Intervista a Damion Brown

La nostra ricerca continua! Grazie a Mariia Bocheva, incontriamo analisti di talento, maghi del marketing e data scientist che sono dei veri esempi da seguire. Ecco la nostra prossima intervista con Damion Brown, il fondatore di Data Runs Deep in Australia.

Come sempre, ecco gli argomenti principali per la navigazione:

Mariia Bocheva : Puoi dire qualche parola su di te e sulla tua precedente esperienza?

Damion Brown : Certo! Sono nato in Inghilterra e sono venuto in Australia quando avevo 28 anni, che è davvero un'età buona per fare qualcosa del genere, tra l'altro, perché hai una testa abbastanza grande per apprezzare adeguatamente quello che stai facendo, e hai un fegato abbastanza giovane per sopportare tutte le feste che farai!

Ad ogni modo, dopo un po' di vagabondaggio, due startup fallite ma brillanti e alcuni lavori saltuari, mi sono ritrovato in una sorta di lavoro di marketing in cui il compito era "capire come utilizzare Internet per il marketing". Quindi c'erano alcuni PPC, alcuni blog, alcuni test A/B e, naturalmente, alcune analisi che utilizzavano cose come Webalizer e AWStats.

Quando ho visto e utilizzato Google Analytics per la prima volta, mi sono trovato così incuriosito che mi sono reso conto di essere stato seduto alla mia scrivania con la vescica piena e avevo davvero bisogno di smettere di fare quello che stavo facendo e trovare un bagno... il software era incredibile, e avvincente e ridicolmente divertente. Quindi ho pensato che volevo farlo per vivere.

Questo si è trasformato in un viaggio di freelance che mi ha portato disastrosamente vicino all'ufficio del sussidio più di una volta, e poi in qualche modo si è consolidato in Data Runs Deep, che è un'agenzia con circa 15 persone che sono tutte incredibili.

MB : Quali sono le hard skill più importanti per gli analisti oggi?

DB : È difficile perché anche se spesso diciamo che le hard skill non sono importanti – sono solo strumenti, giusto, quindi come possono gli strumenti essere la cosa che conta – contano davvero. Chiunque abbia provato ad assumere qualcuno con una buona conoscenza tecnica di Google Analytics te lo dirà! Quindi le hard skills che sono importanti e in cui qualcuno dovrebbe investire il proprio tempo se vuole ottenere un lavoro sul campo, sono competenze relative alla piattaforma che si desidera utilizzare.

Impara correttamente Google Analytics, implementa GTM, sbaglia, sbaglia di nuovo, quindi aggiustalo, espandilo, personalizzalo, rompilo, aggiustalo... risciacqua e ripeti!

MB : Quali competenze trasversali dovrebbe avere un buon analista?

DB : Libero pensiero. Questo è tutto ciò a cui si riduce. L'analisi non è una sequenza di istruzioni, è una "sequenza senza istruzioni". E se questo genere di cose ti riempie di terrore, allora non ti divertirai.

MB : Qual è l'errore più grande che può fare un analista? Puoi condividere alcuni dei tuoi errori analitici?

DB : Gli errori sono l'obiettivo dell'analisi!

Non credo ci sia una parola per descriverlo, ma tutti l'hanno fatto: indaghi su un problema, crei un'e-mail molto lunga con un sacco di schermate e poi, proprio mentre lo completi con una raccomandazione o due su ciò che è sbagliato e come risolverlo, ti rendi conto di aver letto male il rapporto o interpretato male la domanda o qualcosa del genere. Quindi, imbarazzato, cancelli tutto il testo e ricomincia. "Ehi Paul, questo è in realtà un comportamento previsto..."

L'abbiamo fatto tutti.

