Mit Dan McGaw von McGaw.io [AMP 223] halten Sie Müll aus Ihren Daten heraus, damit Sie bessere Marketingentscheidungen treffen können

Datenprobleme lauern wahrscheinlich irgendwo in Ihrem Marketing-Stack. Nur noch nicht ausflippen. Die meisten Analysepakete und Marketingsoftwaredienste, die sich mit Daten befassen, weisen einige Lücken oder Ungenauigkeiten auf. Der heutige Gast ist Dan McGaw, CEO und Gründer von McGaw.io, einem Beratungsunternehmen für Marketingtechnologie und Marketinganalysen. Dan spricht darüber, wie man bessere Marketingentscheidungen trifft – tiefere Probleme identifiziert und behebt, um Datenkatastrophen zu vermeiden. Er erklärt Ihnen alles, was Sie wissen müssen, um Ihre Daten sauber und Ihre Messwerte in Bewegung zu halten. Einige der Highlights der Show sind:

• Warum ist Datensauberkeit wichtig? Analytik + schlechte Daten = schlechte Entscheidungen
• Direktional: Daten sollen nicht perfekt sein, das Ziel ist zu wachsen und Maßnahmen zu ergreifen
• Datenspektren: Jeder hat unzuverlässige Daten – wie schlimm ist es?
• Marketing Stacks: Verschiedene Probleme ergeben sich aus Datenproblemen
• Taxonomie: Ein häufiges Problem besteht darin, keine konsistenten oder zusammenhängenden Namen zu haben
• Seien Sie absichtsvoll: Richten Sie Marketing-Technologien ein und konfigurieren Sie sie oder bereiten Sie sich auf einen Misserfolg vor
• Audit: Sie wissen, dass es ein Problem gibt, aber Sie wissen nicht, was es ist, wo Sie anfangen sollen
• Lösung: Planen Sie und seien Sie proaktiver, indem Sie verstehen, wie Daten einfließen
• Best Practices: Urchin-Tracking-Parameter (UTM) sind die Schuldigen für schlechte Daten
• So bauen Sie Cool Sh*t: Gehen Sie es langsam an, nehmen Sie sich Zeit, versuchen Sie nicht, Projekte zu überstürzen

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Transkript:

Ben: Hey Dan, wie läuft es heute Nachmittag? Dan: Mir geht es gut. Vielen Dank, dass Sie mich haben. Ben: Absolut. Mit deinen 73 Grad da unten in Orlando geht es dir vielleicht ein bisschen besser als mir. Dan: Das ist kalt für mich. Ich weiß nicht, wovon du sprichst. Ich weiß, dass es dort, wo du gerade bist, kälter ist, aber ich werde eine Jacke tragen, wenn ich später nach draußen gehe. Ben: Ich werde auch eine Jacke tragen. Sie ist zwar etwas schwerer, aber trotzdem eine Jacke. Bevor wir zu sehr abschweifen, würden Sie sich einen Moment Zeit nehmen, um sich unseren Zuhörern vorzustellen und zu erklären, was Sie bei McGaw.io tun? Dan: Ich bin Dan McGaw, der CEO, Gründer einer Firma namens McGaw.io. Ich bin seit über 20 Jahren im Bereich Marketing-Technologie tätig. Ich habe 1998 angefangen, Massen-E-Mails zu versenden, bevor es Massen-E-Mails gab. Ich runde das gerne ab und sage, ich habe einige gesehen [...]. Einige Leute kennen mich noch aus meiner Zeit als Marketingleiter bei Kissmetrics. Ich habe geholfen, dieses Raketenschiff zu führen, um ein paar wirklich coole Sachen zu machen. Davor war ich Wachstumsleiter bei einem anderen Unternehmen namens codeschool.com, bei dessen Übernahme ich bei Pluralsight mitgeholfen habe. Ich war gerade dabei, wenn es um Startups geht, und ich habe alle möglichen Dinge gesehen. Bei McGaw.io waren sie ein Beratungsunternehmen für Marketingtechnologie und Marketinganalysen. Was bedeutet das? Natürlich helfen wir Unternehmen, Einblick in ihre Customer Journey zu bekommen, oder wir helfen ihnen, ihre Customer Journey für Conversions zu