Интервью с Дэмионом Брауном

Наши исследования продолжаются! Благодаря Марии Бочевой мы встречаем талантливых аналитиков, маркетологов и специалистов по данным, которые являются настоящим примером для подражания. Вот наше следующее интервью с Дэмионом Брауном, основателем Data Runs Deep в Австралии.

Как всегда, вот основные темы для навигации:

Мария Бочева : Не могли бы Вы сказать несколько слов о себе и своем предыдущем опыте?

Дэмион Браун : Конечно! Я родился в Англии и приехал в Австралию, когда мне было 28, что, кстати, очень хороший возраст, чтобы делать что-то подобное, потому что у тебя достаточно взрослая голова, чтобы правильно оценить то, что ты делаешь, и у тебя достаточно молодая печень, чтобы вынести все вечеринки, которые ты собираешься устроить!

Так или иначе, после некоторого безделья, двух неудачных, но блестящих стартапов и нескольких случайных подработок, я нашел себя в чем-то вроде маркетинговой работы, задача которой заключалась в том, чтобы «выяснить, как использовать Интернет для маркетинга». Так что было немного PPC, немного ведения блога, немного A/B-тестирования и, конечно же, немного аналитики с использованием таких вещей, как Webalizer и AWStats.

Когда я впервые увидел и воспользовался Google Analytics, я был настолько заинтригован, что понял, что сижу за своим столом с полным мочевым пузырем, и мне действительно нужно прекратить делать то, что я делал, и найти ванную… программное обеспечение было невероятным, и поглощающий, и смехотворно забавный. Так что я решил, что хочу зарабатывать [этим] на жизнь.

Это превратилось во фриланс-путешествие, которое не раз приводило меня к катастрофической близости от офиса пособий по безработице, а затем каким-то образом закрепилось в Data Runs Deep, агентстве, в котором работает около 15 человек, и все они просто невероятные.

МБ : Какие профессиональные навыки сегодня наиболее важны для аналитиков?

ДБ : Это сложный вопрос, потому что, хотя мы часто говорим, что профессиональные навыки не важны — это всего лишь инструменты, верно, так как же инструменты могут иметь значение — они действительно имеют значение. Любой, кто пытался нанять кого-то с хорошим техническим знанием Google Analytics, скажет вам это! Таким образом, важные навыки, в которые кто-то должен инвестировать свое время, если они хотят получить работу в этой области, — это навыки, связанные с платформой, которую вы хотите использовать.

Изучите Google Analytics должным образом, внедрите GTM, ошибитесь, снова ошибетесь, затем исправьте, расширьте, настройте, сломайте, исправьте… прополощите и повторите!

МБ : Какими soft skills должен обладать хороший аналитик?

ДБ : Свободомыслие. Вот и все. Анализ — это не последовательность инструкций — это «последовательность без инструкций». И если такие вещи наполняют вас страхом, то вы не будете хорошо проводить время.

МБ : Какую самую большую ошибку может совершить аналитик? Можете ли вы поделиться своими аналитическими ошибками?

ДБ : Ошибки — вот что такое аналитика!

Я не думаю, что для этого есть какое-то слово, но все поступали так: вы исследуете проблему, пишете очень длинное электронное письмо с кучей скриншотов, а затем, завершая его парой рекомендаций о том, что неправильно и как это исправить, вы понимаете, что неправильно прочитали отчет или неверно истолковали вопрос или что-то в этом роде. Итак, смущаясь, вы удаляете весь текст и начинаете заново. «Эй, Пол, на самом деле это ожидаемое поведение…»

Мы все сделали это.

Действительно большая личная ошибка была совершена на раннем этапе, когда Google Analytics стала Universal Analytics; Я никогда не реализовывал это в электронной коммерции. У крупного модного бренда здесь, в Австралии, были разработчики, которые были в восторге от бета-версии [версии] Universal Analytics, и мы увлеклись ею, и вместе мы добились согласия бизнеса на внедрение их совершенно нового сайта с установленной Universal Analytics.

Проблема в том, что на тот момент документация по отслеживанию электронной торговли либо не обновлялась, либо ее не было, либо мы ее просто игнорировали, поэтому транзакции настраивались с использованием старого ga.js, а не Universal Analytics. Это означало, что мы просто не отслеживали транзакции.

Клиент позвонил мне в 22:00, я заверил их, что все в порядке и «это просто GA есть GA, все остальное отслеживается нормально, транзакции появятся завтра, не о чем беспокоиться». После двух часов ужасной паники мне и одному из разработчиков удалось обновить отправку транзакций, и мы заработали и начали жить в 5 утра следующего дня. Я думал, что клиент рассердится, но они были в восторге. Признать ошибку и исправить ее было как раз то, чего они хотели, и это заставило меня понять, что часто в жизни разница между запахом дерьма и запахом роз действительно очень тонкая грань.

МБ : Как вы думаете, распространено ли недопонимание между аналитиками и маркетинговыми командами? Есть ли у вас какие-либо рекомендации, как его преодолеть?

