لماذا يعتبر التواصل الجماعي أكثر أهمية من Martech Stack

اتصالات فريق التسويق والتحليل

أدت وجهة نظر Simo Ahava غير النمطية حول جودة البيانات وهياكل الاتصالات إلى تجديد الصالة بأكملها في انتقل إلى التحليلات! مؤتمر. OWOX، زعيم MarTech في منطقة رابطة الدول المستقلة ، رحب بآلاف الخبراء في هذا التجمع لتبادل معارفهم وأفكارهم.

فريق OWOX BI يود منك التفكير في المفهوم الذي اقترحه Simo Ahava ، والذي بالتأكيد لديه القدرة على نمو عملك. 

جودة البيانات وجودة المنظمة

تعتمد جودة البيانات على الشخص الذي يقوم بتحليلها. عادةً ما نلوم جميع العيوب في البيانات على الأدوات ومهام سير العمل ومجموعات البيانات. لكن هل هذا معقول؟

بصراحة ، ترتبط جودة البيانات ارتباطًا مباشرًا بكيفية تواصلنا داخل مؤسساتنا. تحدد جودة المؤسسة كل شيء ، بدءًا من نهج استخراج البيانات ، والتقدير ، والقياس ، والاستمرار في المعالجة ، وانتهاءً بالجودة الشاملة للمنتج واتخاذ القرار. 

الشركات وهياكل اتصالاتها

لنتخيل شركة متخصصة في أداة واحدة. الأشخاص في هذه الشركة رائعون في إيجاد مشاكل معينة وحلها لقطاع B2B. كل شيء رائع ، ولا شك أنك تعرف شركتين مثل هذه.

الآثار الجانبية لأنشطة هذه الشركات مخفية في عملية طويلة المدى لرفع متطلبات جودة البيانات. في الوقت نفسه ، يجب أن نتذكر أن الأدوات التي تم إنشاؤها لتحليل البيانات تعمل بالبيانات فقط ومعزولة عن مشاكل العمل - حتى لو تم إنشاؤها لحلها. 

هذا هو سبب ظهور نوع آخر من الشركات. هذه الشركات متخصصة في تصحيح أخطاء سير العمل. يمكنهم العثور على مجموعة كاملة من المشاكل في العمليات التجارية ، ووضعها على السبورة ، وإخبار المديرين التنفيذيين:

هنا وهنا وهناك! طبق إستراتيجية العمل الجديدة هذه وستكون بخير!

لكنها تبدو جيدة جدًا لدرجة يصعب تصديقها. إن كفاءة المشورة التي لا تستند إلى فهم الأدوات أمر مشكوك فيه. وتميل تلك الشركات الاستشارية إلى عدم فهم سبب ظهور مثل هذه المشكلات ، ولماذا يجلب كل يوم جديد تعقيدات وأخطاء جديدة ، والأدوات التي تم إعدادها بشكل غير صحيح.

لذا فإن فائدة هذه الشركات بمفردها محدودة. 

هناك شركات لديها خبرة في مجال الأعمال ومعرفة بالأدوات. في هذه الشركات ، الجميع مهووس بتوظيف أشخاص يتمتعون بصفات رائعة وخبراء واثقين من مهاراتهم ومعرفتهم. رائع. لكن عادةً ، لا تهدف هذه الشركات إلى حل مشكلات الاتصال داخل الفريق ، والتي غالبًا ما يرونها غير مهمة. لذا مع ظهور مشاكل جديدة ، يبدأ مطاردة الساحرات - خطأ من هذا؟ ربما خلط المتخصصون BI العمليات؟ لا ، لم يقرأ المبرمجون الوصف الفني. لكن بشكل عام ، المشكلة الحقيقية هي أن الفريق لا يستطيع التفكير في المشكلة بوضوح لحلها معًا. 

يوضح لنا هذا أنه حتى في شركة مليئة بالمتخصصين الرائعين ، فإن كل شيء سيستغرق جهدًا أكثر من اللازم إذا لم تكن المنظمة كذلك ناضج كافية. فكرة أنه يجب أن تكون بالغًا وأن تكون مسؤولاً ، خاصةً في الأزمات ، هي آخر ما يفكر فيه الناس في معظم الشركات.

حتى طفلي البالغ من العمر عامين والذي يذهب إلى روضة الأطفال يبدو أكثر نضجًا من بعض المنظمات التي عملت معها.

