ダミオン・ブラウンへのインタビュー

私たちの研究は続きます！ Mariia Bochevaのおかげで、私たちは、従うべき真の例である才能のあるアナリスト、マーケティングマジシャン、およびデータサイエンティストに会うことができます。 Data Runs DeepinAustraliaの創設者であるDamionBrownへの次のインタビューです。

いつものように、ナビゲーションの主なトピックは次のとおりです。

Mariia Bocheva ：あなた自身とあなたの以前の経験について少し話していただけますか？

ダミオンブラウン：もちろんです！ 私はイギリスで生まれ、28歳のときにオーストラリアにやって来ました。ちなみに、あなたは自分のしていることを正しく理解するのに十分な年齢の頭を持っているので、そのようなことをするのに本当に良い年齢です。あなたはあなたがやろうとしているすべてのパーティーに耐えるのに十分な若さの肝臓を持っています！

とにかく、いくつかの不満、2つの失敗したが素晴らしいスタートアップ、そしていくつかの奇妙な仕事の後、私はある種のマーケティングの仕事に自分自身を見つけました。 そのため、PPC、ブログ、A / Bテスト、そしてもちろん、WebalizerやAWStatsなどを使用した分析がいくつかありました。

私が最初にGoogleAnalyticsを見て使用したとき、私は自分が完全な膀胱を持って机に座っていたことに気づき、自分がしていることをやめてバスルームを見つける必要があることに気づきました。ソフトウェアは素晴らしかったです。そして吸収し、そしてばかばかしいほど楽しい。 だから私は生計を立てるためにやりたいと思いました。

それがフリーランスの旅になり、私は何度もドールのオフィスに悲惨なほど近づきました。その後、なんとかしてData Runs Deepに固まりました。これは、約15人の素晴らしいエージェンシーです。

MB ：今日のアナリストにとって最も重要なハードスキルは何ですか？

DB ：難しいスキルです。ハードスキルは重要ではないとよく言われますが、それは単なるツールです。ツールが重要なのはどうしてですか。本当に重要です。 グーグルアナリティクスの技術的な知識が豊富な人を雇おうとした人なら誰でもそう言うでしょう！ したがって、重要であり、フィールドに就職したい場合に誰かが時間を費やす必要があるハードスキルは、使用するプラットフォームに関連するスキルです。

Google Analyticsを正しく学び、GTMを実装し、間違って、もう一度間違って、それから修正し、拡張し、カスタマイズし、壊し、修正します…すすぎ、繰り返します！

MB ：優れたアナリストはどのようなソフトスキルを持っている必要がありますか？

DB ：自由な発想。 それがすべてです。 分析は一連の指示ではなく、「指示のない順序」です。 そして、そのようなことがあなたを恐怖で満たすなら、あなたは楽しい時間を過ごすつもりはありません。

MB ：アナリストが犯す可能性のある最大の間違いは何ですか？ 分析上の間違いのいくつかを共有できますか？

DB ：間違いは、分析のすべてです！

それについての言葉はないと思いますが、誰もがこれを行っています：あなたは問題を調査し、たくさんのスクリーンショットを使って非常に長いメールを作成し、それからちょうどあなたが何についての推奨事項でそれを締めくくるのと同じように間違っていて、それを修正する方法、あなたはあなたがレポートを読み間違えたか、質問か何かを誤解したことに気づきます。 だから、恥ずかしいことに、あなたはすべてのテキストを削除してやり直します。 「ねえポール、これは実際に期待される行動です…」

私たちは皆それをしました。

本当に大きな個人的な間違いは、GoogleAnalyticsがUniversalAnalyticsになりつつあった初期の頃でした。 私はそれをeコマースに実装したことはありません。 ここオーストラリアの大規模なファッションブランドには、Universal Analyticsのベータ版[バージョン]に熱心な開発者がいて、私たちはそれを調べ、UniversalAnalyticsをインストールして新しいサイトを実装することに同意しました。

問題は、当時、eコマーストラッキングのドキュメントが更新されていないか、存在していなかったか、無視したため、UniversalAnalyticsではなく古いga.jsを使用してトランザクションが設定されていたことです。 つまり、単にトランザクションを追跡していなかったということです。

クライアントは午後10時に電話をかけてきましたが、すべて問題なく、「GAはGAであり、他のすべては正常に追跡されており、トランザクションは明日表示されます。心配する必要はありません」と保証しました。 2時間のひどいパニックの後、私と開発者の1人がなんとかトランザクションプッシュを更新し、翌日の午前5時に動作させて稼働させました。 クライアントは怒っていると思いましたが、喜んでいました。 間違いを犯し、それを正しくすることは彼らが望んでいたことであり、人生においてしばしば、嗅覚とバラの嗅覚の違いは非常に細い線であることに気づきました。

