Entrevista com Laura Patterson

Laura Patterson é especialista em provar e melhorar o valor do marketing. Ela é uma conselheira de confiança com experiência global em engajamento de clientes nas indústrias de tecnologia, serviços financeiros, ciências da vida e manufatura.

Laura é uma executiva orientada para resultados com experiência empreendedora e paixão por ajudar empresas a obter insights de dados, desenvolver métricas e projetar processos para impulsionar o crescimento, criar valor para o cliente e melhorar o desempenho dos negócios e do marketing.

Mariia Bocheva, Executiva de Desenvolvimento de Negócios da OWOX BI, teve uma grande oportunidade de obter insights de Laura como parte de nossa pesquisa sobre o estado da análise digital. Todos os pensamentos são divididos nas seguintes categorias:

Laura Patterson: Analytics é a capacidade de aplicar cálculos ou matemática aos dados. Essencialmente, a análise é a capacidade de analisar e realizar análises. Em nosso mundo, esse ingrediente dessa análise são os dados. Se você vai trabalhar em analytics, marketing ou qualquer outra parte da organização relacionada a analytics, você precisa desenvolver habilidades fortes em várias áreas e eu gostaria de falar sobre cinco dessas habilidades.

Então, a primeira habilidade deve ser em dados. Você deve saber como coletar dados, como determinar quais dados são importantes e relevantes e como garantir que os dados estejam limpos. Você precisará ter conhecimento de métodos para organizar e gerenciar seus dados.

Em segundo lugar, como profissional de análise, você precisa abraçar a matemática. Você precisará entender várias técnicas analíticas, como aplicá-las e extrair significado dos padrões que surgem.

Isso nos leva à terceira habilidade, modelagem. O Analytics é a base para a criação de modelos importantes, como modelos de segmentação, modelos de atribuição e mix, modelos de risco de campanha, rotatividade de clientes, deserção e modelos de fidelidade. Como analista, você deseja ser proficiente no uso de análises para criar e construir seus modelos.

Quarto, um bom analista é habilidoso em traduzir os dados em insights significativos, relevantes e acionáveis ​​que podem ajudar a organização a tomar melhores decisões. Embora possa ser fácil para um analista ver os padrões e insights nos dados, bons analistas ajudam as pessoas que confiam neles a ver isso também. É por isso que é importante que os analistas sejam bons contadores de histórias e venham com fotos.

Ser analista requer uma boa capacidade de visualização.

A visualização de dados permite que outras pessoas vejam o que você vê e entendam o que é importante. Os dados que você escolhe visualizar devem ajudar as pessoas a entender por que você está recomendando um determinado curso de ação ou por que um determinado evento está ocorrendo.

E o último que quero mencionar é que talvez o ponto mais importante seja a comunicação. A comunicação é uma habilidade hard e soft ao mesmo tempo. Você precisa ser capaz de escrever e articular quais são suas descobertas. Se você não puder comunicar quais são suas descobertas, terá dificuldades como analista.

LP: Três soft skills que imediatamente vêm à mente são resolução de problemas, pensamento crítico e colaboração. Qual é o sentido de fazer análise se não vai ajudar a organização a ter mais sucesso. No marketing, precisamos ajudar a organização a encontrar, manter e aumentar o valor dos clientes. Portanto, precisamos entender como usar a análise para ajudar a organização a abordar essas oportunidades e, potencialmente, quaisquer problemas que possam surgir para alcançá-las.

Ser analista é também colaborar com outras pessoas.

Reunir dados, construir modelos, elaborar um plano de ação não é um ato solitário. Muito provavelmente você precisará trabalhar com outras pessoas na organização, sejam elas pessoas de finanças, vendas, serviços, etc. Bons analistas devem ser capazes de reunir pessoas e colaborar com elas para construir os modelos e colaborar no plano de ação.

Por fim, uma das habilidades mais importantes é saber fazer boas perguntas. O objetivo de fazer pesquisa, o objetivo de fazer análise é responder a perguntas. Boas perguntas ajudam os analistas atomar decisões sobre o mercado, clientes, produtos, concorrentes, etc.

