分析师和营销团队之间的沟通不畅
已发表: 2022-04-12两个家庭,在尊严上都一样,在数字营销方面各司其职。 臭名昭著的 Capulet 和 Montague 公司的分析师和营销人员怀有古老的怨恨。 营销人员希望做出基于数据的决策,但为了做到这一点,他们需要尽快准备好报告,甚至在昨天也做得更好。 相比之下,分析师希望对数据完全有信心并且讨厌匆忙。
然而,众所周知,公司各部门之间的清晰沟通和及时协作对于您的品牌持续成功至关重要。 沟通不畅的成本可能会导致数百万美元的损失。 此外,不要忘记,由于疫情,不同部门同事共同工作的常见问题也被广泛的远程工作所叠加。
让我们尝试发现分析师和营销团队之间的沟通中常见的问题是什么,以及专家对这些斗争的看法。
目录
- 分析师方面的原力
- 营销人员的原力
- 分析师和营销团队之间的沟通不畅
- 关于如何克服它的专家建议
- 关键要点
分析如何帮助营销专家摆脱常规并完全控制他们的营销。
任何团队都可能出现误解,但对于分析师和营销人员来说,这几乎是不可避免的。 这些专家讲不同的语言。 因此,要相互了解,首先,您需要掌握软技能并学习简短的对讲机。 此外,每个人都需要向前迈出一步,深入了解他人工作的特点。 人不是无缘无故的; 因此,您对这些原因了解得越多,就越容易建立生产性工作条件。
如果您对有关为远程团队建立沟通规范的更多信息感兴趣,我们建议您阅读哈佛商业评论的如果您的团队处于远程状态时如何有效协作。
分析师方面的原力
因此,让我们翻转脚本,看看数字分析师的来龙去脉。 他们处理数据,但他们到底是做什么的?
笔记! 根据公司的需要,对分析师的要求也会发生变化。 但是,通常,分析师的主要任务包括:
- 分析业务需求并为业务任务设置 Web 分析。
- 分析网站的结构和实施的平台。
- 设计和开发用于收集网站和移动应用程序中的用户行为数据的度量系统。
- 建立和维护每日/每周/每月报告,并对支持的区域执行基线分析。
- 综合来自多个来源的数据/研究以找到正确的答案。
- 创建和改进数据报告、数据可视化。
- 设置服务以发送、接收和分析数据并检查所收集数据的质量。
- 探索新的网络分析工具。
您可以继续在此工作简介中列出任何专家的技术要求,但主要内容保持不变。 任何优秀分析师的基本素质包括数学思维、冷静、对细节的关注和强大的分析能力。 这些人谈论数字、数据表中的数字列以及更多的 SQL 查询。 大多数情况下,他们会考虑数据结构、对象属性、度量和参数。 分析师通常不会考虑业务问题和假设。
营销人员的原力
另一方面,营销人员根据业务结果、销售的概念进行操作,并使用业务语言,而不是数据结构。 此外,我们可以说营销人员就像湿婆神一样,既进行创造又进行破坏。 想象一下,要通过广告活动推广产品,您需要:
- 制定营销策略,负责其实施。
- 提供品牌在市场上竞争对手的分析。
- 创建营销活动(制作创意、撰写促销和销售文本,使其看起来不像垃圾邮件)。
- 创建登陆页面,通过促销活动进行思考。
- 电子邮件营销。
- 找到增长区和风险区。
- 假设生成和检验。
重来。 然后再次。 更不用说这一切都发生在一个日历月内。 我们不会详细介绍诸如定向广告、在社交网络中维护公司档案、开发登录页面、跟踪营销趋势等方面的细节。
分析师和营销团队之间的沟通不畅
如您所见,这些不同专业人士之间的误解是不可避免的。 相互理解的局限性始于对任务的理解。 对任务的理解程度越高,就越有可能快速正确地完成任务。

让我们看看两个团队如何互动以及可以采取哪些措施来挽救局面的一些示例:
- 营销人员不了解数据的结构和参数的属性及其关系。 如果分析师与营销人员分享这些知识,将会有所帮助。
- 分析师计算数字,制作报告。 他没有考虑决策,营销人员想要报告的原因。 如果分析师发展他的商业思维并更多地研究营销的特殊性,他将更有效率。
- 重要的是要记住,营销人员并非不合作,分析师也不会嗤之以鼻。 只是这些人从事不同的活动,对报告的看法不同。
- 很多时候,问题在于分析师认为自己比营销人员更聪明,甚至在预料到问题时,他们会保持沉默。 任务执行者必须提出问题、澄清并尽量避免瓶颈和冲突。 他应该帮助客户得到他想要的东西。
- 就营销人员而言,他必须加深对数据结构的了解,以便更容易与分析师沟通并为他设置任务。
- 通常,营销人员与 KPI 相关联,而分析师通常不是。 因此,当分析师不急于时,营销人员需要为昨天做好一切准备。
- 营销人员不能一劳永逸地设置一个简单的技术任务,因为当您有问题时,您需要一份报告来回答它。 但是当你得到答案时,就会出现新的问题。 除非你试图创造一个狂野的、可怕的外星怪物报告,否则几乎不可能预见到它。
- 如果您不使用数据并且不将其组合,则很难预测并且通常可以想象您可以以不同的方式组合数据来回答同一个问题。 例如,您需要一份包含新应用程序营销渠道视图的报告。 应该分配什么频道? 第一次用户访问? 留下应用程序的那个? 您是否需要查看 12 月来自 PPC 的用户如何转换为 3 月的销售额? 合并这些数据的依据是什么?
