Prečo je tímová komunikácia dôležitejšia ako vaša zásoba Martech

Komunikácia a analýza marketingového tímu

Atypické hľadisko Simo Ahava na kvalitu údajov a komunikačné štruktúry osviežilo celý salónik v hoteli Prejdite na analytiku! konferencia. OWOX, líder MarTech v regióne SNŠ, na tomto stretnutí privítal tisíce odborníkov, ktorí sa podelili o svoje vedomosti a nápady.

Tím OWOX BI boli by ste radi, keby ste sa zamysleli nad konceptom, ktorý navrhol Simo Ahava a ktorý má určite potenciál na rozvoj vášho podnikania. 

Kvalita údajov a kvalita organizácie

Kvalita údajov závisí od osoby, ktorá ich analyzuje. Spravidla by sme všetky chyby v údajoch o nástrojoch, pracovných tokoch a množinách údajov obviňovali. Ale je to rozumné?

Úprimne povedané, kvalita údajov priamo súvisí s tým, ako komunikujeme v rámci našich organizácií. Kvalita organizácie určuje všetko, počnúc prístupom k dolovaniu údajov, odhadom a meraním, pokračovaním v spracovaní a končiac celkovou kvalitou produktu a rozhodovaním. 

Spoločnosti a ich komunikačné štruktúry

Poďme si predstaviť, že sa spoločnosť špecializuje na jeden nástroj. Ľudia v tejto spoločnosti sú skvelí v hľadaní určitých problémov a ich riešení pre segment B2B. Všetko je super a nepochybne poznáte niekoľko podobných spoločností.

Vedľajšie účinky aktivít týchto spoločností sa skrývajú v dlhodobom procese zvyšovania požiadaviek na kvalitu údajov. Zároveň by sme si mali pamätať, že nástroje vytvorené na analýzu údajov pracujú iba s údajmi a sú izolované od obchodných problémov - aj keď sú vytvorené na ich riešenie. 

Preto sa objavil iný druh firmy. Tieto spoločnosti sa špecializujú na ladenie pracovných postupov. V podnikových procesoch môžu nájsť kopu problémov, umiestniť ich na tabuľu a povedať vedúcim pracovníkom:

Sem, sem a tam! Použite túto novú obchodnú stratégiu a budete v poriadku!

Znie to však príliš dobre, aby to bola pravda. Účinnosť poradenstva, ktoré nie je založené na pochopení nástrojov, je pochybná. A tieto konzultačné firmy skôr nechápu, prečo sa také problémy objavili, prečo každý nový deň prináša nové zložitosti a chyby a ktoré nástroje boli nastavené nesprávne.

Užitočnosť týchto spoločností je teda obmedzená. 

Existujú spoločnosti, ktoré majú obchodné znalosti aj znalosť nástrojov. V týchto spoločnostiach je každý posadnutý prijímaním ľudí s vynikajúcimi vlastnosťami, odborníkmi, ktorí si sú istí svojimi zručnosťami a znalosťami. V pohode Tieto spoločnosti však zvyčajne nie sú zamerané na riešenie komunikačných problémov v tíme, čo často považujú za nedôležité. Keď sa teda objavia nové problémy, začne sa lov na čarodejnice - čí je to chyba? Možno BI špecialisti zamenili procesy? Nie, programátori nečítali technický popis. Skutočným problémom však je, že tím nemôže jasne premýšľať nad problémom, aby ho vyriešili spoločne. 

To nám ukazuje, že aj v spoločnosti preplnenej skvelými špecialistami bude všetko vyžadovať viac úsilia, ako je potrebné, ak to tak nie je zrelý dosť. Predstava, že musíte byť dospelí a byť zodpovední, najmä v krízových situáciách, je vo väčšine spoločností to posledné, na čo ľudia myslia.

Aj moje dvojročné dieťa, ktoré chodí do škôlky, sa zdá byť vyspelejšie ako niektoré organizácie, s ktorými som spolupracoval.

