Perché nessuno dà il cinque all'analista? Risposte dure ma vere di Steen Rasmussen

Mariia Bocheva ha avuto un'ottima intervista con Steen Rasmussen, uno dei più talentuosi e influenti evangelisti dell'analisi dei dati web che conosciamo. Abbiamo anche ricevuto una registrazione del discorso che ha tenuto all'Analyse! conferenza in cui ha trattato i dettagli che ci aiutano a formare un quadro coerente della nostra ricerca.

Abbiamo deciso di rompere con il nostro tradizionale stile di intervista e trasformarlo in una lettura essenziale che aiuterà gli analisti a trovare nuove idee.

In questo articolo:

Innanzitutto, alcune parole su Steen Rasmussen: attualmente è Web Analytics Evangelist, Direttore e membro del consiglio di IIH Nordic. Può anche giustamente affermare di essere uno degli artefici dell'analisi moderna. IIH Nordic è una di quelle aziende con un ecosistema di dati assolutamente unico e una cultura basata sulla sperimentazione, in cui tutto è progettato per promuovere un lavoro significativo ed efficiente. Ad esempio, hanno un tale livello di organizzazione che lavorano solo quattro giorni alla settimana mentre gestiscono il carico di lavoro di una settimana lavorativa di cinque giorni.

Sembra un sogno, vero? Scopriamo cosa ha da condividere Steen con noi.

Chi ti ha detto che per essere un buon analista devi essere pieno di competenze e strumenti? O che essere un analista è un lavoro sicuro in cui fai i rapporti e poi ti rilassi fino alla prossima volta che saranno necessari i rapporti?

Avere una chiara comprensione del motivo per cui sei stato assunto e del valore che apporti all'azienda è essenziale per il tuo successo. Un analista lavora per fornire approfondimenti alle aziende al fine di raggiungere due obiettivi principali:

1. Diminuire i costi aumentando i profitti
2. Acquisire nuovi clienti e fidelizzare i clienti esistenti

Questo è l'obiettivo principale del lavoro di un analista e ogni compito svolto e ogni report costruito dovrebbe partire dagli obiettivi descritti nella diapositiva sopra.

Gli strumenti di analisi, le tecnologie e gli approcci sono solo gli strumenti. E sebbene influenzino la qualità del servizio fornito, non possono garantire una profonda comprensione delle esigenze aziendali, che spetta all'analista. Gli strumenti che scegli non saranno necessariamente gli strumenti di Google, ma un mix di strumenti che si adattano al gusto della tua organizzazione.​

Sì, ogni analista lavora duro come l'inferno per portare avanti la propria azienda. Ma spesso nessuno li elogia per questo duro lavoro. Il motivo principale per cui ciò accade è che i colleghi vedono i risultati del lavoro di un analista in questo modo:

Sembra davvero fantastico, ma cosa dovremmo fare con queste cose?

Hai sentito domande simili? Questo accade quando le persone non percepiscono il valore che l'analista offre.

I tuoi colleghi non sono cattivi o immuni all'analisi; hanno solo bisogno costantemente di prendere le decisioni giuste sotto la pressione di un mercato che non è più un luogo amichevole.

Ed ecco un altro lato della medaglia: sperimenterai l'effetto Dunning-Kruger o il pregiudizio alla sopravvivenza anche nelle aziende più sviluppate dai dati, perché questa è la natura delle persone. Non credono che l'analisi sia così difficile e traggono conclusioni sulla base delle informazioni che hanno a portata di mano.

O a volte un analista si concentra troppo sui numeri, non sulle intuizioni o sui consigli su cosa fare. Ma sottolineare dati che non saranno mai perfetti al 100%, insieme all'incertezza insita nelle decisioni aziendali, non migliorerà nulla.

Gli analisti dovrebbero fare del loro meglio per:

• Comunica ciò che sanno in termini comprensibili.
• Sviluppa empatia per le persone che lavoreranno con i loro numeri.
• Mai cadere nel baratro dei dati senza un'ipotesi con cui tirarsi fuori. Ricorda sempre perché esegui le tue analisi.
• Traduci i risultati dell'analisi in soluzioni per le persone. Fai capire alle persone fino a che punto i dati possono portarle. Educa i tuoi colleghi su come applicare l'analisi dei dati nel loro lavoro.
• Coltiva una sana autocritica. Porta le tue idee alla scrivania e non aver paura di fallire.

Questi sono alcuni dei più grandi errori che un analista può fare:

Non controllando la copia approssimativa

Senza ricontrollare i numeri nei loro risultati, gli analisti possono perdere così tanta credibilità. Dovresti sempre verificare con altri sistemi ed eseguire un semplice controllo della realtà: i tuoi risultati possono esistere nella realtà? Possono effettivamente esserci in media 89 visualizzazioni di pagina in tre minuti? Quando dubiti di te stesso e sei severo con te stesso, sei molto più di uno specialista: sei uno specialista affidabile.

