เหตุใดการสื่อสารในทีมจึงสำคัญกว่า Martech Stack ของคุณ

การสื่อสารและวิเคราะห์ทีมการตลาด

มุมมองที่ผิดปกติของ Simo Ahava เกี่ยวกับคุณภาพของข้อมูลและโครงสร้างการสื่อสารทำให้เลานจ์ทั้งหมดสดชื่นขึ้นที่ ไปที่ Analytics! การประชุม. OWOXผู้นำ MarTech ในภูมิภาค CIS ได้ต้อนรับผู้เชี่ยวชาญหลายพันคนเข้าร่วมการชุมนุมครั้งนี้เพื่อแบ่งปันความรู้และแนวคิด

ทีม OWOX BI อยากให้คุณลองนึกถึงแนวคิดที่ Simo Ahava เสนอซึ่งมีศักยภาพที่จะทำให้ธุรกิจของคุณเติบโตได้อย่างแน่นอน 

คุณภาพของข้อมูลและคุณภาพขององค์กร

คุณภาพของข้อมูลขึ้นอยู่กับผู้ที่ทำการวิเคราะห์ โดยปกติเราจะตำหนิข้อบกพร่องทั้งหมดในข้อมูลเกี่ยวกับเครื่องมือเวิร์กโฟลว์และชุดข้อมูล แต่มันสมเหตุสมผลหรือไม่?

พูดตามตรงคุณภาพของข้อมูลนั้นเชื่อมโยงโดยตรงกับวิธีที่เราสื่อสารภายในองค์กรของเรา คุณภาพขององค์กรเป็นตัวกำหนดทุกอย่างโดยเริ่มจากแนวทางการขุดข้อมูลการประมาณและการวัดผลดำเนินการต่อด้วยการประมวลผลและลงท้ายด้วยคุณภาพโดยรวมของผลิตภัณฑ์และการตัดสินใจ 

บริษัท และโครงสร้างการสื่อสาร

ลองนึกภาพ บริษัท ที่เชี่ยวชาญในเครื่องมือเดียว คนใน บริษัท นี้ยอดเยี่ยมในการค้นหาปัญหาบางอย่างและแก้ปัญหาสำหรับกลุ่ม B2B ทุกอย่างยอดเยี่ยมและไม่ต้องสงสัยเลยว่าคุณรู้จัก บริษัท สองแห่งเช่นนี้

ผลข้างเคียงของกิจกรรมของ บริษัท เหล่านี้ซ่อนอยู่ในกระบวนการระยะยาวในการเพิ่มข้อกำหนดสำหรับคุณภาพข้อมูล ในขณะเดียวกันเราควรจำไว้ว่าเครื่องมือที่สร้างขึ้นเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลทำงานกับข้อมูลเท่านั้นและแยกออกจากปัญหาทางธุรกิจแม้ว่าจะสร้างขึ้นเพื่อแก้ไขก็ตาม 

นั่นเป็นเหตุผลว่าทำไม บริษัท ประเภทอื่นจึงปรากฏตัวขึ้น บริษัท เหล่านี้เชี่ยวชาญในการดีบักเวิร์กโฟลว์ พวกเขาสามารถพบปัญหามากมายในกระบวนการทางธุรกิจวางไว้บนไวท์บอร์ดและบอกผู้บริหาร:

ที่นี่ที่นี่และที่นั่น! ใช้กลยุทธ์ทางธุรกิจใหม่นี้แล้วคุณจะสบายดี!

แต่ฟังดูดีเกินจริง ประสิทธิภาพของคำแนะนำที่ไม่ได้ขึ้นอยู่กับความเข้าใจในเครื่องมือนั้นน่าสงสัย และ บริษัท ที่ปรึกษาเหล่านั้นมักจะไม่เข้าใจว่าทำไมจึงเกิดปัญหาดังกล่าวขึ้นทำไมแต่ละวันใหม่จึงมีความซับซ้อนและข้อผิดพลาดใหม่ ๆ และเครื่องมือใดที่ตั้งค่าไม่ถูกต้อง

