Entrevista com Jim Sterne

Jim Sterne é o fundador do Marketing Analytics Summit (anteriormente eMetrics Summit), diretor emérito da Digital Analytics Association, autor de 12 livros, um palestrante talentoso e uma ótima pessoa e especialista em geral.

Mariia Bocheva teve o prazer de conhecer Jim no Marketing Analytics Summit em Las Vegas em junho de 2019, alguns meses após esta entrevista acontecer. Mariia já publicou relatórios completos no primeiro e segundo dias desta conferência.

A entrevista de Mariia com Jim abordou os seguintes temas:

A comunicação é fundamental : conversar com as pessoas em reuniões, fazer apresentações em PowerPoint, compartilhar painéis. Isso poderia ser chamado de uma habilidade difícil, porque é tão necessário, mas na verdade é uma habilidade de pessoas, então é uma habilidade suave.

JS: Quando falamos de hard skills, primeiro falamos dos dados em si – coleta de dados, limpeza, construção de um pipeline . Essencialmente, o lado da engenharia de dados. Se você gosta de trabalhar em uma empresa grande o suficiente para ter engenheiros de dados, não precisa fazer essas coisas.

O que é uma habilidade necessária é saber de onde vêm os dados . Como é processado, pré-processado e integrado antes de você colocar as mãos nele? Você tem que entender a matéria-prima.

Outro que vejo são as estatísticas . Não é absolutamente necessário ser um estatístico, mas é muito importante entender a estatística em geral para que você possa aplicar os conceitos. Habilidades difíceis incluem conhecer suas ferramentas. Como Adam Greco diz: “Quanto mais você conhece suas ferramentas, mais opções você tem, mais habilidades você tem”.

Finalmente, se você quiser se aprofundar, estude R ou Python dependendo do que você está mais interessado – estatística ou aprendizado de máquina. Novamente, não é absolutamente necessário, mas muito útil.

JS: Realmente depende de muitos fatores. Se tenho uma equipe de cem analistas, talvez não precise de pessoas que saibam usar SQL, Python e R. Por outro lado, nunca é demais.

Eu tenho que ser um programador especialista? NÃO. Mas eu tenho que entender o que está acontecendo e o que acontece nos bastidores? SIM.

É útil saber como o TCP/IP funciona, é útil saber como funciona o HTTPS, é valioso saber como a codificação acontece. Se é absolutamente necessário depende da sua equipe .

Se você é a única pessoa que trabalha com SQL, você tem que se tornar melhor nisso porque você é o único. Mas se você tem uma equipe inteira de especialistas em SQL, não precisa ser; mas você deve entender do que eles estão falando para poder fazer boas perguntas.

Um encanador não precisa saber como é feito um cano de cobre, mas se ele souber e se deparar com algum problema estranho, ele pode dizer: Ah, isso é um problema de fabricação .Porque ele tem esse conhecimento extra. Então é necessário? Não, mas é sempre útil.

JS: Sim, é muito comum. As recomendações são sobre cross-training. Eu estava fazendo uma apresentação (talvez 15 anos atrás na Alemanha) explicando o que um analista faz e como o trabalho do analista é ajudar as pessoas na empresa a fazerem seus trabalhos.

É importante entender o que outras pessoas estão tentando realizar . Então alguém na platéia levantou a mão (é incomum para esse tipo de público) e perguntou: Eu tenho que entender todos os outros trabalhos em toda a empresa? E eu disse SIM! Isso é verdade, esse é o seu trabalho. É bom saber o que as pessoas estão tentando realizar para ajudá-las, mas também é bom que elas entendam o suficiente sobre dados.

Eu tenho um exemplo de treinamento cruzado em análise entre departamentos. Quando David Rhee estava trabalhando na Adidas, ele decidiu que sua equipe precisava aumentar suas habilidades. Então, ele os alternou por meio de diferentes responsabilidades. Ele pegaria uma pessoa de análise de e-mail e a encarregaria da exibição; colocar uma pessoa de exibição responsável pelas métricas de mídia social e, em seguida, encarregar-se das métricas da web. Durante o ano, ele fazia rodízio de pessoas. Então, se você esteve lá por 3 ou 4 anos, você aprendeu a fazer tudo.

