Kunaon Komunikasi Tim langkung Penting tibatan Martech Stack Anjeun

Komunikasi sareng Analisis Tim Marketing

Sudut pandang atipikal Simo Ahava ngeunaan kualitas data sareng struktur komunikasi nyegerkeun sadaya rohangan di Buka Analytics! konperénsi. OWOX, pamimpin MarTech di daérah CIS, ngabagéakeun rébuan ahli kana gempungan ieu kanggo ngabagi kanyaho sareng ideu na.

Tim BI OWOX hoyong anjeun mikirkeun konsép anu diusulkeun ku Simo Ahava, anu pastina gaduh kamungkinan pikeun ngajantenkeun bisnis anjeun berkembang. 

Kualitas Data sareng Kualitas Organisasi

Kualitas data gumantung kana jalma anu nganalisis éta. Ilaharna, urang bakal nyalahkeun sadaya kalepatan dina data kana pakakas, alur kerja, sareng set data. Tapi naha wajar?

Terus terang, kualitas data langsung kaiket kana kumaha urang komunikasi dina organisasi urang. Kualitas organisasi nangtoskeun sadayana, dimimitian ku pendekatan kana data pertambangan, estimasi, sareng pangukuran, teraskeun sareng pamrosésan, sareng ditungtungan ku kualitas produk sareng pengambilan keputusan. 

Perusahaan sareng Struktur Komunikasina

Hayu urang ngabayangkeun perusahaan ngahususkeun kana hiji alat. Jalma-jalma di perusahaan ieu hébat pikeun milari masalah anu tangtu sareng ngarengsekeunana pikeun ruas B2B. Sadayana saé, sareng henteu diragukeun anjeun terang sababaraha perusahaan sapertos kieu.

Efek samping tina kagiatan perusahaan ieu disumputkeun dina prosés jangka panjang pikeun ningkatkeun kabutuhan pikeun kualitas data. Dina waktos anu sasarengan, urang kedah émut yén pakakas anu diciptakeun pikeun nganalisis data dianggo ngan ukur data sareng diasingkeun tina masalah bisnis - sanaos éta diciptakeun pikeun méréskeunana. 

Kusabab kitu muncul sejen jenis perusahaan. Perusahaan-perusahaan ieu khusus dina debugging alur kerja. Aranjeunna tiasa mendakan sakumpulan masalah dina prosés bisnis, nempatkeun kana papan tulis, sareng ngawartosan para eksekutif:

Kadieu, kadieu, sareng di dieu! Larapkeun strategi bisnis anyar ieu sareng anjeun bakal damang!

Tapi éta sora teuing saé janten leres. Efisiensi naséhat anu henteu didasarkeun kana pamahaman pakakasna pasti. Sareng firma konsultan éta condong henteu ngartos naha masalah sapertos kitu muncul, naha unggal dinten énggal nyangking kompleksitas sareng kasalahan anu anyar, sareng alat mana anu leres disiapkeun.

Janten kagunaan perusahaan ieu nyalira terbatas. 

Aya perusahaan anu gaduh kaahlian bisnis sareng pengetahuan ngeunaan pakakas. Dina perusahaan ieu, sadaya jelema kapincut ku nyewa jalma anu ngagaduhan kualitas anu hébat, ahli anu yakin kana kamampuan sareng pangetahuanna. Asik. Tapi ilaharna, perusahaan-perusahaan ieu henteu ditujukeun pikeun ngarengsekeun masalah komunikasi di jero tim, anu sering aranjeunna anggap henteu penting. Janten nalika muncul masalah anyar, moro dukun dimimitian - saha kalepatanana? Mungkin spesialis BI bingung prosésna? Henteu, programer henteu maca pedaran téknis. Tapi sadayana, masalah anu nyata nyaéta yén tim moal tiasa mikirkeun masalah éta sacara jelas pikeun ngajawab babarengan. 

Ieu nunjukkeun urang yén bahkan dina perusahaan anu dieusian ku spesialis anu keren, sadayana bakal langkung seueur usaha tibatan diperyogikeun upami organisasi henteu dewasa cekap. Gagasan yén anjeun kedah déwasa sareng janten tanggel waler, utamina dina krisis, mangrupikeun hal terakhir anu dipikirkeun ku jalma-jalma di kaseueuran perusahaan.

