로라 패터슨과의 인터뷰

Laura Patterson은 마케팅 가치를 입증하고 개선하는 전문가입니다. 그녀는 기술, 금융 서비스, 생명 과학 및 제조 산업 분야의 고객 참여에 대한 글로벌 전문성을 갖춘 신뢰할 수 있는 고문입니다.

Laura는 기업가 경험이 있고 기업이 데이터에서 통찰력을 얻고, 메트릭을 개발하고, 성장을 주도하고, 고객 가치를 창출하고, 비즈니스 및 마케팅 성과를 개선하기 위한 프로세스를 설계할 수 있도록 지원하는 데 열정을 가진 결과 지향적인 임원입니다.

OWOX BI의 비즈니스 개발 임원인 Mariia Bocheva는 디지털 분석 상태에 대한 연구의 일환으로 Laura로부터 통찰력을 얻을 수 있는 좋은 기회를 얻었습니다. 모든 생각은 다음 범주로 나뉩니다.

Laura Patterson: 분석은 데이터에 계산 또는 수학을 적용하는 기능입니다. 기본적으로 분석은 분석하고 분석을 수행하는 능력입니다. 우리 세계에서 이 분석의 구성 요소는 데이터입니다. 분석, 마케팅 또는 분석과 관련된 조직의 다른 부서에서 일하려는 경우 여러 영역에서 강력한 기술을 개발해야 하며 이 기술 중 5가지에 대해 이야기하고 싶습니다.

따라서 첫 번째 기술은 데이터에 있어야 합니다. 데이터를 수집하는 방법, 중요하고 관련성이 높은 데이터를 결정하는 방법, 데이터가 깨끗한지 확인하는 방법을 알아야 합니다. 데이터를 구성하고 관리하는 방법에 대한 지식이 필요합니다.

둘째, 분석 전문가로서 수학을 수용해야 합니다. 다양한 분석 기법과 이를 적용하는 방법을 이해하고 나타나는 패턴에서 의미를 도출해야 합니다.

이것은 우리를 세 번째 기술인 모델링으로 안내합니다. 분석은 세분화 모델, 기여 및 혼합 모델, 캠페인 위험 모델, 고객 이탈, 이탈 및 충성도 모델과 같은 중요한 모델을 생성하기 위한 기초입니다. 분석가는 분석을 사용하여 모델을 만들고 구축하는 데 능숙하기를 원합니다.

넷째, 훌륭한 분석가는 데이터를 조직이 더 나은 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있는 의미 있고 적절하며 실행 가능한 통찰력으로 변환하는 데 능숙합니다. 분석가가 데이터의 패턴과 통찰력을 보는 것이 쉬울 수 있지만 훌륭한 분석가는 데이터에 의존하는 사람들도 이것을 볼 수 있도록 도와줍니다. 이것이 분석가가 좋은 이야기꾼이고 사진을 가지고 오는 것이 중요한 이유입니다.

분석가가 되려면 뛰어난 시각화 능력이 필요합니다.

데이터 시각화를 통해 다른 사람들이 귀하가 보고 있는 것을 보고 중요한 것을 이해할 수 있습니다. 시각화하기 위해 선택한 데이터는 사람들이 특정 조치를 권장하는 이유 또는 특정 이벤트가 발생하는 이유를 이해하는 데 도움이 되어야 합니다.

그리고 마지막으로 언급하고 싶은 것은 아마도 가장 중요한 점은 커뮤니케이션일 것입니다. 커뮤니케이션은 하드 스킬인 동시에 소프트 스킬입니다. 당신은 당신의 발견이 무엇인지 작성하고 설명할 수 있어야 합니다. 발견한 내용을 전달할 수 없으면 분석가로서 어려움을 겪을 것입니다.

LP: 바로 떠오르는 세 가지 소프트 스킬은 문제 해결, 비판적 사고, 협업입니다. 분석이 조직의 성공에 도움이 되지 않는다면 무슨 의미가 있습니까? 마케팅에서 우리는 조직이 고객의 가치를 찾고, 유지하고, 성장시킬 수 있도록 도와야 합니다. 따라서 조직이 이러한 기회와 이를 달성하는 데 발생할 수 있는 잠재적인 문제를 해결하는 데 도움이 되도록 분석을 사용하는 방법을 이해해야 합니다.

