분석가와 마케팅 팀 간의 잘못된 의사 소통

디지털 마케팅에서 존엄성이 비슷한 두 가정이 투쟁합니다. 악명 높은 Capulet 및 Montague 주택으로 분석가와 마케팅 담당자는 고대의 원한을 품고 있습니다. 마케터는 데이터 기반 결정을 내리기를 원하지만 이를 위해서는 가능한 한 빨리, 어제보다 더 나은 보고서를 준비해야 합니다. 대조적으로, 분석가는 데이터에 대해 완전히 확신하기를 원하고 서두르는 것을 싫어합니다.

그러나 우리 모두 알고 있듯이 회사 부서 간의 명확한 의사 소통과 시기적절한 협업은 브랜드의 지속적인 성공에 매우 중요합니다. 잘못된 커뮤니케이션으로 인해 수백만 달러의 손실이 발생할 수 있습니다. 또한, 전염병으로 인해 다른 부서 동료의 공동 작업의 일반적인 문제도 광범위한 원격 작업으로 겹쳐졌다는 것을 잊지 마십시오.

분석가와 마케팅 팀 간의 커뮤니케이션에서 공통적으로 발생하는 문제는 무엇이며 이러한 어려움에 대한 전문가의 의견은 무엇인지 알아보겠습니다.

어느 팀에서나 오해가 생길 수 있지만 애널리스트와 마케터의 경우 이는 거의 불가피하다. 이 전문가들은 다른 언어를 구사합니다. 따라서 처음에는 서로를 이해하기 위해 소프트 스킬을 펌핑하고 짧은 토키를 배워야 합니다. 또한, 모든 사람은 한 걸음 더 나아가 다른 사람의 작업 특성을 더 깊이 파고들 필요가 있습니다. 사람들은 아무 이유없이 비열하지 않습니다. 따라서 이러한 이유를 많이 알수록 생산적인 작업 환경을 구축하기가 더 쉬워집니다.

이제 스크립트를 뒤집고 디지털 분석가의 안팎을 살펴보겠습니다. 그들은 데이터로 작업하지만 정확히 무엇을 합니까?

메모! 회사의 요구 사항에 따라 분석가에 대한 요구 사항도 변경될 수 있습니다. 그러나 일반적으로 분석가의 주요 작업은 다음과 같습니다.

• 비즈니스 요구 사항 분석 및 비즈니스 작업에 대한 웹 분석 설정.
• 웹사이트의 구조와 구현된 플랫폼 분석.
• 웹사이트 및 모바일 애플리케이션에서 사용자 행동 데이터를 수집하기 위한 메트릭 시스템의 설계 및 개발.
• 일간/주간/월간 보고를 구축 및 유지하고 지원 영역에 대한 기준 분석을 수행합니다.
• 여러 소스의 데이터/연구를 종합하여 정답을 찾습니다.
• 데이터 보고, 데이터 시각화 생성 및 개선.
• 데이터를 보내고 받고 분석하는 서비스를 설정하고 수집된 데이터의 품질을 확인합니다.
• 새로운 웹 분석 도구 탐색.

이 직업 프로필의 모든 전문가에 대한 기술 요구 사항을 계속 나열할 수 있지만 주요 사항은 변경되지 않습니다. 훌륭한 분석가의 필수 자질에는 수학적 사고방식, 침착함, 세부 사항에 대한 관심, 펌핑된 분석 기술이 포함됩니다. 이 사람들은 숫자, 데이터 테이블의 숫자 열 및 조금 더 많은 SQL 쿼리에 대해 이야기합니다. 대부분의 경우 데이터 구조, 개체 속성, 메트릭 및 매개 변수에 대해 생각합니다. 분석가는 일반적으로 비즈니스 질문과 가설을 생각하지 않습니다.

반면에 마케터는 데이터 구조가 아닌 비즈니스 결과, 판매 개념으로 작동하고 비즈니스 언어를 구사합니다. 또한 마케터는 창조와 파괴를 동시에 수행하는 시바의 신처럼 행동한다고 ​​말할 수 있습니다. 광고 캠페인으로 제품을 홍보하려면 다음이 필요합니다.

• 마케팅 전략을 개발하고 구현을 책임집니다.
• 시장에서 브랜드의 경쟁자에 대한 분석을 제공합니다.
• 마케팅 캠페인을 만드십시오(스팸처럼 보이지 않도록 광고문안 작성, 홍보 및 판매 문구 작성).
• 랜딩 페이지를 만들고 판촉 활동을 생각하십시오.
• 이메일 마케팅.
• 성장 영역과 위험 영역을 찾으십시오.
• 가설 생성 및 테스트.

다시 시작하다. 다시 한번. 이 모든 일이 한 달 안에 일어나는 것은 말할 것도 없습니다. 타겟 광고, 소셜 네트워크에서 회사 프로필 유지, 랜딩 페이지 개발, 마케팅 트렌드 추적 등과 같은 순간에 대해 자세히 설명하지 않을 것입니다.

이처럼 서로 다른 전문가들 사이에는 오해가 불가피하다. 서로에 대한 이해의 한계는 과제를 이해하는 수준에서 시작됩니다. 작업에 대한 이해 수준이 높을수록 작업이 빠르고 정확하게 완료될 가능성이 높아집니다.

두 팀이 상호 작용하는 방식과 하루를 구하기 위해 취할 수 있는 조치에 대한 몇 가지 예를 살펴보겠습니다.

