Lucruri pe care le-am învățat la Marketing Analytics Summit 2019 din Las Vegas [Ziua 2]

Aceasta este o continuare a recapitulării mele despre Marketing Analytics Summit. Pentru a afla despre discuțiile din prima zi și despre viitoarele reuniuni la nivel înalt privind analiza de marketing din întreaga lume, consultați articolul anterior.

• „Strategia datelor executabile” de John Lovett
• „Ce trebuie să știi despre tine – psihologie pentru succes” de Michele Kiss
• „Identificarea personalității de conducere” de Valerie Kroll
• „Analizarea analiștilor pentru a îmbunătăți eficiența proceselor” de Mariia Bocheva
  

Ziua a 2-a a început cu o prezentare principală din partea lui John Lovett , director senior al strategiei de date la Search Discovery. Discursul lui a fost despre strategia datelor executabile – un plan de utilizare a datelor cu un scop care include înțelegerea datelor tale, arhitectura datelor pentru a le face utile și activarea datelor pentru impactul asupra afacerii.

Organizațiile au nevoie de o strategie de date care să le ghideze, deoarece valorificarea datelor în mediul de afaceri actual poate fi complexă și confuză. Există trei probleme moderne de date: lipsa de cunoaștere a datelor, silozurile de date și lipsa de încredere în date.

Problema aici este că nivelurile C și șefii de departamente adesea nu înțeleg datele. Potrivit „Gartner Trend Insight Report: Fostering Data Literacy and Information by 2020”, 80% dintre organizații intenționează să inițieze dezvoltarea deliberată a competențelor în domeniul alfabetizării datelor, recunoscând deficiențele lor extreme.

Puteți împărți alfabetizarea datelor în trei compartimente:

• Cunoștințe de metrică – Când oamenii știu ce înseamnă datele, folosesc aceiași termeni și înțeleg valorile din spatele lor. Acesta este un nivel esențial care permite tuturor din echipă să vorbească aceeași limbă.
• Cunoașterea instrumentelor – Când oamenii sunt capabili să autoservizeze nevoile de date, după caz ​​și sunt conștienți de potențialul și trucurile și limitările instrumentelor. Acest punct se corelează într-adevăr cu discuția din iunie despre analiza autoservirii la Twitch.
• Alfabetizare conceptuală – Când oamenii abordează și aplică datele cu claritate și sofisticare și se pot explica folosind date.

Pentru a cunoaște datele, trebuie să vă înțelegeți datele. Răspunsul la următoarele întrebări ar trebui să ajute:

1. Ce tipuri de date avem și de ce tipuri avem nevoie pentru a răspunde întrebărilor noastre? Utilizați un inventar de date interactiv, dicționare de date și cataloage pentru a înțelege de unde provin datele și în ce constau.
2. Utilizatorii pot autoservi datele sau au nevoie de cineva care să le furnizeze?
3. Cine are acces la datele noastre și cum pot fi utilizate datele?
4. Utilizatorii au o înțelegere exactă a datelor noastre sau vorbim greacă?
5. Există un grad ridicat de confort în utilizarea datelor sau este o luptă de fiecare dată când trebuie creat un nou raport?
   

Nu este o surpriză faptul că majoritatea companiilor se luptă cu datele împrăștiate, deoarece sursele lor de date nu vorbesc între ele:

Pentru a sparge aceste silozuri de date, trebuie să definiți de unde provin datele și cum pot fi conectate. Apoi puteți prioritiza ceea ce ar trebui implementat mai întâi. Iată câteva întrebări care ar trebui să vă ajute în acest sens:

1. Ce conexiuni de date și API-uri există? Majoritatea surselor pe care doriți să le conectați pot fi integrate prin API-uri gata făcute sau instrumente terțe, așa că nu pierdeți timpul și alte resurse construind propriile integrări.
2. Ce transformări sunt necesare pentru analiză? De obicei, datele dvs. vin în formate diferite și la viteze diferite, așa că pentru a le trage într-un singur raport trebuie să le procesați în prealabil. Gândiți-vă la asta din timp și planificați în consecință.
3. Există procese integrate între seturile de date? Gândiți-vă la ce procese vor fi influențate de existența acestor date.
4. Când sunt reîmprospătate și partajate datele? Verificați cât de des trebuie să actualizați datele și cine are nevoie de acces la acestea. Acest lucru ar trebui să ajute la selectarea celor mai potrivite instrumente pentru partajarea rapoartelor cu echipa.