Malah anak kuring umur dua taun anu badé ka TK sigana langkung dewasa tibatan sababaraha organisasi anu kuring damel.

Anjeun teu tiasa nyiptakeun perusahaan anu épéktip ngan ukur ku nyewa sajumlah spesialis, sabab sadayana kaserep ku sababaraha grup atanapi departemen. Janten manajemén teras-terasan nyewa spesialis, tapi henteu aya anu robih sabab struktur sareng logika alur kerja henteu robih pisan.

Upami anjeun henteu ngalakukeun nanaon pikeun nyiptakeun saluran komunikasi di jero sareng di luar grup sareng departemen ieu, sadaya usaha anjeun bakal aya artina. Éta sababna stratégi komunikasi sareng kadewasaan janten fokus Ahava.

Hukum Conway dilarapkeun ka Perusahaan Analytics

Data Anu Berarti - Hukum Conway

Lima puluh taun ka pengker, saurang programmer anu hébat namina Melvin Conway masihan saran yén engké kasohor salaku hukum Conway: 

Organisasi anu sistem desain. . . kapaksa ngahasilkeun desain anu mangrupikeun salinan tina struktur komunikasi organisasi ieu.

Melvin Conway, Hukum Conway

Pikiran ieu muncul dina hiji waktu nalika hiji komputer pas sareng hiji rohangan kalayan sampurna! Bayangkeun waé: Di dieu urang ngagaduhan hiji tim damel dina hiji komputer, sareng di dinya urang gaduh tim anu sanés damel dina komputer sanés. Sareng dina kahirupan nyata, hukum Conway hartosna yén sadaya kalemahan komunikasi anu muncul di antara tim-tim éta bakal ngeunteung dina struktur sareng fungsionalitas program anu dikembangkeun. 

Catetan Pangarang:

Téori ieu parantos diuji ratusan kali dina dunya pangwangunan sareng parantos seueur dibahas. Definisi hukum Conway anu paling pasti didamel ku Pieter Hintjens, salah sahiji programer anu paling berpengaruh di awal taun 2000an, anu nyarios yén "upami anjeun aya di organisasi anu licik, anjeun bakal ngajantenkeun parangkat lunak licik." (Amdahl ka Zipf: Sapuluh Hukum Fisika Jalma)

Gampang ningali kumaha hukum ieu jalan dina dunya pamasaran sareng analytics. Di dunya ieu, perusahaan damel sareng jumlah data anu ageung dikumpulkeun tina sumber anu sanés. Urang sadayana tiasa satuju yén data éta sorangan adil. Tapi upami anjeun mariksa set data caket, anjeun bakal ningali sadaya kalemahan organisasi anu ngumpulkeun data éta:

  • Nilai anu leungit dimana insinyur teu acan nyarioskeun masalah 
  • Format anu salah dimana teu aya anu merhatoskeun sareng teu aya anu ngabahas jumlah tempat decimal
  • Komunikasi reureuh dimana teu aya anu terang format transfer (batch atanapi stream) sareng saha anu kedah nampi data na

Kusabab kitu sistem bursa data ngungkabkeun kalemahan urang lengkep.

Kualitas data mangrupikeun kahontalna spesialis alat, ahli alur kerja, manajer, sareng komunikasi diantara sadayana jalma ieu.

Struktur Komunikasi Anu Pangsaéna sareng Paling Goréng pikeun Tim Multidisiplin

Tim proyék has di perusahaan MarTech atanapi pamasaran analitik diwangun ku spesialis intél bisnis (BI), ilmuwan data, desainer, pemasar, analis, sareng programer (dina kombinasi naon waé).

Tapi naon anu bakal kajadian dina tim anu henteu ngartos pentingna komunikasi? Urang tingali. Programer bakal nyerat kode kanggo waktos anu lami, nyobian pisan, sedengkeun bagian sanésna ti tim ngan ukur ngantosan aranjeunna ngalirkeun tongkatna. Tungtungna, vérsi béta bakal dileupaskeun, sareng sadayana bakal murmul kunaon sababna lami pisan. Sareng nalika cacad anu munggaran muncul, sadayana bakal ngamimitian milarian anu sanés disalahkeun tapi henteu pikeun cara pikeun nyingkahan kaayaan anu nyababkeun aranjeunna aya. 

