ジムスターンへのインタビュー

Jim Sterneは、Marketing Analytics Summit（以前のeMetrics Summit）の創設者であり、Digital Analytics Associationの名誉ディレクターであり、12冊の本の著者であり、才能のある講演者であり、全体的に優れた人物でありスペシャリストです。

Mariia Bochevaは、このインタビューが行われてから数か月後の2019年6月にラスベガスで開催されたMarketingAnalyticsSummitでJimに会うことができました。 Mariiaは、この会議の1日目と2日目にすでに完全なレポートを公開しています。

マリアのジムへのインタビューでは、次のテーマが取り上げられました。

コミュニケーションが重要です。会議で人々と話したり、PowerPointプレゼンテーションを行ったり、ダッシュボードを共有したりします。 これは必要なのでハードスキルと言えますが、実は人のスキルなのでソフトスキルです。

JS：ハードスキルについて話すときは、最初にデータ自体について話します–データ収集、クレンジング、パイプラインの構築。 基本的に、データエンジニアリング側。 データエンジニアを雇うのに十分な規模の会社で働くことに満足しているのであれば、これらのことをする必要はありません。

必要なハードスキルは、データがどこから来ているかを知ることです。 手に入れる前に、どのように処理、前処理、統合されていますか？ あなたは原材料を理解する必要があります。

私が見るもう一つは統計です。 統計家である必要は絶対にありませんが、概念を適用できるように、統計一般を理解することは非常に重要です。 ハードスキルには、ツールを知ることが含まれます。 Adam Grecoが言うように、「ツールをよく知っているほど、オプションが増え、能力も増えます。」

最後に、深く掘り下げたい場合は、統計や機械学習など、興味のあるものに応じてRまたはPythonを学習してください。 繰り返しますが、これは絶対に必要というわけではありませんが、非常に役立ちます。

JS：それは本当に多くの要因に依存します。 100人のアナリストのチームがいる場合は、SQL、Python、およびRの使用方法を知っている人は必要ないかもしれません。一方、それが問題になることはありません。

私はエキスパートコーダーである必要がありますか？ いいえ。 しかし、何が起こっているのか、そして舞台裏で何が起こっているのかを理解する必要がありますか？ はい。

TCP / IPがどのように機能するかを知ることは有用であり、HTTPSがどのように機能するかを知ることは有用であり、コーディングがどのように行われるかを知ることは価値があります。 それが絶対に必要かどうかはあなたのチームに依存します。

あなたがSQLを扱う唯一の人である場合、あなたはあなただけであるため、SQLを上手に使う必要があります。 ただし、SQLエキスパートのチーム全体がいる場合は、そうである必要はありません。 しかし、彼らが何について話しているのかを理解して、良い質問をすることができるようにする必要があります。

配管工は銅パイプがどのように作られているかを知る必要はありませんが、知っていると奇妙な問題に遭遇した場合、彼は「ああ、それは製造業の問題だ」と言うことができます。彼はこの余分な知識を持っているからです。 それで必要ですか？ いいえ、でもそれは常に役に立ちます。

JS：はい、それは非常に一般的です。 推奨事項は、クロストレーニングに関するものです。 私は（おそらく15年前にドイツで）アナリストが何をしているのか、そしてアナリストの仕事は会社の人々が仕事をするのを助けることであると説明するプレゼンテーションをしていました。

他の人が何を達成しようとしているのかを理解することが重要です。 次に、聴衆の誰かが手を挙げて（このタイプの聴衆には珍しいことです）、 「会社全体の他のすべての仕事を理解する必要がありますか？」と尋ねました。 そして、私はイエスと言いました！ それは本当です、それはあなたの仕事です。 人々が彼らを助けるために何を達成しようとしているのかを知ることは良いことですが、データについて十分に理解してもらうことも良いことです。

部門間の分析におけるクロストレーニングの例があります。 David Rheeがアディダスで働いていたとき、彼は彼のチームが彼らのスキルを向上させる必要があると判断しました。 それで彼は彼らを異なる責任を通して交代させました。 彼は電子メール分析担当者を連れて、彼らに表示を任せました。 ソーシャルメディアメトリクスを担当するディスプレイ担当者を配置し、次にWebメトリクスを担当するディスプレイ担当者を配置します。 その年の間、彼は人々を交代させていました。 したがって、3〜4年間そこにいた場合は、すべてを行う方法を学びました。

