Wêrom Teamkommunikaasje wichtiger is as jo Martech Stack

Kommunikaasje en analyze fan marketingteam

It atypyske stânpunt fan Simo Ahava oer datakwaliteit en kommunikaasjestrukturen ferfrissele de heule lounge by de Gean Analytics! konferinsje. OWOX, de MarTech-lieder yn 'e CIS-regio, ferwachte tûzenen saakkundigen by dizze gearkomst om har kennis en ideeën te dielen.

OWOX BI Team wol dat jo tinke oer it konsept foarsteld troch Simo Ahava, dat perfoarst potinsjeel hat om jo bedriuw groeie te litten. 

De kwaliteit fan gegevens en kwaliteit fan 'e organisaasje

De kwaliteit fan gegevens is ôfhinklik fan de persoan dy't dy analyseart. Typysk soene wy ​​alle gebreken yn 'e gegevens oer ark, workflows en datasets de skuld jaan. Mar is dat ridlik?

Earlik sein is de kwaliteit fan gegevens direkt keppele oan hoe't wy kommunisearje binnen ús organisaasjes. De kwaliteit fan 'e organisaasje bepaalt alles, begjinnend mei de oanpak fan gegevenswinning, skatting en mjitting, trochgean mei ferwurkjen, en einigje mei de algemiene kwaliteit fan it produkt en beslútfoarming. 

Bedriuwen en har kommunikaasjestrukturen

Litte wy ús yntinke dat in bedriuw spesjaliseart yn ien ark. De minsken yn dit bedriuw binne geweldich om bepaalde problemen te finen en op te lossen foar it B2B-segmint. Alles is geweldich, en jo witte sûnder mis in pear bedriuwen lykas dizze.

De side-effekten fan 'e aktiviteiten fan dizze bedriuwen binne ferburgen yn it lange termynproses fan it ferheegjen fan' e easken foar datakwaliteit. Tagelyk moatte wy betinke dat ark dat is makke om gegevens te analysearjen allinich mei gegevens wurket en isolearre binne fan 'e saaklike problemen - sels as se binne makke om se op te lossen. 

Dêrom is in oare soarte bedriuw ferskynd. Dizze bedriuwen binne spesjalisearre yn debuggen oer workflow. Se kinne in heule bosk problemen fine yn bedriuwsprosessen, op in whiteboard sette en de direkteuren fertelle:

Hjir, hjir, en dêr! Pas dizze nije bedriuwsstrategy ta en jo sille it goed fine!

Mar it klinkt te goed om wier te wêzen. De effisjinsje fan advys dat net basearre is op in begryp fan 'e ark is twifelich. En dy konsultaasjebedriuwen tendearje net te begripen wêrom't sokke problemen ferskynden, wêrom elke nije dei nije kompleksiteit en flaters bringt, en hokker ark ferkeard binne ynsteld.

Dat it nut fan dizze bedriuwen op harsels is beheind. 

D'r binne bedriuwen mei sawol saaklike saakkundigens as kennis fan ark. Yn dizze bedriuwen is elkenien beset troch minsken yn te hieren mei geweldige kwaliteiten, saakkundigen dy't wis binne yn har feardigens en kennis. Koel. Mar typysk binne dizze bedriuwen net rjochte op it oplossen fan kommunikaasjeproblemen binnen it team, wat se faak as unbelangryk sjogge. Dat as nije problemen ferskine, begjint de heksejacht - wa is it skuld? Miskien hawwe de BI-spesjalisten de prosessen betize? Nee, de programmeurs hawwe de technyske beskriuwing net lêzen. Mar al mei al is it echte probleem dat it team it probleem net dúdlik kin tinke om it tegearre op te lossen. 

Dit lit ús sjen dat sels yn in bedriuw fol mei koele spesjalisten alles mear muoite kostet dan nedich as de organisaasje net is folwoeksen genôch. It idee dat jo de folwoeksene moatte wêze en ferantwurdlik wêze moatte, fral yn in krisis, is it lêste wêr't minsken oer tinke yn 'e measte bedriuwen.