ดังนั้นประโยชน์ของ บริษัท เหล่านี้จึงมี จำกัด 

มี บริษัท ที่มีทั้งความเชี่ยวชาญทางธุรกิจและความรู้เรื่องเครื่องมือ ใน บริษัท เหล่านี้ทุกคนหมกมุ่นอยู่กับการจ้างคนที่มีคุณสมบัติที่ยอดเยี่ยมผู้เชี่ยวชาญที่มั่นใจในทักษะและความรู้ เย็น. แต่โดยทั่วไปแล้ว บริษัท เหล่านี้ไม่ได้มุ่งเป้าไปที่การแก้ปัญหาการสื่อสารภายในทีมซึ่งพวกเขามักมองว่าไม่สำคัญ เมื่อเกิดปัญหาใหม่การล่าแม่มดก็เริ่มขึ้น - ใครเป็นความผิด? บางทีผู้เชี่ยวชาญ BI สับสนกระบวนการ? ไม่โปรแกรมเมอร์ไม่ได้อ่านคำอธิบายทางเทคนิค แต่สรุปแล้วปัญหาที่แท้จริงคือทีมไม่สามารถคิดข้ามปัญหาอย่างชัดเจนเพื่อแก้ไขปัญหาร่วมกันได้ 

สิ่งนี้แสดงให้เราเห็นว่าแม้จะอยู่ใน บริษัท ที่เต็มไปด้วยผู้เชี่ยวชาญที่ยอดเยี่ยมทุกอย่างก็ต้องใช้ความพยายามมากเกินความจำเป็นหากองค์กรไม่ได้ เป็นผู้ใหญ่ พอ. ความคิดที่ว่าคุณต้องเป็นผู้ใหญ่และมีความรับผิดชอบโดยเฉพาะในช่วงวิกฤตเป็นสิ่งสุดท้ายที่ผู้คนส่วนใหญ่นึกถึงใน บริษัท ส่วนใหญ่

แม้แต่ลูกวัยสองขวบของฉันที่กำลังจะเข้าโรงเรียนอนุบาลก็ดูเป็นผู้ใหญ่มากกว่าองค์กรบางแห่งที่ฉันเคยทำงานด้วย

คุณไม่สามารถสร้าง บริษัท ที่มีประสิทธิภาพได้โดยการจ้างผู้เชี่ยวชาญจำนวนมากเท่านั้นเนื่องจากบางกลุ่มหรือแผนกต่างก็สนใจ ดังนั้นฝ่ายบริหารจึงจ้างผู้เชี่ยวชาญต่อไป แต่ไม่มีอะไรเปลี่ยนแปลงเนื่องจากโครงสร้างและตรรกะของเวิร์กโฟลว์ไม่เปลี่ยนแปลงเลย

หากคุณไม่ทำอะไรเพื่อสร้างช่องทางการสื่อสารภายในและภายนอกกลุ่มและแผนกเหล่านี้ความพยายามทั้งหมดของคุณจะไม่มีความหมาย นั่นเป็นเหตุผลที่กลยุทธ์การสื่อสารและวุฒิภาวะเป็นจุดสนใจของ Ahava

กฎหมายของ Conway ใช้กับ บริษัท Analytics

ข้อมูลที่มีความหมาย - กฎหมายของคอนเวย์

เมื่อห้าสิบปีก่อนโปรแกรมเมอร์ผู้ยิ่งใหญ่ชื่อเมลวินคอนเวย์ได้เสนอข้อเสนอแนะซึ่งต่อมาเป็นที่รู้จักกันแพร่หลายในนามกฎหมายของคอนเวย์: 

องค์กรที่ออกแบบระบบ . . มีข้อ จำกัด ในการผลิตแบบซึ่งเป็นสำเนาของโครงสร้างการสื่อสารขององค์กรเหล่านี้

เมลวินคอนเวย์กฎหมายของคอนเวย์

ความคิดเหล่านี้ปรากฏขึ้นในช่วงเวลาที่คอมพิวเตอร์เครื่องหนึ่งเข้ากับห้องหนึ่งอย่างสมบูรณ์แบบ! ลองนึกดู: ที่นี่เรามีทีมหนึ่งทำงานบนคอมพิวเตอร์เครื่องหนึ่งและที่นั่นเรามีอีกทีมที่ทำงานกับคอมพิวเตอร์เครื่องอื่น และในชีวิตจริงกฎของคอนเวย์หมายความว่าข้อบกพร่องในการสื่อสารทั้งหมดที่ปรากฏในทีมเหล่านั้นจะสะท้อนอยู่ในโครงสร้างและการทำงานของโปรแกรมที่พวกเขาพัฒนา 

