Entrevista com Damion Brown

Nossa pesquisa continua! Graças a Mariia Bocheva, estamos conhecendo analistas talentosos, mágicos de marketing e cientistas de dados que são verdadeiros exemplos a seguir. Aqui está nossa próxima entrevista com Damion Brown, fundador da Data Runs Deep na Austrália.

Como sempre, aqui estão os principais tópicos para navegação:

Mariia Bocheva : Você poderia dizer algumas palavras sobre você e sua experiência anterior?

Damion Brown : Claro! Nasci na Inglaterra e vim para a Austrália quando tinha 28 anos, o que é uma idade muito boa para fazer algo assim, a propósito, porque você tem uma cabeça velha o suficiente para apreciar adequadamente o que está fazendo, e você tem um fígado jovem o suficiente para aguentar todas as festas que vai fazer!

De qualquer forma, depois de algumas vadiagens, duas startups fracassadas, mas brilhantes, e alguns biscates, encontrei-me em uma espécie de trabalho de marketing em que a missão era “descobrir como usar a internet para marketing”. Então havia algum PPC, alguns blogs, alguns testes A/B e, claro, algumas análises usando coisas como Webalizer e AWStats.

Quando vi e usei o Google Analytics pela primeira vez, fiquei tão intrigado que percebi que estava sentado à minha mesa com a bexiga cheia e realmente precisava parar de fazer o que estava fazendo e encontrar um banheiro... o software era incrível, e absorvente, e ridiculamente divertido. Então eu percebi que queria fazer [isso] para viver.

Isso se transformou em uma jornada de freelancer que me levou desastrosamente perto do escritório de dole mais de uma vez, e então de alguma forma se solidificou na Data Runs Deep, que é uma agência com cerca de 15 pessoas que são todas incríveis.

MB : Quais hard skills são mais importantes para os analistas hoje?

DB : É difícil porque, embora muitas vezes digamos que as hard skills não são importantes – elas são apenas ferramentas, certo, então como as ferramentas podem ser o que importa – elas realmente importam. Quem já tentou contratar alguém com bom conhecimento técnico do Google Analytics vai te dizer isso! Portanto, as hard skills que são importantes, e nas quais alguém deve investir seu tempo se quiser conseguir um emprego no campo, são habilidades relacionadas à plataforma que você deseja usar.

Aprenda o Google Analytics corretamente, implemente o GTM, erre, erre de novo, depois corrija, expanda, personalize, quebre, conserte… enxágue e repita!

MB : Quais soft skills um bom analista deve ter?

DB : Pensamento livre. Isso é tudo que importa. A análise não é uma sequência de instruções – é uma “sequência sem instruções”. E se esse tipo de coisa te enche de pavor, então você não vai se divertir.

MB : Qual é o maior erro que um analista pode cometer? Você pode compartilhar alguns de seus erros analíticos?

DB : Os erros são a essência da análise!

Acho que não há uma palavra para isso, mas todo mundo já fez isso: você investiga um problema, cria um e-mail muito longo com um monte de capturas de tela e, assim que termina com uma recomendação ou duas sobre o que é errado e como corrigi-lo, você percebe que leu mal o relatório ou interpretou mal a pergunta ou algo assim. Então, envergonhado, você apaga todo o texto e começa de novo. “Ei Paul, isso é realmente um comportamento esperado…”

Todos nós já fizemos isso.

Um grande erro pessoal foi logo no início, quando o Google Analytics estava se tornando o Universal Analytics; Eu nunca tinha implementado no comércio eletrônico. Uma grande marca de moda aqui na Austrália tinha desenvolvedores entusiasmados com a [versão] beta do Universal Analytics, e nós nos divertimos com ela e, juntos, conseguimos que a empresa concordasse em implementar seu novo site com o Universal Analytics instalado.

O problema é que, naquela época, a documentação do acompanhamento de comércio eletrônico não estava atualizada, ou não estava lá, ou simplesmente a ignoramos, então as transações foram configuradas usando o ga.js antigo, não o Universal Analytics. Isso significava que simplesmente não estávamos rastreando transações.

O cliente me ligou às 22h, eu garanti que estava tudo bem e “é apenas GA sendo GA, todo o resto está rastreando bem, as transações aparecerão amanhã, nada para se preocupar”. Após duas horas de pânico abjeto, eu e um dos desenvolvedores conseguimos atualizar o push da transação e o fizemos funcionar e ao vivo às 5h do dia seguinte. Achei que o cliente ficaria bravo, mas eles ficaram encantados. Assumir o erro – e corrigi-lo – era exatamente o que eles queriam, e isso me fez perceber que muitas vezes na vida, a diferença entre cheirar a merda e cheirar a rosas é uma linha muito tênue.

MB : Você acha que a falta de comunicação entre analistas e equipes de marketing é comum? Você tem alguma recomendação sobre como superá-lo?