După ce ați răspuns la aceste întrebări, puteți decide ce abordare doriți să utilizați pentru arhitectura datelor dvs.: lacuri de date, țesătură de date sau un hub de date. Conform cercetărilor recente ale lui McKinsey, doar 8% din implementările lacurilor de date au trecut de la dovada conceptului la producție.

Potrivit KPMG, doar 35% dintre organizațiile intervievate au un nivel ridicat de încredere în utilizarea de către organizația lor a analizei datelor. Pentru a remedia această problemă, trebuie să creați încredere și să vă activați datele. Începeți prin a vă pune următoarele întrebări:

1. Unde datele pot declanșa acțiuni automate?
2. Cum folosim datele pentru direcționare și personalizare?
3. Cum construim încrederea în date?
   

Pentru a vă activa datele, trebuie să vă asigurați că

• Datele sunt de încredere și oamenii au încredere în cifrele pe care le văd. Acest lucru se poate face prin diferite abordări de testare și monitorizare.
• Datele sunt disponibile pentru colaborare. Mergeți și discutați cu părțile interesate din organizație pentru a înțelege despre ce date trebuie să acționeze.
• Aveți un consiliu de guvernare a datelor care este responsabil pentru supravegherea tuturor proceselor legate de date.

John a împărtășit câteva exemple din viața reală, inclusiv povestea unui radiodifuzor american non-profit și abordarea folosită de echipa Data Discovery pentru a construi o strategie de date executabile. Etapele prin care au trecut au fost definirea obiectivelor, alinierea lor cu obiectivele de afaceri și stabilirea măsurătorilor:

Odată ce toate aceste obiective de afaceri au fost notate, echipa Data Discovery le-a prioritizat pe baza impactului asupra afacerii și a nivelului de efort necesar și a definit foaia de parcurs de implementare a acestora, trecând de la sarcinile cele mai importante și valoroase la cele mai puțin importante:

Nu lăsați rata scăzută de succes a implementărilor lacurilor de date să vă sperie. Impactul potențial al unei implementări de succes este mult mai mare decât investiția necesară. Pentru a începe și a evita greșelile altor companii, folosiți aceste 10 secrete ale analizei de scalare. Vă puteți inspira oricând privind studiile de caz ale altor companii. Iată câteva exemple:

• Ile de Beaute a folosit analize end-to-end pentru a măsura efectul ROPO
• Analize complete, confortabile, în nouă pași simpli
• BUTIK. a îmbunătățit LTV-ul clienților prin combinarea datelor

Următoarea sesiune s-a numit „Birds of a Feather”, în care toată lumea putea să numească un subiect sau un punct de durere pe care dorea să-l discute și să se mute la o masă pentru a se întâlni cu colegi care aveau idei similare pentru o discuție aprofundată. Personal mi-a plăcut foarte mult această sesiune pentru că mi-a dat câteva idei despre o problemă pe care nu știam cum să o abordez.

Michele este un vorbitor carismatic care știe să atragă atenția oamenilor și mi-a plăcut foarte mult cum a arătat trucurile creierului nostru — memorie de lucru limitată, părtinire de confirmare, conformitate cu normele etc. — care au fost dovedite de studiile clasice. Este important ca analiștii să fie conștienți de aceste contradicții, deoarece analiza și optimizarea se referă la utilizarea metodelor cantitative pentru a înțelege oamenii și de ce fac ei ceea ce fac. Iată câteva dintre concluziile:

• Când prezentați informații, trebuie să lucrați în limitele sistemelor perceptive și de memorie.

Potrivit lui George A. Miller, un psiholog celebru, cantitatea de informații pe care o putem reține în memoria pe termen scurt este de șapte plus sau minus două elemente. Un articol este o bucată de informații, cum ar fi un cuvânt, un număr, un punct de date etc. De aceea, așteptarea utilizatorilor să creeze conexiuni între două puncte de date în urmă cu șase pagini sau treizeci de diapozitive este o rețetă pentru eșec.

• Chiar dacă datele dvs. par evidente, dacă veniți cu „știri de ultimă oră” care contravin a ceea ce afacerea a știut, a gândit sau a crezut de ceva timp, este posibil să aveți nevoie de mai multe date pentru a vă susține punctul de vedere contrar.