Efektívnu spoločnosť nemôžete vytvoriť iba tým, že si najmete veľké množstvo špecialistov, pretože všetci sú absorbovaní nejakou skupinou alebo oddelením. Vedenie teda naďalej prijíma špecialistov, ale nič sa nemení, pretože štruktúra a logika pracovného toku sa vôbec nemení.

Ak neurobíte nič pre vytvorenie komunikačných kanálov vo vnútri aj mimo týchto skupín a oddelení, všetko vaše úsilie bude bezvýznamné. Preto sa Ahava zameriava na komunikačnú stratégiu a vyspelosť.

Conwayovo právo sa vzťahovalo na analytické spoločnosti

Zmysluplné údaje - Conwayov zákon

Pred päťdesiatimi rokmi priniesol skvelý programátor menom Melvin Conway návrh, ktorý sa neskôr stal populárne známym ako Conwayov zákon: 

Organizácie, ktoré navrhujú systémy. . . sú nútení vyrábať vzory, ktoré sú kópiami komunikačných štruktúr týchto organizácií.

Melvin Conway, Conwayov zákon

Tieto myšlienky sa objavili v čase, keď sa jeden počítač dokonale hodil do jednej miestnosti! Len si to predstavte: Tu máme jeden tím pracujúci na jednom počítači a tam ďalší tím pracujúci na inom počítači. A v skutočnosti Conwayove zákony znamenajú, že všetky komunikačné chyby, ktoré sa objavia medzi týmito tímami, sa odrazia v štruktúre a funkčnosti programov, ktoré vyvíjajú. 

Poznámka autora:

Táto teória bola vo svete vývoja testovaná stokrát a bola o nej veľa diskutovaná. Najpresnejšiu definíciu Conwayovho zákona vytvoril Pieter Hintjens, jeden z najvplyvnejších programátorov na začiatku 2000. rokov XNUMX. storočia, ktorý povedal, že „ak ste v posratej organizácii, budete robiť posratý softvér.“ (Amdahl to Zipf: Desať zákonov fyziky ľudí)

Je ľahké pochopiť, ako tento zákon funguje v marketingovom a analytickom svete. V tomto svete spoločnosti pracujú s obrovským množstvom údajov zhromaždených z rôznych zdrojov. Všetci sa môžeme zhodnúť na tom, že samotné údaje sú spravodlivé. Ak však podrobne skontrolujete množiny údajov, uvidíte všetky nedokonalosti organizácií, ktoré tieto údaje zhromaždili:

  • Chýbajúce hodnoty, pri ktorých inžinieri problém neprehovorili 
  • Nesprávne formáty, pri ktorých nikto nevenoval pozornosť a nikto nerozoberal počet desatinných miest
  • Komunikácia sa oneskoruje, keď nikto nevie formát prenosu (dávkový alebo streamovaný) a kto musí údaje dostať

Preto systémy výmeny údajov úplne odhalia naše nedokonalosti.

Kvalita dát je úspechom špecialistov na nástroje, odborníkov na pracovné toky, manažérov a komunikácie medzi všetkými týmito ľuďmi.

Najlepšie a najhoršie komunikačné štruktúry pre multidisciplinárne tímy

Typický projektový tím v spoločnosti MarTech alebo spoločnosti zaoberajúcej sa marketingovou analytikou tvoria špecialisti na business inteligenciu (BI), dátoví vedci, dizajnéri, obchodníci, analytici a programátori (v akejkoľvek kombinácii).

Čo sa však stane v tíme, ktorý nechápe dôležitosť komunikácie? Pozrime sa. Programátori budú dlho písať kód, usilovne sa usilovať, zatiaľ čo iná časť tímu bude iba čakať, kým odovzdajú štafetu. Nakoniec vyjde beta verzia a všetci budú reptať, prečo to trvalo tak dlho. A keď sa objaví prvá chyba, každý začne hľadať niekoho, koho by vinil, ale nie spôsobov, ako sa vyhnúť situácii, ktorá ich tam dostala. 

