Niyə Team Communication Martech yığınınızdan daha vacibdir?

Marketinq Qrupu Ünsiyyəti və Təhlili

Simo Ahava'nın məlumat keyfiyyəti və rabitə quruluşlarına dair qeyri-adi baxışı, salondakı bütün salonu təravətləndirdi Get Analytics! konfrans. OWOXMarTech-in MDB regionundakı lideri, minlərlə mütəxəssisi öz bilik və fikirlərini bölüşmək üçün bu toplantıya salamladı.

OWOX BI Komandası işinizi böyütmək üçün mütləq potensiala sahib olan Simo Ahava tərəfindən təklif olunan konsepsiya üzərində düşünməyinizi istərdim. 

Məlumat keyfiyyəti və Təşkilatın keyfiyyəti

Məlumatların keyfiyyəti təhlil edən şəxsdən asılıdır. Tipik olaraq, alətlər, iş axınları və məlumat dəstlərindəki məlumatdakı bütün çatışmazlıqları günahlandırırıq. Ancaq bu məqbulmu?

Açığını deyim ki, məlumatların keyfiyyəti birbaşa təşkilatlarımızda necə ünsiyyət qurmağımıza bağlıdır. Təşkilatın keyfiyyəti, məlumatların çıxarılmasına, qiymətləndirilməsinə və ölçülməsinə yanaşmadan başlayaraq, işlənməyə davam edən və məhsulun ümumi keyfiyyəti və qərar vermə ilə bitən hər şeyi müəyyənləşdirir. 

Şirkətlər və Onların Rabitə Quruluşları

Təsəvvür edək ki, bir şirkət bir alətdə ixtisaslaşır. Bu şirkətdəki insanlar müəyyən problemləri tapmaqda və B2B seqmenti üçün həll etməkdə əladırlar. Hər şey əladır və şübhəsiz ki, bu kimi bir neçə şirkəti tanıyırsınız.

Bu şirkətlərin fəaliyyətinin yan təsirləri məlumatların keyfiyyətinə dair tələblərin artırılması üçün uzunmüddətli prosesdə gizlidir. Eyni zamanda, məlumatların təhlili üçün yaradılan vasitələrin yalnız məlumatlarla işlədiyini və iş problemlərindən təcrid olunduğunu unutmamalıyıq - onları həll etmək üçün yaradılsalar da. 

Buna görə başqa bir firma ortaya çıxdı. Bu şirkətlər iş axını ayıklama sahəsində ixtisaslaşmışlar. İş proseslərində bir çox problem tapa, lövhəyə qoyub rəhbərlərə deyə bilərlər:

Burada, burada və orada! Bu yeni iş strategiyasını tətbiq edin və yaxşı olacaqsınız!

Ancaq həqiqət olmaq çox yaxşı səslənir. Alətləri anlamağa əsaslanmayan tövsiyələrin səmərəliliyi şübhəlidir. Və bu konsaltinq şirkətləri bu cür problemlərin niyə ortaya çıxdığını, hər yeni günün niyə yeni mürəkkəbliklər və səhvlər gətirdiyini və hansı vasitələrin səhv qurulduğunu anlamamağa meyllidirlər.

Beləliklə, bu şirkətlərin özləri üçün faydası məhduddur. 

Həm iş təcrübəsi, həm də alətləri bilən şirkətlər var. Bu şirkətlərdə hər kəs özünəməxsus keyfiyyətlərə malik insanları, bacarıqlarına və biliklərinə əmin olan mütəxəssisləri işə cəlb etməklə məşğuldur. Sərin. Ancaq ümumiyyətlə, bu şirkətlər tez-tez əhəmiyyətsiz saydıqları komandanın daxilindəki ünsiyyət problemlərini həll etmək məqsədi daşımır. Beləliklə, yeni problemlər ortaya çıxdıqca ifritə ovu başlayır - kimin günahı var? Bəlkə BI mütəxəssisləri prosesləri qarışdırdı? Xeyr, proqramçılar texniki təsviri oxumadılar. Ancaq ümumilikdə əsl problem komandanın problemi birlikdə həll etmək üçün aydın şəkildə düşünə bilməməsidir. 

Bu bizə göstərir ki, sərin mütəxəssislərlə doldurulmuş bir şirkətdə belə, təşkilat deyilsə hər şey lazım olduğundan daha çox səy tələb edəcəkdir yetkin yetər. Xüsusilə böhran vəziyyətində yetkin olmağınız və məsuliyyətli olmağınız fikri insanların əksər şirkətlərdə düşündüyü son şeydir.

