Waarom spankommunikasie belangriker is as u Martech-stapel

Kommunikasie en analise van bemarkingspan

Simo Ahava se atipiese standpunt oor datakwaliteit en kommunikasiestrukture het die hele sitkamer by die huis versier Gaan na Analytics! konferensie. OWOX, die MarTech-leier in die GOS-streek, het duisende kundiges by hierdie byeenkoms verwelkom om hul kennis en idees te deel.

OWOX BI-span wil hê dat u moet nadink oor die konsep wat Simo Ahava voorstel, wat beslis potensiaal het om u besigheid te laat groei. 

Die kwaliteit van data en die kwaliteit van die organisasie

Die kwaliteit van data hang af van die persoon wat dit ontleed. Gewoonlik sal ons alle foute in die data oor gereedskap, werkstrome en datastelle blameer. Maar is dit redelik?

Eerlik gesê, die kwaliteit van data hang direk af van hoe ons binne ons organisasies kommunikeer. Die kwaliteit van die organisasie bepaal alles, begin met die benadering tot data-ontginning, skatting en meting, voort met die verwerking en eindig met die algehele kwaliteit van die produk en besluitneming. 

Maatskappye en hul kommunikasiestrukture

Stel ons voor dat 'n maatskappy in een instrument spesialiseer. Die mense in hierdie onderneming is baie goed daarin om sekere probleme op te spoor en op te los vir die B2B-segment. Alles is wonderlik, en u ken ongetwyfeld 'n paar maatskappye soos hierdie.

Die newe-effekte van die aktiwiteite van hierdie maatskappye is verborge in die langtermynproses om die vereistes vir datakwaliteit te verhoog. Terselfdertyd moet ons onthou dat instrumente wat geskep is om data te analiseer, slegs met data werk en geïsoleer is van die sakeprobleme - selfs al is dit geskep om dit op te los. 

Daarom het 'n ander soort firma verskyn. Hierdie maatskappye is gespesialiseerd in foutopsporing van werkstroom. Hulle kan 'n hele klomp probleme in sakeprosesse vind, op 'n witbord sit en aan die bestuurders sê:

Hier, hier, en daar! Pas hierdie nuwe sakestrategie toe en dit gaan goed met u!

Maar dit klink te goed om waar te wees. Die doeltreffendheid van advies wat nie gebaseer is op 'n begrip van die instrumente nie, is te betwyfel. En die adviesbureaus verstaan ​​nie die rede waarom sulke probleme verskyn nie, waarom elke nuwe dag nuwe ingewikkeldhede en foute meebring en watter instrumente verkeerd ingestel is.

Die nut van hierdie ondernemings op sigself is dus beperk. 

Daar is ondernemings met sowel sakekundigheid as kennis van gereedskap. In hierdie maatskappye is almal behep deur mense met goeie eienskappe aan te stel, kundiges wat seker is in hul vaardighede en kennis. Koel. Maar gewoonlik is hierdie ondernemings nie daarop gemik om kommunikasieprobleme binne die span op te los nie, wat hulle dikwels as onbelangrik beskou. Namate nuwe probleme verskyn, begin die heksejag - wie se skuld is dit? Miskien het die BI-spesialiste die prosesse verwar? Nee, die programmeerders het nie die tegniese beskrywing gelees nie. Maar al met al is die werklike probleem dat die span nie die probleem duidelik kan oordink om dit saam op te los nie. 

Dit wys ons dat selfs in 'n onderneming propvol cool spesialiste, alles meer moeite sal verg as wat nodig is as die organisasie dit nie doen nie volwasse genoeg. Die idee dat u volwassene moet wees en verantwoordelik moet wees, veral in 'n krisis, is die laaste ding waaraan mense in die meeste maatskappye dink.

Selfs my tweejarige kind wat kleuterskool toe gaan, lyk meer volwasse as sommige organisasies waarmee ek gewerk het.

U kan nie net 'n doeltreffende onderneming skep deur 'n groot aantal spesialiste aan te stel nie, want hulle word almal deur een of ander groep of departement opgeneem. Die bestuur gaan dus voort om spesialiste aan te stel, maar niks verander nie omdat die struktuur en logika van die werkvloei glad nie verander nie.

As u niks doen om kommunikasiekanale binne en buite hierdie groepe en afdelings te skep nie, sal u niks doen nie. Daarom fokus kommunikasiestrategie en volwassenheid op Ahava.

Conway se wet is van toepassing op Analytics-ondernemings

Betekenisvolle gegewens - Conway se wet

Vyftig jaar gelede het 'n groot programmeerder met die naam Melvin Conway 'n voorstel gemaak wat later bekend geword het as Conway se wet: 

Organisasies wat stelsels ontwerp. . . is gedwing om ontwerpe te produseer wat kopieë is van die kommunikasiestrukture van hierdie organisasies.

