FOLG фриланс-агентство.

Мэтт Эндрю из Ekimetrics о силе науки о данных в маркетинге


Мэтт Эндрю — британский управляющий директор глобальной компании Ekimetrics, занимающейся наукой о данных и искусственным интеллектом. Недавно я встретился с ним, чтобы обсудить роль науки о данных в маркетинге, как бренды могут эффективно использовать свои данные и почему он предвидит ускорение тенденции к хранению данных внутри компании.

Расскажите о своей роли – как выглядит ваш обычный день?

Мне нравится быть на связи с клиентами и оставаться рядом с работой. Это означает, что в такой растущей компании, как Ekimetrics, мои рабочие дни заняты встречами (в основном с клиентами или по поводу них, но иногда и внутренними, особенно с нашими глобальными командами), предложениями, презентациями клиентов, анализом работы клиентов, согласованием маркетингового контента и так далее.

На данный момент собеседования занимают много времени, так как мы растем феноменальными темпами. По сути, мы работаем с людьми, и подбор персонала является ключом к нашему успеху. Неизменная приверженность гибридной работе означает, что мы можем привлекать более широкий круг талантов, как географически, так и тех, кому нужна большая гибкость, балансируя работу и другие обязательства. Разнообразие на рабочем месте так же важно для нас, как и разнообразие данных — одно порождает другое — и я горжусь составом нашей команды.

Я четко осознаю, что не могу делать все, а это значит, что я тщательно выбираю, на что тратить свое время. Это одинаково верно как в моей профессиональной, так и в личной жизни. Я стараюсь быть уверенным, что, что бы я ни делал, я полностью присутствую. Так что, если это рисование с детьми, работа с клиентом над новым заданием или тренировка, я уделяю этому все свое внимание. Занятость иногда может привести к поздним ночам, когда я буду больше читать и больше взаимодействовать с более широкой индустрией, но в целом я продолжаю отстаивать и развивать свои навыки в достижении часто неуловимого баланса между работой и личной жизнью для меня обоих. и моя команда.

Как брендам ориентироваться в мире после файлов cookie?

Основная проблема со смертью файлов cookie заключается в том, что они демонстрируют чрезмерную зависимость от несовершенного решения и ошибочное мнение о том, что измеримость цифровых технологий равна их силе. У нас никогда не было полного представления; атрибуция всегда была ошибочной, и поэтому мы, маркетологи, вынуждены вернуться к ремеслу маркетинга. Это само по себе поможет укрепить доверие в большей степени, чем чувство «старшего брата», которое преобладало в течение последнего десятилетия или около того, хотя измерение маркетинговой активности по-прежнему имеет решающее значение для принятия наилучших решений.

Мы выступаем за использование аналитической структуры, построенной на современной версии эконометрики, ориентированной на будущее и охватывающей частые детализированные данные, в отличие от исторически типичного эконометрического подхода, предусматривающего оглядывание назад каждый год или два. Это позволяет использовать общий язык и общее представление о рентабельности инвестиций (я мог бы написать книгу о том, как используется и неправильно используется рентабельность инвестиций), что имеет решающее значение для понимания в масштабах всего бизнеса и обеспечивает соответствие измерений от периода к периоду. Последовательное использование целого ряда методов гарантирует, что стратегические и оперативные решения будут основываться на одной и той же, единой версии правды.

Основная проблема со смертью файлов cookie заключается в том, что они демонстрируют чрезмерную зависимость от несовершенного решения и ошибочное мнение о том, что измеримость цифровых технологий равна их силе».

Как бренды могут использовать науку о данных, чтобы понять меняющийся характер потребительского спроса?

В последние годы компании все больше осознают масштабы своих данных и, что особенно важно, то, что это актив, готовый к использованию. Часто возникает вопрос «как?». Мой краткий ответ заключается в том, чтобы снова поставить людей в центр данных и сосредоточиться на качестве данных. Это означает расширение прав и возможностей людей в процессе принятия решений за счет лучшего доступа к качественной и актуальной информации. Конечно, легче сказать, чем сделать, но принятие этого центрального принципа в качестве руководящего принципа поможет компаниям справиться с такими проблемами, как управление неопределенностью или переход к измерениям в реальном времени.

Например, одной из самых больших проблем, с которыми сталкиваются бренды, является осмысление огромного количества данных, которыми они располагают. Простого отслеживания тенденций недостаточно для принятия надежных бизнес-решений. Однако переход к все более сложным моделям приносит свои проблемы. Избыток легко приобретаемых, но не особенно интенсивных по сигналу источников данных не изменит коммерческого положения, а просто анализ большего количества «вещей» обходится дорого.

Важнейшие опережающие индикаторы — изменения в поведении или макроэкономических обстоятельствах — необходимо выявлять и измерять регулярно, а также в контексте конкретного бизнеса на уровне клиента, категории, рынка и уровня.

Извлечение значения из этих показателей, их взаимодействия и их относительного веса является важным вкладом в процесс планирования. И хотя поиск данных, создание процессов и репозиториев имеют важное значение, одна из самых больших проблем в науке о данных — обеспечить кристально ясное представление о том, как новая информация повлияет на бизнес-решения. Нет абсолютно никакого смысла вкладывать значительные средства в сверхчувствительные данные и анализ, если они мало что вам говорят или у вашей организации нет аппетита или способности адаптировать стратегии в результате понимания.

Например, стремление к аналитике в реальном времени может легко увеличить затраты на управление данными в десять раз, но частота обновления не является необходимой для принятия стратегических решений. При принятии оперативных решений вес имеющихся данных является ключевым соображением, и это часто означает, что время является важным параметром, позволяющим гарантировать, что наблюдаемые изменения действительно являются тенденциями, а не аномалиями.

