Superweek 2020 se nesl ve znamení ochrany soukromí, matematiky a staronové filozofie měření

Superweek je náročná konference. Už vystupování z mikrobusu a registrace jsou hektické. Parádní visačka kolem krku, tričko přes loket, program do jedné ruky, uvítací sklenka whisky do druhé ruky, ochutnávka sušené šunky do třetí a čtvrtou rukou se seznamuju s účastníky, kteří dorazili o fous dříve. Pátou rukou táhnu tašku na pokoj a dopřávám si chvilku na uklidnění mysli a konsolidaci končetin. Je jasné, že poslední lednový týden bude opravdu super.

Teď už jsem zpátky a přináším přehled témat, která budou hýbat digitální analytikou v roce 2020.

Zážitek začíná už příjezdem. První dva obrázky pochází z oficiální galerie Superweeku 2020.

Pokladem Superweeku jsou lidi

Pět dní nabitých přednáškami, z nichž dobrých 90 % dosahovalo špičkové kvality, by dalo zabrat samo o sobě. Lokalita na kopci uprostřed ničeho však přirozeně vede ke kumulaci účastníků v lobby baru nebo wellness — a debatám o všem od analytiky přes práci s klienty až po tipy na dovolenou v Austrálii. Mozek jede naplno prakticky nonstop a i když jsem svou první účast na Superweeku pojal jako zimní dovolenou, potřeboval bych ještě týden navíc, abych si vše probral v hlavě a dopřál trošku skutečného odpočinku.

Tyto neformální rozhovory jsou koneckonců největším přínosem celého týdne. Oproti jiným špičkovým událostem v oboru, jako je třeba Marketing Festival, je Superweek komorní. Účast lehce přesahuje stovku mozků a právě díky oněm večerům je snadné se s většinou z nich seznámit a zapovídat. Velké stoly v restauraci navíc vedly k tomu, že i uťáplý introvert mého kalibru snídá s tvůrci Google Tag Manageru, obědvá s tvůrcem Da Vinci Tools a večeří s moderátory podcastu Digital Analytics Power Hour.

Konference je poměrně komorní. Obrázek pochází z oficiální galerie Superweeku 2020.

Legální versus Etické

Digitální analytiku v Proof & Reason řeším primárně z technického pohledu. Proto jsem byl sám překvapen tím, že ve mně nejvíce rezonovala filozofičtější témata týkající se ochrany soukromí a nakládání s daty. O tomto tématu se trochu více rozepsal Lukáš Čech z EtNetery Activate.

K etickým tématům doporučuji prostudovat Digital Marketing & Analytics Ethics Manifesto od Stéphana Hamela a Contract for the Web. Tím, jak svá data v budoucnosti možná budou moci zpeněžit i běžní uživatelé, se zabývá například projekt Solid Tima Bernerse-Leeho.

Význam tématu symbolicky stvrdila aféra společnosti Avast. V půli týdne vyšlo najevo, že sbíral data o chování svých uživatelů na internetu a přeprodával je skrze společnost Jumpshot. Celý případ a vyjádření představitelů Avastu se staly jedním z hlavních konverzačních témat.

3 body, které si odnáším o etice v datech
  1. To, že něco technicky jde, neznamená, že to musíme/můžeme dělat. To, že něco dovoluje (nebo nezakazuje) zákon, neznamená, že je to etické, morální a OK. A už vůbec neexistuje jedna správná cesta. Například evropské GDPR a kalifornský CCPA vychází z podobných principů, ale nejsou navzájem 100% kompatibilní.
  2. Osobní údaje mají větší cenu, než si běžní uživatelé myslí. Možná už brzy část jejich hodnoty dostaneme zpátky, třeba díky projektu Solid zmíněnému výše.
  3. Ochranu uživatelů na sebe postupně berou prohlížeče. Cookie lišty se tak snad už brzy stanou minulostí.

Zpátky k učebnicím matematiky

Julien Coquet celý týden zahájil velmi „povzbuzujícím“ talkem You’ll never be a data scientist, my son. Naštěstí to nebylo tak apokalyptické. Jen to chce vrátit se k matematice (což může trochu bolet, jak naznačuje volný překlad podtitulku přednášky: „anebo možná jo, ale bude to těžký jako prase“).

Zatímco dříve komunitou rezonovalo téma „technicky orientovaného markeťáka“ a všichni se učili JavaScript a Python, aby mohli sami nasazovat měření a automatizovat rutinní činnosti, dnes se dostáváme k tomu, že se analytik neobejde bez matematiky.

Svým způsobem to ale dává smysl. Mezi buzzwordy dnešní doby patří A/B testování a Machine Learning. Existují sice nástroje, které většinu práce udělají za vás, je lehké si vše naklikat — ale bez dobré znalosti základů je snadné data dezinterpretovat a v data-driven labyrintu zahnout do uličky, která nevede k pokladu, ale do smrtící pasti.

Není však nutné si hned osvěžovat matice a diferenciální počet. Velkou hodnotu analytik přidá, když spočítá přínosy A/B testování jako Ton Wesseling či správně zvolí, zda místo A/B testu nezkusit „multi-armed bandits“ jako Matt Gershoff.