DB : Falhas de comunicação fazem o mundo girar. Houve uma inundação na Austrália há alguns anos, onde um rio na zona rural de Victoria transbordou, e um repórter no local telefonou para a redação de notícias em seu escritório e disse que havia “cerca de trinta porcas e porcos flutuando no rio”. .” Isso foi relatado no jornal como “cerca de 30.000 porcos flutuando no rio”, o que é terrivelmente e hilariamente diferente. Isso sempre me faz sorrir quando penso nisso, embora, naturalmente, espero que os porcos tenham chegado bem à terra firme.

Desculpe - qual foi a pergunta mesmo? Certo, falha de comunicação!

É um fato da vida em qualquer ambiente profissional, especialmente hoje em que você distribuiu equipes que dependem da comunicação sem nuances de e-mail, Slack e Jira. Ter um modelo de briefing ajuda – uma página única no Google Drive, onde as solicitações de marketing podem ser padronizadas com comentários sobre o que eles precisam, por que precisam, o que planejam fazer com ele e quando precisam.

Mas não há solução real além de reservar um tempo para se sentar adequadamente com as pessoas, descompactar o que elas precisam fazer e ter uma conversa significativa. Quem tem tempo para isso? [Risos]

MB : Quais recursos profissionais ou eventos você pode recomendar para analistas?

DB : Sem dúvida, Superweek. É incrível, e não acho exagero dizer que minha pequena empresa não seria o que é hoje sem a Superweek.

Ser jogado em um ecossistema fechado de analistas da web de todo o mundo para aprender sobre como as pessoas fazem as coisas é simplesmente brilhante. Eu mesmo fiz a caminhada até lá em 2014 e voltei desde então, e ao todo quatro pessoas da Data Runs Deep participam da conferência todos os anos.

Isso é imperdível. Measurecamp é ótimo também. Se Measurecamp é um show, então Superweek é um festival. Então, meu ano ideal seria uma Superweek, uma dúzia de Measurecamps e o Marketing Analytics Summit para uma boa medida :-)

MB : Que conhecimento faltam aos analistas e especialistas em marketing para tornar as empresas orientadas por dados?

DB : Sempre poderíamos fazer um trabalho melhor de entender a escala, eu acho. Sabemos muito sobre os números deste mês, o desempenho deste trimestre ou o aumento anual da receita de um negócio ano a ano.

O que não somos tão bons é entender como isso move a agulha na lucratividade geral de uma empresa, se ela pode criar mais empregos para mais pessoas, se o preço das ações está para cima ou para baixo, esse tipo de coisa.

Não estou muito preocupado com as lacunas de conhecimento, no entanto, e não devemos nos culpar por isso. É fácil esquecer que a análise é uma indústria muito jovem; fica dentro do digital, que também é relativamente jovem.

Estamos todos apenas descobrindo à medida que avançamos. Não precisamos ter todas as respostas ainda.

MB : Um analista precisa conhecer SQL, Python e R e construir painéis compilados?

DB : Não conheço nenhuma dessas coisas, então ou não sou analista ou acho que a resposta é não!

MB : Quais são as coisas mais importantes que os analistas precisam fazer em diferentes estágios de maturidade do negócio (startup, SMB, SME, empresa)?

DB : Essa é uma pergunta realmente interessante. Não acho que os problemas sejam necessariamente diferentes nos vários estágios. A escala é diferente, é claro, mas na maioria das vezes ficamos meio chocados que uma empresa pode levar oito meses para implementar um dataLayer, quando uma startup ou uma pequena empresa leva dois dias. É a mesma coisa, caras!

MB : Quais são os desafios analíticos que você tem na sua empresa agora? Quais ferramentas você precisa para superá-los?

DB : Existem desafios como ITP [Intelligent Tracking Prevention] e bloqueadores de anúncios, que estão começando a ser abordados por coisas como TraceDock, uma solução realmente impressionante que preenche as lacunas que ITP e bloqueadores de anúncios fazem acontecer em seus dados. Soluções como esta são maravilhosas, mas alguns passos laterais com ITP e a coisa toda quebra novamente.

Portanto, a qualidade e a precisão dos dados ainda são grandes problemas e permanecerão assim até que todos passemos para o rastreamento do lado do servidor ou façamos com que todos usem um chip de implante em seu crânio para que possamos rastreá-los adequadamente. Isso pode parecer bobo, mas lembre-se de que é apenas um pouco mais trabalhoso do que implementar o rastreamento do lado do servidor!

MB : Que dificuldades você vê quando se trata de implementar análises e como você avalia o desenvolvimento geral do mercado?

DB : Bem, além do ITP – que é chato porque todo mundo fala sobre isso – ainda acho que há muito trabalho a ser feito para obter a taxonomia e a estrutura do rastreamento de eventos e dimensões personalizadas do Google Analytics. As pessoas ainda estão entendendo tão malditamente errado.

