Laura Patterson ile röportaj

Laura Patterson, pazarlamanın değerini kanıtlama ve geliştirme konusunda uzmandır. Teknoloji, finansal hizmetler, yaşam bilimleri ve üretim endüstrilerinde müşteri katılımı konusunda küresel uzmanlığa sahip güvenilir bir danışmandır.

Laura, girişimcilik deneyimine sahip, sonuç odaklı bir yöneticidir ve şirketlerin verilerden içgörüler elde etmesine, ölçümler geliştirmesine ve büyümeyi teşvik etmek, müşteri değeri yaratmak ve iş ve pazarlama performansını iyileştirmek için süreçler tasarlamasına yardımcı olma tutkusuna sahiptir.

OWOX BI İş Geliştirme Yöneticisi Mariia Bocheva, dijital analitiğin durumuna ilişkin araştırmamızın bir parçası olarak Laura'dan içgörüler almak için harika bir fırsat yakaladı. Tüm düşünceler aşağıdaki kategorilere ayrılmıştır:

Laura Patterson: Analytics, verilere hesaplama veya matematik uygulama yeteneğidir. Esasen analitik, analiz etme ve analiz yapma yeteneğidir. Dünyamızda, bu analizin bu bileşenleri veridir. Analitik, pazarlama veya organizasyonun analitikle ilgili herhangi bir bölümünde çalışacaksanız, çeşitli alanlarda güçlü beceriler geliştirmeniz gerekir ve bu becerilerden beşinden bahsetmek istiyorum.

Yani, ilk beceri veride olmalıdır. Verileri nasıl toplayacağınızı, hangi verilerin önemli ve alakalı olduğunu nasıl belirleyeceğinizi ve verilerin temiz olduğundan nasıl emin olacağınızı bilmelisiniz. Verilerinizi düzenlemek ve yönetmek için yöntemler hakkında bilgi sahibi olmanız gerekir.

İkincisi, bir analitik uzmanı olarak matematiği benimsemeniz gerekir. Çeşitli analitik teknikleri, bunların nasıl uygulanacağını anlamanız ve ortaya çıkan kalıplardan anlam çıkarmanız gerekecek.

Bu bizi üçüncü beceriye, modellemeye götürür. Analytics, segmentasyon modelleri, ilişkilendirme ve karma modeller, kampanya risk modelleri, müşteri kaybı, ayrılma ve sadakat modelleri gibi önemli modeller oluşturmanın temelidir. Bir analist olarak, modellerinizi oluşturmak ve oluşturmak için analitiği kullanma konusunda yetkin olmak istersiniz.

Dördüncüsü, iyi bir analist, verileri organizasyonun daha iyi kararlar almasına yardımcı olabilecek anlamlı, alakalı ve eyleme geçirilebilir içgörülere çevirme konusunda yeteneklidir. Bir analistin verilerdeki kalıpları ve içgörüleri görmesi kolay olsa da, iyi analistler kendilerine güvenen insanların da bunu görmelerine yardımcı olur. Bu nedenle analistlerin iyi hikaye anlatıcıları olmaları ve fotoğraflarla gelmeleri önemlidir.

Analist olmak, iyi bir görselleştirme yeteneği gerektirir.

Veri görselleştirme, başkalarının sizin gördüğünüzü görmesini ve neyin önemli olduğunu anlamasını sağlar. Görselleştirmeyi seçtiğiniz veriler, insanların neden belirli bir eylem tarzı önerdiğinizi veya belirli bir olayın neden meydana geldiğini anlamalarına yardımcı olmalıdır.

Ve bahsetmek istediğim son nokta belki de en önemli nokta iletişimdir. İletişim aynı anda hem zor hem de yumuşak bir beceridir. Bulgularınızın ne olduğunu yazabilmeniz ve ifade edebilmeniz gerekir. Bulgularınızın ne olduğunu iletemezseniz, bir analist olarak mücadele edeceksiniz.