분석가가 된다는 것은 다른 사람들과 협력하는 것이기도 합니다.

데이터 수집, 모델 구축, 실행 계획 수립은 혼자 하는 일이 아닙니다. 재무, 영업, 서비스 등 조직의 다른 사람들과 협력해야 할 가능성이 큽니다. 훌륭한 분석가는 사람들을 모으고 협력하여 모델을 구축하고 실행 계획에 대해 협력할 수 있어야 합니다.

마지막으로, 가장 중요한 기술 중 하나는 좋은 질문을 할 수 있는 것입니다. 조사를 하는 시점, 분석을 하는 시점은 질문에 답하는 것입니다. 좋은 질문은 분석가에게 도움이 됩니다.시장, 고객, 제품, 경쟁자 등에 대한 의사 결정

LP: 분석가라면 분석 도구, 프로세스 및 방법에 익숙하고 최신 상태여야 한다고 생각합니다. 당신은 아마 그들 모두에 능숙하거나 유능하지 않을 것입니다. 그러나 그것들이 무엇이며 언제 사용해야 하는지 알아야 합니다. 전문 지식이 없으면 내부 또는 외부 전문가에게 문의하십시오. 다양한 분야, 방법, 도구의 전문가들이 네트워크를 형성하는 것이 도움이 된다고 생각합니다.

LP: 우리 모두는 실수를 합니다. 그들을 소유하고 수정하십시오. 잘못된 데이터나 잘못된 데이터, 잘못된 수학 또는 결과에 영향을 미치는 주요 변수의 누락으로 인해 실수가 발생할 수 있습니다. 어린 시절에 제가 특별한 실수를 저질렀을 때 멘토가 저에게 물었습니다 . 고객과의 관계에 정말 해가 되었나요? 예 혹은 아니오? 정말 우리 사업을 망칠까요? 예 혹은 아니오? 진짜 목적은 저를 명확히 하는 것이었습니다. 만약 제가 실수를 했다면, 그것을 통해 무엇을 배웠 습니까? 다음에 같은 상황에서 나는 무엇을 할 것인가?

“실수와 씨름하는 것은 쉽습니다. 누구도 완벽하지 않다. 완벽과 탁월함을 위한 노력은 훌륭하지만 때로는 좋은 것만으로 충분하다는 것을 기억해야 합니다.”

우리는 달로 날아가는 것도 아니고 로켓을 만드는 것도 아닙니다. 이것은 우리의 전형적인 일이 아닙니다. 우리는 조직이 데이터 기반 증거 기반 비즈니스 의사 결정을 내리도록 돕기 위해 노력하고 있습니다. 정확하고 명확한 방향 안내를 제공하고자 합니다.

그것은 우리가 비즈니스 언어로 말해야 한다는 것을 의미합니다. 이것은 많은 분석가가 저지르고 모든 분석가가 작업해야 하는 실수 중 하나일 수 있습니다. 우리는 데이터, 수학, 패턴에 매료될 수 있습니다. 기업의 사람들에게 이러한 가치, 장점을 전달할 수 있을 때만 좋은 결과를 얻을 수 있습니다. 우리는 비즈니스에서 일하고 비즈니스 사람이어야 하므로 비즈니스 언어를 구사해야 합니다. CTO, CEO, 영업 팀, 마케팅 팀, 개발자 팀과 같이 내부 또는 외부 고객이 누구인지는 중요하지 않습니다. 그것이 내가 배운 가장 중요한 것 중 하나입니다.

LP: 우리가 직면한 대부분의 과제는 데이터와 관련되어 있습니다. 데이터가 전혀 없거나 품질이 좋지 않거나 액세스하기 어렵거나 너무 많은 장소와 형식으로 쉽게 또는 빠르게 사용할 수 없는 것과 같은 문제가 있습니다. 또한 프로세스 질문이 있습니다. 데이터를 관리하는 방법, 분석 "공간" 프로젝트를 수행하는 방법, 분석을 사용하고 결과를 제시하는 방법에 대해 잘 정의된 프로세스가 없습니다.