MB ：アナリストとマーケティングチームの間のコミュニケーションの誤りはよくあることだと思いますか？ それを克服する方法について何かアドバイスはありますか？

DB ：誤解は、世界を一周させます。 数年前にオーストラリアで洪水が発生し、ビクトリア州の田舎の川が堤防を破裂させました。現場の記者が彼らの報告を事務所のニュースデスクに電話し、「川には約30頭の雌豚と豚が浮かんでいました。 。」 それは新聞で「川に浮かぶ約3万頭の豚」と報じられましたが、それはひどく陽気に異なっています。 それを考えるといつも笑顔になりますが、当然のことながら、豚が乾いた土地で大丈夫だといいのですが。

申し訳ありませんが、もう一度質問は何でしたか？ そうです、誤解です！

これは、特に今日、電子メール、Slack、およびf ***ingJiraのニュアンスのないコミュニケーションに依存するチームを分散させているあらゆる専門的な環境での生活の事実です。 ブリーフィングテンプレートがあると役立ちます。マーケティングからのリクエストを、必要なもの、必要な理由、それを使って何を計画しているのか、いつ必要なのかについてのコメントで標準化できるGoogleドライブの単一ポケットベルです。

しかし、時間をかけて人々と適切に座り、必要なことを開梱し、有意義な会話をする以外に、本当の解決策はありません。 誰がそのための時間を持っていますか？ 【笑】

MB ：アナリストにどのような専門的なリソースやイベントをお勧めできますか？

DB ：受け継がれ、スーパーウィーク。 それは驚くべきことであり、私の小さな会社はスーパーウィークなしでは今日のようにはならないだろうと言っても過言ではないと思います。

世界中のWebアナリストの閉鎖生態系に投げ込まれ、人々がどのように物事を行うかを学ぶことは、まさに素晴らしいことです。 私は2014年に自分でトレッキングを行い、それ以来戻ってきました。毎年、DataRunsDeepから合計4人が会議に参加しています。

それは必見です。 Measurecampも素晴らしいです。 Measurecampがギグの場合、Superweekはフェスティバルです。 ですから、私の理想的な年は、1つのスーパーウィーク、1ダースのメジャーキャンプ、そしてマーケティング分析サミットが適切な方法で投入されることです:-)

MB ：企業をデータ主導にするために、アナリストやマーケティングスペシャリストにはどのような知識が欠けていますか？

DB ：私たちは常に規模を理解するためのより良い仕事をすることができたと思います。 今月の数字、今四半期の業績、または事業の前年比での年間収益の増加について、私たちは素晴らしいことを知っています。

私たちが得意ではないのは、それが企業の全体的な収益性にどのように影響するか、より多くの人々のためにより多くの仕事をすることができるかどうか、株価が上がるか下がるかなどを理解することです。

しかし、私は知識のギャップについてあまり心配していません、そして私たちはそれについて自分自身を打ち負かすべきではありません。 分析は非常に若い業界であることを忘れがちです。 それはデジタルの中にあり、それも比較的若いです。

私たちは皆、それを理解しているだけです。 まだすべての答えを持っている必要はありません。

MB ：アナリストはSQL、Python、Rを知っていて、コンパイルされたダッシュボードを作成する必要がありますか？

DB ：私はそれらのことを何も知らないので、私はアナリストではないか、答えはノーだと思います！

MB ：アナリストがビジネス成熟のさまざまな段階（スタートアップ、SMB、SME、エンタープライズ）で行う必要がある最も重要なことは何ですか？

DB ：それは本当に興味深い質問です。 いろいろな段階で必ずしも問題が違うとは思いません。 もちろん規模は異なりますが、スタートアップや中小企業が2日かかる場合、企業がdataLayerを実装するのに8か月かかる可能性があることに、私たちは多くの場合ショックを受けます。 それは同じことです、みんな！

MB ：現在、あなたの会社にはどのような分析上の課題がありますか？ それらを克服するためにどのようなツールが必要ですか？

DB ：ITP [Intelligent Tracking Prevention]や広告ブロッカーのような課題があります。これらはTraceDockのようなものによって対処され始めています。これは、ITPと広告ブロッカーがデータで発生させるギャップを埋める非常に印象的なソリューションです。 このような解決策は素晴らしいですが、ITPのいくつかの副次的なステップとすべてが再び壊れます。

したがって、データの品質と精度は依然として大きな問題であり、サーバー側の追跡に移行するか、頭蓋骨にインプラントチップを装着して適切に追跡できるようになるまで、この問題は残ります。 それはばかげているように聞こえるかもしれませんが、サーバー側の追跡を実装するよりもほんの少しだけ作業が多いことを覚えておいてください！

MB ：分析の実装に関してどのような困難がありますか？また、市場の全体的な発展をどのように評価しますか？

DB ：ええと、ITPは別として、誰もがそれについて話しているので退屈ですが、GoogleAnalyticsのイベントトラッキングとカスタムディメンションの分類法と構造を取得するには、まだ多くの作業が必要だと思います。 人々はまだそれをとてもひどく間違っていると思っています。

