アナリストをハイタッチしないのはなぜですか？ スティーン・ラスムセンからの難しいが本当の答え

Mariia Bochevaは、私たちが知っている最も才能があり影響力のあるWeb分析エバンジェリストの1人であるSteenRasmussenとの素晴らしいインタビューを行いました。 彼がAnalyzeで行った講演の録音もありました！ 彼が私たちの研究の首尾一貫した全体像を形成するのに役立つ詳細をカバーした会議。

従来のインタビュースタイルから脱却し、アナリストが新しいアイデアを思いつくのに役立つ重要な読み物に変えることにしました。

記事上で：

まず、スティーン・ラスムセンについて一言：彼は現在、Web Analyticsのエバンジェリストであり、IIH Nordicのディレクターであり、取締役を務めています。 彼はまた、現代の分析のフレーマーの1人であると正当に主張することができます。 IIH Nordicは、完全にユニークなデータエコシステムと実験主導の文化を備えた企業のひとつであり、すべてが有意義で効率的な作業を促進するように設計されています。 たとえば、彼らは週5日の労働時間の作業負荷を処理しながら、週4日しか働かないようなレベルの組織を持っています。

夢のようですね。 Steenが私たちと共有しなければならないことを見つけましょう。

優れたアナリストになるには、スキルとツールを詰め込む必要があると誰が言ったのですか？ または、アナリストになることは、レポートを作成し、次にレポートが必要になるまでリラックスするという安全な仕事ですか？

あなたが採用された理由と、あなたが会社にどのような価値をもたらすかを明確に理解することは、あなたの成功に不可欠です。 アナリストは、次の2つの主要な目標を達成するために、企業に洞察を提供するために働きます。

1. 利益を増やしながらコストを削減する
2. 新規顧客を獲得し、既存顧客を維持する

これはアナリストの作業の主な目的であり、実行および作成される各タスクは、上のスライドで説明されている目標から開始する必要があります。

分析ツール、テクノロジー、およびアプローチは、単なる手段です。 また、提供されるサービスの品質に影響を与えますが、ビジネスニーズの深い理解を保証することはできません。それはアナリスト次第です。 選択するツールは、必ずしもGoogleツールスタックである必要はありませんが、組織の好みに合ったツールの組み合わせです。

はい、すべてのアナリストは会社を前進させるために地獄のように一生懸命働いています。 しかし、多くの場合、このハードワークに対して誰も彼らを称賛しません。 これが発生する主な理由は、同僚がアナリストの作業の結果を次のように表示することです。

それはかなり素晴らしいように見えますが、私たちはこれらのことで何をすべきでしょうか？

同様の質問を聞いたことがありますか？ これは、アナリストが提供する価値を人々が認識していない場合に発生します。

あなたの同僚は、分析を意味したり、分析の影響を受けたりすることはありません。 彼らは、もはや友好的な場所ではなくなった市場の圧力の下で、常に正しい決定を下す必要があります。

そして、ここにコインの別の側面があります。それは人々の性質であるため、ほとんどのデータ開発企業でさえ、ダニング・クルーガー効果または生存者バイアスを経験するでしょう。 彼らは分析がそれほど難しいとは信じておらず、手元にある情報に基づいて結論を出します。

あるいは、アナリストが洞察や何をすべきかというアドバイスではなく、数字に焦点を合わせすぎている場合もあります。 しかし、100％完璧になることのないデータを強調することは、ビジネス上の意思決定に内在する不確実性と相まって、何も改善されません。

アナリストは次のことに最善を尽くす必要があります。

• 彼らが知っていることを理解できる言葉で伝えます。
• 自分の番号で作業する人々への共感を育てます。
• 自分自身を引き抜くための仮説がなければ、データの深淵に陥ることはありません。 分析を実行する理由を常に覚えておいてください。
• 分析結果を人々のためのソリューションに変換します。 データがどこまで到達できるかを人々に理解させます。 仕事にデータ分析を適用する方法について同僚を教育します。
• 健康的な自己批判を育む。 あなたのアイデアを机に持って行き、失敗することを恐れないでください。

これらは、アナリストが犯す可能性のある最大の間違いのいくつかです。

ラフコピーをチェックしない

結果の数値を再確認しないと、アナリストは非常に信頼性を失う可能性があります。 あなたは常に他のシステムとチェックし、明白な現実のチェックを行うべきです–あなたの結果は現実に存在することができますか？ 3分以内に平均89ページのページビューが実際に発生する可能性はありますか？ あなたが自分自身を疑って自分自身に厳格であるとき、あなたは専門家以上のものです–あなたは信頼できる専門家です。