E enquanto minha reação instantânea é, Oh meu Deus! Eu tenho que começar tudo de novo! Passei um ano aprendendo essas coisas e agora você só vai me jogar na água fria e eu tenho que aprender a nadar de novo, a resposta dele foi sim, você precisa. E, como resultado, toda a equipe ficou sabendo o que todo mundo estava fazendo. Então, quando você tem uma decisão a tomar, você a toma da perspectiva da organização, em vez de eu ser responsável pelo e-mail. Isso pode ajudar todo o departamento. E acho que essa metodologia pode funcionar de outra forma.

Quando alguém entrou e disse, me ofereceram um emprego melhor com outra pessoa no meio da empresa ,David os encorajaria e apoiaria porque ele diria, você sabe, daqui a dois, três ou cinco anos você voltará a trabalhar para mim e será mais inteligente porque aprendeu coisas novas .Se aplicarmos isso à diferença entre análise e marketing, uma pessoa de análise pode passar um dia por mês apenas seguindo um de seus clientes de análise, conversando com o pessoal de marketing por e-mail, conversando com o pessoal de métricas de mídia social, observando o que eles fazer e como é o dia deles. Isso seria valioso.

JS: Para analistas, é conhecimento de domínio e conhecer os objetivos de outras pessoas. E para os profissionais de marketing, é como aplicar os dados. A comunicação é apenas saber quais são os objetivos da outra pessoa e quais são suas lutas. E isso é verdade em qualquer relacionamento – não importa se é profissional ou pessoal.

Chama-se empatia e requer conhecimento da situação da outra pessoa.

JS : O maior erro é pensar que basta analisar os dados . Não é porque é apenas uma parte de todo o ecossistema de negócios. Compreender os objetivos e desafios, políticas e recursos limitados de todo o ecossistema é muito importante.

Acho que a resposta mais fácil sobre meus próprios erros é o erro mais comum que cometo, que é assumir que os dados são limpos e confiáveis. Quando você trabalha muito, é muito fácil esquecer que algo pode não ser verdade.

JS: A primeira coisa que você precisa fazer é ter dados suficientes. Se você é uma startup, você não tem dados. Isso é um problema. Se você é uma pequena empresa, tem muito poucos dados, o que também é um problema.

Se você é uma empresa de médio porte ou empresarial, você tem dados, mas não tem infraestrutura. Depois de ter dados, você precisa de ferramentas e habilidades para usar essas ferramentas. E suas ferramentas e habilidades devem ser sofisticadas o suficiente para agregar valor.

E se você for grande o suficiente e tiver fontes de dados, precisará automatizar coisas como criar painéis ou realmente automatizar decisões e operações de marketing. O maior desafio é fazer com que as mudanças a partir desses dados sejam aplicáveis ​​a situações reais.

Faça com que todos acreditem nos dados . Não tenho certeza se as possibilidades dos sistemas analíticos realmente dependem do tamanho da empresa, mas sim da maturidade da empresa e dos recursos disponíveis.

JS: O maior desafio é fazer com que todos trabalhem na mesma direção. É capacidade organizacional. Se sou analista, adoro dados e quero que todos amem dados. É um grande trabalho convencer a empresa de que é uma coisa boa. É um problema muito comum que uma empresa goste de dados ou diga que gosta, mas só os usa para confirmar suas próprias opiniões ou os usa mal.

O problema mais comum é usar os dados mal por mal-entendidos e um desejo humano de mostrar a si mesmos que são bem-sucedidos.

JS: Acho que temos mais tecnologias do que sabemos o que fazer. Em 2005, Avinash Kaushick nos ensinou que quando você gasta US$ 10 em análise, você gasta US$ 9 em pessoas e US$ 1 em tecnologia, e ainda estamos lá. Existem pessoas realmente inteligentes criando tecnologias realmente incríveis. E está um pouco além da nossa capacidade de usar tudo.