Un errore personale davvero grave è stato quando Google Analytics stava diventando Universal Analytics; Non l'avevo mai implementato sull'e-commerce. Un grande marchio di moda qui in Australia aveva sviluppatori entusiasti della versione beta [di] Universal Analytics, e noi ne siamo stati entusiasti e insieme abbiamo convinto l'azienda a implementare il loro nuovissimo sito con Universal Analytics installato.

Il problema è che a quel tempo la documentazione per il monitoraggio dell'e-commerce non era aggiornata, o non c'era, o l'abbiamo semplicemente ignorata, quindi le transazioni sono state impostate utilizzando il vecchio ga.js, non Universal Analytics. Ciò significava che semplicemente non stavamo monitorando le transazioni.

Il cliente mi ha chiamato alle 22:00, gli ho assicurato che era tutto a posto e "è solo che GA è GA, tutto il resto sta seguendo bene, le transazioni verranno visualizzate domani, niente di cui preoccuparsi". Dopo due ore di abietto panico, io e uno degli sviluppatori siamo riusciti ad aggiornare il push della transazione e l'abbiamo fatto funzionare e vivere alle 5 del mattino del giorno successivo. Pensavo che il cliente si sarebbe arrabbiato, ma sono stati felicissimi. Possedere l'errore - e correggerlo - era proprio quello che volevano, e mi ha fatto capire che spesso nella vita, la differenza tra l'odore di merda e l'odore di rose è davvero una linea molto sottile.

MB : Pensi che la comunicazione errata tra analisti e team di marketing sia comune? Avete consigli su come superarlo?

DB : I problemi di comunicazione fanno girare il mondo. Alcuni anni fa c'è stata un'alluvione in Australia in cui un fiume nella zona rurale del Victoria ha rotto gli argini, e un giornalista sul posto ha telefonato il loro rapporto alla redazione del loro ufficio e ha detto che c'erano "una trentina di scrofe e maiali che galleggiavano nel fiume .” Ciò è stato riportato dal giornale come "circa 30.000 maiali che galleggiano nel fiume", il che è terribilmente ed esilarante diverso. Questo mi fa sempre sorridere quando ci penso, anche se naturalmente spero che i maiali siano riusciti ad andare bene sulla terraferma.

Scusa, qual era di nuovo la domanda? Esatto, comunicazione errata!

È un dato di fatto in qualsiasi ambiente professionale, in particolare oggi dove hai team distribuiti che fanno affidamento sulla comunicazione priva di sfumature di e-mail, Slack e fottuto Jira. Avere un modello di briefing aiuta: un singolo cercapersone in Google Drive in cui le richieste del marketing possono essere standardizzate con commenti su ciò di cui hanno bisogno, perché ne hanno bisogno, cosa intendono farne e quando ne hanno bisogno.

Ma non c'è una vera soluzione se non quella di prendersi il tempo necessario per sedersi adeguatamente con le persone, disfare ciò che devono fare e avere una conversazione significativa. Chi ha tempo per quello? [Ride]

MB : Quali risorse o eventi professionali puoi consigliare agli analisti?

DB : Giù le mani, Superweek. È fantastico e non credo sia esagerato dire che la mia piccola compagnia non sarebbe quella che è oggi senza Superweek.

Essere gettati in un ecosistema chiuso di analisti web di tutto il mondo, per conoscere come le persone fanno le cose, è semplicemente fantastico. Ho fatto il viaggio lì da solo nel 2014 e da allora sono tornato, e in tutto quattro persone di Data Runs Deep partecipano alla conferenza ogni anno.

È imperdibile. Anche Measurecamp è fantastico. Se Measurecamp è un concerto, allora Superweek è un festival. Quindi il mio anno ideale sarebbe un Superweek, una dozzina di Measurecamps e un Summit di Marketing Analytics lanciato per buona misura :-)

MB : Quali conoscenze mancano ad analisti e specialisti di marketing per rendere le aziende data-driven?

DB : Potremmo sempre fare un lavoro migliore per comprendere la scala, credo. Sappiamo molte cose sui numeri di questo mese, sulla performance di questo trimestre o sull'aumento annuale delle entrate per un'attività anno dopo anno.

