Чаму каманднае зносіны важней за ваш стэк Martech

Камунікацыя і аналіз маркетынгавай групы

Нетыповы пункт гледжання Сіма Ахавы на якасць дадзеных і структуры сувязі асвяжыў усю гасціную ў Перайсці Analytics! канферэнцыі. СВАЯ, лідэр MarTech у рэгіёне СНД, вітаў тысячы экспертаў на гэтай сустрэчы, каб падзяліцца сваімі ведамі і ідэямі.

Каманда OWOX BI хацеў бы, каб вы падумалі над канцэпцыяй, прапанаванай Сіма Ахавай, якая, безумоўна, мае патэнцыял для росту вашага бізнесу. 

Якасць дадзеных і якасць арганізацыі

Якасць дадзеных залежыць ад чалавека, які іх аналізуе. Як правіла, мы вінавацім ва ўсіх недахопах дадзеных інструменты, працоўныя працэсы і наборы дадзеных. Але ці разумна гэта?

Шчыра кажучы, якасць дадзеных напрамую залежыць ад таго, як мы маем зносіны ў нашых арганізацыях. Якасць арганізацыі вызначае ўсё, пачынаючы з падыходу да здабычы дадзеных, ацэнкі і вымярэння, працягваючы апрацоўку і заканчваючы агульнай якасцю прадукту і прыняццем рашэнняў. 

Кампаніі і іх камунікацыйныя структуры

Давайце ўявім, што кампанія спецыялізуецца на адным інструменце. Людзі ў гэтай кампаніі здольныя знайсці пэўныя праблемы і вырашыць іх для сегмента B2B. Усё цудоўна, і, несумненна, вы ведаеце пару такіх кампаній.

Пабочныя эфекты дзейнасці гэтых кампаній хаваюцца ў доўгатэрміновым працэсе павышэння патрабаванняў да якасці дадзеных. У той жа час мы павінны памятаць, што інструменты, створаныя для аналізу дадзеных, працуюць толькі з дадзенымі і ізаляваны ад бізнес-праблем - нават калі яны створаны для іх вырашэння. 

Вось чаму з'явілася іншая фірма. Гэтыя кампаніі спецыялізуюцца на адладцы працоўнага працэсу. Яны могуць знайсці цэлую кучу праблем у бізнес-працэсах, паставіць іх на дошку і сказаць кіраўнікам:

Тут, тут і там! Прымяніце гэтую новую бізнес-стратэгію, і ў вас усё будзе добра!

Але гэта гучыць занадта добра, каб быць праўдай. Эфектыўнасць парад, якія не грунтуюцца на разуменні інструментаў, выклікае сумневы. І тыя кансалтынгавыя фірмы, як правіла, не разумеюць, чаму ўзніклі такія праблемы, чаму кожны новы дзень прыносіць новыя складанасці і памылкі і якія інструменты былі настроены няправільна.

Такім чынам, карыснасць гэтых кампаній самастойна абмежаваная. 

Ёсць кампаніі, якія валодаюць як бізнес-вопытам, так і веданнем інструментаў. У гэтых кампаніях усе апантаныя, наймаючы людзей з вялікімі якасцямі, экспертаў, упэўненых у сваіх навыках і ведах. Класна. Але звычайна гэтыя кампаніі не накіраваны на рашэнне праблем зносін у камандзе, якія яны часта лічаць неістотнымі. Такім чынам, па меры з'яўлення новых праблем пачынаецца паляванне на ведзьмаў - чыя віна? Можа, спецыялісты па біялогіі пераблыталі працэсы? Не, праграмісты не чыталі тэхнічнага апісання. Але ў цэлым сапраўдная праблема ў тым, што каманда не можа дакладна прадумаць праблему, каб разам яе вырашыць. 

Гэта паказвае нам, што нават у кампаніі, напоўненай крутымі спецыялістамі, усё зойме больш намаганняў, чым трэба, калі арганізацыя гэтага не зробіць спелы дастаткова. Ідэя, што трэба быць дарослым і несці адказнасць, асабліва ва ўмовах крызісу, - гэта апошняе, пра што людзі думаюць у большасці кампаній.

