Damion Brown ile röportaj

Araştırmamız devam ediyor! Mariia Bocheva sayesinde, izlenecek gerçek örnekler olan yetenekli analistlerle, pazarlama sihirbazlarıyla ve veri bilimcilerle tanışıyoruz. İşte Avustralya'daki Data Runs Deep'in kurucusu Damion Brown ile bir sonraki röportajımız.

Her zaman olduğu gibi, navigasyon için ana konular şunlardır:

Mariia Bocheva : Kendiniz ve önceki deneyimleriniz hakkında birkaç şey söyleyebilir misiniz?

Damion Brown : Tabii ki! İngiltere'de doğdum ve 28 yaşımdayken Avustralya'ya geldim, bu arada böyle bir şey yapmak için gerçekten iyi bir yaş, çünkü yaptığınız şeyi doğru dürüst takdir edecek kadar yaşlı bir kafanız var ve Yapacağın tüm partilere katlanacak kadar genç bir karaciğerin var!

Her neyse, biraz uğraştıktan, iki başarısız ama parlak girişimden ve bazı garip işlerden sonra, kendimi bir tür pazarlama işinde buldum; burada amaç "pazarlama için interneti nasıl kullanacağımı bulmak"tı. Dolayısıyla biraz PPC, biraz blog, biraz A/B testi ve tabii ki Webalizer ve AWStats gibi şeyleri kullanan bazı analitikler vardı.

Google Analytics'i ilk gördüğümde ve kullandığımda, kendimi o kadar çok merak etmiştim ki, masamda mesanem dolu halde oturduğumu fark ettim ve gerçekten yaptığım şeyi bırakıp bir banyo bulmam gerekiyordu… yazılım inanılmazdı, ve sürükleyici ve gülünç derecede eğlenceli. Bu yüzden yaşamak için [bunu] yapmak istediğimi düşündüm.

Bu, beni bir kereden fazla dole ofisine feci şekilde yaklaştıran bir serbest çalışma yolculuğuna dönüştü ve sonra bir şekilde, hepsi inanılmaz olan yaklaşık 15 kişiden oluşan bir ajans olan Data Runs Deep'te katılaştı.

MB : Bugün analistler için en önemli beceriler nelerdir?

DB : Bu zor bir şey çünkü sık sık zor becerilerin önemli olmadığını söylesek de – onlar sadece araçlar, değil mi, o halde araçlar nasıl önemli olabilir – gerçekten önemliler. Google Analytics konusunda iyi teknik bilgiye sahip birini işe almaya çalışan herkes bunu size söyleyecektir! Dolayısıyla, önemli olan ve birisinin sahada bir iş bulmak istiyorsa zamanını harcaması gereken zor beceriler, kullanmak istediğiniz platformla ilgili becerilerdir.

Google Analytics'i doğru bir şekilde öğrenin, GTM'yi uygulayın, yanlış yapın, tekrar yanlış yapın, ardından düzeltin, genişletin, özelleştirin, kırın, düzeltin… durulayın ve tekrarlayın!

MB : İyi bir analist hangi sosyal becerilere sahip olmalıdır?

DB : Özgür düşünce. Bütün mesele bu. Analiz bir talimat dizisi değildir – “talimatsız bir dizi”dir. Ve eğer bu tür şeyler seni korkutuyorsa, o zaman iyi vakit geçirmeyeceksin.

MB : Bir analistin yapabileceği en büyük hata nedir? Analitik hatalarından bazılarını paylaşabilir misin?

DB : Analitiğin amacı hatalardır!

Bunun için bir kelime olduğunu sanmıyorum, ancak herkes bunu yaptı: bir sorunu araştırıyorsunuz, bir sürü ekran görüntüsü içeren gerçekten uzun bir e-posta hazırlıyorsunuz ve sonra tam olarak ne olduğu hakkında bir veya iki öneriyle tamamlıyorsunuz. yanlış ve nasıl düzeltileceği, raporu yanlış okuduğunuzu veya soruyu yanlış yorumladığınızı veya başka bir şey olduğunu fark ediyorsunuz. Bu yüzden utanarak tüm metni silip yeniden başlıyorsunuz. "Hey Paul, bu aslında beklenen davranış..."

Hepimiz yaptık.

Gerçekten büyük bir kişisel hata, Google Analytics'in Universal Analytics'e dönüştüğü zamanlardı; Bunu e-ticarette hiç uygulamadım. Avustralya'daki büyük bir moda markası, Universal Analytics'in beta [sürümünün] konusunda hevesli geliştiricilere sahipti ve biz de bunun üzerine kafa yorduk ve birlikte, işletmeyi Universal Analytics'in yüklü olduğu yepyeni sitelerini uygulamayı kabul etmeye ikna ettik.

