Kwanini Mawasiliano ya Timu ni Muhimu Zaidi ya Stack Yako ya Martech

Mawasiliano na Uchambuzi wa Timu ya Uuzaji

Mtazamo wa nadharia wa Simo Ahava juu ya ubora wa data na miundo ya mawasiliano iliburudisha chumba chote cha kulala Nenda kwa Takwimu! mkutano. OWOX, kiongozi wa MarTech katika mkoa wa CIS, aliwakaribisha maelfu ya wataalam kwenye mkutano huu ili kushiriki maarifa na maoni yao.

Timu ya OWOX BI ningependa ufikirie juu ya dhana iliyopendekezwa na Simo Ahava, ambayo kwa kweli ina uwezo wa kufanya biashara yako kukua. 

Ubora wa Takwimu na Ubora wa Shirika

Ubora wa data unategemea mtu anayeichambua. Kwa kawaida, tungelaumu makosa yote kwenye data kwenye zana, mtiririko wa kazi, na hifadhidata. Lakini hiyo ni busara?

Kusema ukweli, ubora wa data umeunganishwa moja kwa moja na jinsi tunavyowasiliana ndani ya mashirika yetu. Ubora wa shirika huamua kila kitu, kuanzia na mbinu ya uchimbaji wa data, makadirio, na kipimo, kuendelea na usindikaji, na kuishia na ubora wa jumla wa bidhaa na kufanya uamuzi. 

Makampuni na Miundo Yao Ya Mawasiliano

Hebu fikiria kampuni inataalam katika zana moja. Watu katika kampuni hii wanafaa kupata shida fulani na kuzitatua kwa sehemu ya B2B. Kila kitu ni nzuri, na bila shaka unajua kampuni kadhaa kama hii.

Madhara ya shughuli za kampuni hizi yamefichwa katika mchakato wa muda mrefu wa kuinua mahitaji ya ubora wa data. Wakati huo huo, tunapaswa kukumbuka kuwa zana zilizoundwa kuchanganua kazi ya data na data tu na zimetengwa na shida za biashara - hata ikiwa zimeundwa kuzisuluhisha. 

Ndio sababu aina nyingine ya kampuni imeonekana. Kampuni hizi ni maalum katika utatuzi wa mtiririko wa kazi. Wanaweza kupata shida nyingi katika michakato ya biashara, kuziweka kwenye ubao mweupe, na kuwaambia watendaji:

Hapa, hapa, na pale! Tumia mkakati huu mpya wa biashara na utakuwa sawa!

Lakini inaonekana kuwa nzuri sana kuwa kweli. Ufanisi wa ushauri ambao hautegemei uelewa wa zana ni wa kutiliwa shaka. Na kampuni hizo za ushauri huwa hazielewi ni kwanini shida kama hizo zilionekana, kwanini kila siku mpya huleta ugumu na makosa, na ni zana zipi zilizowekwa vibaya.

Kwa hivyo faida ya kampuni hizi peke yao ni mdogo. 

Kuna kampuni zilizo na utaalam wa biashara na ujuzi wa zana. Katika kampuni hizi, kila mtu anazingatiwa na kuajiri watu wenye sifa nzuri, wataalam ambao wana hakika katika ustadi na maarifa yao. Baridi. Lakini kwa kawaida, kampuni hizi hazilengi kusuluhisha shida za mawasiliano ndani ya timu, ambazo mara nyingi huona sio muhimu. Kwa hivyo shida mpya zinaonekana, uwindaji wa wachawi huanza - kosa ni la nani? Labda wataalamu wa BI walichanganya michakato? Hapana, waandaaji hawakusoma maelezo ya kiufundi. Lakini kwa jumla, shida halisi ni kwamba timu haiwezi kufikiria juu ya shida wazi kuisuluhisha pamoja. 

Hii inatuonyesha kuwa hata katika kampuni iliyojazwa na wataalamu wa baridi, kila kitu kitachukua juhudi zaidi kuliko lazima ikiwa shirika sio kukomaa ya kutosha. Wazo kwamba lazima uwe mtu mzima na uwajibike, haswa katika shida, ni jambo la mwisho watu wanafikiria katika kampuni nyingi.

Hata mtoto wangu wa miaka miwili ambaye anaenda chekechea anaonekana kukomaa zaidi kuliko mashirika kadhaa ambayo nimefanya kazi nayo.