Melvin Conway, Conway se wet

Hierdie gedagtes verskyn op 'n tyd toe een rekenaar perfek by een kamer gepas het! Stel jou voor: hier het ons een span wat op een rekenaar werk, en daar het ons 'n ander span wat op 'n ander rekenaar werk. En in die regte lewe beteken die wet van Conway dat al die kommunikasiefoute wat by daardie spanne voorkom, weerspieël sal word in die struktuur en funksionaliteit van die programme wat hulle ontwikkel. 

Skrywer se opmerking:

Hierdie teorie is honderde kere in die ontwikkelingswêreld getoets en is al baie bespreek. Die sekerste definisie van Conway se wet is geskep deur Pieter Hintjens, een van die invloedrykste programmeerders van die vroeë 2000's, wat gesê het: 'As u in 'n kak organisasie is, sal u kak sagteware maak.' (Amdahl to Zipf: Tien wette van die fisika van mense)

Dit is maklik om te sien hoe hierdie wet in die bemarkings- en ontledingswêreld werk. In hierdie wêreld werk maatskappye met groot hoeveelhede data wat uit verskillende bronne versamel word. Ons kan almal saamstem dat data self billik is. Maar as u datastelle noukeurig ondersoek, sien u al die onvolmaakthede van die organisasies wat die data versamel het:

  • Ontbrekende waardes waar ingenieurs nie 'n probleem bespreek het nie 
  • Verkeerde formate waar niemand aandag gegee het nie en niemand die aantal desimale plekke bespreek het nie
  • Kommunikasie vertragings waar niemand weet wat die formaat van oordrag (groep of stroom) is en wie die data moet ontvang nie

Dit is waarom data-uitruilstelsels ons onvolmaakthede openbaar.

Datakwaliteit is die bereiking van gereedskapspesialiste, werkstroomdeskundiges, bestuurders en die kommunikasie tussen al hierdie mense.

Die beste en slegste kommunikasiestrukture vir multidissiplinêre spanne

'N Tipiese projekspan in 'n MarTech- of bemarkingsanalytiese onderneming bestaan ​​uit spesialiste (BI), datawetenskaplikes, ontwerpers, bemarkers, ontleders en programmeerders (in enige kombinasie).

Maar wat sal gebeur in 'n span wat nie die belangrikheid van kommunikasie verstaan ​​nie? Kom ons kyk. Die programmeerders sal lank kode skryf en hard probeer, terwyl 'n ander deel van die span net wag totdat hulle die aflosstokkie slaag. Uiteindelik sal die beta-weergawe vrygestel word, en almal sal murmureer oor waarom dit so lank geneem het. En wanneer die eerste fout verskyn, sal almal na iemand anders begin soek om die skuld te gee, maar nie na maniere om die situasie wat hulle daar gehad het, te vermy nie. 

As ons dieper kyk, sal ons sien dat onderlinge doelstellings nie reg (of glad nie) verstaan ​​is nie. En in so 'n situasie kry ons 'n beskadigde of gebrekkige produk. 

Moedig multidissiplinêre spanne aan

Die slegste kenmerke van hierdie situasie:

  • Onvoldoende betrokkenheid
  • Onvoldoende deelname
  • Gebrek aan samewerking
  • Gebrek aan vertroue

Hoe kan ons dit regstel? Letterlik deur mense te laat praat. 

Moedig multidissiplinêre spanne aan

Kom ons vergader almal, bespreek besprekings en bespreek weeklikse vergaderings: bemarking met BI, programmeerders met ontwerpers en dataspesialiste. Dan sal ons hoop dat mense oor die projek praat. Maar dit is nog steeds nie genoeg nie, want spanlede praat steeds nie oor die hele projek nie en praat nie met die hele span nie. Dit is maklik om met tien vergaderings gesneeu te word, geen uitweg en geen tyd om die werk te doen nie. En hierdie boodskappe na vergaderings sal die res van die tyd doodmaak en die begrip van wat om verder te doen verstaan. 

Daarom is vergadering slegs die eerste stap. Ons het nog steeds probleme:

  • Swak kommunikasie
  • Gebrek aan wedersydse doelstellings
  • Onvoldoende betrokkenheid

Soms probeer mense belangrike inligting oor die projek aan hul kollegas deurgee. Maar in plaas daarvan dat die boodskap deurkom, doen die gerugmasjien alles vir hulle. As mense nie weet hoe om hul gedagtes en idees behoorlik en in die regte omgewing te deel nie, sal inligting verlore gaan op pad na die ontvanger. 

