Cercetare OWOX BI despre starea analizei digitale: interviu cu Simo Ahava

Am avut o șansă grozavă să-l intervievăm pe Simo Ahava după discursul său inspirant la Go Analytics! conferință ca parte a cercetării noastre privind starea analizei digitale în 2019.

Simo Ahava este un analist talentat și co-fondator al 8-bit-sheep, o companie de consultanță specializată în crearea de structuri de comunicare sănătoase. Așa că este destul de familiarizat cu cum să cultive analize eficiente.​Am discutat despre o serie de întrebări pe care orice specialist în marketing sau analist le va găsi interesante. Acestea sunt împărțite în următoarele categorii:

Toate întrebările au fost pregătite și puse de Mariia Bocheva, Executivul nostru pentru Dezvoltarea Afacerilor (căreia îi place să citeze cu voce tare blogul lui Simo în timpul întâlnirilor noastre zilnice). :)

Ce dificultăți vedeți când vine vorba de implementarea analizei și cum ați evalua dezvoltarea globală a pieței?

Bănuiesc că principala dificultate este înțelegerea posibilităților și limitărilor fiecărui instrument. Există un anumit grad de „cutie neagră” pentru fiecare instrument de pe piață. Nu vreau să spun că aceste instrumente ascund modul în care funcționează (deși unele o fac, în mod deliberat), ci mai degrabă că integrarea acestor instrumente în procesele organizației poate fi foarte imprevizibilă.

De asemenea, sunt îngrijorat de cât de multe servicii noi se străduiesc să facă lucrurile „mai rapide”. De parcă viteza ar fi în mod inerent o virtute pe care toate companiile trebuie să o urmeze. A fi rapid vine adesea cu prețul de a fi atent și există întotdeauna riscul de a face ceva cu adevărat rapid doar pentru a produce rezultate care pot fi foarte înșelătoare.

Cred că cunoștințele generale și înțelegerea stivelor tehnice s-au îmbunătățit, deoarece instrumente precum soluțiile de gestionare a etichetelor demistifică lumea dezvoltatorilor. Este grozav – este o tendință care sper că va continua și în viitor. În mod similar, serviciile cloud devin din ce în ce mai accesibile și mai accesibile, ceea ce a condus la un interes sporit pentru automatizare și ingineria datelor.

Cum poate un analist să aibă un impact mai mare asupra marketingului?

Cum pot fi ele utile echipei de marketing?

Un analist nu trebuie să aibă un impact asupra marketingului. Datele fac. Un „analist” este doar o descriere a unui rol, iar eu personal consider că este aproape dăunător ca cineva etichetat ca „analist” să fie o forță puternică în organizație. De îndată ce angajați un analist, ați găsit pe cineva căruia să îi delege toate acele „chestii de date”.

Deoarece un analist lucrează cu date, rolul lor ar trebui să transcende diferite echipe și ar trebui să funcționeze ca o punte între diferite părți ale organizației. În acest fel, ei sunt mai asemănători cu Scrum Masters și cu proprietarii de produse decât cu analizatorii de date individuale.

Ce provocări analitice aveți acum ?

Nu mă confrunt cu provocări analitice în sine, dar este o provocare constantă să înțeleg instrumentele cu care lucrez și modul în care aceste instrumente pot fi utilizate cel mai bine pentru a ajuta organizațiile să înțeleagă mai bine datele lor.

În același timp, sunt, de asemenea, provocat de modul în care pot face organizațiile mai conștiente de propriile neajunsuri. Cea mai mare provocare pentru analytics, sau pentru orice disciplină digitală, este cum să o integrăm în procesele organizației fără hiperbole sau exagerare. Multe companii se străduiesc să fie „în primul rând bazate pe date” sau „în primul rând digital”, ceea ce se transformă foarte repede într-o căutare a celui mai bun instrument de acolo, când, de fapt, aceste organizații ar trebui să se concentreze pe construirea de echipe multidisciplinare, abordări mai agile ale designului de servicii. , și o înțelegere sporită a întrebărilor și problemelor de afaceri care trebuie rezolvate înainte de a afla ce instrument face toate acestea.

Crezi că comunicarea greșită între analiști și echipele de marketing este obișnuită? Dacă da, aveți recomandări despre cum să o depășiți?

