บทสัมภาษณ์กับ Damion Brown

การวิจัยของเรายังคงดำเนินต่อไป! ต้องขอบคุณ Mariia Bocheva ที่ทำให้เราได้พบกับนักวิเคราะห์ที่มีความสามารถ นักมายากลทางการตลาด และนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลซึ่งเป็นตัวอย่างที่แท้จริงที่น่าติดตาม นี่คือบทสัมภาษณ์ครั้งต่อไปของเรากับ Damion Brown ผู้ก่อตั้ง Data Runs Deep ในออสเตรเลีย

และเช่นเคย ต่อไปนี้คือหัวข้อหลักสำหรับการนำทาง:

Mariia Bocheva : คุณช่วยพูดอะไรเกี่ยวกับตัวคุณและประสบการณ์ก่อนหน้านี้หน่อยได้ไหม?

Damion Brown : แน่นอน! ฉันเกิดในอังกฤษและมาที่ออสเตรเลียตอนอายุ 28 ปี ซึ่งเป็นช่วงอายุที่ดีจริงๆ ที่จะทำอะไรแบบนั้น อย่างไรก็ตาม เพราะคุณมีความคิดที่ดีพอที่จะชื่นชมสิ่งที่คุณทำอย่างเหมาะสม และ คุณมีตับที่อายุน้อยพอที่จะรับมือกับงานปาร์ตี้ที่คุณกำลังจะทำ!

อย่างไรก็ตาม หลังจากที่มีปัญหาอยู่บ้าง สตาร์ทอัพที่ล้มเหลวแต่ยอดเยี่ยมสองคน และงานแปลก ๆ บางอย่าง ฉันพบว่าตัวเองอยู่ในงานการตลาดประเภทหนึ่งที่เงินส่งกลับคือ "หาวิธีใช้อินเทอร์เน็ตเพื่อการตลาด" ดังนั้นจึงมี PPC บางส่วน การเขียนบล็อก การทดสอบ A/B และการวิเคราะห์โดยใช้สิ่งต่างๆ เช่น Webalizer และ AWStats

เมื่อฉันเห็นและใช้ Google Analytics เป็นครั้งแรก ฉันพบว่าตัวเองรู้สึกทึ่งมากจนได้รู้ว่าฉันกำลังนั่งกระเพาะปัสสาวะเต็มอยู่ที่โต๊ะทำงาน และจำเป็นต้องหยุดทำสิ่งที่ฉันทำอยู่และหาห้องน้ำ... ซอฟต์แวร์นั้นยอดเยี่ยมมาก และซึมซับและสนุกสนานอย่างน่าขัน ดังนั้นฉันจึงคิดว่าฉันต้องการทำ [มัน] เพื่อหาเลี้ยงชีพ

นั่นกลายเป็นเส้นทางของงานอิสระที่พาฉันเข้าใกล้สำนักงาน dole อย่างหายนะมากกว่าหนึ่งครั้ง และจากนั้นก็กลายเป็น Data Runs Deep ซึ่งเป็นเอเจนซี่ที่มีคนประมาณ 15 คนที่น่าทึ่งมาก

MB : ทักษะอะไรที่สำคัญที่สุดสำหรับนักวิเคราะห์ในปัจจุบัน?

DB : เป็นเรื่องที่ยากเพราะในขณะที่เรามักพูดว่า Hard Skill นั้นไม่สำคัญ – มันเป็นแค่เครื่องมือใช่แล้ว ดังนั้นเครื่องมือจะเป็นสิ่งที่สำคัญได้อย่างไร – มันสำคัญจริงๆ ใครก็ตามที่พยายามจ้างคนที่มีความรู้ด้านเทคนิคที่ดีเกี่ยวกับ Google Analytics จะต้องบอกคุณ! ดังนั้นทักษะที่หนักแน่นซึ่งมีความสำคัญ และคนที่ควรลงทุนเวลาหากต้องการหางานในภาคสนาม จึงเป็นทักษะที่เกี่ยวข้องกับแพลตฟอร์มที่คุณต้องการใช้

เรียนรู้ Google Analytics อย่างถูกต้อง ใช้ GTM ทำผิด ทำผิดอีกครั้ง จากนั้นแก้ไข ขยาย ปรับแต่ง ทำลาย แก้ไข... ล้างและทำซ้ำ!

MB : นักวิเคราะห์ที่ดีควรมี Soft Skill อะไรบ้าง?