Hauwezi kuunda kampuni inayofaa tu kwa kuajiri idadi kubwa ya wataalam, kwani wote wameingizwa na kikundi fulani au idara. Kwa hivyo usimamizi unaendelea kuajiri wataalam, lakini hakuna mabadiliko yoyote kwa sababu muundo na mantiki ya mtiririko wa kazi haubadilika kabisa.

Ikiwa haufanyi chochote kuunda njia za mawasiliano ndani na nje ya vikundi na idara hizi, juhudi zako zote hazitakuwa na maana. Ndio maana mkakati wa mawasiliano na ukomavu ndio mtazamo wa Ahava.

Sheria ya Conway Inatumika kwa Kampuni za Takwimu

Takwimu za maana - Sheria ya Conway

Miaka XNUMX iliyopita, mtayarishaji mashuhuri anayeitwa Melvin Conway alitoa maoni ambayo baadaye yalifahamika kama sheria ya Conway: 

Mashirika ambayo huunda mifumo. . . wanalazimika kutoa miundo ambayo ni nakala za miundo ya mawasiliano ya mashirika haya.

Melvin Conway, Sheria ya Conway

Mawazo haya yalionekana wakati kompyuta moja ilitoshea chumba kimoja kikamilifu! Hebu fikiria: Hapa tuna timu moja inayofanya kazi kwenye kompyuta moja, na huko tuna timu nyingine inayofanya kazi kwenye kompyuta nyingine. Na katika maisha halisi, sheria ya Conway inamaanisha kwamba kasoro zote za mawasiliano ambazo zinaonekana kati ya timu hizo zitaonyeshwa katika muundo na utendaji wa programu wanazotengeneza. 

Kumbuka ya Mwandishi:

Nadharia hii imejaribiwa mamia ya nyakati katika ulimwengu wa maendeleo na imejadiliwa sana. Ufafanuzi wa hakika zaidi wa sheria ya Conway uliundwa na Pieter Hintjens, mmoja wa watengenezaji wa programu wenye ushawishi mkubwa wa miaka ya mapema ya 2000, ambaye alisema kwamba "ikiwa uko katika shirika lenye kupendeza, utatengeneza programu nzuri." (Amdahl kwa Zipf: Sheria Kumi za Fizikia ya Watu)

Ni rahisi kuona jinsi sheria hii inavyofanya kazi katika ulimwengu wa uuzaji na uchambuzi. Katika ulimwengu huu, kampuni zinafanya kazi na idadi kubwa ya data iliyokusanywa kutoka vyanzo tofauti. Sote tunaweza kukubaliana kuwa data yenyewe ni sawa. Lakini ukikagua seti za data kwa karibu, utaona kasoro zote za mashirika yaliyokusanya data hiyo:

  • Kukosa maadili ambapo wahandisi hawajazungumza kupitia shida 
  • Fomati zisizofaa ambapo hakuna mtu aliyezingatia na hakuna mtu aliyejadili idadi ya maeneo ya desimali
  • Ucheleweshaji wa mawasiliano ambapo hakuna mtu anayejua muundo wa uhamishaji (kundi au mkondo) na ni nani anapaswa kupokea data

Ndiyo sababu mifumo ya ubadilishaji wa data inafichua kutokamilika kwetu kabisa.

Ubora wa data ni mafanikio ya wataalam wa zana, wataalam wa mtiririko wa kazi, mameneja, na mawasiliano kati ya watu hawa wote.

Muundo Bora na Mbaya Zaidi wa Mawasiliano kwa Timu za Taaluma nyingi

Timu ya kawaida ya mradi katika MarTech au kampuni ya uchambuzi wa uuzaji ina wataalamu wa ujasusi wa biashara (BI), wanasayansi wa data, wabunifu, wauzaji, wachambuzi, na waandaaji programu (kwa mchanganyiko wowote).

Lakini nini kitatokea katika timu ambayo haielewi umuhimu wa mawasiliano? Hebu tuone. Waandaaji wa programu wataandika nambari kwa muda mrefu, wakijaribu kwa bidii, wakati sehemu nyingine ya timu itawangojea wapitishe kijiti. Mwishowe, toleo la beta litatolewa, na kila mtu atanung'unika juu ya kwanini ilichukua muda mrefu. Na kasoro ya kwanza inapoonekana, kila mtu ataanza kutafuta mtu mwingine wa kulaumiwa lakini sio njia za kuzuia hali iliyowafikisha hapo. 