Нават маё двухгадовае дзіця, якое ходзіць у дзіцячы сад, здаецца больш сталым, чым некаторыя арганізацыі, з якімі я працаваў.

Немагчыма стварыць эфектыўную кампанію, толькі наняўшы вялікую колькасць спецыялістаў, бо ўсе яны паглынуты нейкай групай ці аддзелам. Такім чынам, кіраўніцтва працягвае наймаць спецыялістаў, але нічога не мяняецца, бо структура і логіка працоўнага працэсу зусім не мяняюцца.

Калі вы нічога не зробіце для стварэння каналаў сувязі ўнутры і па-за межамі гэтых груп і аддзелаў, усе вашы намаганні будуць бессэнсоўныя. Вось чаму стратэгія зносін і сталасць у цэнтры ўвагі Ahava.

Закон Конуэ, які прымяняецца да кампаній-аналітыкаў

Значныя дадзеныя - закон Конуэя

Пяцьдзесят гадоў таму выдатны праграміст па мянушцы Мелвін Конуэй выказаў прапанову, якая пазней атрымала ў народзе назву закона Конуэя: 

Арганізацыі, якія распрацоўваюць сістэмы. . . вымушаныя вырабляць дызайн, які з'яўляецца копіяй камунікацыйных структур гэтых арганізацый.

Мелвін Конуэй, закон Конуэя

Гэтыя думкі з'явіліся ў той час, калі адзін камп'ютэр ідэальна падыходзіў аднаму пакою! Уявіце толькі: тут у нас адна каманда працуе на адным камп'ютэры, а іншая каманда працуе на іншым. А ў рэальным жыцці закон Конуэя азначае, што ўсе недахопы ў зносінах, якія з'яўляюцца сярод гэтых каманд, будуць адлюстраваны ў структуры і функцыянальнасці праграм, якія яны распрацоўваюць. 

Заўвага аўтара:

Гэта тэорыя была праверана сотні разоў у свеце развіцця і шмат абмяркоўвалася. Самае пэўнае вызначэнне закона Конуэя было створана Пітэрам Хінтжэнсам, адным з самых уплывовых праграмістаў пачатку 2000-х гадоў, які сказаў, што "калі вы знаходзіцеся ў дрэннай арганізацыі, вы зробіце дрэннае праграмнае забеспячэнне". (Амдал Цыпфу: Дзесяць законаў фізікі людзей)

Няцяжка зразумець, як дзейнічае гэты закон у свеце маркетынгу і аналітыкі. У гэтым свеце кампаніі працуюць з велізарнай колькасцю дадзеных, сабраных з розных крыніц. Мы ўсе можам пагадзіцца, што дадзеныя самі па сабе справядлівыя. Але калі вы ўважліва вывучыце наборы дадзеных, вы ўбачыце ўсе недасканаласці арганізацый, якія сабралі гэтыя дадзеныя:

  • Адсутнічаюць значэнні, калі інжынеры не размаўлялі з праблемай 
  • Няправільныя фарматы, дзе ніхто не звяртаў увагі і ніхто не абмяркоўваў колькасць знакаў пасля коскі
  • Затрымка сувязі, калі ніхто не ведае фармат перадачы (пакетны або патокавы) і хто павінен атрымаць дадзеныя

Вось чаму сістэмы абмену дадзенымі цалкам раскрываюць нашы недасканаласці.

Якасць дадзеных - гэта дасягненні спецыялістаў па інструментах, экспертаў па рабочым працэсе, менеджэраў і камунікацыі паміж усімі гэтымі людзьмі.

Лепшыя і найгоршыя камунікацыйныя структуры для шматпрофільных каманд

Тыповая каманда праектаў кампаніі MarTech або маркетынгавай аналітыкі складаецца са спецыялістаў па бізнес-аналітыцы (BI), навукоўцаў дадзеных, дызайнераў, маркетолагаў, аналітыкаў і праграмістаў (у любой камбінацыі).

Але што будзе з камандай, якая не разумее важнасці зносін? Пабачым. Праграмісты будуць доўга пісаць код, стараючыся, а іншая частка каманды будзе проста чакаць, пакуль яны перададуць эстафету. Нарэшце, бэта-версія выйдзе, і ўсе будуць бурчаць пра тое, чаму гэта заняло так шмат часу. І калі з'явіцца першы недахоп, усе пачнуць шукаць кагосьці іншага, а не спосабаў пазбегнуць сітуацыі, у якой яны там апынуліся. 

