Analytics Mania'nın Kurucusu Julius Fedorovicius ile röportaj

Uzman Görüşü sütunumuza devam ediyoruz ve bugün dijital danışman ve teknik uzman Julius Fedorovicius ile bir röportajı dikkatinize sunuyoruz. Julius, Analytics Mania'nın kurucusu, Google Etiket Yöneticisi ve Google Analytics Meraklısıdır. Ayrıca, Facebook'ta Google Etiket Yöneticisi topluluğunu yönetiyor ve GTM çevrimiçi kursları oluşturuyor.

Her zaman olduğu gibi, navigasyon için ana konular şunlardır:

Analytics Mania'yı çalıştırıyorum. Burada, pazarlamacılara ve analistlere Google Etiket Yöneticisi ve Google Analytics ile çalışmayı öğreten blog gönderilerini, video eğitimlerini paylaşıyorum. Ayrıca şu anda Google Etiket Yöneticisi hakkında iki ücretli kurs sunuyorum. Ayrıca, ara sıra (programımda zamanım olduğunda), GA/GTM serbest çalışanı olarak çalışıyorum. Ama şu anki odak noktam içerik, dersler ve bu derslerin öğrencileri.

Zor beceriler. Burada önyargılıyım (analitik uygulama tarafından geldiğim için) ancak izleme ile ilgili teknik becerilerin önemli olduğunu söyleyebilirim. İzlemenin nasıl çalıştığını anlamak, analistlerin verilerin nereden geldiğini, nasıl toplandığını ve ne kadar güvenilir olduğunu daha iyi anlamalarına yardımcı olacaktır. Bu aynı zamanda analistlerin üzerinde çalıştıkları verilere ve elde ettikleri sonuçlara daha fazla tuz tanesi eklemelerine yardımcı olacaktır.

Ancak bu, gerekli becerilerin sadece bir kısmı. Toplanan verilerle hiçbir şey yapılmazsa, uygulamanın izlenmesi tek başına değersizdir. Analiz kısmı burada devreye giriyor ve burada hem sert hem de yumuşak becerilere sahibiz.

Burada zor becerilerden bahsetmişken, bu büyük ölçüde çalıştığınız şirkete ve yığınına bağlıdır. Bazıları için Google Analytics ve Data Studio kullanmak, bazıları için BigQuery, SQL, R, Python vb. bilgisi yeterlidir. Tavşan deliği derinlere iner.

Belirli araçlara odaklanmamanızı tavsiye ederim. Bunun yerine, verilerle ne tür soruların yanıtlanması gerektiğine odaklanın. Ardından bunun için doğru araçları seçin. BigQuery, R veya her neyse bilmek ve bunu küçük işletmeler için uygulamaya çalışmak mantıklı değil (en azından çoğu durumda). Küçük işletmeler (büyük olasılıkla) bu teknolojilerden yararlanmak için yeterli veriye sahip olmayacaklardır.

Genelde küçük/orta ölçekli işletmelerle çalıştığım için çoğu durumda Google'ın temel analiz yığını yeterlidir (GTM, GA, GDS). Analitik ve “küçük” veriler sayesinde çok fazla iyileştirme/değişim elde etmek tamamen mümkündür.

Dolayısıyla, bu alanda bir kariyere başlamayı düşünen biri varsa, GTM, GA ve Google Data Studio hakkında bilgi sahibi olmanın (zor beceriler söz konusu olduğunda) iyi bir başlangıç ​​olduğunu düşünüyorum.