หมายเหตุผู้แต่ง:

ทฤษฎีนี้ได้รับการทดสอบหลายร้อยครั้งในโลกแห่งการพัฒนาและได้รับการกล่าวถึงมากมาย คำจำกัดความที่แน่นอนที่สุดของกฎของคอนเวย์ถูกสร้างขึ้นโดย Pieter Hintjens หนึ่งในโปรแกรมเมอร์ที่มีอิทธิพลมากที่สุดในช่วงต้นทศวรรษ 2000 ซึ่งกล่าวว่า“ ถ้าคุณอยู่ในองค์กรที่ห่วยแตกคุณจะต้องสร้างซอฟต์แวร์ห่วย ๆ ” (Amdahl ถึง Zipf: กฎ XNUMX ประการของฟิสิกส์ของผู้คน)

เป็นเรื่องง่ายที่จะดูว่ากฎหมายนี้ทำงานอย่างไรในโลกการตลาดและการวิเคราะห์ ในโลกนี้ บริษัท ต่างๆกำลังทำงานกับข้อมูลจำนวนมหาศาลที่รวบรวมจากแหล่งต่างๆ เราทุกคนสามารถยอมรับได้ว่าข้อมูลนั้นยุติธรรม แต่ถ้าคุณตรวจสอบชุดข้อมูลอย่างใกล้ชิดคุณจะเห็นความไม่สมบูรณ์ทั้งหมดขององค์กรที่รวบรวมข้อมูลนั้น:

  • ไม่มีค่าที่วิศวกรไม่ได้พูดถึงปัญหา 
  • รูปแบบที่ไม่ถูกต้องซึ่งไม่มีใครให้ความสนใจและไม่มีใครพูดถึงจำนวนตำแหน่งทศนิยม
  • การสื่อสารเกิดความล่าช้าโดยที่ไม่มีใครทราบรูปแบบการถ่ายโอน (แบทช์หรือสตรีม) และใครต้องรับข้อมูล

นั่นเป็นเหตุผลที่ระบบแลกเปลี่ยนข้อมูลเปิดเผยความไม่สมบูรณ์ของเราอย่างสมบูรณ์

คุณภาพของข้อมูลคือความสำเร็จของผู้เชี่ยวชาญด้านเครื่องมือผู้เชี่ยวชาญด้านเวิร์กโฟลว์ผู้จัดการและการสื่อสารระหว่างคนเหล่านี้ทั้งหมด

โครงสร้างการสื่อสารที่ดีที่สุดและแย่ที่สุดสำหรับทีมสหสาขาวิชาชีพ

ทีมโครงการทั่วไปใน MarTech หรือ บริษัท วิเคราะห์การตลาดประกอบด้วยผู้เชี่ยวชาญด้านระบบธุรกิจอัจฉริยะ (BI) นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลนักออกแบบนักการตลาดนักวิเคราะห์และโปรแกรมเมอร์ (รวมกัน)

แต่จะเกิดอะไรขึ้นในทีมที่ไม่เข้าใจความสำคัญของการสื่อสาร? มาดูกัน. โปรแกรมเมอร์จะเขียนโค้ดเป็นเวลานานพยายามอย่างเต็มที่ในขณะที่อีกส่วนหนึ่งของทีมจะรอให้พวกเขาผ่านกระบอง ในที่สุดเวอร์ชันเบต้าจะเปิดตัวและทุกคนจะบ่นว่าทำไมถึงใช้เวลานานขนาดนี้ และเมื่อข้อบกพร่องแรกปรากฏขึ้นทุกคนจะเริ่มมองหาคนอื่นเพื่อตำหนิ แต่ไม่หาวิธีหลีกเลี่ยงสถานการณ์ที่ทำให้พวกเขาอยู่ที่นั่น 

หากเรามองลึกลงไปเราจะเห็นว่าจุดมุ่งหมายร่วมกันนั้นเข้าใจไม่ถูกต้อง (หรือทั้งหมด) และในสถานการณ์เช่นนี้เราจะได้รับสินค้าที่เสียหายหรือมีตำหนิ 