Калі мы зазірнем глыбей, то ўбачым, што ўзаемныя мэты былі зразуметы няправільна (альбо наогул). І ў такой сітуацыі мы атрымаем пашкоджаны або дэфектны прадукт. 

Заахвочвайце міждысцыплінарныя каманды

Горшыя рысы гэтай сітуацыі:

  • Недастатковы ўдзел
  • Недастатковы ўдзел
  • Адсутнасць супрацоўніцтва
  • Адсутнасць даверу

Як мы можам гэта выправіць? Літаральна, прымушаючы людзей размаўляць. 

Заахвочвайце шматпрофільныя каманды

Давайце збярэм усіх разам, зададзім тэмы абмеркавання і заплануем штотыднёвыя сустрэчы: маркетынг з BI, праграмісты з дызайнерамі і спецыялістамі па дадзеных. Тады мы будзем спадзявацца, што людзі будуць гаварыць пра праект. Але гэтага ўсё яшчэ недастаткова, бо члены каманды ўсё яшчэ не гавораць пра ўвесь праект і не размаўляюць з усёй камандай. З дзясяткамі сустрэч лёгка патрапіць пад снег, няма выхаду і няма часу, каб зрабіць працу. І гэтыя паведамленні пасля сустрэч заб'юць астатні час і разуменне таго, што рабіць далей. 

Таму сустрэча - толькі першы крок. У нас усё яшчэ ёсць некаторыя праблемы:

  • Дрэнная сувязь
  • Адсутнасць узаемных мэтаў
  • Недастатковы ўдзел

Часам людзі спрабуюць перадаць важную інфармацыю пра праект сваім калегам. Але замест таго, каб паведамленне прайшло, машына па чутках робіць усё за іх. Калі людзі не ведаюць, як правільна і ў належных умовах падзяліцца сваімі думкамі і ідэямі, інфармацыя будзе страчана па дарозе да атрымальніка. 

Гэта сімптомы кампаніі, якая змагаецца з праблемамі ў зносінах. І гэта пачынае вылечваць іх сустрэчамі. Але ў нас заўсёды ёсць іншае рашэнне.

Прывядзіце ўсіх да камунікацыі над праектам. 

Шматпрофільная камунікацыя ў камандах

Лепшыя рысы гэтага падыходу:

  • Празрыстасць
  • Уцягванне
  • Абмен ведамі і навыкамі
  • Нон-стоп адукацыя

Гэта надзвычай складаная структура, якую цяжка стварыць. Вы можаце ведаць некалькі асноў, якія выкарыстоўваюць такі падыход: Agile, Lean, Scrum. Не важна, як вы яго назавеце; усе яны пабудаваныя па прынцыпе "зрабіць усё разам адначасова". Усе гэтыя календары, чэргі заданняў, дэманстрацыйныя прэзентацыі і стэндап-сустрэчы накіраваны на тое, каб людзі часта і ўсе разам размаўлялі пра праект.

Вось чаму мне вельмі падабаецца Agile, бо ён уключае важнасць зносін як неабходную ўмову выжывання праекта.

І калі вы лічыце, што вы аналітык, які не любіць Agile, паглядзіце на гэта па-іншаму: гэта дапаможа вам паказаць вынікі вашай працы - усе апрацаваныя дадзеныя, цудоўныя панэлі кіравання і наборы дадзеных - каб людзі цэнім вашы намаганні. Але для гэтага вам трэба сустрэцца з калегамі і паразмаўляць з імі за круглым сталом.

Што далей? Усе пачалі размаўляць пра праект. Цяпер у нас ёсць каб даказаць якасць праекта. Для гэтага кампаніі звычайна наймаюць кансультанта з самай высокай прафесійнай кваліфікацыяй. 

Галоўны крытэрый добрага кансультанта (я магу вам сказаць, бо я кансультант) - пастаяннае памяншэнне яго ўдзелу ў праекце.

Кансультант не можа проста накарміць кампанію невялікімі кавалачкамі прафесійных сакрэтаў, бо гэта не зробіць кампанію сталай і самаакупнай. Калі ваша кампанія ўжо не можа жыць без вашага кансультанта, вам варта ўлічваць якасць атрыманай паслугі. 