optimieren. Aber wir tun das, indem wir Marketing-Technologie nutzen. Normalerweise integrieren wir Tools, betreiben Tools, beschleunigen das Wachstum, verwenden sie, und unser Rückgrat war schon immer die Analytik. Ich habe diese Firma versehentlich gegründet, als ich Kissmetrics verließ. Wie Sie vielleicht verstehen, hatte ich, als ich Kissmetrics verließ, einen großen Bestand an Freunden, die Analysehilfe benötigten. Unser Rückgrat war hier natürlich schon immer die Analytik. Ben: Sehr cool. Ihr Fachwissen passt sehr gut zum Thema dieser Episode, nämlich Datensauberkeit, Datenvertrauenswürdigkeit, ganz allgemein darüber, wie Sie Ihre Daten sauber und vertrauenswürdig halten, damit Sie auf der Grundlage Ihrer Daten tatsächlich gute Entscheidungen treffen können. Warum ist Ihrer Meinung nach Datensauberkeit auf hohem Niveau von Anfang an wichtig und warum sollten sich Marketingspezialisten darum kümmern? Dan: Eine wirklich gute Frage. Sie müssen verstehen, dass, wenn Sie Analysen haben und Ihre Analysen schlechte Daten haben, das bedeutet, dass Ihre Analysen falsch sind, was bedeutet, dass Sie natürlich schlechte Entscheidungen treffen werden. Ich arbeite gerade mit einem Unternehmen zusammen, wo sie eine wirklich schlechte Marketing-Attribution haben und sie wissen es. Sie haben im Grunde alle ihre Marketingausgaben eingestellt. Wir sprechen hier nicht von kleinen Ausgaben im vierstelligen Bereich, wir sprechen von Ausgaben im fünf- bis sechsstelligen Bereich. Sie haben alles abgerissen, weil sie kein Geld mehr verlieren wollen, weil sie schlechte Daten haben. Es kann massive Auswirkungen auf Ihr Unternehmen haben. Auch in meinem eigenen Beruf, in meiner eigenen Karriere, war ich in Unternehmen, wo wir schlechte Daten hatten und dann eine gute Entscheidung getroffen haben. Wir sind gekommen, um herauszufinden, dass eine gute Entscheidung auf schlechten Daten getroffen wurde. Es war eine großartige Entscheidung für die Daten, die wir hatten, aber nachdem wir herausgefunden hatten, dass es sich um schlechte Daten handelte, war das Ergebnis Mist. Sie müssen wirklich sicherstellen, dass Sie gute Daten haben. Ich finde nicht, dass es perfekt sein muss. Daten sollen nicht perfekt sein. Das Internet ist nicht perfekt. Wenn Sie an einen Ort denken, der durcheinander ist, dann ist es das Internet. Das bedeutet, dass Ihre Daten nicht perfekt sein werden, aber wenn Sie zumindest eine Richtung einschlagen können, werden Sie an einem viel besseren Ort sein. Wenn Sie die Daten weiterhin bereinigen, wird dies dazu beitragen, dass Sie keine weiteren Fehler machen. Ben: Ein Wort, das Sie dort fallen gelassen haben und das ich ein wenig erweitern möchte, ist richtungsweisend. Ich weiß, worauf du da hinauswillst. Ich weiß, dass wir uns intern, selbst für uns bei CoSchedule, oft Daten oder Metriken im Allgemeinen ansehen und das einfach als Wetterfahne behandeln, die uns eher eine Vorstellung davon gibt, aus welcher Richtung der Wind weht Ich bin zu sehr darauf fixiert, eine wirklich super granulare Lektüre darüber zu bekommen, wie die Dinge laufen. Ist das das, was Sie meinen, wenn Sie diesen Begriff verwenden, oder haben Sie etwas anderes damit gemeint? Dan: Das meine ich auf jeden Fall. Sie müssen sicher wissen, aus welcher Richtung der Wind weht. Aber es gibt definitiv Bereiche, in denen die Daten nicht perfekt sein können. Eine gängige Methode ist die Multi-Touch-Attribution oder Marketing-Attribution. Bei