そして、私の瞬間の反応は、なんてことだ！ 最初からやり直さなければなりません！ 私はこのことを学ぶのに1年を費やしました、そして今あなたは私を冷たい水に投げ込むつもりです、そして私は再び泳ぐ方法を学ばなければなりません、彼の答えはイエスでした、あなたはそうしなければなりません。 その結果、チーム全体が他の人が何をしているかを知るようになりました。 ですから、決断を下すときは、私がメールを担当するのではなく、組織の視点から決断します。 これは部門全体に役立ちます。 そして、この方法論は他の方法でも機能すると思います。

誰かがやって来て言ったとき、私は会社の真ん中で他の誰かとより良い仕事を提供されました、デビッドは、2、3、5年後には私のために仕事に戻り、新しいことを学んだので賢くなると言っているので、彼らを励まし、サポートするでしょう。これを分析とマーケティングの違いに当てはめると、分析担当者は、分析クライアントの1人をフォローしたり、メールマーケティング担当者と一緒に過ごしたり、ソーシャルメディアメトリクス担当者と一緒に過ごしたり、彼らが何をしているのかを見たりして、月に1日を過ごすことができます。やることと彼らの一日がどのように見えるか。 それは価値があるでしょう。

JS：アナリストにとって、それはドメイン知識であり、他の人々の目標を知ることです。 そしてマーケターにとって、それはデータを適用する方法です。 コミュニケーションとは、相手の目標が何であり、彼らの苦労が何であるかを知ることです。 そして、それはどんな関係にも当てはまります–それがビジネスであろうと個人であろうと関係ありません。

それは共感と呼ばれ、相手の状況を知る必要があります。

J S：最大の間違いは、データの分析で十分だと考えることです。 それは、ビジネスエコシステム全体の一部にすぎないからではありません。 生態系全体の目標と課題、政治、限られた資源を理解することは非常に重要です。

私自身の間違いについての最も簡単な答えは、私が犯す最も一般的な間違いだと思います。それは、データがクリーンで信頼できると仮定していることです。 あなたがたくさん働くとき、何かが真実ではないかもしれないことを忘れがちです。

JS：最初にやらなければならないことは、十分なデータがあることです。 あなたがスタートアップの場合、データはありません。 それは問題だ。 小さな会社の場合、データがほとんどないため、これも問題になります。

中規模または大企業の場合、データはありますが、インフラストラクチャはありません。 データを取得したら、ツールとそれらのツールを使用するためのスキルが必要です。 また、ツールとスキルは、価値を提供するために十分に洗練されている必要があります。

また、十分な規模があり、データソースがある場合は、ダッシュボードの作成などを自動化するか、実際にマーケティングの意思決定と運用を自動化する必要があります。 最大の課題は、このデータから得られる変更を実際の状況に適用できるようにすることです。

みんなにデータを信じてもらいましょう。 分析システムの可能性が実際に会社の規模に依存しているのかどうかはわかりませんが、会社の成熟度と利用可能なリソースに依存しています。

JS：最大の課題は、全員が同じ方向に取り組むことです。 それは組織的な能力です。 私がアナリストなら、私はデータが大好きで、誰もがデータを愛してほしいと思っています。 それが良いことだと会社に納得させるのは大きな仕事です。 企業がデータを愛している、またはデータを愛していると言っているのは非常に一般的な問題ですが、データを使用して自分の意見を確認するだけであるか、データを悪用しています。

最も一般的な問題は、誤解と、データが成功していることを示したいという人間の欲求によって、データの使用が不十分になることです。

JS：私たちには、何をすべきかを知っているよりも多くのテクノロジーがあると思います。 2005年に、Avinash Kaushickは、分析に10ドルを費やしたとき、人に9ドル、テクノロジーに1ドルを費やしたと教えてくれましたが、私たちはまだそこにいます。 本当に素晴らしいテクノロジーを生み出している本当に賢い人々がいます。 そして、それはすべてを使用する私たちの能力を少し超えています。

