Por que a comunicação da equipe é mais importante do que sua pilha Martech

Comunicação e análise da equipe de marketing

O ponto de vista atípico de Simo Ahava sobre qualidade de dados e estruturas de comunicação renovou todo o salão do Go Analytics! conferência. OWOX, o líder da MarTech na região CIS, deu as boas-vindas a milhares de especialistas neste encontro para compartilhar seus conhecimentos e ideias.

Equipe OWOX BI gostaria que você refletisse sobre o conceito proposto por Simo Ahava, que definitivamente tem potencial para fazer seu negócio crescer. 

A qualidade dos dados e a qualidade da organização

A qualidade dos dados depende da pessoa que os está analisando. Normalmente, culparíamos todas as falhas nos dados em ferramentas, fluxos de trabalho e conjuntos de dados. Mas isso é razoável?

Falando francamente, a qualidade dos dados está diretamente ligada à forma como nos comunicamos dentro de nossas organizações. A qualidade da organização determina tudo, começando com a abordagem de mineração de dados, estimativa e medição, continuando com o processamento e terminando com a qualidade geral do produto e tomada de decisão. 

Empresas e suas estruturas de comunicação

Vamos imaginar uma empresa especializada em uma ferramenta. As pessoas nesta empresa são ótimas em encontrar certos problemas e resolvê-los para o segmento B2B. Tudo está ótimo, e sem dúvida você conhece algumas empresas como essa.

Os efeitos colaterais das atividades dessas empresas estão ocultos no processo de longo prazo de aumento dos requisitos de qualidade de dados. Ao mesmo tempo, devemos lembrar que as ferramentas criadas para analisar dados funcionam apenas com dados e são isoladas dos problemas de negócios - mesmo que tenham sido criadas para resolvê-los. 

É por isso que outro tipo de empresa apareceu. Essas empresas são especializadas em depuração de fluxo de trabalho. Eles podem encontrar um monte de problemas nos processos de negócios, colocá-los em um quadro branco e dizer aos executivos:

Aqui, aqui e ali! Aplique esta nova estratégia de negócios e você ficará bem!

Mas parece bom demais para ser verdade. A eficiência do conselho que não se baseia na compreensão das ferramentas é duvidosa. E essas consultorias tendem a não entender por que tais problemas surgiram, por que cada novo dia traz novas complexidades e erros e quais ferramentas foram configuradas incorretamente.

Portanto, a utilidade dessas empresas por si só é limitada. 

Existem empresas com experiência em negócios e conhecimento de ferramentas. Nessas empresas, todos são obcecados por contratar pessoas com grandes qualidades, especialistas e certos em suas habilidades e conhecimentos. Legal. Mas normalmente, essas empresas não visam resolver problemas de comunicação dentro da equipe, que muitas vezes consideram sem importância. Assim, à medida que novos problemas aparecem, começa a caça às bruxas - de quem é a culpa? Talvez os especialistas em BI tenham confundido os processos? Não, os programadores não leram a descrição técnica. Mas, no geral, o verdadeiro problema é que a equipe não consegue pensar sobre o problema com clareza para resolvê-lo em conjunto. 

Isso nos mostra que mesmo em uma empresa recheada de especialistas bacanas, tudo exigirá mais esforço do que o necessário se a organização não for maduro o suficiente. A ideia de que você tem que ser o adulto e ser responsável, especialmente em uma crise, é a última coisa em que as pessoas pensam na maioria das empresas.

Até meu filho de dois anos que vai para o jardim de infância parece mais maduro do que algumas das organizações com as quais trabalhei.

Não se pode criar uma empresa eficiente apenas com a contratação de um grande número de especialistas, pois todos são absorvidos por algum grupo ou departamento. Portanto, a administração continua contratando especialistas, mas nada muda porque a estrutura e a lógica do fluxo de trabalho não mudam em nada.

Se você não fizer nada para criar canais de comunicação dentro e fora desses grupos e departamentos, todos os seus esforços não terão sentido. É por isso que estratégia de comunicação e maturidade são o foco de Ahava.