Sels myn bern fan twa jier dat nei de pjutteboartersplak giet liket mear folwoeksener as guon fan 'e organisaasjes mei wa't ik haw wurke.

Jo kinne gjin effisjint bedriuw oanmeitsje allinich troch in grut oantal spesjalisten yn te hieren, om't se allegear geabsorbeerd binne troch guon groepen as ôfdielingen. Dat behear bliuwt trochgean mei it ynhieren fan spesjalisten, mar neat feroaret om't de struktuer en logika fan 'e workflow hielendal net feroaret.

As jo ​​neat dogge om kanalen fan kommunikaasje te meitsjen binnen en bûten dizze groepen en ôfdielingen, sille al jo ynspanningen sinleas wêze. Dêrom is kommunikaasjestrategy en folwoeksenheid de fokus fan Ahava.

De wet fan Conway waard tapast op Analytics-bedriuwen

Sinfolle gegevens - Conway's wet

Fyftich jier lyn die in geweldige programmeur mei de namme Melvin Conway in suggestje dy't letter yn de folksmûle waard as de wet fan Conway: 

Organisaasjes dy't systemen ûntwerpe. , , binne twongen om ûntwerpen te meitsjen dy't kopyen binne fan 'e kommunikaasjestrukturen fan dizze organisaasjes.

Melvin Conway, Conway's wet

Dizze gedachten ferskynden yn in tiid dat ien kompjûter perfekt yn ien keamer paste! Stel josels foar: Hjir hawwe wy ien team dat oan ien kompjûter wurket, en dêr hawwe wy in oar team dat oan in oare kompjûter wurket. En yn it echte libben betsjuttet de wet fan Conway dat alle kommunikaasjefouten dy't ferskine ûnder dy teams wurde spegele yn 'e struktuer en funksjonaliteit fan' e programma's dy't se ûntwikkelje. 

Notysje fan auteur:

Dizze teory is hûnderten kearen test yn 'e ûntwikkelingswrâld en is in soad besprutsen. De meast bepaalde definysje fan Conway's wet waard makke troch Pieter Hintjens, ien fan 'e meast ynfloedrike programmeurs fan' e iere 2000's, dy't sei dat "as jo yn in shitty organisaasje binne, sille jo shitty software meitsje." (Amdahl nei Zipf: Tsien wetten fan 'e fysika fan minsken)

It is maklik om te sjen hoe't dizze wet wurket yn 'e marketing- en analytyske wrâld. Yn dizze wrâld wurkje bedriuwen mei gigantyske hoemannichten gegevens sammele út ferskate boarnen. Wy kinne it allegear iens wêze dat gegevens sels earlik binne. Mar as jo datasets nau ynspektearje, sille jo alle ûnfolsleinens sjen fan 'e organisaasjes dy't dy gegevens hawwe sammele:

  • Untbrekkende wearden wêr't yngenieurs gjin probleem hawwe praat 
  • Ferkearde formaten wêr't nimmen oandacht hat en nimmen it oantal desimale plakken bespruts
  • Kommunikaasje fertraget wêr't nimmen it formaat fan oerdracht wit (batch as stream) en wa't de gegevens moat ûntfange

Dêrom iepenbiere systemen foar gegevensútwikseling ús ûnfolsleinheden folslein.

Datakwaliteit is it berikken fan spesjalisten fan ark, workfloweksperts, managers, en de kommunikaasje tusken al dizze minsken.

De bêste en minste kommunikaasjestrukturen foar multydissiplinêre teams

In typysk projektteam yn in MarTech- as marketinganalysebedriuw bestiet út spesjalisten fan business intelligence (BI), datawittenskippers, ûntwerpers, marketeers, analisten en programmeurs (yn elke kombinaasje).

Mar wat sil der barre yn in team dat it belang fan kommunikaasje net begrypt? Litte wy sjen. De programmeurs sille lange koade skriuwe, hurd besykje, wylst in oar diel fan it team gewoan wachtsje sil op har om it stokje troch te jaan. Uteinlik sil de beta-ferzje frijlitten wurde, en elkenien sil murmere oer wêrom't it sa lang duorre. En as de earste flater ferskynt, sil elkenien begjinne te sykjen nei in oar dy't de skuld hat, mar net nei manieren om de situaasje te foarkommen dy't har dêr krige. 

