ローラ・パターソンへのインタビュー

Laura Pattersonは、マーケティングの価値を証明および改善する専門家です。 彼女は、テクノロジー、金融サービス、ライフサイエンス、製造業におけるカスタマーエンゲージメントに関するグローバルな専門知識を持つ信頼できるアドバイザーです。

Lauraは、起業家としての経験と、企業がデータから洞察を得て、指標を開発し、成長を促進し、顧客価値を創造し、ビジネスとマーケティングのパフォーマンスを向上させるプロセスを設計するのを支援することに情熱を注ぐ、結果志向のエグゼクティブです。

OWOXBIのビジネス開発エグゼクティブであるMariiaBochevaは、デジタル分析の現状に関する調査の一環として、Lauraから洞察を得る絶好の機会を得ました。 すべての考えは、次のカテゴリに分類されます。

Laura Patterson：分析は、計算や数学をデータに適用する機能です。 本質的に分析とは、分析して分析を実行する機能です。 私たちの世界では、この分析のこの要素はデータです。 分析、マーケティング、または分析に関連する組織の他の部分で働く場合は、いくつかの分野で強力なスキルを開発する必要があります。これらのスキルのうち5つについてお話ししたいと思います。

したがって、最初のスキルはデータにある必要があります。 データを収集する方法、重要で関連性のあるデータを判別する方法、およびデータがクリーンであることを確認する方法を知っている必要があります。 データを整理および管理する方法についての知識が必要です。

第二に、分析の専門家として、あなたは数学を受け入れる必要があります。 さまざまな分析技術とその適用方法を理解し、出現するパターンから意味を引き出す必要があります。

これにより、3番目のスキルであるモデリングに進みます。 分析は、セグメンテーションモデル、アトリビューションおよびミックスモデル、キャンペーンリスクモデル、顧客離れ、離反、ロイヤルティモデルなどの重要なモデルを作成するための基盤です。 アナリストは、分析を使用してモデルを作成および構築することに習熟している必要があります。

第4に、優れたアナリストは、データを意味のある、関連性のある、実用的な洞察に変換することに熟練しており、組織がより良い意思決定を行うのに役立ちます。 アナリストがデータのパターンと洞察を確認するのは簡単かもしれませんが、優れたアナリストは、それらに依存している人々がこれを確認するのにも役立ちます。 これが、アナリストが優れたストーリーテラーであり、写真を持って来ることが重要である理由です。

アナリストになるには、視覚化のための優れた能力が必要です。

データの視覚化により、他の人はあなたが見ているものを見て、何が重要かを理解することができます。 視覚化するために選択したデータは、特定の行動方針を推奨している理由や特定のイベントが発生している理由を人々が理解するのに役立つはずです。

そして最後に触れておきたいのは、おそらく最も重要なポイントはコミュニケーションです。 コミュニケーションは同時にハードスキルとソフトスキルです。 あなたはあなたの発見が何であるかを書いて明確にすることができる必要があります。 調査結果が何であるかを伝えることができない場合は、アナリストとして苦労します。

LP：すぐに頭に浮かぶ3つのソフトスキルは、問題解決、批判的思考、コラボレーションです。 組織の成功に役立たない場合、分析を行うことのポイントは何ですか。 マーケティングでは、組織が顧客の価値を見つけ、維持し、成長させるのを支援する必要があります。 したがって、分析を使用して、組織がこれらの機会と、それらを達成する際に発生する可能性のある問題に対処するのに役立つ方法を理解する必要があります。

アナリストになることは、他の人と協力することでもあります。

データの収集、モデルの構築、アクションプランの作成は、単独の行為ではありません。 ほとんどの場合、財務、営業、サービスなどの関係者であるかどうかに関係なく、組織内の他の人と協力する必要があります。優れたアナリストは、人を集めて協力し、モデルを構築し、行動計画に協力できる必要があります。

最後に、最も重要なスキルの1つは、良い質問をすることができることです。 調査を行うポイント、分析を行うポイントは、質問に答えることです。 良い質問はアナリストを助けます市場、顧客、製品、競合他社などに関する意思決定。