Sorun şu ki, o sırada e-ticaret izleme dokümantasyonu ya güncellenmedi ya da orada değildi ya da biz onu görmezden geldik, dolayısıyla işlemler Universal Analytics değil eski ga.js kullanılarak ayarlandı. Bu, işlemleri takip etmediğimiz anlamına geliyordu.

Müşteri beni akşam 10'da aradı, her şeyin yolunda olduğuna dair güvence verdim ve "Yalnızca GA'nın GA olması, diğer her şey yolunda gidiyor, işlemler yarın ortaya çıkacak, endişelenecek bir şey yok." İki saatlik sefil panikten sonra, ben ve geliştiricilerden biri, işlem bildirimini güncellemeyi başardık ve ertesi gün sabah 5'te çalışır ve canlı hale getirdik. Müşterinin kızacağını düşünmüştüm ama çok sevindiler. Hatayı sahiplenmek – ve onu düzeltmek – tam da istedikleri şeydi ve bu, hayatta çoğu zaman boktan kokmakla gül koklamak arasındaki farkın gerçekten çok ince bir çizgi olduğunu fark etmemi sağladı.

MB : Analistler ve pazarlama ekipleri arasındaki iletişim eksikliğinin yaygın olduğunu düşünüyor musunuz? Nasıl üstesinden gelineceğine dair herhangi bir öneriniz var mı?

DB : Yanlış iletişim dünyayı döndürüyor. Birkaç yıl önce Avustralya'da bir sel oldu ve Victoria kırsalındaki bir nehir taştı ve olay yerindeki bir muhabir raporlarını ofislerindeki haber masasına telefonla aradı ve "nehirde yüzen yaklaşık otuz domuz ve domuz olduğunu söyledi. ” Bu, gazetede “nehirde yüzen yaklaşık 30.000 domuz” olarak rapor edildi, ki bu korkunç ve komik bir şekilde farklı. Bunu düşündüğümde bu beni her zaman gülümsetiyor, tabii ki umarım domuzlar karaya çıkmayı başarmışlardır.

Pardon – soru neydi? Doğru, iletişimsizlik!

Herhangi bir profesyonel ortamda, özellikle de e-posta, Slack ve lanet Jira'nın nüanssız iletişimine dayanan ekipler dağıttığınız günümüzde, hayatın bir gerçeğidir. Bir brifing şablonuna sahip olmak yardımcı olur - Google Drive'da pazarlamadan gelen isteklerin neye ihtiyaç duydukları, buna neden ihtiyaç duydukları, bununla ne yapmayı planladıkları ve buna ne zaman ihtiyaç duydukları hakkında yorumlarla standartlaştırılabildiği tek bir çağrı cihazı.

Ancak, insanlarla düzgün bir şekilde oturmak, yapılması gerekenleri ortaya çıkarmak ve anlamlı bir konuşma yapmak için zaman ayırmaktan başka gerçek bir çözüm yok. Kimin buna vakti var? [Gülüyor]

MB : Analistler için hangi profesyonel kaynakları veya etkinlikleri önerebilirsiniz?

DB : Eller aşağı, Süper Hafta. Bu harika ve Superweek olmadan küçük şirketimin bugünkü gibi olmayacağını söylemek abartı olmaz.

İnsanların işleri nasıl yaptığını öğrenmek için dünyanın dört bir yanından web analistlerinden oluşan kapalı bir ekosisteme atılmak harika bir şey. Oraya 2014 yılında kendim gittim ve o zamandan beri geri döndüm ve her yıl Data Runs Deep'ten toplam dört kişi konferansa katılıyor.

Bu kaçırılmaz. Measurecamp da harika. Measurecamp bir konserse, Superweek bir festivaldir. Bu yüzden ideal yılım bir Süper Hafta, bir düzine Measurecamp ve iyi bir ölçüm için atılan Pazarlama Analitiği Zirvesi olurdu :-)

MB : Şirketleri veri odaklı hale getirmek için analistler ve pazarlama uzmanları hangi bilgileri kaçırıyor?

DB : Ölçeği anlama konusunda her zaman daha iyi bir iş çıkarabiliriz, bence. Bu ayın rakamları, bu çeyreğin performansı veya yıldan yıla bir iş için gelirdeki yıllık artış hakkında harika şeyler biliyoruz.

O kadar iyi olmadığımız şey, bunun bir şirketin genel karlılığı üzerindeki iğneyi nasıl hareket ettirdiğini, daha fazla insan için daha fazla iş yapıp yapamayacağını, hisse fiyatının yükselip yükselmediğini, bu tür şeyleri anlamaktır.