すべての情報を収集し、それをクリーンアップし、すべてを中央リポジトリにまとめ、多くの決定を行うシステムがあると想像してみてください。 適切な人に適切なタイミングで適切なメッセージを表示することで、売り上げを伸ばし、顧客を満足させ、そのようなアプローチは常に安価になります。 それがうまくいくならそれは素晴らしいことです。 しかし、すべての要素を連携させるということは、多くのテクノロジーを使用する必要があることを意味し、使用する必要のあるさまざまなツールはすべて、日々ますます複雑になっています。

したがって、15種類のツールが必要です。すべてをうまく機能させるには、それらすべての専門家である必要があります。 1つのツールで3時間作業すると、誰かが何かを変更します。新しいバージョンのツールがある、誰かがリンクに誤ったラベルを付けている、または何かがうまくいかないなどです。 ですから、15分間の完璧さを持ってから、残りの人生をすべてを一緒に機能させるために費やします。

JS：ええと、私の最近の仕事は機械学習です。 それが私の答えです;-)

それはただ異なる種類のソフトウェアですが、それでもソフトウェアであり、物事を成し遂げています。 したがって、スペシャリストは、このツールを使用してこの問題を解決するのが適切な場合と、コストが高すぎたり複雑すぎたりするために過剰な場合を確認する必要があります。

重要なのは、適切なツールをいつ使用するかを知ることです。 時々、Excelスプレッドシートは素晴らしいです。 単純な統計的回帰で十分な場合もあります。 時には、機械学習システムを起動して、この問題を解決したり、自動化したりすることもできます。 違いを知ることは、アナリストがテーブルにもたらす価値です。

JS：最も重要なイベントは、あなたに最も近く、余裕のあるイベントです。 そこに行けないのは良いイベントではないからです。 次に重要なのは、あなたが知っている人と出会うことができる場所です。それがあなたの専門的なネットワークを構築する方法だからです。

私はバージニア州のDAAハブに行くのが好きです。これは、長い間分析を行ってきた人々との深いダイビングに最適です。 あなたが自分のキャリアについて非常に真剣に考えているなら、あなたは行ってチケットを買うべきです。 スーパーウィークについても同じことが言えます。 それは本当に賢い人々が魅力的な方法で本当に複雑なことについて話す場所です。

一方、 MeasureCampはエキサイティングなコミュニティです。 私が最後にMeasureCampを行ったのは、スロバキアのブラチスラバでした。 私が行ったことのあるすべてのMeasureCampは同じ態度を持っていると言えます。 それは本当に興味深いことです。人々は非常に単純な問題を解決しようとしており、誰もが互いに助け合っているのです。 それだけで気分が良くなります。

そして、私は本当に私自身のマーケティング分析サミットに言及する必要があると思います！ ヨーロッパではいくつかのイベントが予定されており、メインイベントは6月にラスベガスで開催されます。

私はいつも、すでに15歳で5,000人の会員がいるDAA協会に参加するように人々に呼びかけています。 また、Digital AnalyticsPowerHourポッドキャストを紹介したいと思います。 戻ってすべてのエピソードを聞くことをお勧めします。

そしてもちろん、スラックを測定します。 以前は、メーリングリストで接続していました。 次に、人々が積極的に関与しているさまざまなブログがあります。 その後、Twitterでハッシュタグ#measureを使ったアクティビティがたくさんありました。 問題、質問、または冗談がある場合、または1分間頭を下げて、人間とコミュニケーションをとる必要がある場合。 今日、会話はMeasure Slackで行われているようで、すばらしいです。

最後に付け加えたいのは、＃measureカルチャーについてです。 人々は互いに助け合うのが好きです。 私たちの業界はすべて共有です。 私たちは何年もの間、互いに助け合ってきました。 そのため、これらすべてのイベントは非常に価値があります。 私たちは、助け、共有し、学ぶことを好む人々です。

そのような励ましと新鮮な考えをジムに感謝します。 このインタビュー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が得られたことを願っています。 あなたの仕事と分析コミュニティを愛し、自分自身の成長を止めないでください！

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