Şimdi, bir analistin yumuşak becerileri . olduklarını söyleyebilirim:

• Planlama. Web analitiğinden bahsediyorsak, ölçüm planı ve etiket uygulama planı gibi şeyler size çok yardımcı olabilir. Bir plan hazırlamak için paydaşlarla çok konuşmanız, iş hedefleri, süreçler vb. hakkında daha fazla bilgi sahibi olmanız gerekecek. Bu, analistlerin daha büyük bir resmi görmelerine yardımcı olur ve dolayısıyla (umarız) analizle daha fazla değer sağlar.
• Kulağa sevimsiz geliyor ama: Başkalarının söylediklerini dikkatle dinleyin. Ayrıca, iletişim. Bu, ölçüm planları hazırlamak gibi konularda size yardımcı olacak ve ayrıca bulgularınızı daha iyi iletmenize olanak sağlayacaktır.
• Kritik düşünce. Bu, kalıpları belirlemenize, daha derine inmenize ve bazı içgörüler bulmanıza yardımcı olacaktır.

Biliyorum büyük bir hata istiyorsun ama ben tek bir tane seçemedim :) İşte en büyük hatalarla ilgili düşüncelerim:

1 numaralı hata. Her zaman verilerinize güvenmek ve hiçbir şüphe duymamak. Veriler asla mükemmel olmayacak, her zaman bir dereceye kadar yanlışlıklar olacaktır. Bu nedenle, analizinizle değerli bir şey keşfettiğinizde, ondan daima şüphe edin. Farklı açılardan kontrol etmeye çalışın. Analitik uygulamasına aşinaysanız, veri toplamanızda neyin yanlış gitmiş olabileceğini düşünmeye çalışın. Ayrıca bu verilerin kaynağı nedir? Eleştirel düşünmenin gerekli olduğu yer burasıdır. Ancak diğer yandan, mükemmel veriler için beklemeyin. Mükemmel bir veri kümesi elde etmeye çalışmak için çok fazla zaman harcamak, bir işletme için "yeterince iyi" verilerden içgörüler elde etmekten daha maliyetli olacaktır.

Hata #2. Bir analistin işinin analizle ve bazı içgörüler bulmakla bittiğini düşünmek. Analistler aynı zamanda organizasyondaki değişimin itici güçleri olmalıdır. Bulgularını iletmeli, bu bulguların hayata geçirilmesi için belirli çözümleri savunmalıdırlar. Ve çoğu durumda, bu en zor kısımdır.

Çok fazla. Ve bu, bazı içgörüler bulmakla, bunların bir miktar değişiklik, gelişme sağladığından emin olmak arasında duran en büyük engellerden biridir. Yanlış iletişimden nasıl kaçınılabileceğinin yollarından bazıları:

• Başkalarının söylediklerini dikkatlice dinleyin. Bu, belirli analitik görevleri için iş gereksinimlerinin daha iyi anlaşılmasına yardımcı olur. Ve pazarlamacılar bir miktar geri bildirim sağladığında, onu dikkatlice dinlemek gelecekteki yanlış iletişimi azaltmanıza ve tekrar yapmaktan kaçınmanıza yardımcı olacaktır.
• Profesyonel argonuzdan mümkün olduğunca kaçının. Analitikle doğrudan ilişkisi olmayanlar tarafından bile anlaşılabilecek daha basit terimlerle konuşmaya çalışın.
• İşletmenin nasıl çalıştığını anlamak için mümkün olduğunca çok zaman harcayın. Daha büyük bir resmi görmek, analistlerin, pazarlama ekiplerinin analistlerden hangi (ve neden) belirli sonuçlara ihtiyaç duyduğunu daha iyi anlamalarına yardımcı olabilir.
• Soru sormaktan korkmayın. "Neden" diye sorarak aptal olduğunu göstermiyorsun. Görevleri daha iyi gerçekleştirmenize yardımcı olacak bağlamı anlamak istediğinizi gösterir. Bir ödev aldığınızda ve bazı kısımlar net olmadığında, varsaymayın. Açıklama istemek.

Etkinliklere gelince, MeasureCamp'ı kesinlikle tavsiye ederim ve sanal etkinliklerden uzaklaşmak ve yüz yüze buluşmalara geri dönmek için sabırsızlanıyorum. MeasureCamp, sohbet etmek, başkalarından öğrenmek, kendi sunum becerilerinizi denemek (analitikte de çok ihtiyaç duyulan) için mükemmel bir yerdir.

