De ce comunicarea în echipă este mai importantă decât stiva dvs. Martech

Comunicare și analiză a echipei de marketing

Punctul de vedere atipic al lui Simo Ahava privind calitatea datelor și structurile de comunicare a împrospătat întregul salon de la Accesați Google Analytics! conferinţă. OWOX, liderul MarTech din regiunea CSI, a salutat mii de experți la această adunare pentru a-și împărtăși cunoștințele și ideile.

Echipa OWOX BI aș dori să vă gândiți la conceptul propus de Simo Ahava, care are cu siguranță potențialul de a vă dezvolta afacerea. 

Calitatea datelor și calitatea organizației

Calitatea datelor depinde de persoana care le analizează. De obicei, am da vina pe toate defectele din date privind instrumentele, fluxurile de lucru și seturile de date. Dar este rezonabil?

Sincer vorbind, calitatea datelor este direct legată de modul în care comunicăm în cadrul organizațiilor noastre. Calitatea organizației determină totul, începând cu abordarea mineritului, estimării și măsurării datelor, continuând cu procesarea și terminând cu calitatea generală a produsului și luarea deciziilor. 

Companiile și structurile lor de comunicare

Să ne imaginăm că o companie este specializată într-un singur instrument. Oamenii din această companie sunt minunați să găsească anumite probleme și să le rezolve pentru segmentul B2B. Totul este grozav și, fără îndoială, cunoașteți câteva companii ca aceasta.

Efectele secundare ale activităților acestor companii sunt ascunse în procesul pe termen lung de creștere a cerințelor pentru calitatea datelor. În același timp, ar trebui să ne amintim că instrumentele create pentru a analiza datele funcționează numai cu date și sunt izolate de problemele de afaceri - chiar dacă sunt create pentru a le rezolva. 

De aceea a apărut un alt tip de firmă. Aceste companii sunt specializate în depanarea fluxului de lucru. Ei pot găsi o grămadă de probleme în procesele de afaceri, le pot pune pe o tablă albă și le pot spune directorilor:

Aici, aici și acolo! Aplicați această nouă strategie de afaceri și veți fi bine!

Dar sună prea bine ca să fie adevărat. Eficiența sfaturilor care nu se bazează pe înțelegerea instrumentelor este îndoielnică. Și acele firme de consultanță tind să nu înțeleagă de ce au apărut astfel de probleme, de ce fiecare nouă zi aduce noi complexități și erori și ce instrumente au fost configurate incorect.

Așadar, utilitatea acestor companii pe cont propriu este limitată. 

Există companii cu expertiză în afaceri și cunoaștere a instrumentelor. În aceste companii, toată lumea este obsedată de angajarea de oameni cu calități deosebite, experți care sunt siguri în abilitățile și cunoștințele lor. Misto. Dar, de obicei, aceste companii nu vizează rezolvarea problemelor de comunicare din interiorul echipei, pe care le consideră deseori ca fiind lipsite de importanță. Deci, pe măsură ce apar noi probleme, începe vânătoarea de vrăjitoare - a cui este vina? Poate că specialiștii BI au confundat procesele? Nu, programatorii nu au citit descrierea tehnică. Dar una peste alta, adevărata problemă este că echipa nu se poate gândi clar la problemă pentru a o rezolva împreună. 

Acest lucru ne arată că, chiar și într-o companie plină de specialiști interesanți, totul va depune mai mult efort decât este necesar dacă organizația nu este matur destul. Ideea că trebuie să fii adult și să fii responsabil, mai ales într-o criză, este ultimul lucru la care se gândesc oamenii în majoritatea companiilor.

Chiar și copilul meu de doi ani care merge la grădiniță pare mai matur decât unele dintre organizațiile cu care am lucrat.

Nu puteți crea o companie eficientă doar prin angajarea unui număr mare de specialiști, deoarece toți sunt absorbiți de un grup sau departament. Deci, conducerea continuă să angajeze specialiști, dar nimic nu se schimbă, deoarece structura și logica fluxului de lucru nu se modifică deloc.

Dacă nu faceți nimic pentru a crea canale de comunicare în interiorul și în afara acestor grupuri și departamente, toate eforturile dvs. vor fi lipsite de sens. De aceea strategia de comunicare și maturitatea sunt în centrul atenției Ahava.

Legea lui Conway s-a aplicat companiilor de analize

Date semnificative - Legea lui Conway

Acum cincizeci de ani, un mare programator pe nume Melvin Conway a făcut o sugestie care mai târziu a devenit cunoscută popular ca legea lui Conway: 

Organizații care proiectează sisteme. . . sunt constrânși să producă modele care sunt copii ale structurilor de comunicare ale acestor organizații.

