บทสัมภาษณ์กับลอร่า แพตเตอร์สัน

ลอร่า แพตเตอร์สันเป็นผู้เชี่ยวชาญในการพิสูจน์และปรับปรุงคุณค่าของการตลาด เธอเป็นที่ปรึกษาที่เชื่อถือได้ซึ่งมีความเชี่ยวชาญระดับโลกในด้านการมีส่วนร่วมกับลูกค้าในด้านเทคโนโลยี บริการทางการเงิน วิทยาศาสตร์เพื่อชีวิต และอุตสาหกรรมการผลิต

ลอร่าเป็นผู้บริหารที่มุ่งเน้นผลลัพธ์ด้วยประสบการณ์การเป็นผู้ประกอบการและความปรารถนาที่จะช่วยเหลือบริษัทต่างๆ ให้ได้รับข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูล พัฒนาตัวชี้วัด และกระบวนการออกแบบเพื่อขับเคลื่อนการเติบโต สร้างมูลค่าให้กับลูกค้า และปรับปรุงประสิทธิภาพทางธุรกิจและการตลาด

Mariia Bocheva ผู้บริหารฝ่ายพัฒนาธุรกิจของ OWOX BI มีโอกาสที่ดีในการรับข้อมูลเชิงลึกจาก Laura ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของการวิจัยของเราเกี่ยวกับสถานะของการวิเคราะห์ทางดิจิทัล ความคิดทั้งหมดแบ่งออกเป็นหมวดหมู่ต่อไปนี้:

Laura Patterson: Analytics คือความสามารถในการใช้การคำนวณหรือคณิตศาสตร์กับข้อมูล โดยพื้นฐานแล้ว การวิเคราะห์คือความสามารถในการวิเคราะห์และดำเนินการวิเคราะห์ ในโลกของเรา ส่วนผสมของการวิเคราะห์นี้คือข้อมูล หากคุณกำลังจะทำงานในการวิเคราะห์ การตลาด หรือส่วนอื่นๆ ขององค์กรที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ คุณต้องพัฒนาทักษะที่แข็งแกร่งในหลาย ๆ ด้าน และฉันอยากจะพูดถึงทักษะห้าประการเหล่านี้

ดังนั้นทักษะแรกจะต้องอยู่ในข้อมูล คุณต้องรู้วิธีการเก็บเกี่ยวข้อมูล วิธีการกำหนดว่าข้อมูลใดมีความสำคัญและเกี่ยวข้อง และวิธีการตรวจสอบให้แน่ใจว่าข้อมูลนั้นสะอาด คุณจะต้องมีความรู้เกี่ยวกับวิธีการจัดระเบียบและจัดการข้อมูลของคุณ

ประการที่สอง ในฐานะผู้เชี่ยวชาญด้านการวิเคราะห์ คุณต้องยอมรับคณิตศาสตร์ คุณจะต้องเข้าใจเทคนิคการวิเคราะห์ต่างๆ วิธีการใช้ และวาดความหมายจากรูปแบบที่ปรากฏ

สิ่งนี้นำเราไปสู่ทักษะที่สามคือการสร้างแบบจำลอง การวิเคราะห์เป็นรากฐานสำหรับการสร้างแบบจำลองที่สำคัญ เช่น โมเดลการแบ่งส่วน การระบุแหล่งที่มาและรูปแบบผสม โมเดลความเสี่ยงของแคมเปญ การเลิกราของลูกค้า การละทิ้ง และโมเดลความภักดี ในฐานะนักวิเคราะห์ คุณต้องการมีความเชี่ยวชาญในการใช้การวิเคราะห์เพื่อสร้างและสร้างแบบจำลองของคุณ

ประการที่สี่ นักวิเคราะห์ที่ดีมีทักษะในการแปลข้อมูลให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมาย มีความเกี่ยวข้อง และนำไปปฏิบัติได้ ซึ่งจะช่วยให้องค์กรตัดสินใจได้ดีขึ้น แม้ว่านักวิเคราะห์อาจมองเห็นรูปแบบและข้อมูลเชิงลึกในข้อมูลได้ง่าย แต่นักวิเคราะห์ที่ดีก็ช่วยให้ผู้ที่พึ่งพาพวกเขาเห็นสิ่งนี้เช่นกัน ด้วยเหตุนี้จึงเป็นสิ่งสำคัญสำหรับนักวิเคราะห์ที่จะต้องเป็นนักเล่าเรื่องที่ดีและมาพร้อมกับรูปภาพ