As wy djipper sjogge, sille wy sjen dat wjersidige doelen net goed (of hielendal) waarden begrepen. En yn sa'n situaasje krije wy in skansearre of gebrekkich produkt. 

Meitsje multydisziplinêre teams oan

De minste funksjes fan dizze situaasje:

  • Net genôch belutsenens
  • Unfoldwaande dielname
  • Tekoart oan gearwurking
  • Tekoart oan fertrouwen

Hoe kinne wy ​​it oplosse? Letterlik troch minsken te praten. 

Meitsje multydissiplinêre teams oan

Litte wy elkenien byinoar sammelje, ûnderwerpen fan diskusje ynstelle en wyklikse gearkomsten plannen: marketing mei BI, programmeurs mei ûntwerpers en dataspesjalisten. Dan hoopje wy dat minsken oer it projekt prate. Mar dat is noch altyd net genôch, om't teamleden noch net oer it heule projekt prate en net mei it heule team prate. It is maklik om ûnder te snie mei tsientallen gearkomsten en gjin útwei en gjin tiid om it wurk te dwaan. En dy berjochten nei gearkomsten sille de rest fan 'e tiid fermoardzje en begripe wat jo dan moatte dwaan. 

Dêrom binne gearkomsten allinich de earste stap. Wy hawwe noch wat problemen:

  • Min kommunikaasje
  • Tekoart oan wjerskanten doelen
  • Net genôch belutsenens

Somtiden besykje minsken wichtige ynformaasje oer it projekt troch te jaan oan har kollega's. Mar ynstee dat it berjocht trochkomt, docht de geroftmasjine alles foar har. As minsken net wite hoe't se har gedachten en ideeën goed en yn 'e juste omjouwing diele, sil ynformaasje ferlern gean op' e wei nei de ûntfanger. 

Dit binne symptomen fan in bedriuw dat wrakselet mei kommunikaasjeproblemen. En it begjint har te genêzen mei gearkomsten. Mar wy hawwe altyd in oare oplossing.

Lied elkenien om te kommunisearjen oer it projekt. 

Multidissiplinêre kommunikaasje yn teams

De bêste funksjes fan dizze oanpak:

  • Transparency
  • Belutsenens
  • Kennis- en feardigensútwikseling
  • Non-stop oplieding

Dit is in ekstreem komplekse struktuer dy't dreech te meitsjen is. Jo kenne miskien in pear kaders dy't dizze oanpak nimme: Agile, Lean, Scrum. It makket net út wat jo it neame; allegear binne boud op it "alles tagelyk tegearre meitsje" -prinsipe. Al dy kalinders, taakrijen, demo-presintaasjes en stand-up-gearkomsten binne rjochte op it meitsjen fan minsken faak en allegear tegearre oer it projekt.

Dêrom fyn ik Agile in protte leuk, om't it it belang fan kommunikaasje omfettet as in betingst foar projektoerlibjen.

En as jo tinke dat jo in analist binne dy't Agile net leuk fynt, besjoch it dan in oare manier: It helpt jo de resultaten fan jo wurk sjen te litten - al jo ferwurke gegevens, dy geweldige dashboards, jo datasets - om minsken te meitsjen wurdearje jo ynspannings. Mar om dat te dwaan moatte jo jo kollega's moetsje en mei har prate oan 'e rûne tafel.

Wat komt hjirnei? Elkenien is begon te praten oer it projekt. No hawwe wy om de kwaliteit te bewizen fan it projekt. Om dit te dwaan hiere bedriuwen typysk in konsultant yn mei de heechste profesjonele kwalifikaasjes. 

It wichtichste kritearium fan in goede adviseur (ik kin jo fertelle om't ik in adviseur bin) nimt syn belutsenens by it projekt konstant ôf.

