專訪 Analytics Mania 創始人 Julius Fedorovicius

我們繼續我們的專家意見專欄，今天我們向您展示對數字顧問和技術專家Julius Fedorovicius的採訪。 Julius 是Analytics Mania的創始人，也是 Google Tag Manager 和 Google Analytics 愛好者。 此外，他一直在 Facebook 上運營Google Tag Manager 社區並創建GTM 在線課程。

與往常一樣，以下是導航的主要主題：

我運行 Analytics Mania。 在這裡，我分享了博客文章和視頻教程，教營銷人員和分析師使用谷歌標籤管理器和谷歌分析。 此外，目前，我提供兩門關於 Google 跟踪代碼管理器的付費課程。 此外，偶爾（當我的日程安排有時間時），我會以 GA/GTM 自由職業者的身份工作。 但我目前的主要關注點是內容、課程和這些課程的學生。

硬技能。 我在這裡有偏見（因為我來自分析實施方面），但我會說與跟踪相關的技術技能很重要。 了解跟踪的工作原理將幫助分析師更好地了解數據的來源、收集方式以及數據的可靠性。 這也將幫助分析師在他們正在使用的數據和他們得到的結果中添加更多的鹽。

但這只是所需技能的一部分。 如果沒有對收集到的數據做任何事情，單獨跟踪實施是毫無價值的。 這就是分析部分的用武之地，在這裡我們既有硬技能也有軟技能。

說到這裡的硬技能，這在很大程度上取決於你工作的公司及其堆棧。 對於一些人來說，使用 Google Analytics 和 Data Studio 就足夠了，對於另一些人來說，使用 BigQuery、SQL、R、Python 等知識就足夠了。兔子洞很深。

我建議不要專注於特定工具。 相反，關注必須用數據回答什麼樣的問題。 然後為此選擇正確的工具。 了解 BigQuery、R 或其他任何東西，並試圖將其應用於小型企業是沒有意義的（至少在大多數情況下）。 小型企業（很可能）沒有足夠的數據從這些技術中受益。

由於我主要與中小型企業合作，因此在大多數情況下，Google 的基本分析堆棧就足夠了（GTM、GA、GDS）。 由於分析和“小”數據，完全有可能實現很多改進/改變。

因此，如果有人正在考慮在該領域開始職業生涯，我認為了解 GTM、GA 和 Google Data Studio 是一個良好的開端（在硬技能方面）。

現在，分析師的軟技能。 我會說他們是：

• 規劃。 如果我們談論的是網絡分析，那麼測量計劃和標籤實施計劃之類的東西可以為您提供極大的幫助。 要準備計劃，您必須與利益相關者進行大量交談，更加熟悉業務目標、流程等。這有助於分析師看到更大的圖景，因此（希望）通過分析提供更多價值。
• 聽起來很俗氣，但是：仔細聽別人說什麼。 還有，溝通。 這將幫助您完成諸如準備測量計劃之類的事情，並且還可以讓您更好地傳達您的發現。
• 批判性思維。 這將幫助您識別模式、深入挖掘並找到一些見解。

我知道您要犯一個大錯誤，但我不能只選擇一個:) 以下是我對最大錯誤的看法：

錯誤＃1。 始終信任您的數據並且毫無疑問。 數據永遠不會完美，總會有一定程度的不准確。 因此，每當您通過分析發現有價值的東西時，請始終懷疑它。 嘗試從不同的角度檢查它。 如果您熟悉分析實施，請嘗試想想您的數據收集中可能出現的問題。 另外，這些數據的來源是什麼？ 這就是需要批判性思維的地方。 但是，另一方面，不要等待完美的數據。 花太多時間試圖獲得一些完美的數據集，而不是從“足夠好”的數據中獲得洞察力，對企業來說成本更高。

錯誤 #2。 認為分析師的工作以分析和發現一些見解而告終。 分析師也應該是組織變革的驅動力。 他們必須傳達他們的發現，倡導某些解決方案以使這些發現得以實施。 在很多情況下，這是最困難的部分。

非常。 這是發現一些見解和確保它們推動一些變化和改進之間的最大障礙之一。 避免溝通不暢的一些方法：

• 仔細聽聽別人怎麼說。 這有助於更好地了解特定分析任務的業務需求。 而當營銷人員提供一些反饋時，仔細聆聽會幫助你減少未來的誤傳，避免重蹈覆轍。
• 盡可能避免使用你的專業俚語。 嘗試用更簡單的術語說話，即使那些與分析沒有直接關係的人也能理解。
• 花盡可能多的時間來了解業務的運作方式。 看到更大的圖景可能有助於分析師更好地理解營銷團隊需要分析師的特定結果（以及為什麼）。
• 不要害怕提問。 通過問“為什麼”，你並沒有表明你很愚蠢。 它表明您想了解上下文，這將幫助您更好地執行任務。 當你得到一個任務並且有些部分不清楚時，不要假設。 要求澄清。

至於活動，我肯定會推薦MeasureCamp ，我迫不及待地想擺脫虛擬活動並跳回面對面的聚會。 MeasureCamp 是一個完美的聚會場所，向他人學習，嘗試自己的演講技巧（這也是分析中非常需要的）。