การเป็นนักวิเคราะห์จำเป็นต้องมีความสามารถในการสร้างภาพข้อมูลที่ดี

การแสดงข้อมูลเป็นภาพช่วยให้ผู้อื่นเห็นสิ่งที่คุณเห็นและเข้าใจสิ่งที่สำคัญ ข้อมูลที่คุณเลือกให้แสดงเป็นภาพควรช่วยให้ผู้คนเข้าใจว่าทำไมคุณถึงแนะนำแนวทางปฏิบัติเฉพาะ หรือเหตุใดจึงเกิดเหตุการณ์เฉพาะขึ้น

และสุดท้ายที่ฉันอยากจะพูดถึงคือประเด็นที่สำคัญที่สุดคือการสื่อสาร การสื่อสารเป็นทักษะที่ทั้งแข็งและอ่อนในเวลาเดียวกัน คุณต้องสามารถเขียนและอธิบายสิ่งที่คุณค้นพบได้ หากคุณไม่สามารถสื่อสารสิ่งที่คุณค้นพบได้ คุณจะต้องลำบากในฐานะนักวิเคราะห์

LP: ทักษะที่อ่อนนุ่มสามอย่างที่คิดได้ทันทีคือ การแก้ปัญหา การคิดอย่างมีวิจารณญาณ และการทำงานร่วมกัน จะทำการวิเคราะห์ไปเพื่ออะไร ถ้าไม่ช่วยให้องค์กรประสบความสำเร็จมากขึ้น ในด้านการตลาด เราต้องช่วยให้องค์กรค้นหา รักษา และเพิ่มมูลค่าของลูกค้า ดังนั้น เราจำเป็นต้องเข้าใจวิธีใช้การวิเคราะห์เพื่อช่วยองค์กรในการจัดการโอกาสเหล่านี้และปัญหาที่อาจเกิดขึ้นในการบรรลุเป้าหมาย

การเป็นนักวิเคราะห์คือการร่วมมือกับผู้อื่น

การรวบรวมข้อมูล การสร้างแบบจำลอง การคิดแผนปฏิบัติการไม่ใช่การกระทำคนเดียว เป็นไปได้มากว่าคุณจะต้องทำงานร่วมกับผู้อื่นในองค์กร ไม่ว่าจะเป็นบุคลากรด้านการเงิน การขาย การบริการ ฯลฯ นักวิเคราะห์ที่ดีจะต้องสามารถรวบรวมผู้คนและร่วมมือกับพวกเขาเพื่อสร้างแบบจำลองและทำงานร่วมกันในแผนปฏิบัติการ

สุดท้ายนี้ ทักษะที่สำคัญที่สุดอย่างหนึ่งคือการสามารถถามคำถามที่ดีได้ ประเด็นของการทำวิจัย ประเด็นของการทำ Analytics คือการตอบคำถาม คำถามที่ดีช่วยนักวิเคราะห์ในการตัดสินใจเกี่ยวกับตลาด ลูกค้า ผลิตภัณฑ์ คู่แข่ง ฯลฯ

LP: ฉันคิดว่าถ้าคุณเป็นนักวิเคราะห์ คุณต้องคุ้นเคยและเป็นปัจจุบันด้วยเครื่องมือ กระบวนการ และวิธีการวิเคราะห์ คุณอาจจะไม่ชำนาญหรือมีความสามารถทั้งหมด แต่คุณจำเป็นต้องรู้ว่ามันคืออะไรและควรใช้เมื่อใด ถ้าคุณไม่มีความเชี่ยวชาญ ให้ติดต่อผู้เชี่ยวชาญภายในหรือภายนอก ฉันพบว่าการมีเครือข่ายคนที่เชี่ยวชาญในด้านต่างๆ วิธีการและเครื่องมือต่างๆ เป็นประโยชน์