In konsultant kin in bedriuw net gewoan lytse stikjes profesjonele geheimen fiede, om't dat it bedriuw net folwoeksen en selsûnderhâldend makket. As jo ​​bedriuw net al sûnder jo adviseur kin libje, moatte jo de kwaliteit beskôgje fan 'e tsjinst dy't jo hawwe ûntfangen. 

Trouwens, in konsultant moat gjin rapporten meitsje of in ekstra pear hannen foar jo wurde. Jo hawwe jo ynterne kollega's dêrfoar.

Hiere marketeers foar ûnderwiis, gjin delegaasje

It haaddoel fan it ynhieren fan in konsultant is oplieding, struktueren en prosessen fêststelle, en kommunikaasje fasilitearje. De rol fan in konsultant is gjin moanlikse rapportaazje, mar leaver himsels of harsels ynplantsje yn it projekt en folslein belutsen te wêzen by de deistige routine fan it team.

In goede strategysk marketingadviseur folt hiaten yn de kennis en it begryp fan projektdielnimmers. Mar hy of sy kin it wurk noait foar ien dwaan. En op in dei sil elkenien gewoan fine moatte sûnder de adviseur. 

De resultaten fan effektive kommunikaasje binne in ôfwêzigens fan heksejacht en fingerwizend. Foardat in taak wurdt begon, diele minsken har twifels en fragen mei oare teamleden. Sadwaande wurde de measte problemen oplost foardat it wurk begjint. 

Litte wy sjen hoe't dit alles ynfloed hat op it meast komplisearre diel fan 'e baan foar marketinganalyse: definiearjen fan gegevensstreamen en gearfoegjen fan gegevens.

Hoe wurdt de kommunikaasjestruktuer spegele yn gegevensferfier en -ferwurking?

Litte wy tinke dat wy trije boarnen hawwe dy't ús de folgjende gegevens jouwe: ferkearsgegevens, e-commerce produktgegevens / oankeapgegevens fan it loyaliteitsprogramma, en mobile analytyske gegevens. Wy geane de stadia foar gegevensferwurking ien foar ien troch, fan streamen fan al dy gegevens nei Google Cloud oant alles ferstjoeren foar fisualisaasje yn Google Data Studio mei help fan Google BigQuery

Op grûn fan ús foarbyld, hokker fragen moatte minsken stelle om dúdlike kommunikaasje te garandearjen yn elke faze fan gegevensferwurking?

  • Gegevens sammeljen poadium, As wy ferjitte wat wichtichs te mjitten, kinne wy ​​net yn 'e tiid weromgean en it opnij mjitte. Dingen om foarôf te beskôgjen:
    • As wy net witte wat de wichtichste parameters en fariabelen moatte beneame, hoe kinne wy ​​dan mei alle rommel omgean?
    • Hoe sille barrens wurde markearre?
    • Wat sil de unike identifier wêze foar keazen gegevensstreamen?
    • Hoe sille wy soargje foar feiligens en privacy? 
    • Hoe sille wy gegevens sammelje wêr't beheiningen binne op it sammeljen fan gegevens?
  • Gegevens fusearje streamt yn 'e stream, Besjoch it folgjende:
    • De wichtichste ETL-prinsipes: Is it in batch- as streamtype fan gegevensferfier? 
    • Hoe sille wy de gearhing markearje fan oerdrachten fan stream- en batchgegevens? 
    • Hoe sille wy se oanpasse yn itselde dataskema sûnder ferliezen en flaters?
    • Fragen oer tiid en gronology: Hoe sille wy de tiidstempels kontrolearje? 
    • Hoe kinne wy ​​wite as gegevensfernijing en ferriking goed wurkje binnen tiidstempels?
    • Hoe sille wy hits validearje? Wat bart der mei unjildige hits?

  • Gegevensaggregaasjestadium, Dingen om te beskôgjen:
    • Spesjalisearre ynstellings foar ETL-prosessen: Wat hawwe wy te meitsjen mei unjildige gegevens?
      Patchje of wiskje? 
    • Kinne wy ​​dêr winst fan krije? 
    • Hoe sil it ynfloed ha op 'e kwaliteit fan' e heule dataset?

