У одного из проектов Laba Group в США — ELVTR — тоже есть онлайн-журнал. В нем выходят интервью на английском с экспертами из топовых мировых компаний — Google, Booking, Fiverr и других. Сегодня переводим для вас эксклюзивное интервью с Кевином Хартманом — Global Head of Analyst Development в Google.
Кевин позиционирует себя одновременно как ученого и как художника. Он преподает цифровую аналитику в университетах, а еще верит, что Big Data должна создавать что-то внушительное и вдохновлять потребителей.
Обсудили, почему люди важнее технологий, как анализ данных помогает создавать персонализированную рекламу и стоит ли бороться за конфиденциальность.
Интервью на английском читайте по ссылке.
Что вы посоветуете компаниям, у которых есть много данных?
Для них у меня есть три совета:
- наймите аналитика
- наймите второго аналитика
- наймите еще больше аналитиков
По моему опыту, у компаний, которые не смогли извлечь инсайты и пользу из собранных данных, просто не было человеческих ресурсов, необходимых для этой задачи.
Если вы покупаете технологии и думаете, что этого достаточно, — попадете в ловушку. Вам нужны люди, которые смогут сопоставить полученные данные, визуализировать их и представить в формате истории: со своим сюжетом, действующими лицами и бизнес-контекстом. Именно это отличает успешную компанию от неэффективной.
Есть ли опасность в том, что данными можно манипулировать?
Большой риск манипуляции — обратная сторона доступности данных. Сейчас каждый может использовать их для любых целей.
Поэтому аналитики несут серьезную ответственность. Им необходимо правильно трактовать данные, ведь всегда существует соблазн приукрасить информацию или показать клиенту то, что он хочет увидеть.
В книге «Цифровая маркетинговая аналитика» я говорю о трех функциональных задачах аналитика:
- знать, каким образом собрали данные
- понимать, откуда они поступили
- ценить информацию, которую они могут рассказать
Кроме того, большая ответственность лежит на маркетологах и руководителях. Они должны понимать, что анализ данных может быть предвзятым. Любому менеджеру нужно уметь распознавать и объективно оценивать ситуации, когда что-то звучит слишком хорошо, чтобы быть правдой.
И не важно, есть ли в названии вашей должности слово «аналитик» — каждый должен знать, как анализ данных влияет на бизнес и нашу жизнь за его пределами.
Что важнее: аналитики или ПО?
Однозначно аналитики. Мой друг Авинаш Кошик, маркетинг-евангелист Google и блестящий стратег в области данных, придерживается правила 10/90. Он считает: если у вас есть бюджет на аналитику, вы должны направить 10% на инструменты и 90% — на людей, которые будут их использовать.
Вкладывать миллионы в аналитику, которой некому управлять, — так же бессмысленно, как купить спортивное авто без колес.
Учитывая то, какое количество данных сейчас существует, безответственно доверять анализ тому, кто не способен превратить его в достоверные знания.
Что вы спросили бы у магического хрустального шара о будущем данных в бизнесе?
Система цифровых файлов cookie, которой мы пользовались десятилетиями, сейчас находится под угрозой. Скоро мы потеряем возможность получать данные для анализа таким образом — и это кардинально изменит нашу работу. Так что я спросил бы, к чему мы движемся и где будем через пять лет.
Что угрожает cookie?
Мы используем cookie с момента их изобретения в 1995 году, чтобы отслеживать поведение потребителей и их взаимодействие с рекламой. Угрозой стала новая политика конфиденциальности: Apple внедрили в браузер Safari систему Intelligent Tracking Prevention (ITP). Этот алгоритм отслеживает cookie-файлы сторонних рекламных сетей и удаляет их каждые 24 часа.
Теперь и Google обещает в течение двух лет постепенно отказаться от использования cookie в Chrome. Это помешает создавать персонализированные рекламные предложения.
Но если вас беспокоит, что кто-то использует cookie для вашей идентификации, — вы можете их заблокировать.
Я все же надеюсь, что мы сможем найти технологию, которая обеспечит пользователям конфиденциальность, и в то же время не будет ограничивать рекламодателей.
Существуют ли данные, которые невозможно измерить?
Измеримо почти все. Но я хотел бы узнать больше о том, как потребители взвешивают варианты и что в итоге заставляет их сделать выбор.
Часто причиной наших поступков становится инстинкт, и его действительно сложно измерить. Поэтому я хочу углубиться в нейроисследования и изучение функций мозга.
Если бы в нашей работе была возможность исследовать мозговые волны пользователей — это упростило бы многое. Но мало кому понравится перспектива того, что их подключат к компьютеру.
Технология, которая обеспечит физический комфорт при исследовании и позволит нам собирать всю нейронную информацию, стала бы поистине фантастической. Это помогло бы создавать для потребителя максимально персонализированный опыт.
Над какими задачами вы сейчас работаете в Google?
Много времени мы уделяем автоматизации рекламы. Создаем более персонализированный экспириенс для пользователей с помощью машинного обучения и других инструментов крупномасштабной аналитики.
Мы исследуем, как отличаются решения разных людей. Используем VR и создаем интерфейсы для потребителей — это захватывающе и даже несколько футуристично. Затем отслеживаем, как люди взаимодействуют с этими интерфейсами.
Пока такие технологии только начинают развиваться, но в будущем нас ждут более внушительные эксперименты. И я надеюсь, Google по-прежнему будет лидером в этой области.
Как расширенный сбор данных повлияет на цифровой опыт?
Платформы станут лучше понимать поведение потребителя в сети, аналитикам будет проще собирать информацию, а маркетологам — создавать персонализированную рекламу.
Вспомните, каким был Google-поиск поначалу и как он эволюционировал. Раньше нужна была не одна попытка, чтобы найти необходимые сведения. Сейчас стоит ввести несколько букв — а технология автозаполнения уже точно знает, что вам нужно.
Почему вы преподаете?
Это позволяет мне оставаться в курсе событий. Стоять перед аудиторией и говорить об актуальных вещах — огромный вызов в такой динамичной индустрии.
Иногда мы забываем, что люди видят многие вещи совсем иначе или не имеют опыта, который кажется нам очевидным. В Google все очень привязаны к образу мышления Google. Поэтому я ценю общение со студентами, которые говорят об аналитике по-своему.
Какую пользу приносят студентам ваши лекции?
Я преподаю тысячам людей и видел, как они бросают нелюбимую работу и находят то, что им по душе. Другие приходят безработными, а потом получают знания, которые помогают им устроиться в Google и Facebook.
Больше всего я горжусь тем, что студенты поначалу имеют смутные представления про анализ данных — и превращаются в скиловых аналитиков. Это невероятная трансформация.
Весь бизнес-контент в удобном формате. Интервью, кейсы, лайфхаки корп. мира — в нашем телеграм-канале. Присоединяйтесь!
Меняется ли образование в наши дни?
Качество образования резко улучшилось. Сейчас я наблюдаю в классах намного больше внимания и вовлеченности, чем во времена, когда только начинал преподавать.
COVID-19 заставил студентов окунуться в среду дистанционного обучения. Из-за этого выросли запросы к онлайн-программам, изменилось их качество.
Я уверен, что традиционное офлайн-образование будет переосмыслено. Вряд ли после опыта пандемии эта сфера вернется к прежнему формату.
Хотите получать дайджест статей?