لا يمكنك إنشاء شركة فعالة إلا من خلال توظيف عدد كبير من المتخصصين ، حيث يتم استيعابهم جميعًا من قبل مجموعة أو قسم ما. لذلك تستمر الإدارة في تعيين المتخصصين ، لكن لا شيء يتغير لأن هيكل ومنطق سير العمل لا يتغيران على الإطلاق.

إذا لم تفعل أي شيء لإنشاء قنوات اتصال داخل وخارج هذه المجموعات والأقسام ، فستكون كل جهودك بلا معنى. هذا هو السبب في أن استراتيجية الاتصال والنضج هو تركيز أهافا.

قانون كونواي المطبق على شركات التحليلات

بيانات ذات مغزى - قانون كونواي

قبل خمسين عامًا ، قدم مبرمج عظيم يُدعى ملفين كونواي اقتراحًا أصبح معروفًا فيما بعد باسم قانون كونواي: 

المنظمات التي تصمم الأنظمة. . . تقتصر على إنتاج التصاميم التي هي نسخ من هياكل الاتصالات لهذه المنظمات.

ملفين كونواي ، قانون كونواي

ظهرت هذه الأفكار في وقت كان فيه جهاز كمبيوتر واحد يناسب غرفة واحدة بشكل مثالي! فقط تخيل: لدينا فريق واحد يعمل على جهاز كمبيوتر ، وهناك فريق آخر يعمل على جهاز كمبيوتر آخر. وفي الحياة الواقعية ، يعني قانون كونواي أن جميع عيوب الاتصال التي تظهر بين تلك الفرق ستنعكس في هيكل ووظيفة البرامج التي يطورونها. 

مفكرة:

تم اختبار هذه النظرية مئات المرات في عالم التنمية ونوقشت كثيرًا. تم إنشاء التعريف الأكثر تأكيدًا لقانون كونواي بواسطة Pieter Hintjens ، أحد المبرمجين الأكثر نفوذاً في أوائل العقد الأول من القرن الحادي والعشرين ، والذي قال إنه "إذا كنت تعمل في مؤسسة سيئة ، فسوف تصنع برنامجًا سيئًا" (أمدال إلى زيف: عشرة قوانين لفيزياء الناس)

من السهل معرفة كيفية عمل هذا القانون في عالم التسويق والتحليل. في هذا العالم ، تعمل الشركات بكميات هائلة من البيانات التي تم جمعها من مصادر مختلفة. يمكننا أن نتفق جميعًا على أن البيانات نفسها عادلة. ولكن إذا قمت بفحص مجموعات البيانات عن كثب ، فسترى جميع عيوب المؤسسات التي جمعت تلك البيانات:

  • القيم المفقودة حيث لم يتحدث المهندسون عن مشكلة ما 
  • تنسيقات خاطئة لم ينتبه لها أحد ولم يناقش أحد عدد المنازل العشرية
  • يتأخر الاتصال حيث لا يعرف أحد تنسيق النقل (دفعة أو دفق) ومن يجب أن يتلقى البيانات

لهذا السبب تكشف أنظمة تبادل البيانات عن عيوبنا تمامًا.

جودة البيانات هي إنجاز متخصصي الأدوات وخبراء سير العمل والمديرين والتواصل بين جميع هؤلاء الأشخاص.

أفضل وأسوأ هياكل الاتصال للفرق متعددة التخصصات

يتكون فريق المشروع النموذجي في MarTech أو شركة تحليلات التسويق من متخصصي ذكاء الأعمال (BI) وعلماء البيانات والمصممين والمسوقين والمحللين والمبرمجين (في أي مجموعة).

لكن ماذا سيحدث في فريق لا يفهم أهمية التواصل؟ دعنا نرى. سيقوم المبرمجون بكتابة التعليمات البرمجية لفترة طويلة ، في محاولة جاهدة ، بينما سينتظر جزء آخر من الفريق حتى يمرروا المهمة. أخيرًا ، سيتم إطلاق النسخة التجريبية ، وسيتذمر الجميع حول سبب استغراقها وقتًا طويلاً. وعندما يظهر الخلل الأول ، سيبدأ الجميع في البحث عن شخص آخر يلومه ولكن ليس عن طرق لتجنب الموقف الذي أوصلهم إلى هناك. 

