マーテックスタックよりもチームコミュニケーションが重要な理由

マーケティングチームのコミュニケーションと分析

データ品質と通信構造に関するSimoAhavaの非定型的な視点は、ラウンジ全体を一新しました。 分析に行く! 会議。 OWOXCIS地域のMarTechリーダーである、は、知識とアイデアを共有するために、この集会に何千人もの専門家を歓迎しました。

OWOXBIチーム あなたのビジネスを成長させる可能性を確実に持っているSimoAhavaによって提案されたコンセプトについて考えてほしい。 

データの品質と組織の品質

データの品質は、データを分析する人によって異なります。 通常、ツール、ワークフロー、およびデータセットのデータのすべての欠陥を非難します。 しかし、それは合理的ですか?

率直に言って、データの品質は、組織内でのコミュニケーション方法に直接関係しています。 組織の品質は、データマイニング、見積もり、測定へのアプローチから始まり、処理を続け、製品と意思決定の全体的な品質で終わるすべてを決定します。 

企業とそのコミュニケーション構造

会社が2つのツールを専門にしていると想像してみましょう。 この会社の人々は、特定の問題を見つけて、BXNUMXBセグメントでそれらを解決することに長けています。 すべてが素晴らしいです、そしてあなたがこのようないくつかの会社を知っていることは間違いありません。

これらの企業の活動の副作用は、データ品質の要件を引き上げる長期的なプロセスに隠されています。 同時に、データを分析するために作成されたツールはデータのみを処理し、ビジネス上の問題から分離されていることを覚えておく必要があります。たとえそれらを解決するために作成されたとしてもです。 

そのため、別の種類の会社が登場しました。 これらの企業はワークフローのデバッグを専門としています。 彼らはビジネスプロセスでたくさんの問題を見つけ、それらをホワイトボードに載せ、経営幹部に次のように伝えることができます。

ここ、ここ、そしてそこに! この新しいビジネス戦略を適用すれば大丈夫です!

しかし、それは真実には良すぎるように聞こえます。 ツールの理解に基づかないアドバイスの効率は疑わしいです。 そして、それらのコンサルティング会社は、なぜそのような問題が発生したのか、なぜ毎日新しい複雑さとエラーが発生するのか、そしてどのツールが正しく設定されていないのかを理解しない傾向があります。

したがって、これらの企業自体の有用性は限られています。 

ビジネスの専門知識とツールの知識の両方を備えた企業があります。 これらの企業では、誰もが優れた資質を備えた人材、スキルと知識に自信のある専門家を採用することに夢中になっています。 涼しい。 しかし、通常、これらの企業は、チーム内のコミュニケーションの問題を解決することを目的としていません。これは、しばしば重要ではないと見なされます。 それで、新しい問題が現れると、魔女狩りが始まります—誰のせいですか? たぶん、BIスペシャリストはプロセスを混乱させましたか? いいえ、プログラマーは技術的な説明を読んでいませんでした。 しかし、全体として、本当の問題は、チームが問題を明確に考えて一緒に解決できないことです。 

これは、クールなスペシャリストが詰め込まれた会社でも、組織がそうでなければ、すべてが必要以上に努力することを示しています。 成熟した 足りる。 あなたが大人であり、特に危機において責任を負わなければならないという考えは、ほとんどの企業で人々が考えている最後のことです。

幼稚園に通うXNUMX歳の子供でさえ、私が一緒に働いたいくつかの組織よりも成熟しているようです。

専門家をたくさん雇うだけでは効率的な会社を作ることはできません。彼らはすべて何らかのグループや部門に夢中になっているからです。 そのため、経営陣は引き続きスペシャリストを採用していますが、ワークフローの構造とロジックはまったく変わらないため、何も変わりません。

これらのグループや部門の内外でコミュニケーションのチャネルを作成するために何もしなければ、すべての努力は無意味になります。 そのため、コミュニケーション戦略と成熟度がアハバの焦点となっています。