Quello in cui non siamo così bravi è capire come ciò sposti l'ago sulla redditività complessiva di un'azienda, se può creare più posti di lavoro per più persone, se il prezzo delle azioni è su o giù, questo genere di cose.

Non sono troppo preoccupato per le lacune nella conoscenza, però, e non dovremmo picchiarci per questo. È facile dimenticare che l'analisi è un settore molto giovane; si trova all'interno del digitale, che è anche relativamente giovane.

Stiamo solo cercando di capirlo mentre andiamo avanti. Non abbiamo ancora bisogno di avere tutte le risposte.

MB : Un analista deve conoscere SQL, Python e R e creare dashboard compilati?

DB : Non so niente di queste cose, quindi o non sono un analista o immagino che la risposta sia no!

MB : Quali sono le cose più importanti che gli analisti devono fare nelle diverse fasi della maturità aziendale (startup, PMI, PMI, impresa)?

DB : Questa è una domanda davvero interessante. Non credo che i problemi siano necessariamente diversi nelle varie fasi. La scala è diversa, ovviamente, ma la maggior parte delle volte ci ritroviamo scioccati dal fatto che un'impresa possa impiegare otto mesi per implementare un dataLayer, quando una startup o una piccola impresa impiega due giorni. È la stessa fottuta cosa, ragazzi!

MB : Quali sfide analitiche hai nella tua azienda in questo momento? Di quali strumenti hai bisogno per superarli?

DB : Ci sono sfide come ITP [Intelligent Tracking Prevention] e ad blocker, che stanno iniziando a essere affrontate da cose come TraceDock, una soluzione davvero impressionante che colma le lacune che ITP e ad blocker creano nei tuoi dati. Soluzioni come questa sono meravigliose, ma un paio di passaggi laterali con ITP e tutto si rompe di nuovo.

Quindi la qualità e l'accuratezza dei dati sono ancora grandi problemi e rimarranno tali fino a quando non passeremo tutti al monitoraggio lato server o non faremo in modo che tutti indossino un chip implantare nel cranio in modo da poterli rintracciare correttamente. Potrebbe sembrare sciocco, ma ricorda che è solo leggermente più lavoro rispetto all'implementazione del monitoraggio lato server!

MB : Quali difficoltà vedi quando si tratta di implementare l'analisi e come valuteresti lo sviluppo generale del mercato?

DB : Bene, a parte ITP – che è noioso perché tutti ne parlano – penso ancora che ci sia ancora molto lavoro da fare per ottenere la tassonomia e la struttura del monitoraggio degli eventi di Google Analytics e delle dimensioni personalizzate. Le persone continuano a sbagliare così tanto.

Quante volte vedi cose come Categoria evento = clic, Azione evento = clic ed Etichetta evento = Null? E questo sarà anche qualcosa implementato da un partner GA. È una stronzata assoluta, ed è un problema che dovremmo aver risolto tutti ormai.

Spazzaneve (ora) e App + Web (non ancora ma presto) supportano sintassi di eventi più profonde e le persone sono entusiaste di andare oltre i tre livelli arbitrari di monitoraggio degli eventi di GA, ma accidenti... fallo bene con tre prima di passare a trenta!

MB : Come può un analista avere un maggiore impatto sul marketing? Come possono essere utili per il team di marketing?

DB : Non riferire. Prescrivere, prevedere e anticipare.

MB : Come valuta l'attuale maturità dell'analisi di marketing?

DB : Beh, come dicevamo qualche minuto fa, questo è ancora un settore molto precoce.

Pensiamo di essere avanzati, ma stiamo ancora sbagliando Eventi e ITP ci manda in tilt. Stiamo basando tutto il nostro lavoro, essenzialmente, su JavaScript che inserisce un file di testo su un browser.