ДБ : Мир вращается из-за недопонимания. Несколько лет назад в Австралии произошло наводнение, когда река в сельской местности Виктории вышла из берегов, и репортер на месте происшествия позвонил в отдел новостей в их офисе и сказал, что «около тридцати свиноматок и свиней плавают в реке». ». В газете сообщалось, что «около 30 000 свиней плавают в реке», что ужасно и смешно. Это всегда вызывает у меня улыбку, когда я думаю об этом, хотя, конечно, я надеюсь, что свиньи благополучно добрались до суши.

Извините, что еще за вопрос? Правильно, недопонимание!

Это факт жизни в любой профессиональной среде, особенно сегодня, когда у вас есть распределенные команды, которые полагаются на свободное от нюансов общение по электронной почте, Slack и гребаной Jira. Помогает наличие шаблона брифинга — одностраничник на Google Диске, где запросы от отдела маркетинга могут быть стандартизированы с комментариями о том, что им нужно, зачем им это нужно, что они планируют с этим делать и когда им это нужно.

Но нет другого реального решения, кроме как потратить время на то, чтобы правильно сесть с людьми, распаковать то, что им нужно сделать, и провести содержательный разговор. У кого есть на это время? [Смеется]

МБ : Какие профессиональные ресурсы или мероприятия вы можете порекомендовать для аналитиков?

ДБ : Руки вниз, Superweek. Это потрясающе, и я не думаю, что будет большим преувеличением сказать, что моя маленькая компания не была бы тем, чем она является сегодня, без Superweek.

Быть брошенным в закрытую экосистему веб-аналитиков со всего мира, чтобы узнать, как люди что-то делают, просто великолепно. Я сам отправился туда в 2014 году и с тех пор возвращаюсь, и каждый год конференцию посещают четыре человека из Data Runs Deep.

Это нельзя пропустить. Меркемп тоже хорош. Если Measurecamp — это концерт, то Superweek — это фестиваль. Так что мой идеальный год - это одна супернеделя, дюжина Measurecamps и саммит по маркетинговой аналитике, добавленный для полной меры :-)

МБ : Каких знаний не хватает аналитикам и специалистам по маркетингу, чтобы сделать компании управляемыми данными?

ДБ : Думаю, мы всегда могли бы лучше понять масштаб. Мы много знаем о цифрах за этот месяц, об эффективности за этот квартал или о ежегодном увеличении доходов бизнеса по сравнению с прошлым годом.

В чем мы не так хороши, так это в понимании того, как это влияет на общую прибыльность компании, может ли она создать больше рабочих мест для большего количества людей, растет или падает цена акций и тому подобное.

Однако я не слишком беспокоюсь о пробелах в знаниях, и мы не должны корить себя по этому поводу. Легко забыть, что аналитика — очень молодая отрасль; он находится в цифровом сегменте, который также сравнительно молод.

Мы все просто выясняем это по ходу дела. Нам пока не нужно знать все ответы.

МБ : Должен ли аналитик знать SQL, Python и R и создавать скомпилированные информационные панели?

ДБ : Я ничего из этого не знаю, так что либо я не аналитик, либо, думаю, ответ - нет!

МБ : Что самое важное должны сделать аналитики на разных стадиях зрелости бизнеса (стартап, малый и средний бизнес, малый и средний бизнес, предприятие)?

ДБ : Это действительно интересный вопрос. Я не думаю, что проблемы обязательно различны на разных этапах. Масштабы, конечно, разные, но часто мы оказываемся в шоке от того, что предприятию может потребоваться восемь месяцев для внедрения dataLayer, тогда как стартапу или малому бизнесу требуется два дня. Это то же самое, черт возьми, ребята!

МБ : Какие аналитические задачи стоят перед вашей компанией прямо сейчас? Какие инструменты вам нужны для их преодоления?

ДБ : Существуют такие проблемы, как ITP [Intelligent Tracking Prevention] и блокировщики рекламы, которые начинают решаться с помощью таких вещей, как TraceDock, действительно впечатляющее решение, которое заполняет пробелы, которые ITP и блокировщики рекламы создают в ваших данных. Такие решения прекрасны, но пара шагов в сторону с ITP, и все снова ломается.

Таким образом, качество и точность данных по-прежнему являются большими проблемами, и они останутся таковыми до тех пор, пока мы все либо не перейдем к отслеживанию на стороне сервера, либо мы не заставим всех носить чип-имплантат в своем черепе, чтобы мы могли отслеживать их должным образом. Это может звучать глупо, но помните, что это лишь немногим больше работы, чем реализация отслеживания на стороне сервера!

МБ : Какие трудности вы видите при внедрении аналитики и как вы оцениваете общее развитие рынка?

ДБ : Ну, помимо ITP, который скучен, потому что все о нем говорят, я все еще думаю, что предстоит проделать большую работу, чтобы получить таксономию и структуру отслеживания событий Google Analytics и пользовательских параметров. Люди до сих пор так чертовски ошибаются.