另外，我只是喜歡SuperWeek 。 但我不認為這是一個我將不斷學習新東西的會議。 我認為它更像是分析師的假期，在那裡你有一群志同道合的極客談論他們近一周的愛好。 你在這裡遇到一堆行業明星，隨便聊聊，網絡。 那裡有一些神奇的東西。

至於資源，這真的取決於分析師的專長。是更接近主流分析（如GTM，GA）還是更接近實際的數據科學，數據工程等。如果是前者，那麼（無恥插件）我自己的博客和youtube 頻道絕對可以提供幫助。 Simo Ahava 的博客Measureschool等等。 如果是後者，那麼Datacamp可以提供幫助。

我認為這裡需要的最重要的知識是了解公司中的數據/分析堆棧（和流程）必鬚根據公司的水平來選擇。 然後它應該與公司一起成長。

在我看來，小公司不應該追逐像人工智能、機器學習、大數據這樣的閃亮項目。 首先，小公司甚至沒有足夠的“小”數據。 我最近閱讀了這篇文章，它完美地總結了公司的分析應該與公司一起增長/擴展的情況和原因。

目前，我是自僱人士。 所以我的主要挑戰是實踐我所宣揚的 :) 通過不斷創建內容、更新我的課程和支持課程學生，我並不總是有足夠的時間來挖掘我自己的數據並添加一些額外的調整。 沒有鞋子的鞋匠。

與 IT 部門的摩擦肯定很大。 否則，GTM 不會那麼受歡迎。

不斷變化的用戶隱私環境。 特別是當涉及到主要參與者（如蘋果）時。 您今天構建的東西很有可能在接下來的 6-12 個月內無法工作。 保持最新狀態非常耗時（但必要）。 我可能錯了，但感覺我們在過去 2-3 年的變化比過去 6-7 年要多）。 在整個大流行期間，我討厭這句話，但對我們來說“這是新常態”。

• 我認為之前關於溝通的問題在這裡非常重要。 從那開始，你肯定會看到進步。
• 交流。
• 問很多問題以了解上下文（並查看更大的圖景）。
• 不要假設什麼，也不要試圖認為你比房間裡的其他人更聰明。 也許您更了解如何使用您的分析工具。 但其他人可能更了解企業的運作方式，他們可能知道您缺少的一些拼圖。

這個答案與之前關於我沒有足夠時間進行自己的分析的問題之一非常相關:)

說到一般成熟度，這變化很大。 我見過一些非常成熟的公司，而其他公司則使用諸如“多點觸控歸因”之類的流行語，但與此同時，除了使用 Google Analytics（分析）的綜合瀏覽量之外，它們不會跟踪*任何*事件。 這就是他們對“分析”所做的一切：）

隱私的持續增長。 這不僅僅是因為 GDPR 等法規。 Apple 或 Brave 等供應商和公司正在圍繞以隱私為中心的方法構建產品和營銷。 更多的企業將理性地建立具有隱私意識的數據收集流程，而其他企業將被迫這樣做。

將需要更複雜的數據收集機制來收集第一方數據。 “只需將一行 JavaScript 添加到您的站點”的時代將結束，並且要開始收集至少半準確的數據，您將需要依靠服務器端標記等解決方案。

隨著更複雜的設置，有抱負的分析師的進入門檻會更高。 在這種情況下，我是從初學者經常從谷歌分析等流行工具開始的角度談論的。 但看看 GA4，事情並沒有變得更容易。 是的，我知道它仍然處於測試階段（儘管“測試版”徽章已經消失）。 但看看數據的存儲方式（以及它的保留時間 - 最多 14 個月）和有限的報告功能，SQL 和 BigQuery 的知識似乎不再“值得擁有”了。 自然，初學者的入門門檻變得更高，因為這是一種學習工具（僅次於 GTM、GA、GDS 等）。

由於行業（ITP 等）的最新（和即將發生的變化），許多人仍然不在乎他們的數據變得多麼不准確。

隱私環境中不斷變化的格局。 不要誤會我的意思——我是為了隱私。 對消費者來說絕對是好事。 但對於營銷人員和分析師來說，這是一個真正不斷變化的挑戰。 所以“問題”這個詞在這裡可能太強了。 我們稱之為“挑戰”。

由於我更多地關注小型企業和自由職業者（幫助他們學習 GA 和 GTM），我注意到他們中的許多人過於關注工具和跟踪技術，而不是計劃、理解業務目標和提出正確的問題。 顯然，我也對此感到內疚（因為我的大部分內容都是關於工具和跟踪技術的）。 但希望，更多的人會專注於基本面和工作中“較軟”的部分，而不僅僅是硬技能。

我想不出這裡有什麼具體的。 繼續做他們的工作並提高自己。 不僅要關注硬技能，還要關注軟技能。

我想你還沒有接受過馬克·埃德蒙森的採訪。

專注於您希望通過數據實現的目標，選擇正確的工具，並且可能對您有利！

我們非常感謝朱利葉斯對他的經驗的誠實回應和分享。 我們希望這次採訪對您有所幫助，並且您喜歡閱讀它。

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