Podatkovni stručnjaci danas su prisutni u gotovo svim industrijama, a podaci se prikupljaju na svakom koraku. Kako iz njih zaključke izvode brendovi te koji su profili stručnjaka neophodni u marketinškoj agenciji da bi do tih zaključaka uspješno stigli otkriva Robert Petković, direktor digitalne analitike u komunikacijskoj agenciji Pro Media Grupi.
Prikupljanje podataka postala je opsesija, kako brendovi vuku pouke iz njih?
- Ako si brandovi postave dobro pitanje i imaju ljude koji znaju interpretirati podatke, jer podatke danas imaju gotovo svi, onda brandovi iz tih podataka vrlo često mogu izvući jako dobar recept za donošenje ispravnih poslovnih odluka i unapređenje svoje tržišne pozicije. Mnogi se brendovi ne žele zamarati podacima i donose svoje poslovne odluke na temelju iskustva, predosjećaja ili nekog inata. Često navodim da je u takvim slučajevima bolje uzeti novčić i donijeti poslovnu odluku, nego odluke bazirati samo na osjećaju. Naime, novčić nam daje 50 posto šanse da ćemo biti u pravu, dok nam osjećaj daje 30-40 posto šanse da ćemo biti u pravu. Odluke koje se baziraju na kvalitetnim podacima (Data-driven decisions) uspješne su u nekih 60-70 posto slučajeva, ali pod uvjetom da znamo ispravno interpretirati prikupljene i dobivene podatke.
Koji je najteži zadatak podatkovnog analitičara?
- Moj najteži, ali istovremeno i najvrjedniji posao kao podatkovnog analitičara je iz gomile podataka izvući jedan do dva grafa i tablice koje će pomoći kod donošenja poslovne odluke, odnosno od šume vidjeti stabla. Jednom kad brendovi vide koliko su im podaci korisni za poslovanje, rijetko kada odustaju od njih. Nažalost, mnogi ne uspijevaju spoznati korisnost podataka upravo zbog gomile podataka kojima smo okruženi te nedostatka ljudi koji imaju znanja i vještine da te podatke pretvore u korisne spoznaje, bez obzira što i naš mozak od rođenja neprekidno dobiva nove podatke, analizira ih i na temelju rezultata donosi odluke.
Kako se koristite podacima u Pro media groupi?
- Pro media group jedna je od najvećih komunikacijskih agencija u Hrvatskoj i da bismo bili uspješni u bilo kojem području kojim se bavimo – od medijskih strategija i planiranja, performance marketinga, preko kreativnih koncepata i stvaranja sadržaja pa sve do odnosa s javnošću, community managementa i influencer marketinga - nužno moramo kombinirati strateško i kreativno promišljanje s analitikom i tehnologijom kako bismo kroz holistički pristup pomogli našim klijentima da postignu tržišni uspjeh. Kao i kod nas, tako i drugim agencijama koje se bave oglašavanjem već godinama se ne može kvalitetno obavljati posao ako na raspolaganju nemamo ljude koji se bave prikupljanjem podataka (obično su to vanjski servisi), njihovom analizom (poželjno je da to budu zaposlenici) te preporukama za sljedeće korake (ovo ne smiju biti vanjski suradnici).
Treba li vam u agenciji podatkovni znanstvenik?
- Ako ćemo podatkovne znanstvenike usko promatrati kao one koji se bave prikupljanjem podataka, njihovim organiziranjem i grupiranjem, onda takvi profili zaposlenika nisu nužno potrebni u svakoj agenciji i možda agencije mogu koristiti i vanjske servise ili suradnike za taj dio poslova. No, ako ćemo kao podatkovne znanstvenike gledati one koji se bave programiranjem, prikupljanjem podataka, grupiranjem, pojašnjavanjem i konzultiranjem, onda bi svaka agencija trebala imati po jednog podatkovnog znanstvenika za svaki vid svog posla (Digital, TV/OOH, Print,…).
Koja su najtraženija zanimanja u medijskim agencijama što se tiče podataka?
- Ako napravimo osnovnu podjelu na tri ključne razine baratanja podacima, možemo govoriti o podatkovnom inženjeru, koji koristi svoja znanja kako bi prikupio što više točnih podataka, podatkovnom znanstveniku, koji prikuplja i agregira podatke s više izvora koristeći algoritme za njihovo grupiranje, te podatkovnom analitičaru koji koristi dobivene podatke da bi pomogao brendovima da donesu poslovne odluke bazirane na podacima. Inžinjera i znanstvenika možete imati u agenciji, ali možete i outsourcati, no za agenciju je ključan analitičar koji će podatke znati reinterpretirati na način da budu komunikacijski relevantni i tržišno primjenjivi i korisni. To se jednako odnosi na podatke o čitanosti ili gledanosti, na dubinsku web analitiku, performance marketing ili istraživanju tržišta i javnog mnijenja.