McGaw.io'dan Dan McGaw ile Daha İyi Pazarlama Kararları Verebilmeniz İçin Çöpleri Verilerinizden Uzak Tutun [AMP 223]

Veri sorunları muhtemelen pazarlama yığınınızın içinde bir yerde gizleniyor. Henüz çıldırma. Verilerle ilgilenen çoğu analitik paketi ve pazarlama yazılımı hizmetinde bazı boşluklar veya yanlışlıklar vardır. Bugünün konuğu, bir pazarlama teknolojisi ve pazarlama analitiği danışmanlığı şirketi olan McGaw.io'nun CEO'su ve kurucusu Dan McGaw. Dan, daha iyi pazarlama kararlarının nasıl alınacağı hakkında konuşuyor; veri felaketlerinden kaçınmak için daha derin sorunları tanımlayın ve düzeltin. Verilerinizi temiz tutmak ve ölçümleri hareketli tutmak için bilmeniz gereken her şeyi açıklıyor. Gösterinin öne çıkan özelliklerinden bazıları şunlardır:

• Veri temizliği neden önemlidir? Analitik + Kötü Veri = Kötü Kararlar
• Yönlü: Verilerin mükemmel olması amaçlanmamıştır, amaç büyümek ve harekete geçmektir.
• Veri Spektrumları: Herkesin güvenilir olmayan verileri vardır - ne kadar kötü?
• Pazarlama Yığınları: Veri sorunlarından kaynaklanan farklı sorunlar
• Taksonomi: Yaygın sorun, tutarlı veya bağlantılı adlara sahip olmamaktır
• Kasıtlı Olun: Pazarlama teknolojisini kurun ve yapılandırın ya da kendinizi başarısızlığa hazırlayın
• Denetim: Bir sorun olduğunu biliyorsunuz ama ne olduğunu, nereden başlayacağınızı bilmiyorsunuz.
• Çözüm: Verilerin nasıl aktığını anlayarak planlayın ve daha proaktif olun
• En İyi Uygulamalar: Kestane izleme parametreleri (UTM), hatalı verilerin suçlularıdır
• Cool Sh*t Nasıl İnşa Edilir: Ağırdan alın, acele etmeyin, projeleri aceleye getirmeye çalışmayın

Bugünkü programı beğendiyseniz, lütfen iTunes'da The Actionable Content Marketing Podcast'e abone olun! Podcast ayrıca SoundCloud, Stitcher ve Google Play'de de mevcuttur.

Deşifre metni:

Ben: Hey Dan, bu öğleden sonra nasıl gidiyor? Dan: İyiyim. Bana sahip olduğun için çok teşekkürler. Ben: Kesinlikle. Orlando'daki 73 derecenizle şu anda benden biraz daha iyi durumda olabilirsiniz. Dan: Bu benim için soğuk. Ne hakkında konuştuğunu bilmiyorum. Şu an bulunduğun yerin daha soğuk olduğunu biliyorum ama daha sonra dışarı çıktığımda bir ceket giyeceğim. Ben: Ben de bir ceket giyeceğim. Biraz daha ağır olabilir ama yine de bir ceket. Çok fazla yoldan sapmadan önce, kendinizi dinleyicilerimize tanıtmak ve McGaw.io'da ne yaptığınızı açıklamak için bir dakikanızı ayırabilir misiniz? Dan: Ben McGaw.io adlı bir şirketin kurucusu ve CEO'su Dan McGaw. 20 yılı aşkın bir süredir pazarlama teknolojisi alanındayım. Toplu e-posta olmadan önce toplu e-postalar göndererek 1998'de başladım. Sadece bunu toparlamayı ve bazılarını gördüğümü söylemeyi seviyorum [...]