分析会社に適用されるコンウェイの法則

意味のあるデータ-コンウェイの法則

XNUMX年前、Melvin Conwayという名の偉大なプログラマーが、後にコンウェイの法則として広く知られるようになるという提案をしました。 

システムを設計する組織。 。 。 これらの組織のコミュニケーション構造のコピーであるデザインを作成するように制約されています。

メルヴィン・コンウェイ、コンウェイの法則

これらの考えは、XNUMX台のコンピューターがXNUMXつの部屋に完全に収まるときに現れました! 想像してみてください。ここでは、XNUMXつのチームがXNUMXつのコンピューターで作業しており、別のチームが別のコンピューターで作業しています。 そして実際には、コンウェイの法則は、これらのチーム間で発生するすべてのコミュニケーションの欠陥が、開発するプログラムの構造と機能に反映されることを意味します。 

著者のメモ:

この理論は開発の世界で何百回もテストされており、多くの議論がなされてきました。 コンウェイの法則の最も確実な定義は、2000年代初頭の最も影響力のあるプログラマーのXNUMX人であるPieter Hintjensによって作成されました。彼は、「あなたがくだらない組織にいるなら、くだらないソフトウェアを作るでしょう」と言いました。 ((アムダールからジップへ:人々の物理学のXNUMXの法則)

この法律がマーケティングと分析の世界でどのように機能するかは簡単にわかります。 この世界では、企業はさまざまなソースから収集された膨大な量のデータを処理しています。 データ自体が公正であることに私たちは皆同意することができます。 しかし、データセットを綿密に調べると、そのデータを収集した組織のすべての欠陥がわかります。

  • エンジニアが問題について話し合っていない欠測データ 
  • 誰も注意を払わず、小数点以下の桁数について誰も議論しなかった間違った形式
  • 転送の形式(バッチまたはストリーム)が誰にもわからず、誰がデータを受信する必要があるかによって、通信が遅延する

そのため、データ交換システムは私たちの欠点を完全に開示しています。

データ品質は、ツールスペシャリスト、ワークフローエキスパート、マネージャー、およびこれらすべての人々の間のコミュニケーションの成果です。

学際的なチームのための最良および最悪のコミュニケーション構造

MarTechまたはマーケティング分析会社の典型的なプロジェクトチームは、ビジネスインテリジェンス(BI)スペシャリスト、データサイエンティスト、デザイナー、マーケター、アナリスト、およびプログラマー(任意の組み合わせ)で構成されます。

しかし、コミュニケーションの重要性を理解していないチームではどうなるでしょうか。 どれどれ。 プログラマーは長い間コードを書き、一生懸命努力しますが、チームの別の部分は彼らがバトンを通過するのを待つだけです。 ついにベータ版がリリースされ、なぜそんなに時間がかかったのか、みんながつぶやくでしょう。 そして、最初の欠陥が現れると、誰もが責任を負う他の誰かを探し始めますが、そこに到達した状況を回避する方法は探しません。 

深く見ると、相互の目的が正しく(またはまったく)理解されていないことがわかります。 そして、そのような状況では、破損または欠陥のある製品が発生します。 

学際的なチームを奨励する

この状況の最悪の機能:

  • 不十分な関与
  • 不十分な参加
  • 協力の欠如
  • 信頼の欠如

どうすれば修正できますか? 文字通り、人々に話をさせることによって。 

学際的なチームを奨励する

全員を集めて、ディスカッションのトピックを設定し、毎週の会議をスケジュールしましょう。BIを使用したマーケティング、デザイナーを使用したプログラマー、データスペシャリストです。 それなら、人々がプロジェクトについて話してくれることを願っています。 しかし、チームメンバーはまだプロジェクト全体について話しておらず、チーム全体とも話し合っていないため、それでも十分ではありません。 何十回もの会議で雪が降るのは簡単で、逃げ道もなく、仕事をする時間もありません。 そして、会議後のこれらのメッセージは、残りの時間と次に何をすべきかについての理解を殺します。 

そのため、会議は最初のステップにすぎません。 まだいくつか問題があります。

  • コミュニケーション不足
  • 相互の目的の欠如
  • 不十分な関与

時々、人々はプロジェクトに関する重要な情報を同僚に伝えようとします。 しかし、メッセージが伝わる代わりに、噂のマシンが彼らのためにすべてを行います。 自分の考えやアイデアを適切に、適切な環境で共有する方法がわからない場合、受信者に向かう途中で情報が失われます。 

