Избавьтесь от мусора в своих данных, чтобы вы могли принимать более эффективные маркетинговые решения с Дэном Макгоу из McGaw.io [AMP 223]

Проблемы с данными, вероятно, скрываются где-то внутри вашего маркетингового стека. Не волнуйтесь, пока. Большинство пакетов аналитики и маркетинговых программных служб, которые работают с данными, имеют некоторые пробелы или неточности. Сегодняшний гость — Дэн МакГоу, генеральный директор и основатель McGaw.io, консалтинговой компании по маркетинговым технологиям и маркетинговой аналитике. Дэн рассказывает о том, как принимать более эффективные маркетинговые решения — выявлять и устранять более глубокие проблемы, чтобы избежать проблем с данными. Он объясняет все, что вам нужно знать, чтобы ваши данные были чистыми, а метрики — стабильными. Некоторые из основных моментов шоу включают в себя:

• Почему важна чистота данных? Аналитика + неверные данные = неверные решения
• Направленность: данные не должны быть идеальными, цель состоит в том, чтобы расти и действовать.
• Спектры данных: у всех есть ненадежные данные — насколько они плохи?
• Маркетинговые стеки: различные проблемы возникают из-за проблем с данными
• Таксономия: общая проблема заключается в отсутствии согласованных или связующих имен.
• Будьте преднамеренными: установите и настройте маркетинговые технологии или настройте себя на провал
• Аудит: вы знаете, что есть проблема, но не знаете, что это такое, с чего начать
• Решение: Планируйте и будьте более активными, понимая, как данные передаются.
• Передовой опыт. Параметры отслеживания Urchin (UTM) являются причиной неверных данных
• Как создавать крутые штуки: делайте это медленно, не торопитесь, не пытайтесь торопить проекты

Если вам понравилось сегодняшнее шоу, подпишитесь в iTunes на подкаст «Действующий контент-маркетинг»! Подкаст также доступен в SoundCloud, Stitcher и Google Play.

Стенограмма:

Бен: Эй, Дэн, как дела сегодня днем? Дэн: У меня все хорошо. Большое спасибо, что пригласили меня. Бен: Абсолютно. Возможно, у вас сейчас дела обстоят немного лучше, чем у меня, с вашими 73 градусами там, в Орландо. Дэн: Это холодно для меня. Я не знаю, о чем ты говоришь. Я знаю, что там, где ты сейчас, холоднее, но я собираюсь надеть куртку, когда выйду на улицу позже. Бен: Я тоже буду в куртке. Это может быть немного тяжелее, но тем не менее это куртка. Прежде чем мы слишком отвлечемся, не могли бы вы воспользоваться моментом, чтобы представиться нашим слушателям и объяснить, чем вы занимаетесь в McGaw.io? Дэн: Я Дэн МакГоу, генеральный директор и основатель компании McGaw.io. Я работаю в сфере маркетинговых технологий более 20 лет. Я начал свою деятельность в 1998 году, рассылая массовые электронные письма до того, как массовая электронная почта появилась. Мне просто нравится округлять это и говорить, что я видел некоторые [...]. Некоторые люди узнают меня, когда я был главой отдела маркетинга в Kissmetrics. Я помог вести этот ракетный корабль, чтобы сделать несколько действительно крутых вещей. До этого я был руководителем отдела роста в другой компании под названием codeschool.com, которую я помог приобрести в Pluralsight. Я просто был рядом, когда дело доходило до стартапов, и я видел много разных вещей. В McGaw.io это была консалтинговая компания по маркетинговым технологиям и маркетинговой аналитике. Что это значит? Естественно, мы помогаем компаниям получить представление о пути их клиентов или помогаем им оптимизировать их путь для конверсий. Но мы делаем это, используя маркетинговые технологии. Обычно мы интегрируем инструменты, операционные инструменты, ускоряем рост, используем их, и нашей основой всегда была аналитика. Я случайно создал эту компанию, когда уходил из Kissmetrics. Как вы понимаете, когда я уходил из Kissmetrics, у меня было большое портфолио друзей, которым требовалась помощь в аналитике. Естественно, нашим костяком здесь всегда была как раз аналитика. Бен: Очень круто. Ваш опыт очень хорошо связан с темой этого эпизода, а именно с чистотой данных, достоверностью данных, просто говоря о том, как сохранить ваши данные чистыми и заслуживающими доверия, чтобы вы действительно могли принимать правильные решения на основе ваших данных. В целом, на ваш взгляд, почему чистота данных важна с самого начала и почему маркетологи должны этим заниматься? Дэн: Действительно хороший вопрос. Вы должны понимать, что если у вас есть аналитика, а у вашей аналитики неверные данные, это означает, что ваша аналитика неверна, а это означает, что