LP：アナリストの場合は、分析ツール、プロセス、および方法に精通し、最新の状態である必要があると思います。 あなたはおそらくそれらすべてに堪能または有能になることはないでしょう。 しかし、あなたはそれらが何であるか、そしてそれらをいつ使うべきかを知る必要があります。 専門知識がない場合は、社内または社外の専門家に連絡してください。 さまざまな分野、方法、ツールの専門家である人々のネットワークを持つことは有益だと思います。

LP：私たちは皆間違いを犯します。 それらを所有し、それらを修正します。 間違いは、データの誤りまたは誤り、計算の誤り、または結果に影響を与えるキー変数の欠落が原因である可能性があります。 幼い頃、私は特定の間違いを犯し、メンターが私に尋ねたのを覚えています。それは顧客との関係に本当に害を及ぼしましたか？ はい、もしくは、いいえ？ それは本当に私たちのビジネスをダウンさせるつもりですか？ はい、もしくは、いいえ？ 本当の目的は私を明確にすることでした：私が間違いを犯した場合、私はそれから何を学びましたか？ 次回も同じ状況でどうしますか？

「間違いに苦しむのは簡単です。 誰も完璧ではありません。 完璧と卓越性を目指して努力することは素晴らしいことですが、時には良いことで十分であることを覚えておく必要があります。」

私たちは月に飛んでいませんし、ロケット船を作っているわけでもありません。これは私たちの典型的な仕事ではありません。 私たちは、組織がデータ主導の証拠に基づいたビジネス上の意思決定を行うのを支援しようとしています。 私たちは正確であり、明確な方向性のガイダンスを提供したいと考えています。

つまり、私たちはビジネスの言語で話す必要があります。 これはおそらく多くのアナリストが犯す間違いの1つであり、すべてのアナリストが取り組む必要があります。 私たちはデータ、数学、そしてパターンに夢中になることができます。 これらは、ビジネスの人々にメリット、これらの価値を伝えることができる場合にのみ有効です。 私たちはビジネスで働いています。私たちはビジネスマンでなければならないので、ビジネスの言語を話さなければなりません。 CTO、CEO、営業チーム、マーケティングチーム、開発者チームなど、社内または社外のクライアントが誰であるかは関係ありません。相手があなたを理解できるように、彼らの言語を話す必要があります。 それは私が今までに学んだ中で最も重要なことの1つです。

LP：私たちの課題のほとんどはデータに関するものです。 データがまったくない、品質が悪い、アクセスが難しい、非常に多くの場所で非常に多くの形式であるため、簡単または迅速に使用できないなどの課題があります。 また、プロセスの質問があります。 データの管理方法、分析「スペース」プロジェクトの実行方法、分析の使用方法と結果の提示方法について、明確に定義されたプロセスはありません。

データが不良または信頼できないことがわかった場合は、一歩下がって、より良いデータを取得するために何ができるかを自問します。 これには、一次データを取得するための調査を行う必要がある場合があります。 それは物事を遅くする可能性があります。 それでも、今日、どの企業もデータの使用が自分たちの手の届かないところにあると感じる理由はありません。 ほとんどの場合、本当の課題は、使用するデータを知ることです。

LP ：これは前のポイントの続きだと思います。 優れた分析には、優れたデータと適切なデータが必要です。 これは、高品質のデータ管理プロセスとツールに戻ります。 たとえば、あなたの会社にはデータインベントリまたはライブラリがありますか。 このツールは、所有しているデータ、保持されている場所、データの古さ、所有者などを知るのに役立ちます。 データとデータの使用方法に関する情報を分類する方法が必要です。 これらは基本的なものですが、多くの場合、人々は光沢のある新しいツールやおもちゃに興味をそそられます。

それは家を建てるようなもので、私たちはすべての外観に興奮し、配管などのいくつかの重要な基本的なメカニズムを見落とす可能性があります。 だからあなたは美しい家を持っていますが、あなたの配管はうまくいきません。あなたは自分自身を不幸に感じるかもしれません。 配管は家のインフラストラクチャの一部であるため、データはインフラストラクチャの一部であり、細部に注意を払い、正常に機能するように保つ必要があります。