ส่งเสริมทีมที่มีระเบียบวินัย

คุณสมบัติที่แย่ที่สุดของสถานการณ์นี้:

  • การมีส่วนร่วมไม่เพียงพอ
  • การมีส่วนร่วมไม่เพียงพอ
  • ขาดความร่วมมือ
  • ขาดความไว้วางใจ

เราจะแก้ไขได้อย่างไร? แท้จริงโดยการทำให้ผู้คนพูดคุย 

สนับสนุนทีมสหสาขาวิชาชีพ

มารวมตัวกันกำหนดหัวข้อสนทนาและกำหนดเวลาการประชุมประจำสัปดาห์: การตลาดด้วย BI โปรแกรมเมอร์กับนักออกแบบและผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูล จากนั้นเราหวังว่าผู้คนจะพูดถึงโครงการนี้ แต่นั่นก็ยังไม่เพียงพอเพราะสมาชิกในทีมยังไม่ได้พูดคุยเกี่ยวกับโครงการทั้งหมดและไม่ได้พูดคุยกับทั้งทีม เป็นเรื่องง่ายที่จะถูกหิมะตกด้วยการประชุมหลายสิบครั้งไม่มีทางออกและไม่มีเวลาทำงาน และข้อความเหล่านั้นหลังการประชุมจะฆ่าเวลาที่เหลือและทำความเข้าใจกับสิ่งที่ต้องทำต่อไป 

นั่นเป็นเหตุผลว่าทำไมการประชุมจึงเป็นเพียงก้าวแรก เรายังคงมีปัญหาบางประการ:

  • การสื่อสารไม่ดี
  • ขาดจุดมุ่งหมายร่วมกัน
  • การมีส่วนร่วมไม่เพียงพอ

บางครั้งผู้คนพยายามส่งต่อข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับโครงการไปยังเพื่อนร่วมงาน แต่แทนที่ข้อความจะผ่านไปเครื่องเล่าลือกลับทำทุกอย่างเพื่อพวกเขา เมื่อผู้คนไม่ทราบวิธีการแบ่งปันความคิดและความคิดของตนอย่างเหมาะสมและอยู่ในสภาพแวดล้อมที่เหมาะสมข้อมูลจะสูญหายระหว่างทางไปยังผู้รับ 

นี่คืออาการของ บริษัท ที่กำลังดิ้นรนกับปัญหาการสื่อสาร และเริ่มรักษาพวกเขาด้วยการประชุม แต่เรามีทางออกอื่นเสมอ

นำทุกคนสื่อสารผ่านโครงการ 

การสื่อสารแบบหลายวินัยในทีม

คุณสมบัติที่ดีที่สุดของแนวทางนี้:

  • ความโปร่งใส
  • การมีส่วนร่วม
  • การแลกเปลี่ยนความรู้และทักษะ
  • การศึกษาที่ไม่หยุดนิ่ง

นี่เป็นโครงสร้างที่ซับซ้อนอย่างยิ่งซึ่งสร้างได้ยาก คุณอาจรู้จักกรอบงานบางอย่างที่ใช้แนวทางนี้: Agile, Lean, Scrum ไม่สำคัญว่าคุณจะชื่ออะไร ทั้งหมดนี้สร้างขึ้นจากหลักการ“ ทำให้ทุกอย่างเข้าด้วยกันในเวลาเดียวกัน” ปฏิทินคิวงานการนำเสนอตัวอย่างและการประชุมแบบสแตนด์อโลนทั้งหมดมีจุดมุ่งหมายเพื่อให้ผู้คนพูดคุยเกี่ยวกับโครงการบ่อยครั้งและพร้อมกัน

นั่นเป็นเหตุผลที่ฉันชอบ Agile มากเพราะมันรวมถึงความสำคัญของการสื่อสารเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการอยู่รอดของโครงการ

และถ้าคุณคิดว่าคุณเป็นนักวิเคราะห์ที่ไม่ชอบ Agile ลองดูวิธีอื่น: ช่วยให้คุณสามารถแสดงผลงานของคุณ - ข้อมูลที่ประมวลผลทั้งหมดของคุณแดชบอร์ดที่ยอดเยี่ยมชุดข้อมูลของคุณเพื่อให้ผู้คน ชื่นชมความพยายามของคุณ แต่ในการทำเช่นนั้นคุณต้องไปพบเพื่อนร่วมงานและพูดคุยกับพวกเขาที่โต๊ะกลม