вы, естественно, будете принимать неверные решения. Сейчас я работаю с компанией, у которой очень плохая маркетинговая атрибуция, и они это знают. Они в основном прекратили все свои расходы на маркетинг. Мы не говорим о каких-то небольших четырехзначных расходах, мы говорим о 5-6-значных расходах. Они свернули все это, потому что не хотят больше терять деньги из-за неверных данных. Это может иметь огромное влияние на ваш бизнес. Даже в своей профессии, в своей карьере я был в компаниях, где у нас были неверные данные, а затем мы принимали правильное решение. Мы пришли к выводу, что правильное решение было принято на основе неверных данных. Это было отличное решение для данных, которые у нас были, но после того, как мы узнали, что это были плохие данные, результат был дерьмовым. Вы действительно должны убедиться, что у вас есть хорошие данные. Я не думаю, что это должно быть идеально. Данные не должны быть идеальными. Интернет не идеален. Если вы думаете о каком-либо месте, которое испорчено, это Интернет. Это означает, что ваши данные не будут идеальными, но если вы сможете хотя бы ориентироваться, вы окажетесь в гораздо лучшем положении. Если вы продолжите очищать данные, это поможет вам не совершать больше ошибок. Бен: Одно слово, которое вы там упомянули, и которое я хотел бы немного расширить, — это направленность. Я знаю, к чему ты клонишь. Я знаю, что внутренне, даже для нас в CoSchedule, мы много раз смотрим на данные или метрики в целом и просто относимся к ним как к флюгеру, который дает нам представление о том, в какую сторону дует ветер, а не слишком зацикливаться на том, чтобы получить настоящую сверхдетальную информацию о том, как обстоят дела. Это то, что вы имеете в виду, когда используете этот термин, или вы имели в виду что-то другое? Дэн: Я определенно имею в виду это. Вы должны точно знать, откуда дует ветер. Но определенно есть области, где данные не могут быть идеальными. Распространенным из них будет мультисенсорная атрибуция или маркетинговая атрибуция. При мультисенсорной атрибуции данные не могут быть идеальными. Цель состоит в том, чтобы быть направленным и сказать вам, как это сделать. Безусловно, есть определенные области, в которых вы должны действовать целенаправленно, но в то же время, лично с моей точки зрения, обычно быстрее всего растут компании, которые меньше сосредоточены на окончательных решениях и больше сосредоточены на том, как добиться направления. данные, которые скажут нам, в каком направлении идет рост, и давайте начнем двигаться, и давайте примем меры. Бен: Конечно. Мне нравится этот акцент на действии. Следовательно, Подкаст Действенного Маркетинга. Мы все здесь о действии. Говоря о неспособности этих вещей быть точными, но, по вашему мнению, насколько распространены такие проблемы? Как вы думаете, насколько широко распространены проблемы, связанные с тем, что маркетологи просто имеют ненадежные данные. Дэн: Я бы определенно сказал, что у всех где-то есть ситуация с ненадежными данными, у каждой компании. Мы аналитическая консалтинговая фирма, и я могу вам обещать, что у нас есть ненадежные данные о чем-то в одном из наших инструментов. Я бы определенно сказал, что у нас есть вещи, которые не отслеживаются, что, вероятно, должно быть. У нас есть вещи, которые отслеживаются неправильно, что должно или не должно быть. У всех где-то есть недостоверные данные. Одна вещь, о которой нужно очень помнить, это то, что когда вы думаете о данных, у вас есть не только данные, которые вы использовали для аналитики, но также и данные о людях, о том, как они что-то делают, а это два разных спектра данных. Когда вы думаете об этом как о настройке аналитики, мы отправляем события и свойства с тем материалом, который входит в инструмент аналитики и который может быть сохранен неправильно. В то же время, когда у вас есть вещи, которые входят в ваш инструмент автоматизации маркетинга, это совершенно другой тип данных. Это идентифицирующие вызовы или вызовы признаков, какими бы они ни были, и они сохраняются по-разному. Один используется для отчетности. Другой используется для персонализации или автоматического обмена сообщениями. В любом случае у компаний есть проблемы по обе стороны этого спектра, и они есть у всех. Насколько это серьезная проблема. Насколько он спроектирован? Насколько сложна проблема? Это одна из причин, почему четыре года назад, когда я смотрел на наше агентство, что мы будем делать, когда вырастем? Что делают не все? Очевидно, первое, что мне пришло в