În ultimii ani, din ce în ce mai multe agenții de marketing au fost nevoite să se uite la date și să caute specialiști din zona de date ca să rămână competitive.
În momentul în care am început aventura Data Revolt, în 2018, situația era total diferită comparativ cu cea de astăzi în ceea ce privește folosirea datelor în procesele de business. Companiile mici (sub 50 de angajați) erau concentrate preponderent pe partea de marketing, dar nu-și puneau întrebări cu privire la acuratețea datelor înregistrate în sistemele de analytics sau referitor la informațiile lipsă care le-ar fi putut optimiza procesele și/sau i-ar fi putut ajuta să ia decizii de business optime.
O măsurare incorectă poate da impresia că un canal de trafic / o campanie / un departament e ultra-performant sau vice versa, iar de aici se pot naște decizii cu un impact negativ direct în revenue-ul unui business.
Pe de altă parte, companiile medii și mari erau interesate de datele colectate / raportate, însă, în majoritatea cazurilor erau lipsuri mari în toata arhitectura de tracking implementată și din cauza asta nu exista o imagine completă a sănătății business-ului din mediul online.
Pe măsură ce domeniul a crescut și beneficiile utilizarii datelor au devenit mai evidente, tot mai multe companii au început sa investească în partea de data, vazând-o ca o componentă indispensabilă derulării activității în online. Chiar și așa, foarte puține companii au specialiști in-house și cele mai multe preferă să apeleze la agenții dedicate care le auditează sistemul de colectare a datelor, fac implementări în directă legătură cu necesitățile de dezvoltare a business-ului și susțin si partea de upskilling pentru a educa modul în care se uită la date. Cel puțin asta am simțit noi ca agenție de date marketing în acești aproape 5 ani de când activăm în domeniu.
Clienții au început să fie mai conștienți de importanța de a folosi datele pentru a crește businessul și să ceară asta de la agenții.
În urmă cu 5 ani, utilizarea datelor în marketing și business nu era atât de comună sau înțeleasă cum este astăzi. Dar pe măsură ce tehnologiile de colectare și analiză a datelor au devenit mai accesibile și tot mai multe companii au început să investească în date, decision makerii au început să-și realizeze beneficiile utilizării de date în luarea deciziilor de business. Datele pot fi utilizate pentru a înțelege comportamentul clienților, pentru a identifica tendințele macro și pentru a identifica oportunități de creștere.
Astfel, clienții au început sa ceară agențiilor de marketing să utilizeze datele pentru a-și îmbunătăți performanțele campaniilor de marketing și pentru a-și înțelege mai bine clienții. Acest lucru se întâmplă pentru că business-urile vor să investească în solutii care să le permită să ia decizii informate și să-și îmbunătățească afacerile în mod eficient.
În continuare observăm că cele mai multe business-uri care au și componentă online nu sunt mature deplin dpdv al unui digital analytics maturity model. Tocmai din motivul ăsta, în momentul în care începem colaborarea cu un client nou, îl încadrăm într-una din cele 5 etape ale maturității digitale (Initial, Reactive, Defined, Managed, Optimizing) pentru a ne stabili un roadmap de creștere al clientului și pentru a ne poziționa corect în relație cu acesta.
În principiu, noi acționăm ca o echipă in-house pentru client, dar în același timp externalizată: participăm în ședințele de daily / weekly / monthly progress și luăm parte la deciziile de dezvoltare a produsului (website-ului, aplicației).
În concluzie, da, au început să fie mai conștienți de necesitatea datelor și acționează în consecință, fie cu specialiști in-house, fie cu agenții dedicate.
Antreprenorii sunt deschiși atunci când le prezentăm soluții bazate pe date.
În principiu sunt deschisi pentru că înțeleg importanța unei măsurători corecte și beneficiile care vin cu aceasta. În contextul actual comportamentul utilizatorilor s-a schimbat, sau mai degrabă a evoluat, prin prisma faptului că și tehnologia a avansat, au apărut platforme noi care înglobează și componenta de shopping (Instagram, TikTok), competiția crește de la an la an în fiecare industrie, iar concluzia este că folosind soluțiile de ieri nu mai poți înțelege ecosistemul digital de azi. Tocmai din acest motiv cred ca business-urile au început să adopte, și subliniez început, componenta de data în toate procesele, chiar dacă într-unele dintre ele doar tangențial.