der Multi-Touch-Attribution können die Daten nicht perfekt sein. Das Ziel ist es, richtungsweisend zu sein und Ihnen zu sagen, wie Sie das tun können. Es gibt definitiv bestimmte Bereiche, in denen man richtungsweisend sein muss, aber gleichzeitig sind aus meiner persönlichen Sicht die Unternehmen, die normalerweise am schnellsten wachsen, diejenigen, die sich weniger auf das Endgültige konzentrieren und sich mehr darauf konzentrieren, wie wir richtungsweisend werden Daten, die uns sagen werden, in welche Richtung Wachstum geht, und fangen wir an, uns zu bewegen, und lasst uns handeln. Ben: Sicher. Ich liebe diese Betonung auf Action dort. Daher der Actionable Marketing Podcast. Hier dreht sich alles um Action. Da wir gerade von der Unfähigkeit sprechen, dass diese Dinge genau sind, aber Ihrer Einschätzung nach, wie häufig sind diese Art von Problemen Ihrer Meinung nach? Was denken Sie, wie weit verbreitet sind Probleme, die damit zusammenhängen, dass Werbetreibende nur über unzuverlässige Daten verfügen? Dan: Ich würde definitiv sagen, dass jeder irgendwo eine unzuverlässige Datenlage hat, jedes Unternehmen. Wir sind ein Analytik-Beratungsunternehmen und ich kann Ihnen versprechen, dass wir in einem unserer Tools unzuverlässige Daten zu irgendetwas haben. Ich würde definitiv sagen, dass wir Dinge haben, die nicht verfolgt werden, was wahrscheinlich sollte. Wir haben Dinge, die falsch verfolgt werden, die sein sollten oder nicht. Jeder hat irgendwo unzuverlässige Daten. Eine Sache, der Sie sich sehr bewusst sein sollten, ist, dass Sie, wenn Sie an Daten denken, nicht nur Daten haben, die Sie für Analysen verwendet haben, sondern auch Daten über die Menschen, die Dinge tun, und das sind zwei verschiedene Datenspektren. Wenn Sie es sich wie ein Analyse-Setup vorstellen, senden wir Ereignisse und Eigenschaften mit dem Zeug, das in ein Analysetool einfließt und falsch gespeichert werden kann. Wenn Sie gleichzeitig Dinge haben, die in Ihr Marketing-Automatisierungstool einfließen, handelt es sich um eine völlig andere Art von Daten. Das sind Identifizierungsanrufe oder Trait-Anrufe, was auch immer sie sein wollen, und diese werden auf unterschiedliche Weise gespeichert. Einer wird für die Berichterstattung verwendet. Der andere wird für die Personalisierung oder automatisierte Nachrichtenübermittlung verwendet. In beiden Fällen haben Unternehmen Probleme auf beiden Seiten dieses Spektrums, und jeder hat sie. Es ist nur, wie schlimm das Problem ist. Wie architektonisch ist es? Wie komplex ist das Problem? Das ist einer der Gründe, warum ich mir vor vier Jahren unsere Agentur angesehen habe, was machen wir, wenn wir groß sind? Was ist das, was nicht alle anderen tun? Offensichtlich war das erste, was mir in den Sinn kam, PPC oder SEO oder irgendwelche der Dinge, für die es Millionen anderer Leute gab, nicht zu tun. Wir haben uns angesehen, was der Bereich im Marketing ist, der schwierig ist, und das war der Marketing-Technologie-Stack. Das war das Problem, das wir lösen wollten, denn das Problem der Datenzuverlässigkeit betrifft sowohl die Analyseseite als auch die Marketingautomatisierungsseite. Aber wenn Sie ein Analytics-Fachgeschäft sind, können Sie den Stack nicht reparieren. Wenn Sie ein Automatisierungsgeschäft sind, können Sie den Stack nicht reparieren. Wir haben uns entschieden, mittendrin zu sein. Es hat gut geklappt. Es hat viel Spaß gemacht, weil wir viele Datenprobleme