Bağçaya gedən iki yaşlı uşağım belə işlədiyim bəzi təşkilatlardan daha yetkin görünür.

Sadəcə çox sayda mütəxəssis cəlb edərək səmərəli bir şirkət yarada bilməzsiniz, çünki hamısı bir qrup və ya departament tərəfindən mənimsənilmişdir. Beləliklə rəhbərlik mütəxəssisləri işə götürməyə davam edir, lakin heç bir iş dəyişmir, çünki iş axınının strukturu və məntiqi heç dəyişmir.

Bu qrup və şöbələrin daxilində və xaricində əlaqə kanalları yaratmaq üçün heç bir şey etməsəniz, bütün səyləriniz mənasız olacaq. Bu səbəbdən rabitə strategiyası və yetkinliyi Ahavanın diqqət mərkəzindədir.

Conway Qanunu Analitik şirkətlərinə tətbiq edilmişdir

Mənalı məlumatlar - Conway Qanunu

Əlli il əvvəl, Melvin Conway adlı möhtəşəm bir proqramçı sonradan xalq arasında Conway qanunu kimi tanınan bir təklif verdi: 

Sistemləri dizayn edən təşkilatlar. . . bu təşkilatların rabitə strukturlarının nüsxələri olan dizaynlar istehsal etmək məcburiyyətindədirlər.

Melvin Conway, Conway Qanunu

Bu düşüncələr bir kompüterin bir otağa mükəmməl uyğunlaşdığı bir vaxtda ortaya çıxdı! Təsəvvür edin: Budur bir kompüterdə bir komanda var, başqa bir kompüterdə başqa bir komanda var. Real həyatda Conway qanunu, bu komandalar arasında ortaya çıxan bütün ünsiyyət qüsurlarının inkişaf etdirdikləri proqramların quruluşunda və işləkliyində əks olunacağı deməkdir. 

Müəllif Qeyd:

Bu nəzəriyyə inkişaf dünyasında yüzlərlə dəfə sınaqdan keçirilmiş və çox müzakirə edilmişdir. Conway qanununun ən dəqiq tərifi 2000-ci illərin əvvəllərindəki ən nüfuzlu proqramçılardan biri olan Pieter Hintjens tərəfindən “bok təşkilatda olsanız, bok proqram hazırlayacaqsınız” deyərək yaradıldı. (Amdahl to Zipf: İnsanlar Fizikasının On Qanunu)

Bu qanunun marketinq və analitik dünyasında necə işlədiyini görmək asandır. Bu dünyada şirkətlər müxtəlif mənbələrdən toplanan nəhəng məlumatlarla işləyirlər. Verilənlərin özünün ədalətli olduğuna hamımız razıyıq. Ancaq məlumat dəstlərini yaxından araşdırsanız, bu məlumatları toplayan təşkilatların bütün çatışmazlıqlarını görəcəksiniz:

  • Mühəndislərin bir problemlə danışmadığı dəyərlər əskikdir 
  • Heç kimin fikir vermədiyi və heç kəsin onluq sayını müzakirə etmədiyi səhv formatlar
  • Heç kimin köçürmə formatını (toplu və ya axın) bilmədiyi və məlumatları qəbul etməli olduğu ünsiyyət gecikir

Buna görə də məlumat mübadiləsi sistemləri qüsurlarımızı tamamilə açıqlayır.

Məlumat keyfiyyəti alət mütəxəssislərinin, iş axını mütəxəssislərinin, menecerlərin və bütün bu insanlar arasında ünsiyyətin nailiyyətidir.

Multidisipliner Komandalar üçün ən yaxşı və ən pis ünsiyyət quruluşları

Bir MarTech və ya marketinq analitik şirkətindəki tipik bir layihə qrupu, iş zəkası (BI) mütəxəssislərindən, məlumat mütəxəssislərindən, dizaynerlərdən, marketoloqlardan, analitiklərdən və proqramçılardan (istənilən birləşmədə) ibarətdir.

Bəs ünsiyyətin vacibliyini anlamayan bir komandada nə olacaq? Görək. Proqramçılar çox çalışaraq kod yazacaq, komandanın başqa bir hissəsi isə estafeti keçmələrini gözləyəcəklər. Nəhayət, beta versiyası yayımlanacaq və hamı bunun niyə bu qədər uzun çəkdiyinə görə mırıldanacaq. İlk qüsur ortaya çıxdıqda, hər kəs günahlandırmaq üçün başqasını axtarmağa başlayacaq, ancaq onları oradakı vəziyyətdən qaçmağın yollarını axtarmayacaq. 