Imagine ter um sistema que coleta todas as informações, as limpa, agrupa tudo em algum repositório central e toma muitas decisões. Ao mostrar a mensagem certa para a pessoa certa na hora certa, você faz mais vendas, seus clientes ficam mais felizes e essa abordagem é sempre mais barata. Seria ótimo se pudesse funcionar. Mas fazer com que todas as peças funcionem juntas significa que você precisa usar muita tecnologia, e todas essas ferramentas diferentes que você precisa usar estão ficando cada vez mais complexas a cada dia.

Então, preciso de 15 ferramentas diferentes e preciso ser um especialista em todas elas para que funcionem bem. Você pode passar três horas trabalhando com uma ferramenta, e então alguém muda alguma coisa – há uma nova versão de uma ferramenta, alguém rotulou incorretamente um link ou algo dá errado. Então temos 15 minutos de perfeição e depois passamos o resto de nossas vidas tentando fazer tudo funcionar em conjunto .

JS: Bem, meu último trabalho é aprendizado de máquina. Então essa é a minha resposta ;-)

São apenas tipos diferentes de software, mas ainda é software e está fazendo as coisas acontecerem. Portanto, o especialista deve ver quando é apropriado usar essa ferramenta para resolver esse problema e quando é um exagero, pois é muito caro ou muito complicado.

O importante é saber quando usar a ferramenta certa . Às vezes, as planilhas do Excel são ótimas; às vezes, a regressão estatística simples é suficiente; e às vezes, tudo bem, vamos criar algum sistema de aprendizado de máquina para tentar resolver esse problema ou automatizar isso. Saber a diferença é o valor que o analista traz para a mesa.

JS: O evento mais importante é aquele que está mais perto de você e que você pode pagar. Porque não é um bom evento se você não pode chegar lá. O próximo mais importante é onde você pode encontrar pessoas que conhece, porque é assim que você constrói sua rede profissional.

Eu gosto de ir ao DAA Hub na Virgínia , o que é ótimo para um mergulho profundo com pessoas que fazem análises há muito tempo. Se você é muito sério sobre sua carreira, você deve comprar um ingresso. Posso dizer o mesmo sobre a Superweek . Esse é um lugar onde pessoas realmente inteligentes falam sobre coisas realmente complicadas de uma maneira fascinante.

Por outro lado, MeasureCamp é uma comunidade empolgante. A última vez que fiz o MeasureCamp foi em Bratislava, Eslováquia. Posso dizer que todos os MeasureCamps que visitei têm a mesma atitude. É realmente interessante: as pessoas estão tentando resolver problemas muito simples e todos estão tentando ajudar uns aos outros. Isso só me faz sentir tão bem.

E acho que devo mencionar meu próprio Marketing Analytics Summit ! Há vários chegando na Europa e o evento principal é em Las Vegas em junho.

Eu sempre indico as pessoas para se associarem à associação DAA , que já tem 15 anos e tem 5.000 membros. Também gostaria de indicar às pessoas o podcast Digital Analytics Power Hour . Eu recomendaria voltar e ouvir todos os episódios.

E então, é claro, Medir o Slack . Costumávamos nos conectar em listas de discussão por e-mail. Depois, existem diferentes blogs onde as pessoas se envolvem ativamente. Então houve muita atividade no Twitter com a hashtag #measure. Se você tiver um problema, uma pergunta ou uma piada ou apenas precisar tirar a cabeça dos números por um minuto e se comunicar com os humanos. Hoje, a conversa parece ser no Measure Slack e é demais.

A última coisa que gostaria de acrescentar é sobre a cultura #measure. As pessoas gostam de ajudar umas às outras. Nossa indústria tem tudo a ver com compartilhamento. Há muitos anos nos ajudamos. É por isso que todos esses eventos são tão valiosos; somos pessoas que gostam de ajudar, compartilhar e aprender.

Agradecemos a Jim por tais pensamentos encorajadores e novos. Esperamos que você tenha gostado desta entrevista e tenha tido um impulso tão inspirador quanto nós. Ame seu trabalho e sua comunidade analítica e nunca pare de se desenvolver!

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