Yine de bilgi boşlukları konusunda çok endişeli değilim ve bu konuda kendimizi hırpalamamalıyız. Analitiğin çok genç bir endüstri olduğunu unutmak kolaydır; aynı zamanda nispeten genç olan dijital içinde oturuyor.

Hepimiz ilerlerken bunu anlıyoruz. Henüz tüm cevapları almamıza gerek yok.

MB : Bir analistin SQL, Python ve R'yi bilmesi ve derlenmiş gösterge tabloları oluşturması gerekir mi?

DB : Bunların hiçbirini bilmiyorum, yani ya analist değilim ya da sanırım cevap hayır!

MB : İş olgunluğunun farklı aşamalarında (başlangıç, KOBİ, KOBİ, girişim) analistlerin yapması gereken en önemli şeyler nelerdir?

DB : Bu gerçekten ilginç bir soru. Sorunların çeşitli aşamalarda mutlaka farklı olduğunu düşünmüyorum. Ölçek elbette farklıdır, ancak çoğu zaman bir girişimin bir dataLayer uygulamasının sekiz ay sürebileceğini, bir startupın veya küçük bir işletmenin iki gün sürebileceğini görünce kendimizi şoka uğrarız. Aynı şey, beyler!

MB : Şu anda şirketinizde hangi analitik zorluklar var? Bunları aşmak için hangi araçlara ihtiyacınız var?

DB : ITP [Akıllı İzleme Önleme] ve reklam engelleyiciler gibi zorluklar var ve bunlar, ITP ve reklam engelleyicilerin verilerinizde meydana getirdiği boşlukları dolduran gerçekten etkileyici bir çözüm olan TraceDock gibi şeyler tarafından ele alınmaya başlıyor. Bunun gibi çözümler harika, ancak ITP ile birkaç yan adım ve her şey tekrar bozuluyor.

Bu nedenle, veri kalitesi ve doğruluğu hala büyük sorunlardır ve hepimiz sunucu tarafı izlemeye geçene veya herkesin kafatasına bir implant çipi takmasını sağlayarak onları düzgün bir şekilde izleyebilmemize kadar böyle kalacaktır. Bu kulağa aptalca gelebilir, ancak bunun sunucu tarafı izlemeyi uygulamaktan yalnızca biraz daha fazla iş olduğunu unutmayın!

MB : Analitiğin uygulanması konusunda ne gibi zorluklar görüyorsunuz ve pazarın genel gelişimini nasıl değerlendirirsiniz?

DB : Pekala, ITP dışında – ki bu sıkıcı çünkü herkes bundan bahsediyor – Google Analytics Etkinlik İzleme ve Özel Boyutların sınıflandırmasını ve yapısını elde etmek için hâlâ yapılacak çok iş olduğunu düşünüyorum. İnsanlar hala çok yanlış anlıyor.

Olay Kategorisi = Tıklama, Olay Eylemi = Tıklama ve Olay Etiketi = Boş gibi şeyleri kaç kez görüyorsunuz? Ve bu, bir GA İş Ortağı tarafından da uygulanan bir şey olacaktır. Bu tamamen saçmalık ve şimdiye kadar hepimizin çözmesi gereken bir problem.

Snowplow (şimdi) ve Uygulama + Web (henüz değil ama yakında) daha derin Etkinlik sözdizimlerini destekliyor ve insanlar GA'nın üç rastgele Etkinlik İzleme katmanının ötesine geçme konusunda heyecanlanıyorlar, ama tanrım... otuza geçmeden önce üçü doğru yapın!

MB : Bir analist pazarlama üzerinde nasıl daha büyük bir etkiye sahip olabilir? Pazarlama ekibi için nasıl faydalı olabilirler?

DB : Rapor etme. Reçeteleyin, tahmin edin ve önceden alın.

MB : Pazarlama analitiğinin mevcut olgunluğunu nasıl değerlendiriyorsunuz?

DB : Birkaç dakika önce söylediğimiz gibi, bu hala çok erken bir endüstri.

İlerlediğimizi düşünüyoruz, ancak Olayları hâlâ yanlış anlıyoruz ve ITP bizi çıkmaza sokuyor. Tüm çalışmalarımızı, esasen bir tarayıcıya bir metin dosyası koyarak JavaScript'e dayandırıyoruz.

Bu inanılmaz derecede dayanıksız ve inanılmaz derecede ağır, gerçekten eski moda bir şekilde üretilen sayılara çok fazla güveniliyor.