Upami urang tingali langkung jero, urang bakal ningali yén tujuan séwang-séwangan henteu dipikaharti kalayan leres (atanapi pisan). Sareng dina kaayaan sapertos kitu, urang bakal kéngingkeun produk anu rusak atanapi cacat. 

Ajak Tim Multi-disiplin

Fitur anu paling parah tina kaayaan ieu:

  • Keterlibatan henteu cekap
  • Teu cukup partisipasi
  • Kurangna kerjasama
  • Kurang percaya

Kumaha urang tiasa ngalereskeunana? Sacara harfiah ku ngajantenkeun jalma nyarios. 

Ajak Tim Multidisiplin

Hayu urang kumpul sadayana, pasang topik diskusi, sareng ngajadwalkeun rapat mingguan: pamasaran sareng BI, programer sareng desainer sareng spesialis data. Maka urang bakal ngarepkeun yén jalma-jalma nyarioskeun ngeunaan proyék éta. Tapi éta tetep henteu cekap sabab anggota tim masih henteu nyarioskeun ngeunaan sakumna proyék sareng henteu nyarios sareng sakumna tim. Gampang ditampi ku puluhan rapat sareng teu aya jalan kaluar sareng teu aya waktos ngalaksanakeun padamelanana. Sareng pesen-pesen éta saatos rapat bakal maéhan sésa waktos sareng pamahaman naon anu kedah dilakukeun saterasna. 

Éta sababna rapat ngan ukur léngkah munggaran. Kami masih ngagaduhan sababaraha masalah:

  • Komunikasi goréng
  • Kurangna silih tujuan
  • Keterlibatan henteu cekap

Kadang-kadang, jalma nyobian ngalirkeun inpormasi penting ngeunaan proyék ka batur sapagaweanna. Tapi tibatan pesen ngalangkungan, mesin rumor ngalakukeun sadayana pikeun aranjeunna. Nalika jalma henteu terang kumaha bagikeun pipikiran sareng ideu na leres sareng di lingkungan anu pantes, inpormasi bakal leungit dina jalan anu narima. 

Ieu mangrupikeun gejala tina perusahaan anu merjuangkeun masalah komunikasi. Sareng mimiti ngubaran aranjeunna ku rapat. Tapi urang salawasna ngagaduhan solusi anu sanés.

Pimpin sadayana pikeun komunikasi ngeunaan proyek. 

Komunikasi multi-disiplin dina hiji tim

Fitur anu pangsaéna tina pendekatan ieu:

  • transparansi
  • Keterlibatan
  • Pangetahuan sareng tukeur katerampilan
  • Atikan henteu lirén

Ieu mangrupikeun struktur anu rumit pisan anu sesah didamelna. Anjeun panginten terang sababaraha kerangka anu nyandak pendekatan ieu: Agile, Lean, Scrum. Henteu janten masalah naon anu anjeun namina; sadayana didamel dina prinsip "ngajantenkeun sadayana dina waktos anu sami". Sadaya kalénder éta, antrian tugas, presentasi démo, sareng rapat pendirian ditujukan pikeun ngajantenkeun jalma nyarioskeun perkawis proyek sering sareng babarengan.

Éta sababna kuring resep pisan Agile, sabab éta kalebet pentingna komunikasi salaku prasarat pikeun salamet proyék.

Sareng upami anjeun pikir anjeun analis anu henteu resep Tangkas, tingali cara séjén: Éta ngabantosan anjeun pikeun nunjukkeun hasil padamelan anjeun - sadaya data anu diolah, dasbor anu hébat, set data anjeun - pikeun ngajantenkeun jalma ngahargaan usaha anjeun. Tapi pikeun ngalakukeun éta, anjeun kedah pendak sareng kolega anjeun sareng ngobrol sareng aranjeunna dina méja buleud.

Naon salajengna? Sadayana parantos mimiti nyarioskeun perkawis proyek. Ayeuna urang gaduh pikeun ngabuktikeun kualitasna tina proyék. Kanggo ngalakukeun ieu, perusahaan biasana nyewa konsultan anu ngagaduhan kualifikasi profesional anu pangluhurna. 

Kriteria utama konsultan anu saé (Abdi tiasa ngawartosan anjeun sabab kuring konsultan) teras-terasan ngirangan katerlibatan anjeunna dina proyek.

