专访 Analytics Mania 创始人 Julius Fedorovicius

我们继续我们的专家意见专栏，今天我们向您展示对数字顾问和技术专家Julius Fedorovicius的采访。 Julius 是Analytics Mania的创始人，也是 Google Tag Manager 和 Google Analytics 爱好者。 此外，他一直在 Facebook 上运营Google Tag Manager 社区并创建GTM 在线课程。

与往常一样，以下是导航的主要主题：

我运行 Analytics Mania。 在这里，我分享了博客文章和视频教程，教营销人员和分析师使用谷歌标签管理器和谷歌分析。 此外，目前，我提供两门关于 Google 跟踪代码管理器的付费课程。 此外，偶尔（当我的日程安排有时间时），我会以 GA/GTM 自由职业者的身份工作。 但我目前的主要关注点是内容、课程和这些课程的学生。

硬技能。 我在这里有偏见（因为我来自分析实施方面），但我会说与跟踪相关的技术技能很重要。 了解跟踪的工作原理将帮助分析师更好地了解数据的来源、收集方式以及数据的可靠性。 这也将帮助分析师在他们正在使用的数据和他们得到的结果中添加更多的盐。

但这只是所需技能的一部分。 如果没有对收集到的数据做任何事情，单独跟踪实施是毫无价值的。 这就是分析部分的用武之地，在这里我们既有硬技能也有软技能。

说到这里的硬技能，这在很大程度上取决于你工作的公司及其堆栈。 对于一些人来说，使用 Google Analytics 和 Data Studio 就足够了，对于另一些人来说，使用 BigQuery、SQL、R、Python 等知识就足够了。兔子洞很深。

我建议不要专注于特定工具。 相反，关注必须用数据回答什么样的问题。 然后为此选择正确的工具。 了解 BigQuery、R 或其他任何东西，并试图将其应用于小型企业是没有意义的（至少在大多数情况下）。 小型企业（很可能）没有足够的数据从这些技术中受益。

由于我主要与中小型企业合作，因此在大多数情况下，Google 的基本分析堆栈就足够了（GTM、GA、GDS）。 由于分析和“小”数据，完全有可能实现很多改进/改变。

因此，如果有人正在考虑在该领域开始职业生涯，我认为了解 GTM、GA 和 Google Data Studio 是一个良好的开端（在硬技能方面）。

现在，分析师的软技能。 我会说他们是：

• 规划。 如果我们谈论的是网络分析，那么测量计划和标签实施计划之类的东西可以为您提供极大的帮助。 要准备计划，您必须与利益相关者进行大量交谈，更加熟悉业务目标、流程等。这有助于分析师看到更大的图景，因此（希望）通过分析提供更多价值。
• 听起来很俗气，但是：仔细听别人说什么。 还有，沟通。 这将帮助您完成诸如准备测量计划之类的事情，并且还可以让您更好地传达您的发现。
• 批判性思维。 这将帮助您识别模式、深入挖掘并找到一些见解。

我知道您要犯一个大错误，但我不能只选择一个:) 以下是我对最大错误的看法：

错误＃1。 始终信任您的数据并且毫无疑问。 数据永远不会完美，总会有一定程度的不准确。 因此，每当您通过分析发现有价值的东西时，请始终怀疑它。 尝试从不同的角度检查它。 如果您熟悉分析实施，请尝试想想您的数据收集中可能出现的问题。 另外，这些数据的来源是什么？ 这就是需要批判性思维的地方。 但是，另一方面，不要等待完美的数据。 花太多时间试图获得一些完美的数据集，而不是从“足够好”的数据中获得洞察力，对企业来说成本更高。

错误 #2。 认为分析师的工作以分析和发现一些见解而告终。 分析师也应该是组织变革的驱动力。 他们必须传达他们的发现，倡导某些解决方案以使这些发现得以实施。 在很多情况下，这是最困难的部分。

非常。 这是发现一些见解和确保它们推动一些变化和改进之间的最大障碍之一。 避免沟通不畅的一些方法：

• 仔细听听别人怎么说。 这有助于更好地了解特定分析任务的业务需求。 而当营销人员提供一些反馈时，仔细聆听会帮助你减少未来的误传，避免重蹈覆辙。
• 尽可能避免使用你的专业俚语。 尝试用更简单的术语说话，即使那些与分析没有直接关系的人也能理解。
• 花尽可能多的时间来了解业务的运作方式。 看到更大的图景可能有助于分析师更好地理解营销团队需要分析师的特定结果（以及为什么）。
• 不要害怕提问。 通过问“为什么”，你并没有表明你很愚蠢。 它表明您想了解上下文，这将帮助您更好地执行任务。 当你得到一个任务并且有些部分不清楚时，不要假设。 要求澄清。

至于活动，我肯定会推荐MeasureCamp ，我迫不及待地想摆脱虚拟活动并跳回面对面的聚会。 MeasureCamp 是一个完美的聚会场所，向他人学习，尝试自己的演讲技巧（这也是分析中非常需要的）。