إذا نظرنا بشكل أعمق ، فسنرى أن الأهداف المشتركة لم يتم فهمها بشكل صحيح (أو على الإطلاق). وفي مثل هذه الحالة ، سنحصل على منتج تالف أو معيب. 

شجع الفرق متعددة التخصصات

أسوأ ما يميز هذا الموقف:

  • مشاركة غير كافية
  • مشاركة غير كافية
  • عدم التعاون
  • انعدام الثقة

كيف يمكننا إصلاحه؟ حرفيا عن طريق جعل الناس يتحدثون. 

شجع الفرق متعددة التخصصات

دعنا نجمع الجميع معًا ، ونحدد موضوعات المناقشة ، ونحدد اجتماعات أسبوعية: التسويق مع BI ، والمبرمجين مع المصممين ومتخصصي البيانات. ثم نأمل أن يتحدث الناس عن المشروع. لكن هذا لا يزال غير كافٍ لأن أعضاء الفريق ما زالوا لا يتحدثون عن المشروع بأكمله ولا يتحدثون مع الفريق بأكمله. من السهل أن تتساقط الثلوج مع عشرات الاجتماعات ولا يوجد مخرج ولا وقت للقيام بالعمل. وستقتل تلك الرسائل بعد الاجتماعات بقية الوقت وتفهم ما يجب القيام به بعد ذلك. 

هذا هو السبب في أن الاجتماع ليس سوى الخطوة الأولى. ما زلنا نواجه بعض المشاكل:

  • تواصل ضعيف
  • عدم وجود أهداف مشتركة
  • مشاركة غير كافية

في بعض الأحيان ، يحاول الأشخاص تمرير معلومات مهمة حول المشروع إلى زملائهم. ولكن بدلاً من وصول الرسالة ، تقوم آلة الشائعات بكل شيء من أجلهم. عندما لا يعرف الناس كيفية مشاركة أفكارهم وأفكارهم بشكل صحيح وفي البيئة المناسبة ، ستفقد المعلومات في الطريق إلى المستلم. 

هذه هي أعراض شركة تعاني من مشاكل في التواصل. ويبدأ في علاجهم بالاجتماعات. لكن لدينا دائمًا حل آخر.

قيادة الجميع للتواصل بشأن المشروع. 

التواصل متعدد التخصصات في فرق

أفضل ميزات هذا النهج:

  • الشفافية
  • مشاركة
  • تبادل المعرفة والمهارات
  • تعليم بدون توقف

هذا هيكل معقد للغاية يصعب إنشاؤه. قد تعرف بعض الأطر التي تتبع هذا النهج: Agile ، Lean ، Scrum. لا يهم ما تسميه. كلها مبنية على مبدأ "جعل كل شيء معًا في نفس الوقت". تهدف كل هذه التقويمات وقوائم المهام والعروض التقديمية واجتماعات الوقوف إلى جعل الناس يتحدثون عن المشروع بشكل متكرر وكل ذلك معًا.

لهذا السبب أحب Agile كثيرًا ، لأنه يتضمن أهمية الاتصال كشرط أساسي لبقاء المشروع.

وإذا كنت تعتقد أنك محلل لا يحب Agile ، فابحث عنه بطريقة أخرى: فهو يساعدك على إظهار نتائج عملك - كل البيانات التي تمت معالجتها ، ولوحات المعلومات الرائعة ، ومجموعات البيانات الخاصة بك - لجعل الأشخاص نقدر جهودكم. ولكن للقيام بذلك ، عليك مقابلة زملائك والتحدث معهم على المائدة المستديرة.

ماذا بعد؟ بدأ الجميع يتحدثون عن المشروع. الآن لدينا لإثبات الجودة من المشروع. للقيام بذلك ، عادة ما تقوم الشركات بتعيين استشاري يتمتع بأعلى المؤهلات المهنية. 

المعيار الرئيسي للمستشار الجيد (أستطيع أن أخبرك لأنني مستشار) هو تقليل مشاركته في المشروع باستمرار.

لا يمكن للاستشاري أن يقوم فقط بإطعام الشركة بأجزاء صغيرة من الأسرار المهنية لأن ذلك لن يجعل الشركة ناضجة ومستدامة. إذا لم تستطع شركتك العيش بالفعل بدون مستشارك ، فيجب أن تفكر في جودة الخدمة التي تلقيتها. 