De asemenea, poate doriți să acordați mult timp pentru discuții, mai degrabă decât să trimiteți pur și simplu constatările dvs., deoarece acele discuții sunt esențiale pentru a obține acceptarea acestui nou punct de vedere. „Un om cu o convingere este un om greu de schimbat. Arătați-i fapte sau cifre și el vă pune la îndoială sursele. Apelați la logică și el nu reușește să vă înțeleagă punctul dvs.”, a spus Leon Festinger.

Aceasta se mai numește și teoria disonanței cognitive. Ne spune că oamenilor nu le place sentimentul de inconsecvență (de exemplu, între convingerile noastre și acțiunile noastre). Căutăm să reducem acest sentiment inconfortabil justificându-ne convingerile și evitând informațiile care ar putea intra în conflict.

• Când lucrați cu date, nu vă opriți la prima ipoteză. Poate fi influențată de părtinirea dumneavoastră cognitivă.

Creierul nostru este construit într-un mod în care încearcă să afirme credințele existente. Și asta te poate duce la o greșeală, deoarece ar putea exista multe motive pentru care datele arată ce fac. De fapt, găsesc că înțelegerea și recunoașterea acestei părtiniri sunt foarte utile atunci când intervievez oameni.

De obicei, primești prima impresie în 15 secunde, iar după aceea creierul tău caută ceva care să susțină prima impresie. Este super important să observi acest moment și să începi să cauți fapte care susțin o poziție contrară. Te va ajuta să scapi de părtinirea ta cognitivă.

• Dacă aveți constatări analitice care contestă status quo-ul, ar trebui să le discutați încet și unul la unu.

Evitați să puneți oamenii la fața locului să fie de acord sau să nu fie de acord într-un cadru de grup, deoarece este mai puțin probabil ca oamenii dintr-un grup să susțină noile descoperiri împotriva normei grupului. În mod similar, aceasta argumentează împotriva trecerii direct la o sesiune de brainstorming de grup. Odată intrați într-un grup, 76% dintre oameni vor fi de acord cu grupul (chiar dacă greșesc!), așa că este mai ușor să obțineți idei mai variate și să minimizați gândirea de grup, permițând brainstormingul individual, dezinhibat și colectarea mai întâi a tuturor ideilor.

Acest efect se numește conformitate cu norma și a fost dovedit de Ash în experimentele sale din 1951.

• Când aduceți constatări, faceți o recomandare despre cum să le utilizați și fiți cât mai specific posibil.

Definiți a cui este responsabilitatea de a acționa dacă ceva se schimbă și asigurați-vă că ați fost auzit, astfel încât să nu fiți prins de efectul spectatorului – cu cât sunt mai mulți spectatori prezenți, cu atât este mai puțin probabil ca un individ să intervină și să ajute. Un exemplu excelent în acest sens este într-o urgență medicală, când toată lumea sta doar în picioare și așteaptă ca altcineva să ia măsuri.

Există mult mai multe exemple și părtiniri pe care le puteți găsi în prezentarea lui Michele. Dacă sunteți interesat să aflați despre părtiniri, consultați acest articol despre psihologia practică pentru cercetătorii de date de Conor Dewey.

În timpul prânzului, am ascultat o discuție cu adevărat inspirațională despre identificarea personalității de conducere a Valerie Kroll , director de optimizare la Search Discovery și președinte al Consiliului de administrație al Asociației Digital Analytics.

În discursul ei, Valerie a împărtășit călătoria ei de 12 ani de la un stagiar cuant până la locul în care se află acum și modul ei de a deveni lider. Iată câteva lecții pe care le-a învățat:

• Nu trebuie să gestionezi oamenii pentru a fi un lider. Un lider îi motivează și îi inspiră pe alții să ia măsuri de bunăvoie; ei poartă cultura și contestă în mod constructiv status quo-ul. Pot adăuga, de asemenea, că pentru a fi un lider, trebuie să ai o empatie puternică și o dorință de a-ți asuma responsabilitatea.
• Găsiți oportunități de conducere și nu vă lăsați depășiți de sindromul impostorului:
  

Pentru a combate sindromul impostorului, folosește-ți abilitățile analitice - încearcă să te uiți la fapte și să evaluezi progresul și nivelul actual pe baza acestora, notează-ți punctele forte și realizările și găsește modalități de a-ți aplica abilitățile. De asemenea, puteți încerca The Anxiety and Phobia Workbook de Edmund J. Bourne.