LP: Acho que se você é um analista, deve estar familiarizado e atualizado com ferramentas, processos e métodos analíticos. Você provavelmente não será proficiente ou competente em todos eles. Mas você precisa saber o que são e quando usá-los. Se você não tiver a experiência, entre em contato com especialistas internos ou externos. Acho útil ter uma rede de pessoas que são especialistas em vários campos, métodos e ferramentas.

LP: Todos nós cometemos erros. Adquira-os e conserte-os. Os erros podem resultar de dados incorretos ou incorretos, matemática incorreta ou falta de uma variável chave que afeta os resultados. Lembro-me de que, em meus primeiros anos, cometi um erro específico e meu mentor me perguntou: Isso prejudicou muito o relacionamento com um cliente? Sim ou não? Isso realmente vai derrubar nosso negócio? Sim ou não? O verdadeiro propósito era me deixar claro: se cometi um erro, o que aprendi com isso ? O que eu faria na mesma situação da próxima vez?

“É fácil lutar contra um erro; ninguém é perfeito. Esforçar-se pela perfeição e excelência é ótimo, mas você precisa lembrar que às vezes o bom é bom o suficiente.”

Não estamos voando para a lua, não estamos construindo um foguete, esse não é nosso trabalho típico. Estamos tentando ajudar a organização a tomar decisões de negócios baseadas em evidências baseadas em dados. Queremos ser precisos e fornecer orientação direcional clara.

Isso significa que precisamos falar na linguagem dos negócios. Este é talvez um erro que muitos analistas cometem e que todo analista deve trabalhar. Podemos nos apaixonar pelos dados, pela matemática e pelos padrões. Estes só são bons se pudermos comunicar o mérito, o valor deles, às pessoas do negócio. Trabalhamos em negócios, temos que ser empresários, por isso devemos falar a linguagem dos negócios. Não importa quem é seu cliente interno ou externo: CTO, CEO, equipe de vendas, equipe de marketing, equipe de desenvolvedores – você deve falar a língua deles para que eles o entendam. Essa é uma das coisas mais importantes que já aprendi.

LP: A maioria dos nossos desafios são em torno dos dados. Desafios como não há dados, ou sua qualidade é ruim, ou é difícil de acessar, ou está em tantos lugares e em tantos formatos que não é fácil ou rápido de usar. Além disso, há uma questão de processo. Não há processos bem definidos sobre como gerenciar dados, como fazer projetos de “espaço” de análise, como usamos análises e apresentamos os resultados.

Se percebermos que os dados são ruins ou não confiáveis, damos um passo para trás e nos perguntamos: O que podemos fazer para obter dados melhores? Às vezes, isso exige que realizemos pesquisas para adquirir dados primários. Isso pode atrasar as coisas. Mesmo assim, não há razão hoje para qualquer empresa sentir que o uso de dados está além de seu alcance. Na maioria das vezes, o verdadeiro desafio é saber quais dados usar.

LP : Acho que isso é uma continuação do ponto anterior. Uma boa análise requer bons dados e os dados certos. Isso volta aos processos e ferramentas de gerenciamento de dados de qualidade. Por exemplo, sua empresa possui um inventário ou biblioteca de dados. Essa ferramenta ajuda você a saber quais dados você possui, onde são mantidos, quantos anos têm, quem os possui e assim por diante. É preciso haver uma maneira de classificar os dados e informações sobre como os dados são usados. Esses são os fundamentos e, no entanto, muitas vezes as pessoas ficam mais intrigadas com as novas ferramentas e brinquedos brilhantes.

É como construir uma casa, podemos ficar entusiasmados com toda a aparência e ignorar alguns mecanismos básicos importantes, como o encanamento. Então você tem uma bela casa, mas seu encanamento não funciona, você pode se sentir infeliz. Como o encanamento faz parte da infraestrutura da sua casa, os dados fazem parte da sua infraestrutura, e você tem que prestar atenção aos pequenos detalhes e mantê-los em boas condições de funcionamento.