このようなことを故意に見落としているわけではありません。 誰が意図的に配管を見落とすでしょうか？ お世話になると思いますが、配管のように。 しかし、そうではありません。 かっこいいもの、つまりかっこいい新しいツールについて考えるのはもっと楽しいです。 技術的なことは退屈です。 顧客のリスクなどの情報を分析するのは、退屈なことです。 これにより、アナリストがデータをビジネスにとって価値のあるものにするためにデータを提示する方法を知っておく必要がある理由に再び戻ります。

LP：それはどのチームにも共通していると思います。 あらゆる組織で誤解が生じる可能性があるため、問題として言及する必要はないと思います。 私たちは皆、耳を傾け、明確にするために一生懸命働く必要があります。 アナリストは、聞き取りと質問を上手に行う必要があります。 アナリストがマーケティングの誰かと話す場合、マーケターの大多数はデータ、分析、またはモデルの経験が少ないことを覚えておく必要があります。

• どんな決断をしたいですか？
• この情報を誰と共有したいですか？
• 今日は何を使っていますか？ それはどれくらいうまくいくかどうか？
• なぜダッシュボードが必要だと思いますか？

このような質問は、誤解を減らし、全員が一致していることを確認するのに役立ちます。 優れたアナリストは、チームが持ち帰ったものが機能する製品であることを確認するために、これらの質問をすることができなければなりません。

LP： 2つのポイントがあります。 最初のものは文化です。 私は彼らが言った文化から来ました、私たちが信頼する神の中で、他の誰もがデータを持ってきます。 私のキャリアの間、私はさまざまな会社で働いてきましたが、すべての会社でエンジニアまたは財務担当者のどちらかで働いていたので、数字とデータが重要でした。 データ主導の文化はトップから始まります。 人々は、データから導き出された決定に対して飽くなき欲求と情熱を持っている必要があります。

次に、データとデータガバナンスの管理を改善する必要があります。 今日、非常に多くの場所に保存されている非常に多くのソースからの非常に多くの形式（構造化および非構造化）の非常に多くのデータがあります。 何が真実かを知るのは難しいです。 私がキャリアを始めたとき、アプリケーションはそれほど多くなく、データのソースもそれほど多くありませんでした。 今日からデータを引き出す必要のあるすべての場所について考えてください。GoogleAnalytics、ソーシャルメディア、メールプラットフォームなどです。

企業は、終わりのないデータの流れを管理する方法を必要としています。 「質問に答えるのに必要なデータと、そのデータを最良の方法で分析して答えを得る方法」を知ることができるようにするため。

これは、前に話したことに戻ります。 アナリストは、データを分析し、意味のある関連性のあるパターンを認識し、ビジネスへの影響を理解して伝達できる必要があります。 アナリストは、データを確認するだけでなく、それが重要かどうかを確認する必要があります。 最近のアナリストの間では、特定のパターンがどこに注意を払う必要があるかを知るというこのことは欠けていると思います。

LP：会社の進化について言えば、会社ごとに独自のライフサイクルがあります。 スタートアップ、SMB、SME、企業のいずれについて話している場合でも、ライフサイクルの成熟度について話しているのです。 成長の初期段階から始めて、成長のメイン段階などに進みます。製品、複雑さ、パートナーの数、顧客の数、市場に出回っている同様の製品の数など、すべてが変わる可能性があります。 それが私たちがビジネスの成熟度によって意味することです。

あなたは地元の市場で中小企業になることができますが、さまざまな製品やサービスを提供することができます。 どんなに大きくても、最高の製品を作ることや最高のサービスを提供することを考えなければなりません。

初期段階の初めに、あなたが尋ねる主な質問は、どのようにして市場で牽引力を得るのかということです。 何人の顧客を追いかけますか？ 必要な製品を作りますか？ あなたが顧客を得るとき、他の質問があります：それらの顧客を維持する方法は？ これらの顧客の価値をどのように高めるのでしょうか。 質問が異なれば、必要な機能も異なります。 しかし、優れたアナリストはライフサイクル全体で作業できると思います。 それは分析スキルよりも質問とデータに関するものです。