Сколько раз вы видите такие вещи, как Категория события = Щелчок, Действие события = Щелчок и Метка события = Нуль? И это также будет реализовано партнером GA. Это полная ерунда, и это проблема, которую мы все должны решить к настоящему времени.

Snowplow (сейчас) и App + Web (еще нет, но скоро) поддерживают более глубокий синтаксис событий, и люди рады выйти за пределы трех произвольных уровней отслеживания событий GA, но, черт возьми... сделайте все правильно с тремя, прежде чем вы перейдете к тридцати!

МБ : Как аналитик может оказать большее влияние на маркетинг? Чем они могут быть полезны для отдела маркетинга?

ДБ : Не сообщайте. Предписывать, предсказывать и упреждать.

МБ : Как вы оцениваете текущую зрелость маркетинговой аналитики?

ДБ : Ну, как мы говорили несколько минут назад, это все еще очень ранняя индустрия.

Мы думаем, что продвинулись вперед, но мы по-прежнему ошибаемся в событиях, и ITP отправляет нас в штопор. Мы основываем всю нашу работу, по сути, на том, что JavaScript помещает текстовый файл в браузер.

Это невероятно ненадежно и невероятно тяжело, поскольку так много полагаются на числа, которые генерируются действительно старомодным способом.

Так что я думаю, что мы все еще очень зарождающаяся индустрия, находящаяся на ранней стадии, и нам нужно многому научиться. Но с таким открытым и ориентированным на совместное использование сообществом в его основе мы вооружаем себя правильной динамикой, чтобы учиться всему, что нам нужно. С надеждой.

МБ : Как вы думаете, какое будущее у маркетинговой аналитики? Какие тренды вы видите в будущем и что пользуется спросом?

ДБ : В ближайшие несколько лет, вероятно, самым важным будет машинное обучение и искусственный интеллект, о чем скучно говорить, потому что в наши дни это все, о чем все говорят. Но сейчас технология доступна каждому из нас. Когда у вас есть данные в BigQuery, вы можете загружать процессы машинного обучения прямо в свою таблицу данных.

Это огромно.

Сейчас есть люди, которые запускают алгоритмы прогнозирования на своих сайтах, используя данные BigQuery, чтобы предсказать, что люди, скорее всего, прочитают или купят, основываясь на том, что сделали другие люди. Это тоже огромно.

Такое ощущение, что вся история веб-аналитики шла к тому моменту, когда у вас есть огромная таблица данных, и вы используете ИИ, чтобы выдать рекомендации. Это действительно захватывающая вещь — делать такие вещи, как смешивание данных о запасах магазина с онлайн-поведением и прогнозировать, в каких магазинах какие продукты закончатся в какой день. Ментальный!

МБ : Какие проблемы вы видите сегодня на рынке?

ДБ : Я думаю, что одна большая проблема, один гигантский слон в комнате, заключается в том, что мы видим новости о фальсификации выборов, популизме и таргетинге рекламы, и нам всем противно, но, в конце концов, веб-аналитика является частью того же, что порождает все эти ужасные вещи.

Я не говорю, что мы все участвуем в избрании Трампа, но мы все зарабатываем немного денег, отслеживая людей в Интернете, и мы отслеживаем их, чтобы понять их поведение, и мы хотим понять их поведение, чтобы мы можем изменить их поведение.

Как личности, конечно, мы не хотим, чтобы наше поведение изменилось. Кто желает? Итак, вы думаете, хорошо, я установлю Ghostery или использую Brave или DuckDuckGo, и меня не будут отслеживать. Но тогда у вас есть море людей, которых все еще отслеживают, потому что они не знают об этом отслеживании, что является морально шатким местом.

Люди годами говорят, что «данные — это новая нефть». Но может дело не в масле. Возможно, «данные — это новый асбест». Подумай об этом. Мы добываем его, перевозим, устанавливаем, строим с его помощью… и он работает, все в порядке… но что происходит, когда мы осознаем его токсичность, его опасный характер, его разрушительное воздействие на человечество?

Как и в случае с асбестом, с данными будут судебные иски, большие штрафы, и если вы хотите, чтобы их удалили, вам нужно кому-то позвонить. Что, если мы все являемся частью проблемы?

Я не говорю, что мы все должны бросить курить, и я не собираюсь в шапочках из фольги курить травку в подвале, чтобы спрятаться от мира. Однако мы должны очень тщательно подумать о работе, которую мы делаем, и о том, для кого мы ее делаем. У Data Runs Deep есть этическая политика в отношении людей, с которыми мы будем или не будем использовать эту невероятно мощную технологию, и иногда я задаюсь вопросом, нужен ли всей отрасли своего рода кодекс поведения в отношении такого рода вещей.

Спасибо, Дэмион, за такое искреннее интервью!

Мы надеемся, что вам понравилось это чтение, и вы получили такой же заряд вдохновения, как и мы. Аналитика — молодая отрасль, но она развивается сообществом талантливых и добрых людей.

Подпишитесь на наш блог, чтобы читать следующие интервью в рамках нашего исследования состояния цифровой аналитики и адаптировать опыт ведущих аналитиков к своему бизнесу.