Культура сильнее всего определяет успех в работе с данными
Культура сильнее всего определяет успех в работе с данными, чем что-либо ещё, включая сами данные.
[People + Process + Structure] > [Data + Technology]
В это трудно поверить, но это поразительно верно. По крайней мере, пока что. По крайней мере, до тех пор, пока искусственный общий интеллект (ИОИ) не возьмёт верх.
Почему эта формула важна?
Первая часть уравнения, к лучшему или к худшему, совершенствуется эволюционным путём. Вторая часть уравнения чаще всего совершенствуется революционным путём.
Задача старших руководителей заключается в том, что революции кажутся намного привлекательнее, и поэтому они мчатся на полной скорости вперёд. Это приводит к разочарованию, срывам карьеры и огромным тратам денег впустую.
Революции в нашем контексте почти всегда терпят неудачу. Эволюция работает. Поэтому опасно упускать из виду сверхкритическую важность P+P+S (люди, процессы, структура).
Чтобы добиться успеха с данными, с маркетингом, с трансформационными цифровыми технологиями и т. д., нужно развиваться. Развивайтесь максимально возможными темпами для трансформации левой части приведённого выше уравнения и используйте тот же темп для трансформации правой части.
Это обеспечит то, что люди, процессы и структура будут достаточно умными, чтобы воспользоваться преимуществами умных и крутых технологий.
Лестницы «крутизны» (#wth)
Когда дело доходит до вашего опыта в области цифрового маркетинга и цифровой аналитики, я выступаю за медленную и устойчивую эволюцию.
Проблема в том, что иногда вы можете не знать, как выглядит этот путь, каковы его шаги. Чтобы решить эту проблему, в этом блоге я поделился тем, что называю «лестницами крутизны» — моим представлением о том, как выглядит весь эволюционный путь.
Например, вот «лестница крутизны» для цифрового маркетинга:
Очень круто, правда?
Непросто всё это выстроить по порядку, мир редко бывает таким чистым. Но у вас есть общая структура, которая может направлять вашу стратегию.
Моя рекомендация… Примите участие в честном самоанализе, пусть это поможет вам определить, на каком этапе этой лестницы вы находитесь сегодня, затем, вместо того чтобы стремиться к Луне, выясните, как перейти к следующему шагу. Сделав этот шаг, вы должны не просто внедрять крутые технологии и заниматься крутым маркетингом, вы также должны инвестировать в развитие навыков и опыта ваших людей и инвестировать в создание масштабируемых структур и процессов, чтобы воспользоваться преимуществами этой следующей крутой вещи. Выиграйте это, затем переходите к следующему шагу. Выиграйте это, затем… ну, вы поняли.
Крутые технологии плюс опытные люди, чтобы воспользоваться новыми возможностями, плюс процессы для выполнения в наилучшей структуре — это залог большого успеха.
Лестница «крутизны» для ключевых показателей эффективности (KPI)
Мой второй «лестницей крутизны» был также очень захватывающим. Он описывает эволюционный путь для ключевых показателей эффективности, которые вы должны использовать для повышения цифровой sophistication внутри вашей компании. Вы найдёте его здесь: [Digital Metrics Ladder of Awesomeness].
Он говорит вам не стремиться сразу к пожизненной ценности клиента (Customer Lifetime Value). Это недостаточно благоразумное использование кислорода Земли. Лестница показателей прокладывает путь, который приведёт вас туда, шаг за шагом, при этом ваша организация будет идти вместе с вами.
Лестница «крутизны» для цифровой атрибуции
На днях у меня была удивительная привилегия выступить с основным докладом, в котором я изложил свою точку зрения на атрибуцию. CMO выразил желание, чтобы аудитория узнала о передовых стратегиях атрибуции.
Это тема, которую я люблю и обожаю, но она также намного сложнее, чем кто-либо готов признать.
Вместо того чтобы просто дать им все передовые методы моделирования атрибуции, я воспользовался возможностью, чтобы создать «лестницу крутизны» для цифровой атрибуции. Я не хотел, чтобы они совершали ошибку, пытаясь добиться революции в конце основного доклада, вместо этого я хотел дать им путь к достижению глобального максимума. Шаг за шагом.