Este la fel de frecventă ca și comunicarea greșită între oricare doi oameni dintr-o organizație. Cum să rezolvi comunicarea greșită? Comunicând mai bine :)

Există multe de învățat din metodologiile agile, cum ar fi Scrum, care depind în întregime de structurile de comunicare robuste din organizație. Dacă descoperiți că există probleme de comunicare, este absolut necesar să aflați de ce există și să le rezolvați prin introducerea de noi setări și contexte pentru comunicare, cum ar fi întâlniri zilnice, îngrijirea în așteptare, sesiuni retrospective și demonstrații.

Ce cunoștințe le lipsesc analiștilor și specialiștilor în marketing pentru a face companiile bazate pe date?

Cred că în mare parte le lipsesc două lucruri:

1. Ei cred că o companie ar trebui să fie bazată pe date
2. Cumpărați și aveți încredere din partea oamenilor din jurul lor

Este dificil să faci eforturi pentru schimbare dacă folosești terminologie precum „condus pe date”. O companie este condusă de un amestec de date, intuiție, expertiză, resurse umane etc. Nu există niciun lucru care să conducă schimbarea.

Celălalt motiv pentru care este dificil să găsești un punct de sprijin într-o companie este că există o lipsă de încredere în ceea ce faci. Aceasta este o problemă de comunicare. Așa că vezi răspunsul meu la întrebarea anterioară :)

Aprecierea și încrederea pot fi dobândite făcându-vă eforturile transparente – adăugați tablouri de bord mari în jurul biroului, faceți din datele în centrul discuțiilor în demonstrații și în întâlnirile de sprint, faceți pe toți conștienți că fiecare lucru mic care se face produsului sau serviciului are un impact măsurabil.

Pentru a aprofunda gândurile lui Simo Ahava despre problemele de comunicare, descărcați prezentarea lui pentru a o citi în timp ce ascultați spectacolul său live pentru Go Analytics! Conferinţă.

Care credeți că este viitorul analizei de marketing?

Ce tendințe vedeți să vină și care sunt la mare căutare?

Cred că viitorul este tulbure. Restricțiile din browser și din spațiul aplicației (suprimarea de către Safari a cookie-urilor primare, blocarea reclamelor și a conținutului etc.), cererea crescută pentru design bazat pe confidențialitate și nefiabilitatea datelor de semnal pe termen lung fac toate acestea dificil de analizat. în viitor.

Sunt sigur că analiza de marketing va continua să treacă de la abordările cu un singur furnizor (de exemplu, Google Analytics) la o conductă de date mai holistică, ceea ce înseamnă că inginerii de date vor fi din ce în ce mai solicitați.

Ce oportunități vedeți astăzi pe piață?

Există vânzători, organizații, indivizi, țări, politicieni, legiuitori și, în general, ființe umane care fac prostii. Toate acestea contribuie la incertitudinea disciplinelor digitale, inclusiv marketingul. Putem fie să acceptăm asta la valoarea nominală și să continuăm să ne luptăm într-un spațiu din ce în ce mai limitat, fie putem să spargem silozurile și să începem să ne gândim la analiza de marketing nu ca o singură disciplină, ci ca pe un spectru mai larg de posibilități pe care o companie le poate realiza. cu date.

Marketingul este strâns legat de designul produselor și serviciilor. Dacă o organizație are o echipă de marketing dedicată care nu este implicată în mecanismele de zi cu zi a ceea ce produce compania de fapt, atunci aceasta este o problemă. În mod similar, dacă organizațiile încă mai cred că găsirea celui mai bun instrument este soluția pentru toate problemele lor, atunci aceasta este o problemă.

Personal, cred că cea mai mare problemă este una care nu a dispărut niciodată cu adevărat: incapacitatea de a comunica. Fiecare sughiț cu care se confruntă o organizație, de la cel mai mic bug până la cel mai mare dezastru de relații publice, poate fi întotdeauna urmărit până la o problemă de comunicare între două sau mai multe persoane. Remedierea acestor probleme de comunicare este cheia pentru remedierea organizațiilor, iar remedierea organizațiilor este cheia pentru o piață mai sănătoasă.

Ce abilități dure sunt cele mai importante pentru analiști astăzi? Un analist trebuie să cunoască SQL, Python și R și să construiască tablouri de bord în cele mai comune instrumente de vizualizare, cum ar fi Data Studio, Tableau, QlikView etc?