LP: เราทุกคนทำผิดพลาด เป็นเจ้าของและแก้ไขได้ ข้อผิดพลาดอาจเกิดจากข้อมูลที่ไม่ถูกต้องหรือไม่ถูกต้อง คณิตศาสตร์ไม่ถูกต้อง หรือตัวแปรหลักที่ส่งผลต่อผลลัพธ์หายไป ฉันจำได้ในช่วงแรกๆ ว่าฉันทำผิดพลาดบางอย่าง และที่ปรึกษาของฉันถามฉัน ว่า ความสัมพันธ์กับลูกค้าส่งผลเสียจริงหรือไม่? ใช่หรือไม่? มันจะทำให้ธุรกิจของเราแย่ลงจริงหรือ? ใช่หรือไม่? จุดประสงค์ที่แท้จริงคือการทำให้ฉันเข้าใจอย่างชัดเจน: ถ้าฉันทำผิด ฉันได้เรียนรู้อะไรจากมัน ? ฉันจะทำอย่างไรในสถานการณ์เดียวกันในครั้งต่อไป

“มันง่ายที่จะต่อสู้กับความผิดพลาด ไม่มีใครสมบูรณ์แบบ. การมุ่งมั่นสู่ความสมบูรณ์แบบและความเป็นเลิศนั้นยอดเยี่ยม แต่คุณต้องจำไว้ว่าบางครั้งความดีก็เพียงพอแล้ว”

เราไม่ได้บินไปดวงจันทร์ เราไม่ได้สร้างเรือจรวด นี่ไม่ใช่งานทั่วไปของเรา เรากำลังพยายามช่วยองค์กรในการตัดสินใจทางธุรกิจตามหลักฐานที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล เราต้องการความถูกต้องและให้คำแนะนำทิศทางที่ชัดเจน

นั่นหมายความว่าเราต้องพูดภาษาธุรกิจ นี่อาจเป็นความผิดพลาดอย่างหนึ่งที่นักวิเคราะห์หลายคนทำ และนักวิเคราะห์ทุกคนต้องแก้ไข เราสามารถหลงใหลในข้อมูล คณิตศาสตร์ และรูปแบบได้ สิ่งเหล่านี้จะดีได้ก็ต่อเมื่อเราสามารถถ่ายทอดคุณธรรม คุณค่าของสิ่งเหล่านี้ ให้กับผู้คนในธุรกิจได้ เราทำงานในธุรกิจ เราต้องเป็นนักธุรกิจ ดังนั้นเราต้องพูดภาษาของธุรกิจ ไม่สำคัญว่าใครจะเป็นลูกค้าภายในหรือภายนอกของคุณ: CTO, CEO, ทีมขาย, ทีมการตลาด, ทีมนักพัฒนา - คุณต้องพูดภาษาของพวกเขาเพื่อให้พวกเขาเข้าใจคุณ นั่นเป็นหนึ่งในสิ่งที่สำคัญที่สุดที่ฉันเคยเรียนรู้

LP: ความท้าทายส่วนใหญ่ของเราอยู่ที่ข้อมูล ความท้าทายต่างๆ เช่น ไม่มีข้อมูลเลย หรือคุณภาพของข้อมูลไม่ดี หรือเข้าถึงยาก หรือในหลายที่และในรูปแบบต่างๆ มากมายจึงไม่สามารถใช้งานได้อย่างรวดเร็วหรือง่ายดาย นอกจากนี้ยังมีคำถามเกี่ยวกับกระบวนการ ไม่มีกระบวนการที่กำหนดไว้อย่างชัดเจนเกี่ยวกับวิธีการจัดการข้อมูล วิธีการทำโครงการวิเคราะห์ "พื้นที่" วิธีที่เราใช้การวิเคราะห์และนำเสนอผลลัพธ์

ถ้าเราเห็นว่าข้อมูลไม่ดีหรือเชื่อถือไม่ได้ เราถอยออกมาแล้วถามตัวเอง ว่า เราจะทำอย่างไรเพื่อให้ได้ข้อมูลที่ดีขึ้น? บางครั้งสิ่งนี้ต้องการให้เราดำเนินการวิจัยเพื่อรับข้อมูลหลัก ที่สามารถทำให้สิ่งต่างๆ ช้าลงได้ ถึงกระนั้นก็ตาม ทุกวันนี้ไม่มีเหตุผลใดที่บริษัทใดรู้สึกว่าการใช้ข้อมูลนั้นเกินเอื้อม บ่อยครั้งที่ความท้าทายที่แท้จริงคือการรู้ว่าจะใช้ข้อมูลใด