1. 마케터는 데이터의 구조와 매개변수의 속성, 그리고 그 관계를 이해하지 못합니다. 분석가가 이 지식을 마케터와 공유한다면 도움이 될 것입니다.
2. 분석가는 숫자를 세고 보고합니다. 그는 결정, 즉 마케터가 보고서를 원하는 이유에 대해 생각하지 않습니다. 분석가가 비즈니스 사고를 발전시키고 마케팅의 특성에 대해 더 깊이 파고 든다면 훨씬 더 효과적일 것입니다.
3. 마케터는 비협조적이지 않고 분석가는 비웃지 않는다는 점을 명심하는 것이 중요합니다. 단지 이 사람들이 다른 활동에 참여하고 보고를 다르게 보는 것뿐입니다.
4. 종종 문제는 분석가가 스스로를 마케터보다 더 똑똑하다고 생각하고 심지어 문제를 예상하고도 침묵한다는 것입니다. 작업 수행자는 질문을 하고, 명확히 하고, 병목 현상과 충돌을 피하기 위해 노력해야 합니다 . 그는 고객이 원하는 것을 얻을 수 있도록 도와야 합니다.
5. 마케터는 분석가와 더 쉽게 의사 소통하고 작업을 설정할 수 있도록 데이터 구조에 대한 지식을 심화시켜야 합니다.
6. 일반적으로 마케터는 KPI에 연결되어 있고 분석가는 그렇지 않은 경우가 대부분입니다. 따라서 마케터는 분석가가 서두르지 않는 어제를 위해 모든 것을 준비해야 합니다.
7. 마케터는 질문이 있을 때 답변을 위한 보고서가 필요하기 때문에 간단한 기술 작업을 한 번에 설정할 수 없습니다. 그러나 답을 얻으면 새로운 질문이 생깁니다. 그리고 당신이 거칠고 끔찍한 외계인의 괴물 같은 보고서를 만들려고 하지 않는 한 그것을 예측하는 것은 거의 불가능합니다.
8. 데이터로 작업하지 않고 데이터를 결합하지 않으면 예측하기 어렵고 일반적으로 데이터를 다양한 방식으로 결합하여 동일한 질문에 답할 수 있다고 상상하기 어렵습니다. 예를 들어, 새 애플리케이션에 대한 마케팅 채널별로 보기가 포함된 보고서가 필요합니다. 그리고 어떤 채널을 할당해야 하나요? 첫 번째 사용자 방문? 신청서가 남겨진 것 중 하나는 무엇입니까? 12월에 PPC에서 들어온 유저들이 3월에 어떻게 매출로 전환됐는지 봐야 할까요? 이 데이터를 결합하는 근거는 무엇입니까?
9. 동료들과 더 많이 이야기하고, 명확히 하고, 서로의 일에 대해 더 많이 연구하고, 단순한 인간 관계를 구축해야 합니다. 결국 우리는 모두 공익을 위해 같은 회사에서 일하는 사람들입니다.

팀 간 오해의 문제에 대해 잘 알려진 전문가들의 생각을 들어보자.

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동료가 다른 언어를 사용하는 경우 번역가가 필요한 것은 당연합니다. 불행히도 Google 번역은 이 경우에 도움이 되지 않습니다. 직접 하셔야 합니다. 여기에 두 가지 핵심 사항이 있다고 생각합니다.

1. 서로를 존중해라.
2. 서로 의사 소통합니다.

모든 의사 소통이 Slack 등의 통신으로 축소되면 다른 팀의 동료를 이해하는 법을 배울 수 없습니다. 그리고 메시지의 90 %는 "급합니다. 어제 필요합니다. 얼마나 더 기다려야합니까, 더 필요한 것은 무엇입니까?" !”

물론 코로나 이전 시대에는 금요일 저녁에 모임을 조직하여 작업과 프로젝트, Netflix의 마지막 시리즈에 대해 맥주 한두 잔을 마시는 것이 가능했습니다. 그러나 완전히 온라인 상태에서 모든 것이 손실되는 것은 아닙니다. 마스터 클래스, 웨비나, 공동 프레젠테이션 또는 교차 교육을 준비합니다. 물론 한 번에 문제를 해결할 수는 없지만 적어도 올바른 방향으로 움직이기 시작합니다(눕고, 앉고, 애완동물을 안아주는 등). 아이디어는 매우 간단합니다. 사람들이 서로 이야기하게 하십시오.

팀 간의 잘못된 의사 소통을 극복하는 방법에 대한 전문가의 권장 사항이 무엇인지 알아보십시오.

동료들 사이에 오해는 꽤 흔한 일이지만 팬데믹과 많은 기업의 가상 직장으로의 전환으로 인해 그 오해는 더욱 심각해졌습니다. 맥락의 부족과 사람들의 시각적 반응도 도움이 되지 않습니다. 팀 간의 잘못된 의사 소통은 차례로 일상적인 워크플로를 방해하고 회사의 대규모 프로젝트에 영향을 줄 수 있습니다.

물론 항상 침착하고 인내하며 동료를 이해하는 것은 쉽지 않습니다. 우리는 모두 사람이고 누구나 힘들고 스트레스를 받는 날이 있습니다. 그러나 작업이나 KPI에 대해 정확히 알고 싶은 것이 무엇인지, 예를 들어 얻은 데이터를 정확히 어떻게 사용할 것인지 명확하게 설명하면 오해와 분노를 피할 수 있습니다.

마케팅 분석 및 직장 관계 모두에서 추측을 피하십시오. 수익성이 없는 마케팅 캠페인과 동료 모두에 특별한 주의를 기울이고, 마케팅 성과와 팀 간의 협업에서 패턴과 귀중한 통찰력을 발견하십시오.