голову не делать, — это контекстная реклама, или SEO, или что-то еще из того, за что был миллион других людей. Мы рассмотрели, какая область в маркетинге является сложной, и это был стек маркетинговых технологий. Это была проблема, которую мы намеревались решить, потому что проблема надежности данных касается как аналитики, так и автоматизации маркетинга. Но если вы специализируетесь на аналитике, вы не можете исправить стек. Если вы занимаетесь автоматизацией, вы не можете починить стек. Мы решили быть прямо там, посередине. Это сработало хорошо. Это было очень весело, потому что мы видим много проблем с данными. Было очень весело. Бен: Я скажу, что это определенно область, не то чтобы я особенно тщательно искал, но она кажется областью, которая недостаточно обслуживается. В общем, только такие агентства, как ваше, которые сосредоточены на тех типах вопросов, что интересно, учитывая, что это проблема буквально всех нас, как маркетологов, где-то. Я думаю, это супер интересно. С вашей точки зрения, как вы сказали, вы уже давно находитесь в космосе. Вы просмотрели много данных. Вы рассмотрели множество стеков маркетинговых технологий. Вы работали с множеством разных клиентов и разных компаний. Я уверен, что вы видели множество различных проблем, которые в той или иной форме возникают из-за проблем с данными. С какими наиболее распространенными проблемами, с которыми, по вашему мнению, сталкиваются маркетологи, когда им не удается должным образом управлять своими данными? Дэн: Самая большая проблема, с которой мы обычно сталкиваемся, заключается в том, что люди просто начинают бегать, даже не надев обувь в какой-то ситуации. В данных, будь то аналитика, стек или автоматизация маркетинга, первое, на чем вы должны сосредоточиться, — это ваша таксономия и ваша номенклатура. Как ты собираешься называть вещи? Чаще всего мы видим, что таксономия испорчена. В компаниях, как вы увидите, в отделе маркетинга это называется регистрацией, в команде разработчиков это называется созданием пользователем, а в отделе по работе с клиентами это называется регистрацией. Наведение порядка в таксономии — это, безусловно, проблема номер один, которую мы видим. Простые вещи, такие как заглавные буквы, конечно, ломают все виды различных инструментов и делают это — как мы бы назвали это таксономией стека — синонимом во всех продуктах. Обычно люди забывают, что все эти инструменты должны быть связаны. Ваш бизнес — это платформа. Все эти инструменты в конечном итоге подключаются к нему, и все эти инструменты также должны быть связаны друг с другом. Если в одном инструменте это называется first name, в другом — Fname, а в другом — F_name, эту таксономию становится все труднее и труднее сопоставлять, и это усложняет задачу. Если вы сначала убедитесь, что у вас хорошая таксономия, это поможет вам настроить все остальное на успех. В 95% случаев, когда мы видим эти проблемы, это происходит потому, что никто никогда не фокусировался сначала на таксономии, или когда они начинали строить свою таксономию, они просто очень ленились, и они просто делали минимально жизнеспособную вещь и раскручивали ее. Но если вы потратите время на правильную таксономию, вы увидите действительно хорошие результаты, и попытка убедиться, что таксономия работает во всем стеке, — это то, где вы также получите наилучшие результаты. Бен: Повторяющаяся тема, лежащая в основе большей части этого разговора, — необходимость быть преднамеренным, когда дело доходит до установки и настройки маркетинговых технологий. Если вы торопитесь с делами без плана или относитесь к сложным системам как к простым готовым решениям, то вы с самого начала настраиваете себя на неудачу. Даже в лучшем случае, если это то, что вы делаете, маловероятно, что вы будете готовы получить полную отдачу от ваших инвестиций в маркетинговые технологии. Назначьте одного человека ответственным за наблюдение за тем, как данные обрабатываются в вашей команде, установите некоторые базовые таксономии и некоторые соглашения об именах для тегов, файлов и т. д. и найдите время, чтобы спланировать все, прежде чем вы зайдете слишком далеко. Это может показаться очень простыми вещами, но иногда их достаточно, чтобы избежать действительно больших головных болей в будущем. Теперь вернемся к ним. Если наши слушатели обеспокоены достоверностью своих данных, возможно, потому, что они знают, что у них есть проблема, или потому, что они не знали, что у них есть проблема. Но теперь, прослушав этот разговор, они