• Dacă te confrunți cu părtiniri sau discriminări, vorbește despre asta, în mod ideal cu cel care a făcut rău. Dacă nu, găsiți un coleg, un mentor sau pe cineva din HR. Dacă compania dvs. nu are procese în vigoare pentru a gestiona o problemă importantă, aduceți-o în discuție. Nu-ți fie frică sau rușine de cine ești – vârsta, sexul, naționalitatea, etc. Poate că este ceva care te face să reușești și te ajută să aduci o altă perspectivă.
• Construiește-ți brandul personal pe rețelele de socializare și încurajează modelul în formă de T, evoluând nu numai în amploare, ci și în profunzime.
  
• Profitați-vă de rețea făcând conexiuni reale și aveți o prezentare de lift gata de plecare. Găsiți conexiuni la întâlniri, cereți oamenilor să vă prezinte alte persoane interesante și dezvoltați acele conexiuni oferind valoare. Fiți gata să împărtășiți ceea ce lucrați, care creează cea mai mare valoare și este cel mai inovator în mai puțin de un minut.
  
• Căutați mentorat. Poate fi reciproc, pentru că cel mai bun mod de a stăpâni o abilitate este să înveți pe cineva. Când căutați un mentor, luați în considerare abilitățile soft, precum și abilitățile dure, concentrându-vă pe obiectivele dvs. de carieră.
  

Apropo, DAA are un program de mentorat Women in Analytics, așa că, dacă sunteți interesat, verificați-l.

Atunci era deja timpul să -mi împărtășesc povestea despre Analizarea analiștilor pentru a îmbunătăți eficiența proceselor . Creșterea unei echipe necesită mult timp și efort și instrumente de management adecvate. Punctele de durere sunt comune: distribuirea ineficientă a sarcinilor, lipsa timpului pentru a preda și antrena noii angajați, nu este suficient timp pentru ca analiștii experimentați să facă cercetare și dezvoltare și să-și îmbunătățească abilitățile, fără a avea idee cât timp a petrecut un anumit angajat pe care sarcini și lista continuă. Am folosit lacurile de date pentru a îmbunătăți estimarea sarcinilor, pentru a ne asigura că lecțiile învățate dureros sunt împărtășite cu toată lumea și pentru a echilibra prioritățile proiectului.

Drept urmare noi

1. am realizat că volumul de muncă al unui analist este departe de ceea ce ne așteptam și că valorile medii pot ascunde zonele noastre de creștere
2. a demonstrat că majoritatea analiștilor noștri (~85%) au răspuns la e-mailuri la timp
3. am mapat sarcinile tipice cu care ne confruntăm, cât timp durează de obicei pentru a le îndeplini și modul în care timpul pentru fiecare sarcină poate varia
4. au găsit puncte slabe și puncte forte pentru fiecare analist pentru a-și personaliza planul de dezvoltare personală
   găsite zone pentru automatizare.

Puteți găsi diapozitivele mele pe Slideshare și un articol despre ConversionXL care prezintă experiența noastră.
Din păcate, mi-a fost dor de discuțiile lui Garry Angel, Tim Wilson, Matt Gershoff și Moe Kiss, dar i-am auzit pe toți vorbind la Superweek și știu că sunt geniali. Chiar dacă am ratat discuțiile lor, a fost grozav să-i revăd la #MASConf!

Ultima sesiune de la Marketing Analytics Summit a fost o înregistrare live a podcastului Analytics Power Hour. Fiecare episod al acestui podcast are un subiect închis și un forum deschis.

Publicul s-a bucurat să-i asculte pe Michael Helbling , Analytics Practice Lead la Search Discovery, pe Moe Kiss, Consultant Analytics și pe Tim Wilson , Senior Director of Analytics la Search Discovery, împărtășindu-și gândurile și experiențele. Puteți găsi interviul nostru exclusiv anterior cu Tim Wilson despre starea analizei moderne aici. De asemenea, puteți găsi episodul de la Marketing Analytics Summit aici. Vă încurajez să ascultați și alte episoade.