อะไรต่อไป? ทุกคนเริ่มพูดคุยเกี่ยวกับโครงการ ตอนนี้เรามี เพื่อพิสูจน์คุณภาพ ของโครงการ ในการทำเช่นนี้ บริษัท ต่างๆมักจะจ้างที่ปรึกษาที่มีคุณสมบัติทางวิชาชีพสูงสุด 

เกณฑ์หลักของที่ปรึกษาที่ดี (ฉันบอกคุณได้เพราะฉันเป็นที่ปรึกษา) ทำให้การมีส่วนร่วมในโครงการลดลงอย่างต่อเนื่อง

ที่ปรึกษาไม่สามารถเพียงป้อนความลับระดับมืออาชีพให้กับ บริษัท เพียงเล็กน้อยเพราะนั่นจะไม่ทำให้ บริษัท เติบโตและยั่งยืนด้วยตนเอง หาก บริษัท ของคุณไม่สามารถอยู่ได้โดยปราศจากที่ปรึกษาของคุณคุณควรพิจารณาคุณภาพของบริการที่คุณได้รับ 

อย่างไรก็ตามที่ปรึกษาไม่ควรทำรายงานหรือเป็นคู่หูเพิ่มเติมให้กับคุณ คุณมีเพื่อนร่วมงานภายในสำหรับสิ่งนั้น

จ้างนักการตลาดเพื่อการศึกษาไม่ใช่การมอบอำนาจ

จุดมุ่งหมายหลักของการจ้างที่ปรึกษาคือการศึกษาการกำหนดโครงสร้างและกระบวนการและอำนวยความสะดวกในการสื่อสาร บทบาทของที่ปรึกษาไม่ใช่การรายงานรายเดือน แต่เป็นการปลูกฝังตัวเองเข้าไปในโครงการและมีส่วนร่วมในกิจวัตรประจำวันของทีมโดยสิ้นเชิง

สิ่งที่ดี ที่ปรึกษาการตลาดเชิงกลยุทธ์ เติมเต็มช่องว่างในความรู้และความเข้าใจของผู้เข้าร่วมโครงการ แต่เขาหรือเธออาจไม่เคยทำงานให้ใคร และวันหนึ่งทุกคนจะต้องทำงานได้ดีโดยไม่มีที่ปรึกษา 

ผลลัพธ์ของการสื่อสารที่มีประสิทธิภาพคือไม่มีการล่าแม่มดและการชี้นิ้ว ก่อนที่งานจะเริ่มขึ้นผู้คนจะแบ่งปันความสงสัยและคำถามกับสมาชิกในทีมคนอื่น ๆ ดังนั้นปัญหาส่วนใหญ่จะได้รับการแก้ไขก่อนที่งานจะเริ่มขึ้น 

มาดูกันว่าทั้งหมดนี้มีผลต่อส่วนที่ซับซ้อนที่สุดของงานวิเคราะห์การตลาดอย่างไร: การกำหนดโฟลว์ข้อมูลและการรวมข้อมูล

โครงสร้างการสื่อสารสะท้อนในการถ่ายโอนและประมวลผลข้อมูลอย่างไร

สมมติว่าเรามีแหล่งข้อมูลสามแหล่งที่ให้ข้อมูลต่อไปนี้: ข้อมูลการเข้าชมข้อมูลผลิตภัณฑ์อีคอมเมิร์ซ / ข้อมูลการซื้อจากโปรแกรมความภักดีและข้อมูลการวิเคราะห์มือถือ เราจะดำเนินการตามขั้นตอนการประมวลผลข้อมูลทีละขั้นตอนตั้งแต่การสตรีมข้อมูลทั้งหมดไปยัง Google Cloud ไปจนถึงการส่งทุกอย่างเพื่อการแสดงภาพ Google Data Studio ด้วยความช่วยเหลือของ Google BigQuery

จากตัวอย่างของเราคำถามใดที่ผู้คนควรถามเพื่อให้แน่ใจว่ามีการสื่อสารที่ชัดเจนในแต่ละขั้นตอนของการประมวลผลข้อมูล

