Damion Brown과의 인터뷰

우리의 연구는 계속됩니다! Mariia Bocheva 덕분에 우리는 유능한 분석가, 마케팅 마술사 및 따라야 할 진정한 예인 데이터 과학자를 만나고 있습니다. 다음은 호주 Data Runs Deep의 설립자인 Damion Brown과의 인터뷰입니다.

항상 그렇듯이 탐색의 주요 주제는 다음과 같습니다.

Mariia Bocheva : 자신과 이전 경험에 대해 몇 마디 말씀해 주시겠습니까?

데이미온 브라운 : 물론이죠! 저는 영국에서 태어나서 28살에 호주에 왔습니다. 그건 그렇고 그런 일을 하기에 정말 좋은 나이입니다. 왜냐하면 당신은 당신이 하고 있는 일을 제대로 평가할 수 있을 만큼 충분히 나이가 들었기 때문입니다. 당신은 당신이 할 모든 파티를 참을 수 있을 만큼 충분히 젊습니다!

여하튼, 난리를 피우고 두 개의 실패했지만 뛰어난 신생 기업과 몇 가지 이상한 직업을 가진 후, 저는 일종의 마케팅 직무에 들어가게 되었습니다. 그 임무는 "마케팅을 위해 인터넷을 사용하는 방법을 알아내는 것"이었습니다. 그래서 일부 PPC, 일부 블로깅, 일부 A/B 테스트, 그리고 물론 Webalizer 및 AWStats와 같은 것을 사용한 일부 분석이 있었습니다.

Google 웹로그 분석을 처음 보고 사용했을 때 너무 궁금해서 책상에 앉아 방광이 꽉 차서 하던 일을 멈추고 화장실을 찾아야 한다는 사실을 깨달았습니다. 소프트웨어는 정말 대단했습니다. 그리고 흡수하고, 엄청나게 재미있다. 그래서 생계를 위해 [이 일을] 하고 싶다고 생각했습니다.

그것은 나를 한 번 이상 돌 사무실에 비참하게 가깝게 데려간 프리랜서의 여정으로 바뀌었고, 어느 정도 믿을 수 없는 약 15명의 직원이 있는 에이전시인 Data Runs Deep으로 굳어졌습니다.

MB : 오늘날 분석가에게 가장 중요한 하드 스킬은 무엇입니까?

DB : 어려운 기술은 종종 어려운 기술이 중요하지 않다고 말하지만 도구일 뿐이므로 도구가 어떻게 중요한 것이 될 수 있는지는 정말 중요하기 때문입니다. Google Analytics에 대한 기술 지식이 풍부한 사람을 고용하려고 시도한 사람이라면 누구나 그렇게 말할 것입니다! 따라서 중요하고 누군가가 해당 분야에 취업하려면 시간을 투자해야 하는 하드 기술은 사용하려는 플랫폼과 관련된 기술입니다.

Google Analytics를 제대로 배우고, GTM을 구현하고, 잘못 이해하고, 다시 잘못하고, 수정하고, 확장하고, 사용자 정의하고, 부수고, 수정하고... 헹구고 반복하십시오!

MB : 좋은 분석가가 갖추어야 할 소프트 스킬은 무엇입니까?

DB : 자유로운 사고. 그게 다야. 분석은 일련의 지시가 아니라 "명령 없는 순서"입니다. 그리고 그런 일이 두려움으로 가득 차면 즐거운 시간을 보내지 못할 것입니다.

MB : 분석가가 저지를 수 있는 가장 큰 실수는 무엇입니까? 분석 실수 중 일부를 공유할 수 있습니까?

DB : 분석의 핵심은 실수다!

나는 그것에 대한 단어가 없다고 생각하지만 모든 사람들이 이것을했습니다. 문제를 조사하고 많은 스크린 샷이 포함 된 매우 긴 이메일을 작성한 다음 무엇에 대한 권장 사항 또는 두 가지로 마무리합니다. 잘못되고 수정하는 방법, 보고서를 잘못 읽었거나 질문이나 무언가를 잘못 해석했음을 깨닫게 됩니다. 그래서 당황스러워서 모든 텍스트를 삭제하고 다시 시작합니다. "이봐 폴, 이것은 실제로 예상되는 행동입니다 ..."

우리 모두 해냈습니다.

Google Analytics가 Universal Analytics로 전환되던 초기에 개인적인 큰 실수가 있었습니다. 나는 그것을 상거래에 구현한 적이 없다. 호주의 한 대형 패션 브랜드에는 Universal Analytics의 베타 [버전]에 열광적인 개발자들이 있었고, 우리는 그것에 관심을 가지고 함께 회사에서 Universal Analytics가 설치된 새로운 사이트를 구현하는 데 동의하게 되었습니다.