Lei de Conway aplicada às empresas de análise

Dados significativos - Lei de Conway

Cinquenta anos atrás, um grande programador chamado Melvin Conway fez uma sugestão que mais tarde se tornou popularmente conhecida como a lei de Conway: 

Organizações que projetam sistemas. . . são obrigados a produzir projetos que são cópias das estruturas de comunicação dessas organizações.

Melvin Conway, Lei de Conway

Esses pensamentos surgiram em um momento em que um computador cabia perfeitamente em uma sala! Imagine: aqui temos uma equipe trabalhando em um computador e ali temos outra equipe trabalhando em outro computador. E na vida real, a lei de Conway significa que todas as falhas de comunicação que aparecem entre essas equipes serão espelhadas na estrutura e funcionalidade dos programas que desenvolvem. 

Nota do autor:

Essa teoria foi testada centenas de vezes no mundo do desenvolvimento e muito discutida. A definição mais certa da lei de Conway foi criada por Pieter Hintjens, um dos programadores mais influentes do início dos anos 2000, que disse que “se você está em uma organização de merda, você fará um software de merda”. (Amdahl para Zipf: Dez Leis da Física das Pessoas)

É fácil ver como essa lei funciona no mundo do marketing e análise. Neste mundo, as empresas estão trabalhando com quantidades gigantescas de dados coletados de diferentes fontes. Todos podemos concordar que os dados em si são justos. Mas se você inspecionar os conjuntos de dados de perto, verá todas as imperfeições das organizações que coletaram esses dados:

  • Valores ausentes onde os engenheiros não conversaram sobre um problema 
  • Formatos errados onde ninguém prestou atenção e ninguém discutiu o número de casas decimais
  • Atrasos de comunicação onde ninguém sabe o formato da transferência (lote ou fluxo) e quem deve receber os dados

É por isso que os sistemas de troca de dados revelam nossas imperfeições completamente.

A qualidade dos dados é a conquista de especialistas em ferramentas, especialistas em fluxo de trabalho, gerentes e a comunicação entre todas essas pessoas.

As melhores e piores estruturas de comunicação para equipes multidisciplinares

Uma equipe de projeto típica em uma MarTech ou empresa de análise de marketing consiste em especialistas em inteligência de negócios (BI), cientistas de dados, designers, profissionais de marketing, analistas e programadores (em qualquer combinação).

Mas o que vai acontecer em uma equipe que não entende a importância da comunicação? Vamos ver. Os programadores vão escrever código por um longo tempo, se esforçando, enquanto outra parte da equipe vai apenas esperar que eles passem o bastão. Por fim, a versão beta será lançada e todos estarão murmurando sobre por que demorou tanto. E quando a primeira falha aparecer, todos começarão a procurar alguém para culpar, mas não por meios de evitar a situação que os levou até lá. 

Se olharmos mais a fundo, veremos que os objetivos mútuos não foram compreendidos corretamente (ou de forma alguma). E em tal situação, obteremos um produto danificado ou com defeito. 

Incentive equipes multidisciplinares

As piores características desta situação:

  • Envolvimento insuficiente
  • Participação insuficiente
  • Falta de cooperação
  • Falta de confiança

Como podemos arranjá-lo? Literalmente fazendo as pessoas falarem. 

Incentive equipes multidisciplinares

Vamos reunir todos, definir tópicos de discussão e agendar reuniões semanais: marketing com BI, programadores com designers e especialistas em dados. Então, esperamos que as pessoas falem sobre o projeto. Mas isso ainda não é suficiente, porque os membros da equipe ainda não estão falando sobre todo o projeto e não estão falando com toda a equipe. É fácil ficar atolado com dezenas de reuniões e nenhuma saída e nenhum tempo para fazer o trabalho. E essas mensagens após as reuniões matarão o resto do tempo e a compreensão do que fazer a seguir. 

É por isso que as reuniões são apenas o primeiro passo. Ainda temos alguns problemas:

  • Má comunicação
  • Falta de objetivos mútuos
  • Envolvimento insuficiente

Às vezes, as pessoas tentam passar informações importantes sobre o projeto para seus colegas. Mas, em vez de a mensagem chegar, a máquina de boatos faz tudo por eles. Quando as pessoas não sabem como compartilhar seus pensamentos e ideias de maneira adequada e no ambiente adequado, as informações se perdem no caminho para o destinatário. 