. Bazı insanlar beni Kissmetrics'de pazarlama müdürü olduğum zamanlardan tanır. O roket gemisinin gerçekten harika şeyler yapmasına yardım ettim. Ondan önce, Pluralsight'ta satın alınmasına yardımcı olduğum codeschool.com adlı başka bir şirkette büyüme başkanıydım. Konu yeni girişimlere geldiğinde etrafta bulundum ve her türden farklı şey gördüm. McGaw.io'da bir pazarlama teknolojisi ve pazarlama analitiği danışmanlığı şirketiydiler. Bu ne anlama geliyor? Doğal olarak, şirketlerin müşteri yolculuklarında görünürlük kazanmalarına yardımcı oluyoruz veya dönüşümler için müşteri yolculuklarını optimize etmelerine yardımcı oluyoruz. Ancak bunu pazarlama teknolojisinden yararlanarak yapıyoruz. Genellikle araçları, işletim araçlarını entegre eder, büyümeyi hızlandırır, kullanırız ve omurgamız her zaman analitik olmuştur. Kissmetrics'ten ayrıldığımda yanlışlıkla bu şirketi kurdum. Anlayabileceğiniz gibi, Kissmetrics'ten ayrıldığımda analitik yardımına ihtiyaç duyan büyük bir arkadaş portföyüm vardı. Doğal olarak, omurgamız burada her zaman analitik olmuştur. Ben: Çok güzel. Uzmanlığınız, bu bölümün konusu olan veri temizliği, veri güvenilirliği ile gerçekten çok iyi bağlantılıdır, sadece genel olarak verilerinizi nasıl temiz ve güvenilir tutacağınızdan bahseder, böylece verilerinize dayanarak gerçekten iyi kararlar verebilirsiniz. Yüksek düzeyde, size göre, veri temizliği yarasadan neden önemlidir ve neden pazarlamacıların ilgilenmesi gereken bir şeydir? Dan: Gerçekten iyi bir soru. Analitiğiniz varsa ve analitiğinizde kötü veriler varsa, bu, analitiğinizin yanlış olduğu anlamına gelir, bu da doğal olarak kötü kararlar alacağınız anlamına gelir. Şu anda gerçekten kötü pazarlama niteliklerine sahip oldukları ve bunu bildikleri bir şirketle çalışıyorum. Temelde tüm pazarlama harcamalarını durdurdular. 4 haneli küçük harcamalardan bahsetmiyoruz, 5-6 haneli harcamalardan bahsediyoruz. Kötü verilere sahip oldukları için daha fazla para kaybetmek istemedikleri için hepsini aşağı çektiler. İşiniz üzerinde büyük bir etkisi olabilir. Kendi mesleğimde, kendi kariyerimde bile verilerimizin kötü olduğu şirketlerde bulundum ve sonra iyi bir karar verdik. Kötü veriler üzerinde iyi bir karar verildiğini öğrendik. Elimizdeki veriler için harika bir karardı, ancak bunun kötü veriler olduğunu öğrendikten sonra sonuç berbattı. Gerçekten iyi verilere sahip olduğunuzdan emin olmalısınız. Mükemmel olması gerektiğini düşünmüyorum. Verilerin mükemmel olması amaçlanmamıştır. İnternet mükemmel değil. Dağınık olan herhangi bir yer hakkında düşündüyseniz, o da internettir. Bu, verilerinizin mükemmel olmayacağı anlamına gelir, ancak en azından yön alabilirseniz, çok daha iyi bir noktada olacaksınız. Verileri temizlemeye devam ederseniz, daha fazla hata yapmadığınızdan emin olmanıza yardımcı olacaktır. Ben: Oraya bıraktığın ve biraz genişletmek istediğim bir kelime yönlü. Orada ne elde ettiğini biliyorum. Dahili olarak, CoSchedule'deki bizler için bile, çoğu zaman verilere veya genel olarak metriklere bakacağımızı ve bunu bize rüzgarın ne yöne estiği hakkında bir fikir veren bir rüzgar gülü olarak ele alacağımızı biliyorum. işlerin nasıl gittiğine dair gerçek bir süper ayrıntılı okuma almaya fazla takılmak. Bu terimi kullandığınızda bunu mu kastediyorsunuz, yoksa bununla başka bir şey mi demek