  • ขั้นตอนการรวบรวมข้อมูล. หากเราลืมวัดสิ่งที่สำคัญเราจะย้อนเวลากลับไปและวัดผลไม่ได้ สิ่งที่ควรพิจารณาล่วงหน้า:
    • หากเราไม่รู้ว่าจะตั้งชื่อพารามิเตอร์และตัวแปรที่สำคัญที่สุดว่าอะไรเราจะจัดการกับความยุ่งเหยิงทั้งหมดได้อย่างไร?
    • เหตุการณ์จะถูกตั้งค่าสถานะอย่างไร?
    • อะไรคือตัวระบุเฉพาะสำหรับกระแสข้อมูลที่เลือก
    • เราจะดูแลความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวอย่างไร? 
    • เราจะรวบรวมข้อมูลอย่างไรในกรณีที่มีข้อ จำกัด ในการรวบรวมข้อมูล
  • การรวมข้อมูลจะไหลเข้าสู่สตรีม. พิจารณาสิ่งต่อไปนี้:
    • หลักการ ETL หลัก: เป็นการถ่ายโอนข้อมูลแบบแบตช์หรือสตรีมหรือไม่ 
    • เราจะทำเครื่องหมายการเชื่อมต่อของการถ่ายโอนข้อมูลสตรีมและแบทช์ร่วมกันอย่างไร 
    • เราจะปรับมันอย่างไรในสคีมาข้อมูลเดียวกันโดยไม่สูญเสียและผิดพลาด?
    • คำถามเกี่ยวกับเวลาและลำดับเหตุการณ์: เราจะตรวจสอบการประทับเวลาได้อย่างไร? 
    • เราจะทราบได้อย่างไรว่าการปรับปรุงและเพิ่มประสิทธิภาพข้อมูลทำงานอย่างถูกต้องภายในการประทับเวลา
    • เราจะตรวจสอบความถูกต้องได้อย่างไร? จะเกิดอะไรขึ้นกับ Hit ที่ไม่ถูกต้อง

  • ขั้นตอนการรวบรวมข้อมูล. สิ่งที่ต้องพิจารณา:
    • การตั้งค่าเฉพาะสำหรับกระบวนการ ETL: เราต้องทำอย่างไรกับข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง
      แก้ไขหรือลบ? 
    • เราจะได้กำไรจากมันหรือไม่? 
    • จะส่งผลต่อคุณภาพของข้อมูลทั้งชุดอย่างไร

หลักการแรกสำหรับทุกขั้นตอนเหล่านี้คือความผิดพลาดจะซ้อนทับกันและสืบทอดต่อกันมา ข้อมูลที่รวบรวมโดยมีข้อบกพร่องในระยะแรกจะทำให้ศีรษะของคุณไหม้เล็กน้อยในระหว่างขั้นตอนต่อไป และหลักการที่สองคือคุณควรเลือกคะแนนสำหรับการประกันคุณภาพข้อมูล เนื่องจากในขั้นตอนการรวมข้อมูลทั้งหมดจะถูกผสมเข้าด้วยกันและคุณจะไม่สามารถมีผลต่อคุณภาพของข้อมูลผสมได้ นี่เป็นสิ่งสำคัญมากสำหรับโครงการแมชชีนเลิร์นนิงซึ่งคุณภาพของข้อมูลจะส่งผลต่อคุณภาพของผลลัพธ์การเรียนรู้ของเครื่อง ผลลัพธ์ที่ดีไม่สามารถบรรลุได้ด้วยข้อมูลคุณภาพต่ำ

  • การแสดง
    นี่คือเวทีซีอีโอ คุณอาจเคยได้ยินเกี่ยวกับสถานการณ์เมื่อ CEO ดูตัวเลขบนแดชบอร์ดแล้วพูดว่า:“ เอาล่ะปีนี้เรามีกำไรมากมายมากกว่าเดิม แต่ทำไมพารามิเตอร์ทางการเงินทั้งหมดจึงอยู่ในโซนสีแดง ?” และในตอนนี้มันสายเกินไปที่จะมองหาข้อผิดพลาดอย่างที่ควรจะเป็นเมื่อนานมาแล้ว