Вот лестница, которую я нарисовал в конце своего основного доклада, обобщая своё мировоззрение…
Общая реализация, которую я рекомендовал, была такой же, как в случае с моими другими двумя «лестницами крутизны»:
- Выясните, на каком этапе вы находитесь.
- Убедитесь, что ваша организация (люди, процессы, структура) извлекла максимальную пользу из этого этапа.
- Когда вы будете уверены, что люди, процессы, структуры помогают вам максимально использовать возможности этого текущего этапа, переходите к следующему шагу. Не прыгайте через два шага! Только один шаг вперёд.
- Купите новые технологии, если это необходимо, инвестируйте в их внедрение и использование, начните фокусироваться на том, чтобы ваши люди, процессы, структура развивались, чтобы максимально использовать возможности этого следующего шага.
Ошибочно полагать, что каждый шаг одинаков по «размеру» / требует одинаковых усилий или навыков.
Что такое атрибуция?
Большинство из нас принимает решения об эффективности наших цифровых маркетинговых инициатив, принадлежащих, заработанных или оплаченных, как будто реальный мир выглядит так…
Нас раздражает, что мы верим этому, потому что Google Analytics, Adobe, IBM и все другие инструменты цифровой аналитики говорят нам об этом. Они основывают все вычисления в своих стандартных отчётах на ужасно глупой вещи, называемой last-click.
Почему я говорю «раздражает»?
Потому что на самом деле всё выглядит так…
Внезапно большинство ваших стандартных отчётов в Adobe и Analytics лгут вам о эффективности ваших маркетинговых инвестиций.
Искусство и наука распределения оптимальных объёмов кредитов каждому маркетинговому каналу, исходя из активности, которую он создал, называется атрибуционным анализом. Конечная цель — рекомендовать оптимальное сочетание для вашего маркетингового бюджета.
Посмотрите на первую строку выше. Атрибуционный анализ поможет вам понять, как оценить социальные сети, прямой канал и органический поиск.
Более умная атрибуция результатов — более умные маркетинговые решения.
Лестница цифровой атрибуции: детали шагов
Вместо того чтобы прыгать сразу к моделированию атрибуции или моделированию медиамиксов, создайте прочную, пошаговую основу из людей, процессов, структуры наряду с усложнением данных/инструментов. Давайте рассмотрим каждый шаг в эволюционном путешествии.
Шаг 1: Оптимальные метрики.
Если на информационной панели вашей компании полно показателей «Визиты», «Время на сайте», «Впечатления», «% Выходов», основных показателей активности, то ваша компания не готова к атрибуции чего-либо. Вы думаете, что если добавите туда коэффициент конверсии, то всё будет готово. Нет.
Самое примитивное, что вы можете сделать, чтобы заложить прочную основу из людей, процессов, структуры — это выбрать отличные показатели для измерения. Сложные показатели. Умные показатели. Показатели, которые на самом деле говорят вам, хорошо ли работает бизнес.
Есть много способов выбрать действительно хорошие показатели. Например, ознакомьтесь с моим списком здесь: [Best Web Metrics / KPIs for a Small, Medium or Large Sized Business].
Или, если у вас есть продуманная цифровая стратегия, основанная на моей ультра-классной бизнес-структуре See-Think-Do-Care, вы можете использовать мои рекомендации в этой структуре, чтобы оценить, насколько оптимальна ваша текущая стратегия показателей…
Использование этих показателей вместо базовых показателей активности, таких как «Визиты» и «Время», требует более умных людей. Кроме того, для использования мощных инсайтов, которые вы получаете из приведённого выше списка, требуются умные процессы и структура.
Понимаете, о чём я, когда говорю, что оптимальные показатели создают культурную и «мыслительную» сложность, необходимую для более сложных задач? Если у вас этого нет, не двигайтесь вперёд.
Шаг 2: Макро- и микрорезультаты.
Типичный макрорезультат — это заказ в электронной коммерции, заявка на участие в B2B-компании, открытие нового профиля посетителем контентного сайта, пожертвование на некоммерческом веб-сайте. И так далее.