Não é que coisas como esta sejam intencionalmente esquecidas. Quem iria intencionalmente ignorar seu encanamento? Como o encanamento, embora achamos que será resolvido. Mas esse não é o caso. É apenas mais divertido pensar nas coisas legais - a nova ferramenta legal. As coisas técnicas são chatas. Analisar informações – por exemplo, riscos do cliente – é meio chato. Isso nos leva de volta ao motivo pelo qual os analistas devem saber como apresentar seus dados para torná-los valiosos para os negócios.

LP: Acho que é comum em qualquer time. Não acho necessário mencionar isso como um problema, porque a falta de comunicação pode aparecer em qualquer tipo de organização. Todos nós precisamos trabalhar duro para ter certeza de que estamos ouvindo e esclarecendo. Os analistas precisam ser bons em ouvir e fazer perguntas. Se os analistas conversarem com alguém de marketing, eles precisam lembrar que a maioria dos profissionais de marketing não tem tanta experiência com dados, análises ou modelos quanto eles.

• Que tipo de decisões você quer ser capaz de tomar?
• Com quem você quer compartilhar essas informações?
• O que você usa hoje? Quão bem funciona ou não?
• Por que você acha que precisa de um painel?

Perguntas como essas ajudam a reduzir a falta de comunicação e garantem que todos estejam alinhados. Um bom analista precisa ser capaz de fazer essas perguntas para garantir que o que sua equipe traz de volta seja um produto funcional.

LP: Há dois pontos. A primeira é a cultura. Eu vim de uma cultura onde eles diziam: Em Deus nós confiamos, todos os outros trazem dados . Durante minha carreira, trabalhei em diferentes empresas, mas em todas elas trabalhei para engenheiros ou pessoas de finanças - então números e dados eram importantes. Uma cultura orientada a dados começa no topo. As pessoas precisam ter um apetite e paixão insaciáveis ​​por decisões derivadas de dados.

Em segundo lugar, precisamos melhorar o gerenciamento de dados e a governança de dados. Hoje temos tantos dados em tantos formatos (estruturados e não estruturados) vindos de tantas fontes armazenadas em tantos lugares. É difícil saber o que é verdade. Quando comecei minha carreira, não havia tantas aplicações nem tínhamos tantas fontes de dados. Pense em todos os lugares dos quais devemos extrair dados hoje - Google Analytics, mídias sociais, plataformas de e-mail etc.

As empresas precisam de uma maneira de gerenciar o fluxo interminável de dados. Para poder saber “ de quais dados precisamos para responder à pergunta e como analisamos esses dados da melhor maneira para obter a resposta ”.

Isso volta ao que falamos anteriormente. Os analistas precisam ser capazes de analisar os dados, reconhecer padrões significativos e relevantes e entender e comunicar as implicações para o negócio. Os analistas precisam não apenas ver os dados, mas ver se eles são importantes. Acho que essa coisa de saber onde um determinado padrão requer atenção está faltando entre os analistas hoje em dia.

LP: Se estamos falando da evolução da empresa, cada empresa tem seu próprio ciclo de vida. Quer estejamos falando sobre uma startup, SMB, SME ou empresa, estamos falando sobre sua maturidade no ciclo de vida. Você começa no estágio inicial de crescimento, depois vai para o estágio principal de crescimento, etc. Seu produto, a complexidade, o número de parceiros, o número de clientes, o número de produtos similares no mercado – tudo pode mudar. É isso que queremos dizer com maturidade do negócio.

Você pode ser uma pequena empresa em um mercado local, mas pode oferecer uma variedade de produtos ou serviços. Não importa quão grande você seja, você deve pensar em fazer o melhor produto ou prestar o melhor serviço.

No início do estágio inicial, as principais perguntas que você fará serão: Como conseguimos tração no mercado? Quantos clientes vamos atrás? Construímos o produto necessário? À medida que você obtém clientes, surgem outras perguntas: como manter esses clientes? Como aumentamos os valores desses clientes? Perguntas diferentes requerem capacidades diferentes. Mas acho que um bom analista pode trabalhar em todo o ciclo de vida. É mais sobre as perguntas e dados do que sobre habilidades analíticas.