문제는 그 당시 전자 상거래 추적에 대한 문서가 업데이트되지 않았거나 존재하지 않았거나 우리가 무시했기 때문에 거래가 Universal Analytics가 아닌 이전 ga.js를 사용하여 설정되었다는 것입니다. 그것은 우리가 단순히 거래를 추적하지 않는다는 것을 의미했습니다.

고객은 오후 10시에 저에게 전화를 걸어 모든 것이 정상이며 "GA는 GA일 뿐이고 다른 모든 것은 잘 추적되고 있으며 거래는 내일 나타날 것이므로 걱정할 필요가 없습니다."라고 안심시켰습니다. 2시간 동안의 극심한 패닉 끝에 나와 개발자 중 한 명이 트랜잭션 푸시를 업데이트하고 다음 날 오전 5시에 작동하도록 했습니다. 나는 클라이언트가 화를 낼 것이라고 생각했지만 그들은 기뻐했습니다. 실수를 소유하고 바로잡는 것이 바로 그들이 원했던 것이었고, 인생에서 종종 똥 냄새와 장미 냄새의 차이는 아주 미세한 차이라는 것을 깨닫게 해주었습니다.

MB : 애널리스트와 마케팅 팀 사이의 잘못된 의사 소통이 일반적이라고 생각하십니까? 그것을 극복하는 방법에 대한 권장 사항이 있습니까?

DB : 잘못된 소통이 세상을 움직인다. 몇 년 전 호주에 홍수가 나서 빅토리아 시골의 강이 제방을 터뜨렸고, 현장의 한 기자가 사무실의 뉴스데스크에 전화를 걸어 "강에 약 30마리의 암퇘지와 돼지가 떠다니고 있었다"고 말했습니다. .” 그것은 신문에서 "강에 떠 있는 약 30,000마리의 돼지"로 보도되었는데, 이는 끔찍하고 웃기게 다릅니다. 생각하면 항상 미소가 지어지지만, 당연히 돼지들이 마른 땅에 잘 도착하기를 바랍니다.

죄송합니다. 질문이 무엇이었습니까? 맞아, 오해!

이는 이메일, Slack 및 빌어먹을 Jira의 뉘앙스 없는 커뮤니케이션에 의존하는 팀을 분산시키는 오늘날 특히 모든 전문 환경에서 현실입니다. 브리핑 템플릿이 있으면 도움이 됩니다. 마케팅 요청을 표준화할 수 있는 Google 드라이브의 단일 페이지에서 필요한 것, 필요한 이유, 필요한 작업, 필요한 시기에 대한 설명으로 표준화할 수 있습니다.

그러나 시간을 내어 사람들과 제대로 앉아서 필요한 작업을 풀고 의미 있는 대화를 나누는 것 외에는 진정한 해결책이 없습니다. 누가 그럴 시간 있어? [웃음]

MB : 분석가에게 어떤 전문 리소스나 이벤트를 추천할 수 있습니까?

DB : 그만해, 슈퍼위크. 놀랍습니다. Superweek가 없었다면 제 작은 회사가 오늘날과 같았을 것이라고 해도 과언이 아닙니다.

사람들이 일을 하는 방식에 대해 배우기 위해 전 세계 웹 분석가의 폐쇄된 생태계에 던져지는 것은 정말 훌륭합니다. 저는 2014년에 그곳에서 직접 트레킹을 했고 그 이후로 계속 돌아오고 있으며 매년 Data Runs Deep의 4명이 컨퍼런스에 참석합니다.

그것은 필견입니다. Measurecamp도 훌륭합니다. Measurecamp가 공연이라면 Superweek는 축제입니다. 따라서 이상적인 해는 Superweek 1회, Measurecamps 12개, Marketing Analytics Summit이 좋은 측정을 위해 개최되는 것입니다 :-)

MB : 기업을 데이터 중심으로 만들기 위해 분석가와 마케팅 전문가가 놓치고 있는 지식은 무엇입니까?

DB : 우리는 항상 규모를 더 잘 이해할 수 있다고 생각합니다. 우리는 이번 달의 수치, 이번 분기의 실적 또는 전년 동기 대비 매출의 연간 증가에 대해 많은 것을 알고 있습니다.

우리가 잘 하지 못하는 것은 그것이 회사의 전반적인 수익성에 바늘을 움직이는 방식, 더 많은 사람들을 위해 더 많은 일자리를 만들 수 있는지, 주가가 오르든 내리든 그런 종류의 것을 이해하는 것입니다.