데이터가 나쁘거나 신뢰할 수 없다는 것을 알게 되면 한 발 물러서서 스스로에게 묻습니다 . 더 나은 데이터를 얻기 위해 우리는 무엇을 할 수 있습니까? 때로는 이를 위해 기본 데이터를 수집하기 위한 연구를 수행해야 합니다. 그러면 속도가 느려질 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 오늘날 어떤 회사도 데이터 사용이 자신의 범위를 벗어났다고 생각할 이유가 없습니다. 대부분의 경우 실제 문제는 사용할 데이터를 아는 것입니다.

LP : 앞의 요점의 연속이라고 생각합니다. 좋은 분석에는 좋은 데이터와 올바른 데이터가 필요합니다. 이것은 품질 데이터 관리 프로세스 및 도구로 되돌아갑니다. 예를 들어 회사에 데이터 인벤토리나 라이브러리가 있습니까? 이 도구를 사용하면 보유하고 있는 데이터, 보관 위치, 오래된 데이터, 소유자 등을 알 수 있습니다. 데이터를 분류할 수 있는 방법과 데이터가 어떻게 사용되는지에 대한 정보가 필요합니다. 이것들은 기본이지만 너무 자주 사람들은 반짝이는 새 도구와 장난감에 더 흥미를 느낍니다.

그것은 집을 짓는 것과 같습니다. 우리는 모든 외관에 흥분할 수 있고 배관과 같은 몇 가지 중요한 기본 메커니즘을 간과할 수 있습니다. 따라서 집은 아름답지만 배관이 제대로 작동하지 않아 불행할 수도 있습니다. 배관이 집 인프라의 일부인 것처럼 데이터도 인프라의 일부이며 작은 세부 사항에 주의를 기울이고 제대로 작동하도록 유지해야 합니다.

이런 것들을 일부러 간과한 것은 아니다. 누가 의도적으로 배관을 간과하겠습니까? 우리는 그것이 처리 될 것이라고 생각하지만 배관과 같습니다. 하지만 그렇지 않습니다. 멋진 새 도구인 멋진 물건에 대해 생각하는 것이 더 재미있습니다. 기술적인 것은 지루합니다. 예를 들어 고객 위험과 같은 정보를 분석하는 것은 지루합니다. 분석가가 데이터를 비즈니스에 가치 있게 만들기 위해 데이터를 표시하는 방법을 알아야 하는 이유에 대해 다시 생각하게 합니다.

LP: 모든 팀에 공통적이라고 생각합니다. 어떤 조직에서든 잘못된 소통은 나타날 수 있기 때문에 문제로 거론할 필요는 없다고 생각합니다. 우리 모두는 경청하고 명확히 하기 위해 열심히 노력해야 합니다. 분석가는 잘 듣고 질문해야 합니다. 분석가가 마케팅 담당자와 이야기하는 경우 대부분의 마케팅 담당자는 데이터, 분석 또는 모델에 대한 경험이 많지 않다는 점을 기억해야 합니다.

• 어떤 종류의 결정을 내리고 싶습니까?
• 이 정보를 누구와 공유하시겠습니까?
• 오늘은 무엇을 사용합니까? 얼마나 잘 작동합니까?
• 대시보드가 ​​왜 필요하다고 생각하십니까?

이러한 질문은 잘못된 의사 소통을 줄이고 모든 사람이 일치하는지 확인하는 데 도움이 됩니다. 훌륭한 분석가는 자신의 팀에서 가져온 제품이 제대로 작동하는지 확인하기 위해 이러한 질문을 할 수 있어야 합니다.

LP: 두 가지 포인트가 있습니다. 첫 번째는 문화입니다. 저는 그들이 말하는 문화에서 왔습니다 . 우리는 하나님을 신뢰하고 다른 모든 사람들은 데이터를 가져옵니다 . 직장 생활을 하는 동안 여러 회사에서 일했지만 모든 회사에서 엔지니어나 재무 담당자와 함께 일했기 때문에 숫자와 데이터가 중요했습니다. 데이터 중심 문화는 맨 위에서 시작됩니다. 사람들은 데이터에서 파생된 결정에 대한 만족할 줄 모르는 욕구와 열정을 가져야 합니다.

