Investigación de BI de OWOX sobre el estado de la analítica digital: entrevista con Simo Ahava

¡Tuvimos una gran oportunidad de entrevistar a Simo Ahava después de su inspiradora charla en Go Analytics! conferencia como parte de nuestra investigación sobre el estado de la analítica digital en 2019.

Simo Ahava es un analista talentoso y cofundador de 8-bit-sheep, una empresa de consultoría que se especializa en crear estructuras de comunicación saludables. Por lo tanto, está bastante familiarizado con la forma de cultivar análisis eficientes. Discutimos una serie de preguntas que cualquier especialista en marketing o analista encontrará interesantes. Se dividen en las siguientes categorías:

Todas las preguntas fueron preparadas y formuladas por Mariia Bocheva, nuestra Ejecutiva de Desarrollo Comercial (a quien le gusta citar en voz alta el blog de Simo durante nuestras reuniones diarias). :)

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

Supongo que la principal dificultad es entender las posibilidades y limitaciones de cada herramienta. Hay un grado de caja negra en cada herramienta del mercado. No quiero decir que estas herramientas oculten cómo funcionan (aunque algunas lo hacen deliberadamente), sino que la integración de estas herramientas en los procesos de la organización puede ser muy impredecible.

También me preocupa cómo tantos servicios nuevos se esfuerzan por hacer las cosas "más rápido". Como si la velocidad fuera inherentemente una virtud que todas las empresas deben seguir. Ser rápido a menudo tiene el costo de ser cuidadoso , y siempre existe el riesgo de hacer algo realmente rápido solo para producir resultados que pueden ser muy engañosos.

Creo que el conocimiento y la comprensión general de las pilas técnicas ha mejorado, porque herramientas como las soluciones de gestión de etiquetas desmitifican el mundo de los desarrolladores. Eso es genial, es una tendencia que espero continúe en el futuro. De manera similar, los servicios en la nube son cada vez más accesibles y asequibles, lo que ha llevado a un mayor interés en la automatización y la ingeniería de datos.

¿Cómo puede un analista tener un mayor impacto en el marketing?

¿Cómo pueden ser útiles para el equipo de marketing?

Un analista no tiene que tener un impacto en el marketing. Los datos sí. Un "analista" es solo una descripción de un rol, y personalmente considero casi dañino que alguien etiquetado como "analista" sea una fuerza importante en la organización. Tan pronto como contrata a un analista, ha encontrado a alguien a quien delegar todo ese "cosa de datos".

Debido a que un analista trabaja con datos, su función debe trascender diferentes equipos y debe funcionar como un puente entre las diferentes partes de la organización. De esa manera, son más parecidos a los Scrum Masters y Product Owners que a los procesadores de datos individuales.

¿Qué retos analíticos tienes ahora mismo ?

No enfrento ningún desafío analítico per se, pero es un desafío constante comprender las herramientas con las que trabajo y cómo esas herramientas se pueden usar mejor para ayudar a las organizaciones a dar más sentido a sus datos.

Al mismo tiempo, también tengo el desafío de cómo hacer que las organizaciones sean más conscientes de sus propias deficiencias. El mayor desafío de la analítica, o en realidad de cualquier disciplina digital, es cómo integrarla en los procesos de la organización sin hipérboles ni exageraciones. Muchas empresas se esfuerzan por ser "basadas en datos" o "primero lo digital", lo que rápidamente se convierte en una búsqueda de la mejor herramienta que existe, cuando en realidad estas organizaciones deberían centrarse en crear equipos multidisciplinarios, enfoques más ágiles para el diseño de servicios. , y una mayor comprensión de qué preguntas y problemas comerciales deben resolverse antes de descubrir qué herramienta hace todo eso.

¿Cree que la falta de comunicación entre los analistas y los equipos de marketing es común? En caso afirmativo, ¿tiene alguna recomendación sobre cómo superarlo?