بالمناسبة ، لا ينبغي أن يقدم المستشار تقارير أو يصبح زوجًا إضافيًا لك. لديك زملائك الداخليين لذلك.

توظيف المسوقين للتعليم ، وليس التفويض

الهدف الرئيسي من تعيين استشاري هو التعليم وإصلاح الهياكل والعمليات وتسهيل التواصل. لا يتمثل دور المستشار في إعداد التقارير الشهرية ، بل يتمثل في غرس نفسه في المشروع والمشاركة الكاملة في الروتين اليومي للفريق.

جيد مستشار تسويق استراتيجي يملأ الفجوات في معرفة وفهم المشاركين في المشروع. لكنه قد لا يقوم بالعمل لشخص ما. وفي يوم من الأيام ، سيحتاج الجميع إلى العمل بشكل جيد بدون المستشار. 

نتائج الاتصال الفعال هي غياب مطاردة الساحرات وتوجيه أصابع الاتهام. قبل بدء المهمة ، يشارك الأشخاص شكوكهم وأسئلتهم مع أعضاء الفريق الآخرين. وبالتالي ، يتم حل معظم المشكلات قبل بدء العمل. 

دعونا نرى كيف يؤثر كل ذلك على الجزء الأكثر تعقيدًا في مهمة تحليل التسويق: تحديد تدفقات البيانات ودمج البيانات.

كيف ينعكس هيكل الاتصال في نقل البيانات ومعالجتها؟

لنفترض أن لدينا ثلاثة مصادر تعطينا البيانات التالية: بيانات حركة المرور ، وبيانات منتجات التجارة الإلكترونية / بيانات الشراء من برنامج الولاء ، وبيانات تحليلات الهاتف المحمول. سنمر بمراحل معالجة البيانات واحدة تلو الأخرى ، بدءًا من دفق كل تلك البيانات إلى Google Cloud إلى إرسال كل شيء للتصور في Google Data Studio بمساعدة جوجل BigQuery

استنادًا إلى مثالنا ، ما الأسئلة التي يجب أن يطرحها الأشخاص لضمان التواصل الواضح خلال كل مرحلة من مراحل معالجة البيانات؟

  • مرحلة جمع البيانات. إذا نسينا قياس شيء مهم ، فلا يمكننا الرجوع بالزمن إلى الوراء وإعادة قياسه. أشياء يجب مراعاتها مسبقًا:
    • إذا كنا لا نعرف ماذا نسمي أهم العوامل والمتغيرات ، كيف يمكننا التعامل مع كل هذه الفوضى؟
    • كيف سيتم الإبلاغ عن الأحداث؟
    • ماذا سيكون المعرف الفريد لتدفقات البيانات المختارة؟
    • كيف سنعتني بالأمن والخصوصية؟ 
    • كيف سنجمع البيانات حيث توجد قيود على جمع البيانات؟
  • دمج البيانات يتدفق في الدفق. ضع في اعتبارك ما يلي:
    • مبادئ ETL الرئيسية: هل هي نوع دفعة أم دفق لنقل البيانات؟ 
    • كيف سنحدد اقتران نقل البيانات الدفق والدُفعات؟ 
    • كيف يمكننا تعديلها في نفس مخطط البيانات دون خسائر وأخطاء؟
    • أسئلة الوقت والتسلسل الزمني: كيف سنتحقق من الطوابع الزمنية؟ 
    • كيف يمكننا معرفة ما إذا كان تجديد وإثراء البيانات يعملان بشكل صحيح ضمن الطوابع الزمنية؟
    • كيف سنتحقق من الضربات؟ ماذا يحدث مع الضربات غير الصالحة؟

  • مرحلة تجميع البيانات. أشياء للإعتبار:
    • الإعدادات المتخصصة لعمليات ETL: ما علاقتنا بالبيانات غير الصالحة؟
      تصحيح أم حذف؟ 
    • هل يمكننا الحصول على ربح منه؟ 
    • كيف ستؤثر على جودة مجموعة البيانات بأكملها؟

المبدأ الأول لكل هذه المراحل هو أن الأخطاء تتراكم فوق بعضها البعض وترث من بعضها البعض. البيانات التي تم جمعها مع وجود خلل في المرحلة الأولى ستجعل رأسك تحترق قليلاً خلال جميع المراحل اللاحقة. والمبدأ الثاني هو أنه يجب عليك اختيار نقاط لضمان جودة البيانات. لأنه في مرحلة التجميع ، سيتم خلط جميع البيانات معًا ، ولن تتمكن من التأثير على جودة البيانات المختلطة. هذا مهم حقًا لمشاريع التعلم الآلي ، حيث ستؤثر جودة البيانات على جودة نتائج التعلم الآلي. النتائج الجيدة لا يمكن تحقيقها مع وجود بيانات منخفضة الجودة.