Ak sa pozrieme hlbšie, uvidíme, že vzájomné ciele neboli správne (alebo vôbec) pochopené správne. A v takejto situácii dostaneme poškodený alebo chybný produkt. 

Podporujte multidisciplinárne tímy

Najhoršie vlastnosti tejto situácie:

  • Nedostatočné zapojenie
  • Nedostatočná účasť
  • Nedostatok spolupráce
  • Nedostatok dôvery

Ako to môžeme napraviť? Doslova tým, že ľudí prinúti rozprávať. 

Podporujte multidisciplinárne tímy

Poďme zhromaždiť všetkých, stanovme si témy diskusie a naplánujme si týždenné stretnutia: marketing s BI, programátori s dizajnérmi a dátoví špecialisti. Potom budeme dúfať, že ľudia budú hovoriť o projekte. Ale to stále nestačí, pretože členovia tímu stále nehovoria o celom projekte a nerozprávajú sa s celým tímom. Je ľahké dostať sa pod sneh s desiatkami stretnutí a bez východiska a času na prácu. A tieto správy po stretnutiach zabijú zvyšok času a pochopenie, čo robiť ďalej. 

Preto sú stretnutia iba prvým krokom. Stále máme nejaké problémy:

  • Zlá komunikácia
  • Nedostatok vzájomných cieľov
  • Nedostatočné zapojenie

Ľudia sa niekedy snažia sprostredkovať dôležité informácie o projekte svojim kolegom. Ale namiesto toho, aby správa prešla, fámový automat urobí všetko za nich. Ak ľudia nevedia, ako správne zdieľať svoje myšlienky a nápady v správnom prostredí, informácie sa stratia na ceste k príjemcovi. 

Toto sú príznaky spoločnosti, ktorá zápasí s komunikačnými problémami. A začne ich to liečiť stretnutiami. Vždy však máme iné riešenie.

Veďte všetkých ku komunikácii o projekte. 

Multidisciplinárna komunikácia v tímoch

Najlepšie vlastnosti tohto prístupu:

  • Priehľadnosť
  • angažovanosť
  • Výmena vedomostí a zručností
  • Nonstop vzdelávanie

Toto je mimoriadne zložitá štruktúra, ktorú je ťažké vytvoriť. Možno poznáte niekoľko rámcov, ktoré používajú tento prístup: Agile, Lean, Scrum. Nezáleží na tom, ako ho pomenujete; všetky sú postavené na princípe „robiť všetko súčasne“. Všetky tieto kalendáre, fronty úloh, demo prezentácie a stretnutia typu stand-up sú zamerané na to, aby ľudia hovorili o projekte často a všetci spolu.

Preto sa mi Agile veľmi páči, pretože obsahuje dôležitosť komunikácie ako predpoklad prežitia projektu.

A ak si myslíte, že ste analytik, ktorý nemá rád Agile, pozrite sa na to iným spôsobom: Pomôže vám to ukázať výsledky vašej práce - všetky vaše spracované údaje, tie vynikajúce informačné panely, vaše súbory údajov - aby ste ľudí prinútili vážim si tvoje úsilie. Ak to však chcete urobiť, musíte sa stretnúť so svojimi kolegami a porozprávať sa s nimi za okrúhlym stolom.

Čo bude ďalej? Všetci začali hovoriť o projekte. Teraz máme dokázať kvalitu projektu. Za týmto účelom si spoločnosti zvyčajne najímajú konzultantov s najvyššou odbornou kvalifikáciou. 

Hlavným kritériom dobrého konzultanta (môžem vám povedať, že som konzultant) neustále klesá jeho zapojenie do projektu.

