Posledné týždne v DASE boli super intenzívne 🤯.
Práca na veľkých zahraničných projektoch, veľa učenia, skúšania, aj chýb. Neustále obklopený analytickými nadšencami, či už v našom office, alebo na nedávnej akadémii v Holandsku a Nemecku. (Tešte sa na samostatný článok).
Udialo sa toho za tak krátky čas neuveriteľne veľa.
Ako to však býva pri začiatkoch, každý máme nejaké očakávania. Spísal som preto krátky zoznam piatich vecí, ktoré by som rád vedel ešte predtým, ako som s analytikou vôbec začal.
1. Digitálna Analytika je kľukatá cesta
Chce to čas, veľa času. K tomu trpezlivosť a tiež podporu od skúsenejších kolegov. Nestačí si pozrieť jeden 4 hodinový kurz Google Analytics a očakávať, že už som automaticky junior.
A to ani keď je kurz v slovenčine a tak bombový, ako ten náš 👉 Kliknite tu, ak aj vy chcete mať pevné základy analytiky 🙏🏻
Áno, na začiatok je kurz super a nevyhnutný, veď treba niekde začať. Získame prehľad, aj základy.
Nespravte však chybu, že sa zacyklíte pozeraním rôznych online kurzov. Bude vás to stáť veľa času aj peňazí a progress bude pravdepodobne minimálny.
Najlepšie je ihneď nadobudnuté vedomosti aplikovať do praxe.
Skúste si preto vytvoriť vlastnú webstránku, alebo oslovte nejaký váš obľúbený e-shop. Popremýšľajte. Možno váš kamarát, alebo kamarátov kamarát už nejaký vlastní. On dostane pomoc zadarmo a vy sa posuniete ďalej. Najideálnejšia Win-win situácia.
2. Nikdy sa neprestanem učiť
Digitálna analytika je neustále vyvíjajúca sa veda. Je to IT odvetvie a vždy príde niečo nové, lepšie a rýchlejšie.
Aktuálne je napríklad horúcou témou prechod na Google Analytics 4 a GDPR v spojitosti s ochranou súkromia na webe.
Byť pripravený na zmeny a mať správny mindset je veľmi dôležité. Vďaka tomu dokážeme stále držať krok a byť v pohode.
Okrem nás sledujte aj tieto zahraničné stránky a budete stále v obraze:
- https://www.simoahava.com/
- https://www.analyticsmania.com/blog/
- https://www.lovesdata.com/blog-welcome/
3. Svet analytiky sa netočí iba okolo Google Analytics
Na začiatku som si to naozaj myslel. Iba si otvorím Google Analytics, zákazník si vloží kód na stránku (alebo mu to spravím ja za poplatok) a na druhý deň už zo získaných dát vyťahujem rôzne hypotézy a zákazník je nimi ohúrený😅. No jasné…
Ako digitálny analytik narazíte na množstvo ďalších a ešte komplikovanejších nástrojov ako je Google Analytics.
Najčastejšie sú to:
Alebo tiež programovacie jazyky HTML, CSS, JavaScript a pri väčších projektoch aj SQL / BigQuery.
4. Dôležité nie sú iba hard skills
V preklade tvrdé zručnosti, teda technické a odborné, tieto získavame praxou.
Nepodceňujme ale soft skills, to sú mäkké zručnosti. Aktuálne sa na ne kladie veľký dôraz. Sú totiž veľmi prínosné, ak chceme byť v analytike aj v živote úspešnejší.
V analytike často komunikujeme s klientami (najčastejśie online) a kolegami.
Ak to robíme správne, uľahčuje to prácu každému. Chceme totiž robiť efektívne rozhodnutia a prezentovať sa v čo najlepšom svetle.
Najmä klienti sú často ľudia z iného odvetvia a nie matematickí geeks 🤓. Čísla, grafy a analýzy preto musia byť zrozumiteľné a pekne odprezentované.
Niekedy má komunikácia väčšiu hodnotu, ako samotná analýza, alebo implementácia.
Zoberme si ešte ako príklad skvelé benefity akými sú home-office a flexibilný pracovný čas. Ak nedokážeme efektívne manažovať svoj čas a komunikovať, nikdy z nich nevyťažíme maximum. Niekedy sa dokonca môžeme cítiť zmätene.
No ale ako ich teda zlepšiť ? Na túto tému už bolo napísaných množstvo článkov aj rôznych kníh. Stačí pogoogliť 🔎 a vybrať si.
5. Spätná väzba a kladenie si správnych otázok sú dôležité
Súčasťou každého prebiehajúceho procesu je spätná väzba.
Aby sme sa mohli prirodzene posúvať vpred, je dôležité spätnú väzbu prijať, vyhodnotiť a aplikovať.
Môže prísť od klienta, kolegu, nadriadeného, ale aj od seba samého/samej.
Viem, že som úplne na začiatku a ako juniora ma toho čaká ešte veľa. V praxi mi však pomáhajú tieto otázky:
- Našiel som viacero spôsobov analýzy poklesu konverzie.
Ktorá z nich je tá najlepšia a prečo ? Ako ju odprezentovať klientovi ?Možno trochu čudný príklad, ale ide o ten mindset. Čím skôr si ho osvojíte, tým lepšie vám to pôjde. - Mohol by som byť pri tomto tasku efektívnejší ?Pred tým než začnete, popremýšľajte ako budete postupovať.Spravte si náčrt, alebo si spíšte zoznam krokov. Myslite na prípadné chyby, aby ste neohrozili kvalitu svojej práce. Časom sa samozrejme zlepšíte.
- Som s výsledkom mojej práce spokojný ?Je fajn nad týmto popremýšľať, niekedy predčíme aj očakávania klienta, alebo nadriadeného, ale sami sme stále nespokojní. Skúsme na tom popracovať – knihy, články už na túto tému sú, tipy má pre nás opäť Google.
- Spravil som chybu, stála ma veľa času, ako sa jej v budúcnosti vyhnúť ?Existuje nejaká medzera v mojich vedomostiach, kvôli ktorým nastala táto chyba ? Vždy sa totiž dá niečo nové naučiť, či už je to nový programovací jazyk, manažment času, prípadne iný soft skill. Samozrejme, nezabúdajme pritom na work-life balance.
Pár slov na záver
Ak ste boli iba zvedaví, alebo premýšľate nad prácou digitálneho analytika, verím som vám pomohol objasniť niektoré záhady a neodradil vás 😊.
Ak už pracujete v tomto odvetví pre niektorú z agentúr, alebo ste freelancer, podeľte sa dolu v komentároch o svoje skúsenosti.
Ak sa vám článok páčil, nezabudnite ho zdieľať, urobí nám to radosť. ❤
Okrem blogu tvoríme pravidelne veľa obsahu aj na YOUTUBE, alebo po novom aj LinkedIne.