Ayrıca, SuperWeek'i seviyorum. Ama ben buna sürekli yeni bir şeyler öğreneceğim bir konferans olarak bakmıyorum. Ben buna daha çok bir analistin tatili gibi bakıyorum, bir grup benzer kafalı ineğin neredeyse bir hafta boyunca neyi sevdikleri hakkında konuştuğunu görüyorum. Burada endüstrinin bir grup yıldızıyla tanışıyorsunuz ve onlarla rahatça konuşuyorsunuz, ağ. Orada sadece büyülü bir şey var.

Kaynaklara gelince, bu gerçekten analistin uzmanlaştığı şeye bağlıdır. Ana analitiklere (GTM, GA gibi) daha mı yakın yoksa gerçek veri bilimi, veri mühendisliği vb. tak) kendi blogum ve youtube kanalım kesinlikle yardımcı olabilir. Birkaç isim vermek gerekirse, Simo Ahava'nın blogu Measureschool . İkincisi ise, Datacamp yardımcı olabilir.

Bence burada ihtiyaç duyulan en önemli bilgi, şirketteki veri/analitik yığının (ve süreçlerin) şirket seviyesine göre seçilmesi gerektiğini anlamaktır. Ve sonra şirketle birlikte büyümeli.

Bence küçük şirketler AI, ML, Big Data gibi parlak öğelerin peşinden gitmemeli. Her şeyden önce, küçük şirketlerin yeterli “küçük” verisi bile yok. Geçenlerde bunu okudum ve durumu ve şirketin analitiğinin şirketle birlikte büyümesi/ölçeklenmesinin nedenlerini mükemmel bir şekilde özetliyor.

Şu anda, serbest meslek sahibiyim. Bu yüzden asıl zorluk, vaaz ettiğim şeyi uygulamaktır :) Sürekli içerik oluşturarak, derslerimi güncelleyerek ve ders öğrencilerini destekleyerek, her zaman kendi verilerimi kazmak ve bazı ek ince ayarlar eklemek için yeterli zamanım olmuyor. Ayakkabısız bir kunduracı.

BT departmanı ile sürtüşme kesinlikle büyüktür. Aksi takdirde, GTM bu kadar popüler olmazdı.

Sürekli değişen kullanıcı gizliliği ortamı. Özellikle büyük oyuncular söz konusu olduğunda (Apple gibi). Bugün inşa ettiğiniz şeyin önümüzdeki 6-12 ay içinde çalışmama ihtimali yüksek. Biraz güncel kalmak çok zaman alıcıdır (ancak gereklidir). Yanılıyor olabilirim, ancak son 2-3 yılda önceki 6-7 yılda yaptığımızdan daha fazla değişiklik yaptığımızı hissediyorum). Pandemi boyunca bu cümleden nefret ettim ama bizim için “bu yeni normal”.

• İletişimle ilgili önceki soruların burada çok alakalı olduğunu düşünüyorum. Bununla başlayın ve kesinlikle gelişme göreceksiniz.
• İletişim kurmak.
• Bağlamı anlamak için çok soru sorun (ve daha büyük bir resme bakın).
• Bir şeyi varsaymayın ve odadaki diğerlerinden daha akıllı olduğunuzu düşünmeye çalışmayın. Belki de analitik aracınızı nasıl kullanacağınızı daha iyi biliyorsunuzdur. Ancak diğerleri işin nasıl yürüdüğü hakkında daha fazla bilgi sahibi olabilir, sizin kaçırdığınız bazı yapboz parçalarını biliyor olabilirler.