둘째, 데이터 및 데이터 거버넌스를 더 잘 관리해야 합니다. 오늘날 우리는 매우 많은 장소에 저장된 수많은 소스에서 나온 수많은 형식(정형 및 비정형)의 데이터를 보유하고 있습니다. 무엇이 사실인지 알기 어렵습니다. 제가 경력을 시작했을 때 애플리케이션도 많지 않았고 데이터 소스도 많지 않았습니다. 오늘날 우리가 데이터를 가져와야 하는 모든 장소(Google Analytics, 소셜 미디어, 이메일 플랫폼 등)에 대해 생각해 보십시오.

기업은 끝없는 데이터 흐름을 관리할 방법이 필요합니다. " 질문에 답하기 위해 어떤 데이터가 필요한지 , 답을 얻기 위해 가장 좋은 방법으로 해당 데이터를 분석하는 방법 "을 알 수 있습니다.

이것은 우리가 이전에 이야기한 내용으로 돌아갑니다. 분석가는 데이터를 분석하고, 의미 있고 관련 있는 패턴을 인식하고, 비즈니스에 미치는 영향을 이해하고 전달할 수 있어야 합니다. 분석가는 데이터를 볼 뿐만 아니라 중요한지 확인해야 합니다. 요즘 애널리스트들 사이에서 특정 패턴에 주의가 필요한 부분이 어디인지 아는 것이 부족하다고 생각합니다.

LP: 회사의 진화에 대해 이야기한다면 모든 회사에는 고유한 수명 주기가 있습니다. 신생 기업, SMB, SME 또는 기업에 대해 이야기하든 우리는 수명 주기의 성숙도에 대해 이야기하고 있습니다. 성장의 초기 단계에서 시작하여 주요 성장 단계 등으로 이동합니다. 귀하의 제품, 복잡성, 파트너 수, 고객 수, 시장에 나와 있는 유사 제품 수 등 모든 것이 바뀔 수 있습니다. 그것이 우리가 비즈니스의 성숙도를 의미하는 것입니다.

당신은 현지 시장에서 소규모 비즈니스일 수 있지만 다양한 제품이나 서비스를 제공할 수 있습니다. 아무리 덩치가 커도 최고의 제품을 만들거나 최고의 서비스를 제공하는 것을 생각해야 합니다.

초기 단계가 시작될 때 귀하가 하게 될 주요 질문 은 "시장에서 어떻게 견인력을 얻을 수 있습니까?"입니다. 우리는 얼마나 많은 고객을 쫓는가? 필요한 제품을 제작합니까? 고객을 확보할 때 다른 질문이 생깁니다. 이러한 고객을 유지하는 방법은 무엇입니까? 이러한 고객의 가치를 어떻게 높일 수 있습니까? 다른 질문에는 다른 기능이 필요합니다. 하지만 훌륭한 분석가는 수명 주기 전반에 걸쳐 일할 수 있다고 생각합니다. 분석 기술보다 질문과 데이터에 관한 것입니다.

스타트업에서 일하는 훌륭한 분석가가 기업에서 일하지 못할 이유는 없습니다. 대기업에서 가치가 없을 이유가 없습니다. 저는 항상 조심스럽게 말합니다. 당신은 SMB 의 분석가입니다. 또는 당신은 SME의 분석가입니다 .

회사의 성숙도는 분석가의 역할이 얼마나 클 수 있는지에 대한 의미에서만 중요합니다. 신생 기업에는 한 명의 분석가만 필요할 수 있지만 실제로 크고 강력한 엔터프라이즈 회사에는 여러 분석가가 필요할 수 있으며 이러한 분석가는 더 전문화될 것입니다. 그러나 소규모 회사에서 분석가는 전문가보다 제너럴리스트에 더 가깝습니다. 어떤 면에서 그들의 기술은 제너럴리스트이기 때문에 훨씬 더 광범위해야 합니다.

