5 навыков, которыми должны обладать все профессионалы в области маркетингового анализа и науки о данных сегодня

5 навыков для профессионалов в маркетинговом анализе и науке о данных

Спонсируемый контент

    Анн Гинн

Ускорить и замедлить.

Каждый маркетолог-аналитик и специалист по науке о данных сталкивается с этой кажущейся противоречивой задачей.

• Проверка данных для приложений PySpark с использованием Pandera
• Вывод Искусственный интеллект как будущее обеспечения наблюдаемости?
• Понимание пропущенных данных абсолютное руководство для специалистов по анализу данных

Вам необходимо адаптироваться к быстро меняющимся условиям, включая растущее влияние машинного обучения и искусственного интеллекта. Но вы также должны объединить все это в значимый и юридически обоснованный способ.

Это общая тема, выделенная несколькими пионерами в области маркетинговой аналитики и инноваторами в области данных на конференции Marketing Analytics & Data Science (MADS). К счастью, они также поделились некоторыми идеями о том, как преодолеть эти преграды. (Получите еще больше идей, вдохновения и советов во время конференции с 26 по 28 сентября в Вашингтоне, округ Колумбия.)

 

Источники данных, правила и актуальность меняются быстро

  “Самая сложная задача – это то, как быстро меняются навыки и отрасль”, говорит Кэти Роберт, генеральный директор Trust Insights.

Традиционные цифровые маркетинговые пути, такие как органический поиск и контент-маркетинг, развиваются, особенно с растущим влиянием улучшений в области искусственного интеллекта. Социальные медиа-платформы, на которых раньше полагались маркетологи, больше нельзя рассматривать как средства для привлечения и влияния на аудиторию.

Роберт говорит, что этот новый мир цифрового маркетинга меняет способ достижения и взаимодействия с людьми. “Также все больше станет сложнее для практиков маркетинговой аналитики следить за источниками данных”, – говорит она.

20 лет назад больше данных означало, что вы умнее, – говорит Авинаш Каушик, стратегический директор Croud и член оригинальной команды запуска Google Analytics. “Теперь у нас есть больше данных, чем Бог хочет, чтобы кто-то имел. Так что быть умным – это уметь определить, какие данные игнорировать, чтобы сосредоточить свое внимание”.

Гуан Ванг, старший директор по маркетинговому интеллекту Snowflake, согласен. Он говорит, что аналитики и ученые должны “объединить данные в одной платформе, чтобы реализовать нагрузку по искусственному интеллекту и машинному обучению”.

И это непростая задача.

“Команды по маркетинговому интеллекту трудятся изо всех сил, потому что мы имеем дело с [более чем 11 000] приложениями или решениями. Весь этот экосистема является крайне фрагментированной”, – говорит Ванг.

 

Но объединение данных и получение информации требует времени

  Фрагментированные источники данных и технологии затрудняют задачу практиков маркетинговой аналитики связать все вместе стратегическим и действенным образом, говорит Зонти Хоу, директор стратегии в Convince & Convert.

“Все больше организаций признают возможности и необходимость более унифицированных данных”, – говорит она.

Но пока они не замедлятся и не потратят время на объединение данных, они будут ограничены отчетностью о метриках, а не озарением.

Майкл Багалман, вице-президент по бизнес-аналитике и науке о данных в Starz, видит связанную проблему.

“Практики также должны справиться с эффективным интегрированием и анализом обширных наборов данных для получения действенных идей, учитывая как регулирующие, так и этические аспекты использования данных”, – говорит он.

Для этого необходимо навигировать по сложным правовым рамкам конфиденциальности, таким как GDPR и CCPA, и обеспечивать, чтобы любые алгоритмы, интерпретируемые машинным обучением и искусственным интеллектом, приводили к честному и неискаженному принятию решений, – поясняет Багалман.

Все это приводит к сложной рабочей среде. Чтобы справиться с вызовом, эксперты рекомендуют следующее:

 

1. Совершенствуйте непрофессиональную сторону

  Хотя эти проблемы связаны с технологией, решение начинается с чего-то другого.

Маркетинговым аналитикам следует совершенствовать свои навыки, чтобы знать, с кем разговаривать – и как с ними разговаривать – чтобы получить информацию, которую они должны передать своей команде, аудитории и заинтересованным сторонам. Как говорит Кэти Роберт из Trust Insights, для этого нужно уметь слушать и задавать вопросы, чтобы понять, что они знают, и какую информацию вам нужно передать.