- 你需要和你的同事多交流,澄清,更多地研究彼此的工作,建立简单的人际关系。 毕竟,我们都是为了共同利益而在同一家公司工作的人。
让我们看看知名专家是如何看待团队之间的误解问题的。
通信问题会导致管道生锈并破坏组织内的数据流。 修复这些是绝对必要的。
绝对地! 分析师和营销人员说不同的语言。 根据我的经验,真正需要由分析师来“讲营销”。这归结为做几件事:
- 听。 过早地开始解决问题(我可以提取哪些数据来回答这个问题?)而不是真正探索营销人员希望解决的潜在业务问题可能很诱人。
- 不说分析师。 营销人员的一些教育很好——度量意味着什么,数据中的限制是什么——但我看到分析师在不必要的时候太快地陷入了深入的分析术语。 这可能会让营销人员感到困惑,或者更糟糕的是,感到不舒服或失望(我不知道分析师在说什么。我应该这样做吗?他/她似乎认为我应该这样做!)。
- 永远,永远,永远不要告诉自己利益相关者是愚蠢的。 这是一个致命的错误——认为关系挑战是智力问题而不是沟通问题。
适合希望根据数据而非猜测做出决策的营销人员的最佳实践。 制定正确的营销策略、优化成本、增加销售额并加速业务增长。
我认为这对任何团队来说都很常见。 我认为没有必要将其作为问题提及,因为任何类型的组织都可能出现沟通不畅的情况。 我们都需要努力工作,以确保我们正在倾听和澄清。 分析师需要善于倾听和提问。 如果分析师与营销人员交谈,他们需要记住,大多数营销人员在数据、分析或模型方面的经验不如他们。

- 你希望能够做出什么样的决定?
- 您想与谁分享这些信息?
- 你今天用什么? 它的效果如何?
- 为什么你认为你需要一个仪表板?
像这样的问题有助于减少沟通错误并确保每个人都保持一致。 一个好的分析师必须能够提出这些问题,以确保他的团队带来的是工作产品。
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关于如何克服它的专家建议
如果您的同事说不同的语言,那么他们需要翻译是合乎逻辑的。 不幸的是,谷歌翻译在这种情况下没有帮助。 你必须自己做。 我们认为这里有两个关键点:
- 互相尊重。
- 互相交流。
如果你所有的沟通都被简化为 Slack 中的通信等,你就无法学会理解其他团队的同事。而且 90% 的消息都是“很紧急,我昨天需要,我需要等待多长时间,你还需要什么!”
当然,在 COVID 之前的时期,可以在周五晚上组织聚会,讨论工作、项目以及 Netflix 的最后一个系列,喝一两杯啤酒。 但在完全在线的情况下,并非一切都丢失了。 安排大师班、网络研讨会、联合演示或交叉培训。 当然,你不会一下子解决问题,但至少你会开始朝着正确的方向移动(躺下、坐下、拥抱你的宠物)。 这个想法很简单——让人们互相交谈。
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让我们看看专家们对如何克服团队之间的沟通不畅的建议。
分析师没有很好的营销词汇,营销人员也没有很好的数据科学和数据分析词汇。 所以可能最重要和最容易做的事情就是在周五下午让人们聚在一起喝你选择的饮料,让他们互相交谈。 因为只要听到人们谈论它,您就可以对一门学科足够熟悉。
此外,人们在很多地方都有通勤。 对于您的数据科学家收听营销播客或您的营销人员收听数据科学播客以真正开始听到词汇,听到回归、逻辑回归和随机森林之类的东西,这并不是一件坏事。 人们可能会说,哦,我应该问我的团队这意味着什么,或者每个都有不同的数据类型,我们如何解决它们?
这真的让每个人都听到了其他学科的词汇,以此作为开始进行有意义的互动的一种方式。
我认为要克服沟通不畅的问题,你应该首先让你周围的每个人都了解营销 BI,解释你的指标的含义,并展示他们如何提供帮助。 IT 分析是相当新的事物,没有多少人了解它如何帮助他们。 这就是沟通不畅的主要原因。 你应该删除这个块。 您应该与周围的营销人员交谈,让他们了解他们如何在业务中使用您的数据。 在我的工作中,我总是面临这个挑战。 我只是站出来和他们交谈。
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分析师应尽力:
- 以易于理解的方式交流他们所知道的。
- 对将与他们的数字一起工作的人产生同理心。
- 永远不要在没有假设的情况下陷入数据深渊。 永远记住为什么要进行分析。
- 将分析结果转化为人们的解决方案。 让人们了解数据可以带他们走多远。 教育您的同事如何在工作中应用数据分析。
- 培养健康的自我批评。 把你的想法带到办公桌前,不要害怕失败。
关键要点
同事之间的误解很常见,但由于大流行和许多企业向虚拟工作场所的过渡,这种误解变得更加严重。 缺乏背景和人们的视觉反应也无济于事。 反过来,团队之间的沟通不畅会导致日常工作流程的中断,并可能影响公司的大型项目。
当然,要始终保持冷静、耐心和与同事的理解并不容易。 我们都是人,每个人都有艰难而充满压力的日子。 但是,您只需清楚地解释您想知道的任务或 KPI 的确切内容,或者例如,您将如何使用获得的数据,就可以避免误解和怨恨。
避免在营销分析和工作场所关系中的猜测——特别注意无利可图的营销活动和您的同事,在您的营销绩效和团队之间的协作中发现模式和有价值的见解。