Lucrul acesta naște necesitatea unei educări a modului în care antreprenorii se uită și interpretează datele, iar partea de upskilling pe care o oferim este o componentă esențială în fiecare proiect pe care îl derulăm.
Același grad de receptivitate îl văd și la specialiștii în marketing care înțeleg această dinamicitate din lucrul cu tehnologia și vor să fie mereu up to date. Există o schimbare continuă în sistemele de tracking, cel mai recent exemplu find Google Analytics 4 și am observat că specialiștii de marketing vor să înțeleagă cât mai curând ultimele tehnologii de analytics tocmai pentru a măsura și optimiza performanța campaniilor pe care le derulează. Consider că un specialist în marketing nu poate funcționa fără cunoștințe cel puțin medii de analytics.
Migrarea către Google Analytics 4 e doar vârful aisbergului. Dar posibilitățile sunt mult mai multe.
Google Analytics este folosit de majoritatea business-urilor mai ales pentru că este disponibil și în varianta free și îți poate oferi insight-uri valoroase, dar și pentru că este un produs Google și are integrările necesare cu celelalte produse, cum ar fi Google Ads. Piața din România este obișnuită cu acest tool, însă mai sunt și alte soluții care pot oferi cel puțin același nivel de informații, iar unele dintre exemple sunt Adobe Analytics, Mixpanel, Amplitude.
Pe partea de Business Inteligence se poate pierde foarte mult dacă:
- Nu există o arhitectură de colectare a datelor conformă cu nevoile de business
- Lipsa integrărilor cu diferite surse de date
- Ne-propagarea unei culturi organizaționale bazate pe date
- Prezentarea datelor într-o formă ilizibilă, foarte greu de înțeles
Rezultatul celor de mai sus este că datele pot fi parțiale, necorelate sau neînțelese, ceea ce poate duce la concluzii greșite sau la oportunități pierdute.
Pentru a câștiga mai mult din Business Intelligence, se poate îmbunătăți integrarea datelor din diferite surse, se poate investi în tehnologii avansate de analiza a datelor și se poate asigura că toți angajații au acces la date relevante și știu cum să le utilizeze pentru a lua decizii informate.
Nu platforma e importantă, ci modul în care pui datele în acțiune.
E important să înțelegi cum funcționează business-ul clientului și care sunt provocările acestuia, ca ulterior să vii cu soluția potrivită din date.
De-a lungul timpului, lucrând cu business-uri din varii domenii, am ajuns să înțelegem provocările pe care companiile le au atunci când vine vorba de atribuire, de predicția stocurilor, de discrepanța tranzacțiilor între CRM și platformele de analytics, de produse sub-performante, rulajul stocurilor și așa mai departe.
O parte dintre aceste challenge-uri am încercat să le rezolvăm prin automatizare și prin urmare am dezvoltat tool-uri in-house care să faciliteze anumite procese, cum ar fi crearea de feed-uri, raportarea performanței în termeni de revenue a query-urilor din Google Search Console, auditarea modalității de colectarea a datelor în conturile de analytics, cost control pentru campaniile de performance. Pe lângă aceste tool-uri susținem și sesiuni de upskilling, astfel încât să ajungem la un limbaj comun cu clienții noștri atunci când discutăm despre date, despre interpretarea și folosirea lor în deciziile de business.
Ce înseamnă de fapt cookieless world și care sunt soluțiile alternative.
Cookieless world este o consecință a faptului că utilizatorii au devenit mai conștienți despre dreptul lor la privacy și la securitate și din acest motiv browserele și data regulators au început să blocheze sau să limiteze folosirea cookie-urilor pe baza cărora se puteau crea profile foarte personalizate a utilizatorilor.
