Dijital Analitiğin Durumu Üzerine OWOX BI Araştırması: Simo Ahava röportajı

Go Analytics'teki ilham verici konuşmasının ardından Simo Ahava ile röportaj yapma şansımız oldu! 2019'daki dijital analitiğin durumuna ilişkin araştırmamızın bir parçası olarak konferans.

Simo Ahava yetenekli bir analist ve sağlıklı iletişim yapıları oluşturma konusunda uzmanlaşmış bir danışmanlık şirketi olan 8-bit-koyun'un kurucu ortağıdır. Bu nedenle, verimli analitiğin nasıl geliştirileceğini oldukça iyi biliyor.​Her pazarlamacının veya analistin ilginç bulacağı bir dizi soruyu tartıştık. Aşağıdaki kategorilere ayrılırlar:

Tüm sorular İş Geliştirme Yöneticimiz Mariia Bocheva (günlük toplantılarımızda Simo'nun blogundan yüksek sesle alıntı yapmayı seven) tarafından hazırlandı ve soruldu. :)

Analitiği uygulamak söz konusu olduğunda ne gibi zorluklar görüyorsunuz ve pazarın genel gelişimini nasıl değerlendirirsiniz?

Sanırım asıl zorluk, her aracın olanaklarını ve sınırlamalarını anlamak. Piyasadaki her bir alet için bir derece kara kutu vardır. Bu araçların nasıl çalıştıklarını gizlediklerini söylemiyorum (bazıları kasıtlı olarak yapıyor olsa da), daha çok bu araçların organizasyonun süreçlerine entegrasyonunun çok tahmin edilemez olabileceğini kastettim.

Ayrıca, bu kadar çok sayıda yeni hizmetin işleri "daha hızlı" hale getirmek için nasıl çabaladığı konusunda endişeliyim. Sanki hız, doğası gereği tüm şirketlerin uyması gereken bir erdemmiş gibi. Hızlı olmak genellikle dikkatli olmak pahasına gelir ve her zaman çok hızlı bir şekilde sadece çok yanıltıcı olabilecek sonuçlar üretmek için bir şey yapma riski vardır.

Etiket yönetimi çözümleri gibi araçlar geliştirici dünyasının gizemini ortadan kaldırdığından, teknik yığınlarla ilgili genel bilgi ve anlayışın geliştiğini düşünüyorum. Bu harika – gelecekte de devam edeceğini umduğum bir trend. Benzer şekilde, bulut hizmetleri daha erişilebilir ve uygun fiyatlı hale geliyor, bu da otomasyon ve veri mühendisliğine olan ilginin artmasına neden oldu.

Bir analist pazarlama üzerinde nasıl daha büyük bir etkiye sahip olabilir?

Pazarlama ekibi için nasıl faydalı olabilirler?

Bir analistin pazarlama üzerinde bir etkisi olması gerekmez. Veri yapar. Bir "analist" sadece bir rolün tanımıdır ve kişisel olarak "analist" olarak etiketlenen birinin kuruluşta güçlü bir güç olmasının neredeyse zararlı olduğunu düşünüyorum. Bir analist tuttuğunuz anda, tüm bu "veri işlerini" devredeceğiniz birini bulmuşsunuzdur.

Bir analist verilerle çalıştığı için, rolleri farklı ekipleri aşmalı ve kuruluşun farklı bölümleri arasında bir köprü işlevi görmelidir. Bu şekilde, bireysel veri toplayıcılardan çok Scrum ustalarına ve ürün sahiplerine benzerler.

Şu anda hangi analitik zorluklarınız var ?

Kendi başına herhangi bir analitik zorlukla karşılaşmıyorum, ancak birlikte çalıştığım araçları ve bu araçların kuruluşların verilerini daha anlamlı hale getirmelerine yardımcı olmak için en iyi şekilde nasıl kullanılabileceğini anlamak sürekli bir zorluk.

Aynı zamanda, organizasyonları kendi eksiklikleri konusunda nasıl daha bilinçli hale getirecekleri konusunda da zorlanıyorum. Analitik veya gerçekten herhangi bir dijital disiplin için en büyük zorluk, onu abartı veya abartı olmadan organizasyonun süreçlerine nasıl entegre edeceğimizdir. Pek çok şirket, "veri odaklı" veya "önce dijital" olmak için çabalıyor ve bu da çok hızlı bir şekilde en iyi araç arayışına dönüşüyor, aslında bu kuruluşların çok disiplinli ekipler, hizmet tasarımına daha çevik yaklaşımlar oluşturmaya odaklanması gerekiyor. ve tüm bunları hangi aracın yaptığına karar vermeden önce hangi iş sorularının ve sorunlarının çözülmesi gerektiğine dair artan bir anlayış.

