Napa Komunikasi Tim Luwih Penting tinimbang Tumpukan Martech Sampeyan

Komunikasi lan Analisis Tim Pemasaran

Sudut pandang atipikal Simo Ahava babagan kualitas data lan struktur komunikasi nyegarake kabeh ruang tunggu ing Bukak Analytics! konperensi OWOX, pimpinan MarTech ing wilayah CIS, nampani ewonan ahli ing pakumpulan iki kanggo nuduhake ilmu lan ide.

Tim BI OWOX pengin sampeyan mikir babagan konsep sing diusulake dening Simo Ahava, sing mesthi duweni potensi supaya bisnis sampeyan tuwuh. 

Kualitas Data lan Kualitas Organisasi

Kualitas data gumantung karo wong sing nganalisa. Biasane, kita bakal nyalahake kabeh cacat data babagan alat, alur kerja, lan data. Nanging apa wajar?

Terus terang, kualitas data langsung gegandhengan karo komunikasi ing organisasi. Kualitas organisasi nemtokake kabeh, diwiwiti kanthi pendekatan data mining, estimasi, lan pangukuran, terus diproses, lan diakhiri karo kualitas produk lan nggawe keputusan kanthi sakabehe. 

Perusahaan lan Struktur Komunikasi

Ayo bayangake manawa perusahaan duwe spesialisasi ing siji alat. Wong-wong ing perusahaan iki seneng golek masalah lan ngrampungake babagan segmen B2B. Kabeh apik banget, lan ora mesthi sampeyan ngerti sawetara perusahaan kaya iki.

Efek samping saka kegiatan perusahaan kasebut didhelikake sajrone proses jangka panjang kanggo nambah syarat kanggo kualitas data. Ing wektu sing padha, kita kudu eling manawa alat sing digawe kanggo nganalisis data bisa digunakake mung karo data lan diisolasi saka masalah bisnis - sanajan digawe kanggo ngrampungake. 

Mula, ana jinis perusahaan liyane sing katon. Perusahaan-perusahaan kasebut khusus kanggo debugging alur kerja. Dheweke bisa nemokake akeh masalah ing proses bisnis, dilebokake ing papan putih, lan marang para eksekutif:

Ing kene, ing kene, lan ing kana! Gunakake strategi bisnis anyar iki lan sampeyan bakal ora apa-apa!

Nanging rasane apike banget. Efisiensi saran sing ora adhedhasar pangerten alat pancen ora diragukan. Lan perusahaan konsultasi kasebut cenderung ora ngerti sebabe masalah kasebut muncul, kenapa saben dina anyar nggawa kompleksitas lan kesalahan anyar, lan alat sing salah digawe salah.

Dadi migunani perusahaan kasebut dhewe diwatesi. 

Ana perusahaan sing duwe keahlian bisnis lan pengetahuan alat. Ing perusahaan kasebut, kabeh wong kepengin banget ngrekrut wong sing duwe kuwalitas hebat, ahli sing yakin karo katrampilan lan pengetahuane. Kelangan Nanging biasane, perusahaan-perusahaan kasebut ora ngarahake ngrampungake masalah komunikasi ing njero tim, sing asring dianggep ora penting. Dadi, nalika ana masalah anyar, para ahli sihir diwiwiti - sapa sing salah? Mungkin para spesialis BI bingung proses kasebut? Ora, programer ora maca deskripsi teknis. Nanging kabeh, masalah sing nyata yaiku tim ora bisa mikir kanthi jelas masalah kasebut kanggo ngrampungake bebarengan. 

Iki nuduhake manawa sanajan ing perusahaan sing diisi spesialis sing apik, kabeh bakal mbutuhake usaha sing luwih akeh tinimbang sing dibutuhake yen organisasi ora diwasa cukup Gagasan sampeyan kudu diwasa lan tanggung jawab, utamane nalika ana krisis, minangka perkara terakhir sing dipikirake wong ing umume perusahaan.