Melvin Conway, Legea lui Conway

Aceste gânduri au apărut într-un moment în care un computer se potrivea perfect unei camere! Imaginați-vă: aici avem o echipă care lucrează pe un computer și acolo avem o altă echipă care lucrează pe un alt computer. Și în viața reală, legea Conway înseamnă că toate defectele de comunicare care apar între acele echipe vor fi reflectate în structura și funcționalitatea programelor pe care le dezvoltă. 

Nota autorului:

Această teorie a fost testată de sute de ori în lumea dezvoltării și a fost discutată mult. Cea mai sigură definiție a legii lui Conway a fost creată de Pieter Hintjens, unul dintre cei mai influenți programatori de la începutul anilor 2000, care a spus că „dacă vă aflați într-o organizație de rahat, veți face software de rahat”. (Amdahl to Zipf: Ten Laws of the Physics of People)

Este ușor de văzut cum funcționează această lege în lumea marketingului și analizei. În această lume, companiile lucrează cu cantități uriașe de date colectate din diferite surse. Cu toții putem fi de acord că datele în sine sunt corecte. Dar dacă inspectați îndeaproape seturile de date, veți vedea toate imperfecțiunile organizațiilor care au colectat aceste date:

  • Valori lipsă în cazul în care inginerii nu au discutat despre o problemă 
  • Formate greșite în care nimeni nu a acordat atenție și nimeni nu a discutat numărul de zecimale
  • Comunicarea întârzie acolo unde nimeni nu cunoaște formatul transferului (lot sau flux) și cine trebuie să primească datele

De aceea, sistemele de schimb de date dezvăluie complet imperfecțiunile noastre.

Calitatea datelor este realizarea de specialiști în instrumente, experți în fluxuri de lucru, manageri și comunicarea între toți acești oameni.

Cele mai bune și cele mai rele structuri de comunicare pentru echipele multidisciplinare

O echipă tipică de proiect dintr-o companie MarTech sau de analiză de marketing este formată din specialiști în business intelligence (BI), cercetători de date, designeri, specialiști în marketing, analiști și programatori (în orice combinație).

Dar ce se va întâmpla într-o echipă care nu înțelege importanța comunicării? Sa vedem. Programatorii vor scrie cod pentru o lungă perioadă de timp, încercând din greu, în timp ce o altă parte a echipei va aștepta doar ca aceștia să treacă bagajul. În cele din urmă, versiunea beta va fi lansată și toată lumea va murmura despre motivul pentru care a durat atât de mult. Și când va apărea primul defect, toată lumea va începe să caute pe altcineva pe care să-l învinovățească, dar nu despre modalități de a evita situația care i-a adus acolo. 

Dacă privim mai adânc, vom vedea că obiectivele reciproce nu au fost înțelese corect (sau deloc). Și într-o astfel de situație, vom primi un produs deteriorat sau defect. 

Încurajați echipele multidisciplinare

Cele mai grave caracteristici ale acestei situații:

  • Implicare insuficientă
  • Participare insuficientă
  • Lipsa cooperării
  • Lipsă de încredere

Cum o putem remedia? Literal, făcând oamenii să vorbească. 

Încurajați echipele multidisciplinare

Să adunăm pe toți împreună, să stabilim subiecte de discuție și să programăm întâlniri săptămânale: marketing cu BI, programatori cu designeri și specialiști în date. Apoi, sperăm că oamenii vor vorbi despre proiect. Dar asta nu este încă suficient, deoarece membrii echipei încă nu vorbesc despre întregul proiect și nu vorbesc cu întreaga echipă. Este ușor să te înzăpezi cu zeci de întâlniri și fără ieșire și fără timp pentru a face treaba. Și acele mesaje după întâlniri vor ucide restul timpului și înțelegerea a ceea ce trebuie făcut în continuare. 

De aceea întâlnirea este doar primul pas. Avem încă câteva probleme:

  • Comunicare slabă
  • Lipsa obiectivelor reciproce
  • Implicare insuficientă

Uneori, oamenii încearcă să transmită colegilor lor informații importante despre proiect. Dar, în loc să treacă mesajul, aparatul de zvon face totul pentru ei. Atunci când oamenii nu știu cum să-și împărtășească gândurile și ideile în mod corespunzător și în mediul adecvat, informațiile se vor pierde pe drumul către destinatar. 

Acestea sunt simptomele unei companii care se luptă cu probleme de comunicare. Și începe să-i vindece cu întâlniri. Dar întotdeauna avem o altă soluție.