Cred că linia de bază pentru analiză depinde încă foarte mult de ce tip de analiză doriți să faceți. Problema stabilirii unei așteptări pentru competențe este că creează exclusivitate, mai degrabă decât invită oamenii să înceapă să lucreze cu disciplina. Există multe lucruri pe care le puteți face când intrați în spațiul de analiză și nu aveți experiență cu limbaje de programare sau instrumente externe de vizualizare. Odată ce progresezi, însă, cerințele devin mai specifice.​

• Pentru analiza web, înțelegerea stivei de browser este primordială.
• Pentru oricine lucrează cu seturi de date mari, SQL este o necesitate.
• Python vs. R este o discuție veșnic verde, dar nici nu cred că este necesar dacă vrei să lucrezi în analiză.

Dar dacă aș fi obligat să aleg, aș alege Python datorită extensibilității sale dincolo de sfera analizei datelor.

Ce abilități soft ar trebui să aibă un analist bun?

Empatie pentru mediul de afaceri în care lucrează, reflexe rapide de a se adapta la schimbările din jurul lor, o mentalitate de a construi punți de a lucra peste silozuri în loc să le întărească și o sete nesățioasă de a învăța lucruri noi.

Cea mai importantă abilitate este comunicarea. Datele sunt unul dintre acele lucruri care suferă cu adevărat dacă oamenii din organizația în care sunt produse acele date nu reușesc să comunice. Datele sunt modelul organizației și pot dezvălui defectele organizației mai sincer decât ar putea orice consultant.

Care este cea mai mare greșeală pe care o poate face un analist?

Puteți împărtăși unele dintre greșelile dvs. analitice?

Cea mai mare greșeală pe care o poate face oricine lucrează cu date, în opinia mea, este interpretarea greșită sau utilizarea greșită a valorilor pentru a susține o ipoteză eșuată. Văd acest lucru adesea în organizațiile cu maturitate scăzută care încep cu testarea A/B sau tocmai au implementat Google Analytics. Ei configurează conversiile pentru a sprijini ipotezele „evidente de la sine” și evită în mod deliberat să accepte rezultate ale testelor care sunt contrare a ceea ce ei cred intuitiv că este corect.

Aceeași filă de gândire poate fi văzută în utilizarea a ceva la fel de simplu precum rata de respingere pentru a descrie implicarea pe un site, de exemplu. Fără o personalizare extinsă și fără o strategie de implementare consecventă pentru a mapa toate acele activități de implicare în evenimente de tip bounce-killing, rata de respingere este o măsură superficială, superficială, care poate duce la concluzii incorecte de cele mai multe ori.

Greșelile mele ca consultant au adesea de-a face cu cele două lucruri pe care le-am descris mai sus. Îmi este ușor să fiu cuprins de „ușurința” analiticii în cazurile în care trebuie să pot produce rapid rezultate bune. Este ceva ce încerc să evit cât pot de bine, dar să fiu total imparțial față de date este adesea foarte dificil. Mi se pare mai ușor să fiu corect în cazurile în care nu sunt prea investit din punct de vedere emoțional în afacerile clientului — în acele cazuri este mai ușor să fiu brutal de sincer și să încerc să convingem organizația să-și schimbe modul de gândire.

Apreciem cu adevărat toate răspunsurile lui Simo și suntem gata să semnăm sub fiecare cuvânt al lui. De-a lungul ultimilor 20 de ani, curenții din oceanul de date au început să se miște mai repede, strivind chiar unele bărci. Este important să vă scufundați în datele dvs. echipate cu instrumentele adecvate, dar ceea ce este mai important este să aveți o echipă cu adevărat devotată la bord.

Suntem total de acord cu Simo. În fiecare zi, oferim serviciile noastre pentru a permite CMO, marketeri și analiști să atingă un nou nivel de analiză a datelor în companiile lor, simplificând colectarea, alinierea, raportarea și vizualizarea datelor.

Așa că haideți să ținem legătura! Abonează-te la blogul nostru pentru a citi următoarele interviuri din cercetările noastre privind starea analizei digitale și pentru a adapta experiența analiștilor de top la afacerea ta.

Despre ce l-ai întreba pe Simo? Spune-ne în comentariile de mai jos!