подозревают, что где-то у них могут быть проблемы. С чего бы вы порекомендовали им начать оценку собственной ситуации? Оценка своих собственных данных в собственном стеке, чтобы они могли начать устранение потенциальных проблем с этим стеком или с любым процессом, инструментом или методом, который они исследуют. С чего начать? Вы знаете, что где-то есть проблема, но не знаете в чем и не знаете где. С чего бы вы порекомендовали, чтобы они начали, может быть, просто с проверки вещей, чтобы, так сказать, получить представление о ситуации. Дэн: Я определенно всегда стараюсь начинать с ваших инструментов аналитики, потому что они, как правило, содержат самую надежную информацию. Когда мы думаем о попытке провести аудит веб-сайта, лучший способ сделать это — начать в режиме инкогнито, пройтись по веб-сайту и использовать любой аналитический продукт, который у вас есть, и их отладчик. Для Chrome существует множество продуктов, таких как Segment, Amplitude и Mixpanel. Все они имеют расширения Chrome, которые можно использовать для отладки. Все они живут взглядами. Диспетчер тегов Google имеет собственные отладчики. Многие из этих продуктов имеют это. Самый простой способ начать — это, конечно, использовать свой собственный веб-сайт в режиме инкогнито, пройтись по сайту и начать его тестирование. Если вы хотите стать более продвинутым и хотите понять, в чем заключаются проблемы, мы рекомендуем использовать технологию под названием BrowserStack. BrowserStack полезен, потому что вы можете тестировать разные устройства, разные браузеры, разные компьютеры, и при этом выполнять один и тот же процесс и смотреть, как поступают данные. Делать это. Существуют технологии, в которых есть автоматизированное тестирование и тому подобное, но все они довольно новые и довольно дорогие. Они не всегда лучшие. Они не подведут вас к основной проблеме. Иногда вам действительно нужно спросить кого-то, кто просто знает, где искать. Я люблю Сегмент. Segment — это платформа данных о клиентах, один из моих любимых продуктов. Я использовал Segment, mParticle и встречался с кучей других CDP. Интуитивно понятный способ настройки CDP — абсолютно отсталый. То, как вы думаете, что вы должны это настроить, если вы это сделаете, вы облажаетесь. Так делают все, а через шесть месяцев приходится переделывать. Среднестатистический человек реализует свой CDP не менее трех раз, чтобы, наконец, понять, как это сделать правильно. Ненавижу это говорить, но лучший способ проведения аудита — это тщательно продумать свою аналитику, понять, как поступают эти данные, и использовать инструменты аудита, чтобы сделать это. Решение состоит в том, чтобы больше планировать и быть более активным в первую очередь. Бен: Похоже, вы можете столкнуться с ситуациями, когда люди относятся к этим инструментам как к готовому решению, хотя на самом деле это не так. Дэн: Ага. Они думают, что они умные. Бен: Вы должны быть более стратегическими, может быть, в отношении того, как эти вещи устроены, может быть, иметь немного лучшее понимание даже того, какие проблемы вы пытаетесь решить. Не могли бы вы сказать, если это точно? Дэн: Я определенно сказал бы, что это точно. Большинство людей думают, что эти инструменты умны, но это не так. По сути, это тупые инструменты визуализации с разными типами визуализации. Причина, по которой вы бы выбрали Mixpanel вместо Amplitude, заключается в том, что есть несколько отличий в архитектуре данных, которые имеют значение. Девяносто девять процентов людей никогда бы даже не узнали, что эти две вещи разные. Они выбрали бы их, потому что у одного визуализация красивее, чем у другого. Оба они являются глупыми аналитическими продуктами, которые просто сообщают вам ваши данные. Если вы поместите в него глупые данные, они вернут вам плохие данные. Есть инструмент — я думаю, он называется tagинспекция.com, это очень круто, вы можете загрузить свой веб-сайт, и он показывает вам, как данные поступают с вашего веб-сайта, как они поступают в каждый инструмент ниже по течению. Этот инструмент очень крут, потому что он показывает вам ваш истинный путь к данным. Таким образом, вы можете начать понимать, возможно, данные поступают, но они повреждены, потому что они проходят через этот другой инструмент, чтобы попасть туда. Есть несколько крутых инструментов, которые делают это немного проще. Бен: Вообще говоря, каковы некоторые рекомендации, которым могут следовать маркетологи, чтобы гарантировать, что их данные остаются чистыми, и они могут убедиться, что они