これらは、コミュニケーションの問題に苦しんでいる会社の症状です。 そしてそれは会議でそれらを治し始めます。 しかし、私たちは常に別の解決策を持っています。

プロジェクトについて全員に連絡するように導きます。 

チームでの学際的なコミュニケーション

このアプローチの最高の機能:

  • 透明性
  • 関与
  • 知識とスキルの交換
  • ノンストップ教育

これは非常に複雑な構造であり、作成するのは困難です。 このアプローチを採用するいくつかのフレームワークを知っているかもしれません:アジャイル、リーン、スクラム。 名前は関係ありません。 それらはすべて、「すべてを同時に作る」という原則に基づいて構築されています。 これらのカレンダー、タスクキュー、デモプレゼンテーション、スタンドアップミーティングはすべて、人々にプロジェクトについて頻繁に、そしてすべて一緒に話してもらうことを目的としています。

そのため、プロジェクトの存続の前提条件としてのコミュニケーションの重要性が含まれているため、アジャイルが大好きです。

また、アジャイルが嫌いなアナリストだと思われる場合は、別の見方をしてください。処理されたすべてのデータ、優れたダッシュボード、データセットなど、作業の結果を表示して、人々を作るのに役立ちます。あなたの努力に感謝します。 しかし、それを行うには、同僚に会い、円卓会議で彼らと話す必要があります。

次は何ですか? 誰もがプロジェクトについて話し始めました。 今、私たちは持っています 品質を証明するために プロジェクトの。 これを行うために、企業は通常、最高の専門資格を持つコンサルタントを雇います。 

優れたコンサルタントの主な基準(私はコンサルタントなのでわかります)は、プロジェクトへの彼の関与を絶えず減らすことです。

コンサルタントは、会社を成熟させて自立させることができないため、会社に専門的な秘密の小さな断片を与えることはできません。 あなたの会社があなたのコンサルタントなしでまだ生きることができないならば、あなたはあなたが受けたサービスの質を考慮するべきです。 

ちなみに、コンサルタントはレポートを作成したり、あなたのために追加の手になるべきではありません。 あなたにはそのためのあなたの内部の同僚がいます。

代表団ではなく教育のためにマーケターを雇う

コンサルタントを雇う主な目的は、教育、構造とプロセスの修正、およびコミュニケーションの促進です。 コンサルタントの役割は、月次報告ではなく、プロジェクトに自分自身を移植し、チームの日常業務に完全に関与することです。

良い 戦略的マーケティングコンサルタント プロジェクト参加者の知識と理解のギャップを埋めます。 しかし、彼または彼女は誰かのために仕事をすることは決してないかもしれません。 そしていつの日か、誰もがコンサルタントなしでうまく働く必要があるでしょう。 

効果的なコミュニケーションの結果、魔女狩りや指さしがなくなります。 タスクが開始される前に、人々は疑問や質問を他のチームメンバーと共有します。 したがって、ほとんどの問題は作業が始まる前に解決されます。 

これらすべてが、マーケティング分析ジョブの最も複雑な部分であるデータフローの定義とデータのマージにどのように影響するかを見てみましょう。

通信構造はデータ転送と処理でどのようにミラーリングされますか?

次のデータを提供するXNUMXつのソースがあるとします。トラフィックデータ、eコマース製品データ/ロイヤルティプログラムからの購入データ、およびモバイル分析データです。 すべてのデータをGoogleCloudにストリーミングすることから、視覚化のためにすべてを送信することまで、データ処理の段階をXNUMXつずつ実行します。 Google Data Studio 助けを借りて Google BigQuery

私たちの例に基づいて、データ処理の各段階で明確なコミュニケーションを確保するために、人々はどのような質問をする必要がありますか?