DB : อิสระทางความคิด. นั่นคือทั้งหมดที่มันลงมา การวิเคราะห์ไม่ใช่ลำดับของคำสั่ง แต่เป็น "ลำดับที่ไม่มีคำสั่ง" และถ้าเรื่องแบบนั้นทำให้คุณหวาดกลัว คุณก็จะไม่มีช่วงเวลาที่ดี

MB : อะไรคือความผิดพลาดที่ใหญ่ที่สุดที่นักวิเคราะห์สามารถทำได้? คุณช่วยแชร์ข้อผิดพลาดในการวิเคราะห์ของคุณหน่อยได้ไหม

DB : ความผิดพลาดคือสิ่งที่เกี่ยวกับการวิเคราะห์!

ฉันไม่คิดว่าจะมีคำอธิบาย แต่ทุกคนทำสิ่งนี้: คุณตรวจสอบปัญหา คุณสร้างอีเมลที่ยาวมากพร้อมภาพหน้าจอจำนวนมาก และในขณะที่คุณกำลังปัดเศษด้วยคำแนะนำหนึ่งหรือสองข้อเกี่ยวกับสิ่งที่เป็น ผิดและวิธีแก้ไข คุณตระหนักว่าคุณอ่านรายงานผิดหรือตีความคำถามผิดหรือบางอย่างผิดไป เขินเลย คุณลบข้อความทั้งหมดแล้วเริ่มต้นใหม่อีกครั้ง “เฮ้ พอล นี่เป็นพฤติกรรมที่คาดไว้จริงๆ…”

เราทำเต็มที่แล้ว

ความผิดพลาดส่วนตัวครั้งใหญ่จริงๆ เกิดขึ้นตั้งแต่เนิ่นๆ เมื่อ Google Analytics กลายเป็น Universal Analytics; ฉันไม่เคยใช้มันบนอีคอมเมิร์ซ แบรนด์แฟชั่นขนาดใหญ่ในออสเตรเลียมีนักพัฒนาที่กระตือรือร้นเกี่ยวกับ Universal Analytics รุ่นเบต้า [เวอร์ชันของ] และเราค้นพบมัน และเราได้ธุรกิจร่วมกันเพื่อตกลงที่จะติดตั้งไซต์ใหม่เอี่ยมของพวกเขาด้วยการติดตั้ง Universal Analytics

ปัญหาคือ ณ เวลานั้น เอกสารสำหรับการติดตามอีคอมเมิร์ซไม่ได้อัปเดต หรือไม่อยู่ที่นั่น หรือเราเพิกเฉย ดังนั้นธุรกรรมจึงได้รับการตั้งค่าโดยใช้ ga.js แบบเก่า ไม่ใช่ Universal Analytics นั่นหมายความว่าเราไม่ได้ติดตามธุรกรรม

ลูกค้าโทรมาหาฉันตอน 22.00 น. ฉันรับรองกับพวกเขาว่าทุกอย่างโอเค และ "แค่ GA ที่เป็น GA เท่านั้น ทุกอย่างติดตามได้ดี ธุรกรรมจะปรากฏขึ้นในวันพรุ่งนี้ ไม่มีอะไรต้องกังวล" หลังจากสองชั่วโมงแห่งความตื่นตระหนกอย่างน่าสังเวช ฉันและหนึ่งในนักพัฒนาสามารถอัปเดตการพุชธุรกรรม และเราทำให้มันใช้งานได้และใช้งานได้ในเวลา 05.00 น. ของวันถัดไป ฉันคิดว่าลูกค้าจะโกรธ แต่พวกเขาดีใจ การเป็นเจ้าของความผิดพลาด และทำให้ถูกต้อง เป็นสิ่งที่พวกเขาต้องการ และมันทำให้ฉันรู้ว่าบ่อยครั้งในชีวิต ความแตกต่างระหว่างการดมกลิ่นขี้เถ้ากับการดมดอกกุหลาบนั้นเป็นเส้นที่ละเอียดมาก

MB : คุณคิดว่าการสื่อสารที่ผิดพลาดระหว่างนักวิเคราะห์และทีมการตลาดเป็นเรื่องปกติหรือไม่? คุณมีคำแนะนำเกี่ยวกับวิธีการเอาชนะมันหรือไม่?