istediniz? Dan: Kesinlikle bunu kastediyorum. Rüzgarın hangi yönden estiğini kesin olarak bilmeniz gerekir. Ancak kesinlikle verilerin mükemmel olamayacağı alanlar var. Yaygın bir tanesi, çoklu dokunma ilişkilendirmesi veya pazarlama ilişkilendirmesi olacaktır. Çoklu dokunuşla ilişkilendirmede, verilerin mükemmel olmasının hiçbir yolu yoktur. Amaç, yönlü olmak ve size bunu nasıl yapacağınızı söylemektir. Yönlendirmeniz gereken belirli alanlar var, ancak aynı zamanda, kişisel olarak, benim bakış açıma göre, tipik olarak en hızlı büyüyen şirketler, kesinliğe daha az odaklanan ve nasıl yön alacağımıza daha fazla odaklanan şirketler. Bize büyümenin hangi yönde olduğunu söyleyecek veriler ve hadi harekete geçelim ve harekete geçelim. Ben: Tabii. Oradaki eyleme yapılan vurguyu seviyorum. Dolayısıyla, Eyleme Geçirilebilir Pazarlama Podcast'i. Burada hepimiz eylem içindeyiz. Bunların kesin olmamasından bahsetmişken, ancak tahmininize göre, bu tür sorunların ne kadar yaygın olduğunu düşünüyorsunuz? Sorunların ne kadar yaygın olduğunu düşünüyorsunuz, yalnızca güvenilir olmayan verilere sahip olan pazarlamacılarla ilgili. Dan: Kesinlikle herkesin bir yerde, her şirkette güvenilmez bir veri durumu olduğunu söyleyebilirim. Biz bir analitik danışmanlık firmasıyız ve size söz verebilirim, araçlarımızdan birinde bir konuda güvenilmez verilerimiz var. Kesinlikle izlenmeyen, muhtemelen olması gereken şeyler olduğunu söyleyebilirim. Yanlış izlenen, olması gereken veya olmaması gereken şeyler var. Herkesin bir yerlerde güvenilmez verileri vardır. Çok bilinçli olmanız gereken bir şey, veri hakkında düşündüğünüzde, yalnızca analitik için kullandığınız verilere değil, aynı zamanda insanlar hakkında, bir şeyler yapan verilere de sahip olduğunuzdur ve bunlar iki farklı veri spektrumudur. Bunu bir analitik kurulumu gibi düşündüğünüzde, bir analitik aracına giren ve yanlış saklanabilen şeylerle birlikte olaylar ve özellikler gönderiyoruz. Aynı zamanda, pazarlama otomasyon aracınıza giren şeyler olduğunda, bu tamamen farklı bir veri türüdür. Bunlar, ne olmak isterlerse, tanımlayıcı aramalar veya özel aramalardır ve bunlar farklı şekillerde kaydedilir. Biri raporlama için kullanılır. Diğeri kişiselleştirme veya otomatik mesajlaşma için kullanılır. Her iki durumda da, şirketlerin bu yelpazenin her iki tarafında da sorunları var ve herkeste var. Bu ne kadar kötü bir sorun. Ne kadar mimari? Sorun ne kadar karmaşık? Dört yıl önce ajansımıza bakarken büyüdüğümüzde ne yapacağız? Herkesin yapmadığı şey nedir? Açıkçası, yapmamak aklıma gelen ilk şey PPC veya SEO veya milyonlarca insanın olduğu şeylerden herhangi biri oldu. Pazarlamada zor olan alanın ne olduğuna ve pazarlama teknolojisi yığınının ne olduğuna baktık. Çözmek üzere yola çıktığımız sorun buydu çünkü veri güvenilirliği sorunu hem analitik hem de pazarlama otomasyonu tarafındaydı. Ancak bir analitik uzmanlık mağazasıysanız, yığını düzeltemezsiniz. Bir otomasyon mağazasıysanız, yığını düzeltemezsiniz. Biz tam ortada olmayı