Ikiwa tunaangalia zaidi, tutaona kuwa malengo ya pande zote hayakueleweka kwa usahihi (au hata). Na katika hali kama hiyo, tutapata bidhaa iliyoharibiwa au yenye kasoro. 

Kuhimiza Timu zenye nidhamu nyingi

Sifa mbaya zaidi za hali hii:

  • Kushiriki kwa kutosha
  • Kushiriki kwa kutosha
  • Ukosefu wa ushirikiano
  • Ukosefu wa uaminifu

Je! Tunawezaje kuirekebisha? Kimsingi kwa kufanya watu wazungumze. 

Kuhimiza Timu za Taaluma nyingi

Wacha tukusanye kila mtu pamoja, tuweke mada za majadiliano, na tupange ratiba ya mikutano ya kila wiki: uuzaji na BI, waandaaji programu na wabuni na wataalam wa data Kisha tutatumahi kuwa watu huzungumza juu ya mradi huo. Lakini hiyo bado haitoshi kwa sababu washiriki wa timu bado hawazungumzii juu ya mradi mzima na hawazungumzi na timu nzima. Ni rahisi kupata theluji chini na makumi ya mikutano na hakuna njia ya kutoka na hakuna wakati wa kufanya kazi hiyo. Na ujumbe huo baada ya mikutano utaua wakati uliobaki na uelewa wa nini cha kufanya baadaye. 

Ndio maana mkutano ni hatua ya kwanza tu. Bado tuna shida kadhaa:

  • Mawasiliano duni
  • Ukosefu wa malengo ya pande zote
  • Kushiriki kwa kutosha

Wakati mwingine, watu hujaribu kupeana habari muhimu kuhusu mradi huo kwa wenzao. Lakini badala ya ujumbe kufika, mashine ya uvumi huwafanyia kila kitu. Wakati watu hawajui jinsi ya kushiriki mawazo na maoni yao vizuri na katika mazingira sahihi, habari itapotea njiani kwa mpokeaji. 

Hizi ni dalili za kampuni inayopambana na shida za mawasiliano. Na huanza kuwaponya na mikutano. Lakini sisi daima tuna suluhisho lingine.

Ongoza kila mtu kuwasiliana juu ya mradi huo. 

Mawasiliano mengi ya nidhamu katika timu

Makala bora ya njia hii:

  • Uwazi
  • Ushiriki
  • Kubadilishana maarifa na ujuzi
  • Elimu isiyo ya mwisho

Huu ni muundo ngumu sana ambao ni ngumu kuunda. Unaweza kujua mifumo kadhaa ambayo inachukua njia hii: Agile, Lean, Scrum. Haijalishi unaita jina gani; zote zimejengwa juu ya kanuni ya "kufanya kila kitu pamoja kwa wakati mmoja". Kalenda zote hizo, foleni za kazi, mawasilisho ya onyesho, na mikutano ya kusimama inakusudia kuwafanya watu wazungumze juu ya mradi mara kwa mara na wote kwa pamoja.

Ndio sababu ninapenda Agile sana, kwa sababu inajumuisha umuhimu wa mawasiliano kama sharti la kuishi kwa mradi.

Na ikiwa unafikiria wewe ni mchambuzi ambaye hapendi Agile, angalia kwa njia nyingine: Inakusaidia kuonyesha matokeo ya kazi yako - data yako yote iliyosindika, dashibodi hizo nzuri, seti zako za data - kufanya watu thamini juhudi zako. Lakini kufanya hivyo, lazima ukutane na wenzako na kuzungumza nao kwenye meza ya pande zote.

Nini kinafuata? Kila mtu ameanza kuzungumza juu ya mradi huo. Sasa tunayo kuthibitisha ubora ya mradi. Ili kufanya hivyo, kampuni kawaida huajiri mshauri aliye na sifa za hali ya juu zaidi. 

Kigezo kuu cha mshauri mzuri (naweza kukuambia kwa sababu mimi ni mshauri) kinapunguza ushiriki wake katika mradi kila wakati.

Mshauri hawezi tu kulisha kampuni vipande vidogo vya siri za kitaalam kwa sababu hiyo haitaifanya kampuni kukomaa na kujiendeleza. Ikiwa kampuni yako haiwezi kuishi bila mshauri wako, unapaswa kuzingatia ubora wa huduma uliyopokea. 