Большинство из вас уже измеряют всё это как следует. (Если вы этого не делаете, вернитесь на шаг назад.)
Лишь немногие из вас измеряют микрорезультаты.
Микрорезультаты для веб-сайта электронной коммерции будут включать поиск магазина, загрузку купонов, создание новых учётных записей, отчёты, которые пользователи могут загрузить, подписку на электронную почту, отзывы, распространение продукции, просмотр видео, благотворительную деятельность, подписку на блог, празднование в сообществе и т. д. и т. п. И всё это для одного бренда, который продаёт онлайн только пасту для зубов, но основной канал распространения — это офлайн-магазины. Впечатляет, что вышеупомянутый список — это всё, что они делают онлайн! Мы принимаем невероятно умные решения о принятии решений в интернете для этого клиента, оптимизируя его макрорезультат (заказы) и все эти микрорезультаты.
Можете ли вы увидеть, насколько умной должна стать компания, чтобы оптимизировать портфель результатов, а не только один (коэффициент конверсии)?
Это сложно сделать. Сложно вычислить экономическую ценность всех этих результатов. Сложно оптимизировать весь портфель.
Именно так вы готовитесь к тому, чтобы делать сложные вещи, например, моделирование атрибуции.
Шаг 3: Ассистированные конверсии.
Можете ли вы почувствовать атрибуцию? Близко, но ещё один шаг, прежде чем мы до неё доберёмся. Сначала давайте подготовим вашу организацию к использованию показателя, который на самом деле является предшественником сложного моделирования атрибуции.
В Google Analytics перейдите на вкладку «Конверсии», затем «Многоканальные воронки» и, наконец, нажмите «Ассистированные конверсии».
Мне нравится этот отчёт.
Это введение вашей организации в переход от ужасной одержимости последним кликом. В этом отчёте вы увидите более полное представление о вашей маркетинговой эффективности…
У вас будет много споров о том, какой отдел (и люди!) должен получить больше кредитов, как оценить бюджет теперь, когда у вас есть эти числа по ассистированным конверсиям, почему Display снизился со 121 до 6 долларов и так далее.
По мере того как вы будете решать эти вопросы и начнёте действовать, изменяя размер бюджета, выделяемого на каналы выше, вы будете собирать элементы, необходимые для успеха в онлайн- и офлайн-моделировании атрибуции.
Вы прыгнете прямо к атрибуции, а вас ждёт холодная, твёрдая стена, в которую вы врежетесь.
Шаг 4: Стандартные модели атрибуции.
Поздравляю, у вас ушло 18 месяцев, но вы готовы к моделированию атрибуции.
Это очень просто начать. В Google Analytics, включая бесплатную версию, перейдите в «Конверсии», затем «Атрибуция», а затем «Инструмент сравнения моделей».
Вы увидите, что модель Last-Interaction уже указана. Рядом с ней вы увидите «выбрать модель». Нажмите.
Вы увидите семь моделей по умолчанию. Большинство из этих моделей предназначены для эзотерических нужд или просто неверны. Возьмите модель First-Interaction в качестве примера. Выбор этой модели — это всё равно что вы отдаёте всю заслугу своей первой девушке за то, что вы женились на своей жене. Определение безумия.
Есть только одна модель, которая проходит все проверки, — Time Decay. Она предоставляет уменьшенное количество кредитов точкам касания маркетинга, которые находятся в будущем на пути клиента. Просто.
Используйте Time Decay для своего первого шага в моделировании атрибуции.
Красные и зелёные стрелки справа от вас помогают вам принимать решения, связанные со сдвигами в бюджете, которые вы должны учитывать, чтобы оптимизировать свой маркетинг и рекламу, чтобы получить наилучшие результаты от вашего бюджета.
На этом этапе вы будете в восторге от того, что послушали меня и сделали шаг 3, что привело к повышению осведомлённости ваших людей, процессов и структуры. Если бы вы пропустили это, на этом этапе у вас был бы только умный отчёт, который не имеет никакого влияния на вашу компанию!