나는 지식의 격차에 대해 너무 걱정하지 않으며 우리는 그것에 대해 자책해서는 안됩니다. 분석이 매우 젊은 산업이라는 사실을 잊기 쉽습니다. 그것은 또한 비교적 젊은 디지털 안에 있습니다.

우리 모두는 우리가 진행하면서 그것을 알아낼 뿐입니다. 아직 모든 답을 가질 필요는 없습니다.

MB : 애널리스트가 SQL, Python, R을 알아야 하고 컴파일된 대시보드를 만들어야 하나요?

DB : 나는 그런 것들을 하나도 몰라서 분석가가 아니거나 답이 아니오라고 생각합니다!

MB : 분석가가 비즈니스 성숙도의 여러 단계(스타트업, SMB, SME, 엔터프라이즈)에서 수행해야 하는 가장 중요한 것은 무엇입니까?

DB : 정말 흥미로운 질문입니다. 문제가 다양한 단계에서 반드시 다른 것은 아니라고 생각합니다. 물론 규모는 다르지만 스타트업이나 소규모 기업에서 이틀이 걸리는 데 비해 기업이 dataLayer를 구현하는 데 8개월이 걸린다는 사실에 충격을 받는 경우가 많습니다. 똑같은 빌어먹을 일이야, 얘들아!

MB : 현재 귀사에서 어떤 분석적 어려움이 있습니까? 그것을 극복하기 위해 어떤 도구가 필요합니까?

DB : ITP[지능형 추적 방지] 및 광고 차단기와 같은 문제가 있습니다. 이러한 문제는 ITP 및 광고 차단기가 데이터에서 발생하는 격차를 채우는 정말 인상적인 솔루션인 TraceDock과 같은 것으로 해결되기 시작했습니다. 이와 같은 솔루션은 훌륭하지만 ITP를 사용하는 몇 가지 단계와 모든 것이 다시 중단됩니다.

따라서 데이터 품질과 정확성은 여전히 ​​큰 문제이며 우리 모두가 서버 측 추적으로 이동하거나 모든 사람이 두개골에 임플란트 칩을 착용하게 하여 적절하게 추적할 수 있을 때까지 계속 그렇게 될 것입니다. 어리석게 들릴지 모르지만 서버 측 추적을 구현하는 것보다 약간 더 많은 작업이 필요하다는 것을 기억하십시오!

MB : 분석을 구현할 때 어떤 어려움이 있으며 시장의 전반적인 발전을 어떻게 평가하시겠습니까?

DB : 글쎄요, ITP는 모두가 이야기하기 때문에 지루하지만 Google 애널리틱스 이벤트 추적 및 맞춤 측정기준의 분류 및 구조를 파악하는 데 아직 해야 할 일이 많다고 생각합니다. 사람들은 여전히 ​​그것을 너무 잘못 이해하고 있습니다.

이벤트 카테고리 = 클릭, 이벤트 액션 = 클릭 및 이벤트 레이블 = Null과 같은 항목이 몇 번이나 표시되나요? 그리고 이것은 GA 파트너에서도 구현될 것입니다. 그것은 완전히 헛소리이며 지금쯤 우리가 모두 해결했어야 할 문제입니다.

Snowplow(현재) 및 App + Web(아직은 아니지만 곧)은 더 깊은 이벤트 구문을 지원하며 사람들은 GA의 세 가지 임의의 이벤트 추적 레이어를 넘어서는 것에 대해 열광하지만, 이런... 30으로 이동하기 전에 세 가지를 올바르게 사용하십시오!

MB : 어떻게 분석가가 마케팅에 더 큰 영향을 미칠 수 있습니까? 마케팅 팀에 어떻게 유용할 수 있습니까?

DB : 보고하지마. 처방하고, 예측하고, 선점하십시오.

MB : 마케팅 분석의 현재 성숙도를 어떻게 평가합니까?

DB : 글쎄, 우리가 몇 분 전에 말했듯이 이것은 여전히 ​​매우 초기 산업입니다.

우리는 우리가 발전했다고 생각하지만 여전히 잘못된 이벤트를 받고 있으며 ITP는 우리를 뒤죽박죽으로 보냅니다. 우리는 모든 작업을 기본적으로 브라우저에 텍스트 파일을 넣는 JavaScript를 기반으로 합니다.

정말 구식 방식으로 생성되는 숫자에 너무 많은 의존을 하기 때문에 믿을 수 없을 정도로 어설프고 엄청나게 무겁습니다.