sehen. Es hat viel Spaß gemacht. Ben: Ich werde sagen, dass es definitiv ein Bereich ist, nicht dass ich besonders genau hingeschaut hätte, aber es scheint ein Bereich zu sein, der unterversorgt ist. Im Allgemeinen nur Agenturen wie Ihre eigene, die sich auf diese Art von Themen konzentrieren, was interessant ist, da dies ein Problem ist, das buchstäblich alle von uns als Vermarkter irgendwo haben. Ich finde das super interessant. Aus Ihrer Perspektive sind Sie, wie Sie sagten, schon lange im Weltraum. Sie haben sich viele Daten angesehen. Sie haben sich viele Marketing-Technologie-Stacks angesehen. Sie haben mit vielen verschiedenen Kunden und verschiedenen Unternehmen zusammengearbeitet. Ich bin sicher, Sie haben alle möglichen Probleme gesehen, die alle auf Datenprobleme in der einen oder anderen Form zurückzuführen sind. Was sind einige der häufigsten Probleme, mit denen Vermarkter konfrontiert sind, wenn sie ihre Daten nicht richtig verwalten? Dan: Das größte Problem, das wir tendenziell sehen, ist, dass die Leute einfach anfangen zu laufen, ohne jemals ihre Schuhe angezogen zu haben. Bei Daten, ob Analytics, Stack oder Marketingautomatisierung, müssen Sie sich zunächst auf Ihre Taxonomie und Ihre Nomenklatur konzentrieren. Wie willst du die Dinge nennen? Das häufigste, was wir sehen, ist, dass die Taxonomie durcheinander gebracht wird. Bei Unternehmen wird es für das Marketingteam als Anmeldung bezeichnet, für das Entwicklungsteam als benutzererstellt und für das Kundenerfolgsteam als Registrierung. Ihre Taxonomie in Ordnung zu bringen, ist bei weitem das Problem Nummer eins, das wir sehen. Einfache Dinge wie die Großschreibung sind natürlich das Zeug, das alle Arten von verschiedenen Tools kaputt macht und das – wie wir es die Stack-Taxonomie nennen würden – in allen Produkten synonym macht. Eine häufig vergessene Sache ist, dass all diese Tools miteinander verbunden sein sollten. Ihr Unternehmen ist die Plattform. Alle diese Tools sind letztendlich damit verbunden, und alle diese Tools müssen auch miteinander verbunden werden. Wenn es in einem Tool Vorname heißt, ein anderes Tool Fname heißt und ein anderes Tool F_name ist, wird diese Taxonomie immer schwieriger zuzuordnen und macht es schwieriger. Wenn Sie zuerst sicherstellen, dass Sie über eine gute Taxonomie verfügen, wird dies sicherstellen, dass Sie den Rest für den Erfolg einrichten. In fünfundneunzig Prozent der Fälle, in denen wir diese Probleme sehen, liegt das daran, dass sich niemand zuerst auf die Taxonomie konzentriert hat, oder wenn sie ihre Taxonomie erstellt haben, wurden sie einfach super faul und haben einfach das minimal machbare Ding gemacht und es ausgesponnen. Aber wenn Sie sich die Zeit nehmen, die Taxonomie richtig zu machen, sehen Sie wirklich gute Ergebnisse, und wenn Sie sicherstellen, dass die Taxonomie im gesamten Stack funktioniert, erzielen Sie auch die besten Ergebnisse. Ben: Ein wiederkehrendes Thema, das einen Großteil dieses Gesprächs untermauert, ist die Notwendigkeit, bei der Einrichtung und Konfiguration von Marketingtechnologie bewusst vorzugehen. Wer planlos in die Dinge stürzt oder komplexe Systeme wie einfache Out-of-the-Box-Lösungen behandelt, der ist schon auf Anhieb auf Scheitern eingestellt. Selbst im besten Fall, wenn Sie das tun, ist es unwahrscheinlich, dass Sie bereit sind, den vollen Wert aus Ihrer Investition in Marketingtechnologie herauszuholen. Beauftragen Sie eine Person