Malah anakku sing umur rong taun sing bakal mlebu taman kanak-kanak katon luwih diwasa tinimbang sawetara organisasi sing wis dakgawe.

Sampeyan ora bisa nggawe perusahaan sing efisien mung kanthi nyewa spesialis akeh, amarga kabeh padha diresmekake dening sawetara klompok utawa departemen. Dadi manajemen terus nyewa spesialis, nanging ora ana sing owah amarga struktur lan logika alur kerja ora beda-beda.

Yen sampeyan ora nindakake apa-apa kanggo nggawe saluran komunikasi ing njero lan ing njaba klompok lan departemen kasebut, kabeh upaya sampeyan bakal ora ana artine. Pramila strategi komunikasi lan kadewasan dadi fokus Ahava.

Hukum Conway sing Diterapake kanggo Perusahaan Analytics

Data sing Berarti - Hukum Conway

Puluh puluh taun kepungkur, programmer hebat sing jenenge Melvin Conway menehi saran yen mengko misuwur dadi undang-undang Conway: 

Organisasi sing ngrancang sistem. . . kepeksa ngasilake desain sing nyalin struktur komunikasi organisasi kasebut.

Melvin Conway, Ukum Conway

Pikiran iki muncul nalika siji komputer pas karo sak kamar kanthi sampurna! Bayangake: Ing kene kita duwe siji tim sing nggarap siji komputer, lan ing kana ana tim liyane sing nggarap komputer liyane. Lan ing kasunyatan, ukum Conway tegese kabeh cacat komunikasi sing muncul ing antarane tim kasebut bakal dibayangke ing struktur lan fungsi program sing dikembangake. 

Cathetan Panganggit:

Teori iki wis diuji kaping atusan ing jagad pembangunan lan wis dibahas akeh. Definisi undang-undang Conway sing paling jelas digawe dening Pieter Hintjens, salah sawijining programer sing paling berpengaruh ing wiwitan taun 2000an, sing ujar manawa "yen sampeyan ana ing organisasi sing cerewet, sampeyan bakal nggawe piranti lunak sing lucu." (Amdahl nganti Zipf: Sepuluh Hukum Fisika Wong)

Gampang ndeleng kepiye cara undang-undang iki digunakake ing dunia pemasaran lan analitik. Ing jagad iki, perusahaan nggarap data raksasa sing dikumpulake saka macem-macem sumber. Kita kabeh bisa setuju yen data kasebut adil. Nanging yen sampeyan mriksa data kanthi cetha, sampeyan bakal bisa ndeleng kabeh cacat organisasi sing nglumpukake data kasebut:

  • Nilai-nilai sing ilang nalika para insinyur durung nate nemoni masalah 
  • Format sing salah yen ora ana sing nggatekake lan ora ana sing ngrembug babagan nomer desimal
  • Telat komunikasi yen ora ana sing ngerti format transfer (batch utawa stream) lan sapa sing kudu nampa data kasebut

Pramila sistem pertukaran data mbabarake kekurangan sing sampurna.

Kualitas data minangka prestasi spesialis alat, ahli alur kerja, manajer, lan komunikasi ing antarane kabeh wong kasebut.

Struktur Komunikasi Paling Apik lan Paling Ala kanggo Tim Multidisiplin

Tim proyek khas ing perusahaan MarTech utawa analitik pemasaran kalebu spesialis intelijen bisnis (BI), ilmuwan data, desainer, pemasar, analis, lan programer (kanthi kombinasi).

Nanging apa sing bakal kedadeyan ing tim sing ora ngerti pentinge komunikasi? Ayo ndeleng. Programmer bakal nulis kode suwene suwe, nyoba kanthi tenanan, dene bagean liyane saka tim mung bakal ngenteni dheweke entuk baton. Pungkasane, versi beta bakal diluncurake, lan kabeh wong bakal nggrundel kenapa suwe banget. Lan nalika cacat pisanan muncul, kabeh wong bakal miwiti golek wong liya sing disalahake nanging ora cara kanggo ngindhari kahanan sing ana ing kono. 