Konsultan henteu tiasa ngan ukur masihan eupan sakedik rahasia rahasia perusahaan sabab éta moal ngajantenkeun perusahaan dewasa sareng mandiri. Upami perusahaan anjeun henteu acan tiasa hirup tanpa konsultan anjeun, anjeun kedah ngémutan kualitas jasa anu anjeun tampi. 

Ku jalan kitu, konsultan henteu kedah ngadamel laporan atanapi janten sapasang tambahan pikeun anjeun. Anjeun gaduh kolega jero anjeun pikeun éta.

Nyewa Pemasar pikeun Pendidikan, Sanés Delegasi

Tujuan utama pikeun nyewa konsultan nyaéta pendidikan, ngalereskeun struktur sareng prosés, sareng mempermudah komunikasi. Peran konsultan sanés ngalaporkeun bulanan tapi langkung-langkung nyisipkeun dirina kana proyék sareng terlibat pisan dina rutinitas tim sadidinten.

Nu hadé konsultan pamasaran strategis ngeusi lolongkrang dina kaweruh jeung pamahaman pamilon proyék. Tapi anjeunna henteu tiasa ngalakukeun padamelan pikeun saha waé. Sareng hiji dinten, sadayana bakal kedah damel waé tanpa konsultan. 

Hasil komunikasi anu épéktip nyaéta henteuna moro dukun sareng nunjuk ramo. Sateuacan tugas dimimitian, jalma ngabagi mamang sareng patarosan na sareng anggota tim anu sanés. Kukituna, kaseueuran masalah direngsekeun sateuacan padamelan dimimitian. 

Hayu urang tingali kumaha sadayana éta mangaruhan bagian paling rumit tina padamelan analisis pamasaran: nangtoskeun aliran data sareng ngagabung data.

Kumaha Struktur Komunikasi Dicermin dina Mindahkeun Data sareng Ngolah?

Anggap we aya tilu sumber anu masihan kami data ieu: data lalu lintas, data produk e-commerce / data pameseran tina program kasatiaan, sareng data analitik seluler. Urang bakal ngalangkungan tahapan ngolah data hiji-hiji, tina ngalirkeun sadaya data éta ka Google Cloud dugi ka ngirim sadayana kanggo visualisasi di Google Data Studio kalayan bantosan na Google BigQuery

Dumasar kana conto urang, patarosan naon anu kedah ditaros pikeun mastikeun komunikasi anu jelas dina unggal tahap ngolah data?

  • Tahap ngumpulkeun data. Upami urang hilap ngukur hal anu penting, urang moal tiasa mundur dina waktos sareng ngéméskeun deui. Hal-hal anu kedah diperhatoskeun sateuacanna:
    • Upami urang henteu terang naon namina parameter sareng variabel anu paling penting, kumaha urang tiasa nyanghareupan sagala kekacoan?
    • Kumaha kajadianana bakal ditetepkeun?
    • Naon anu bakal janten idéntifikasi unik pikeun aliran data anu dipilih?
    • Kumaha urang jaga kaamanan sareng karahayuan? 
    • Kumaha cara urang ngumpulkeun data dimana aya watesan dina pendataan?
  • Ngahijikeun data ngalir kana aliran. Pertimbangkeun hal-hal ieu:
    • Prinsip ETL utama: Naha éta angkatan atanapi aliran jinis mindahkeun data? 
    • Kumaha urang bakal nyirian hubungan antara ngalirkeun data sareng streaming data? 
    • Kumaha urang bakal nyaluyukeun aranjeunna dina skéma data anu sami tanpa karugian sareng kasalahan?
    • Patarosan waktos sareng kronologi: Kumaha cara urang mariksa timestamp? 
    • Kumaha urang terang upami ngaropea data sareng pengayaan tiasa dianggo leres dina waktos?
    • Kumaha urang bakal mastikeun hits? Naon anu lumangsung ku hits anu henteu leres?

  • Tahap agrégasi data. Hal anu kedah diperhatoskeun:
    • Setélan khusus pikeun prosés ETL: Naon hubungan urang sareng data anu teu valid?
      Nambal atanapi mupus? 
    • Naha urang tiasa kéngingkeun kauntungan tina éta? 
    • Kumaha pangaruhna kana kualitas susunan data?