LP: Hemen akla gelen üç yumuşak beceri, problem çözme, eleştirel düşünme ve işbirliğidir. Kuruluşun daha başarılı olmasına yardımcı olmayacaksa, analiz yapmanın anlamı nedir? Pazarlamada, organizasyonun müşterilerin değerini bulmasına, korumasına ve büyütmesine yardımcı olmamız gerekir. Bu nedenle, organizasyonun bu fırsatları ve potansiyel olarak bunlara ulaşmada ortaya çıkabilecek sorunları ele almasına yardımcı olmak için analitiği nasıl kullanacağımızı anlamamız gerekiyor.

Analist olmak aynı zamanda diğer insanlarla işbirliği yapmaktır.

Veri toplamak, modeller oluşturmak, bir eylem planı oluşturmak tek başına bir eylem değildir. Büyük olasılıkla, bunlar finans, satış, hizmet vb. alanlardaki kişiler olsun, kuruluştaki diğer kişilerle birlikte çalışmanız gerekecektir. İyi analistler, modelleri oluşturmak ve eylem planında işbirliği yapmak için insanları bir araya getirebilmeli ve onlarla işbirliği yapabilmelidir.

Son olarak, en önemli becerilerden biri iyi sorular sorabilmektir. Araştırma yapmanın amacı, analiz yapmanın amacı soruları cevaplamaktır. İyi sorular analistlere yardımcı olurPazar, müşteriler, ürünler, rakipler vb. hakkında kararlar almak.

LP: Bence bir analistseniz analitik araçlara, süreçlere ve yöntemlere aşina ve güncel bilgilere sahip olmalısınız. Muhtemelen hepsinde yetkin veya yetkin olmayacaksınız. Ancak bunların ne olduğunu ve ne zaman kullanılacağını bilmeniz gerekir. Uzmanlığınız yoksa, dahili veya harici uzmanlara ulaşın. Çeşitli alanlarda, yöntemlerde ve araçlarda uzman kişilerden oluşan bir ağa sahip olmayı faydalı buluyorum.

LP: Hepimiz hata yaparız. Onlara sahip çıkın ve düzeltin. Hatalar, hatalı veya hatalı verilerden, yanlış matematikten veya sonuçları etkileyen bir anahtar değişkenin eksik olmasından kaynaklanabilir. İlk yıllarımda belirli bir hata yaptığımı hatırlıyorum ve akıl hocam bana şunu sordu: Bir müşteriyle ilişkilere gerçekten zarar verdi mi? Evet veya Hayır? Gerçekten işimizi alt üst edecek mi? Evet veya Hayır? Asıl amaç beni netleştirmekti: Bir hata yaptıysam bundan ne öğrendim ? Bir dahaki sefere aynı durumda ne yapardım?

“Bir hatayla mücadele etmek kolaydır; kimse mükemmel değildir. Mükemmellik ve mükemmellik için çabalamak harikadır, ancak bazen iyinin de yeterince iyi olduğunu hatırlamanız gerekir.”

Ay'a uçmuyoruz, roket gemisi yapmıyoruz, bu bizim tipik işimiz değil. Kuruluşun veriye dayalı kanıta dayalı iş kararları almasına yardımcı olmaya çalışıyoruz. Doğru olmak ve net bir yönlendirme kılavuzu sağlamak istiyoruz.

Bu, iş dilinde konuşmamız gerektiği anlamına gelir. Bu belki de birçok analistin yaptığı ve her analistin üzerinde çalışması gereken bir hatadır. Verilere, matematiğe ve kalıplara aşık olabiliriz. Bunlar ancak işin içindeki insanlara bunların değerini, değerini anlatabilirsek iyidir. Biz ticaret yapıyoruz, iş insanı olmalıyız, bu yüzden ticaretin dilini konuşmalıyız. Dahili veya harici müşterinizin kim olduğu önemli değil: CTO, CEO, satış ekibi, pazarlama ekibi, geliştirici ekibi – sizi anlamaları için onların dilini konuşmalısınız. Bu öğrendiğim en önemli şeylerden biri.

LP: Zorluklarımızın çoğu verilerle ilgili. Hiç veri olmaması, kalitesinin düşük olması, erişilmesinin zor olması veya çok fazla yerde ve çok sayıda formatta olması, kolay veya hızlı bir şekilde kullanılamaması gibi zorluklar. Bir de süreç sorusu var. Verilerin nasıl yönetileceği, analitik “uzay” projelerinin nasıl yapılacağı, analitiği nasıl kullandığımız ve sonuçları nasıl sunduğumuz konusunda iyi tanımlanmış süreçler yok.