Quantas vezes você vê coisas como Event Category = Click, Event Action = Click e Event Label = Null? E isso também será implementado por um parceiro do GA. É besteira absoluta, e é um problema que todos nós já deveríamos ter resolvido.

Snowplow (agora) e App + Web (ainda não, mas em breve) suportam sintaxes de eventos mais profundas, e as pessoas ficam empolgadas em ir além das três camadas arbitrárias de rastreamento de eventos do GA, mas caramba... acerte com três antes de passar para trinta!

MB : Como um analista pode ter um impacto maior no marketing? Como eles podem ser úteis para a equipe de marketing?

DB : Não reporte. Prescrever, prever e antecipar.

MB : Como você avalia a maturidade atual da análise de marketing?

DB : Bem, como estávamos dizendo alguns minutos atrás, essa ainda é uma indústria muito recente.

Achamos que estamos avançados, mas ainda estamos errando nos Eventos, e o ITP nos coloca em parafuso. Estamos baseando todo o nosso trabalho, essencialmente, em JavaScript colocando um arquivo de texto em um navegador.

Isso é incrivelmente frágil e incrivelmente pesado, com tanta confiança em números que estão sendo gerados de uma maneira realmente antiquada.

Então, acho que ainda somos uma indústria muito incipiente, em estágio inicial, com muito a aprender. Mas com uma comunidade tão aberta e orientada para o compartilhamento em seu coração, estamos nos equipando com a dinâmica certa para aprender o que for necessário. Esperançosamente.

MB : Qual você acha que é o futuro da análise de marketing? Que tendências você vê chegando e o que está em demanda?

DB : A maior coisa para os próximos anos provavelmente será o aprendizado de máquina e a inteligência artificial, o que é uma coisa chata de se dizer, porque é tudo o que se fala hoje em dia. Mas a tecnologia está ao alcance de todos nós agora. Depois de ter seus dados no BigQuery, você pode carregar os processos de aprendizado de máquina diretamente na sua tabela de dados.

Aquilo é enorme.

Atualmente, há pessoas que estão executando algoritmos de previsão em seus sites, usando dados do BigQuery para prever o que as pessoas provavelmente lerão ou comprarão com base no que outras pessoas fizeram. Isso é enorme também.

Parece que toda a história da análise da web levou ao ponto em que você tem uma enorme tabela de dados e usa a IA para fazer recomendações. Essa é a coisa realmente empolgante – fazer coisas como misturar dados de estoque da loja com comportamento on-line e prever quais lojas ficarão sem produtos em quais dias. Mental!

MB : Que problemas você vê no mercado hoje?

DB : Acho que o grande problema, o elefante gigantesco na sala, é que vemos notícias sobre adulteração de eleições, populismo e segmentação de anúncios, e estamos todos enojados, mas no final do dia, a análise da web faz parte da mesma coisa que dá origem a todas essas coisas horríveis.

Não estou dizendo que estamos todos envolvidos na eleição de Trump, mas todos ganhamos um pouco de dinheiro rastreando pessoas na internet, e as rastreamos para que possamos entender seu comportamento, e queremos entender seu comportamento para podemos mudar seu comportamento.

Como indivíduos, é claro, não queremos que nosso comportamento seja alterado. Quem faria? Então você pensa, ok, vou instalar o Ghostery ou usar o Brave ou o DuckDuckGo e não serei rastreado. Mas então você tem um mar de pessoas que ainda estão sendo rastreadas, porque são ignorantes sobre esse rastreamento, que é um lugar moralmente instável para se estar.

As pessoas vêm dizendo “dados são o novo petróleo” há anos. Mas talvez não seja petróleo. Talvez “dados sejam o novo amianto”. Pense sobre isso. Nós a extraímos, transportamos, instalamos, construímos com ela... e funciona, tudo bem... mas o que acontece quando percebemos sua toxicidade, sua natureza perigosa, seus efeitos danosos para a humanidade?

Assim como o amianto, com os dados haverá processos judiciais, multas pesadas e, se você quiser removê-lo, terá que ligar para alguém. E se todos nós fizermos parte do problema?

Não estou dizendo que todos devemos desistir, nem vou usar um chapéu de papel alumínio e fumar maconha em um porão para me esconder do mundo. Devemos, no entanto, pensar com muito cuidado sobre o trabalho que estamos fazendo e para quem estamos fazendo. A Data Runs Deep tem uma política ética sobre os tipos de pessoas com quem usaremos e não usaremos essa tecnologia incrivelmente poderosa, e às vezes me pergunto se toda a indústria precisa de um tipo de código de conduta sobre esse tipo de coisa.

Obrigado, Damion, por uma entrevista tão sincera!

Esperamos que você tenha gostado desta leitura e tenha tido um impulso tão inspirador quanto nós. A análise é uma indústria jovem, mas está sendo desenvolvida por uma comunidade de pessoas talentosas e gentis.

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