1. Nu lua un titlu la valoarea nominală; reduceți hype-ul și concentrați-vă pe impactul pe care îl oferiți.
2. Pentru a înțelege dacă analiza cu autoservire funcționează în compania dvs., întrebați-vă echipa dacă are suportul de date de care au nevoie pentru a-și face treaba eficient și dacă sunt capabile să obțină date într-un interval de timp care să corespundă nevoilor lor de afaceri.
3. Utilizați o matrice a rolurilor de date pentru a vă asigura că toată lumea înțelege la ce se poate aștepta de la fiecare poziție.
4. Fii proactiv când vine vorba de calitatea datelor tale, nu reactiv.
5. Doar 11% dintre specialiști în marketing se simt „foarte încrezători” în acuratețea modelului lor de atribuire. Dar asta nu înseamnă că nu ar trebui să încerci.
6. Pentru a vă evalua nivelul de maturitate a datelor, trebuie să vă evaluați datele în trei categorii diferite: perspectivă unificată (măsurarea performanței și atribuire), date unificate (date izolate, colocate sau unificate) și bază de date predefinită (precizie de urmărire, punct de contact). acoperire, standardizare taxonomie).
7. Afacerile care leagă valorile de marketing cu rezultatele dorite de afaceri au de două ori mai multe șanse să depășească în mod semnificativ aceste rezultate. Și companiile care leagă valorile de marketing cu obiectivele de venituri au șanse de trei ori mai mari să depășească în mod semnificativ aceste obiective.
8. Atât specialiștii în marketing, cât și analiștii își doresc un singur lucru: instrumentele și procesele potrivite pentru a ști ce să înceapă, să se oprească și să continue să facă pentru a-și atinge obiectivele de marketing.
9. Utilizați un plan de succes pentru a alinia activitățile de marketing cu obiectivele de afaceri ale companiei dvs. și pentru a demonstra conducerii de rang înalt valoarea investițiilor de marketing și analiză.
10. Concentrați-vă mai întâi pe procesele de generare a veniturilor, deoarece acestea aduc mai mult impact.
11. Pentru ca procesele dvs. să funcționeze, mapați-le, analizați-le și comunicați-le echipei.
12. Interacțiunea fizică este mai ușor de înțeles și pare mai persuasivă decât cea digitală – atenția fizică duce la reamintirea mărcii cu 70% mai mare. Deci, pentru a fi amintit de publicul dvs., trebuie să implicați mai multe simțuri, să reduceți distracția și să încurajați interacțiunea.
13. Controlați-vă marca cu SEO on-SERP, deoarece pagina cu rezultatele căutării este noua dvs. pagină de destinație. Trebuie să profitați de fragmente bogate și să revendicați panourile.
14. Dublați crearea cererii de marcă.
15. Utilizați algoritmii sociali prin alternarea postărilor nepromoționale și promoționale.
16. Folosiți povestirea pentru a crea conținut care este conectat la marca dvs., care câștigă un angajament ridicat și creează rezonanță emoțională.
17. Există trei probleme principale cu datele: lipsa de cunoaștere a datelor, silozurile de date și lipsa de încredere în date. Toate aceste probleme pot fi rezolvate printr-o strategie de date executabile – un plan de utilizare a datelor în mod intenționat, care include înțelegerea datelor dvs., arhitectura datelor pentru a le face utile și activarea datelor pentru impactul asupra afacerii.
18. Ficologia și analiza sunt conectate – fiți conștienți de comenzile rapide mentale și folosiți-le pentru a vă valorifica puterile de analiză și marketing.
19. Pentru a-ți găsi modelul de leadership, folosește-ți diferențele, dezvoltă-ți rețeaua și marca personală, caută un mentor și mentor, combate sindromul impostorului și inspiră-i pe alții.
20. Cu cat mai repede cu atat mai bine. Colectarea, fuzionarea și pregătirea datelor reprezintă aproximativ 75% din eforturile dvs. Asigurați-vă că aveți încredere în calitatea datelor pe care le colectați.
21. Începeți cu un tablou de bord MVP. Concentrați-vă pe nu mai mult de 10 KPI critici.
22. Definiți ce veți face dacă o valoare se schimbă dramatic vineri la 17:00. Ar trebui să aveți un plan pentru ce să faceți dacă o valoare crește sau scade în mod neașteptat. Dacă nu aveți idee de ce ar trebui să aveți un astfel de plan pentru o anumită valoare, luați în considerare dacă trebuie să îl urmăriți deloc.

PS A fost o experiență grozavă. O mulțumire separată se adresează lui Jim Sterne pentru că m-a invitat și lui Roxanne Glavina, Speaker Management la Rising Media, Inc. pentru buna organizare.