seçtik. İyi çalıştı. Çok eğlenceliydi çünkü çok fazla veri sorunu görüyoruz. Çok eğlenceli oldu. Ben: Bunun kesinlikle bir alan olduğunu söyleyeceğim, özellikle dikkatli baktığımdan değil ama yetersiz hizmet alan bir alan gibi görünüyor. Genel olarak, sadece sizin gibi ajanslar, bu tür konulara odaklanan ajanslar, bu, pazarlamacıların bir yerlerinde olduğu gibi, kelimenin tam anlamıyla hepimizin bir sorunu olduğu göz önüne alındığında, ilginçtir. Bence bu çok ilginç. Sizin bakış açınızdan, söylediğiniz gibi, uzun süredir uzaydasınız. Bir çok veriye baktınız. Pek çok pazarlama teknolojisi yığınına baktınız. Birçok farklı müşteri ve farklı şirketle çalıştınız. Eminim hepsi bir biçimde veri sorunlarından kaynaklanan her türlü farklı sorunu görmüşsünüzdür. Pazarlamacıların verilerini düzgün bir şekilde yönetemedikleri zaman karşılaştığı en yaygın sorunlardan bazıları nelerdir? Dan: Görmeye meyilli olduğumuz en büyük sorun, insanların herhangi bir durumda ayakkabılarını giymeden koşmaya başlamasıdır. Veride, analitik, yığın veya pazarlama otomasyonu olsun, odaklanmanız gereken ilk şey sınıflandırmanız ve terminolojinizdir. Şeylere ne ad vereceksin? Gördüğümüz en yaygın şey, taksonominin berbat olmasıdır. Göreceğiniz şirketlerde, pazarlama ekibine kaydolma, geliştirme ekibine kullanıcı tarafından oluşturulan ve müşteri başarı ekibine kayıt denir. Taksonominizi düzene sokmak, gördüğümüz bir numaralı sorun. Büyük harf kullanımı gibi basit şeyler, elbette, her türlü farklı aracı bozan ve bunu tüm ürünlerde eşanlamlı hale getiren - yığın sınıflandırması diyeceğimiz gibi - elde eden şeydir. İnsanların unuttuğu ortak bir şey, tüm bu araçların birbirine bağlı olması gerektiğidir. İşiniz platformdur. Tüm bu araçlar nihayetinde ona bağlanıyor ve tüm bu araçların da birbirine bağlı olması gerekiyor. Bir araçta ad olarak adlandırılırsa, başka bir araca Fname ve başka bir araçta F_name olarak adlandırılırsa, bu sınıflandırmanın haritalanması giderek zorlaşır ve daha da zorlaşır. İlk önce iyi bir taksonomiye sahip olduğunuzdan emin olursanız, bu, geri kalanını başarı için ayarladığınızdan emin olacaktır. Bu sorunları gördüğümüz zamanın yüzde doksan beşi, bunun nedeni kimsenin ilk önce sınıflandırmaya odaklanmamış olması ya da kendi taksonomilerini oluşturmaya gittiklerinde çok tembel olmaları ve en az uygulanabilir şeyi yapıp onu döndürmeleri. Ancak sınıflandırmayı doğru yapmak için kaliteli zaman ayırırsanız, gerçekten iyi sonuçlar görürsünüz ve sınıflandırmanın yığın boyunca çalıştığından emin olmaya çalışmak da en iyi sonuçları elde ettiğiniz yerdir. Ben: Bu konuşmanın çoğunun altında yatan yinelenen bir tema, pazarlama teknolojisini kurma ve yapılandırma söz konusu olduğunda kasıtlı olma ihtiyacıdır. Plansız bir işe girişirseniz veya karmaşık sistemlere, kullanıma hazır basit çözümler gibi davranırsanız, o zaman kendinizi hemen başarısızlığa hazırlarsınız. En iyi senaryoda bile, yaptığınız şey buysa, pazarlama teknolojisi yatırımınızın tam değerini almaya