  • データ収集段階。 重要なものを測定するのを忘れると、時間を遡って再測定することはできません。 事前に考慮すべき事項:
    • 最も重要なパラメーターと変数の名前がわからない場合、どのようにしてすべての混乱に対処できますか?
    • イベントにはどのようにフラグが付けられますか?
    • 選択したデータフローの一意の識別子は何ですか?
    • セキュリティとプライバシーをどのように処理しますか? 
    • データ収集に制限がある場合、どのようにデータを収集しますか?
  • データフローのマージはストリームに流れます。 次のことを考慮してください。
    • ETLの主な原則:データ転送のバッチタイプですか、それともストリームタイプですか? 
    • ストリームとバッチのデータ転送の組み合わせをどのようにマークしますか? 
    • 損失や間違いなしに、同じデータスキーマでそれらをどのように調整しますか?
    • 時間と年表の質問:タイムスタンプをどのように確認しますか? 
    • データの更新と強化がタイムスタンプ内で正しく機能しているかどうかをどのように知ることができますか?
    • ヒットをどのように検証しますか? 無効なヒットはどうなりますか?

  • データ集約段階。 考慮事項:
    • ETLプロセスの特殊な設定:無効なデータとは何の関係がありますか?
      パッチまたは削除しますか? 
    • それから利益を得ることができますか? 
    • データセット全体の品質にどのように影響しますか?

これらすべての段階の最初の原則は、間違いが互いに重なり合い、互いに継承することです。 最初の段階で欠陥を伴って収集されたデータは、その後のすべての段階で頭をわずかに火傷させます。 そしてXNUMX番目の原則は、データ品質を保証するためのポイントを選択する必要があるということです。 集計段階では、すべてのデータが混合され、混合データの品質に影響を与えることができないためです。 これは、データの品質が機械学習の結果の品質に影響を与える機械学習プロジェクトにとって非常に重要です。 低品質のデータでは、良好な結果を得ることができません。

  • 可視化
    これがCEOの段階です。 CEOがダッシュボードの数字を見て、次のように言ったときの状況について聞いたことがあるかもしれません。 ?」 そして現時点では、間違いを探すのは遅すぎます。間違いはずっと前に見つけられたはずだからです。

すべてはコミュニケーションに基づいています。 そして会話のトピックについて。 Yandexストリーミングの準備中に話し合うべきことの例を次に示します。

マーケティングBI:Snowplow、Google Analytics、Yandex

これらの質問のほとんどに対する答えは、チーム全体と一緒にのみ見つけることができます。 なぜなら、誰かが他の人とアイデアをテストせずに推測や個人的な意見に基づいて決定を下すと、間違いが現れる可能性があるからです。

最も単純な場所でも、複雑さはどこにでもあります。

もうXNUMXつの例を次に示します。製品カードのインプレッションスコアを追跡するときに、アナリストはエラーに気づきます。 ヒットデータでは、すべてのバナーと製品カードからのすべてのインプレッションがページの読み込み直後に送信されました。 しかし、ユーザーが実際にページ上のすべてを見たかどうかはわかりません。 アナリストがチームに来て、これについて詳細に通知します。

BIは、そのような状況を離れることはできないと言っています。

製品が表示されたかどうかさえわからない場合、CPMをどのように計算できますか? それでは、写真の適格なクリック率はどれくらいですか?

マーケターは答えます:

みなさん、最高のクリック率を示すレポートを作成して、他の場所にある同様のクリエイティブなバナーや写真と照合して確認できます。

そして、開発者はこう言うでしょう:

はい、スクロール追跡と被写体の視認性チェックのための新しい統合の助けを借りて、この問題を解決することができます。

最後に、UI / UXデザイナーは次のように述べています。

うん! ついに怠惰な巻物か永遠の巻物かページネーションが必要かどうかを選択できます!

この小さなチームが行った手順は次のとおりです。

  1. 問題を定義しました
  2. 問題のビジネス上の結果を提示しました
  3. 変更の影響を測定
  4. 提示された技術的決定
  5. 自明ではない利益を発見

この問題を解決するには、すべてのシステムからのデータ収集を確認する必要があります。 データスキーマの一部を部分的に解決しても、ビジネス上の問題は解決されません。

アラインアジャストデザイン

だから私たちは一緒に働かなければなりません。 データは毎日責任を持って収集する必要があり、それを行うのは大変な作業です。 そしてその データの品質は、 適切な人材を採用し、適切なツールを購入し、効果的なコミュニケーション構造を構築するためにお金、時間、労力を投資します。これは、組織の成功に不可欠です。

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