LP : ฉันคิดว่านี่เป็นความต่อเนื่องของจุดก่อนหน้า การวิเคราะห์ที่ดีจะนำข้อมูลที่ดีและข้อมูลที่ถูกต้อง วนกลับไปที่กระบวนการและเครื่องมือการจัดการข้อมูลที่มีคุณภาพ ตัวอย่างเช่น บริษัทของคุณมีคลังข้อมูลหรือคลังข้อมูลหรือไม่ เครื่องมือนี้ช่วยให้คุณรู้ว่าคุณมีข้อมูลใดบ้าง เก็บข้อมูลไว้ที่ไหน อายุเท่าไหร่ ใครเป็นเจ้าของ และอื่นๆ จำเป็นต้องมีวิธีการจัดประเภทข้อมูลและข้อมูลเกี่ยวกับวิธีการใช้ข้อมูล นี่เป็นพื้นฐาน แต่บ่อยครั้งที่ผู้คนสนใจเครื่องมือและของเล่นใหม่ ๆ ที่เป็นประกายมากขึ้น

มันเหมือนกับการสร้างบ้าน เราสามารถตื่นเต้นกับรูปลักษณ์ทั้งหมด และมองข้ามกลไกพื้นฐานที่สำคัญบางอย่าง เช่น ระบบประปา ดังนั้น คุณมีบ้านที่สวยงาม แต่ระบบประปาของคุณใช้งานไม่ได้ คุณอาจพบว่าตัวเองไม่มีความสุข เนื่องจากระบบประปาเป็นส่วนหนึ่งของโครงสร้างพื้นฐานของบ้าน ข้อมูลจึงเป็นส่วนหนึ่งของโครงสร้างพื้นฐานของคุณ และคุณต้องใส่ใจกับรายละเอียดเล็กน้อยและดูแลให้อยู่ในสภาพดี

ไม่ใช่ว่าสิ่งนี้ถูกมองข้ามโดยเจตนา ใครจะตั้งใจมองข้ามระบบประปาของพวกเขา? เช่นเดียวกับประปาแม้ว่าเราคิดว่าจะได้รับการดูแล แต่นั่นไม่ใช่กรณี แค่นึกถึงสิ่งเจ๋งๆ ให้สนุกยิ่งขึ้น - เครื่องมือใหม่สุดเจ๋ง เรื่องทางเทคนิคน่าเบื่อ การวิเคราะห์ข้อมูล เช่น ความเสี่ยงของลูกค้า เป็นเรื่องที่น่าเบื่อ นั่นนำเรากลับมาอีกครั้งว่าทำไมนักวิเคราะห์จึงควรทราบวิธีการนำเสนอข้อมูลของตนเพื่อให้มีคุณค่าต่อธุรกิจ

LP: ฉันคิดว่ามันเป็นเรื่องธรรมดาสำหรับทีมใด ๆ ฉันไม่คิดว่าจำเป็นต้องพูดถึงมันเป็นปัญหาเพราะการสื่อสารที่ผิดพลาดสามารถปรากฏในองค์กรประเภทใดก็ได้ เราทุกคนต้องทำงานหนักเพื่อให้แน่ใจว่าเรากำลังฟังและชี้แจง นักวิเคราะห์ต้องเก่งในการฟังและถามคำถาม หากนักวิเคราะห์พูดคุยกับใครบางคนในด้านการตลาด พวกเขาต้องจำไว้ว่านักการตลาดส่วนใหญ่ไม่เคยมีประสบการณ์กับข้อมูลหรือการวิเคราะห์หรือโมเดลเหมือนที่พวกเขาเป็น

• คุณต้องการตัดสินใจประเภทใด?
• คุณต้องการแบ่งปันข้อมูลนี้กับใคร
• วันนี้คุณใช้อะไร ได้ผลดีหรือไม่ดีอย่างไร?
• ทำไมคุณถึงคิดว่าคุณต้องการแดชบอร์ด