그리고 아주 큰 회사에 가면 특정 전문가가 될 수도 있습니다. 당신은 당신이 만들 모델에 매우 전문화 될 것입니다. 고객 수익성 및 고객 평생 가치와 같은 것에 매우 집중할 수 있습니다. 당신은 기업 수준에서 그런 것들을 정말 잘 보게 될 것입니다. 하지만 스타트업에서 볼 수 있는 것과는 완전히 다릅니다.

LP : 작년에 마케팅 분석 도구에 대한 지출이 마케팅 분석에 종사하는 사람들에 대한 지출보다 많았던 첫 해라는 것을 알고 있습니다. 예, 기업은 분석 도구에 점점 더 많은 투자를 하고 있습니다.

마케팅 분석, 일반 분석, 데이터 과학은 새로운 것이 아닙니다. 마케팅 과학은 수십 년 전에 커리큘럼에 있었습니다. 그것은 그 당시에도 중요했고 조직 내에서 가치 있고 안정적인 역할을 계속할 것입니다. 관련성을 유지하려면 기술을 최신 상태로 유지해야 합니다.

최신 상태라는 것은 새로운 기술과 새로운 도구에 익숙해지고 어떤 경우에는 이를 능숙하게 사용하는 것을 의미합니다. 가장 비싼 최신 도구가 필요하지 않을 수도 있습니다. 작업을 수행하고 잘 수행할 수 있는 도구가 이미 툴킷에 포함되어 있다면 반짝이는 새 장난감에 돈을 쓸 필요가 없을 것입니다. 핵심은 작업을 효과적이고 효율적으로 수행하는 데 도움이 되는 올바른 도구를 갖고 이를 적절하게 사용하는 방법을 아는 것입니다.

LP : 지금이 머신러닝, 블록체인, 인공지능 등을 언급하기에 좋은 시기라고 생각합니다. 이러한 것들은 데이터와 데이터 분석에 영향을 미칩니다. 비즈니스에 미치는 영향과 작업에 미치는 영향을 이해해야 합니다. AI는 패턴 개발을 용이하게 합니다. 분석가는 관련성이 있을 때, 조치가 필요할 때, 비즈니스에 의미하는 바를 결정한 다음 수행해야 할 작업을 선택해야 합니다. 내 생각에 이런 유형의 분석가는 살아남고 번성할 것입니다.

LP: 나는 항상 내 직업과 관련된 회의에 가려고 노력합니다. 나는 적어도 분기에 한 번은 무언가에 참석하는 것이 좋습니다. 네, 당신은 이미 학위를 받았고 열심히 일했습니다. 하지만 분기에 한 번은 고개를 들어 주위를 둘러보고 잠시 멈추고 전문 기술을 향상시킬 수 있는 일에 시간을 투자해야 한다고 생각합니다. .

유용할 수 있는 많은 종류의 활동이 있습니다. 귀하의 도시에서 또는 온라인으로 강의를 수강하거나 YouTube에서 튜토리얼을 시청하거나 팟캐스트를 들으십시오. 좋은 기회가 많이 있습니다. 궁금한 주제가 있는 컨퍼런스를 찾고, 그곳에 가서 새로운 사람들을 만나고 네트워크를 형성하고, 새로운 전문적인 관계를 구축하고, 문제를 해결하는 방법을 물어보십시오. 가입할 수 있는 LinkedIn 또는 지역 전문 커뮤니티가 있는지 알아보세요.

DAA는 분석가를 위한 훌륭한 이벤트를 제공합니다. 협회의 회원이 되십시오. 회의에 참석하고 동료와 네트워크를 형성하고 참여하십시오. 가장 중요한 것은 게임에서 최고의 위치를 ​​유지할 수 있는 방법을 찾는 것입니다.

Laura가 우리의 모든 질문에 답하고 현재 문제와 마케팅 분석의 미래에 대한 생각을 공유할 시간을 내어 정말 감사합니다. 또한 프로세스 관리에 대한 Laura의 MASCONF 연설 요약을 읽는 것이 좋습니다.

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