Konzultant nemôže len tak vložiť do spoločnosti malé kúsky profesionálnych tajomstiev, pretože to spoločnosť nestane vyzretou a sebestačnou. Ak vaša spoločnosť už nemôže žiť bez svojho konzultanta, mali by ste zvážiť kvalitu poskytovaných služieb. 

Mimochodom, konzultant by nemal pre vás robiť správy alebo sa stať pre vás ďalšou rukou. Máte na to svojich vnútorných kolegov.

Prenájom marketingových pracovníkov na vzdelávanie, nie delegovanie

Hlavným cieľom zamestnania konzultanta je vzdelávanie, oprava štruktúr a procesov a uľahčenie komunikácie. Úlohou konzultanta nie je mesačné podávanie správ, ale skôr jeho implantácia do projektu a úplné zapojenie sa do každodennej rutiny tímu.

Dobrý konzultant strategického marketingu vypĺňa medzery vo vedomostiach a porozumení účastníkov projektu. Ale on alebo ona možno nikdy pre niekoho prácu neurobí. A jedného dňa bude musieť každý pracovať bez problémov aj bez konzultanta. 

Výsledkom efektívnej komunikácie je absencia lovu čarodejníc a osočovania. Pred začatím úlohy sa ľudia podelia o svoje pochybnosti a otázky s ostatnými členmi tímu. Väčšina problémov je teda vyriešená pred začiatkom prác. 

Pozrime sa, ako to všetko ovplyvňuje najkomplikovanejšiu časť úlohy marketingovej analýzy: definovanie tokov údajov a zlúčenie údajov.

Ako sa zrkadlí komunikačná štruktúra pri prenose a spracovaní údajov?

Predpokladajme, že máme tri zdroje, ktoré nám poskytujú nasledujúce údaje: prevádzkové údaje, údaje o výrobkoch elektronického obchodu / údaje o nákupoch z vernostného programu a údaje o mobilnej analýze. Postupne prejdeme fázami spracovania údajov, od streamovania všetkých týchto údajov do služby Google Cloud až po odoslanie všetkého na vizualizáciu Služba Google Data Studio s pomocou Google BigQuery

Aké otázky by si mali ľudia na základe nášho príkladu položiť, aby zabezpečili jasnú komunikáciu v každej fáze spracovania údajov?

  • Fáza zberu údajov. Ak zabudneme niečo dôležité zmerať, nemôžeme sa vrátiť späť v čase a premerať to. Čo je potrebné zvážiť vopred:
    • Ak nevieme, ako pomenovať najdôležitejšie parametre a premenné, ako sa môžeme vyrovnať so všetkým neporiadkom?
    • Ako budú označené udalosti?
    • Aký bude jedinečný identifikátor pre vybrané toky údajov?
    • Ako sa postaráme o bezpečnosť a súkromie? 
    • Ako budeme zhromažďovať údaje tam, kde sú obmedzenia týkajúce sa zhromažďovania údajov?
  • Zlúčenie údajov prúdi do streamu. Zvážte nasledovné:
    • Hlavné princípy ETL: Je to dávkový alebo prúdový typ dátového prenosu? 
    • Ako označíme spojenie prúdových a dávkových dátových prenosov? 
    • Ako ich upravíme v tej istej schéme údajov bez strát a chýb?
    • Otázky týkajúce sa času a chronológie: Ako skontrolujeme časové pečiatky? 
    • Ako môžeme vedieť, či renovácia a obohacovanie dát funguje správne v časových značkách?
    • Ako overíme prístupy? Čo sa stane s neplatnými prístupmi?

  • Fáza agregácie údajov. Čo je potrebné zvážiť:
    • Špecializované nastavenia pre procesy ETL: Čo musíme robiť s neplatnými údajmi?
      Oprava alebo odstránenie? 
    • Môžeme z toho získať zisk? 
    • Aký to bude mať vplyv na kvalitu celého súboru údajov?