hazır olmanız pek olası değildir. Ekibinizde verilerin nasıl yönetildiğini denetlemekten sorumlu bir kişiyi görevlendirin, etiketler, dosyalar ve benzerleri için bazı temel sınıflandırmalar ve bazı adlandırma kuralları oluşturun ve fazla ilerlemeden önce bir şeyler planlamak için zaman ayırın. Bunlar gerçekten basit şeyler gibi görünebilir, ancak bazen yolun ilerisindeki gerçekten büyük baş ağrılarından kaçmak için yeterlidir. Şimdi onlara dönelim. Dinleyicilerimiz verilerinin güvenilirliği konusunda endişe duyuyorsa, belki bir sorunları olduğunu bildikleri için veya bir sorunları olduğunu bilmedikleri için. Ama şimdi bu konuşmayı dinledikten sonra, bir yerde bir sorunları olabileceğinden şüpheleniyorlar. Kendi durumlarını değerlendirmeye nereden başlamalarını önerirsiniz? Kendi verilerini kendi yığınlarında değerlendirmek, böylece o yığınla veya araştırdıkları süreç, araç veya yöntemle ilgili olası sorunları gidermeye başlayabilirler. Nereden başlarsın? Bir yerlerde bir sorun olduğunu biliyorsun ama ne olduğunu ve nerede olduğunu bilmiyorsun. Nereden başlamalarını tavsiye edersiniz, belki de sadece araziyi elde etmek için bir şeyleri denetlemeye başladılar, tabiri caizse. Dan: Kesinlikle her zaman önce analitik araçlarınızla başlamaya çalışırım çünkü genellikle en sağlam bilgilere sahip olurlar. Bir web sitesini denetlemeyi düşündüğümüzde, bunu yapmanın en iyi yolu Gizli modda başlamak, web sitesinde gezinmek ve sahip olduğunuz analitik ürününü ve hata ayıklayıcısını kullanmaktır. Segment, Amplitude ve Mixpanel gibi Chrome için birçok ürün var. Hepsinin hata ayıklamak için kullanabileceğiniz Chrome uzantıları vardır. Hepsi canlı görüntüler. Google Etiket Yöneticisi'nin kendi hata ayıklayıcıları vardır. Bu ürünlerin çoğunda bu var. Başlamanın en kolay yolu, elbette, kendi web sitenizin Gizli modunu kullanmak ve siteyi gözden geçirmek ve test etmeye başlamaktır. Daha fazla ilerlemek ve sorunların nerede ortaya çıktığını anlamak istiyorsanız, BrowserStack adlı bir teknoloji kullanmanızı öneririz. BrowserStack yararlıdır çünkü farklı cihazları, farklı tarayıcıları, farklı bilgisayarları test edebilir ve yine de aynı süreçten geçebilir ve verilerin nasıl aktığını görebilirsiniz. Bu testlerin çoğunu yapmanın en iyi yolunun şuna gitmek olduğunu söylemekten nefret ediyorum ve Bunu yapıyor. Bazı otomatik testler ve bunun gibi şeyler olan teknolojiler var, ancak hepsi oldukça yeni ve oldukça pahalı. Her zaman en iyisi değiller. Sizi temel soruna indirmeyecekler. Bazen nereye bakacağını bilen birine sormanız gerekir. Segmenti seviyorum. Segment, en sevdiğim ürünlerden biri olan bir müşteri veri platformudur. Segment, mParticle kullandım ve bir sürü başka CDP ile tanıştım. Bir CDP kurmanın sezgisel yolu kesinlikle geriye dönüktür. Nasıl kurman gerektiğini düşünüyorsun, böyle yaparsan, kendini mahvedeceksin. Bunu herkes yapar ve altı ay sonra yeniden yapmak zorunda kalırlar. Ortalama bir kişi, sonunda nasıl doğru yapılacağını bulmak için CDP'lerini en az üç