Esses são os sintomas de uma empresa que enfrenta problemas de comunicação. E começa a curá-los com reuniões. Mas sempre temos outra solução.

Faça com que todos se comuniquem sobre o projeto. 

Comunicação multidisciplinar em equipes

Os melhores recursos desta abordagem:

  • Transparência
  • Envolvimento
  • Troca de conhecimento e habilidades
  • Educação ininterrupta

Esta é uma estrutura extremamente complexa e difícil de criar. Você deve conhecer alguns frameworks que adotam essa abordagem: Agile, Lean, Scrum. Não importa o que você nomeie; todos eles são construídos sobre o princípio de “fazer tudo junto ao mesmo tempo”. Todos esses calendários, filas de tarefas, apresentações de demonstração e reuniões stand-up visam fazer as pessoas falarem sobre o projeto com frequência e em conjunto.

É por isso que gosto muito do Agile, pois inclui a importância da comunicação como pré-requisito para a sobrevivência do projeto.

E se você pensa que é um analista que não gosta do Agile, olhe para isso de outra forma: isso ajuda você a mostrar os resultados do seu trabalho - todos os seus dados processados, aqueles grandes painéis, seus conjuntos de dados - para tornar as pessoas aprecio seus esforços. Mas, para isso, você precisa encontrar seus colegas e conversar com eles na mesa redonda.

Qual é o próximo? Todo mundo começou a falar sobre o projeto. Agora temos para provar a qualidade do projeto. Para fazer isso, as empresas normalmente contratam um consultor com as mais altas qualificações profissionais. 

O principal critério de um bom consultor (posso dizer porque sou consultor) é diminuir constantemente seu envolvimento no projeto.

Um consultor não pode simplesmente alimentar uma empresa com pequenos segredos profissionais, porque isso não a tornará madura e autossustentável. Se sua empresa ainda não consegue viver sem seu consultor, você deve considerar a qualidade do serviço que recebeu. 

A propósito, um consultor não deve fazer relatórios ou se tornar um par de mãos a mais para você. Você tem seus colegas internos para isso.

Contrate profissionais de marketing para educação, não delegação

O principal objetivo da contratação de um consultor é a educação, consertando estruturas e processos e facilitando a comunicação. O papel do consultor não é o relato mensal, mas sim se implantar no projeto e se envolver totalmente no dia a dia da equipe.

Um bem consultor de marketing estratégico preenche lacunas no conhecimento e compreensão dos participantes do projeto. Mas ele ou ela pode nunca fazer o trabalho para alguém. E um dia, todos precisarão trabalhar bem sem o consultor. 

Os resultados de uma comunicação eficaz são a ausência de caça às bruxas e acusações. Antes de uma tarefa ser iniciada, as pessoas compartilham suas dúvidas e perguntas com outros membros da equipe. Portanto, a maioria dos problemas é resolvida antes do início do trabalho. 

Vamos ver como tudo isso influencia a parte mais complicada do trabalho de análise de marketing: definir fluxos de dados e mesclar dados.

Como a estrutura de comunicação é espelhada na transferência e no processamento de dados?

Vamos supor que temos três fontes que nos fornecem os seguintes dados: dados de tráfego, dados de produto de comércio eletrônico / dados de compra do programa de fidelidade e dados de análise móvel. Passaremos pelos estágios de processamento de dados um por um, desde o streaming de todos os dados para o Google Cloud até o envio de tudo para visualização no Google Data Studio com a ajuda de Google BigQuery

Com base em nosso exemplo, que perguntas as pessoas devem fazer para garantir uma comunicação clara durante cada estágio do processamento de dados?

  • Fase de coleta de dados. Se nos esquecemos de medir algo importante, não podemos voltar no tempo e medi-lo novamente. Coisas a considerar de antemão:
    • Se não sabemos como nomear os parâmetros e variáveis ​​mais importantes, como podemos lidar com toda a bagunça?
    • Como os eventos serão sinalizados?
    • Qual será o identificador exclusivo para os fluxos de dados escolhidos?
    • Como cuidaremos da segurança e privacidade? 
    • Como iremos coletar dados onde houver limitações na coleta de dados?
  • Mesclar fluxos de dados no fluxo. Considere o seguinte:
    • Os principais princípios de ETL: É um tipo de transferência de dados em lote ou fluxo? 
    • Como marcaremos a conjunção de transferências de dados em fluxo e em lote? 
    • Como vamos ajustá-los no mesmo esquema de dados sem perdas e erros?
    • Perguntas de tempo e cronologia: Como verificaremos os carimbos de data / hora? 
    • Como podemos saber se a renovação e o enriquecimento de dados estão funcionando corretamente dentro dos carimbos de data / hora?
    • Como vamos validar os hits? O que acontece com hits inválidos?