Asta nu înseamnă că personalizarea și tracking-ul nu vor mai funcționa, ci doar că site-urile vor fi nevoite să folosească soluții alternative pentru a continua să servească reclame targetate și pentru a continua să colecteze date.
Una dintre posibilități este folosirea tracking-ului server-side care nu mai depinde de browser-ul utilizatorului (acolo unde erau stocate cookie-urile), ci trimite informația direct în server, iar de acolo mai departe către platformele de analytics sau către ad network-uri.
Însă chiar și cu o implementare de tip server-side e important ca limitele etice să fie menținute și să se țină cont de preferințele utilizatorului atunci când vine vorba de colectarea de informații pentru că poți foarte ușor să ignori dorința utilizatorului de a fi trackuit printr-o astfel de implementare.
Avantajul unei astfel de implementări este că nu mai depinzi 100% de partea de front-end (browser, anti-trackers, etc.) și poți colecta toate interacțiunile ce țin de comportamentul utilizatorului. Apropos de acest mod de tracking, noi am început implementările pentru o parte din clienții din afară și lucrurile s-au îmbunătățit simțitor pe partea de data collection.
Piața de specialiști în zona datelor. Tinerii sunt atrași de ideea de a ști să lucrezi cu datele.
Piața pentru profesioniștii în date este în prezent foarte puternică și se așteaptă să continue să crească în viitor, deoarece tot mai multe companii recunosc valoarea datelor în luarea deciziilor și investesc în strategii bazate pe date. Crește cererea iar asta atrage după sine și creșterea ofertei și a oportunității de a te specializa în zona asta.
Tinerii sunt cu siguranța atrași de ideea de a lucra cu date odată cu creșterea dependenței de tehnologie și importanța crescândă a datelor în afaceri. Mulți studenți aleg să studieze subiecte precum data sciences și analytics, iar alții chiar fac reconversie profesională. În echipa Data Revolt sunt și doi studenți care fac internship, dar și colegi care au făcut reconversie profesională. În plus, apariția Big data și a Internet of Things (IoT) a creat noi oportunități pentru tinerii profesioniști de a dobândi abilități în gestionarea, analizarea și vizualizarea datelor, și asta deja de ani buni.
Cu toate astea, e important de spus că devenirea unui profesionist în date implică mult mai mult decat cunoștințe despre lucrul cu datele. Este important să existe o bază solidă în matematică și statistică și gândire critică, ca și abilitatea de a rezolva probleme. În plus, abilitățile soft, precum comunicarea, project management și colaborarea, sunt, de asemenea, importante pentru a avea succes în domeniu.
Raportul între cunoașterea tehnică a proceselor, a soft-urilor, a termenilor și cunoașterea strategică - ideile care stau în spatele folosirii datelor
Cunoașterea tehnică a proceselor, a softurilor și a termenilor este esențială pentru a putea manipula și analiza datele în mod eficient. Totuși, toate astea trebuie însoțite de cunoașterea strategică a ideilor care stau în spatele folosirii datelor, pentru a putea înțelege cum pot fi utilizate pentru a atinge obiectivele organizației. În cele din urmă, combinația celor două tipuri de cunoștințe este esențială pentru a avea succes în utilizarea datelor.
La Data Revolt avem sesiuni interne în care analizăm diferite businessuri pe baza datelor la care avem acces tocmai pentru a dezvolta gândirea strategică și a trata provocarile de business ale clienților.
Proiecte care pun datele la treabă și devin referințe.
Un exemplu relevant pentru modul în care vedem datele: pentru unul dintre clienții noștri care activează în industria Real Estate a fost nevoie să refacem o raportare standard într-un mod customizat pentru a-l ajuta să înțeleagă impactul real pe care îl au listările proprietăților afișate pe site-ul său. Sau altfel spus, am vrut să aflăm cât de valoroase sunt listările proprietăților pentru business și pe care merită să le scoată în față.