kez uygular. Bunu söylemekten nefret ediyorum, ancak denetlemenin en iyi yolu, analitikleriniz etrafında iyi bir titizlik oluşturmak, bu verilerin nasıl aktığını anlamak ve bunu yapabilmek için denetim araçlarını kullanmaktır. Çözüm, her şeyden önce daha fazla planlama yapmak ve daha proaktif olmaktır. Ben: Görünüşe göre, insanların bu araçlara kutudan çıktığı gibi davrandıkları ama gerçekten öyle olmadıkları durumlarla karşılaşabilirsiniz. Dan: Evet. Akıllı olduklarını düşünüyorlar. Ben: Daha stratejik olmalısın, belki bu şeylerin nasıl kurulduğu konusunda, belki çözmeye çalıştığın sorunları bile biraz daha iyi anlıyor olmalısın. Bunun doğru olup olmadığını söyleyebilir misiniz? Dan: Bunun kesinlikle doğru olduğunu söyleyebilirim. Çoğu insan bu araçların akıllı olduğunu düşünür ve değildir. Temelde farklı görselleştirme türlerine sahip aptal görselleştirme araçlarıdır. Amplitude yerine Mixpanel'i seçmenizin nedeni, önemli olan onlar hakkında farklı olan birkaç veri mimarisi özelliği olmasıdır. İnsanların yüzde doksan dokuzu bu iki şeyin farklı olduğunu asla bilemez. Biri diğerinden daha güzel görsellere sahip olduğu için onları seçeceklerdi. Her ikisi de verilerinizi size rapor eden aptal analiz ürünleridir. İçine aptal veriler koyarsanız, size kötü verileri geri verir. Bir araç var—bence buna taginspector.com deniyor, süper havalı, web sitenizi yükleyebiliyorsunuz ve bu size verinin web sitenizden nasıl aktığını, aşağı yönde her bir araca nasıl aktığını gösteriyor. Bu araç süper harika çünkü size gerçek veri yolunuzu gösteriyor. Bu şekilde anlamaya başlayabilirsin, belki veriler geliyor ve oraya ulaşmak için bu diğer araçtan geçtiği için bozuluyor. Bunu biraz daha kolaylaştıran bazı harika araçlar var. Ben: Genel olarak konuşursak, pazarlamacıların verilerinin temiz kalmasını sağlamak için izleyebilecekleri en iyi uygulamalar nelerdir ve ilk etapta bu sistemleri gereksiz dosyalarla doldurmadıklarından emin olabilirler. Bu araçlara giren verilerin bir şekilde tehlikeye atılmadığından emin olarak ilk sorundan kaçındıklarından nasıl emin olabilirler? Dan: Yıllardır gördüğümüz yaygın bir sorun UTM parametreleridir. UTM'ler birçok kötü verinin suçlusudur. Orada UTM.io adında ücretsiz bir ürün oluşturduk, bu da temel olarak UTM sınıflandırmanızı oluşturmanızı ve ardından ekibinize Workspace olan çevrimiçi bir oluşturucu vermenizi kolaylaştırır. Kuralları vardır Şablonları vardır. Bu şekilde kıramazlar. Bir kuruluşta çalışırken, yapmaya çalışmak istediğiniz şey, insanların bir şeyleri kıramaması için süreçler, araçlar ve sistemler bulmaktır. UTM.io gibi bir üründen yararlanmanın çok kolay olduğunu söyleyebilirim çünkü sınıflandırmanızı ayarlayabilirsiniz ve ardından pazarlama ekibinizin geri kalanı temel olarak bağlantılarını oluşturabilir. En değerli verilerinizden biri olan UTM kampanya verileriniz temiz olarak gelir. Aynı şey, iyi doğru analitik verilere veya pazarlama otomasyonu verilerine sahip olduğunuzdan emin olmayı düşündüğünüzde de