  • تصور
    هذه هي مرحلة الرئيس التنفيذي. ربما تكون قد سمعت عن الموقف عندما ينظر الرئيس التنفيذي إلى الأرقام الموجودة على لوحة القيادة ويقول: "حسنًا ، لقد حصلنا على الكثير من الأرباح هذا العام ، حتى أكثر من السابق ، ولكن لماذا توجد جميع المعايير المالية في المنطقة الحمراء ؟ " وفي هذه اللحظة ، فات الأوان للبحث عن الأخطاء ، حيث كان من المفترض أن يتم اكتشافها منذ وقت طويل.

كل شيء يعتمد على التواصل. وحول مواضيع المحادثة. فيما يلي مثال لما يجب مناقشته أثناء إعداد بث Yandex:

Marketing BI: Snowplow ، Google Analytics ، Yandex

ستجد إجابات لمعظم هذه الأسئلة فقط مع فريقك بالكامل. لأنه عندما يتخذ شخص ما قرارًا بناءً على التخمين أو الرأي الشخصي دون اختبار الفكرة مع الآخرين ، يمكن أن تظهر الأخطاء.

التعقيدات موجودة في كل مكان ، حتى في أبسط الأماكن.

إليك مثال آخر: عند تتبع درجات ظهور بطاقات المنتج ، يلاحظ المحلل وجود خطأ. في بيانات النتائج ، تم إرسال جميع مرات الظهور من جميع اللافتات وبطاقات المنتجات مباشرة بعد تحميل الصفحة. لكن لا يمكننا التأكد مما إذا كان المستخدم قد نظر حقًا إلى كل شيء على الصفحة. يأتي المحلل إلى الفريق لإبلاغهم بهذا بالتفصيل.

يقول BI أنه لا يمكننا ترك الوضع على هذا النحو.

كيف يمكننا حساب التكلفة لكل ألف ظهور إذا لم نتمكن حتى من التأكد من ظهور المنتج؟ ما هي نسبة النقر إلى الظهور المؤهلة للصور إذن؟

يجيب المسوقون:

انظروا ، الجميع ، يمكننا إنشاء تقرير يعرض أفضل نسبة نقر إلى ظهور والتحقق من ذلك مقابل لافتة إبداعية مماثلة أو صورة في أماكن أخرى.

وبعد ذلك سيقول المطورون:

نعم ، يمكننا حل هذه المشكلة بمساعدة تكاملنا الجديد لتتبع التمرير وفحص رؤية الموضوع.

أخيرًا ، يقول مصممو UI / UX:

بلى! يمكننا اختيار ما إذا كنا بحاجة إلى التمرير البطيء أو الأبدي أو ترقيم الصفحات في النهاية!

فيما يلي الخطوات التي اتبعها هذا الفريق الصغير:

  1. حددت المشكلة
  2. عرض النتائج التجارية للمشكلة
  3. قياس تأثير التغييرات
  4. عرض القرارات الفنية
  5. اكتشف الربح غير التافه

لحل هذه المشكلة ، يجب عليهم التحقق من جمع البيانات من جميع الأنظمة. لن يؤدي الحل الجزئي في جزء واحد من مخطط البيانات إلى حل مشكلة العمل.

محاذاة ضبط التصميم

لهذا السبب علينا العمل معًا. يجب جمع البيانات بشكل مسؤول كل يوم ، ومن الصعب القيام بذلك. و ال يجب أن تتحقق جودة البيانات من خلال توظيف الأشخاص المناسبين ، وشراء الأدوات المناسبة ، واستثمار الأموال والوقت والجهد في بناء هياكل اتصال فعالة ، والتي تعتبر حيوية لنجاح المؤسسة.

ما رأيك؟

يستخدم هذا الموقع نظام Akismet لتقليل الرسائل الضارة. تعرف كيف تتم معالجة بيانات تعليقك.