Analistler ve pazarlama ekipleri arasındaki yanlış iletişimin yaygın olduğunu düşünüyor musunuz? Cevabınız evet ise bunun üstesinden nasıl geleceğinize dair herhangi bir öneriniz var mı?

Bir kuruluştaki herhangi iki kişi arasındaki iletişimsizlik kadar yaygındır. İletişimsizlik nasıl çözülür? Daha iyi iletişim kurarak :)

Tamamen organizasyondaki sağlam iletişim yapılarına bağlı olan Scrum gibi çevik metodolojilerden öğrenilecek çok şey var. İletişim sorunları olduğunu fark ederseniz, bunların neden var olduğunu bulmak ve günlük toplantılar, biriktirme listesi düzenleme, geçmişe dönük oturumlar ve demolar gibi iletişim için yeni ortamlar ve bağlamlar sunarak bunları çözmek kesinlikle gereklidir.

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

Bence çoğunlukla iki şeyi kaçırıyorlar:

1. Bir şirketin veri odaklı olması gerektiğini düşünüyorlar
2. Çevrelerindeki insanlardan satın alma ve güven

“Veriye dayalı” gibi bir terminoloji kullanıyorsanız, değişim için zorlamak zordur. Bir şirket, veri, sezgi, uzmanlık, insan kaynakları vb. karışımı tarafından yönlendirilir. Değişimi yönlendiren tek bir şey yoktur.

Bir şirkette tutunacak bir yer bulmanın zor olmasının diğer nedeni, yaptığınız işe duyulan güven eksikliğidir. Bu bir iletişim sorunudur. Bir önceki soruya verdiğim cevaba bakın :)

Girişim ve güven, çabalarınızı şeffaf hale getirerek elde edilebilir - ofisin her yerine büyük panolar ekleyin, verileri demolarda ve sprint toplantılarında tartışmanın odak noktası yapın, ürün veya hizmete yapılan her küçük şeyin zarar gördüğünü herkesin fark etmesini sağlayın. ölçülebilir bir etki.

Simo Ahava'nın iletişim sorunlarıyla ilgili düşüncelerini daha derinlemesine incelemek için, Go Analytics için canlı performansını dinlerken okumak üzere sunumunu indirin! Konferans.

Sizce pazarlama analitiğinin geleceği nedir?

Hangi trendlerin geleceğini ve nelerin yüksek talep gördüğünü düşünüyorsunuz?

Geleceğin karanlık olduğunu düşünüyorum. Tarayıcı ve uygulama alanındaki kısıtlamalar (Safari'nin birinci taraf tanımlama bilgilerini, reklam ve içerik engellemeyi engellemesi, vb.), gizlilik odaklı tasarım için artan talep ve uzun vadede sinyal verilerinin güvenilmezliği, bunların tümü eşlemeyi zorlaştırıyor. geleceğe doğru.

Pazarlama analitiğinin tek satıcılı yaklaşımlardan (ör. Google Analytics) daha bütünsel bir veri hattına kaymaya devam edeceğinden eminim, bu da veri mühendislerinin her zamankinden daha fazla talep görecekleri anlamına geliyor.

Bugün piyasada ne gibi fırsatlar görüyorsunuz?

Genel olarak aptalca şeyler yapan satıcılar, kuruluşlar, bireyler, ülkeler, politikacılar, yasa koyucular ve insanlar var. Bunların tümü, pazarlama dahil olmak üzere dijital disiplinlerde belirsizliğe katkıda bulunur. Bunu ya ilk bakışta kabul edip giderek daha sınırlı bir alanda mücadele etmeye devam edebiliriz ya da siloları kırabilir ve pazarlama analitiğini tek bir disiplin olarak değil, bir şirketin gerçekleştirebileceği daha geniş bir olasılıklar yelpazesi olarak düşünmeye başlayabiliriz. verilerle.

Pazarlama, ürün ve hizmet tasarımı ile sıkı bir şekilde bağlantılıdır. Bir kuruluş, şirketin gerçekte ürettiği şeylerin günlük mekanizmalarına dahil olmayan özel bir pazarlama ekibine sahipse, bu bir sorundur. Benzer şekilde, kuruluşlar hala en iyi aracı bulmanın tüm sorunlarının çözümü olduğuna inanıyorsa, o zaman bu bir sorundur.

Şahsen, bence en büyük sorun, hiçbir zaman gerçekten ortadan kalkmayan bir sorun: iletişim kuramama. En küçük hatadan en büyük PR felaketine kadar bir organizasyonun karşılaşabileceği her bir hıçkırık, her zaman iki veya daha fazla kişi arasındaki bir iletişim sorununa kadar takip edilebilir. Bu iletişim sorunlarını düzeltmek, organizasyonları düzeltmenin anahtarıdır ve organizasyonları düzeltmek, daha sağlıklı bir pazarın anahtarıdır.