그래서 저는 우리가 아직 배울 것이 많은 초기 단계의 산업이라고 생각합니다. 그러나 이러한 개방적이고 공유 지향적인 커뮤니티를 중심으로 우리는 필요한 것은 무엇이든 배울 수 있는 올바른 역동성을 갖추고 있습니다. 바랍니다.

MB : 마케팅 분석의 미래는 무엇이라고 생각하십니까? 어떤 트렌드가 올 것으로 보고 있으며 무엇이 요구되고 있습니까?

DB : 앞으로 몇 년 동안 가장 큰 것은 아마도 기계 학습과 인공 지능이 될 것입니다. 요즘은 누구나 이야기하는 것이 지루하기 때문입니다. 그러나 이 기술은 이제 우리 모두의 손이 닿는 곳에 있습니다. BigQuery에 데이터가 있으면 데이터 테이블에서 바로 머신 러닝 프로세스를 로드할 수 있습니다.

엄청나네요.

현재 사이트에서 예측 알고리즘을 실행하고 BigQuery 데이터를 사용하여 다른 사람들이 수행한 작업을 기반으로 사람들이 읽거나 구매할 가능성이 있는 항목을 예측하는 사람들이 있습니다. 그것도 엄청나네요.

웹 분석의 전체 역사가 방대한 데이터 테이블을 보유하고 권장 사항을 제시하기 위해 AI를 던지는 지점까지 이어지는 것처럼 느껴집니다. 매장 재고 데이터를 온라인 행동과 결합하고 어느 매장에서 어느 날 어떤 제품이 소진될지 예측하는 것과 같은 일을 하는 것은 정말 흥미로운 일입니다. 정신적인!

MB : 오늘날 시장에 어떤 문제가 있다고 보십니까?

DB : 한 가지 큰 문제인 것 같아요. 방에 있는 거대한 코끼리 한 마리는 선거 조작과 포퓰리즘, 광고 타겟팅에 대한 뉴스를 보고 우리 모두가 역겹지만 결국 웹 분석은 일부입니다. 그 모든 끔찍한 일을 일으키는 것과 같은 것입니다.

우리 모두가 트럼프를 선출하는 데 관여하고 있다는 말은 아닙니다. 하지만 우리 모두는 인터넷에서 사람들을 추적하여 약간의 현금을 벌고 있습니다. 우리는 그들을 추적하여 그들의 행동을 이해할 수 있고 그들의 행동을 이해하기를 원합니다. 우리는 그들의 행동을 바꿀 수 있습니다.

물론 개인으로서 우리는 우리의 행동이 바뀌는 것을 원하지 않습니다. 누가하려? 그래서 당신은 내가 Ghostery를 설치하거나 Brave 또는 DuckDuckGo를 사용하고 추적하지 않을 것이라고 생각합니다. 하지만 여전히 추적되는 사람들의 바다가 있습니다. 왜냐하면 그들은 추적에 대해 무지하기 때문입니다. 도덕적으로 불안정한 곳입니다.

사람들은 수년 동안 "데이터는 새로운 석유"라고 말해 왔습니다. 그러나 그것은 기름이 아닐 수도 있습니다. 아마도 "데이터는 새로운 석면"일 것입니다. 그것에 대해 생각해보십시오. 우리는 그것을 채굴하고, 운송하고, 설치하고, 함께 구축합니다... 작동합니다. 괜찮습니다... 하지만 그 독성, 위험한 성질, 인류에 대한 해로운 영향을 깨닫게 되면 어떻게 될까요?

석면과 마찬가지로 데이터가 있으면 소송, 큰 벌금이 부과되고, 석면을 제거하려면 누군가에게 전화를 걸어야 합니다. 우리 모두가 문제의 일부라면?

나는 우리가 모두 그만둬야 한다고 말하는 것이 아니며, 세상으로부터 숨기기 위해 은박지 모자를 쓰고 지하실에서 대마초를 피우는 것도 아닙니다. 그러나 우리는 우리가 하고 있는 일과 우리가 누구를 위해 하고 있는지에 대해 매우 신중하게 생각해야 합니다. Data Runs Deep은 이 믿을 수 없을 정도로 강력한 기술을 함께 사용하거나 사용하지 않을 사람들에 대한 윤리적 정책을 가지고 있습니다. 때로는 전체 업계에 이런 종류의 행동 강령이 필요한지 궁금합니다.

이런 진지한 인터뷰에 응해주셔서 감사합니다, Damion!

이 글을 재미있게 읽으셨기를 바라며 저희가 했던 것처럼 많은 영감을 얻으시기 바랍니다. 분석은 젊은 산업이지만 재능 있고 친절한 사람들로 구성된 커뮤니티에서 개발하고 있습니다.

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