damit, zu überwachen, wie Daten in Ihrem Team verwaltet werden, legen Sie einige grundlegende Taxonomien und Namenskonventionen für Tags, Dateien und dergleichen fest, und nehmen Sie sich die Zeit, die Dinge zu planen, bevor Sie zu weit kommen. Das mag wie wirklich einfache Dinge erscheinen, aber manchmal reichen sie aus, um später wirklich große Kopfschmerzen zu vermeiden. Nun zurück zu ihnen. Wenn unsere Zuhörer um die Vertrauenswürdigkeit ihrer Daten besorgt sind, vielleicht weil sie wissen, dass sie ein Problem haben, oder weil sie nicht wussten, dass sie ein Problem haben. Aber jetzt, nachdem sie sich dieses Gespräch angehört haben, vermuten sie, dass sie irgendwo ein Problem haben könnten. Wo würden Sie ihnen empfehlen, mit der Einschätzung ihrer eigenen Situation zu beginnen? Bewertung ihrer eigenen Daten in ihrem eigenen Stack, damit sie mit der Fehlerbehebung potenzieller Probleme mit diesem Stack oder mit dem Prozess, dem Tool oder der Methode beginnen können, die sie untersuchen. Wo fängst du an? Sie wissen, dass es irgendwo ein Problem gibt, aber Sie wissen nicht was und Sie wissen nicht wo. Wo würden Sie empfehlen, dass sie anfangen, vielleicht nur eine Prüfung der Dinge durchzuführen, um sozusagen einen Überblick über das Land zu bekommen. Dan: Ich würde auf jeden Fall immer versuchen, zuerst mit Ihren Analysetools zu beginnen, weil sie normalerweise die robustesten Informationen enthalten. Wenn wir darüber nachdenken, eine Website zu auditieren, beginnen wir am besten im Inkognito-Modus, gehen durch die Website und verwenden das Analyseprodukt, das Sie haben, und seinen Debugger. Es gibt viele Produkte für Chrome wie Segment, Amplitude und Mixpanel. Sie alle haben Chrome-Erweiterungen, die Sie zum Debuggen verwenden können. Sie alle Live-Ansichten. Google Tag Manager verfügt über eigene Debugger. Viele dieser Produkte haben das. Der einfachste Weg, um anzufangen, ist natürlich, den Inkognito-Modus Ihrer eigenen Website zu verwenden, die Website durchzugehen und mit dem Testen zu beginnen. Wenn Sie fortgeschrittener werden und verstehen möchten, wo die Probleme ins Spiel kommen, empfehlen wir die Verwendung einer Technologie namens BrowserStack. BrowserStack ist hilfreich, weil Sie verschiedene Geräte, verschiedene Browser, verschiedene Computer testen und immer noch denselben Prozess durchlaufen und sehen können, wie die Daten einfließen. Ich muss leider sagen, dass der beste Weg, die meisten dieser Tests durchzuführen, darin besteht, und zu gehen es tun. Es gibt Technologien, die einige automatisierte Tests und ähnliches beinhalten, aber sie sind alle ziemlich neu und ziemlich teuer. Sie sind nicht immer die Besten. Sie werden Sie nicht zum Kernproblem bringen. Manchmal muss man jemanden fragen, der einfach weiß, wo man suchen muss. Ich liebe Segment. Segment ist eine Kundendatenplattform, eines meiner Lieblingsprodukte da draußen. Ich habe Segment, mParticle verwendet und mich über eine Reihe anderer CDPs getroffen. Die intuitive Art, eine CDP einzurichten, ist absolut rückständig. So wie Sie denken, Sie sollten es einrichten, wenn Sie das tun, werden Sie sich selbst vermasseln. Das macht jeder, und sechs Monate später müssen sie es wiederholen. Die durchschnittliche Person implementiert ihr CDP mindestens dreimal, um endlich herauszufinden, wie es richtig gemacht wird. Ich hasse es, das zu sagen, aber der beste Weg zur Prüfung besteht darin, Ihre Analysen genau