Verilerin kötü veya güvenilir olmadığını görürsek bir adım geri atıp kendimize daha iyi veri elde etmek için ne yapabiliriz diye sorarız. Bazen bu, birincil verileri elde etmek için araştırma yapmamızı gerektirir. Bu işleri yavaşlatabilir. Öyle olsa bile, bugün herhangi bir şirketin veri kullanmanın ulaşamayacakları bir şey olduğunu düşünmesi için hiçbir neden yok. Çoğu zaman, asıl zorluk hangi verilerin kullanılacağını bilmektir.

LP : Bunun bir önceki noktanın devamı olduğunu düşünüyorum. İyi analitik, iyi verileri ve doğru verileri alır. Bu, kaliteli veri yönetimi süreçlerine ve araçlarına geri döner. Örneğin, şirketinizin bir veri envanteri veya kitaplığı var mı? Bu araç, hangi verilere sahip olduğunuzu, nerede tutulduğunu, kaç yaşında olduğunu, kime ait olduğunu vb. bilmenize yardımcı olur. Verileri ve verilerin nasıl kullanıldığına ilişkin bilgileri sınıflandırmanın bir yolu olmalıdır. Bunlar temel bilgilerdir ve yine de çoğu zaman insanlar parlak yeni araçlar ve oyuncaklarla daha fazla ilgilenirler.

Bu bir ev inşa etmek gibidir, tüm görünüşten heyecan duyabilir ve sıhhi tesisat gibi bazı önemli temel mekanizmaları gözden kaçırabiliriz. Yani güzel bir eviniz var ama tesisatınız çalışmıyor, kendinizi mutsuz hissedebilirsiniz. Sıhhi tesisat evinizin altyapısının bir parçası olduğu gibi, veriler de altyapınızın bir parçasıdır ve küçük ayrıntılara dikkat etmeli ve iyi çalışır durumda tutmalısınız.

Bu tür şeyler kasıtlı olarak gözden kaçırıldığı için değil. Kim kasıtlı olarak su tesisatını gözden kaçırır? Sıhhi tesisat gibi, halbuki halledileceğini düşünüyoruz. Ama durum böyle değil. Harika şeyler hakkında düşünmek daha eğlenceli - harika yeni araç. Teknik şeyler sıkıcıdır. Bilgiyi analiz etmek – örneğin müşteri riskleri – biraz sıkıcıdır. Bu bizi tekrar analistlerin verilerini iş için değerli kılmak için nasıl sunacaklarını bilmeleri gerektiğine geri götürüyor.

LP: Bence bu herhangi bir takım için yaygın. Bunu bir sorun olarak belirtmenin gerekli olduğunu düşünmüyorum çünkü iletişimsizlik her türlü organizasyonda ortaya çıkabilir. Dinlediğimizden ve açıklığa kavuşturduğumuzdan emin olmak için hepimizin çok çalışması gerekiyor. Analistlerin dinlemede ve soru sormada iyi olması gerekir. Analistler pazarlamadaki biriyle konuşursa, pazarlamacıların çoğunun veri, analiz veya model konusunda onlar kadar deneyimli olmadığını hatırlamaları gerekir.

• Ne tür kararlar alabilmek istiyorsunuz?
• Bu bilgiyi kiminle paylaşmak istersiniz?
• Bugün ne kullanıyorsun? Ne kadar iyi çalışıyor ya da çalışmıyor?
• Neden bir gösterge panosuna ihtiyacınız olduğunu düşünüyorsunuz?

Bunun gibi sorular, yanlış iletişimi azaltmaya ve herkesin hizalandığından emin olmaya yardımcı olur. İyi bir analist, ekibinin geri getirdiği şeyin çalışan bir ürün olduğundan emin olmak için bu soruları sorabilmelidir.

LP: İki nokta var. Birincisi kültürdür. "Tanrıya güveniyoruz, herkes veri getiriyor" dedikleri bir kültürden geldim. Kariyerim boyunca farklı şirketlerde çalıştım ama hepsinde ya mühendisler ya da finansçılar için çalıştım - bu yüzden sayılar ve veriler önemliydi. Veri odaklı bir kültür en üstte başlar. İnsanlar, verilere dayalı kararlar için doyumsuz bir iştah ve tutkuya sahip olmalıdır.