Prvým princípom pre všetky tieto fázy je, že chyby sa ukladajú na seba a dedia sa navzájom. Údaje zhromaždené s chybou v prvej fáze spôsobia, že sa vaša hlava bude mierne páliť počas všetkých nasledujúcich fáz. A druhou zásadou je, že by ste si mali zvoliť body na zabezpečenie kvality údajov. Pretože vo fáze agregácie budú všetky údaje zmiešané dohromady a nebudete môcť ovplyvniť kvalitu zmiešaných údajov. To je skutočne dôležité pre projekty strojového učenia, kde kvalita údajov ovplyvní kvalitu výsledkov strojového učenia. Dobré výsledky sú pri nízkej kvalite údajov nedosiahnuteľné.

  • Vizualizácia
    Toto je štádium generálneho riaditeľa. Možno ste počuli o situácii, keď sa generálny riaditeľ pozrie na čísla na prístrojovej doske a povie: „Dobre, v tomto roku máme veľký zisk, dokonca viac ako predtým, ale prečo sú všetky finančné parametre v červenej zóne ? “ A v tejto chvíli je neskoro hľadať chyby, pretože sa ich už dávno mali chytiť.

Všetko je založené na komunikácii. A k témam rozhovorov. Tu je príklad toho, o čom by sa malo diskutovať pri príprave streamovania Yandex:

Marketing BI: Snowplow, Google Analytics, Yandex

Odpovede na väčšinu z týchto otázok nájdete iba spolu s celým svojím tímom. Pretože keď sa niekto rozhodne na základe hádania alebo osobného názoru bez toho, aby túto myšlienku vyskúšal s ostatnými, môžu sa vyskytnúť chyby.

Zložitosti sú všade, aj na tých najjednoduchších miestach.

Je tu ešte jeden príklad: Pri sledovaní skóre počtu zobrazení produktových kariet si analytik všimne chybu. V údajoch o prístupoch boli všetky zobrazenia zo všetkých bannerov a produktových kariet odoslané ihneď po načítaní stránky. Nemôžeme si však byť istí, či sa používateľ skutočne pozrel na všetko na stránke. Analytik príde za tímom, aby ich o tom podrobne informoval.

BI hovorí, že nemôžeme nechať situáciu tak.

Ako môžeme vypočítať CPM, keď si nemôžeme byť istí, či sa produkt zobrazil? Aká je potom kvalifikovaná MP pre obrázky?

Obchodníci odpovedajú:

Pozrite sa, všetci, môžeme vytvoriť prehľad s najlepšou MP a overiť ho na základe podobných kreatívnych bannerov alebo fotografií na iných miestach.

A potom vývojári povedia:

Áno, tento problém môžeme vyriešiť pomocou našej novej integrácie pre sledovanie rolovania a kontrolu viditeľnosti subjektu.

Nakoniec návrhári UI / UX hovoria:

Áno! Môžeme si vybrať, či konečne potrebujeme lenivý alebo večný zvitok alebo stránkovanie!

Tu sú kroky, ktoré tento malý tím prešiel:

  1. Definoval problém
  2. Prezentované obchodné dôsledky problému
  3. Meral sa vplyv zmien
  4. Predložené technické rozhodnutia
  5. Objavil netriviálny zisk

Na vyriešenie tohto problému by mali skontrolovať zber údajov zo všetkých systémov. Čiastočné riešenie v jednej časti dátovej schémy nevyrieši obchodný problém.

zarovnať upraviť dizajn

Preto musíme spolupracovať. Údaje musia byť zhromažďované zodpovedne každý deň a je ťažké ich vykonať. A kvalita údajov sa musí dosiahnuť do najímanie správnych ľudí, nákup správnych nástrojov a investovanie peňazí, času a úsilia do budovania efektívnych komunikačných štruktúr, ktoré sú nevyhnutné pre úspech organizácie.

Čo si myslíte?

Táto stránka používa Akismet na zníženie spamu. Zistite, ako sa spracúvajú údaje vašich komentárov.