus compañeros, interactúe con ellos. La clave es encontrar formas de mantenerse al tanto de su juego.

Realmente apreciamos que Laura haya encontrado tiempo para responder a todas nuestras preguntas y compartir sus pensamientos sobre los problemas actuales y el futuro de la analítica de marketing. Y también recomendamos encarecidamente leer el resumen del discurso de MASCONF de Laura sobre la gestión de procesos.

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