Daha dərindən baxsaq, qarşılıqlı məqsədlərin düzgün (ya da ümumiyyətlə) başa düşülmədiyini görərik. Və belə bir vəziyyətdə, zədələnmiş və ya qüsurlu bir məhsul əldə edəcəyik. 

Çox intizamlı komandaları təşviq edin

Bu vəziyyətin ən pis xüsusiyyətləri:

  • Qeyri-kafi iştirak
  • İştirak kifayət deyil
  • Əməkdaşlığın olmaması
  • İnam olmaması

Bunu necə düzəldə bilərik? Sözün əsl mənasında insanları danışdırmaqla. 

Multidisipliner Komandaları təşviq edin

Hamını bir yerə toplayaq, müzakirə mövzularını təyin edək və həftəlik görüşlər təyin edək: BI ilə marketinq, dizaynerlər və məlumat mütəxəssisləri ilə proqramçılar. O zaman insanların layihə barədə danışmalarına ümid edəcəyik. Ancaq bu hələ yetərli deyil, çünki komanda üzvləri hələ də bütün layihə barədə danışmırlar və bütün komanda ilə danışmırlar. Onlarla iclasla qar altında qalmaq asandır və heç bir çıxış yolu yoxdur və işi görməyə vaxt qalmır. Görüşlərdən sonra gələn mesajlar qalan vaxtı və bundan sonra nə edəcəyinizi başa düşəcəkdir. 

Buna görə görüş yalnız ilk addımdır. Hələ də bəzi problemlərimiz var:

  • Zəif ünsiyyət
  • Qarşılıqlı məqsədlərin olmaması
  • Qeyri-kafi iştirak

Bəzən insanlar layihə ilə bağlı vacib məlumatları həmkarlarına ötürməyə çalışırlar. Ancaq şayiə maşını mesajı almaq əvəzinə onlar üçün hər şeyi edir. İnsanlar düşüncələrini və fikirlərini düzgün və uyğun mühitdə necə paylaşacağını bilmədikdə, alıcıya gedən yolda məlumatlar itiriləcəkdir. 

Bunlar rabitə problemləri ilə mübarizə aparan bir şirkətin əlamətləridir. Və iclaslarla onları müalicə etməyə başlayır. Ancaq hər zaman başqa bir həll yolumuz var.

Hər kəsin layihə ilə ünsiyyət qurmasına rəhbərlik edin. 

Komandalarda çox intizamlı əlaqə

Bu yanaşmanın ən yaxşı xüsusiyyətləri:

  • Şəffaflıq
  • İştirak
  • Bilik və bacarıq mübadiləsi
  • Dayanmadan təhsil

Bu, yaradılması çətin olan son dərəcə mürəkkəb bir quruluşdur. Bu yanaşmanı tətbiq edən bir neçə çərçivəni bilə bilərsiniz: Çevik, Yalın, Scrum. Nə adlandırdığınızın əhəmiyyəti yoxdur; hamısı “hər şeyi eyni vaxtda bir araya gətirmək” prinsipi əsasında qurulmuşdur. Bütün bu təqvimlər, tapşırıq növbələri, demo təqdimatlar və stand-up görüşləri insanların layihə barədə tez-tez və hamısını birlikdə danışmalarına yönəldilmişdir.

Bu səbəbdən Agile'yi çox sevirəm, çünki layihənin sağ qalması üçün bir şərt kimi ünsiyyətin əhəmiyyətini ehtiva edir.

Agile'yi sevməyən bir analitik olduğunuzu düşünürsünüzsə, başqa bir şəkildə baxın: işinizin nəticələrini - bütün işlənmiş məlumatlarınızı, bu əla panellərinizi, məlumat dəstlərinizi - insanları göstərməyə kömək edir. səylərinizi qiymətləndirin. Ancaq bunu etmək üçün həmkarlarınızla görüşməlisiniz və dəyirmi masada onlarla danışmalısınız.

Nə var? Hamı layihə haqqında danışmağa başladı. İndi bizdə var keyfiyyəti sübut etmək layihənin. Bunu etmək üçün şirkətlər ümumiyyətlə ən yüksək peşə vərdişləri olan bir məsləhətçi işə götürürlər. 

Yaxşı bir məsləhətçinin əsas meyarı (məsləhətçi olduğum üçün deyə bilərəm) layihədəki iştirakını daim azaldır.