zu analysieren, zu verstehen, wie diese Daten einfließen, und die Prüfungstools zu verwenden, um dies tun zu können. Die Lösung besteht in erster Linie darin, mehr zu planen und proaktiver zu sein. Ben: Es hört sich so an, als würden Sie in Situationen geraten, in denen Leute diese Tools als Standardlösung behandeln, obwohl sie es wirklich nicht sind. Dan: Ja. Sie halten sich für schlau. Ben: Sie müssen strategischer vorgehen, vielleicht in Bezug auf die Art und Weise, wie diese Dinge aufgebaut sind, vielleicht sogar ein bisschen besser verstehen, welche Probleme Sie zu lösen versuchen. Kannst du vielleicht sagen, ob das stimmt? Dan: Ich würde definitiv sagen, dass das richtig ist. Die meisten Leute denken, dass diese Tools intelligent sind, und sie sind es nicht. Sie sind im Grunde dumme Visualisierungstools, die verschiedene Arten von Visualisierungen haben. Der Grund, warum Sie Mixpanel gegenüber Amplitude wählen würden, ist, dass es einige Dinge gibt, die sich in der Datenarchitektur unterscheiden und die wichtig sind. Neunundneunzig Prozent der Menschen würden niemals wissen, dass diese beiden Dinge unterschiedlich sind. Sie würden sie wählen, weil eine schönere Visualisierungen hat als die andere. Sie sind beide dumme Analyseprodukte, die Ihnen nur Ihre Daten zurückmelden. Wenn Sie dumme Daten hineingeben, wird es Ihnen schlechte Daten zurückgeben. Es gibt ein Tool – ich denke, es heißt taginspector.com, das super cool ist, das Sie auf Ihre Website laden können und das Ihnen zeigt, wie die Daten von Ihrer Website fließen, wie sie in jedes nachgelagerte Tool fließen. Dieses Tool ist super cool, weil es Ihnen Ihren wahren Datenpfad zeigt. Auf diese Weise können Sie anfangen zu verstehen, dass die Daten vielleicht hereinkommen und kaputt sind, weil sie dieses andere Tool durchlaufen, um dorthin zu gelangen. Es gibt einige coole Tools, die dies ein wenig einfacher machen. Ben: Allgemein gesagt, was sind einige Best Practices, die Marketer befolgen können, um sicherzustellen, dass ihre Daten sauber bleiben und sie sicherstellen können, dass sie diese Systeme gar nicht erst mit Müll füllen. Wie können sie sicherstellen, dass sie das erste Problem vermeiden, indem sie sicherstellen, dass die Daten, die in diese Tools gelangen, nicht in irgendeiner Weise kompromittiert werden? Dan: Ein häufiges Problem, das wir seit Jahren beobachten, sind UTM-Parameter. UTMs sind die Schuldigen vieler schlechter Daten. Wir haben ein kostenloses Produkt namens UTM.io entwickelt, das es Ihnen leicht macht, im Grunde Ihre UTM-Taxonomie zu erstellen und Ihrem Team dann einen Online-Builder zu geben, nämlich Workspace. Es hat Regeln. Es hat Vorlagen. So können sie es nicht brechen. Wenn Sie in einer Organisation arbeiten, möchten Sie versuchen, Prozesse, Tools und Systeme zu entwickeln, die dafür sorgen, dass Menschen nichts kaputt machen können. An dieser Stelle würde ich sagen, dass die Nutzung eines Produkts wie UTM.io sehr einfach ist, da Sie Ihre Taxonomie festlegen können und der Rest Ihres Marketingteams im Grunde genommen seine Links aufbauen kann. Ihre UTM-Kampagnendaten, die zu Ihren wertvollsten Daten gehören, kommen rein. Das Gleiche gilt, wenn Sie darüber nachdenken, sicherzustellen, dass Sie über gute und genaue Analysedaten oder Daten zur Marketingautomatisierung verfügen. Versuchen Sie herauszufinden, welche Produkte oder Dienstleistungen Sie im Wesentlichen als Vermittler einsetzen können, die