 

2. Совершенствуйте навыки рассказа историй

  Улучшая свои навыки коммуникации, вы будете хорошо подготовлены следовать совету Хоу: “Создавайте четкую историю о том, как данные в области маркетинга могут и должны руководить командой маркетинга организации”.

Она говорит, что вам следует рассказывать историю, которая связывает все факты, объясняет как и где можно получить прибыль, и подробно описывает возможные действия, которые еще не были реализованы из-за ограниченного кругозора. “Командам необходимо объединяться между отделами и иметь поддержку руководства для решения этой проблемы”, – говорит Зонти Хоу из Convince & Convert.

3. Сосредоточьтесь на деловых целях

Для получения поддержки всей организации необходимо максимально использовать возможности данных для бизнеса.

“Бизнесмены хотят видеть результаты для бизнеса. Всегда помните о соответствии деловых целей вашим ключевым заинтересованным сторонам”, – говорит Гуан Ванг из Snowflake, отмечая, что необходимо периодически пересматривать это соответствие, чтобы убедиться, что оно все еще актуально.

“Убедитесь, что они уверены в использовании модели, и затем постоянно вносите изменения. Машинное обучение – это не только один отчет. Вы создаете множество моделей”, – говорит он.

4. Научитесь сбалансировать деловые, юридические и этические последствия

Соответствие бизнес-целям также требует учета юридических требований к данным. “Это сложный баланс между маркетингом, основанным на данных, и соблюдением прав личности”, – говорит Майкл Багалман из Starz. “Достижение этого баланса требует глубокого понимания юридических рамок, технических возможностей и этических соображений. Регулирования, такие как GDPR и CCPA, имеют глобальные последствия, каждое со своими особенностями, которые требуют внимательной интерпретации и внедрения.”

Вы должны создать систему соблюдения этих законов при внедрении новых маркетинговых инструментов и методов сбора данных. “Обеспечение точности, прозрачности и безопасности данных требует надежной технической инфраструктуры и постоянного мониторинга”, – говорит он. “Сложность этих задач требует сотрудничества между юристами, учеными-данными, маркетологами и этиками для разработки комплексных решений, которые уважают права пользователей и эффективность маркетинга”, – говорит он.

Что все это требует от практика аналитики?

Багалман делится длинным списком: юридическая/регуляторная грамотность, техническая подкованность, понимание этических соображений, коммуникационные навыки (особенно с неспециалистами), сотрудничество, управление данными, осознание вопросов разнообразия и инклюзивности, непрерывное обучение, умение решать проблемы, управление рисками, стратегическое мышление, адаптивность и эмпатия – истинное понимание точки зрения потребителя о этике данных и конфиденциальности.

5. Оцените влияние

Готовы ли вы действовать сейчас? Авинаш Каушик создал модель, которая может помочь аналитикам маркетинга, ориентированным на контент – Матрицу Влияния. Она позволяет ответить на следующие вопросы:

• На сколько сложно аналитическое умение команды?
• Как лучше отвлечь руководителей/аналитиков от низкоприоритетных метрик?
• Как можно создать четкий путь к аналитическому великолепию?
• Как привести роль машинного обучения и автоматизации на передний план?
• Что должно быть на панели управления главного маркетолога по сравнению с директором?

Ось x матрицы показывает, сколько времени требуется для того, чтобы контент стал ценным – мгновенно, еженедельно, ежемесячно, ежеквартально или раз в полгода. Ось y – от супер тактического до супер стратегического. Каушик рассказывает более подробно, как ее создать, в этой статье.

Он говорит: “Матрица Влияния поможет вам провести эту беседу на основе рамок и затем создать план, который говорит: ‘Мы здесь сегодня. Как мы можем дойти до туда?'”

Научитесь покорять вызовы маркетинговой аналитики и данных

Готовы ли вы и ваша команда маркетинговой аналитики двигаться быстро, поскольку технологии и цифровой маркетинг развиваются быстро, но при этом уделять время правильной настройке всего для вашего бизнеса? В то время как эти эксперты быстро описывают потенциальные решения здесь, они замедлятся на конференции MADS, чтобы дать подробные объяснения и ответить на ваши вопросы лично.

Присоединяйтесь к нам на конференции MADS в Вашингтоне, округ Колумбия, с 26 по 28 сентября 2023 года. Узнайте больше здесь и зарегистрируйтесь с кодом KDN100 для получения скидки в $100 на ваш пропуск на конференцию.