İkincisi, verileri ve veri yönetişimi yönetmede daha iyi olmamız gerekiyor. Bugün, pek çok yerde depolanmış pek çok kaynaktan gelen pek çok biçimde (yapılandırılmış ve yapılandırılmamış) çok fazla veriye sahibiz. Neyin doğru olduğunu bilmek zor. Kariyerime başladığımda ne bu kadar başvuru vardı ne de bu kadar çok veri kaynağımız vardı. Bugünden veri çekmemiz gereken tüm yerleri düşünün - Google Analytics, Sosyal Medya, E-posta platformları vb.

Şirketlerin hiç bitmeyen veri akışını yönetmenin bir yoluna ihtiyacı var. “ Soruyu cevaplamak için hangi verilere ihtiyacımız olduğunu ve cevabı almak için bu verileri en iyi şekilde nasıl analiz ettiğimizi” bilmek.

Bu, daha önce konuştuğumuz şeye geri dönüyor. Analistlerin verileri analiz edebilmesi, anlamlı ve ilgili kalıpları tanıyabilmesi ve sonuçları anlaması ve işletmeye iletebilmesi gerekir. Analistlerin yalnızca verileri değil, önemli olup olmadığını da görmeleri gerekir. Belirli bir örüntünün nerede dikkat gerektirdiğini bilme konusunun günümüzde analistler arasında eksik olduğunu düşünüyorum.

LP: Şirketin evriminden bahsediyorsak, her şirketin kendi yaşam döngüsü vardır. İster bir girişimden, ister KOBİ'den, KOBİ'den veya kuruluştan bahsediyor olalım, onların yaşam döngüsündeki olgunluklarından bahsediyoruz. Büyümenin ilk aşamasında başlarsınız, ardından ana büyüme aşamasına gidersiniz, vb. Ürününüz, karmaşıklık, ortak sayısı, müşteri sayısı, pazardaki benzer ürünlerin sayısı - her şey değişebilir. İşin olgunluğu ile kastettiğimiz budur.

Yerel bir pazarda küçük bir işletme olabilirsiniz, ancak çeşitli ürünler veya hizmetler sunabilirsiniz. Ne kadar büyük olursanız olun, en iyi ürünü yapmayı veya en iyi hizmeti vermeyi düşünmelisiniz.

Erken aşamanın başında, soracağınız ana sorular şu olacaktır : Piyasada nasıl ilgi çekeriz? Kaç müşterinin peşinden gidiyoruz? Gerekli ürünü üretiyor muyuz? Müşteri kazandıkça başka sorular da gelir: Bu müşterileri nasıl elde tutabilirsiniz? Bu müşterilerin değerlerini nasıl büyütürüz? Farklı sorular farklı yetenekler gerektirir. Ama bence iyi bir analist tüm yaşam döngüsü boyunca çalışabilir. Analitik becerilerden çok sorular ve verilerle ilgilidir.

Bir girişimde çalışan iyi bir analistin bir kuruluşta çalışamaması için hiçbir neden yoktur; büyük bir şirkette değerli olmaması için hiçbir neden yok. Her zaman şunu söylemeye dikkat ediyorum: Siz bir KOBİ analistisiniz veya Siz bir KOBİ analistisiniz .

Bir şirketin olgunluğu, yalnızca analistin rolünün ne kadar büyük olabileceği anlamında önemlidir. Bir startup sadece bir analiste ihtiyaç duyabilir, ancak gerçekten büyük ve sağlam bir kurumsal şirket birkaç analiste ihtiyaç duyabilir ve bu analistler daha uzman olacaktır. Ancak daha küçük bir şirkette analistler, uzmanlardan daha genelcidir. Bir şekilde, becerileri daha da geniş olmalıdır çünkü onlar genelcidirler.