Bu cevap, kendi analizim için yeterli zamanım olmadığıyla ilgili önceki sorulardan biriyle çok ilgili :)

Ve genel olgunluktan bahsetmişken, bu çok değişkendir. Diğerleri "çoklu dokunuşla ilişkilendirme" gibi moda sözcükleri kullanırken oldukça olgun şirketler gördüm, ancak aynı zamanda Google Analytics ile sayfa görüntülemeler dışında *hiçbir* olayı takip etmiyorlar. Ve “analitik” ile yaptıkları tek şey bu :)

Gizliliğin sürekli büyümesi. Ve bu sadece GDPR gibi düzenlemeler yüzünden değil. Apple veya Brave gibi satıcılar ve şirketler, ürünleri ve pazarlamayı gizlilik merkezli bir yaklaşım etrafında geliştiriyor. Daha fazla işletme rasyonel olarak gizliliğe duyarlı veri toplama süreçleri oluştururken diğerleri bunu yapmak zorunda kalacak.

Birinci taraf verilerini toplamak için daha karmaşık veri toplama mekanizmalarına ihtiyaç duyulacaktır. “Sitenize sadece bir satır JavaScript ekleyin” zamanları sona erecek ve en azından yarı doğru bir şekilde toplamaya başlamak için sunucu tarafı etiketleme gibi çözümlere güvenmeniz gerekecek.

Daha karmaşık kurulumlarla, hevesli analistler için giriş engeli daha yüksek olacaktır. Bu bağlamda, yeni başlayanların genellikle Google Analytics gibi popüler araçlarla başladığı perspektiften konuşuyorum. Ancak GA4'e bakıldığında işler kolaylaşmıyor. Evet, hala beta aşamasında olduğunu biliyorum ("beta" rozeti gitmiş olsa da). Ancak verilerin nasıl depolandığına (ve saklama - maks. 14 ay) ve sınırlı raporlama özelliklerine bakıldığında, SQL ve BigQuery bilgisine artık "sahip olmak hoş" olmayacak gibi görünüyor. Doğal olarak, yeni başlayanlar için giriş engeli çok daha yüksek olur çünkü bu öğrenilecek bir araç daha (GTM, GA, GDS, vb.'nin yanında).

Pek çok insan, sektördeki (ITP, vb.) en son (ve yaklaşan değişiklikler) nedeniyle verilerinin ne kadar yanlış hale geldiği konusunda hala umursamıyor.

Gizlilik bağlamında sürekli değişen manzara. Beni yanlış anlama - Ben mahremiyetten yanayım. Tüketiciler için kesinlikle iyidir. Ancak bu, pazarlamacılar ve analistlerin uyum sağlaması için sürekli değişen gerçek bir zorluktur. Yani "sorun" kelimesi burada çok güçlü olabilir. Buna “meydan okuma” diyelim.

Daha çok küçük işletmelere ve serbest çalışanlara odaklandığım için (GA ve GTM öğrenmelerine yardımcı olmak için), birçoğunun planlama, iş hedeflerini anlamak ve doğru soruyu sormak yerine araçlara ve izleme tekniklerine çok fazla odaklandığını fark ettim. Açıkçası ben de bundan suçluyum (çünkü içeriğimin çoğu araçlar ve izleme teknikleriyle ilgili). Ancak umarız, daha fazla insan sadece zor becerilere değil, temellerine ve işlerinin "daha yumuşak" kısmına odaklanacaktır.

Burada belirli bir şey düşünemedim. Sadece işini yapmaya ve kendini geliştirmeye devam et. Sadece zor becerilere değil, aynı zamanda yumuşak becerilere de odaklanın.

Sanırım Mark Edmondson ile röportaj yapmadınız.

Verilerle ulaşmak istediğiniz hedeflere odaklanın, doğru araçları seçin ve şanslar lehinize olsun!

Julius'un deneyimiyle ilgili dürüst yanıtlarını ve deneyimini paylaştığını gerçekten takdir ediyoruz. Umarız bu röportaj faydalı olmuştur ve siz de okurken keyif almışsınızdır.

Sonraki röportajlarımızı ilk okuyan siz olmak için bültenimize abone olun . Bizi izlemeye devam edin!