スタートアップで働く優秀なアナリストが企業で働くことができない理由はありません。 彼または彼女が大企業で価値がない理由はありません。 私はいつも注意深く言っています、あなたはSMBのアナリストであるか、あなたはSMEのアナリストです。

会社の成熟度は、アナリストの役割がどれほど大きくなるかという意味でのみ重要です。 スタートアップに必要なアナリストは1人だけかもしれませんが、非常に大規模で堅牢な企業には複数のアナリストが必要な場合があり、これらのアナリストはより専門的になります。 しかし、小さな会社では、アナリストはスペシャリストよりもジェネラリストです。 ある意味で、彼らはジェネラリストであるため、彼らのスキルはさらに広くなければなりません。

そして、あなたが非常に大きな会社に行くとき、あなたは特定の専門家になるかもしれません。 作成するモデルに非常に特化します。 あなたは、顧客の収益性や顧客の生涯価値などに非常に集中しているかもしれません。 あなたは企業レベルでそのようなものを見るのが本当に上手になるでしょう。 しかし、それはあなたがスタートアップで見ているかもしれないものとは完全に異なります。

LP ：昨年は、マーケティング分析用のツールへの支出が、マーケティング分析で働く人々への支出よりも高かった最初の年でした。 はい、企業は分析ツールにますます投資しています。

マーケティング分析、一般的な分析、およびデータサイエンスは新しいものではないことを忘れないでください。 マーケティングサイエンスは、数十年前にカリキュラムに含まれていました。 それは当時重要であり、組織内での価値のある安定した役割であり続けます。 関連性を維持するには、スキルを最新の状態に保つ必要があります。

最新であることは、新しい技術や新しいツールに精通していること、場合によってはそれらの使用に習熟していることを意味します。 最新の最も高価なツールは必要ないかもしれません。 あなたが仕事をしてそれをうまくやることができるツールキットにすでにツールを持っているなら、多分あなたは新しい光沢のあるおもちゃにお金を使う必要はないでしょう。 重要なのは、作業を効果的かつ効率的に実行するのに役立つ適切なツールを用意し、これらを適切に使用する方法を知ることです。

LP ：機械学習、ブロックチェーン、人工知能などについて言及するのに今が良い時期だと思います。 これらのことは、データとデータの分析に何が起こるかに影響を与えます。 ビジネスへの影響と、それがあなたの仕事にどのように影響するかを理解する必要があります。 AIはパターン開発を容易にします。 アナリストは、何かが関連する場合、アクションが必要な場合、それがビジネスにとって何を意味するかを判断し、次に何をする必要があるかを選択する人である必要があります。 このタイプのアナリストは、生き残り、繁栄すると思います。

LP：私はいつも自分の職業に関連する会議に行くようにしています。 少なくとも四半期に一度は何かに参加することをお勧めします。 はい、あなたはすでに学位を取得していて、一生懸命働いていますが、四半期に一度は頭を上げて周りを見回し、少し立ち止まって、専門的なスキルを向上させることができる何かに時間を費やす必要があると思います。

役に立つことができる活動の多くの種類があります。 あなたの街で、あるいはオンラインでいくつかのコースを受講したり、YouTubeでチュートリアルを見たり、ポッドキャストを聴いたりしてください。すばらしい機会がたくさんあります。 興味のあるトピックの会議を見つけ、そこに行き、新しい人々と出会い、彼らとネットワークを築き、新しい専門家のつながりを築き、彼らが問題をどのように解決するかを尋ねます。 LinkedInまたは地元の専門家コミュニティに参加できるかどうかを確認してください。

DAAは、アナリストに優れたイベントを提供します。 協会の会員になります。 彼らの会議に出席し、仲間とネットワークを作り、彼らと交流します。 重要なことは、ゲームのトップを維持する方法を見つけることです。

ローラが私たちのすべての質問に答え、現在の問題とマーケティング分析の将来についての彼女の考えを共有する時間を見つけてくれたことに本当に感謝しています。 また、プロセス管理に関するLauraのMASCONFスピーチの要約を読むことを強くお勧めします。

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