คำถามเช่นนี้ช่วยลดการสื่อสารที่ผิดพลาดและทำให้ทุกคนอยู่ในแนวเดียวกัน นักวิเคราะห์ที่ดีต้องสามารถถามคำถามเหล่านี้ได้เพื่อให้แน่ใจว่าสิ่งที่ทีมของเขานำกลับมานั้นเป็นผลิตภัณฑ์ที่ใช้งานได้จริง

LP: มีสองจุด อย่างแรกคือวัฒนธรรม ฉันมาจากวัฒนธรรมที่พวกเขากล่าวว่า เราไว้วางใจในพระเจ้า ทุกคนต่างก็นำข้อมูล มา ตลอดอาชีพการงาน ฉันได้ทำงานในบริษัทต่างๆ แต่ในบริษัททั้งหมดนั้น ฉันทำงานให้กับวิศวกรหรือเจ้าหน้าที่การเงิน ดังนั้นตัวเลขและข้อมูลจึงมีความสำคัญ วัฒนธรรมที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลเริ่มต้นที่ด้านบน ผู้คนต้องมีความอยากอาหารไม่รู้จักพอและหลงใหลในการตัดสินใจที่ได้จากข้อมูล

ประการที่สอง เราต้องปรับปรุงการจัดการข้อมูลและการกำกับดูแลข้อมูลให้ดียิ่งขึ้น วันนี้ เรามีข้อมูลมากมายในหลายรูปแบบ (มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง) ที่มาจากแหล่งต่างๆ มากมายที่จัดเก็บไว้ในที่ต่างๆ ยากที่จะรู้ว่าอะไรจริง เมื่อฉันเริ่มต้นอาชีพ มีผู้สมัครไม่มากนักหรือเรามีแหล่งข้อมูลมากมาย คิดถึงสถานที่ทั้งหมดที่เราต้องดึงข้อมูลตั้งแต่วันนี้ - Google Analytics, โซเชียลมีเดีย, แพลตฟอร์มอีเมล ฯลฯ

บริษัทต่างๆ ต้องการวิธีจัดการการไหลของข้อมูลที่ไม่สิ้นสุด เพื่อให้สามารถทราบได้ว่า “ ข้อมูลใดที่เราต้องตอบคำถาม และ วิธีที่เราวิเคราะห์ข้อมูลนั้นอย่างดีที่สุดเพื่อให้ได้คำตอบ ”

สิ่งนี้กลับมาที่สิ่งที่เราพูดถึงก่อนหน้านี้ นักวิเคราะห์จำเป็นต้องสามารถวิเคราะห์ข้อมูล รับรู้รูปแบบที่มีความหมายและเกี่ยวข้อง และเข้าใจและสื่อสารความหมายกับธุรกิจ นักวิเคราะห์ไม่เพียงแต่ต้องดูข้อมูลเท่านั้นแต่ต้องดูว่ามีความสำคัญหรือไม่ ฉันคิดว่าสิ่งนี้การรู้ว่ารูปแบบใดที่ต้องการความสนใจหายไปในหมู่นักวิเคราะห์ในปัจจุบัน

LP: ถ้าเรากำลังพูดถึงวิวัฒนาการของบริษัท ทุกบริษัทมีวงจรชีวิตของตัวเอง ไม่ว่าเราจะพูดถึงสตาร์ทอัพ, SMB, SME หรือองค์กร เรากำลังพูดถึงความสมบูรณ์ของวงจรชีวิต คุณเริ่มต้นที่ระยะเริ่มต้นของการเติบโต จากนั้นไปที่ระยะหลักของการเติบโต ฯลฯ ผลิตภัณฑ์ของคุณ ความซับซ้อน จำนวนพันธมิตร จำนวนลูกค้า จำนวนผลิตภัณฑ์ที่คล้ายคลึงกันในตลาด ทุกสิ่งสามารถเปลี่ยนแปลงได้ นั่นคือสิ่งที่เราหมายถึงความสมบูรณ์ของธุรกิจ

คุณสามารถเป็นธุรกิจขนาดเล็กในตลาดท้องถิ่น แต่คุณอาจนำเสนอผลิตภัณฑ์หรือบริการที่หลากหลาย ไม่สำคัญว่าคุณจะใหญ่แค่ไหน คุณต้องคิดเกี่ยวกับการทำผลิตภัณฑ์ที่ดีที่สุดหรือให้บริการที่ดีที่สุด