Dit is simptome van 'n onderneming wat met kommunikasieprobleme sukkel. En dit begin om hulle met vergaderings te genees. Maar ons het altyd 'n ander oplossing.

Lei almal om oor die projek te kommunikeer. 

Multidissiplinêre kommunikasie in spanne

Die beste kenmerke van hierdie benadering:

  • Deursigtigheid
  • Betrokkenheid
  • Kennis en vaardigheidsuitruiling
  • Ononderbroke onderwys

Dit is 'n uiters ingewikkelde struktuur wat moeilik is om te skep. U ken miskien 'n paar raamwerke wat hierdie benadering volg: Agile, Lean, Scrum. Dit maak nie saak wat u dit noem nie; almal is gebou op die beginsel “om alles saam te maak”. Al die kalenders, taaklyste, demo-aanbiedings en stand-up vergaderings is daarop gemik om mense gereeld en almal saam oor die projek te laat praat.

Daarom hou ek baie van Agile, want dit bevat die belangrikheid van kommunikasie as 'n voorvereiste vir projekoorlewing.

En as u dink dat u 'n ontleder is wat nie van Agile hou nie, moet u dit op 'n ander manier beskou: dit help u om die resultate van u werk te wys - al u verwerkte data, die wonderlike dashboards, u datastelle - om mense te maak waardeer u pogings. Maar om dit te doen, moet u u kollegas ontmoet en aan die ronde tafel met hulle gesels.

Wat is volgende? Almal het oor die projek begin praat. Nou het ons om die kwaliteit te bewys van die projek. Om dit te doen, huur maatskappye gewoonlik 'n konsultant met die hoogste professionele kwalifikasies. 

Die belangrikste maatstaf van 'n goeie konsultant (ek kan jou vertel omdat ek 'n konsultant is) is om sy betrokkenheid by die projek voortdurend te verminder.

'N Konsultant kan nie net klein stukkies professionele geheime aan 'n onderneming gee nie, want dit sal die maatskappy nie volwasse en selfonderhoudend maak nie. As u onderneming nog nie sonder u konsultant kan leef nie, moet u die gehalte van die diens wat u ontvang het, oorweeg. 

Terloops, 'n konsultant moet nie verslae opstel of 'n ekstra paar hande vir u word nie. U het u binnekollegas daarvoor.

Huurbemarkers vir onderwys, nie delegasie nie

Die hoofdoel van die huur van 'n konsultant is opvoeding, die opstel van strukture en prosesse en die fasilitering van kommunikasie. Die rol van 'n konsultant is nie maandelikse verslagdoening nie, maar eerder die inplanting van hom- of haarself in die projek en om heeltemal betrokke te wees by die daaglikse roetine van die span.

N goeie strategiese bemarkingskonsultant vul leemtes in die kennis en begrip van projekdeelnemers. Maar hy of sy mag nooit die werk vir iemand doen nie. En eendag sal almal net goed moet werk sonder die konsultant. 

Die resultate van effektiewe kommunikasie is die afwesigheid van heksejag en vingerwysing. Voordat 'n taak begin word, deel mense hul twyfel en vrae met ander spanlede. Die meeste probleme word dus opgelos voordat die werk begin. 

Kom ons kyk hoe dit alles beïnvloed die ingewikkeldste deel van die bemarkingsanalise: definiëring van datastrome en samevoeging van data.

Hoe word die kommunikasiestruktuur weerspieël in die oordrag en verwerking van data?

Gestel ons het drie bronne wat ons die volgende inligting gee: verkeersdata, e-handelsprodukdata / aankoopdata van die lojaliteitsprogram en mobiele ontledingsdata. Ons gaan die stadiums vir dataverwerking een vir een deur, van die stroom van al die data na Google Cloud tot die stuur van alles vir visualisering Google Data Studio Met die hulp van Google BigQuery

Op grond van ons voorbeeld, watter vrae moet mense vra om duidelike kommunikasie gedurende elke stadium van dataverwerking te verseker?

  • Data-insameling stadium. As ons vergeet om iets belangriks te meet, kan ons nie teruggaan in die tyd en dit weer meet nie. Dinge wat u vooraf moet oorweeg:
    • As ons nie weet wat om die belangrikste parameters en veranderlikes te noem nie, hoe kan ons al die gemors hanteer?
    • Hoe sal gebeure gemerk word?
    • Wat sal die unieke identifiseerder vir gekose datastrome wees?
    • Hoe sal ons na veiligheid en privaatheid omsien? 
    • Hoe sal ons data versamel waar daar beperkings is op die versameling van data?
  • Samevoeging van data vloei in die stroom. Beskou die volgende:
    • Die belangrikste ETL-beginsels: Is dit 'n groep of stroom tipe data-oordrag? 
    • Hoe sal ons die samevoeging van stroom- en bondeldata-oordragte merk? 
    • Hoe sal ons dit in dieselfde dataskema aanpas sonder verliese en foute?
    • Tyd- en chronologiese vrae: Hoe sal ons die tydstempels nagaan? 
    • Hoe kan ons weet of die vernuwing en verryking van data reg binne die tydstempels werk?
    • Hoe sal ons treffers bekragtig? Wat gebeur met ongeldige treffers?