Conduceți pe toată lumea să comunice asupra proiectului. 

Comunicare multi-disciplinară în echipe

Cele mai bune caracteristici ale acestei abordări:

  • Transparență
  • Implicare
  • Schimb de cunoștințe și abilități
  • Educație non-stop

Aceasta este o structură extrem de complexă, greu de creat. Este posibil să cunoașteți câteva cadre care adoptă această abordare: Agile, Lean, Scrum. Nu contează cum îl numești; toate sunt construite pe principiul „a face totul împreună în același timp”. Toate acele calendare, cozi de sarcini, prezentări demo și întâlniri stand-up sunt destinate să îi facă pe oameni să vorbească frecvent și împreună.

De aceea îmi place Agile foarte mult, deoarece include importanța comunicării ca o condiție prealabilă pentru supraviețuirea proiectului.

Și dacă credeți că sunteți un analist căruia nu îi place Agile, priviți-l într-un alt mod: vă ajută să afișați rezultatele muncii dvs. - toate datele procesate, acele tablouri de bord minunate, seturile de date - pentru a face oamenii apreciază eforturile tale. Dar pentru a face acest lucru, trebuie să vă întâlniți cu colegii și să discutați cu ei la masa rotundă.

Ce urmeaza? Toată lumea a început să vorbească despre proiect. Acum avem pentru a dovedi calitatea a proiectului. Pentru a face acest lucru, companiile angajează de obicei un consultant cu cele mai înalte calificări profesionale. 

Principalul criteriu al unui consultant bun (vă pot spune pentru că sunt consultant) este scăderea constantă a implicării sale în proiect.

Un consultant nu poate doar să hrănească o companie mici bucăți de secrete profesionale, deoarece acest lucru nu va face compania să se maturizeze și să se susțină singură. Dacă compania dvs. nu poate trăi deja fără consultantul dvs., ar trebui să luați în considerare calitatea serviciului pe care l-ați primit. 

Apropo, un consultant nu ar trebui să facă rapoarte sau să devină o pereche suplimentară de mâini pentru dvs. Ai colegii tăi din interior pentru asta.

Angajați specialiști în marketing pentru educație, nu delegație

Principalul scop al angajării unui consultant este educația, fixarea structurilor și proceselor și facilitarea comunicării. Rolul unui consultant nu este raportarea lunară, ci mai degrabă să se implice în proiect și să fie total implicat în rutina zilnică a echipei.

Un bun consultant de marketing strategic umple golurile în cunoașterea și înțelegerea participanților la proiect. Dar el sau ea nu poate face niciodată treaba pentru cineva. Și într-o zi, toată lumea va trebui să lucreze foarte bine fără consultant. 

Rezultatele unei comunicări eficiente sunt absența vânătorii de vrăjitoare și arătarea cu degetul. Înainte de a începe o sarcină, oamenii își împărtășesc îndoielile și întrebările cu alți membri ai echipei. Astfel, majoritatea problemelor sunt rezolvate înainte de începerea lucrării. 

Să vedem cum toate acestea influențează cea mai complicată parte a activității de analiză de marketing: definirea fluxurilor de date și îmbinarea datelor.

Cum este reflectată structura de comunicare în transferul și prelucrarea datelor?

Să presupunem că avem trei surse care ne oferă următoarele date: date despre trafic, date despre produse de comerț electronic / date de achiziție din programul de loialitate și date de analiză mobilă. Vom parcurge etapele de procesare a datelor unul câte unul, de la transmiterea tuturor acestor date către Google Cloud până la trimiterea tuturor pentru vizualizare Google Data Studio cu ajutorul Google BigQuery

Pe baza exemplului nostru, ce întrebări ar trebui să se adreseze oamenii pentru a asigura o comunicare clară în fiecare etapă a procesării datelor?

  • Etapa de colectare a datelor. Dacă uităm să măsurăm ceva important, nu putem să ne întoarcem în timp și să îl remăsurăm. Lucruri de luat în considerare în prealabil:
    • Dacă nu știm ce să numim cei mai importanți parametri și variabile, cum putem face față tuturor mizeriilor?
    • Cum vor fi semnalate evenimentele?
    • Care va fi identificatorul unic pentru fluxurile de date alese?
    • Cum ne vom ocupa de securitate și confidențialitate? 
    • Cum vom colecta date acolo unde există limitări privind colectarea datelor?
  • Fuziunea fluxurilor de date în flux. Luați în considerare următoarele:
    • Principalele principii ETL: Este un tip de transfer de date prin lot sau flux? 
    • Cum vom marca conjuncția transferurilor de date în flux și lot? 
    • Cum le vom regla în aceeași schemă de date fără pierderi și greșeli?
    • Întrebări despre timp și cronologie: Cum vom verifica marcajele de timp? 
    • Cum putem ști dacă renovarea și îmbogățirea datelor funcționează corect în intervalele de timp?
    • Cum vom valida accesările? Ce se întâmplă cu accesările nevalide?