3 tipy, jak navázat vztah s matematikou
  1. Vraťte se k učebnicím ze střední a VŠ. V angličtině překvapivě dostačují tituly z řady „for dummies“. Zdarma (a legálně) si můžete stáhnout učebnici Mathematics for Machine Learning.
  2. Naučte se rozdíl mezi statistickými chybami typu I a II. A zamyslete se nad nimi, až vám nějaký nástroj bude tvrdit, že si je na 99 % jistý, že varianta B v testu zvítězila nad variantou A.
  3. Jisté jsou jen daně a smrt. Proto v reportech pracujte s nejistotou a odhady uvádějte spíše v intervalech než „přesných“ číslech.

Události a uživatelé v centru dění

Nebyl by to však Superweek, kdyby se mezi tématy neobjevilo něco techničtějšího.

Jednou z oznámených novinek bylo tzv. server-side spouštění měřicích kódů v Google Tag Manageru. Cílem je (mimo jiné) zrychlit web pro uživatele. Servírování značek ze serveru také znamená, že do jisté míry půjde obejít adblocky a podobné nástroje. Na druhou stranu to ovšem bude klást vyšší nároky na morálku markeťáků a důslednou práci se souhlasy uživatelů — to, že něco jde udělat, ještě neznamená, že to udělat máme.

Google Analytics v polovině roku 2019 představily nástroj s novou filozofií měření App + Web. Datový model založený na návštěvách a zhlédnutích stránky vyměňuje za model založený na uživatelích a událostech (eventech). Tedy stejný princip, jaký funguje ve Firebase a většině jiných analytických nástrojů pro mobilní analytiku. I když je A+W stále v betě, od léta ušel kus cesty a dává smysl je nasadit jako sekundární měření pro alternativní náhled na data. Podrobnosti najdete třeba v návodu na nasazení od Kristy Seiden nebo v prezentaci možností a novinek v A+W od Charlese Fariny.

Další výhodou je nativní import surových dat „zdarma“ do Google BigQuery. Znamená to, že data už nejsou neměnná a agregovaná tak, jak to diktuje rozhraní Google Analytics. Můžete si je tedy reportovat podle sebe. Je však třeba doplnit, že i když je import dat jako takový zdarma, BigQuery je zadarmo použitelné jen do určité míry a aktivní práce s větším objemem dat už bude něco stát.

3 body, na které u App + Web myslet
  1. Zatím neumí spoustu věcí. Nasazujte tedy jako sekundární měření.
  2. Oproti Google Analytics však umí spoustu jiných věcí. Třeba klikání na externí odkazy změříte bez nutnosti umět JavaScript nebo měřit přes Google Tag Manager.
  3. I když je zatím zdarma, práce s daty v BigQuery může nějaké náklady vytvořit. Pro Google je to tedy elegantní model, jak Analytics přiměřeně zpeněžit i webům, kterým se placené GA360 nevyplatí.

Myslete na lidi

Můžete začít tím, že svá data budete vizualizovat a prezentovat tak, abyste snížili kognitivní zátěž příjemců informací. Třeba podle tipů Toma Wilsona.

Ještě lepší však je uvědomit si, že většinu lidí nezajímají data, ale vhledy a výsledky. Analýza samotná ve většině případů není cílem, ale cestou. Překvapilo mě, pro kolik lidí toto byla zásadní informace — a přitom třeba Avinash Kaushik proti reportujícím opičkám brojí už pěkně dlouho.

Část přednášek a neformálních hovorů se pak točila kolem pojmu customer-centricity — a to nejen ve vztahu firem k zákazníkům, ale i agentur ke klientům. I když jsme v Proof & Reason nastavení velmi proklientsky a náš design proces je založen na důkladném vyptávání se, je fajn si občas připomenout, jak se ptát lépe, chápat potřeby klienta a vůbec řídit agenturu.

3 akceschopné tipy
  1. V dashboardech maximalizujte poměr dat ku balastu. Jednoduchá pomůcka: kdyby vám docházel inkoust v tiskárně, co z grafu můžete vyhodit?
  2. Většinu zákazníků nezajímají parametry vrtačky, ale snadno udělaná díra ve zdi. Data a grafy by tedy neměly být jediným výstupem práce skutečného analytika.
  3. Ujistěte se, že s klientem mluvíte stejným jazykem, řešíte stejný problém a máte podobné cíle. K tomu je potřeba umět se dobře ptát.

Za rok zase

Místo konání má kouzlo ve dne i v noci. Obrázky pochází z oficiální galerie Superweeku 2020.

Superweek byla velice intenzivní zkušenost. Pro evropské analytiky asi neexistuje lepší příležitost, kde čerpat a sdílet své know-how. Spolehlivě funguje jako motivátor a výlet mimo komfortní zónu. A nic nepomáhá v networkingu tolik jako úprk před jiskrami z velké vatry.

Střípky z konference sledujte na Twitteru pod hashtagem #SPWK. Všechny prezentace dal dohromady Marek Lecián. Galerii najdete na Facebooku a na YouTube se brzy objeví první videa — zatím můžete čerpat inspiraci z minulých ročníků.

Zajímají vás podrobnosti?

Zeptejte se Jana

Jan Kadlec

Jan Kadlec Head of Data

jan.kadlec@proofreason.com
LinkedIn