  • Estágio de agregação de dados. Coisas a considerar:
    • Configurações especializadas para processos ETL: o que temos que fazer com dados inválidos?
      Corrigir ou excluir? 
    • Podemos obter lucro com isso? 
    • Como isso afetará a qualidade de todo o conjunto de dados?

O primeiro princípio para todos esses estágios é que os erros se acumulam e se herdam. Os dados coletados com uma falha no primeiro estágio farão sua cabeça queimar levemente durante todos os estágios subsequentes. E o segundo princípio é que você deve escolher pontos para garantia de qualidade de dados. Porque no estágio de agregação, todos os dados serão misturados e você não poderá influenciar a qualidade dos dados misturados. Isso é muito importante para projetos de aprendizado de máquina, em que a qualidade dos dados afetará a qualidade dos resultados do aprendizado de máquina. Bons resultados são inatingíveis com dados de baixa qualidade.

  • Visualização
    Este é o estágio do CEO. Você deve ter ouvido sobre a situação quando o CEO olha para os números no painel e diz: “Ok, tivemos muito lucro este ano, ainda mais do que antes, mas por que todos os parâmetros financeiros estão na zona vermelha ? ” E neste momento é tarde para procurar os erros, pois já deveriam ter sido apanhados há muito tempo.

Tudo se baseia na comunicação. E sobre os tópicos da conversa. Aqui está um exemplo do que deve ser discutido ao preparar o streaming do Yandex:

BI de marketing: Snowplow, Google Analytics, Yandex

Você encontrará as respostas para a maioria dessas perguntas apenas em conjunto com toda a sua equipe. Porque quando alguém toma uma decisão com base em suposições ou opinião pessoal, sem testar a ideia com outros, podem ocorrer erros.

As complexidades estão por toda parte, mesmo nos lugares mais simples.

Aqui está mais um exemplo: ao rastrear as pontuações de impressão de cartões de produto, um analista nota um erro. Nos dados de hit, todas as impressões de todos os banners e cartões de produtos foram enviadas logo após o carregamento da página. Mas não podemos ter certeza se o usuário realmente olhou tudo na página. O analista vai até a equipe para informá-los detalhadamente sobre isso.

O BI diz que não podemos deixar a situação assim.

Como podemos calcular o CPM se não podemos nem ter certeza se o produto foi mostrado? Qual é a CTR qualificada para as fotos, então?

Os profissionais de marketing respondem:

Olhem, pessoal, podemos criar um relatório mostrando o melhor CTR e compará-lo a um banner ou foto de criativo semelhante em outros lugares.

E então os desenvolvedores dirão:

Sim, podemos resolver esse problema com a ajuda de nossa nova integração para rastreamento de rolagem e verificação de visibilidade do assunto.

Finalmente, os designers de UI / UX dizem:

sim! Podemos escolher se precisamos do pergaminho preguiçoso ou eterno ou da paginação, finalmente!

Aqui estão as etapas pelas quais esta pequena equipe passou:

  1. Definiu o problema
  2. Apresentou as consequências comerciais do problema
  3. Mediu o impacto das mudanças
  4. Apresentou decisões técnicas
  5. Descobriu o lucro não trivial

Para resolver este problema, eles devem verificar a coleta de dados de todos os sistemas. Uma solução parcial em uma parte do esquema de dados não resolverá o problema de negócios.

alinhar ajustar design

É por isso que temos que trabalhar juntos. Os dados devem ser coletados de maneira responsável todos os dias, e é difícil fazer isso. E a a qualidade dos dados deve ser alcançada por contratar as pessoas certas, comprar as ferramentas certas e investir dinheiro, tempo e esforço na construção de estruturas de comunicação eficazes, que são vitais para o sucesso de uma organização.

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