ในช่วงเริ่มต้นของระยะแรก คำถามหลักที่คุณจะถามคือ เราจะดึงตลาดได้อย่างไร เราไปหาลูกค้ากี่คน? เราสร้างผลิตภัณฑ์ที่จำเป็นหรือไม่? เมื่อคุณได้ลูกค้าแล้ว คำถามอื่นๆ ตามมาคือ จะรักษาลูกค้าเหล่านั้นไว้ได้อย่างไร เราจะเติบโตคุณค่าของลูกค้าเหล่านี้ได้อย่างไร คำถามที่แตกต่างกันต้องการความสามารถที่แตกต่างกัน แต่ฉันคิดว่านักวิเคราะห์ที่ดีสามารถทำงานได้ตลอดวงจรชีวิต เป็นเรื่องเกี่ยวกับคำถามและข้อมูลมากกว่าทักษะการวิเคราะห์

ไม่มีเหตุผลใดที่นักวิเคราะห์ที่ดีซึ่งทำงานในบริษัทสตาร์ทอัพไม่สามารถทำงานในองค์กรได้ ไม่มีเหตุผลใดที่เขาหรือเธอไม่สามารถมีค่าในบริษัทขนาดใหญ่ได้ ฉันมักจะระมัดระวังในการพูดว่า คุณเป็นนักวิเคราะห์ของ SMB หรือ คุณเป็นนักวิเคราะห์ของ SME

วุฒิภาวะของบริษัทมีความสำคัญในแง่ของบทบาทของนักวิเคราะห์เท่านั้น การเริ่มต้นอาจต้องการนักวิเคราะห์เพียงคนเดียว แต่บริษัทองค์กรขนาดใหญ่จริงๆ อาจต้องการนักวิเคราะห์หลายคน และนักวิเคราะห์เหล่านี้จะมีความเชี่ยวชาญมากกว่า แต่ในบริษัทขนาดเล็ก นักวิเคราะห์มักจะเชี่ยวชาญมากกว่าผู้เชี่ยวชาญ ในทางใดทางหนึ่ง ทักษะของพวกเขาต้องกว้างกว่านี้อีกเพราะเป็นพวกทั่วไป

และเมื่อคุณไปที่บริษัทขนาดใหญ่ คุณอาจจะกลายเป็นผู้เชี่ยวชาญเฉพาะทาง คุณจะเชี่ยวชาญมากในแบบจำลองที่คุณจะสร้าง คุณอาจจดจ่ออยู่กับสิ่งต่างๆ เช่น ความสามารถในการทำกำไรของลูกค้าและมูลค่าตลอดช่วงชีวิตของลูกค้า คุณจะเก่งมากในการดูสิ่งเหล่านี้ในระดับองค์กร แต่มันแตกต่างไปจากสิ่งที่คุณอาจมองหาในการเริ่มต้นโดยสิ้นเชิง

LP : ฉันรู้ว่าปีที่แล้วเป็นปีแรกที่ใช้จ่ายในเครื่องมือสำหรับการวิเคราะห์การตลาดมากกว่าการใช้จ่ายกับคนที่ทำงานในการวิเคราะห์การตลาด ใช่ บริษัทต่างๆ ลงทุนในเครื่องมือวิเคราะห์มากขึ้นเรื่อยๆ

โปรดจำไว้ว่าการวิเคราะห์การตลาด การวิเคราะห์โดยทั่วไป และวิทยาศาสตร์ข้อมูลไม่ใช่เรื่องใหม่ วิทยาศาสตร์การตลาดอยู่ในหลักสูตรเมื่อหลายสิบปีก่อน เป็นสิ่งสำคัญในตอนนั้นและจะยังคงมีบทบาทที่ทรงคุณค่าและมั่นคงในองค์กรต่อไป เราจำเป็นต้องรักษาทักษะของเราให้เป็นปัจจุบันเพื่อให้มีความเกี่ยวข้อง