Bu yüzden, öğrenecek çok şeyi olan, henüz çok yeni, erken aşamada bir endüstri olduğumuzu düşünüyorum. Ancak kalbinde böylesine açık ve paylaşım odaklı bir toplulukla, ihtiyacımız olan her şeyi öğrenmek için kendimizi doğru dinamikle donatıyoruz. Umutla.

MB : Sizce pazarlama analitiğinin geleceği nedir? Hangi trendlerin geleceğini ve nelerin talep gördüğünü düşünüyorsunuz?

DB : Önümüzdeki birkaç yıl için en büyük şey muhtemelen makine öğrenimi ve yapay zeka olacak, ki bu sıkıcı bir şey çünkü bugünlerde herkesin konuştuğu tek şey bu. Ancak teknoloji artık hepimiz için erişilebilir durumda. Verilerinizi BigQuery'de aldıktan sonra, makine öğrenimi süreçlerini doğrudan veri tablonuza yükleyebilirsiniz.

Bu çok büyük.

Şu anda sitelerinde tahmin algoritmaları çalıştıran ve diğer kişilerin yaptıklarına dayalı olarak insanların neleri okuyacağını veya satın alacağını tahmin etmek için BigQuery verilerini kullanan insanlar var. Bu da çok büyük.

Web analitiğinin tüm tarihi, devasa bir veri tablosuna sahip olduğunuz ve önerilerde bulunmak için AI'yı attığınız bir noktaya geliyormuş gibi geliyor. Gerçekten heyecan verici olan şey bu – mağaza stok verilerini çevrimiçi davranışlarla harmanlamak ve hangi mağazaların hangi gün hangi ürünlerin biteceğini tahmin etmek gibi şeyler yapmak. Zihinsel!

MB : Bugün piyasada ne gibi sorunlar görüyorsunuz?

DB : Sanırım tek büyük sorun, odadaki tek devasa fil, seçimlere müdahale, popülizm ve reklam hedefleme hakkında haberler görmemiz ve hepimiz tiksinmemiz ama günün sonunda, web analitiği bunun bir parçası tüm bu korkunç şeylere yol açan aynı şeyden.

Hepimizin Trump'ın seçilmesine dahil olduğumuzu söylemiyorum, ama hepimiz internette insanları takip ederek biraz para kazanıyoruz ve davranışlarını anlayabilmek için onları izliyoruz ve davranışlarını anlamak istiyoruz. davranışlarını değiştirebiliriz.

Birey olarak elbette davranışlarımızın değişmesini istemiyoruz. Kim ki? Yani, tamam, Ghostery kuracağımı veya Brave veya DuckDuckGo kullanacağımı ve takip edilmeyeceğimi düşünüyorsunuz. Ama o zaman hala izlenen bir insan denizi var, çünkü ahlaki olarak sallantılı bir yer olan bu izleme hakkında cahiller.

İnsanlar yıllardır “veri yeni petroldür” diyorlar. Ama belki de yağ değildir. Belki de “veriler yeni asbesttir”. Bunu bir düşün. Onu kazıyoruz, taşıyoruz, kuruyoruz, onunla inşa ediyoruz… ve çalışıyor, sorun değil… ama zehirliliğini, tehlikeli doğasını, insanlık üzerindeki zararlı etkilerini fark ettiğimizde ne olur?

Tıpkı asbest gibi, verilerle davalar, büyük para cezaları olacak ve kaldırılmasını istiyorsanız birini aramanız gerekiyor. Ya hepimiz sorunun bir parçasıysak?

Hepimiz istifa etmemiz gerektiğini söylemiyorum, ne de tüm dünyadan saklanmak için bir bodrumda tüm folyo şapka ve ot tüttürüyorum. Yine de yaptığımız iş ve bunu kimin için yaptığımız konusunda çok dikkatli düşünmeliyiz. Data Runs Deep'in bu inanılmaz güçlü teknolojiyi ne tür insanlarla kullanıp kullanmayacağımız konusunda etik bir politikası var ve bazen tüm endüstrinin bu tür şeyler hakkında bir tür davranış kurallarına ihtiyacı olup olmadığını merak ediyorum.

Bu kadar samimi bir röportaj için teşekkürler Damion!

Umarız bu okumadan keyif almışsınızdır ve bizim kadar ilham verici bir destek almışsınızdır. Analytics genç bir endüstridir, ancak yetenekli ve nazik insanlardan oluşan bir topluluk tarafından geliştirilmektedir.

Dijital analitiğin durumuna ilişkin araştırmamızın bir parçası olarak sonraki röportajları okumak ve en iyi analistlerin deneyimini işinize uyarlamak için blogumuza abone olun.