Prinsip anu mimiti pikeun sadaya tahapan ieu nyaéta yén kasalahan tumpukan silih luhur sareng silih wariskeun. Data anu dikumpulkeun kalayan cacat dina tahap kahiji bakal nyieun sirah anjeun rada kaduruk salami sadaya tahapan salajengna. Sareng prinsip anu kadua nyaéta anjeun kedah milih poin pikeun jaminan kualitas data. Kusabab dina tahap agrégatip, sadaya data bakal dicampur, sareng anjeun moal tiasa mangaruhan kualitas data campuran. Ieu penting pisan pikeun proyék-proyék pembelajaran mesin, dimana kualitas data bakal mangaruhan kualitas hasil diajar mesin. Hasil anu saé henteu kahontal kalayan data anu henteu kualitas.

  • visualisasi
    Ieu tahapan CEO. Anjeun panginten kantos nguping kaayaan nalika CEO ningali nomer dina dasbor sareng nyarios: "Oke, urang ngagaduhan seueur kauntungan taun ayeuna, bahkan langkung ti heula, tapi naha sadayana parameter kauangan di zona beureum ? " Sareng dina waktos ayeuna, kasép pikeun milarian kasalahan, sabab éta kedahna dicekel ti jaman baheula.

Sadayana dumasarkeun kana komunikasi. Sareng dina topik paguneman. Ieu conto naon anu kedah dibahas nalika nyiapkeun streaming Yandex:

Marketing BI: Snowplow, Google Analytics, Yandex

Anjeun bakal mendakan jawaban kana kaseueuran patarosan ieu ngan ukur babarengan sareng tim anjeun. Kusabab nalika aya anu nyandak kaputusan dumasar kana tebakan atanapi pendapat pribadi tanpa diuji ideu ka batur, kasalahan tiasa muncul.

Kompléksitas aya dimana-mana, bahkan di tempat anu paling saderhana.

Ieu hiji conto deui: Nalika nyukcruk skor kesan kartu produk, analis nyatet kasalahan. Dina data hit, sadaya kesan ti sadaya spanduk sareng kartu produk dikirim langsung saatos dimuat halaman. Tapi kami henteu tiasa mastikeun naha pangguna leres-leres katingali dina sagala halaman. Analis datang ka tim pikeun nginpokeun aranjeunna ngeunaan ieu sacara rinci.

BI nyarios yén urang moal tiasa ngantunkeun kaayaan sapertos kitu.

Kumaha carana urang ngitung CPM upami urang henteu tiasa mastikeun naha produkna ditingalikeun? Naon CTR mumpuni pikeun gambar éta?

Jawaban para pemasar:

Tingali, sadayana, urang tiasa ngadamel laporan anu nunjukkeun CTR pangsaéna sareng mastikeun éta ngalawan spanduk kreatif atanapi foto anu sami di tempat anu sanés.

Teras pamekar bakal nyarios:

Leres, urang tiasa méréskeun masalah ieu ku bantosan integrasi énggal kami pikeun ngalacak gulung sareng parios pisibilitas subjek.

Tungtungna, désainer UI / UX nyarios:

Leres! Urang tiasa milih naha urang kedah ngagulung atanapi lami atanapi ngagulung anu tungtungna!

Ieu léngkah-léngkah anu dilakukeun ku tim leutik ieu:

  1. Nangtukeun masalah
  2. Dibere akibat bisnis tina masalah
  3. Diukur pangaruh parobihan
  4. Putusan téknis anu ditepikeun
  5. Kapendak kauntungan anu sanés sepele

Pikeun méréskeun masalah ieu, aranjeunna kedah parios kumpulan data tina sadaya sistem. Solusi parsial dina hiji bagéan skéma data moal ngabéréskeun masalah bisnis.

align ngarobih desain

Kusabab kitu urang kedah damel babarengan. Data kedah dikumpulkeun sacara responsif unggal dinten, sareng kerja keras pikeun ngalakukeun éta. Jeung kualitas data kedah dihontal ku Ngiringan jalma anu leres, mésér alat anu leres, sareng nanem modal artos, waktos, sareng upaya ngawangun struktur komunikasi anu épéktip, anu penting pisan pikeun kasuksésan hiji organisasi.

Naon anu anjeun pikirkeun?

Situs migunakeun Akismet pikeun ngurangan spam. Diajar kumaha komentar data anjeun diolah.