另外，我只是喜欢SuperWeek 。 但我不认为这是一个我将不断学习新东西的会议。 我认为它更像是分析师的假期，在那里你有一群志同道合的极客谈论他们近一周的爱好。 你在这里遇到一堆行业明星，随便聊聊，网络。 那里有一些神奇的东西。

至于资源，这真的取决于分析师的专长。是更接近主流分析（如GTM，GA）还是更接近实际的数据科学，数据工程等。如果是前者，那么（无耻插件）我自己的博客和youtube 频道绝对可以提供帮助。 Simo Ahava 的博客Measureschool等等。 如果是后者，那么Datacamp可以提供帮助。

我认为这里需要的最重要的知识是了解公司中的数据/分析堆栈（和流程）必须根据公司的水平来选择。 然后它应该与公司一起成长。

在我看来，小公司不应该追逐像人工智能、机器学习、大数据这样的闪亮项目。 首先，小公司甚至没有足够的“小”数据。 我最近阅读了这篇文章，它完美地总结了公司的分析应该与公司一起增长/扩展的情况和原因。

目前，我是自雇人士。 所以我的主要挑战是实践我所宣扬的 :) 通过不断创建内容、更新我的课程和支持课程学生，我并不总是有足够的时间来挖掘我自己的数据并添加一些额外的调整。 没有鞋子的鞋匠。

与 IT 部门的摩擦肯定很大。 否则，GTM 不会那么受欢迎。

不断变化的用户隐私环境。 特别是当涉及到主要参与者（如苹果）时。 您今天构建的东西很有可能在接下来的 6-12 个月内无法工作。 保持最新状态非常耗时（但必要）。 我可能错了，但感觉我们在过去 2-3 年的变化比过去 6-7 年要多）。 在整个大流行期间，我讨厌这句话，但对我们来说“这是新常态”。

• 我认为之前关于沟通的问题在这里非常重要。 从那开始，你肯定会看到进步。
• 交流。
• 问很多问题以了解上下文（并查看更大的图景）。
• 不要假设什么，也不要试图认为你比房间里的其他人更聪明。 也许您更了解如何使用您的分析工具。 但其他人可能更了解企业的​​运作方式，他们可能知道您缺少的一些拼图。

这个答案与之前关于我没有足够时间进行自己的分析的问题之一非常相关:)

说到一般成熟度，这变化很大。 我见过一些非常成熟的公司，而其他公司则使用诸如“多点触控归因”之类的流行语，但与此同时，除了使用 Google Analytics（分析）的综合浏览量之外，它们不会跟踪*任何*事件。 这就是他们对“分析”所做的一切：）

隐私的持续增长。 这不仅仅是因为 GDPR 等法规。 Apple 或 Brave 等供应商和公司正在围绕以隐私为中心的方法构建产品和营销。 更多的企业将理性地建立具有隐私意识的数据收集流程，而其他企业将被迫这样做。

将需要更复杂的数据收集机制来收集第一方数据。 “只需将一行 JavaScript 添加到您的站点”的时代将结束，并且要开始收集至少半准确的数据，您将需要依靠服务器端标记等解决方案。

随着更复杂的设置，有抱负的分析师的进入门槛会更高。 在这种情况下，我是从初学者经常从谷歌分析等流行工具开始的角度谈论的。 但看看 GA4，事情并没有变得更容易。 是的，我知道它仍然处于测试阶段（尽管“测试版”徽章已经消失）。 但看看数据的存储方式（以及它的保留时间 - 最多 14 个月）和有限的报告功能，SQL 和 BigQuery 的知识似乎不再“值得拥有”了。 自然，初学者的入门门槛变得更高，因为这是一种学习工具（仅次于 GTM、GA、GDS 等）。

由于行业（ITP 等）的最新（和即将发生的变化），许多人仍然不在乎他们的数据变得多么不准确。

隐私环境中不断变化的格局。 不要误会我的意思——我是为了隐私。 对消费者来说绝对是好事。 但对于营销人员和分析师来说，这是一个真正不断变化的挑战。 所以“问题”这个词在这里可能太强了。 我们称之为“挑战”。

由于我更多地关注小型企业和自由职业者（帮助他们学习 GA 和 GTM），我注意到他们中的许多人过于关注工具和跟踪技术，而不是计划、理解业务目标和提出正确的问题。 显然，我也对此感到内疚（因为我的大部分内容都是关于工具和跟踪技术的）。 但希望，更多的人会专注于基本面和工作中“较软”的部分，而不仅仅是硬技能。

我想不出这里有什么具体的。 继续做他们的工作并提高自己。 不仅要关注硬技能，还要关注软技能。

我想你还没有接受过马克·埃德蒙森的采访。

专注于您希望通过数据实现的目标，选择正确的工具，并且可能对您有利！

我们非常感谢朱利叶斯对他的经验的诚实回应和分享。 我们希望这次采访对您有所帮助，并且您喜欢阅读它。

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