И наоборот, недостаточно частый анализ и принятие решений могут оказать существенное влияние на будущую судьбу бизнеса. Часто это прекрасный баланс, который требует внимания как сейчас, так и в ближайшие несколько лет. Те, кто вкладывает работу и инвестиции в качество, с наибольшей вероятностью станут победителями.

Как бренды должны использовать науку о данных для прогнозирования и эффективного планирования?

Имея так много потенциальных входов и результатов, для брендов очень важно определить свое прогнозируемое пространство результатов. Используя их опережающие индикаторы для описания и демонстрации сложных, многомерных сценариев, которые затем можно сузить до наиболее вероятных сценариев, можно устранить шум и позволить брендам реагировать и реагировать — и все это подкрепляется данными. Наука о данных может устранить субъективность человеческого решения и поддержать дискуссию о том, что делать, а не обсуждать то, что может произойти.

Эта гибкость может быть отражена в процессе планирования. Мы помогли многим клиентам перейти от процесса ежегодного планирования к ежеквартальному планированию, что обеспечивает гораздо более гибкий подход к маркетингу и принятию бизнес-решений.

Ясно, что никто не хочет спотыкаться или быть парализованным из-за нерешительности, но более гибкий подход необходим. Пандемия научила нас тому, что мы способны быть гибкими (хотя для многих это было незапланированным и гораздо более «сидя в штанах», чем бизнес может разумно выдержать). Но планирование в условиях неопределенности создает устойчивость и возможность действовать в соответствии с возникающими тенденциями. В конечном счете, использование данных может помочь вам принимать смелые решения с уверенностью в вероятности результата.

Тем не менее, участие высшего руководства и постепенный подход к разработке имеют решающее значение. Если компания хочет создать надежную и продуманную программу, она должна стать частью культуры и операционной модели. Постоянное наращивание потенциала и создание ценности на этом пути имеют решающее значение для подтверждения инвестиций, внесения подлинных и эффективных изменений и предотвращения свалки неудачных хороших идей.

Какой совет вы бы дали тем, кто начинает работать в вашей отрасли?

Сегодня наука о данных настолько широка, что можно специализироваться не только на математике или обработке данных, но и на конкретных областях и секторах. Например, мы работаем со многими очень известными брендами в сфере туризма и гостеприимства, товаров народного потребления, средств массовой информации, телекоммуникационных компаний, финансовых услуг и автомобилестроения. Мы в первую очередь поддерживаем эти бренды в повышении их маркетинговой эффективности, и мы все чаще наблюдаем спрос со стороны бизнеса на консультации по проектам преобразования данных. Каждый из них имеет свой собственный язык, определенные KPI и соответствующие рычаги, и помимо них есть еще много других дисциплин.

Для тех, кто только начинает, я думаю, важно понимать, что существует разница между академическим применением науки о данных и деловым чутьем, необходимым в разных областях и секторах. Итак, я бы сказал, что поиск места, которое дает вам множество возможностей для обучения и развития этой коммерческой деятельности, имеет решающее значение.

Сотрудничество с другими специалистами по данным, обладающими обширным и глубоким опытом работы в области технологий, методологий, секторов и приложений, открывает перед вами целый мир возможностей, которые помогут вам решить, какие специализированные направления выбрать. Это поможет вам быстрее учиться и ускорить свое развитие.

Как вы видите развитие вашей отрасли в ближайшие 12 месяцев?

Сохраняющаяся неопределенность, вызванная продолжающимися последствиями пандемии, Брексита, войны в Украине и, конечно же, инфляции на уровне, невиданном поколениями, означает, что существует повышенный спрос на развитие науки о данных, особенно на более частые и детальные измерения и прогнозирование. Разрыв в конкурентных преимуществах между компаниями, использующими стратегии, основанные на данных, и теми, кто этого не делает, будет увеличиваться, оказывая большее давление на отстающих в соответствующих отраслях.

И с учетом этого тенденция к использованию собственных ресурсов, вероятно, будет усиливаться, поскольку бренды осознают ценность своих активов данных и стремятся защитить их и извлечь из них выгоду — в масштабе. Снести стены между этими разрозненными блоками может быть сложно без целенаправленной стратегии, обеспечивающей контроль и доступ к данным как гибким, так и целостным образом. Но дни аутсорсинга всего, вероятно, сочтены. Таким образом, возникает вопрос о том, как лучше всего задействовать опыт специалистов, которых трудно нанять, чтобы обеспечить наилучшее внутреннее решение.

Последствия изменений в маркетинге, основанном на идентификации, будут ощущаться наиболее остро, когда Google, наконец, отключит сторонние файлы cookie, поскольку он по-прежнему остается крупнейшим поставщиком. Компании, чей путь к эффективности без сторонних данных еще не начался или не работает, должны действовать быстро. Очень важно, чтобы это согласовывалось с общей стратегией данных и аналитики, чтобы гарантировать, что конфиденциальность и управление клиентами полностью соответствуют тому, что они обещают предоставить, при этом достигая 10-20% прибыли, доступной за счет эффективности маркетинга.

Наконец, сложные вопросы устойчивости в науке о данных, особенно перед лицом продолжающегося экспоненциального распространения данных и этического ИИ, будут по-прежнему выходить на первый план, поскольку предприятия пытаются получить максимальную отдачу с минимальным воздействием на окружающую среду или предвзятостью.



A source econsultancy.com