Məsləhətçi bir şirkətə yalnız kiçik peşəkar sirləri qidalandıra bilməz, çünki bu, şirkəti yetkin və özünü təmin edə bilməz. Şirkətiniz onsuz da məsləhətçiniz olmadan yaşaya bilmirsə, aldığınız xidmətin keyfiyyətini nəzərə almalısınız. 

Yeri gəlmişkən, bir məsləhətçi hesabat verməməli və ya sizin üçün əlavə bir cütə çevrilməməlidir. Bunun üçün daxili həmkarlarınız var.

Nümayəndə heyəti deyil, Təhsil üçün Marketoloqlar işə götürün

Bir məsləhətçi işə götürməyin əsas məqsədi təhsildir, strukturları və prosesləri müəyyənləşdirir və ünsiyyəti asanlaşdırır. Məsləhətçinin rolu aylıq hesabat vermək deyil, əksinə özünü layihəyə yeritmək və komandanın gündəlik işində tamamilə iştirak etməkdir.

Yaxşı strateji marketinq məsləhətçisi layihə iştirakçılarının bilik və anlayışındakı boşluqları doldurur. Ancaq o, heç vaxt birisi üçün iş görməyə bilər. Və bir gün hər kəsin məsləhətçi olmadan yaxşı işləməsi lazımdır. 

Effektiv ünsiyyətin nəticələri cadu ovunun olmaması və barmaq göstərməsidir. Bir işə başlamazdan əvvəl insanlar şübhələrini və suallarını digər komanda üzvləri ilə bölüşürlər. Beləliklə, əksər problemlər iş başlamazdan əvvəl həll olunur. 

Bütün bunların marketinq təhlili işinin ən mürəkkəb hissəsini necə təsir etdiyini görək: məlumat axınlarını müəyyənləşdirmək və məlumatları birləşdirmək.

Məlumat ötürülməsi və emalında rabitə quruluşu necə əks olunur?

Tutaq ki, bizə aşağıdakı məlumatları verən üç mənbəyimiz var: trafik məlumatları, e-ticarət məhsulu məlumatları / sadiqlik proqramından satın alma məlumatları və mobil analitik məlumatlar. Bütün bu məlumatları Google Bulud-a ötürməkdən vizuallaşdırmaq üçün hər şeyi göndərməyə qədər məlumatların işlənməsi mərhələlərini bir-bir keçəcəyik Google Data Studio köməyi ilə Google BigQuery

Nümunəmizə əsasən, insanlar məlumatların işlənməsinin hər mərhələsində aydın ünsiyyət təmin etmək üçün hansı sualları verməlidirlər?

  • Məlumat toplama mərhələsi. Əhəmiyyətli bir şeyi ölçməyi unutursaq, keçmişə qayıda və yenidən ölçə bilmərik. Əvvəlcədən nəzərə alınacaq şeylər:
    • Ən vacib parametrlərə və dəyişənlərə nə ad verəcəyimizi bilmiriksə, bütün qarışıqlıqlarla necə məşğul ola bilərik?
    • Tədbirlər necə qeyd olunacaq?
    • Seçilmiş məlumat axınları üçün unikal identifikator nə olacaq?
    • Təhlükəsizlik və məxfilik məsələsinə necə baxacağıq? 
    • Məlumat toplanmasında məhdudiyyətlər olduğu yerlərdə məlumatları necə toplayacağıq?
  • Məlumatların birləşdirilməsi axına axır. Aşağıdakıları nəzərdən keçirin:
    • Əsas ETL prinsipləri: Bu bir toplu və ya məlumat ötürmə növüdür? 
    • Axın və toplu məlumat ötürülməsinin birləşməsini necə qeyd edəcəyik? 
    • Onları eyni məlumat sxemində itkilər və səhvlər olmadan necə tənzimləyəcəyik?
    • Zaman və xronologiya sualları: Zaman damğalarını necə yoxlayacağıq? 
    • Məlumatların yenilənməsi və zənginləşdirilməsinin zaman damğaları daxilində düzgün işlədiyini necə bilə bilərik?
    • Xitləri necə təsdiqləyəcəyik? Etibarsız hitlərlə nə baş verir?

  • Məlumat toplama mərhələsi. Nəzərə alınacaq şeylər:
    • ETL prosesləri üçün ixtisaslaşdırılmış parametrlər: etibarsız məlumatlarla nə əlaqəmiz var?
      Yamaq və ya silmək? 
    • Bundan qazanc əldə edə bilərikmi? 
    • Bütün məlumat dəstinin keyfiyyətinə necə təsir edəcək?