イベントカテゴリ=クリック、イベントアクション=クリック、イベントラベル=ヌルなどを何回目にしますか？ そして、これはGAパートナーによっても実装されるものになります。 それはまったくのでたらめであり、私たち全員がこれまでに解決すべき問題です。

Snowplow（現在）とApp + Web（まだですが間もなく）はより深いイベント構文をサポートし、人々はGAの3つの任意のイベントトラッキングレイヤーを超えて移動することに興奮しますが、30に移動する前に3で正しく実行してください！

MB ：アナリストはどのようにしてマーケティングに大きな影響を与えることができますか？ それらはマーケティングチームにとってどのように役立つのでしょうか？

DB ：報告しないでください。 処方し、予測し、先取りします。

MB ：マーケティング分析の現在の成熟度をどのように評価しますか？

DB ：さて、数分前に言ったように、これはまだ本当に初期の業界です。

私たちは進歩していると思いますが、それでもイベントが間違っており、ITPは私たちを追い風にしています。 基本的に、JavaScriptがブラウザにテキストファイルを配置することにすべての作業を基づいています。

それは信じられないほど薄っぺらで、信じられないほどトップヘビーであり、本当に昔ながらの方法で生成されている数字に非常に依存しています。

ですから、私たちはまだ非常に初期の初期段階の業界であり、学ぶべきことがたくさんあると思います。 しかし、そのようなオープンで共有志向のコミュニティを中心に、私たちは必要なことを何でも学ぶための適切なダイナミクスを身に付けています。 うまくいけば。

MB ：マーケティング分析の未来は何だと思いますか？ どのようなトレンドが来て、何が求められていると思いますか？

DB ：今後数年間で最大になるのは、おそらく機械学習と人工知能でしょう。これは、最近誰もが話していることなので、退屈なことです。 しかし、このテクノロジーは今や私たち全員の手の届くところにあります。 BigQueryにデータを取得したら、データテーブルに機械学習プロセスを直接読み込むことができます。

それは巨大です。

現在、サイトで予測アルゴリズムを実行している人々がいます。BigQueryデータを使用して、他の人々が行ったことに基づいて、人々が読んだり購入したりする可能性が高いものを予測します。 それも巨大です。

Web分析の歴史全体が、膨大なデータのテーブルを持ち、そこにAIを投入して推奨事項を考え出すまでに至ったように感じます。 これは本当にエキサイティングなことです。たとえば、店舗の在庫データとオンラインの行動をブレンドしたり、どのショップがどの日にどの商品を使い果たしてしまうかを予測したりします。 メンタル！

MB ：今日の市場ではどのような問題がありますか？

DB ：1つの大きな問題、部屋の中の1つの巨大な象は、選挙の改ざん、ポピュリズム、広告ターゲティングに関するニュース記事を目にすることだと思います。私たちは皆うんざりしていますが、結局のところ、Web分析は一部です。そのすべての恐ろしいものを引き起こす同じものの。

私たち全員がトランプの選出に関与していると言っているわけではありませんが、インターネットで人々を追跡することで少しお金を稼ぎ、彼らの行動を理解できるように追跡しています。私たちは彼らの行動を変えることができます。

もちろん、個人として、私たちは自分の行動を変えたくありません。 誰だろう？ ですから、Ghosteryをインストールするか、BraveまたはDuckDuckGoを使用すると、追跡されません。 しかし、道徳的に不安定な場所である追跡について無知であるため、追跡されている人々の海があります。

人々は何年もの間「データは新しい石油である」と言ってきました。 しかし多分それは石油ではありません。 多分「データは新しいアスベストです」。 それについて考えてください。 私たちはそれを採掘し、輸送し、設置し、それを使って構築します...そしてそれは機能します、それは素晴らしいです...しかし私たちがその毒性、その危険な性質、人類への有害な影響を認識するとどうなりますか？

アスベストと同じように、データには訴訟や多額の罰金が科せられます。それを削除したい場合は、誰かに電話する必要があります。 私たち全員が問題の一部である場合はどうなりますか？

私たち全員がやめるべきだと言っているのではありません。また、地下室でティンホイルハットと大麻を吸って世界から身を隠すつもりもありません。 ただし、私たちが行っている作業と、それを誰のために行っているかについては、慎重に検討する必要があります。 Data Runs Deepには、この信じられないほど強力なテクノロジーを使用する人と使用しない人についての倫理方針があります。業界全体で、この種の行動規範が必要かどうか疑問に思うことがあります。

ダミオン、このような誠実なインタビューに感謝します！

この記事を楽しんでいただき、私たちと同じように刺激的な後押しをしていただければ幸いです。 アナリティクスは若い業界ですが、才能のある親切な人々のコミュニティによって開発されています。

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