  • Data-versameling stadium. Dinge om te oorweeg:
    • Gespesialiseerde instellings vir ETL-prosesse: Wat het ons met ongeldige data te doen?
      Plak of verwyder? 
    • Kan ons daaruit wins maak? 
    • Hoe sal dit die kwaliteit van die hele datastel beïnvloed?

Die eerste beginsel vir al hierdie fases is dat die foute op mekaar stapel en van mekaar erf. Gegewens wat in die eerste fase met 'n fout versamel is, sal u kop effens laat brand tydens al die daaropvolgende fases. En die tweede beginsel is dat u punte moet kies vir die kwaliteit van data. Aangesien al die data in die versamelingsfase saamgevoeg word, kan u nie die kwaliteit van die gemengde data beïnvloed nie. Dit is baie belangrik vir masjienleerprojekte, waar die kwaliteit van data die kwaliteit van die masjienleerresultate sal beïnvloed. Goeie resultate is onbereikbaar met data van lae gehalte.

  • Visualisering
    Dit is die uitvoerende hoofstadium. U het miskien al gehoor van die situasie toe die uitvoerende hoof na die syfers op die paneelbord kyk en sê: 'Goed, ons het vanjaar baie wins, selfs meer as voorheen, maar waarom is al die finansiële parameters in die rooi sone? ? ” En op hierdie oomblik is dit te laat om na die foute te soek, want dit moes al lankal gevang word.

Alles is gebaseer op kommunikasie. En oor die onderwerpe van die gesprek. Hier is 'n voorbeeld van wat bespreek moet word tydens die voorbereiding van Yandex-streaming:

Bemarking BI: Snowplow, Google Analytics, Yandex

Die antwoorde op die meeste van hierdie vrae vind u net saam met u hele span. Want as iemand 'n besluit neem op grond van raai of persoonlike opinie sonder om die idee saam met ander te toets, kan daar foute voorkom.

Kompleksiteite is oral, selfs op die eenvoudigste plekke.

Hier is nog 'n voorbeeld: 'n Ontleder merk 'n fout op as hy die indrukstellings van produkkaarte opspoor. In die trefferdata is alle indrukke van alle baniere en produkkaarte direk na die laai van die bladsy gestuur. Maar ons kan nie seker wees of die gebruiker regtig na alles op die bladsy gekyk het nie. Die ontleder kom na die span om hulle breedvoerig hieroor in te lig.

Die BI sê dat ons die situasie nie so kan laat nie.

Hoe kan ons die CPM bereken as ons nie eens seker kan wees of die produk vertoon is nie? Wat is die gekwalifiseerde CTR vir die foto's dan?

Die bemarkers antwoord:

Kyk, almal, ons kan 'n verslag opstel wat die beste CTR toon en dit op 'n soortgelyke kreatiewe banier of foto op ander plekke verifieer.

En dan sal die ontwikkelaars sê:

Ja, ons kan hierdie probleem oplos met behulp van ons nuwe integrasie vir blaaiopsporing en die sigbaarheid van onderwerpe.

Ten slotte sê die UI / UX-ontwerpers:

Ja! Ons kan kies of ons uiteindelik die lui of ewige boekrol of paginasie nodig het!

Hier is die stappe wat hierdie klein span deurgemaak het:

  1. Definieer die probleem
  2. Die saaklike gevolge van die probleem aangebied
  3. Die impak van veranderinge gemeet
  4. Tegniese besluite aangebied
  5. Ontdek die nie-triviale wins

Om hierdie probleem op te los, moet hulle die data-insameling van alle stelsels nagaan. 'N Gedeeltelike oplossing in een deel van die dataskema sal die sakeprobleem nie oplos nie.

pas die ontwerp aan

Daarom moet ons saamwerk. Die data moet elke dag verantwoordelik versamel word, en dit is harde werk om dit te doen. En die kwaliteit van data moet bereik word deur die regte mense aanstel, die regte gereedskap koop en geld, tyd en moeite belê om effektiewe kommunikasiestrukture op te stel, wat noodsaaklik is vir die sukses van 'n organisasie.

Wat dink jy?

Hierdie webwerf gebruik Akismet om spam te verminder. Leer hoe jou opmerking verwerk is.