DB : การสื่อสารที่ผิดพลาดทำให้โลกหมุนไป เมื่อสองสามปีก่อน เกิดน้ำท่วมในออสเตรเลีย ซึ่งแม่น้ำในชนบทของรัฐวิกตอเรียแตกฝั่ง และนักข่าวในที่เกิดเหตุได้โทรแจ้งรายงานไปที่โต๊ะข่าวที่สำนักงานของพวกเขา และกล่าวว่ามี “สุกรและสุกรประมาณสามสิบตัวที่ลอยอยู่ในแม่น้ำ ” มีรายงานในหนังสือพิมพ์ว่า "หมูประมาณ 30,000 ตัวที่ลอยอยู่ในแม่น้ำ" ซึ่งแตกต่างอย่างมากและน่าขัน นั่นทำให้ฉันยิ้มได้เสมอเมื่อคิดถึงเรื่องนี้ แม้ว่าโดยธรรมชาติแล้ว ฉันหวังว่าหมูจะทำให้มันแห้งแล้งได้

ขอโทษ - คำถามคืออะไรอีกครั้ง? ใช่การสื่อสารผิดพลาด!

มันคือชีวิตจริงในสภาพแวดล้อมที่เป็นมืออาชีพ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในปัจจุบันที่คุณได้แจกจ่ายทีมที่อาศัยการสื่อสารอีเมล, Slack และ f***ing Jira ที่ปราศจากความแตกต่างกันเล็กน้อย การมีเทมเพลตการสรุปข้อมูลช่วยได้ – เพจเจอร์เดียวใน Google ไดรฟ์ที่คำขอจากการตลาดสามารถกำหนดมาตรฐานพร้อมความคิดเห็นเกี่ยวกับสิ่งที่พวกเขาต้องการ เหตุผลที่พวกเขาต้องการ สิ่งที่พวกเขาวางแผนที่จะทำ และเมื่อพวกเขาต้องการโดย

แต่ไม่มีวิธีแก้ปัญหาที่แท้จริงนอกจากการใช้เวลานั่งกับผู้คนอย่างเหมาะสม แกะสิ่งที่พวกเขาต้องการทำ และสนทนาอย่างมีความหมาย ใครมีเวลาสำหรับสิ่งนั้น? [หัวเราะ]

MB : แหล่งข้อมูลหรือกิจกรรมระดับมืออาชีพใดที่คุณสามารถแนะนำนักวิเคราะห์ได้?

DB : ลงมือเลย ซุปเปอร์วีค มันวิเศษมาก และฉันไม่คิดว่าการพูดเกินจริงมากนักที่จะบอกว่าบริษัทเล็กๆ ของฉันจะไม่เป็นอย่างที่เป็นอยู่ทุกวันนี้หากไม่มี Superweek

การถูกโยนเข้าไปในระบบนิเวศแบบปิดของนักวิเคราะห์เว็บจากทั่วโลก เพื่อเรียนรู้เกี่ยวกับวิธีการทำสิ่งต่างๆ ของผู้คนนั้นยอดเยี่ยมมาก ฉันเดินทางไปที่นั่นด้วยตัวเองในปี 2014 และกลับมาตั้งแต่นั้นเป็นต้นมา และมีคนจาก Data Runs Deep ทั้งหมดสี่คนเข้าร่วมการประชุมในแต่ละปี

ที่ขาดไม่ได้ Measurecamp ก็เยี่ยมเช่นกัน ถ้า Measurecamp เป็นกิ๊ก แสดงว่า Superweek คือเทศกาล ดังนั้นปีในอุดมคติของฉันคือ Superweek หนึ่งสัปดาห์ Measurecamps หนึ่งโหลและ Marketing Analytics Summit ที่เข้าร่วมเพื่อการวัดที่ดี :-)

MB : นักวิเคราะห์และผู้เชี่ยวชาญด้านการตลาดขาดความรู้อะไรบ้างในการขับเคลื่อนข้อมูลของบริษัท

DB : ฉันคิดว่าเราทำงานได้ดีขึ้นในการทำความเข้าใจมาตราส่วน เรารู้สิ่งดีๆ เกี่ยวกับตัวเลขของเดือนนี้ ผลการดำเนินงานของไตรมาสนี้ หรือรายได้ที่เพิ่มขึ้นประจำปีสำหรับธุรกิจเมื่อเทียบปีต่อปี

