Interviu cu Danny Mawani Holmgaard

I-am cerut lui Yulia Tkachova, manager de produs la OWOX, să ia legătura cu Danny Mawani Holmgaard, analist principal la Impact Extend. Iată o scurtă listă a subiectelor pe care le-au atins:

Iulia Tkachova: Să ne cunoaștem! Povestește-ne despre tine și despre experiența ta.

Danny Mawani Holmgaard: Sunt analist principal la agenția de marketing digital Impact Extend. Lucrez nu numai cu Google Analytics, ci și cu ingineria datelor, stabilirea conductelor de date, integrarea datelor online și offline și construirea modelelor de date. Combin și analizez datele astfel încât să poată fi utilizate atât strategic, arătând dacă suntem pe calea cea bună sau ceva trebuie schimbat, cât și operațional, asigurându-mă că datele sunt în sistemele potrivite, astfel încât să poată fi luate în considerare.

YT: Cum ați început să vă ocupați de analiza de marketing?

DH: De fapt, am dat din întâmplare în această carieră. La început, studiam concept design digital și îmi doream să fiu web designer. Am adăugat Google Analytics la unul dintre proiectele mele din școală pentru a distra și dintr-o dată mi-am dat seama cât de mult poți influența întregul proces strategic, de la alegerile de design până la crearea unei experiențe mai bune pentru utilizatori, îmbunătățind în același timp rezultatele afacerii. Un lucru a dus la altul și am lucrat cu date în ultimii șase ani.

YT: Ce îți place cel mai mult și cel mai puțin la rolul tău?

DH: Sunt foarte entuziasmat de noile proiecte și de proiectarea unei soluții de la zero. Aceasta înseamnă trecerea de la stabilirea surselor de date necesare la scrierea codului pentru a se conecta la diferite baze de date și API-uri. Alte domenii care îmi place foarte mult sunt să văd că eforturile noastre au de fapt un impact (joc de cuvinte) pentru clienții noștri, oferindu-le informațiile de care au nevoie, dar de care nu am crezut că ar fi posibil să le dețină pentru a-și impulsiona afacerea cu decizii bazate pe date.

Cea mai puțin „distractivă” parte a muncii mele se întâmplă atunci când ceva se sparge și trebuie reparat. Poate fi destul de dificil să obțineți date după ce au avut loc evenimente care nu pot fi urmărite. Din păcate, nu este niciodată posibil să se prevadă tot ce poate merge prost atunci când se colectează date. Acest lucru poate fi orice, de la o implementare greșită la cineva care configurează o setare incorect în sistemul său. Cel mai bun lucru pe care îl puteți face este să configurați monitoare pentru datele dvs. și să faceți o curățare de primăvară din când în când pentru a vă asigura că mențineți o performanță bună și că învățați din greșeli.

YT: Ce înseamnă pentru tine să faci DH: Să facem datele acționabile este ceva pe care încercăm să-l realizăm pentru toți clienții noștri. Pentru mine, datele acționabile sunt informații pe care le puteți lua și utiliza în mod activ în cadrul organizației, fie că este vorba despre ceva complex, cum ar fi calcularea valorii de viață a clientului pentru clienții pe toate canalele și apoi utilizarea acestora în sistemele dvs. de automatizare a marketingului, licitarea pentru anunțuri în funcție de cost. marja și probabilitatea de vânzare a produselor sau ceva la fel de simplu precum crearea de segmente de public în Google Analytics care vă ajută să faceți redirecționare relevantă. Per total, a face datele acționabile înseamnă a vă asigura că informațiile pe care le colectați pot fi utilizate pentru a face modificări dinamic pe baza acțiunilor efectuate de utilizatori pentru a genera conversii sau pentru a oferi o experiență mai bună pentru utilizator.

YT: Ce abilități și software sugerați pentru a face datele operaționale?