Não há razão para que um bom analista que trabalha em uma startup não possa trabalhar em uma empresa; não há razão para que ele ou ela não possa ser valioso em uma grande empresa. Sempre tenho o cuidado de dizer: Você é analista de SMB ou Você é analista de SME .

A maturidade de uma empresa só importa no sentido de quão grande pode ser o papel do analista. Uma startup pode precisar de apenas um analista, mas uma empresa corporativa realmente grande e robusta pode precisar de vários analistas, e esses analistas serão mais especializados. Mas em uma empresa menor, os analistas são mais generalistas do que especialistas. De alguma forma, suas habilidades devem ser ainda mais amplas porque são generalistas.

E quando você vai para uma empresa muito grande, pode se tornar um especialista específico. Você será muito especializado nos modelos que construirá. Você pode estar muito focado em coisas como lucratividade do cliente e valor da vida útil do cliente. Você se tornará realmente bom em olhar para essas coisas no nível corporativo. Mas é totalmente diferente das coisas que você pode estar vendo em uma startup.

LP : Eu sei que o ano passado foi o primeiro ano em que os gastos com ferramentas de análise de marketing foram maiores do que os gastos com pessoas que trabalham em análise de marketing. Sim, as empresas investem cada vez mais em ferramentas de análise.

Vamos lembrar que análise de marketing, análise em geral e ciência de dados não são novas. A ciência do marketing estava no currículo décadas atrás. Foi importante na época e continuará sendo um papel valioso e estável dentro da organização. Precisamos manter nossas habilidades atualizadas para permanecermos relevantes.

Estar atualizado significa estar familiarizado com novas técnicas e novas ferramentas e, em alguns casos, ser proficiente em usá-las. Você pode não precisar da ferramenta mais recente e mais cara. Se você já tem uma ferramenta no kit de ferramentas que pode fazer o trabalho e fazê-lo bem, então talvez você não precise gastar dinheiro em um novo brinquedo brilhante. A chave é ter as ferramentas certas que o ajudarão a realizar seu trabalho de maneira eficaz e eficiente e saber como usá-las corretamente.

LP : Acho que agora é um bom momento para mencionar coisas como aprendizado de máquina, cadeia de blocos, inteligência artificial. Essas coisas afetam o que acontece com os dados e a análise de dados. Você precisará entender as implicações para os negócios e como elas afetam seu trabalho. A IA facilita o desenvolvimento de padrões. O analista precisará ser aquele que determina quando algo é relevante, quando requer ação, o que significa para o negócio e depois escolhe o que precisa fazer. Esse tipo de analista, eu acho, vai sobreviver e prosperar.

LP: Eu sempre procuro ir a reuniões relacionadas à minha profissão. Eu recomendo assistir algo pelo menos uma vez por trimestre. Sim, você já se formou e trabalhou muito, mas acredito que uma vez por trimestre você deve levantar a cabeça, olhar em volta, parar por um momento e dedicar algum tempo a algo que possa melhorar suas habilidades profissionais .

Existem muitos tipos de atividades que podem ser úteis. Faça alguns cursos em sua cidade ou talvez online, assista a alguns tutoriais no YouTube ou ouça um podcast – há tantas oportunidades excelentes. Encontre uma conferência com um tópico sobre o qual você está curioso, vá lá, conheça novas pessoas e faça networking com elas, construa novas conexões profissionais, pergunte a elas como elas resolvem seus problemas. Descubra se há algum LinkedIn ou comunidades profissionais locais em que você possa participar.

O DAA oferece excelentes eventos para analistas. Torne-se um membro da associação. Participe de suas conferências, faça contatos com seus colegas, envolva-se com eles. A chave é encontrar maneiras de ficar no topo do seu jogo.

Agradecemos muito que Laura tenha encontrado tempo para responder a todas as nossas perguntas e compartilhar seus pensamentos sobre os problemas atuais e o futuro da análise de marketing. E também recomendamos a leitura da recapitulação do discurso de Laura no MACONF sobre gestão de processos.

Vamos manter contato! Assine nosso blog para ler as próximas entrevistas de nossa pesquisa sobre o estado da análise digital e adaptar a experiência dos principais analistas ao seu negócio.