  • Etapa de agregare a datelor. Lucruri de luat în considerare:
    • Setări specializate pentru procesele ETL: Ce avem de-a face cu datele nevalide?
      Corectați sau ștergeți? 
    • Putem obține profit din aceasta? 
    • Cum va avea impact asupra calității întregului set de date?

Primul principiu pentru toate aceste etape este că greșelile se stivuiesc unele peste altele și moștenesc unul de celălalt. Datele colectate cu un defect în prima etapă vă vor face să vă ardeți ușor capul în toate etapele ulterioare. Iar al doilea principiu este că ar trebui să alegeți puncte pentru asigurarea calității datelor. Deoarece în etapa de agregare, toate datele vor fi amestecate împreună și nu veți putea influența calitatea datelor amestecate. Acest lucru este cu adevărat important pentru proiectele de învățare automată, în care calitatea datelor va afecta calitatea rezultatelor învățării automate. Rezultatele bune nu pot fi atinse cu date de calitate scăzută.

  • Vizualizare
    Aceasta este etapa CEO. Este posibil să fi auzit despre situația în care CEO-ul se uită la numerele de pe tabloul de bord și spune: „Bine, am obținut foarte mult profit anul acesta, chiar mai mult decât anterior, dar de ce sunt toți parametrii financiari în zona roșie? ? ” Și în acest moment, este prea târziu să căutăm greșelile, pentru că ar fi trebuit surprinse cu mult timp în urmă.

Totul se bazează pe comunicare. Și pe subiectele conversației. Iată un exemplu despre ceea ce ar trebui discutat în timpul pregătirii fluxului Yandex:

Marketing BI: Snowplow, Google Analytics, Yandex

Veți găsi răspunsurile la majoritatea acestor întrebări numai împreună cu întreaga echipă. Pentru că atunci când cineva ia o decizie bazată pe presupuneri sau opinii personale fără a testa ideea cu alții, pot apărea greșeli.

Complexitățile sunt peste tot, chiar și în cele mai simple locuri.

Iată încă un exemplu: la urmărirea scorurilor de afișări ale cardurilor de produse, un analist observă o eroare. În datele de acces, toate impresiile de pe toate bannere și carduri de produse au fost trimise imediat după încărcarea paginii. Dar nu putem fi siguri dacă utilizatorul a privit cu adevărat totul de pe pagină. Analistul vine la echipă pentru a-i informa în detaliu despre acest lucru.

BI spune că nu putem lăsa situația așa.

Cum putem calcula suma CPM dacă nu putem fi siguri dacă produsul a fost afișat? Care este CTR-ul calificat pentru imagini atunci?

Specialiștii în marketing răspund:

Uite, toată lumea, putem crea un raport care să afișeze cel mai bun CTR și să îl verificăm în fața unui banner sau a unei fotografii similare în alte locuri.

Și apoi dezvoltatorii vor spune:

Da, putem rezolva această problemă cu ajutorul noii noastre integrări pentru urmărirea derulării și verificarea vizibilității subiectului.

În cele din urmă, designerii UI / UX spun:

Da! Putem alege dacă avem nevoie în cele din urmă de pergament sau paginare leneșă sau eternă!

Iată pașii prin care a trecut această mică echipă:

  1. Am definit problema
  2. A prezentat consecințele problemei în afaceri
  3. Am măsurat impactul schimbărilor
  4. Decizii tehnice prezentate
  5. Am descoperit profitul banal

Pentru a rezolva această problemă, ar trebui să verifice colectarea datelor de la toate sistemele. O soluție parțială într-o parte a schemei de date nu va rezolva problema de afaceri.

aliniază ajustează designul

De aceea trebuie să lucrăm împreună. Datele trebuie colectate în mod responsabil în fiecare zi și este greu să faci asta. Si calitatea datelor trebuie atinsă de angajarea persoanelor potrivite, cumpărarea instrumentelor potrivite și investiția de bani, timp și efort în construirea unor structuri de comunicare eficiente, care sunt vitale pentru succesul unei organizații.

Ce părere ai?

Acest site folosește Akismet pentru a reduce spamul. Aflați cum sunt procesate datele despre comentarii.