愚かに見えるリスクを回避するために、アドバイスを与えたり、追加の質問に答えたりすることを避けます

アナリストは、追加の番号を共有することを恐れることがあります。 番号の共有については大胆に。 それは素晴らしいスキルです。 すでに間違いを犯していても、それが言及されていても、アイデアが疑問視されていても、求められたことを機械的に行いながら、創造的なアイデアを無視しないでください。 好奇心が強く、創造的で、恐れを知らないままでいてください。

アナリストは、現在所有しているデータに基づいてレポートを作成します。これらのレポートは、明らかな事実を退屈に説明する場合があります。 それで、あなたは何をすべきですか？ あなたはそれをするのに悪いアナリストですか？

所有しているデータの一部が間違っているか破損している可能性があり、収集しなかったために大量のデータを利用できず、まだ想像できないデータがさらにあることを常に覚えておいてください。

アナリストのタスクの1つは、利用可能なデータの限界を押し上げて、経営陣や同僚への質問に答えることです。 あなたがすでに持っているものの答えのように聞こえるものを見つけようとするのではなく、会社のデータを育成します。 対抗する証拠を無視しながら、仮説の支持を見つけようとしない。 到達できるすべてをカバーするようにしてください。その後も、収集するデータが増えることを忘れないでください。

どうすれば、すでに持っているよりも多くのデータに到達できますか？ マーケティングデータを充実させるために使用できるアプローチの1つは、各広告キャンペーンをリードのソースとしてだけでなく、データのソースとしても考慮することです。 各A/Bテストキャンペーンが開始されて何がより効果的かを見つけるのと同じように、データを取得するためだけにキャンペーン全体を開始することができます。

A / Bテストは優れたツールであり、長い間価値がありました。 しかし、時代は変わり、A / Bテストの論理は、現場の事実が異なるときに確立されました。

AがBよりも優れている、またはBがAよりも優れていると判断するたびに、他のバージョンを好む一部の訪問者を除外します…したがって、実際には、実行するたびにビジネス範囲を制限しています。

この観点から、A/Bテストはもはやデータアクティベーションに最適なツールではないことがわかります。 魅力的なのは、Aが好きな人にはバリアントAを提供し、別のバリアントを選択した人にはBを提供できるようになったことです。 これは、データ収集とアクティブ化の最新の速度によって提示される可能性の1つです。 今日、あなたは選ぶ必要はありません。 できるだけ多くのクライアントを満足させることができます。

ですから、どちらかまたは両方の精神にとらわれないでください。 データインサイトを適用するためのアプローチを変更します。 GoogleOptimizeやその他のパーソナライズツールがそれを支援します。

仕事の真っ只中にアナリストを待つことに他にどのような脅威が潜んでいるのか見てみましょう。

この点を理解する最良の方法は、一般的なオンラインストアのセグメントパーティションをモデル化することです。

上のスライドでは、すでにあなたから購入した人が緑色の線に沿っています。 あなたから決して買わない人もいます—それらは赤い線上にあります。 一般的な広告予算の配分では、次の理由でこれらのセグメントのいずれも除外されません。

1. マーケティングチームは、レッドラインのオーディエンスに興味を持ってもらおうと努力し続けます。 これらの人々は広告をクリックしてあなたの予算を浪費するかもしれませんが、それでも彼らは何も買わないでしょう。
2. マーケティングは、割引を提供して利益を失うことにより、すでにあなたから購入した人を取り戻そうとします。

これは、マーケティングの仕組みであり、誰もがそれに慣れているために起こります。 しかし、自動化されたシステムを変更し、広告をミドルグループに集中させ、この種のオーディエンスを育成するために必要なすべてのリソースを投資すると、最も困難な業界でも真の収益増加が得られます。 したがって、広告予算の配分に関する決定に関与するマーケターやアナリストへの最善のアドバイスは、データを正しく理解する必要があるということです。

この瞬間は、データの洗浄から組織化へと移行するチャンスです。 自動化されたマーケティングマシンは、依然としてスマートアナリストによって管理される単なるツールです。