Ihre nachgelagerten Tools schützen. An dieser Stelle verfügen einige Produkte wie Segment über Protokolle, mit denen Sie Ihre Taxonomie schützen können. Amplitude hat eine eigene Taxonomiefunktion namens Schema. Viele dieser Tools haben das, aber wenn es darum geht, die Daten sauber zu halten. Beginnen Sie mit Ihrer Taxonomie, überstürzen Sie nichts. Versuchen Sie, sich Zeit zu nehmen. Wenn Sie zu McGaw.io, unserer Website, gegangen sind und zur Fußzeile gegangen sind, gibt es einen Download- und Ressourcenbereich. Wir haben alle Arten von Webinaren, die lauteten: Wie entwirft man eine Taxonomie? Wie erstellt man eine Taxonomie für die Personalisierung? Der Inhalt und die Ausbildung sind dazu da, um dies zu erreichen, und es ist nicht so kompliziert. Lass es mich nicht zu sehr vereinfachen. Es ist nicht einfach, aber Ihre beste Vorgehensweise, wenn es darum geht, saubere Daten zu erhalten, ist die Vorbereitung. Es ist die Planungsphase von allem. Das würde ich sehr raten. Ben: Das ergibt für mich sehr viel Sinn. Wenn Sie mehrere Teammitglieder haben, laufen sie alle davon und tun mit diesen leistungsstarken Tools die falschen Dinge. Es ist ziemlich leicht zu sehen, wie sich das sehr schnell in ein Durcheinander verwandelt. Dan: Viele Unternehmen haben einen Vertriebs- und Marketingmitarbeiter, der diese Dinge abdeckt. Wir empfehlen auf jeden Fall, eine Person zu haben, die – wie wir sie den Datenlord nennen – die Person ist, die letztendlich die Hilfe bekommt, um das Sagen zu haben. In einem großen Unternehmen oder sogar einem kleinen Unternehmen haben Sie Vertrieb, Marketing und CS-Produkte. Natürlich gibt es mehrere Personen, die an diesen Daten beteiligt sind, und Sie brauchen jemanden, der all diese Personen zusammenbringt und es vielleicht ein bisschen besser macht, damit die Daten für alle funktionieren. Ben: Das ist ein toller Rat und das reicht für all die Fragen, die ich vorbereitet hatte. Aber das war ein tolles Gespräch. Bevor ich dich gehen lasse, wenn es noch etwas zu diesem Thema gibt, von dem du denkst, dass es für unsere Zuhörer wichtig ist, es zu wissen, kannst du es ihnen überlassen. Mir ist klar, dass dies nicht in Form einer Frage formuliert ist, aber wenn Sie unseren Zuhörern etwas zum Abschied hinterlassen möchten, wäre das fantastisch. Dan: Das Wichtigste, was ich bei Analysen empfehlen würde, ist, es langsam anzugehen. Nehmen Sie sich Zeit mit all dem Datenkram. Beschleunigen Sie es nicht. Keine Eile. Das größte Problem, das die Leute zu lösen versuchen, ist, dass sie versuchen, es zu überstürzen. Ich würde mir auf jeden Fall Zeit nehmen. Jedes Unternehmen, das seinen Vertrag mit uns von sechs Monaten auf drei Monate beschleunigen möchte, wir müssen das verlangsamen. Selbst wenn sie es beschleunigen, machen wir immer noch die gleichen sechsmonatigen Projekte, weil es einfach Zeit braucht, diese Dinge zu erledigen. Es gibt viel hin und her. Es wird viel kommuniziert. Schätzen Sie einen längeren Zeitrahmen ein, um diese Dinge erledigen zu können. Wenn Sie daran interessiert sind, Ihre Daten in Ordnung zu bringen, würde ich Ihnen empfehlen, mein kostenloses Buch zu lesen. Wenn Sie zu McGaw.io gehen, können Sie eine kostenlose Kopie meines Buches auf unserer Website anfordern. Es heißt How to Build Cool Shit. Vielleicht hilft Ihnen das beim Einstieg in diesen Weg und gibt Ihnen einige echte Fallstudien und Taktiken, die Sie in Ihrem Unternehmen anwenden können.