DH: Depinde în principal de resursele și ambiția echipei tale. Cel mai important lucru este să afli ce încerci să atingi și să stabilești obiective. Nu trebuie să lucrați cu seturi mari de date sau să fiți capabil să faceți programare statistică avansată pentru a face datele tale operaționale. Începe simplu și construiește de acolo. Poate fi orice, de la a vă asigura că datele dvs. de analiză sunt măsurate corect la încărcarea rambursărilor sau a datelor de cost pentru a afla pentru ce produse pierdeți bani.

În general, utilizați datele pe care le aveți în prezent disponibile și începeți cu puțin. Dacă începeți proiecte prea mari înainte ca organizația să le poată gestiona, riscați să pierdeți resurse valoroase ale echipei pentru un proiect care ar putea eșua. În opinia mea, cea mai importantă abilitate soft este abilitatea de a fi curios și creativ în ceea ce privește datele care pot fi folosite pentru a conduce afacerea înainte. Toate acțiunile tehnice vin pe locul doi, deoarece nu sunt utile dacă nu pot fi aplicate strategic.

YT: Dar instrumentele care vă permit să acționați asupra datelor?

DH: Pentru a reduce cheltuielile pentru produse și pentru a le permite clienților noștri să-și aloce resursele pentru strategie și execuție, ne-am construit singuri procesele ETL [extract, transform, load] folosind Google Cloud Platform. Acest lucru ne face ușor să creștem la costuri reduse. Folosim în principal R, Python și SQL pentru procesele noastre de date, dar folosim și câțiva furnizori pentru a ne ajuta, cum ar fi pâlnia. io și OWOX, deoarece sunt capabili să gestioneze o mulțime de conectori de date de pe platforme publicitare la un cost redus direct din cutie.

Dezavantajul construirii unei configurații ca a noastră este că ne-a luat mult timp să construim modele eficiente care să poată gestiona seturi mari de date și modele statistice avansate, pe care credem că au o calitate suficient de bună pentru a le produce. Sunt un mare fan al instrumentelor ETL, cum ar fi Azure Databricks, Alteryx și produse similare, care pot reduce o mare parte din munca de inginerie a datelor cu funcții încorporate. Aceste instrumente, însă, pot fi foarte costisitoare și necesită totuși mult know-how pentru a produce rezultate. Dacă intenționați să utilizați un instrument scump, nu uitați să îl utilizați în mod corespunzător, astfel încât să vă poată genera venituri în loc să vă epuizeze bugetul.

YT: Acum câteva zile, amândoi ne-a plăcut postarea lui Mikko Pippo despre motivul pentru care marketerii risipesc banii. Există și alte puncte pe care le-ați recomanda să adăugați la lista de verificare a lui Mikkos? De ce își irosesc agenții de marketing bugetele și cum puteți evita acest lucru?

DH: Mikko este unul dintre cei mai deștepți pe care îi cunosc, iar dacă nu îl urmărești, îți recomand să o faci. Dacă aș putea oferi o adăugare la postarea lui, ar fi să încerc să îmbogățești datele pe care le deții deja, cum ar fi datele despre punctele de fidelitate ale clienților, rambursările sau segmentele de clienți. Este destul de ușor de făcut dacă aveți ID-ul clientului, utilizatorului sau tranzacției prezent în configurația dvs. de analiză.

Motivul pentru care oamenii nu au temeiurile potrivite pentru colectarea datelor sau nu folosesc datele pe care le au este așa cum spune Mikko: lipsa de educație. Dacă nu știi ce pot face datele pentru tine sau dacă nu știi cum ar trebui să arate numerele în organizație, este foarte greu să faci ceva.

Analytics poate fi înfricoșător și dificil de lucrat. De cele mai multe ori, nu este vorba despre faptul că oamenii care stau cu datele nu vor să le folosească. Este, în principal, o întrebare despre faptul că persoana respectivă nu are timp să-și extindă competențele. Prin urmare, depinde de organizație să construiască un mediu în care oamenii cu acces la date să învețe cum să folosească analiza sau să găsească o agenție externă care să sprijine oamenii care iau deciziile de afaceri.