Yen katon luwih jero, kita bakal weruh manawa target bebarengan ora dingerteni kanthi bener (utawa babar pisan). Lan ing kahanan kaya ngono, kita bakal entuk produk sing rusak utawa cacat. 

Nyengkuyung Tim Multi-disiplin

Fitur paling ala kanggo kahanan iki:

  • Keterlibatan ora cukup
  • Partisipasi ora cukup
  • Kurang kerjasama
  • Kurang percaya

Kepiye carane bisa ndandani? Secara harfiah kanthi nggawe wong ngomong. 

Nyengkuyung Tim Multidisiplin

Ayo padha nglumpukake kabeh wong, nyetel topik diskusi, lan jadwal rapat minggon: marketing karo BI, programer karo desainer lan spesialis data. Banjur kita bakal ngarep-arep supaya wong liya ngobrol babagan proyek kasebut. Nanging iki durung cukup amarga anggota tim isih ora ngomong babagan kabeh proyek lan ora ngobrol karo kabeh tim. Gampang diselehake kanthi puluhan rapat lan ora ana jalan metu lan ora ana wektu kanggo nindakake pakaryan. Lan pesen kasebut sawise rapat bakal mateni wektu liyane lan ngerti apa sing bakal ditindakake. 

Mula, rapat mung dadi langkah pertama. Isih ana sawetara masalah:

  • Komunikasi sing kurang apik
  • Kurang tujuan bebarengan
  • Keterlibatan ora cukup

Kadhangkala, wong nyoba menehi informasi penting babagan proyek kasebut menyang kolega. Nanging tinimbang pesen kasebut rampung, mesin desas desus kasebut bisa menehi kabeh masalah kanggo dheweke. Yen wong ora ngerti cara nuduhake pikirane lan ide kanthi bener lan ing lingkungan sing cocog, informasi bakal ilang nalika njaluk menyang sing nampa. 

Iki minangka gejala perusahaan sing ngalami masalah komunikasi. Lan wiwit ngobati dheweke karo rapat. Nanging kita mesthi duwe solusi liyane.

Mimpin kabeh wong kanggo komunikasi babagan proyek kasebut. 

Komunikasi multi-disiplin ing tim

Fitur paling apik saka pendekatan iki:

  • Transparan
  • Pengangkatan
  • Ijolan ilmu lan katrampilan
  • Pendhidhikan tanpa mandheg

Iki minangka struktur sing kompleks banget sing angel digawe. Sampeyan bisa uga ngerti sawetara kerangka kerja sing njupuk pendekatan iki: Agile, Lean, Scrum. Ora dadi masalah apa sing sampeyan jenengake; kabeh dibangun kanthi prinsip "nggawe kabeh bebarengan." Kabeh tanggalan, antrian tugas, presentasi demo, lan rapat umum kasebut ditujokake supaya wong bisa ngobrol babagan proyek kasebut kanthi asring lan bebarengan.

Pramila aku seneng banget Agile, amarga kalebu pentinge komunikasi minangka prasyarat supaya bisa urip ing proyek.

Lan yen sampeyan ngira minangka analis sing ora seneng Agile, goleki cara liya: Iki mbantu sampeyan nuduhake asil karya - kabeh data sing diproses, dashboard sing apik, kumpulan data - kanggo nggawe wong ngurmati gaweyan sampeyan. Nanging kanggo nindakake, sampeyan kudu ketemu kolega lan ngobrol karo dheweke ing meja bundher.

Apa mbesuk? Kabeh wong wis wiwit ngomong babagan proyek kasebut. Saiki kita duwe kanggo mbuktekake kualitase saka proyek kasebut. Kanggo nindakake iki, perusahaan biasane nyewa konsultan kanthi kualifikasi profesional sing paling dhuwur. 

Kriteria utama konsultan sing apik (bisa dakkandhani amarga aku konsultan) terus-terusan nyuda keterlibatane ing proyek kasebut.