ทุกอย่างขึ้นอยู่กับการสื่อสาร และในหัวข้อการสนทนา นี่คือตัวอย่างของสิ่งที่ควรพูดคุยในขณะเตรียมสตรีมมิ่ง Yandex:

BI การตลาด: Snowplow, Google Analytics, Yandex

คุณจะพบคำตอบสำหรับคำถามเหล่านี้ส่วนใหญ่ร่วมกับทั้งทีมเท่านั้น เพราะเมื่อใครสักคนตัดสินใจโดยอาศัยการคาดเดาหรือความคิดเห็นส่วนตัวโดยไม่ได้ทดสอบความคิดร่วมกับผู้อื่นอาจเกิดความผิดพลาดได้

ความซับซ้อนมีอยู่ทั่วไปแม้แต่ในสถานที่ที่เรียบง่ายที่สุด

ต่อไปนี้เป็นอีกหนึ่งตัวอย่าง: เมื่อติดตามคะแนนการแสดงผลของการ์ดผลิตภัณฑ์นักวิเคราะห์จะสังเกตเห็นข้อผิดพลาด ในข้อมูล Hit การแสดงผลทั้งหมดจากแบนเนอร์และการ์ดผลิตภัณฑ์ทั้งหมดจะถูกส่งทันทีหลังจากโหลดหน้าเว็บ แต่เราไม่สามารถแน่ใจได้ว่าผู้ใช้ดูทุกอย่างบนหน้านั้นจริงๆหรือไม่ นักวิเคราะห์มาหาทีมเพื่อแจ้งรายละเอียดเกี่ยวกับเรื่องนี้

BI บอกว่าเราไม่สามารถออกจากสถานการณ์เช่นนั้นได้

เราจะคำนวณ CPM ได้อย่างไรหากเราไม่แน่ใจด้วยซ้ำว่าแสดงผลิตภัณฑ์หรือไม่ CTR ที่เหมาะสมสำหรับรูปภาพคืออะไร?

คำตอบของนักการตลาด:

ดูสิทุกคนเราสามารถสร้างรายงานที่แสดง CTR ที่ดีที่สุดและตรวจสอบกับแบนเนอร์โฆษณาหรือรูปภาพที่คล้ายกันในที่อื่น ๆ

จากนั้นนักพัฒนาจะพูดว่า:

ใช่เราสามารถแก้ปัญหานี้ได้ด้วยความช่วยเหลือของการผสานรวมใหม่ของเราสำหรับการติดตามการเลื่อนและการตรวจสอบการมองเห็นวัตถุ

สุดท้ายนักออกแบบ UI / UX กล่าวว่า:

ใช่ เราสามารถเลือกได้ว่าเราต้องการการเลื่อนหรือการแบ่งหน้าแบบเกียจคร้านหรือชั่วนิรันดร์!

นี่คือขั้นตอนที่ทีมเล็ก ๆ ทำสำเร็จ:

  1. กำหนดปัญหา
  2. นำเสนอผลกระทบทางธุรกิจของปัญหา
  3. วัดผลกระทบของการเปลี่ยนแปลง
  4. นำเสนอการตัดสินใจทางเทคนิค
  5. ค้นพบผลกำไรที่ไม่สำคัญ

ในการแก้ปัญหานี้ควรตรวจสอบการรวบรวมข้อมูลจากระบบทั้งหมด โซลูชันบางส่วนในสคีมาข้อมูลส่วนหนึ่งไม่สามารถแก้ปัญหาทางธุรกิจได้

จัดแนวปรับการออกแบบ

นั่นเป็นเหตุผลที่เราต้องทำงานร่วมกัน ต้องรวบรวมข้อมูลอย่างมีความรับผิดชอบในแต่ละวันและเป็นการยากที่จะทำเช่นนั้น และ คุณภาพของข้อมูลจะต้องบรรลุโดย จ้างคนที่เหมาะสมซื้อเครื่องมือที่เหมาะสมและลงทุนเงินเวลาและความพยายามในการสร้างโครงสร้างการสื่อสารที่มีประสิทธิภาพซึ่งมีความสำคัญต่อความสำเร็จขององค์กร

คุณคิดอย่างไร?

ไซต์นี้ใช้ Akismet เพื่อลดสแปม เรียนรู้วิธีการประมวลผลข้อมูลความคิดเห็นของคุณ.