Kakšne lastnosti mora imeti analitična ekipa? Preverite v štirih minutah branja.
Pričakovanja o delu analitičnih ekip v podjetjih so običajno zelo široka:
Posledično vodstva od analitika pričakujejo, da bo znal vse - marketing, posel, finance, IT, statistiko. Takšnih ljudi je zelo malo. "Pravzaprav iščemo osebo, ki jo jaz imenujem "riba Babilonka". Vsaka analitična ekipa potrebuje nekoga, ki bo znal prevajati med različnimi jeziki - marketingom, statistiko, IT-jem, poslom. Poleg tega morajo biti vloge v ekipi točno določene. Če je kje timsko delo, v katerem nujno potrebujete raznolikost, potem je to analitika. Ne iščite človeka, ki bo znal vse, ključno je, da vsak v ekipi skuša maksimalno razširiti svoje obzorje in začenja razumeti stvari z drugih področji," svetuje Uroš Cvetko.
Pri oblikovanju ekipe obstaja problem pomanjkanja kadrov na trgu, a Uroš Cvetko poudarja: "Za te svari pogosto ne potrebujemo izobraženih podatkovnih analitikov. Dovolj je ekonomist, ki razume statistiko. Pri podatkih, ki so nam danes na voljo, potrebujemo samo nekoga, ki razume, kaj želimo dobiti iz teh podatkov in to pripeljati do poslovnih rezultatov."
Pravi izziv je najti nekoga, ki bo znal analitični ekipi povedati, kaj točno želi od njih imeti, na katero vprašanje odgovoriti. "Glede na videno danes opažam, da imamo tukaj vsaj 60 podatkovnih poslovnežev, ker tisti, ki jih zanimajo samo IT in podatki, ne bodo prišli na marketinške dogodke, tisti marketingaši, ki jih podatki ne zanimajo, pa ne bodo prišli na tako izobraževanje. Ni potrebno poznati posamezne stvari v podrobnosti, saj imate ob sebi ljudi, ki to znajo, vi morate vedeti, kaj hočemo z analitiko doseči, in kakšne rezultate potrebujemo, da se bomo na podlagi teh odločali o marketinških potezah," je prepričan Uroš Cvetko.
Če je kje timsko delo, v katerem nujno potrebujete raznolikost, potem je to analitika. -Uroš Cvetko
Implementacija analitike se lahko izvede na dva načina. Prvi način je ta, da uprava podjetja pove, kako mora biti, drugi pa je, da implementacije prihajajo od spodaj navzgor. Ta dva načina sta odvisna od tega, kako je podjetje vajeno delati, lahko pa vodita v velike frustracije. "Problem modela od zgoraj navzdol je upravljanje s pričakovanji. Uprava pogosto na podlagi konzultacij z zunanjimi dejavniki želi izvesti stvari, ki jih podjetje ni sposobno izvesti, zato lahko zaposleni izpadejo kot nesposobni. Problem načina od spodaj navzgor pa je to, da ideje pogosto niso slišane, saj zaposleni nimajo dostopa oziroma sposobnosti prepričevanja uprave v njihove ideje," opisuje Uroš Cvetko.
Kje sploh izvajati podatkovno analitiko?
1) Ena izmed možnosti je na ravni podjetja postaviti oddelek, ki izvaja analitiko za vse sektorje podjetja. Tako imate vse najboljše analitike v podjetju na enem mestu.
2) Druga možnost je, da ima vsak oddelek svoje analitike, ki bolje razumejo probleme operative in lažje rešujejo posamezne probleme.
3) Tretja možnost je hibridni model - kombinacija obeh.
"Sam zagovarjam hibridni model. Kadar postavljamo nove stvari, razvijamo nove modele, takrat je potrebno oddelek centralizirati, zato da spremembo naredimo na enem mestu. Problem je, da se takrat umaknejo od problemov posameznih oddelkov in čedalje slabše razumejo marketing, prodajo, logistiko. Rešitev je v menjavi obeh sistemov v določenih obdobjih - nekaj časa oddelek centraliziramo, nato pa analitike znova pošljemo v posamezne oddelke," svoj primer opiše Uroš Cvetko. Osnovno poslanstvo vsakega analitičnega oddelka pa mora biti, da lahko spremeni način, na katerega se podjetje odloča.
Zapis je nastal na podlagi izobraževanja Marketinga TOPX: Data driven marketing. Celotna reportaža je na voljo TUKAJ.
Foto: Nejc Lasič.