geçerlidir. Alt araçlarınızı koruyan, özünde aracılar olarak koyabileceğiniz bu ürün veya hizmetlerin neler olduğunu anlamaya çalışın. Segment gibi bazı ürünlerin taksonominizi korumanızı sağlayacak protokolleri olduğu yer burasıdır. Genlik, Şema adı verilen kendi sınıflandırma özelliğine sahiptir. Bu araçların çoğunda buna sahip, ancak verileri temiz tutmaya çalışmak söz konusu olduğunda. Taksonominizle başlayın, acele etmeyin. Zaman ayırmaya çalışın. Web sitemiz olan McGaw.io'ya ve altbilgiye gittiyseniz, indirmeler ve kaynaklar bölümü vardır. Her türlü web seminerimiz var, nasıl bir taksonomi tasarlarsınız? Kişiselleştirme için sınıflandırmayı nasıl oluşturursunuz? İçerik ve eğitim bunu yapabilmek için var ve bu o kadar da karmaşık değil. Fazla basitleştirmeme izin verme. Kolay değil, ancak temiz veri elde etme konusunda en iyi uygulamanız hazırlık yapmaktır. Her şeyin planlama aşaması. Şiddetle tavsiye edeceğim şey bu. Ben: Bu bana çok mantıklı geliyor. Birden fazla ekip üyeniz varsa, hepsi bu güçlü araçlarla yanlış şeyler yapmaktan kaçıyor. Bunun nasıl hızlı bir şekilde bir karmaşaya dönüştüğünü görmek oldukça kolay. Dan: Pek çok şirketin bu konuları kapsayan bir satış ve pazarlama operasyonları görevlisi vardır. Biz kesinlikle veri lordu olarak adlandırdığımız tek bir kişiye sahip olmaya çalışmanızı kesinlikle öneririz. Büyük bir şirkette hatta küçük bir şirkette satış, pazarlama, CS ürünleriniz var. Doğal olarak, bu verilerle ilgilenen birden fazla insan var ve tüm bu insanları bir araya getiren birine ihtiyacınız var ve belki de verinin herkes için çalışmasını sağlamak için biraz daha iyi bir yöneticiye ihtiyacınız var. Ben: Bu harika bir tavsiye ve hazırladığım tüm sorular için bunu yapıyor. Ama bu harika bir konuşma oldu. Gitmene izin vermeden önce, bu konuda dinleyicilerimiz için önemli olduğunu düşündüğün başka bir şey varsa, onları bırakabilirsin. Bunun bir soru şeklinde ifade edilmediğinin farkındayım, ancak dinleyicilerimize veda notu olarak bırakmak istediğiniz herhangi bir şey varsa, bu harika olurdu. Dan: Analitik konusunda tavsiye edeceğim en büyük şey, yavaştan almaktır. Tüm veri işleriyle zaman ayırın. Hızlandırmayın. acele etme. İnsanların yapmaya çalıştıkları bir numaralı sorun, acele etmeye çalışmalarıdır. Kesinlikle zamanınızı alırdım. Bizimle olan sözleşmelerini altı aydan üç aya kadar hızlandırmak isteyen her şirket, biz, whoa, bunu yavaşlatmalıyız. Hızlandırsalar bile, yine de aynı altı aylık projeleri yapıyoruz çünkü bu işleri yapmak zaman alıyor. Çok fazla ileri geri var. Çok fazla iletişim var. Bu işleri yapabilmek için daha uzun bir zaman dilimi tahmin edin. Verilerinizi düzene sokmakla ilgileniyorsanız, ücretsiz kitabıma göz atmanızı tavsiye ederim. McGaw.io'ya giderseniz, kitabımın ücretsiz bir kopyasını web sitemizden talep edebilirsiniz. Adı Harika Bok Nasıl İnşa Edilir. Belki bu, bu yola başlamanıza yardımcı olacak ve size şirketinizde kullanabileceğiniz bazı gerçek vaka çalışmaları ve taktikler verecek bir şeydir.