Bu mərhələlərin hamısı üçün ilk prinsip səhvlərin bir-birinin üstünə yığılması və bir-birlərindən miras alınmasıdır. İlk mərhələdə bir qüsurla toplanan məlumatlar sonrakı bütün mərhələlərdə başınızı biraz yandıracaq. İkinci prinsip isə məlumat keyfiyyətinin təminatı üçün məqamlar seçməyinizdir. Çünki toplama mərhələsində bütün məlumatlar bir-birinə qarışacaq və qarışıq məlumatların keyfiyyətinə təsir edə bilməyəcəksiniz. Bu, məlumatların keyfiyyətinin maşın öyrənmə nəticələrinin keyfiyyətinə təsir göstərəcəyi maşın öyrənmə layihələri üçün həqiqətən vacibdir. Aşağı keyfiyyətli məlumatlarla yaxşı nəticələr əldə edilə bilməz.

  • Görselleştirme
    Bu CEO mərhələsidir. İcra başçısının paneldəki nömrələrə baxaraq dediyi vəziyyəti eşitmiş ola bilərsiniz: “Yaxşı, bu il əvvəllər olduğundan daha çox qazanc əldə etdik, amma niyə bütün maliyyə parametrləri qırmızı zonadadır? ? ” Və bu anda səhvləri çoxdan tutmalı olduqları üçün axtarmaq üçün çox gecdir.

Hər şey ünsiyyətə əsaslanır. Və söhbət mövzularında. Yandex axınını hazırlayarkən müzakirə olunmalı bir nümunə:

Marketing BI: Snowplow, Google Analytics, Yandex

Bu sualların əksəriyyətinin cavablarını yalnız bütün komandanızla birlikdə tapa bilərsiniz. Çünki kimsə ideyanı başqaları ilə sınamadan təxmin və ya şəxsi fikrə əsaslanaraq qərar verəndə səhvlər ortaya çıxa bilər.

Hər yerdə, hətta ən sadə yerlərdə də komplekslər var.

Budur daha bir nümunə: məhsul kartlarının təəssürat puanlarını izləyərkən analitik bir səhv görür. Vurulan məlumatlara, bütün pankartlardan və məhsul kartlarından gələn bütün təəssüratlar səhifə yükləndikdən dərhal sonra göndərildi. Ancaq istifadəçinin səhifədəki hər şeyə həqiqətən baxdığından əmin ola bilmərik. Analitik bu barədə onlara ətraflı məlumat vermək üçün komandaya gəlir.

BI vəziyyəti belə tərk edə bilməyəcəyimizi söyləyir.

Məhsulun göstərildiyinə əmin ola bilmədikdə CPM-ni necə hesablaya bilərik? O zaman şəkillər üçün uyğun CTR nədir?

Marketoloqlar cavab verir:

Hər kəsə baxın, ən yaxşı TO-nu göstərən bir hesabat hazırlaya və digər yerlərdə oxşar bir yaradıcılıq pankartına və ya fotoşəkilə qarşı yoxlaya bilərik.

Və sonra inkişaf etdiricilər deyəcəklər:

Bəli, sürüşmə izləmə və mövzu görünürlüğünün yoxlanılması üçün yeni inteqrasiya köməkliyi ilə bu problemi həll edə bilərik.

Nəhayət, UI / UX dizaynerləri deyirlər:

Bəli! Nəhayət tənbəl və ya əbədi sürüşməyə və ya səhifələnməyə ehtiyacımız olub olmadığını seçə bilərik!

Bu kiçik komandanın keçdiyi addımlar:

  1. Problemi təyin etdi
  2. Problemin iş nəticələrini təqdim etdi
  3. Dəyişikliklərin təsirini ölçdü
  4. Texniki qərarlar təqdim edildi
  5. Xeyli olmayan mənfəəti kəşf etdim

Bu problemi həll etmək üçün bütün sistemlərdən məlumat toplanmasını yoxlamalıdırlar. Məlumat şemasının bir hissəsindəki qismən həll, iş problemini həll edə bilməz.

dizaynı düzəldin

Bu səbəbdən birlikdə çalışmalıyıq. Məlumatlar hər gün məsuliyyətlə toplanmalıdır və bunu etmək çox çətindir. Və məlumatların keyfiyyətinə görə əldə edilməlidir lazımi insanları işə düzəltmək, lazımlı alətləri almaq və təşkilatın uğuru üçün vacib olan təsirli ünsiyyət quruluşlarına pul, vaxt və səy sərf etmək.

Siz nə düşünürsünüz?

Bu sayt spam azaldılması üçün Akismet istifadə edir. Yorumunuzun necə işləndiyini öyrənin.