Дарэчы, кансультант не павінен рабіць справаздачы альбо станавіцца дадатковай парай рук для вас. Для гэтага ў вас ёсць свае калегі.

Наймайце маркетолагаў для адукацыі, а не дэлегацый

Асноўнай мэтай найму кансультанта з'яўляецца адукацыя, выпраўленне структур і працэсаў і палягчэнне зносін. Роля кансультанта заключаецца не ў штомесячнай справаздачнасці, а ў тым, каб імплантаваць сябе ў праект і быць уцягнутым у паўсядзённы распарадак працы каманды.

добры кансультант па стратэгічным маркетынгу запаўняе прабелы ў ведах і разуменні ўдзельнікаў праекта. Але ён ці яна можа ніколі не зрабіць працу за кагосьці. І аднойчы ўсім трэба будзе папрацаваць без кансультанта. 

Вынікамі эфектыўнай камунікацыі з'яўляюцца адсутнасць палявання на ведзьмаў і ўказанне пальцам. Перад пачаткам задання людзі дзеляцца сваімі сумневамі і пытаннямі з іншымі членамі каманды. Такім чынам, большасць праблем вырашаецца да пачатку працы. 

Давайце паглядзім, як усё гэта ўплывае на самую складаную частку працы маркетынгавага аналізу: вызначэнне патокаў дадзеных і аб'яднанне дадзеных.

Як адлюстроўваецца структура сувязі пры перадачы і апрацоўцы дадзеных?

Дапусцім, у нас ёсць тры крыніцы, якія даюць нам наступныя дадзеныя: дадзеныя аб трафіку, дадзеныя аб прадуктах электроннай камерцыі / дадзеныя аб пакупках з праграмы лаяльнасці і дадзеныя мабільнай аналітыкі. Мы пройдзем этапы апрацоўкі дадзеных па адным, ад струменевай перадачы ўсіх гэтых дадзеных у Google Cloud да адпраўкі ўсяго для візуалізацыі Google у Data Studio з дапамогай Google BigQuery

На падставе нашага прыкладу, якія пытанні павінны задаваць людзі для забеспячэння дакладнай камунікацыі на кожным этапе апрацоўкі дадзеных?

  • Этап збору дадзеных. Калі мы забываемся вымераць нешта важнае, мы не можам вярнуцца ў мінулае і перагледзець яго. Рэчы, якія трэба ўлічваць загадзя:
    • Калі мы не ведаем, як назваць найбольш важныя параметры і зменныя, як мы можам змагацца з усім бязладдзем?
    • Як будуць пазначаныя падзеі?
    • Які будзе унікальны ідэнтыфікатар абраных патокаў дадзеных?
    • Як мы будзем клапаціцца пра бяспеку і прыватнасць? 
    • Як мы будзем збіраць дадзеныя там, дзе ёсць абмежаванні на збор дадзеных?
  • Зліццё дадзеных перацякае ў паток. Разгледзім наступнае:
    • Асноўныя прынцыпы ETL: гэта пакетная перадача альбо перадача дадзеных? 
    • Як мы пазначым сувязь патокавай і пакетнай перадачы дадзеных? 
    • Як мы будзем карэктаваць іх у адной схеме дадзеных без страт і памылак?
    • Пытанні па часе і храналогіі: Як мы правяраем пазнакі часу? 
    • Як мы можам даведацца, ці правільна працуе абнаўленне і ўзбагачэнне дадзеных у межах часовых пазнак?
    • Як мы будзем правяраць хіты? Што адбываецца з несапраўднымі хітамі?

  • Этап агрэгацыі дадзеных. Рэчы, якія варта ўлічваць:
    • Спецыялізаваныя наладкі для працэсаў ETL: Што мы маем агульнага з недапушчальнымі дадзенымі?
      Выпраўленне альбо выдаленне? 
    • Ці можам мы атрымаць ад гэтага прыбытак? 
    • Як гэта паўплывае на якасць усяго набору дадзеных?