Evita di dare consigli o rispondere a domande aggiuntive per evitare il rischio di sembrare stupido

Gli analisti possono avere paura di condividere eventuali numeri aggiuntivi. Sii audace nel condividere i numeri; è una grande abilità. Anche se hai già commesso qualche errore, anche se è stato menzionato, e anche se le tue idee sono state messe in discussione, non trascurare le tue idee creative mentre fai meccanicamente ciò che ti è stato chiesto. Rimani curioso, creativo e senza paura.

Gli analisti creano report basati sui dati in loro possesso al momento e, a volte, questi report descrivono fatti ovvi in ​​modo noioso. Allora cosa dovresti fare? Sei un cattivo analista per farlo?

Ricorda sempre che parte dei dati che possiedi potrebbero essere errati o danneggiati, un volume di dati molto più grande non è disponibile perché non lo hai raccolto e ci sono ancora più dati che non puoi nemmeno immaginare.

Uno dei compiti dell'analista è spingere i limiti dei dati disponibili per rispondere alle domande del management e dei colleghi. Non cercare di trovare qualcosa che suoni come la risposta in ciò che già hai, ma coltivare i dati dell'azienda. Non cercare di trovare supporto per la tua ipotesi ignorando le prove compensative. Cerca di coprire tutto ciò che puoi raggiungere e ricorda che anche dopo ci saranno più dati da raccogliere.

Come puoi raggiungere più dati di quelli che hai già? Un approccio che puoi utilizzare per arricchire i tuoi dati di marketing è considerare ogni campagna pubblicitaria non solo come una fonte di lead ma anche come una fonte di dati. Puoi lanciare un'intera campagna solo per ottenere dati, proprio come ogni campagna di test A/B viene lanciata per scoprire cosa funziona meglio.

Il test A/B è un ottimo strumento ed è stato prezioso per molto tempo. Ma i tempi sono cambiati e la logica del test A/B è stata stabilita quando i fatti sul campo erano diversi.

Ogni volta che decidiamo che A è migliore di B o B è migliore di A, escludiamo alcuni visitatori che hanno preferito l'altra versione... Quindi stiamo effettivamente limitando il nostro ambito di attività ogni volta che lo facciamo.

Da questo punto di vista, vediamo che l'A/B testing non è più lo strumento migliore per l'attivazione dei dati. L'affascinante è che ora possiamo offrire la variante A a coloro che hanno apprezzato A, e l'offerta B per coloro che hanno scelto un'altra variante. Questa è una delle possibilità offerte dalla moderna velocità di raccolta e attivazione dei dati. Oggi non hai bisogno di scegliere; puoi semplicemente soddisfare il maggior numero di clienti possibile.

Quindi non rimanere bloccato nella mentalità dell'uno o dell'altro; cambia il tuo approccio all'applicazione delle informazioni dettagliate sui dati. Google Optimize e altri strumenti di personalizzazione ti aiuteranno in questo.

Vediamo quali altre minacce possono attendere un analista nel bel mezzo della giornata lavorativa.

Il modo migliore per comprendere questo punto è modellare una partizione di segmento per un tipico negozio online.

Nella diapositiva sopra, le persone che hanno già acquistato da te sono lungo la linea verde. Ci sono anche quelli che non compreranno mai da te: quelli sono sulla linea rossa. Una tipica distribuzione del budget pubblicitario non esclude nessuno di questi segmenti perché:

1. Il team di marketing continuerà a cercare di interessare il pubblico della linea rossa. Queste persone possono fare clic sulla pubblicità e sprecare il tuo budget, ma non compreranno comunque nulla.
2. Il marketing cercherà di recuperare coloro che hanno già acquistato da te offrendo loro uno sconto e perdendo profitto.

Questo accade perché è così che funziona il marketing e tutti ci sono abituati. Ma se modifichi il tuo sistema automatizzato e focalizzi la tua pubblicità sulla fascia media, investendo tutte le risorse che hai per coltivare questo tipo di pubblico, otterrai un vero aumento delle entrate anche nei settori più difficili. Pertanto, il miglior consiglio per i marketer e gli analisti coinvolti nelle decisioni sulla distribuzione del budget pubblicitario è che devi comprendere correttamente i tuoi dati.

Questo momento è un'opportunità per passare dal lavaggio dei dati all'orchestrazione. Le macchine di marketing automatizzate sono ancora solo strumenti gestiti da analisti intelligenti.

L'etica non è un aspetto del lavoro di un analista che viene ampiamente discusso. Ma mentre si promuovono gli interessi delle imprese, è importante rimanere etici nel proprio lavoro. Ricordi cosa è successo con Cambridge Analytica qualche anno fa? Ai clienti finali importa davvero dove prendi i loro dati e cosa ne fai. La tua azienda potrebbe pagare un prezzo enorme se raccogli e memorizzi dati senza cura, lasci i dati presi in prestito non protetti o li usi per manipolare le persone senza autorizzazione.