Kwa njia, mshauri haipaswi kutoa ripoti au kuwa jozi ya mikono kwako. Una wenzako wa ndani kwa hilo.

Kuajiri Wauzaji wa Elimu, Sio Ujumbe

Lengo kuu la kuajiri mshauri ni elimu, kurekebisha miundo na michakato, na kuwezesha mawasiliano. Jukumu la mshauri sio kuripoti kila mwezi lakini ni kujipandikiza mwenyewe katika mradi huo na kuhusika kabisa katika utaratibu wa kila siku wa timu.

nzuri mshauri wa kimkakati wa uuzaji hujaza mapungufu katika ujuzi na uelewa wa washiriki wa mradi. Lakini anaweza kamwe kufanya kazi hiyo kwa mtu fulani. Na siku moja, kila mtu atahitaji kufanya kazi vizuri bila mshauri. 

Matokeo ya mawasiliano bora ni kutokuwepo kwa uwindaji wa wachawi na kunyoosha vidole. Kabla ya kazi kuanza, watu hushiriki mashaka yao na maswali na washiriki wengine wa timu. Kwa hivyo, shida nyingi hutatuliwa kabla ya kazi kuanza. 

Wacha tuone jinsi haya yote yanavyoathiri sehemu ngumu zaidi ya kazi ya uchambuzi wa uuzaji: kufafanua mtiririko wa data na kuunganisha data.

Je! Muundo wa Mawasiliano umeangaziwaje katika Uhamishaji na Usindikaji wa Takwimu?

Wacha tufikirie kuwa tuna vyanzo vitatu vinavyotupa data ifuatayo: data ya trafiki, data ya bidhaa ya e-commerce / data ya ununuzi kutoka kwa mpango wa uaminifu, na data ya uchambuzi wa rununu. Tutapitia hatua za usindikaji wa data kila mmoja, kutoka kutiririsha data hiyo yote kwa Wingu la Google hadi kutuma kila kitu kwa taswira ndani Studio ya Data ya Google kwa msaada wa Google BigQuery

Kulingana na mfano wetu, ni maswali gani watu wanapaswa kuuliza ili kuhakikisha mawasiliano wazi wakati wa kila hatua ya usindikaji wa data?

  • Hatua ya ukusanyaji wa data. Ikiwa tunasahau kupima kitu muhimu, hatuwezi kurudi nyuma kwa wakati na kuipima tena. Vitu vya kuzingatia kabla:
    • Ikiwa hatujui ni nini cha kutaja vigezo na vigeuzi muhimu zaidi, tunawezaje kukabiliana na fujo zote?
    • Je! Hafla zitatiwaje alama?
    • Je! Kitambulisho cha kipekee cha mtiririko wa data uliochaguliwa itakuwa nini?
    • Je! Tutatunza vipi usalama na faragha? 
    • Tutakusanyaje data ikiwa kuna mapungufu kwenye ukusanyaji wa data?
  • Kuunganisha data hutiririka kwenye mkondo. Fikiria yafuatayo:
    • Kanuni kuu za ETL: Je! Ni kundi au aina ya utiririshaji wa data? 
    • Tutawekaje alama ya kiunganishi cha uhamishaji wa data za mkondo na kundi? 
    • Je! Tutazirekebishaje katika schema hiyo ya data bila hasara na makosa?
    • Maswali ya wakati na mpangilio: Je! Tutaangaliaje mihuri ya nyakati? 
    • Tunawezaje kujua ikiwa ukarabati na uboreshaji wa data unafanya kazi kwa usahihi ndani ya mihuri ya nyakati?
    • Je! Tutathibitisha vipi? Ni nini hufanyika na vibao visivyo sahihi?

  • Hatua ya kujumlisha data. Vitu vya kuzingatia:
    • Mipangilio maalum ya michakato ya ETL: Je! Tuna uhusiano gani na data batili?
      Patch au kufuta? 
    • Je! Tunaweza kupata faida kutoka kwake? 
    • Je! Itaathiri vipi ubora wa data nzima?