Першы прынцып на ўсіх гэтых этапах заключаецца ў тым, што памылкі складаюцца адна на адну і успадкоўваюцца адна ад адной. Дадзеныя, сабраныя з недахопам на першым этапе, прымусяць галаву апякацца на ўсіх наступных этапах. І другі прынцып - вы павінны выбіраць пункты для забеспячэння якасці дадзеных. Паколькі на этапе агрэгавання ўсе дадзеныя будуць змяшаныя, і вы не зможаце паўплываць на якасць змешаных дадзеных. Гэта сапраўды важна для праектаў машыннага навучання, дзе якасць дадзеных будзе ўплываць на якасць вынікаў машыннага навучання. Добрыя вынікі недасяжныя пры няякасных дадзеных.

  • Візуалізацыя
    Гэта этап генеральнага дырэктара. Магчыма, вы чулі пра сітуацыю, калі генеральны дырэктар глядзіць на лічбы на прыборнай панэлі і кажа: "Добра, сёлета мы атрымалі вялікі прыбытак, нават большы, чым раней, але чаму ўсе фінансавыя параметры ў чырвонай зоне ? " І ў гэты момант ужо позна шукаць памылкі, бо іх трэба было даўно злавіць.

Усё заснавана на зносінах. І па тэмах размовы. Вось прыклад таго, што варта абмяркоўваць пры падрыхтоўцы струменевага Yandex:

Маркетынг BI: Snowplow, Google Analytics, Yandex

Адказы на большасць гэтых пытанняў вы знойдзеце толькі разам з усёй вашай камандай. Таму што, калі хтосьці прымае рашэнне на падставе здагадак альбо асабістага меркавання, не правяраючы ідэю з іншымі, могуць з'явіцца памылкі.

Складанасці ёсць усюды, нават у самых простых месцах.

Вось яшчэ адзін прыклад: пры адсочванні балаў адлюстраванняў карт прадуктаў аналітык заўважае памылку. У дадзеных пра хіты ўсе ўражанні ад усіх банераў і карт прадуктаў былі адпраўлены адразу пасля загрузкі старонкі. Але мы не можам быць упэўнены, што карыстальнік сапраўды паглядзеў усё на старонцы. Аналітык прыходзіць у каманду, каб падрабязна праінфармаваць іх пра гэта.

BI кажа, што мы не можам пакінуць сітуацыю так.

Як мы можам вылічыць CPM, калі мы нават не можам быць упэўнены, што прадукт быў паказаны? Які тады кваліфікаваны CTR для здымкаў?

Маркетолагі адказваюць:

Паглядзіце, усе, мы можам стварыць справаздачу, якая паказвае найлепшы CTR, і праверыць яго на аналагічным крэатыўным банеры альбо фотаздымку ў іншых месцах.

І тады распрацоўшчыкі скажуць:

Так, мы можам вырашыць гэтую праблему з дапамогай нашай новай інтэграцыі для адсочвання пракруткі і праверкі бачнасці прадмета.

Нарэшце, дызайнеры UI / UX кажуць:

Ага! Мы можам выбраць, ці патрэбны нам нарэшце лянівы альбо вечны скрутак альбо пагінацыя!

Вось крокі, якія прайшла гэтая невялікая каманда:

  1. Вызначыў праблему
  2. Прадставіў бізнес-наступствы праблемы
  3. Вымералі ўплыў змен
  4. Прадстаўлены тэхнічныя рашэнні
  5. Выявіў нетрывіяльны прыбытак

Каб вырашыць гэтую праблему, яны павінны праверыць збор дадзеных з усіх сістэм. Частковае рашэнне адной часткі схемы дадзеных не дазволіць вырашыць бізнес-праблему.

выраўнаваць наладзіць дызайн

Таму нам даводзіцца працаваць разам. Дадзеныя павінны збірацца адказна кожны дзень, і гэта цяжкая праца. І якасць дадзеных павінна быць дасягнута наймаць патрэбных людзей, купляць патрэбныя інструменты і ўкладваць грошы, час і сілы ў пабудову эфектыўных камунікацыйных структур, якія маюць жыццёва важнае значэнне для поспеху арганізацыі.

Што вы думаеце?

Гэты сайт выкарыстоўвае Akismet для барацьбы са спамам. Даведайцеся, як дадзеныя апрацоўваюцца каментар.