Zdaniem Kevina Hartmana, analityka to jedna z dziedzin, które łączą naukę ze sztuką. W jego ocenie dane powinny pomagać w tworzeniu wielkich rzeczy – takich, co potrafią znacząco ulepszyć doświadczenie użytkowników i być dla nich źródłem inspiracji. Ta wizja przyświeca mu w pełnieniu roli dyrektora ds. analityki w Google oraz doświadczonego konsultanta i wykładowcy.
Ostatnia książka Hartmana Digital Marketing Analytics: In Theory And In Practice jest poświęcona głównym umiejętnościom analityka, które łączą sztukę i naukę o danych. Koledzy z amerykańskiego biura Laba – projektu ELVTR, w ramach którego Kevin stworzył swój nowy kurs Digital Marketing Analytics – porozmawiali z Kevinem o przyszłości danych, personalizowanych reklamach i nadchodzących zmianach w podejściu do prywatności.
O inwestowaniu w analitykę
Co możesz polecić firmom, które siedzą na stosie danych?
Mam trzy rady dla takich firm. Pierwsza: zatrudnijcie analityka danych. Druga: zatrudnijcie drugiego analityka danych. I trzecia: zatrudnijcie jeszcze więcej analityków.
Z mojego doświadczenia firmy, które mają trudności z wydobywaniem wartościowych insightów z zebranych danych, mają po prostu za mało ludzi. Wiele firm wpada w pułapkę inwestowania w technologie – uważają, że to już wszystko, że to w zupełności wystarczy. Ale to nie działa w ten sposób. Na pierwszym miejscu są ludzie i ich umiejętności, które pozwalają zrozumieć historie, stojące za liczbami, i kontekst, w którym one występują. To odróżnia firmy odnoszące sukces w dziedzinie analityki od tych, które po prostu zbierają dane.
Czyli Twoim zdaniem większe znaczenie mają ludzie obsługujący narzędzia niż same narzędzia?
Z pewnością. Mój dobry przyjaciel Avinash Kaushik, wybitny strateg i ewangelista technologii cyfrowych, ma świetną koncepcję 10/90: jeśli masz budżet na analitykę, przydziel 10% tego budżetu na narzędzia i 90% na zatrudnienie ludzi, którzy będą z nich korzystać.
Inwestowanie sześcio- lub siedmiocyfrowych liczb w technologie, którymi nikt nie będzie zarządzał, to jak kupić sportowy samochód i nie założyć na niego kół. To po prostu nie ma sensu.
Czy są jakieś branże, które Twoim zdaniem powinny ostrożniej inwestować w analizę danych?
Każda branża, w której konwersja, czyli zakup, odbywa się offline. To są towary konsumpcyjne, branża automotive, oraz – choć pandemia koronawirusa zrobiła niezłe zamieszanie – kina i teatry. Dla tych branż opracowanie systemu zbierania i analizy danych jest trudniejsze.
Są firmy, które wyprzedzają konkurencję i takie, które są daleko w tyle. Te, które są w tyle, patrzą na stojące przed nimi wyzwania i myślą, że nigdy nie będą w stanie tego ogarnąć. Są też takie, które się tego podejmują, ale nie chcą współpracować z partnerami – takimi jak Google czy Facebook. Jeśli zbieranie danych jest dla ciebie trudne, musisz nauczyć się być dobrym partnerem.
O odpowiedzialności moralnej
Jakie są ryzyka związane z manipulowaniem danymi?
Jest ich dużo. Wiąże się to z faktem, że dane są powszechne i dostępne. Teraz każdy może być analitykiem i interpretować je w dowolny sposób.
Analitycy mają ogromną odpowiedzialność. Muszą uczciwie traktować dane i nie poddać się pokusie zmanipulowania nimi tak, aby bardziej podobały się one ich klientom.
W swojej książce mówię o trzech zadaniach analityka:
- rozumieć, jak były zebrane dane;
- rozumieć, skąd one pochodzą;
- doceniać to, o czym mogą powiedzieć.
Specjaliści od marketingu i menedżerowie też mają tę odpowiedzialność. Muszą wiedzieć wystarczająco dużo o danych, z którymi pracują, i umieć rozpoznawać, kiedy coś jest nie tak, kwestionować wyniki i zadawać pytania.
Wygląda na to, że każdy powinien nauczyć się rozpoznawać zmanipulowane dane.
Tak jest. Nie oczekuję, że członkowie zarządu będą tak samo dobrze orientować się w danych, jak analitycy, ale muszą rozumieć, skąd pochodzą dane, z których korzystają, jak one były zebrane i co za nimi stoi.
Co więcej, muszą rozumieć, że w danych mogą się pojawiać uprzedzenia, rozumieć skąd one się tam biorą i jaką odpowiedzialność oni za to ponoszą. Każdy menedżer musi rozumieć, kiedy coś brzmi zbyt dobrze, żeby być prawdziwym. Bo najczęściej tak właśnie jest. Muszą być w stanie zidentyfikować te sygnały ostrzegawcze.
Nieważne, czy w tytule stanowiska jest słowo „analityk” – w dzisiejszych czasach istotne okazuje się to, żeby każdy rozumiał, jakie znaczenie ma analityka w życiu codziennym i biznesie.
O przyszłości prywatności
O co byś zapytał kryształową kulę na temat przyszłości danych?
Infrastruktura, której przez dekady używaliśmy do pomiarów danych, jest w niebezpieczeństwie i z dużym prawdopodobieństwem będzie w całości zniszczona. To zdecydowanie zmieni sposób, w jaki pracujemy. Odpowiadając na Twoje pytanie – zapytałbym, dokąd zmierzamy.
Co dokładnie zagraża teraz infrastrukturze mierzenia danych?