Es tan común como la falta de comunicación entre dos personas en una organización. ¿Cómo solucionar la falta de comunicación? Comunicando mejor :)

Hay mucho que aprender de metodologías ágiles como Scrum, que dependen por completo de estructuras de comunicación sólidas en la organización. Si encuentra que hay problemas de comunicación, es absolutamente necesario averiguar por qué existen y resolverlos mediante la introducción de nuevas configuraciones y contextos para la comunicación, como reuniones diarias, preparación de trabajos pendientes, sesiones retrospectivas y demostraciones.

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

Creo que en su mayoría les faltan dos cosas:

1. Piensan que una empresa debe basarse en datos
2. Compromiso y confianza de las personas que los rodean

Es difícil impulsar el cambio si usa terminología como "basado en datos". Una empresa está impulsada por una combinación de datos, intuición, experiencia, recursos humanos, etc. No hay nada que impulse el cambio.

La otra razón por la que es difícil encontrar un punto de apoyo en una empresa es porque hay una falta de confianza en lo que haces. Este es un problema de comunicación. Así que mira mi respuesta a la pregunta anterior :)

La aceptación y la confianza se pueden adquirir al hacer que sus esfuerzos sean transparentes: agregue grandes tableros en toda la oficina, haga que los datos sean el centro de discusión en demostraciones y en reuniones de sprint, haga que todos sepan que cada pequeña cosa que se hace con el producto o servicio tiene un impacto medible.

Para profundizar en los pensamientos de Simo Ahava sobre temas de comunicación, descargue su presentación para leerla mientras escucha su presentación en vivo para Go Analytics. Conferencia.

¿Cuál crees que es el futuro de la analítica de marketing?

¿Qué tendencias ve venir y qué tiene una gran demanda?

Creo que el futuro es turbio. Las restricciones en el navegador y el espacio de la aplicación (la supresión de Safari de las cookies de origen, el bloqueo de anuncios y contenido, etc.), la mayor demanda de un diseño basado en la privacidad y la falta de fiabilidad de los datos de la señal a largo plazo están dificultando la interconexión. en el futuro.

Estoy seguro de que el análisis de marketing continuará alejándose de los enfoques de un solo proveedor (por ejemplo, Google Analytics) a una canalización de datos más holística, lo que significa que los ingenieros de datos tendrán una demanda cada vez mayor.

¿Qué oportunidades ve en el mercado hoy?

Hay vendedores, organizaciones, individuos, países, políticos, legisladores y seres humanos en general haciendo tonterías. Todo esto contribuye a la incertidumbre en las disciplinas digitales, incluido el marketing. Podemos aceptarlo al pie de la letra y continuar luchando en un espacio cada vez más limitado, o podemos romper los silos y comenzar a pensar en el análisis de marketing no como una sola disciplina, sino como un espectro más amplio de posibilidades que una empresa puede realizar. con datos

El marketing está estrechamente relacionado con el diseño de productos y servicios. Si una organización tiene un equipo de marketing dedicado que no está involucrado en los mecanismos cotidianos de lo que la empresa realmente produce, entonces eso es un problema. Del mismo modo, si las organizaciones todavía creen que encontrar la mejor herramienta es la solución a todos sus problemas, entonces eso es un problema.

Personalmente, creo que el mayor problema es uno que en realidad nunca desaparece: la falta de comunicación. Cada contratiempo que una organización puede enfrentar, desde el error más pequeño hasta el mayor desastre de relaciones públicas, siempre se puede rastrear hasta un problema de comunicación entre dos o más personas. Arreglar estos problemas de comunicación es la clave para arreglar las organizaciones, y arreglar las organizaciones es la clave para un mercado más saludable.

¿Qué habilidades duras son las más importantes para los analistas hoy en día? ¿Un analista debe saber SQL, Python y R y crear paneles en las herramientas de visualización más comunes, como Data Studio, Tableau, QlikView, etc.?