สิ่งที่เราไม่ค่อยเก่งนักก็คือการทำความเข้าใจว่าปัจจัยดังกล่าวส่งผลต่อความสามารถในการทำกำไรโดยรวมของบริษัทอย่างไร ไม่ว่าจะสามารถสร้างงานให้กับผู้คนได้มากขึ้น ไม่ว่าราคาหุ้นจะขึ้นหรือลงก็ตาม

ฉันไม่ได้กังวลมากเกินไปเกี่ยวกับช่องว่างในความรู้ และเราไม่ควรเอาชนะตัวเองเกี่ยวกับเรื่องนี้ ง่ายที่จะลืมว่าการวิเคราะห์เป็นอุตสาหกรรมที่อายุน้อยมาก มันอยู่ในระบบดิจิตอลซึ่งค่อนข้างเล็กเช่นกัน

เราทุกคนแค่คิดออกเมื่อเราไปพร้อม ๆ กัน เรายังไม่ต้องการคำตอบทั้งหมด

MB : นักวิเคราะห์จำเป็นต้องรู้ SQL, Python และ R และสร้างแดชบอร์ดที่คอมไพล์หรือไม่?

DB : ฉันไม่รู้เรื่องนั้นเลย ดังนั้นฉันไม่ใช่นักวิเคราะห์ หรือฉันเดาว่าคำตอบคือไม่!

MB : อะไรคือสิ่งสำคัญที่สุดที่นักวิเคราะห์ต้องทำในขั้นตอนต่างๆ ของการเติบโตทางธุรกิจ (เริ่มต้น, SMB, SME, องค์กร)?

DB : นั่นเป็นคำถามที่น่าสนใจจริงๆ ฉันไม่คิดว่าปัญหาจะแตกต่างกันในแต่ละขั้นตอน มาตราส่วนนั้นแตกต่างกัน แต่บ่อยครั้งที่เรารู้สึกตกใจที่องค์กรอาจต้องใช้เวลาแปดเดือนในการติดตั้ง dataLayer เมื่อเริ่มต้นหรือธุรกิจขนาดเล็กสองวัน มันเป็นเรื่องเดียวกันพวก!

MB : ตอนนี้คุณมีความท้าทายด้านการวิเคราะห์อะไรในบริษัทของคุณบ้าง? คุณต้องการเครื่องมืออะไรในการเอาชนะพวกเขา?

DB : มีความท้าทายอย่าง ITP [Intelligent Tracking Prevention] และ ad blockers ซึ่งเริ่มได้รับการแก้ไขแล้วโดยสิ่งต่างๆ เช่น TraceDock ซึ่งเป็นโซลูชันที่น่าประทับใจจริงๆ ที่ช่วยเติมเต็มช่องว่างที่ ITP และตัวบล็อกโฆษณาเกิดขึ้นในข้อมูลของคุณ วิธีแก้ปัญหาเช่นนี้ยอดเยี่ยม แต่มีขั้นตอนด้านข้างสองสามขั้นกับ ITP และทุกอย่างก็พังอีกครั้ง

ดังนั้นคุณภาพและความถูกต้องของข้อมูลยังคงเป็นปัญหาใหญ่ และจะยังคงเป็นเช่นนั้นจนกว่าเราทุกคนจะย้ายไปที่การติดตามฝั่งเซิร์ฟเวอร์หรือเราให้ทุกคนสวมชิปรากเทียมในกะโหลกศีรษะเพื่อให้เราสามารถติดตามได้อย่างถูกต้อง นั่นอาจฟังดูงี่เง่า แต่จำไว้ว่ามันใช้งานได้ดีกว่าการใช้การติดตามฝั่งเซิร์ฟเวอร์เพียงเล็กน้อยเท่านั้น!

MB : คุณเห็นปัญหาอะไรบ้างในการดำเนินการวิเคราะห์ และคุณจะประเมินการพัฒนาโดยรวมของตลาดอย่างไร

DB : นอกจาก ITP ซึ่งน่าเบื่อเพราะทุกคนพูดถึงเรื่องนี้ ฉันยังคิดว่ายังมีงานอีกมากที่ต้องทำเพื่อให้ได้อนุกรมวิธานและโครงสร้างของการติดตามเหตุการณ์ของ Google Analytics และมิติข้อมูลที่กำหนดเอง ผู้คนยังคงเข้าใจผิดอย่างมหันต์