Konsultan ora mung bisa menehi feed rahasia profesional ing perusahaan amarga ora bakal nggawe perusahaan diwasa lan mandhiri. Yen perusahaan durung bisa urip tanpa konsultan, sampeyan kudu nimbang kualitas layanan sing wis ditampa. 

Dadi, konsultan ora kudu nggawe laporan utawa dadi pasangan tangan tambahan kanggo sampeyan. Sampeyan duwe kolega ing njero.

Nyewa Pemasar kanggo Pendidikan, Ora Delegasi

Tujuan utama kanggo nyewa konsultan yaiku pendhidhikan, ndandani struktur lan proses, lan nggampangake komunikasi. Peran konsultan dudu nglaporake saben wulan, nanging luwih becik nggawe proyek kasebut lan melu kabeh rutinitas tim.

Apik konsultan pemasaran strategis ngisi kesenjangan ing ilmu lan pangerten peserta proyek. Nanging dheweke uga ora nate nindakake gaweyan kasebut kanggo sapa wae. Lan ing sawijining dina, kabeh wong kudu nyambut gawe kanthi apik tanpa konsultan. 

Asil komunikasi efektif yaiku ora ana mburu penyihir lan nuduhake driji. Sadurunge tugas diwiwiti, wong nuduhake keraguan lan pitakon karo anggota tim liyane. Mula, umume masalah dirampungake sadurunge makarya diwiwiti. 

Ayo ndeleng kepiye kabeh pengaruh ing bagean analisis pemasaran sing paling rumit: nemtokake aliran data lan nggabungake data.

Kepiye Struktur Komunikasi Cermin ing Transfer lan Pangolahan Data?

Umpama kita duwe telung sumber sing menehi data ing ngisor iki: data lalu lintas, data produk e-commerce / data tuku saka program loyalitas, lan data analitik seluler. Kita bakal mbukak tahap pamrosesan data siji-siji, wiwit streaming kabeh data kasebut menyang Google Cloud nganti ngirim kabeh kanggo visualisasi ing Google Data Studio kanthi pitulung saka Google BigQuery

Adhedhasar conto kita, apa pitakon sing kudu ditakonake wong kanggo komunikasi sing jelas sajrone saben tahap pangolahan data?

  • Tahap nglumpukake dhata. Yen lali ngukur perkara sing penting, kita ora bakal bisa mbalik wektu lan ngukur maneh. Sing kudu dipikirake sadurunge:
    • Yen ora ngerti apa sing diarani paramèter lan variabel sing paling penting, kepiye cara kanggo ngrampungake kabeh kekacoan?
    • Kepiye acara bakal ditandhani?
    • Apa sing bakal dadi pengenal unik kanggo aliran data sing dipilih?
    • Kepiye cara kanggo njaga keamanan lan privasi? 
    • Kepiye cara nglumpukake data kanthi watesan babagan nglumpukake data?
  • Data gabungan nggabungake aliran. Coba waca ing ngisor iki:
    • Prinsip ETL utama: Apa jinis transfer utawa aliran data transfer? 
    • Kepiye cara menehi tandha gegandhengan karo transfer data stream lan batch? 
    • Kepiye cara nyetel ing skema data sing padha tanpa kerugian lan kesalahan?
    • Pitakon wektu lan kronologi: Kepiye cara mriksa tandha wektu? 
    • Kepiye carane bisa ngerti yen renovasi data lan pengayaan bisa digunakake kanthi bener ing wektu sing tepat?
    • Kepiye cara ngetrapake hits? Apa sing kedadeyan kanthi hits sing ora valid?

  • Tahap agregasi data. Sing kudu dipikirake:
    • Setelan khusus kanggo proses ETL: Apa sing kudu kita lakoni karo data sing ora valid?
      Tambalan utawa mbusak? 
    • Apa kita bisa entuk bathi? 
    • Kepiye pengaruh ing kualitas kabeh data?