Creo que la línea de base para el análisis aún depende en gran medida del tipo de análisis que desee realizar. El problema de establecer una expectativa para las habilidades es que crea exclusividad en lugar de invitar a las personas a comenzar a trabajar con la disciplina. Hay muchas cosas que puede hacer cuando ingresa al espacio analítico y no tiene experiencia con lenguajes de programación o herramientas de visualización externas. Sin embargo, una vez que progresas, los requisitos se vuelven más específicos.​

• Para el análisis web, la comprensión de la pila del navegador es primordial.
• Para cualquiera que trabaje con grandes conjuntos de datos, SQL es imprescindible.
• Python vs. R es una discusión perenne, pero no creo que sea necesario si desea trabajar en análisis.

Pero si me viera obligado a elegir, elegiría Python gracias a su extensibilidad más allá del ámbito del análisis de datos.

¿Qué habilidades blandas debe tener un buen analista?

Empatía por el entorno empresarial en el que trabajan, reflejos rápidos para adaptarse a los cambios que les rodean, una mentalidad de construcción de puentes para trabajar a través de silos en lugar de reforzarlos, y una sed insaciable por aprender cosas nuevas.

La habilidad más importante es la comunicación. Los datos son una de esas cosas que realmente sufren si las personas de la organización donde se producen esos datos no se comunican. Los datos son el anteproyecto de la organización y pueden revelar fallas en la organización de manera más honesta que cualquier consultor.

¿Cuál es el mayor error que puede cometer un analista?

¿Puedes compartir algunos de tus errores analíticos?

En mi opinión, el mayor error que puede cometer cualquier persona que trabaje con datos es malinterpretar o hacer un mal uso deliberado de las métricas para respaldar una hipótesis fallida. Veo esto a menudo en organizaciones de baja madurez que están comenzando con las pruebas A/B o que acaban de implementar Google Analytics. Configuran conversiones para respaldar hipótesis «evidentes» y evitan deliberadamente aceptar resultados de pruebas que van en contra de lo que intuitivamente piensan que es correcto.

La misma línea de pensamiento se puede ver al usar algo tan simple como la tasa de rebote para describir el compromiso en un sitio, por ejemplo. Sin una amplia personalización y sin una estrategia de implementación consistente para mapear todas esas actividades de participación en eventos que eliminan los rebotes, la tasa de rebote es una métrica superficial y poco profunda que puede conducir a conclusiones incorrectas la mayoría de las veces.

Mis propios errores como consultor a menudo tienen que ver con las dos cosas que describí anteriormente. Es fácil para mí dejarme llevar por la «facilidad» de los análisis en los casos en los que necesito poder producir buenos resultados rápidamente. Es algo que trato de evitar lo mejor que puedo, pero ser totalmente imparcial con los datos suele ser muy difícil. Me resulta más fácil ser justo en los casos en los que no estoy demasiado involucrado emocionalmente en el negocio del cliente; en esos casos, es más fácil ser brutalmente honesto y tratar de persuadir a la organización para que cambie su forma de pensar.

Realmente apreciamos todas las respuestas de Simo y estamos listos para firmar cada una de sus palabras. Durante los últimos 20 años, las corrientes en el océano de datos comenzaron a moverse más rápido, incluso aplastando algunos barcos. Es importante sumergirse en sus datos equipado con las herramientas adecuadas, pero lo que es más importante es tener un equipo verdaderamente dedicado a bordo.

Estamos totalmente de acuerdo con Simo. Todos los días, brindamos nuestros servicios para permitir que los CMO, los especialistas en marketing y los analistas alcancen un nuevo nivel de análisis de datos en sus empresas al simplificar la recopilación, la alineación, la generación de informes y la visualización de datos.

¡Así que sigamos en contacto! Suscríbete a nuestro blog para leer las próximas entrevistas de nuestra investigación sobre el estado de la analítica digital y adapta la experiencia de los mejores analistas a tu negocio.

¿Qué le preguntarías a Simo? ¡Háganos saber en los comentarios a continuación!