не заполняют эти системы мусором в первую очередь. Как они могут избежать первой проблемы, следя за тем, чтобы данные, которые попадают в эти инструменты, не были каким-либо образом скомпрометированы? Дэн: Общей проблемой, с которой мы сталкиваемся уже много лет, являются параметры UTM. UTM являются причиной многих неверных данных. Мы создали бесплатный продукт под названием UTM.io, который упрощает создание таксономии UTM, а затем предоставляет онлайн-конструктор для вашей команды, которым является Workspace. У него есть правила. У него есть шаблоны. Так они не смогут его сломать. Когда вы работаете в организации, вам нужно попытаться придумать процессы, инструменты и системы, чтобы люди просто не могли ничего сломать. Вот где я бы сказал, что использовать такой продукт, как UTM.io, очень легко, потому что вы можете установить свою таксономию, а затем остальная часть вашей маркетинговой команды может в основном строить свои ссылки. Данные вашей UTM-кампании, которые являются одними из ваших самых ценных данных, остаются чистыми. То же самое происходит, когда вы думаете о том, чтобы убедиться, что у вас есть хорошие точные аналитические данные или данные автоматизации маркетинга. Попытайтесь выяснить, что это за продукты или услуги, которые вы можете поставить в качестве, по сути, посредников, которые защищают ваши последующие инструменты. Вот где некоторые продукты, такие как Segment, имеют протоколы, которые позволят вам защитить вашу таксономию. У Amplitude есть собственная функция таксономии, называемая Schema. Многие из этих инструментов имеют это, но когда дело доходит до попытки сохранить данные в чистоте. Начните со своей таксономии, не торопитесь. Постарайтесь не торопиться. Если вы зашли на McGaw.io, наш веб-сайт, и перешли в нижний колонтитул, там есть раздел загрузок и ресурсов. У нас есть всевозможные вебинары, на которых обсуждалось, как разработать таксономию? Как вы строите таксономию для персонализации? Содержание и образование существуют, чтобы иметь возможность сделать это, и это не так уж сложно. Не позволяйте мне упрощать это. Это непросто, но лучшая практика, когда дело доходит до получения чистых данных, — это подготовка. Это стадия планирования всего этого. Вот что я бы очень посоветовал. Бен: Это имеет для меня большой смысл. Если у вас есть несколько членов команды, они все убегают, делая неправильные вещи с этими мощными инструментами. Довольно легко увидеть, как это очень быстро превращается в беспорядок. Дэн: Во многих компаниях есть специалист по продажам и маркетингу, который отвечает за эти вопросы. Мы определенно рекомендуем попробовать иметь одного человека, который, как мы его называем, повелитель данных, человек, который в конечном итоге получает помощь, чтобы командовать. В большой компании или даже в маленькой компании у вас есть продажи, маркетинг, продукты CS. Естественно, есть несколько человек, которые связаны с этими данными, и вам нужен кто-то, кто объединит всех этих людей, и, может быть, маэстро немного лучше, чтобы данные работали для всех. Бен: Это отличный совет, и он подходит для всех вопросов, которые я подготовил. Но это был отличный разговор. Прежде чем я вас отпущу, если есть что-то еще по этой теме, что, по вашему мнению, важно для наших слушателей, вы можете их оставить. Я понимаю, что это не сформулировано в форме вопроса, но если есть что-то, что вы хотели бы оставить нашим слушателям на прощание, это было бы здорово. Дэн: Самое важное, что я бы порекомендовал в отношении аналитики, — это не торопиться. Не торопитесь со всеми данными. Не ускоряйте его. Не спешите. Проблема номер один, с которой люди пытаются справиться, — это торопиться. Я бы определенно не торопился. Каждая компания, которая хочет ускорить свой контракт с нами с шести месяцев до трех месяцев, мы, эй, мы должны замедлить это. Даже когда они ускоряют его, мы все равно заканчиваем теми же шестимесячными проектами, потому что для этого просто требуется время. Там много туда и обратно. Там много общения. Оцените более длительный период времени, чтобы иметь возможность сделать это. Если вы заинтересованы в том, чтобы привести свои данные в порядок, я бы порекомендовал ознакомиться с моей бесплатной книгой. Если вы зайдете на McGaw.io, вы можете запросить бесплатную копию моей книги на нашем сайте. Она называется «Как построить крутое дерьмо». Возможно, это поможет вам начать этот путь и даст вам несколько реальных примеров и тактик, которые вы сможете использовать в своей компании.