È incredibilmente fragile e incredibilmente pesante, con così tanta dipendenza dai numeri che vengono generati in un modo davvero antiquato.

Quindi penso che siamo ancora un settore molto nascente, in una fase iniziale con molto da imparare. Ma con una comunità così aperta e orientata alla condivisione al centro, ci stiamo attrezzando con la giusta dinamica per imparare tutto ciò di cui abbiamo bisogno. Fiduciosamente.

MB : Quale pensi sia il futuro dell'analisi di marketing? Quali tendenze vedete arrivare e cosa è richiesto?

DB : La cosa più importante per i prossimi anni sarà probabilmente l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale, che è una cosa noiosa da dire perché è tutto ciò di cui tutti parlano in questi giorni. Ma la tecnologia è alla portata di tutti noi ora. Una volta che hai i tuoi dati in BigQuery, puoi caricare i processi di machine learning direttamente nella tua tabella di dati.

È enorme.

In questo momento ci sono persone che eseguono algoritmi di previsione sui loro siti, utilizzando i dati BigQuery per prevedere ciò che è probabile che le persone leggano o acquistino in base a ciò che altre persone hanno fatto. Anche questo è enorme.

Sembra che l'intera storia dell'analisi dei dati web abbia portato al punto in cui hai un'enorme tabella di dati e lanci l'IA per trovare consigli. Questa è la cosa davvero eccitante: fare cose come unire i dati sulle scorte del negozio con il comportamento online e prevedere quali negozi esauriranno quali prodotti in quale giorno. Mentale!

MB : Quali problemi vede oggi sul mercato?

DB : Immagino che l'unico grosso problema, l'unico gigantesco elefante nella stanza, sia che vediamo notizie su manomissioni elettorali, populismo e targeting degli annunci, e siamo tutti disgustati ma alla fine, l'analisi web fa parte della stessa cosa che dà origine a tutta quella roba orribile.

Non sto dicendo che siamo tutti coinvolti nell'elezione di Trump, ma guadagniamo tutti un po' di soldi rintracciando le persone su Internet e le seguiamo in modo da poter capire il loro comportamento e vogliamo capire il loro comportamento, quindi possiamo cambiare il loro comportamento.

Come individui, ovviamente, non vogliamo che il nostro comportamento venga cambiato. Chi vorrebbe? Quindi pensi, ok, installerò Ghostery o userò Brave o DuckDuckGo e non sarò rintracciato. Ma poi hai un mare di persone che vengono ancora rintracciate, perché ignorano quel tracciamento, che è un posto moralmente traballante in cui trovarsi.

La gente dice da anni che "i dati sono il nuovo petrolio". Ma forse non è olio. Forse “i dati sono il nuovo amianto”. Pensaci. Lo estraiamo, lo trasportiamo, lo installiamo, costruiamo con esso... e funziona, va bene... ma cosa succede quando ci rendiamo conto della sua tossicità, della sua 'natura pericolosa, dei suoi effetti dannosi sull'umanità?

Proprio come l'amianto, con i dati ci saranno cause legali, multe salate e se vuoi rimuoverlo, devi chiamare qualcuno. E se fossimo tutti parte del problema?

Non sto dicendo che dovremmo smettere tutti, né vado a fumare erba in un seminterrato per nascondermi dal mondo. Dovremmo, però, pensare molto attentamente al lavoro che stiamo facendo e per chi lo stiamo facendo. Data Runs Deep ha una politica etica sul tipo di persone con cui useremo e non useremo questa tecnologia incredibilmente potente, e a volte mi chiedo se l'intero settore abbia bisogno di una sorta di codice di condotta su questo genere di cose.

Grazie, Damion, per un'intervista così sincera!

Ci auguriamo che questa lettura vi sia piaciuta e che abbiate ricevuto una grande ispirazione come abbiamo fatto noi. Analytics è un settore giovane, ma viene sviluppato da una comunità di persone di talento e gentili.

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