倫理は、広く議論されているアナリストの仕事の側面ではありません。 しかし、企業の利益を促進する一方で、あなたの仕事において倫理的であり続けることが重要です。 数年前にケンブリッジアナリティカで何が起こったのか覚えていますか？ エンドクライアントは、データをどこで取得し、それをどのように使用するかを本当に気にします。 気を付けずにデータを収集して保存したり、借用したデータを保護しないままにしたり、許可なく人を操作するために使用したりすると、会社は莫大な費用を支払う可能性があります。

Cookie、プライバシーポリシー、およびチェックボックスは、顧客と個人データを使用するWebサイトとの関係を維持するための最初のステップにすぎません。 アナリストは、これらの制限がデータの断片化につながるため、不公平であると感じる場合があります。 また、顧客の個人データを使用した実験は、技術的には興味深いものの、倫理的な観点からは疑わしい場合があります。

また、ウェブ上に子供たちにとって安全な場所はありません。 子供は大人よりもスマートフォンを使用し、多くの個人データをオンラインで投稿します。 これは、マーケターとアナリストが満たさなければならない新しい倫理的課題です。 両親の保護下にある子供たちにオンラインで販売できますか？ 子供たちの権利を損なうことなく、何歳から子供たちに広告を表示できますか？

分析が必要ない場合の1つのケースは、分析を使用しない場合です。 分析の結果を本当に使いたくない場合は、それにお金を無駄にしないでください。

分析にお金を使う方法はまったく別の話ですが、マーケティング分析は投資であり、価値があるためにはROIを向上させる必要があることを忘れないでください。

人気やクールさではなく、各ツールがもたらす利益を考慮してツールボックスを完成させます。 また、各ツールには限界があり、あなたを置き換えるのではなく、あなたを助けるために作成されたことを忘れないでください。

アナリストへのその他のアドバイス：

1. コンバージョン率と平均の比較をやめます。 これは成長の最良の基盤ではありません。 比較する必要があるのは、自分の現在のコンバージョン率と前月のコンバージョン率です。 自分自身に対してベンチマークを設定し、毎回自分自身を超えてください。安定した成長は夢ではなく現実になります。
2. 平均的な指標に頼るのはやめましょう。 平均は本当に重要な情報を隠しているので…そして体。 時々、人々は怠惰で直線的に考えます、そして私たちが私たちを満足させる数を見るとき、私たちは本当にうれしいです。 しかし、深くなると、コンバージョンイベント（たとえば、Google AdWordsキャンペーンのクリック）が購入につながらない可能性があること、または少なくとも宣伝した商品とまったく同じ製品の購入につながらない可能性があることを自白します。 Macbook Proの代わりにiPhoneケースを購入した場合はどうなりますか？ マージンが違いますね。 したがって、会社が依然として良好なROASを示している場合でも、このメトリックを内部から確認して、すべてがどのように発生したかを調べてください。

企業へのアドバイス：

1. 1人のデジタルアナリストを雇うと、データサイエンス部門全体が構築されたと思い込むのはやめましょう。 統計学者、ビジネスアナリスト/通訳者、技術スキルのあるデータサイエンティストを雇うなど、幅広いスキルを備えたチームを構築する必要があります。 これらのスペシャリストは、購入するツールボックスではなく、分析への主な投資です。
2. あなたが中小企業の場合は、自分自身に関するデータを収集し、同様のスタートアップがどのように機能するかと市場ベンチマークを理解し、より広範なデータを取得し、独自のデータセットを構築し、自分の周りの世界を定義してみてください。
3. あなたが大きな市場にいるなら、競争相手を探して、内から外の世界に移動してください。 競争に打ち勝つためにやるべきことはたくさんあります！

長い間、アナリストはデータを収集する方法を学び、金鉱や油井のようにデータに夢中になりました。

データの最大の価値は、イベントが発生している瞬間です。 データが分析のために準備され、結果が提供され、決定が下され、アクションが実行されるまでに、手遅れになる可能性があります。 世界はすでに変化しており、新しい出来事が起こっています。

したがって、私たちのデータは私たちの周りの世界の文脈に存在することを覚えておく必要があります。

Steen、Analyzeでのこのような深いインタビューと素晴らしい講演に感謝します！ 会議！

この記事をお楽しみいただき、分析の新しいビジョンと現代市場におけるアナリストの役割を理解していただければ幸いです。 OWOXで、Steenは、ツールがスペシャリストよりも重要である分析において、人間中心主義の基準を支持するように私たちを刺激しました。 アナリスト自身が分析の最も重要な部分であり、彼らが使用する強力なツールではないと私たちは信じています。 それでは、分析をこれまでで最高の分野にするために、お互いから学びましょう！

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