YT: Care este sfatul dumneavoastră pentru marketerii care ar dori să devină cu adevărat profesioniști bazați pe date?

DH: Începe cu siguranță mic. A învăța elementele de bază ale statisticilor și a fi capabil să faci niște Excel de bază te pot duce departe. Odată ce vă simțiți confortabil să lucrați cu seturi de date de bază și să combinați datele, puteți crește în modul care vi se potrivește cel mai bine. Când învăț ceva nou, încerc întotdeauna să-l potrivesc cu un proiect curent și încerc să învăț ceva nou care îmi va îmbunătăți munca în timp ce o fac. Am început să fac programare statistică cu R pentru că făceam aceeași treabă în fiecare lună, ceea ce mi-a luat câteva zile. Învățând ceva nou, am redus acest lucru la o oră. Un lucru pe care aș dori să menționez aici este că nu ar trebui să vă fie frică să depășiți sfera de aplicare a proiectului. Chiar dacă orele pe care le petreceți învățând ceva reduc profitul total al unui proiect, puteți aplica tot ceea ce învățați în următoarele proiecte pe care le creați, făcându-le mai bune și mai stabile decât dacă nu ați fi petrecut timpul învățând cum să faceți acest lucru. .

Ultimul meu sfat aici este să alegeți o cale. Nu poți face orice dacă vrei să o faci bine. Cu siguranță nu sunt la fel de bun la statistici precum șeful nostru de business intelligence și el nu este la fel de bun la inginerie de date ca mine, așa că avem rolurile noastre definite, dar suntem în continuare capabili să ne sprijinim reciproc în elementele de bază ale muncii noastre. Colaborarea este esențială dacă doriți să reușiți și nu este niciodată un lucru rău să angajați oameni din exterior pentru a vă ajuta să vă extindeți departamentul.

YT: Cine este cea mai mare inspirație a ta în comunitatea #measure? Ați putea eticheta un profesionist a cărui părere merită împărtășită pe blogul nostru?

DH: Mark Edmonson este cu siguranță un tip care mă inspiră în fiecare zi. El oferă atât de mult comunității, este întotdeauna de ajutor și continuă să creeze soluții grozave care îi ajută pe analiștii din întreaga lume să-și îmbunătățească munca atunci când folosesc platforma Google Cloud.

YT: Care sunt cele cinci evenimente ale tale preferate pentru analiști?

DH: Iată-le:

• MeasureCamp
• Supersăptămâna
• Summit-ul privind analiza de marketing
• Web Analytics miercuri
• A analiza!

YT: Ați putea numi primele cinci bloguri sau alte surse pentru analiști?

DH: Cu plăcere:

• Blogul lui Mark Edmondson
• Blogul lui Simo Ahava
• Blogul CXL
• Mania analizei
• Jeffalytics

… Poate și propriul meu blog ;) Există atât de multe resurse bune pe care vreau să le menționez, cum ar fi grupul de Facebook #measureslack și Google Tag Manager. Cea mai bună parte a comunității de analiză este că oamenii sunt dornici să împărtășească soluții excelente.

YT: Ce tendințe observați în analiză și ce tendințe vor persista și vor evolua în viitor?

DH: Urmărirea pe server este cu siguranță ceva pe care oamenii vor începe să îl implementeze în cadrul organizațiilor, deoarece Intelligent Tracking Prevention (ITP) face dificilă colectarea datelor exacte altfel. În ceea ce privește ITP, sunt puțin ambivalent în acest sens. Pe de o parte, ITP servește unui scop important de a proteja confidențialitatea utilizatorilor. Personal, cred că utilizatorii ar trebui să aibă întotdeauna de ales în ceea ce privește informațiile pe care doresc să le partajeze cu companiile. Pe de altă parte, acest lucru împiedică, de asemenea, anumite funcționalități ale site-ului să funcționeze conform intenției, cum ar fi autentificarea automată și personalizarea.