În acest proiect am colaborat în strânsă legătură cu departamentul de DEV al clientului, care a trebuit să ne furnizeze o serie de informații din baza de date, astfel încât, atunci când o proprietate era vizualizată în view port-ul utilizatorului, să captăm informațiile necesare (price range, zona, suprafața, oraș, nume agenție, etc.), iar pe baza acestor date să determinăm performanța pe care a avut-o proprietatea:
- În ce listare a fost afișată
- Pe ce poziție
- CTR-ul (ce rată de click a avut)
- Numărul de lead-uri obținute
- Tipul intern de promovare
- Încărcarea proprietății în site versus vizualizarea ei în viewport
- Într-un final, acest tip de raportare a ajuns să reprezinte un KPI pentru toate agențiile care postau proprietăți pe site-ul respectiv.
Un alt proiect interesat a fost să calculăm un atribut de utilizator (cold, warm, hot) și pe baza acestuia, coroborat cu alte date, să generăm audiențe de retargetare pe care să le exportăm în ad network-uri. Apoi să analizăm și performanța acestora și în funcție de rezultat adaptăm strategia de retargeting.
Sunt procese care acum par foarte la-ndemână, însă au pornit de la cunoașterea businessului, a nevoilor clientului și a posibilităților pe care le oferă datele.
Diferențele în modul în care tratează datele sau specialiștii în date cei din RO față de alte țări.
Lucrăm cu clienți mari din afara României printre care aș putea să menționez cel mai mare lanț de supermarketuri din Elveția, una dintre cele mai vechi florării online din Europa, un producător de încălțăminte cu prezență în 17 țări, o companie de cosmetică cu prezență worldwide. Chiar dacă fiecare business are specificul lui, am observat că diferențierea principală este accentul pe care îl pun aceștia pe date. Spre deosebire de companiile românești, sunt foarte deschisi la noile tehnologii (ex. server-side tracking) pentru că înțeleg pe deplin importanța unor decizii bazate pe date.
Mai mult decât atât, au dezvoltate procese clare de implementare, documentare a arhitecturii de data collection și propagarea acestor informații în cadrul întregii organizații.
Aceste lucruri le oferim și noi, dar pe piața din România pare ca accentul este pus mai mult pe rezultat și nu pe proces. Practic, documentarea arhitecturii de tracking sau acțiunile de data quality nu au o importanță majoră comparativ cu raportarea datelor, chiar dacă fără acțiunile anterioare acestea ar putea fi eronate.
Mă bucură însă că în ultimul an a început sa existe interes și în România privind întregul proces de lucru cu datele, dar mai sunt cativa pași până la atingerea unei maturității depline a companiilor din punct de vedere digital analytics. Dar până la urmă de-asta suntem noi aici, să participăm activ la revolta datelor pe care am început-o acum aproape 5 ani.
_______________________
Marian Becheanu, Head of Data & Analytics Data Revolt
Marian Becheanu, Head of Data & Analytics la agenția Data Revolt este un profesionist din domeniul datelor care lucrează în marketing de mai bine de 10 ani, având o experiență extensivă în procesele care țin de definirea unei arhitecturi complete de date pentru businessuri, care să faciliteze colectarea, interpretarea și analiza de date.
În prezent conduce cea mai mare echipă de Data & Analytics din România și coordonează proiecte pentru clienți mari din RO, Elveția, UAE și SUA: Orange, YOXO, Imobiliare.ro, Fashion Days, Vivre, Catena, Autoeco, L’oreal (Kiehl’s), Noriel, dar si companii din străinătate, precum Fleurop, Denner sau The Gate Middle East.
Agenția Data Revolt are un portofoliu de peste 70 de clienți, atât din România, cât și din piața internațională, unde lucrează cu mai multe companii din Europa, UAE și SUA. Printre clienții Data Revolt se numără Orange, YOXO, Imobiliare.ro, UiPath, Fashion Days, Vivre, Catena, Superbet, Autoeco, L’Oreal (Kiehl’s, Maybelline, L’Oreal Professionnel, Kerastase, etc.), Noriel, Blindspot (anterior TPS Engage), Murmur sau eJobs, dar și companii din străinătate, precum Fleurop, cea mai mare florărie online din Europa, Dr. Duenner sau The Gate Middle East din Dubai.