Ve çok büyük bir şirkete gittiğinizde belirli bir uzman olabilirsiniz. İnşa edeceğiniz modellerde çok uzmanlaşacaksınız. Müşteri karlılığı ve müşteri yaşam boyu değeri gibi şeylere çok odaklanmış olabilirsiniz. Bu tür şeylere kurumsal düzeyde bakma konusunda gerçekten iyi olacaksınız. Ancak, bir başlangıçta bakabileceğiniz şeylerden tamamen farklıdır.

LP : Geçen yılın, pazarlama analitiği araçlarına yapılan harcamanın pazarlama analitiğinde çalışan insanlara yapılan harcamadan daha yüksek olduğu ilk yıl olduğunu biliyorum. Evet, şirketler analitik araçlarına giderek daha fazla yatırım yapıyor.

Pazarlama analitiğinin, genel olarak analitiğin ve veri biliminin yeni olmadığını hatırlayalım. Pazarlama bilimi onlarca yıl önce müfredattaydı. O zamanlar önemliydi ve organizasyon içinde değerli ve istikrarlı bir rol olmaya devam edecek. Alakalı kalabilmek için becerilerimizi güncel tutmalıyız.

Güncel olmak, yeni tekniklere ve yeni araçlara aşina olmak ve bazı durumlarda bunları kullanmakta yetkin olmak anlamına gelir. En son en pahalı araca ihtiyacınız olmayabilir. Zaten araç setinde işi yapabilen ve iyi yapan bir aletiniz varsa, o zaman belki de yeni bir parlak oyuncağa para harcamanıza gerek yoktur. Anahtar, işinizi etkili ve verimli bir şekilde gerçekleştirmenize yardımcı olacak doğru araçlara sahip olmak ve bunları nasıl doğru kullanacağınızı bilmektir.

LP : Bence şimdi makine öğrenimi, blok zincir, yapay zeka gibi şeylerden bahsetmek için iyi bir zaman. Bunlar, verilere ne olduğunu ve verilerin analizini etkiler. İş üzerindeki etkilerini ve işinizi nasıl etkilediğini anlamanız gerekecek. AI, model geliştirmeyi kolaylaştırır. Analistin, bir şeyin ne zaman alakalı olduğunu, ne zaman eylem gerektirdiğini, iş için ne anlama geldiğini belirleyen ve ardından ne yapması gerektiğini seçen kişi olması gerekecektir. Bu tür bir analistin hayatta kalacağını ve gelişeceğini düşünüyorum.

LP: Mesleğimle ilgili toplantılara her zaman gitmeye çalışırım. En az üç ayda bir bir şeye katılmanızı tavsiye ederim. Evet, zaten diplomanı aldın ve çok çalıştın, ama bence çeyrekte bir başını kaldırıp etrafa bakmalı, bir anlığına durmalı ve mesleki becerilerinizi geliştirebilecek bir şeye zaman ayırmanız gerektiğine inanıyorum. .

Yararlı olabilecek birçok aktivite türü vardır. Şehrinizde veya belki çevrimiçi olarak bazı kurslara katılın, YouTube'da bazı eğitimleri izleyin veya bir podcast dinleyin - çok fazla harika fırsat var. Merak ettiğiniz bir konuyla ilgili bir konferans bulun, oraya gidin, yeni insanlarla tanışın ve onlarla ağ kurun, yeni profesyonel bağlantılar kurun, onlara sorunlarını nasıl çözdüklerini sorun. Katılabileceğiniz herhangi bir LinkedIn veya yerel profesyonel topluluk olup olmadığını öğrenin.

DAA, analistler için mükemmel etkinlikler sunar. Derneğe üye olun. Konferanslarına katılın, meslektaşlarınızla iletişim kurun, onlarla etkileşim kurun. Anahtar şey, oyununuzun zirvesinde kalmanın yollarını bulmaktır.

Laura'nın tüm sorularımızı yanıtlamak ve pazarlama analitiğinin güncel sorunları ve geleceği hakkındaki düşüncelerini paylaşmak için zaman bulduğu için gerçekten minnettarız. Ayrıca, süreç yönetimi üzerine Laura'nın MASCONF konuşmasının özetini okumanızı şiddetle tavsiye ederiz.

İrtibatta kalalım! Dijital analitiğin durumuna ilişkin araştırmamızdan çıkan sonraki röportajları okumak ve en iyi analistlerin deneyimini işinize uyarlamak için blogumuza abone olun.