Mam na myśli infrastrukturę cyfrową cookies, której używamy od 1995 roku. Ona została stworzona, żebyśmy mogli wiedzieć, jak użytkownicy wchodzą w interakcje z reklamami online. Zagrożeniem jest zmiana podejścia do prywatności: Apple wprowadza ITP (Intelligent Tracking Prevention – narzędzie, zaprojektowane w celu ochrony użytkowników Safari przed śledzącymi plikami cookie stron trzecich), Mozilla – ATP. To zagraża podstawom systemu, opierającego się o cookies.
Google zobowiązał się wycofać wszystkie pliki cookie z przeglądarki Chrome w ciągu dwóch lat. To utrudni reklamodawcom mierzenie efektów ich działań, targetowanie reklam i tworzenie naprawdę spersonalizowanych doświadczeń online.
Dzięki reklamie internetowej wszyscy mogą używać wyszukiwarki Google zupełnie za darmo. To samo mogę powiedzieć o YouTubie, TikToku, Facebooku i tak dalej. Te platformy istnieją dziś dzięki reklamom.
Czy uważasz, że w takim przypadku użytkownicy nie powinni aż tak się obawiać plików cookie?
Zbieramy je po to, żeby móc tworzyć i pokazywać kupującym reklamy, które z dużym prawdopodobieństwem będą im odpowiadać i będą im się podobać. Jeśli użytkownikowi to przeszkadza, zawsze może je zablokować – po prostu będzie widział w sieci bardziej generyczne reklamy.
Mam nadzieję, że uda się nam wymyślić rozwiązanie, które z jednej strony zrealizuje potrzebę prywatności klienta, a z drugiej – pozwoli reklamodawcom tworzyć spersonalizowane reklamy.
Czy cofamy się do czasów, kiedy reklama nie miała znaczenia?
Tak. YouTube wprowadza pomijalne reklamy po to, żeby mierzyć, jak bardzo zainteresowani tą reklamą byli widzowie, i żeby podpowiedzieć reklamodawcom, jak mogą tworzyć lepsze przekazy. Oczekujemy od nich tworzenia jakościowych spersonalizowanych doświadczeń dla klienta – bez odpowiednich danych nie będą w stanie tego zrobić.
Uważam, że wirtualna rzeczywistość jest fascynującą futurystyczną technologią, która pozwala tworzyć niezapomniane doświadczenia dla klientów i badać, w jaki sposób wchodzą z nimi w interakcje. Tego już teraz zaczynają używać niektóre marki i myślę, że w przyszłości będzie tego tylko więcej.
Jak tak zaawansowany sposób zbierania danych zmieni doświadczenia cyfrowe?
Główną ideą jest stworzenie bardzo naturalnych i płynnych doświadczeń dla konsumentów. Serwisy i platformy powinny lepiej rozumieć intencje użytkownika. Pomyśl o tym, jak się zmienił Google Search: kiedyś, zanim znalazłeś to, czego szukasz, musiałeś wpisywać swoje zapytanie kilka razy. Teraz, dzięki technologii Autofill, wystarczy wpisać kilka liter i wyszukiwarka sama podpowiada, czego szukasz. Właśnie w tym kierunku zmierzamy.
O nauce analityki
Co motywuje Cię do nauczania? Czemu uczysz?
Bycie wykładowcą to wspaniały sposób, by trzymać rękę na pulsie i wiedzieć o wszystkim, co się dzieje w branży. Wykładowca musi być na bieżąco, by mógł stanąć przed salą pełną studentów – co jest sporym wyzwaniem, zwłaszcza w dziedzinie, w której wszystko tak szybko się zmienia.
Łatwo jest zapomnieć, że są też ludzie, którzy myślą zupełnie inaczej, albo nie mieli takiego doświadczenia, jak miałem ja lub moi koledzy z pracy. Pracując w Googlu, myślisz z perspektywy tego miejsca, zapominając o innych spojrzeniach. Rozmowy ze studentami pomagają mi lepiej robić to, co robię. To rozwija empatię.
Niektórzy potrafią „widzieć” dane i dostrzegać między nimi zależności. Czy tego można się nauczyć?
Wizualizacja danych to z pewnością umiejętność, którą da się nabyć. Na to jest właściwy sposób i wiele bardzo niewłaściwych sposobów. Miałem studentów, którzy przychodzili na moje programy bez żadnego doświadczenia i, kończąc je, mogli już pracować w zawodzie. To się sprowadza do trzech rzeczy:
- umiejętności techniczne do zbierania danych i zarządzania nimi;
- umiejętność spojrzenia na te dane w kontekście biznesowym;
- umiejętność zakomunikowania wniosków reszcie zespołu.
Ktoś, kto nie ma predyspozycji do komunikacji, ale chce się tego nauczyć i inwestuje w to swój czas, zawsze odniesie większy sukces niż ktoś, kto jest utalentowanym mówcą, ale nie podchodzi poważnie do umiejętności twardych.
Jak Twoim zdaniem zmienia się podejście do edukacji?
Miałem szczęście współpracować z Courserą na samym początku projektu. Wtedy zarówno programy nauczania, jak i sposób interakcji wykładowców ze studentami wyglądały zupełnie inaczej niż teraz. i sposób interakcji wykładowców ze studentami.
Pandemia koronawirusa – zarówno w Stanach, jak i w innych krajach – przeniosła studentów z sal przed własne biurka do e-learningu. Tradycyjne uczelnie będą na nowo odkrywać, co to znaczy być studentem.
Zmieniają się oczekiwania, jakie studenci mają wobec nauki, ale też i jakość edukacji. Ta ewolucja jest naturalna – nie sądzę, że po zakończeniu pandemii wrócimy do tego, co było wcześniej. Wszystko się zmienia.