Kanuni ya kwanza ya hatua hizi zote ni kwamba makosa hujazana juu ya kila mmoja na kurithi kutoka kwa kila mmoja. Takwimu zilizokusanywa na kasoro katika hatua ya kwanza zitafanya kichwa chako kiwaka kidogo wakati wa hatua zote zinazofuata. Na kanuni ya pili ni kwamba unapaswa kuchagua alama za uhakikisho wa ubora wa data. Kwa sababu katika hatua ya kujumlisha, data zote zitachanganywa pamoja, na hautaweza kuathiri ubora wa data iliyochanganywa. Hii ni muhimu sana kwa miradi ya ujifunzaji wa mashine, ambapo ubora wa data utaathiri ubora wa matokeo ya ujifunzaji wa mashine. Matokeo mazuri hayawezi kupatikana na data ya hali ya chini.

  • Visualization
    Hii ndio hatua ya Mkurugenzi Mtendaji. Labda umesikia juu ya hali hiyo wakati Mkurugenzi Mtendaji anaangalia nambari kwenye dashibodi na kusema: "Sawa, tuna faida nyingi mwaka huu, hata zaidi ya hapo awali, lakini kwanini vigezo vyote vya kifedha katika ukanda mwekundu ? ” Na kwa wakati huu, ni kuchelewa kutafuta makosa, kwani walipaswa kushikwa muda mrefu uliopita.

Kila kitu kinategemea mawasiliano. Na juu ya mada za mazungumzo. Hapa kuna mfano wa kile kinachopaswa kujadiliwa wakati wa kuandaa utiririshaji wa Yandex:

Uuzaji wa BI: Mto wa theluji, Takwimu za Google, Yandex

Utapata majibu ya maswali haya mengi pamoja na timu yako nzima. Kwa sababu mtu anapofanya uamuzi kulingana na kubahatisha au maoni ya kibinafsi bila kujaribu wazo na wengine, makosa yanaweza kuonekana.

Utata uko kila mahali, hata katika maeneo rahisi.

Hapa kuna mfano mmoja zaidi: Unapofuatilia alama za alama za kadi za bidhaa, mchambuzi hugundua kosa. Katika data maarufu, maoni yote kutoka kwa mabango yote na kadi za bidhaa zilitumwa mara baada ya kupakia ukurasa. Lakini hatuwezi kuwa na hakika ikiwa mtumiaji aliangalia kila kitu kwenye ukurasa. Mchambuzi anakuja kwa timu kuwajulisha juu ya hili kwa undani.

BI anasema kwamba hatuwezi kuondoka kwa hali kama hiyo.

Tunawezaje kuhesabu CPM ikiwa hatuwezi hata kuwa na hakika ikiwa bidhaa imeonyeshwa? Je! CTR inayostahili kwa picha basi?

Wauzaji hujibu:

Angalia, kila mtu, tunaweza kuunda ripoti inayoonyesha CTR bora na kuithibitisha dhidi ya bendera kama hiyo ya ubunifu au picha katika maeneo mengine.

Na kisha watengenezaji watasema:

Ndio, tunaweza kutatua shida hii kwa msaada wa ujumuishaji wetu mpya wa ufuatiliaji wa kitabu na kuangalia kujulikana kwa mada.

Mwishowe, wabuni wa UI / UX wanasema:

Ndio! Tunaweza kuchagua ikiwa tunahitaji kitabu cha uvivu au cha milele au upagani mwishowe!

Hapa kuna hatua ambazo timu hii ndogo ilipitia:

  1. Imefafanua shida
  2. Iliwasilisha matokeo ya biashara ya shida
  3. Ilipima athari za mabadiliko
  4. Iliwasilisha maamuzi ya kiufundi
  5. Aligundua faida isiyo ya maana

Ili kutatua shida hii, wanapaswa kuangalia ukusanyaji wa data kutoka kwa mifumo yote. Suluhisho la sehemu katika sehemu moja ya schema ya data haitasuluhisha shida ya biashara.

panga muundo wa kurekebisha

Ndiyo sababu tunapaswa kufanya kazi pamoja. Takwimu lazima zikusanywe kwa uwajibikaji kila siku, na ni kazi ngumu kufanya hivyo. Na ubora wa data lazima ufikiwe na kuajiri watu sahihi, kununua zana sahihi, na kuwekeza pesa, wakati, na juhudi katika kujenga miundo bora ya mawasiliano, ambayo ni muhimu kwa mafanikio ya shirika.

Unafikiri?

Tovuti hii inatumia Akismet kupunguza spam. Jifunze jinsi maoni yako yanasindika.