การเป็นปัจจุบันหมายถึงการทำความคุ้นเคยกับเทคนิคใหม่ๆ และเครื่องมือใหม่ๆ และในบางกรณีก็มีความเชี่ยวชาญในการใช้งาน คุณอาจไม่ต้องการเครื่องมือที่แพงที่สุดล่าสุด หากคุณมีเครื่องมืออยู่แล้วในชุดเครื่องมือที่ทำงานได้ดีและทำงานได้ดี คุณอาจไม่ต้องเสียเงินซื้อของเล่นแวววาวชิ้นใหม่ กุญแจสำคัญคือการมีเครื่องมือที่เหมาะสมที่จะช่วยให้คุณทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพและประสิทธิผล และรู้วิธีใช้สิ่งเหล่านี้อย่างเหมาะสม

LP : ฉันคิดว่าตอนนี้เป็นเวลาที่ดีที่จะพูดถึงสิ่งต่าง ๆ เช่นการเรียนรู้ของเครื่อง, บล็อกเชน, ปัญญาประดิษฐ์ สิ่งเหล่านี้ส่งผลต่อสิ่งที่เกิดขึ้นกับข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูล คุณจะต้องเข้าใจความหมายที่มีต่อธุรกิจและผลกระทบที่มีต่องานของคุณ AI อำนวยความสะดวกในการพัฒนารูปแบบ นักวิเคราะห์จะต้องเป็นผู้กำหนดว่าสิ่งใดมีความเกี่ยวข้องเมื่อใด ต้องมีการดำเนินการ มีความสำคัญต่อธุรกิจอย่างไร จากนั้นเลือกสิ่งที่ต้องการทำ ฉันคิดว่านักวิเคราะห์ประเภทนี้จะอยู่รอดและเติบโตได้

LP: ฉันพยายามไปประชุมที่เกี่ยวข้องกับอาชีพของฉันเสมอ ฉันแนะนำให้เข้าร่วมบางสิ่งบางอย่างอย่างน้อยไตรมาสละครั้ง ใช่ คุณได้รับปริญญาแล้วและทำงานหนักมาก แต่ฉันเชื่อว่าไตรมาสละครั้งคุณควรเงยหน้า มองไปรอบๆ หยุดสักครู่ และใช้เวลากับสิ่งที่สามารถพัฒนาทักษะทางวิชาชีพของคุณได้ .

มีกิจกรรมต่างๆ ที่เป็นประโยชน์มากมาย เรียนหลักสูตรในเมืองของคุณหรืออาจออนไลน์ ดูบทช่วยสอนบน YouTube หรือฟังพอดแคสต์ มีโอกาสดีๆ มากมาย ค้นหาการประชุมที่มีหัวข้อที่คุณอยากรู้ ไปที่นั่น พบปะผู้คนใหม่ๆ และสร้างเครือข่ายกับพวกเขา สร้างเครือข่ายมืออาชีพใหม่ๆ ถามพวกเขาว่าพวกเขาแก้ปัญหาอย่างไร ค้นหาว่ามี LinkedIn หรือชุมชนมืออาชีพในท้องถิ่นที่คุณสามารถเข้าร่วมได้หรือไม่

DAA เสนอกิจกรรมที่ยอดเยี่ยมสำหรับนักวิเคราะห์ เข้าเป็นสมาชิกสมาคมฯ เข้าร่วมการประชุมของพวกเขา สร้างเครือข่ายกับเพื่อนของคุณ มีส่วนร่วมกับพวกเขา สิ่งสำคัญคือการหาวิธีที่จะอยู่เหนือเกมของคุณ

เรารู้สึกยินดีเป็นอย่างยิ่งที่ลอร่าหาเวลามาตอบคำถามของเราทั้งหมดและแบ่งปันความคิดของเธอเกี่ยวกับปัญหาในปัจจุบันและอนาคตของการวิเคราะห์การตลาด และเราขอแนะนำอย่างยิ่งให้อ่านบทสรุปของสุนทรพจน์ MASCONF ของลอร่าเกี่ยวกับการจัดการกระบวนการ

มาติดต่อกันเถอะ! สมัครสมาชิกบล็อกของเราเพื่ออ่านบทสัมภาษณ์ครั้งต่อไปจากการวิจัยของเราเกี่ยวกับสถานะของการวิเคราะห์ดิจิทัลและปรับประสบการณ์ของนักวิเคราะห์ชั้นนำให้เข้ากับธุรกิจของคุณ