คุณเห็นสิ่งต่าง ๆ เช่น Event Category = Click, Event Action = Click และ Event Label = Null กี่ครั้ง และนี่จะเป็นสิ่งที่ดำเนินการโดยพันธมิตร GA เช่นกัน มันเป็นเรื่องไร้สาระที่สุด และมันเป็นปัญหาที่เราควรจะต้องแก้ไขให้ได้ในตอนนี้

Snowplow (ตอนนี้) และแอป + เว็บ (ยังไม่ใช่เร็วๆ นี้) รองรับรูปแบบเหตุการณ์ที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้น และผู้คนต่างตื่นเต้นที่จะก้าวข้ามเลเยอร์การติดตามกิจกรรมตามอำเภอใจสามชั้นของ GA แต่เดี๋ยวก่อน... ทำให้ถูกต้องด้วย 3 แบบก่อนที่คุณจะย้ายไปที่ 30!

MB : นักวิเคราะห์มีผลกระทบต่อการตลาดได้อย่างไร? จะเป็นประโยชน์ต่อทีมการตลาดได้อย่างไร?

DB : ไม่ต้องรายงาน กำหนด ทำนาย และจองไว้ล่วงหน้า

MB : คุณประเมินวุฒิภาวะปัจจุบันของการวิเคราะห์การตลาดอย่างไร?

DB : อย่างที่เราพูดไปเมื่อไม่กี่นาทีก่อน นี่ยังเป็นอุตสาหกรรมแรกๆ

เราคิดว่าเราก้าวหน้าแล้ว แต่เรายังคงได้รับเหตุการณ์ที่ไม่ถูกต้อง และ ITP ก็ส่งเราไปสู่จุดจบ เรากำลังทำงานทั้งหมดของเราโดยพื้นฐานแล้ว JavaScript วางไฟล์ข้อความบนเบราว์เซอร์

มันบอบบางอย่างเหลือเชื่อและหนักหนาอย่างเหลือเชื่อ ด้วยการพึ่งพาตัวเลขที่สร้างขึ้นในแบบที่ล้าสมัยจริงๆ

ดังนั้น ฉันคิดว่าเรายังคงเป็นอุตสาหกรรมที่เพิ่งเริ่มต้นและเพิ่งเริ่มต้น ซึ่งยังต้องเรียนรู้อีกมาก แต่ด้วยหัวใจของชุมชนที่เปิดกว้างและเน้นการแบ่งปัน เราจึงเตรียมพลวัตที่เหมาะสมในการเรียนรู้สิ่งที่เราต้องการ หวังว่า.

MB : คุณคิดว่าอนาคตของการวิเคราะห์การตลาดเป็นอย่างไร? คุณเห็นว่าแนวโน้มใดกำลังมาและอะไรเป็นที่ต้องการ

DB : สิ่งที่ยิ่งใหญ่ที่สุดในอีกไม่กี่ปีข้างหน้าน่าจะเป็นแมชชีนเลิร์นนิงและปัญญาประดิษฐ์ซึ่งเป็นสิ่งที่น่าเบื่อที่จะพูดเพราะนั่นคือทั้งหมดที่ทุกคนพูดถึงในทุกวันนี้ แต่เทคโนโลยีนี้อยู่ใกล้แค่เอื้อมสำหรับเราทุกคนในตอนนี้ เมื่อคุณมีข้อมูลใน BigQuery แล้ว คุณจะโหลดกระบวนการแมชชีนเลิร์นนิงได้จากตารางข้อมูลโดยตรง

ที่มาก

ขณะนี้มีคนกำลังเรียกใช้อัลกอริทึมการคาดคะเนบนไซต์ของตน โดยใช้ข้อมูล BigQuery เพื่อคาดการณ์ว่าผู้คนมีแนวโน้มที่จะอ่านหรือซื้ออะไรโดยพิจารณาจากสิ่งที่คนอื่นทำ ที่ใหญ่เกินไป

รู้สึกเหมือนกับว่าประวัติการวิเคราะห์เว็บทั้งหมดได้นำไปสู่จุดที่คุณมีตารางข้อมูลขนาดใหญ่และคุณโยน AI เข้าไปเพื่อเสนอคำแนะนำ นั่นคือสิ่งที่น่าตื่นเต้นจริงๆ – การทำสิ่งต่างๆ เช่น การผสมผสานข้อมูลสต็อกของร้านค้ากับพฤติกรรมออนไลน์ และคาดการณ์ว่าร้านค้าใดที่สินค้าจะหมดในวันนั้น จิต!