I cookie, le politiche sulla privacy e le caselle di controllo sono solo il primo passo per mantenere la relazione tra i clienti e i siti Web che utilizzano i dati personali. Gli analisti potrebbero trovare queste limitazioni ingiuste perché portano a dati frammentati. E a volte, gli esperimenti con i dati personali dei clienti possono essere tecnicamente interessanti ma discutibili da un punto di vista etico.

Inoltre, non esiste un posto sicuro per i bambini sul web. I bambini usano gli smartphone più degli adulti e pubblicano online molti dati profondamente personali. Questa è una nuova sfida etica che i marketer e gli analisti devono affrontare. Possiamo vendere online a bambini che sono sotto la tutela dei genitori? A partire da quale età possiamo mostrare pubblicità ai bambini senza ledere i loro diritti?

L'unico caso in cui non hai bisogno di analisi è quando non la utilizzerai. Se davvero non vuoi utilizzare i risultati delle tue analisi, non sprecare i tuoi soldi per questo.

Come spendere soldi per l'analisi è tutta un'altra storia, ma ricorda che l'analisi di marketing è un investimento e deve aumentare il ROI per essere utile.

Completa la tua cassetta degli attrezzi considerando il profitto che ogni strumento può portare, non la sua popolarità o quanto sia interessante. E ricorda che ogni strumento ha i suoi limiti ed è stato creato per aiutarti, non per sostituirti.

Altri consigli per gli analisti:

1. Smetti di confrontare il tuo tasso di conversione con la media. Questa non è la base migliore per la crescita. Quello che dovresti confrontare è il tuo tasso di conversione attuale con il tasso di conversione del mese precedente. Stabilisci un punto di riferimento contro te stesso, supera te stesso ogni volta e una crescita stabile non sarà un sogno ma una realtà.
2. Smetti di appoggiarti alle metriche medie. Perché le medie nascondono informazioni davvero importanti... e un corpo. A volte le persone sono pigre e pensano in modo lineare, e siamo davvero contenti quando vediamo numeri che ci soddisfano. Ma quando andiamo più in profondità, confessiamo a noi stessi che l'evento di conversione (ad esempio, un clic su una campagna di Google AdWords) potrebbe non portare a un acquisto, o almeno non all'acquisto del prodotto esatto che abbiamo pubblicizzato. E se le persone acquistassero una custodia per iPhone invece di un Macbook Pro? Il margine è diverso, vero? Quindi, anche se un'azienda mostra ancora un buon ritorno sulla spesa pubblicitaria, controlla questa metrica dall'interno e scopri come è successo tutto.

Consigli per le imprese:

1. Smetti di presumere che se assumi un analista digitale, hai costruito l'intero dipartimento di scienza dei dati. È necessario creare un team con un'ampia gamma di competenze: assumere uno statistico, un analista/interprete aziendale, un data scientist con competenze tecnologiche. Questi specialisti sono il tuo principale investimento in analisi, non la cassetta degli attrezzi che acquisti!
2. Se sei una piccola impresa, raccogli dati su di te, scopri come funzionano startup simili e i benchmark di mercato, prova a ottenere dati più ampi, costruisci il tuo set di dati e definisci il mondo intorno a te.
3. Se ti trovi in ​​un grande mercato, cerca i concorrenti e spostati dall'interno verso il mondo esterno. C'è così tanto da fare per superare la concorrenza!

Per molto tempo, gli analisti stavano imparando a raccogliere dati e ne erano ossessionati come per le miniere d'oro oi pozzi petroliferi.

Il valore più grande dei dati è nel momento in cui l'evento sta accadendo. Quando i dati vengono preparati per l'analisi, i risultati vengono forniti, le decisioni vengono prese e le azioni intraprese, potrebbe essere troppo tardi. Il mondo è già cambiato e sono accaduti nuovi eventi.

Pertanto, dobbiamo ricordare che i nostri dati esistono nel contesto del mondo che ci circonda.

Grazie, Steen, per un'intervista così profonda e un grande discorso all'Analyse! conferenza!

Ci auguriamo che questa lettura ti sia piaciuta e che tu abbia una nuova visione dell'analisi e del ruolo dell'analista nel mercato moderno. In OWOX, Steen ci ha ispirato a sostenere standard antropocentrici nell'analisi in cui gli strumenti contano meno degli specialisti. Riteniamo che gli analisti stessi siano la parte più importante dell'analisi, non i potenti strumenti che utilizzano. Quindi impariamo gli uni dagli altri per rendere l'analisi la migliore disciplina di sempre!

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