În plus, cred că ITP poate avea consecințele de a face companiile să facă soluții care îi obligă pe oameni să ofere mai multe informații decât au făcut de fapt înainte. Exemple ar putea fi obligarea utilizatorilor să se conecteze înainte de a putea continua să navigheze pe un site web sau refuzul accesului utilizatorilor care nu își dau consimțământul pe site. În starea actuală a ITP, cred că nu este o potrivire optimă nici pentru utilizatori, nici pentru companii. Lumea se află încă într-o curbă abruptă de învățare în ceea ce privește respectarea legislației, în timp ce poate oferi o experiență bună. Aștept cu nerăbdare să văd cum se va desfășura.

Un alt lucru la care trebuie să începeți să căutați este platforma de analiză App+Web. Este încă în stadii foarte incipiente, dar va fi ceva pe care vă recomand cu căldură să îl implementați și pe care să îl construiți pe măsură ce evoluează. În acest fel, va fi posibil să utilizați capacitățile platformei odată ce aveți nevoie de ea. De asemenea, vine cu o mulțime de funcții interesante, cum ar fi exportul gratuit BigQuery.

YT: Cu ce ​​noi provocări te confrunți în munca ta de zi cu zi în comparație cu la începutul carierei tale de analist?

DH: Rolul meu s-a schimbat foarte mult, de la un rol de susținere la începutul carierei până la conducerea proiectelor de la un capăt la altul. Înainte, provocările mele erau să înțeleg cum funcționau lucrurile și să fac tot posibilul pentru a mă asigura că rapoartele arătau valorile potrivite și că urmărirea era configurată corect.

Astăzi, știu cum să fac aceste lucruri, iar dificultățile sunt foarte multe legate de strategia de comunicare, astfel încât clienții să înțeleagă beneficiile colectării de date și să oblige organizațiile lor să utilizeze aceste informații în mod activ. Pe scurt, am trecut de la executarea sarcinilor de implementare și raportare care mi-au fost atribuite la conducerea strategiei și „de ce” pentru modul în care ar trebui să curgă datele. Cred că este esențial să fi făcut multă muncă groaznică înainte de a putea înțelege și conduce strategia.

Înainte de a putea progresa ca analist și de a-ți dezvolta abilitățile, trebuie să stăpânești elementele de bază și să înțelegi cum este conectat totul.

YT: Google Analytics sau Adobe?

DH: Eu personal sunt mai interesat de Google Analytics, deoarece este mai disponibil pentru toată lumea și are un API grozav. Totuși, cred că Adobe are un produs puternic și stabil, cu câteva modalități foarte interesante de a analiza datele, fiind totodată un produs mai puternic în ceea ce privește conformitatea.

YT: Data Studio, Tableau sau Power BI?

DH: Îmi place să folosesc ShinyDashboard-urile lui R, deoarece puteți construi orice doriți cu orice tip de grafice doriți într-o manieră dinamică. De asemenea, nu necesită licențe scumpe (cu excepția cazului în care doriți să utilizați soluția lor găzduită).

Sincer să fiu, cred că există ceva grozav cu toate instrumentele menționate mai sus. Data Studio este gratuit și rapid, PowerBI poate fi ieftin și oferă o mulțime de vizualizări grozave din cutie, iar Tableau are unele funcționalități și caracteristici de partajare foarte interesante, care sunt grozave dacă există mulți oameni care explorează și analizează datele în cadrul organizației.

YT: AppsFlyer sau FireBase?

DH: Nu am o părere strictă aici. Cu toate acestea, dezvoltarea APP+Web face ca FireBase să fie interesant chiar acum.

Cheia succesului pentru un analist este răbdarea și pregătirea de a începe de la zero. Mulțumim lui Danny pentru acest sfat simplu care ne ajută să rămânem concentrați și persuasivi în analizele noastre.

Dacă ți-a plăcut acest interviu sau ai întrebări pentru Danny, lasă un comentariu mai jos! Nu uitați să vă abonați la blogul nostru pentru a obține și mai multe discuții și articole utile din lumea analizei.