Bugün analistler için en önemli beceriler nelerdir? Bir analistin SQL, Python ve R'yi bilmesi ve Data Studio, Tableau, QlikView vb. gibi en yaygın görselleştirme araçlarında panolar oluşturması gerekir mi?

Analitik için temelin hala ne tür analitik yapmak istediğinize bağlı olduğunu düşünüyorum. Beceriler için bir beklenti belirleme sorunu, insanları disiplinle çalışmaya davet etmekten ziyade münhasırlık yaratmasıdır. Analitik alanına girdiğinizde yapabileceğiniz çok şey var ve programlama dilleri veya harici görselleştirme araçlarıyla ilgili deneyiminiz yok. Ancak ilerlediğinizde, gereksinimler daha spesifik hale gelir.​

• Web analitiği için tarayıcı yığınını anlamak çok önemlidir.
• Büyük veri kümeleriyle çalışan herkes için SQL bir zorunluluktur.
• Python vs. R her zaman devam eden bir tartışmadır, ancak analitikte çalışmak istiyorsanız ikisinin de gerekli olduğunu düşünmüyorum.

Ancak seçim yapmak zorunda kalsaydım, yalnızca veri analitiği alanının ötesine genişletilebilirliği sayesinde Python'u seçerdim.

İyi bir analist hangi yumuşak becerilere sahip olmalıdır?

Çalıştıkları iş ortamı için empati, etraflarındaki değişikliklere uyum sağlamak için hızlı refleksler, siloları güçlendirmek yerine köprü kurma zihniyeti ve yeni şeyler öğrenmeye doymak bilmeyen bir susuzluk.

En önemli beceri iletişimdir. Veriler, verinin üretildiği kuruluştaki kişilerin iletişim kurmaması durumunda gerçekten zarar gören şeylerden biridir. Veriler organizasyonun planıdır ve organizasyondaki kusurları herhangi bir danışmanın yapabileceğinden daha dürüst bir şekilde ortaya çıkarabilir.

Bir analistin yapabileceği en büyük hata nedir?

Analitik hatalarından bazılarını paylaşabilir misin?

Verilerle çalışan herhangi birinin yapabileceği en büyük hata, bence, başarısız bir hipotezi desteklemek için ölçümleri kasıtlı olarak yanlış yorumlamak veya yanlış kullanmaktır. Bunu, A/B testine yeni başlayan veya Google Analytics'i henüz uygulamayan, düşük olgunluktaki kuruluşlarda sık sık görüyorum. Dönüşümleri "apaçık" hipotezleri destekleyecek şekilde yapılandırırlar ve sezgisel olarak doğru olduğunu düşündüklerine aykırı olan test sonuçlarını kabul etmekten kasten kaçınırlar.

Aynı düşünce damarı, örneğin bir sitedeki etkileşimi tanımlamak için hemen çıkma oranı gibi basit bir şeyin kullanılmasında da görülebilir. Kapsamlı özelleştirme olmadan ve tüm bu katılım etkinliklerini hemen çıkmayı önleyen olaylarla eşlemek için tutarlı bir uygulama stratejisi olmadan, hemen çıkma oranı, çoğu zaman yanlış sonuçlara yol açabilecek yüzeysel, sığ bir ölçümdür.

Bir danışman olarak kendi hatalarım genellikle yukarıda tanımladığım iki şeyle ilgilidir. Hızlı bir şekilde iyi sonuçlar üretmem gereken durumlarda, analizin "kolaylığı" beni kolayca kaplıyor. Elimden geldiğince kaçınmaya çalıştığım bir şey ama veriler konusunda tamamen tarafsız olmak çoğu zaman çok zor. Müşterinin işine duygusal olarak fazla yatırım yapmadığım durumlarda adil olmayı daha kolay buluyorum - bu durumlarda acımasızca dürüst olmak ve kuruluşu kendi düşünce biçimlerini değiştirmeye ikna etmeye çalışmak daha kolay.

Simo'nun tüm yanıtlarını gerçekten takdir ediyoruz ve her sözünün altına imza atmaya hazırız. Son 20 yılda, veri okyanusundaki akıntılar daha hızlı hareket etmeye başladı, hatta bazı tekneleri ezdi. Doğru araçlarla donatılmış verilerinize dalmak önemlidir, ancak daha da önemlisi, gemide gerçekten özverili bir ekibe sahip olmaktır.

Simo'ya tamamen katılıyoruz. Her gün CMO'ların, pazarlamacıların ve analistlerin, verilerin toplanmasını, hizalanmasını, raporlanmasını ve görselleştirilmesini basitleştirerek şirketlerinde yeni bir veri analitiği düzeyi elde etmelerini sağlamak için hizmetlerimizi sunuyoruz.

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

Simo'ya ne sorardın? Aşağıdaki yorumlarda bize bildirin!