It earste prinsipe foar al dizze stadia is dat de flaters boppe-op elkoar steapelje en fan elkoar ervje. Gegevens sammele mei in flater yn 'e earste faze sille jo holle licht ferbaarne yn alle folgjende stadia. En it twadde prinsipe is dat jo punten moatte kieze foar datakwaliteitsfeiligens. Om't yn 'e aggregaasjestadium alle gegevens tegearre wurde mingd, en jo kinne de kwaliteit fan' e mingde gegevens net beynfloedzje. Dit is echt wichtich foar masjine-learprojekten, wêr't de kwaliteit fan gegevens de kwaliteit fan 'e resultaten fan' e masinelearen beynfloedet. Goede resultaten binne net te berikken mei gegevens fan lege kwaliteit.

  • fisualisaasje
    Dit is it CEO-poadium. Jo hawwe miskien heard oer de situaasje as de CEO de sifers op it dashboard besjocht en seit: "Oke, wy hawwe dit jier in soad winst, noch mear as earder, mar wêrom binne alle finansjele parameters yn 'e reade sône ? ” En op dit stuit is it te let om nei de flaters te sykjen, lykas se in lange tiid lyn moatten wurde fongen.

Alles is basearre op kommunikaasje. En oer de ûnderwerpen fan petear. Hjir is in foarbyld fan wat moat wurde besprutsen by it tarieden fan Yandex-streaming:

Marketing BI: Snowplow, Google Analytics, Yandex

Jo fine de antwurden op de measte fan dizze fragen allinich tegearre mei jo heule team. Want as immen in beslút nimt op basis fan gisjen of persoanlike miening sûnder it idee mei oaren te testen, kinne flaters ferskine.

Kompleksiteiten binne oeral, sels op 'e ienfâldichste plakken.

Hjir is noch ien foarbyld: By it folgjen fan de yndrukscores fan produktkaarten, merkt in analist in flater op. Yn 'e hitgegevens waarden alle yndrukken fan alle banners en produktkaarten direkt nei it laden fan pagina ferstjoerd. Mar wy kinne net wis wêze as de brûker echt nei alles op 'e pagina seach. De analist komt nei it team om har hjir yn detail oer te ynformearjen.

De BI seit dat wy de situaasje net sa kinne litte.

Hoe kinne wy ​​de CPM berekkenje as wy net iens wis kinne wêze oft it produkt waard toand? Wat is dan de kwalifisearre CTR foar de foto's?

De marketeers antwurdzje:

Sjoch, elkenien, wy kinne in rapport meitsje mei de bêste CTR en ferifiearje it tsjin in ferlykbere kreative banner of foto op oare plakken.

En dan sille de ûntwikkelders sizze:

Ja, wy kinne dit probleem oplosse mei help fan ús nije yntegraasje foar folgjen fan skowen en sichtberens fan ûnderwerpen.

Uteinlik sizze de UI / UX-ûntwerpers:

Yeah! Wy kinne kieze as wy op it lêst de luie as ivige scroll of paginaasje nedich binne!

Hjir binne de stappen dy't dit lytse team trochgie:

  1. Definiearde it probleem
  2. De saaklike gefolgen fan it probleem presintearre
  3. Mette de ynfloed fan feroaringen
  4. Presinteare technyske besluten
  5. Untdekte de net-triviale winst

Om dit probleem op te lossen, moatte se de gegevensynsammeling fan alle systemen kontrolearje. In parsjele oplossing yn ien diel fan it dataskema sil it bedriuwsprobleem net oplosse.

align oanpasse design

Dêrom moatte wy gearwurkje. De gegevens moatte elke dei ferantwurde wurde sammele, en it is hurd wurkjen om dat te dwaan. En de kwaliteit fan gegevens moat wurde berikt troch de juste minsken ynhiere, de juste ark keapje, en jild, tiid en muoite ynvestearje yn it bouwen fan effektive kommunikaasjestruktueren, dy't essensjeel binne foar it sukses fan in organisaasje.

Wat tinksto?

Dizze side brûkt Akismet om spam te ferleegjen. Learje hoe't jo kommentaargegevens ferwurke wurde.