MB : วันนี้คุณเห็นปัญหาอะไรในตลาดบ้าง?

DB : ฉันเดาว่าปัญหาใหญ่อย่างหนึ่ง ช้างตัวใหญ่ตัวหนึ่งในห้องนั้น คือเราเห็นข่าวเกี่ยวกับการปลอมแปลงการเลือกตั้ง ประชานิยม และการกำหนดเป้าหมายโฆษณา และเราต่างก็รังเกียจ แต่ท้ายที่สุด การวิเคราะห์เว็บก็เป็นส่วนหนึ่ง ของสิ่งเดียวกันที่ก่อให้เกิดสิ่งเลวร้ายทั้งหมดนั้น

ฉันไม่ได้บอกว่าเราทุกคนมีส่วนร่วมในการเลือกทรัมป์ แต่เราทุกคนทำเงินได้เล็กน้อยจากการติดตามผู้คนบนอินเทอร์เน็ต และเราติดตามพวกเขา เพื่อให้เราเข้าใจพฤติกรรมของพวกเขา และเราต้องการเข้าใจพฤติกรรมของพวกเขา ดังนั้น เราสามารถเปลี่ยนพฤติกรรมของพวกเขาได้

แน่นอนว่าในฐานะปัจเจกบุคคล เราไม่ต้องการให้พฤติกรรมของเราเปลี่ยนแปลงไป ใครจะ? คุณคิดว่า โอเค ฉันจะติดตั้ง Ghostery หรือใช้ Brave หรือ DuckDuckGo แล้วฉันจะไม่ถูกติดตาม แต่แล้วคุณก็ยังมีผู้คนจำนวนมากที่ยังคงถูกติดตามอยู่ เพราะพวกเขาไม่รู้เกี่ยวกับการติดตามนั้น ซึ่งเป็นสถานที่ที่สั่นคลอนทางศีลธรรม

มีคนพูดว่า "data is the new oil" มาหลายปีแล้ว แต่อาจไม่ใช่น้ำมัน บางที “ข้อมูลคือแร่ใยหินชนิดใหม่” คิดเกี่ยวกับที่ เราขุดมัน ขนส่ง ติดตั้ง สร้างด้วยมัน... และใช้งานได้ ไม่เป็นไร... แต่จะเกิดอะไรขึ้นเมื่อเราตระหนักถึงความเป็นพิษของมัน ' ธรรมชาติที่อันตราย ' ผลกระทบที่สร้างความเสียหายต่อมนุษยชาติ?

เช่นเดียวกับแร่ใยหิน ด้วยข้อมูลจะต้องมีการฟ้องร้อง ค่าปรับจำนวนมาก และถ้าคุณต้องการให้ลบออก คุณต้องโทรหาใครสักคน จะเกิดอะไรขึ้นถ้าเราทุกคนเป็นส่วนหนึ่งของปัญหา

ฉันไม่ได้บอกว่าเราทุกคนควรเลิก และฉันจะไม่ไปทำหมวกเหล็กวิลาดและสูบกัญชาในห้องใต้ดินเพื่อซ่อนตัวจากโลก อย่างไรก็ตาม เราควรคิดให้รอบคอบเกี่ยวกับงานที่ทำอยู่และเราทำเพื่อใคร Data Runs Deep มีนโยบายด้านจริยธรรมเกี่ยวกับประเภทของผู้คนที่เราจะและจะไม่ใช้เทคโนโลยีที่ทรงพลังอย่างเหลือเชื่อนี้ด้วย และบางครั้งฉันก็สงสัยว่าทั้งอุตสาหกรรมต้องการจรรยาบรรณเกี่ยวกับเรื่องนี้หรือไม่

ขอบคุณ Damion สำหรับการสัมภาษณ์ที่จริงใจเช่นนี้!

เราหวังว่าคุณจะสนุกกับการอ่านนี้และได้รับแรงบันดาลใจดีๆ อย่างที่เราทำ การวิเคราะห์เป็นอุตสาหกรรมใหม่ แต่ถูกพัฒนาโดยชุมชนของคนที่มีความสามารถและใจดี

สมัครสมาชิกบล็อกของเราเพื่ออ่านบทสัมภาษณ์ครั้งถัดไปซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของการวิจัยของเราเกี่ยวกับสถานะของการวิเคราะห์ดิจิทัลและปรับประสบการณ์ของนักวิเคราะห์ชั้นนำให้เข้ากับธุรกิจของคุณ