Prinsip pertama kanggo kabeh tahap kasebut yaiku kesalahan sing ana ing ndhuwur lan entuk warisan saka siji liyane. Data sing diklumpukake kanthi cacat ing tataran kapisan bakal nggawe sirahmu rada kabakar sajrone tahapan sabanjure. Lan prinsip nomer loro yaiku sampeyan kudu milih poin kanggo jaminan kualitas data. Amarga ing tahap agregasi, kabeh data bakal dicampur, lan sampeyan ora bakal bisa mengaruhi kualitas data campuran. Iki penting banget kanggo proyek pembelajaran mesin, ing endi kualitas data bakal mengaruhi kualitas asil mesin sinau. Asil sing apik ora bisa dipikolehi kanthi data sing murah.

  • Visualisasi
    Iki minangka tahap CEO. Sampeyan bisa uga wis krungu babagan kahanan kasebut nalika CEO ndeleng nomer ing dashboard lan ujar: "Oke, kita entuk akeh bathi taun iki, malah luwih saka sadurunge, nanging kenapa kabeh parameter finansial ing zona abang ? ” Lan ing wektu iki, kasep banget kanggo nggoleki kesalahan, amarga mesthine wis ditangkep biyen.

Kabeh adhedhasar komunikasi. Lan babagan topik obrolan. Mangkene conto sing kudu dibahas nalika nyiyapake streaming Yandex:

BI Pemasaran: Snowplow, Google Analytics, Yandex

Sampeyan bakal nemokake jawaban kanggo sebagian besar pitakon kasebut bebarengan karo kabeh tim. Amarga nalika ana wong sing njupuk keputusan adhedhasar ngiro-iro utawa pendapat pribadi tanpa nyoba ide karo wong liya, bisa uga ana kesalahan.

Komplekitas ana ing endi wae, sanajan ing papan sing paling gampang.

Mangkene conto liyane: Nalika nelusuri skor kesan kartu produk, analis bakal weruh kesalahan. Ing data hit, kabeh kesan saka kabeh spanduk lan kertu produk dikirim langsung sawise dimuat ing kaca. Nanging kita ora bisa yakin manawa pangguna pancen ndeleng kabeh kaca. Analis teka ing tim kanggo menehi informasi babagan detil babagan.

BI ujar manawa kita ora bisa ninggalake kahanan kaya ngono.

Kepiye cara ngetung CPM yen ora yakin manawa produk kasebut ditampilake? Apa CTR sing mumpuni kanggo gambar kasebut?

Pemasar mangsuli:

Deleng, kabeh, kita bisa nggawe laporan sing nuduhake CTR paling apik lan verifikasi saka spanduk kreatif utawa foto sing padha ing papan liya.

Banjur pangembang bakal ujar:

Ya, kita bisa ngatasi masalah iki kanthi bantuan integrasi anyar kanggo nglacak scroll lan mriksa visibilitas subjek.

Pungkasane, desainer UI / UX ujar:

Yo wis! Kita bisa milih manawa mbutuhake gulung utawa pagination sing pungkasan utawa kesusu pungkasan!

Mangkene langkah-langkah sing ditindakake tim cilik iki:

  1. Nemtokake masalah kasebut
  2. Diwenehake akibat bisnis saka masalah kasebut
  3. Ngukur pengaruh pangowahan
  4. Keputusan teknis sing diwenehake
  5. Ditemokake bathi sing ora pati penting

Kanggo ngatasi masalah iki, dheweke kudu mriksa koleksi data saka kabeh sistem. Solusi parsial ing salah sawijining bagean saka skema data ora bakal ngrampungake masalah bisnis.

nyelarasake desain

Pramila kita kedah makarya sesarengan. Data kudu diklumpukake kanthi tanggung jawab saben dina, lan kerja keras kanggo nindakake. Lan kualitas data kudu digayuh kanthi nyewa wong sing bener, tuku alat sing pas, lan investasi dhuwit, wektu, lan gaweyan kanggo mbangun struktur komunikasi sing efektif, sing penting banget kanggo sukses organisasi.

Apa sampeyan mikir?

Situs iki nggunakake Akismet kanggo ngurangi spam. Sinau babagan proses data sampeyan.