Даже если вы сделали это как шаг 4, вам всё равно потребуется дополнительные инвестиции в то, чтобы ваша организация поняла данные, вам придётся изобрести новую культурную норму, взяв данные из рекомендаций и создав тесты, выведя их на рынок и создав петлю обратной связи с уроками, которые ваша организационная структура может извлечь и улучшить будущую стратегию.
Это большая работа. Она того стоит из-за влияния на экономию средств и увеличение прибыли.
Шаг 5: Индивидуальное моделирование атрибуции.
Выполнив всю эту тяжёлую работу и теперь, когда организация принимает постепенно более умные решения, вы готовы воспользоваться своими уникальными знаниями о своём бизнесе, поведении клиентов и стратегии.
Индивидуальные модели атрибуции позволяют вам взять базовый уровень знаний из Google Analytics и добавить свой собственный.
Для одного из клиентов, с которым я провёл много времени, вот индивидуальная модель атрибуции…
Причина выбора выше — это бизнес-знания, поведение клиентов и бизнес-стратегия.
Шаг 6: Моделирование атрибуции на основе данных.
Одна из болезненных вещей, с которыми вы столкнётесь при создании своей индивидуальной модели атрибуции, — это постоянная боль в задней части… Мнения.
Человек X скажет: «Нет, Авинаш не прав, мы не должны отдавать предпочтение кликам, у моих объявлений нет кликов, только показы, измени модель Авинаша, чтобы переоценить тип взаимодействия с показом». Этот человек ошибается, а я прав. :) Но, к сожалению, вы не можете вытащить меня из кармана, чтобы я мог сказать им, насколько они неправы!
Я шучу лишь отчасти. Вы столкнётесь с этим много раз. И для некоторых из этих мнений у вас не будет окончательных данных, чтобы доказать, что мнение верно или неверно.
Там, где люди терпят неудачу, пусть машинное обучение придёт на помощь.
Google Analytics смотрит на все ваши данные, на все пути кликов ваших реальных посетителей, как каждый маркетинговый канал приносит вам ценность (на основе определённых вами критериев успеха) и помогает создать модель атрибуции, отражающую вашу реальность. Эта модель атрибуции называется моделью атрибуции, основанной на данных. Мнения теперь могут жить в очень тёмном месте, пока машинное обучение освещает мир.
Вы нажимаете на «Проводник по модели» в папке «Атрибуция», чтобы увидеть свою модель, основанную на данных…
Как аналитик, я должен признать, что испытываю особое чувство гордости, когда вижу оттенки синего выше. Нет никакого способа, чтобы человек мог достичь такого уровня понимания, в таком масштабе или так часто (ваша модель обновляется всё время с новыми данными/поведением). Я должен быть обеспокоен тем, что эти машины делают меня ненужным. Пока что я просто поражён.
Вы можете увидеть, почему Google хочет, чтобы вы платили за эту функцию (среди многих других замечательных вещей в GA 360). Это умно, это требует интенсивных вычислений и является конкурентным преимуществом для вас.
Ваша модель, основанная на данных, устраняет мнения/чувства/политику из процесса получения наилучшей модели для вас, и она исключительно ваша.
Действия, которые вы предпримете, изменения, которые вы внесёте в свой маркетинговый бюджет, будут соответствовать шаблонам, установленным на этапах 4 и 5 (вот почему по-прежнему важно пройти через боль и внести необходимые улучшения в основе P-P-S).
Заключительные мысли
Это ваша эволюционная лестница, когда дело доходит до решения одной из самых сложных задач, с которыми вы, скорее всего, столкнётесь как маркетолог или аналитик. Спектр обновлений, которые вы должны внести в свои инструменты и данные вместе с вашими людьми, процессами и структурой, вероятно, не будет сопоставим ни с одной другой задачей, стоящей перед вами.
Именно это делает эту работу такой увлекательной, такой удовлетворяющей как выбор карьеры и такой выгодной с точки зрения компенсации. Это буквально самое сложное, что вы можете сделать. Я надеюсь, что, когда вам предложат, вы согласитесь принять кольцо. :)
Удачи!