Vertrauen, Teil 462

Dass ich ein grosser Fan von „keep it simple, stupid“ bin, wisst Ihr sicher schon.

Heute habe ich mal wieder mit einem Kunden und einem Partner darüber gesprochen, ob man lieber mehr Dinge tracken soll oder nicht. Mein Standpunkt ist ganz klar „Nein!„, aber das wisst Ihr ja auch schon.

Das hat wieder mal mit Vertrauen zu tun, also letzten Endes mit Datenqualität.

Vertrauen?

Situation: Wir müssen zu einem Event fahren, über’s Wochenende, etwa 500km von hier entfernt.

Für mich Otto Normalverbraucher ist das einfach: Familie und Krams in’s Auto, einmal kurz nachdenken, ob man tanken müsste, losfahren. Ich müsste mir Gedanken machen, was für einen Krams ich genau bräuchte. Im schlimmsten Fall würde ich mich fragen, wann das Auto zum Service war oder müsste.

Vergleichen lässt sich das mit einer Frage, die das Analyticsteam beantworten möchte. Der „Krams“ sind die Erwartungen und Rahmenbedingungen, das Auto ist das Analyticstool, bzw. ein Teil der Daten im Tool.

Aber wie ist das eigentlich, wenn man Jay Kay ist (der Mann mit der Mütze von Jamiroquai) und wenn man recht viele Autos in der Garage stehen hat? 90? Wie auch immer, viele.

Auf einmal kommt eine Entscheidung hinzu: Welchen Wagen soll ich nehmen?

Zwei Aspekte finde ich da wichtig:

  1. Welcher Wagen erfüllt die Erwartungen? (Alle Kinder passen rein + Gepäck, kann im Gebirge ordentlich fahren, ist für Autobahn geeignet, …)
  2. Wann habe ich den erwählten Wagen zum letzten Mal benutzt? Ist der eigentlich fahrtüchtig?

Will gar nicht blöde Vorurteile aufwärmen, aber der zweite Punkt ist natürlich schon interessant, wenn ich beschliesse, den italienischen Sportwagen zu nehmen, der aber im Schnitt alle 150km zur Werkstatt muss und ich die 500km zum Ziel daher wahrscheinlich gar nicht erreiche. Mit Familie ist sowas eher unpopulär.

Wieder auf unsere Branche übertragen: Wenn ich reichlich tracke, also nach dem Motto „man weiss ja nie“, dann ist bei einer Frage oft die erste Handlung, zu suchen wo man die Antwort herbekommen könnte.

Wer hier kennt sein Deployment so gut, dass er nicht erstmal nachsehen oder ausprobieren muss? Na? „Klar, die Daten sind hier … *läd Report* … ganz klar, die Antwort lautet xyz“? Wirklich? Ohne sich zu fragen, ob die Daten so wirklich stimmen können?

Arbeitshypothese: Niemand von uns kennt alle seine Daten so gut.

Wie sollen unsere stakeholders unseren Daten and Antworten vertrauen, wenn wir selber erstmal gegenchecken müssen?

Vertrauen!

Klar kann man das verstecken. Wenn z.B. alle Anfragen über Jira laufen, dann sieht unser Fragesteller gar nicht, was wir machen. Aber dann hat man eben ein Nadelöhr gebaut, einen Gotthard Tunnel. Mit Stau und allem was dazugehört.

Ganz klar auch, dass manche Dinge nicht zur Diskussion stehen. Grundsätzliche Metriken zum Traffic wird man immer messen müssen, weil das eben so ist.

Dazu kommt seit kurzem, dass man mit Analysis Workspaces (insbesondere mit dem curate feature) sehr schön gezielt Daten zur Verfügung stellen kann.

Nichtsdestotrotz bin ich der Meinung, dass weniger mehr ist. Immer. Und besonders bei uns, wo Komplexität gegen uns arbeitet, muss man wirklich darauf achten, und aktiv dagegen arbeiten.

Lasst uns unseren stakeholders nicht die Möglichkeit geben, uns anzuzweifeln!

Bonus – Ansätze

Auf die Frage „Wie?“ habe ich eine Antwort, und ich hoffe Ihr habt auch noch welche und teilt die!

Meine Antwort basiert auf zwei Personen oder Rollen. Eine Person, die sich mit dem Thema auskennt und sich nicht zu schade ist, auch mal Öl zu wechseln. Eine weitere Person, die zum Business hin kommuniziert, also Politik macht. Auf der technischen Seite beinhaltet sie Tag Management und einen Data Layer.

Ich habe das Setup schon angerissen, sowohl das Thema Zusammenstellung des Teams, als auch warum ich glaube, dass man mit Tag Management und einem umfassenden Data Layer Komplexität im Zaum halten kann, daher nur ganz kurz:

  • Dev stellt grundsätzlich immer einen möglichst umfangreichen Data Layer zur Verfügung
  • Politikerin im Team sammelt beim Business Fragen und Theorien und macht daraus kleine, kurzläufige „Analyticsprojekte“
  • Analyst im Team sucht per TMS die Daten aus dem DL und trackt sie für das individuelle Projekt
  • Analyticsteam arbeitet mit den Daten, wie auch immer
  • Nach Projektende nimmt Analyst im Team die Daten per TMS wieder raus
  • Politikerin kümmert sich um post-mortem Feedback vom Business und Anschlussprojekte

Ganz wichtig daran ist der Grundsatz „Nichts tracken, wenn nicht gerade ein Projekt es braucht“. Oder: „Im Zweifel nein“.

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Über

German expat living in Switzerland (formerly UK and France). Consultant and member of the Multi-Solutions Group at Adobe, working with the Digital Marketing Suite. Father of 4 girls.

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Veröffentlicht in Grundlagen, Meinung
3 comments on “Vertrauen, Teil 462
  1. Bijan sagt:

    Hallo Jan,
    grundsätzlich bin ich (wie oft) Deiner Meinung, wie zu erwarten mit einem ‚aber – Einwurf‘.

    Wenn ich Daten für ein Projekt bereitstelle, dann werden zumeist Vergleichsdaten anderer Zeiträume benötigt…. und ganz ehrlich, Du kennst Projekte (welche auf Analyticsdaten fussen bzw. sie brauchen) die wirklich und im richtigen Leben ein definierten Start und ein definiertes Ende haben und bei denen Erhebungen wieder ausgebaut werden? Ich habe es in den letzten 20 Jahren (leider) nicht erlebt… obwohl man es hätte einrichten können, aber dazu hätten Entscheidungen getroffen werden müssen und genau da liegt die Krux bei vielen Beteiligten (wieder abschalten? Echt jetzt? Ich weiß nicht, nee lieber nicht, usw…)

    Aber schön wäre es schon😉

    • Jan Exner sagt:

      Hi Bijan,

      Ich schätze Deine „aber“ sehr!

      Vielleicht müsste man die Entscheidungen selber treffen oder zumindest abnehmen?

      • Bijan sagt:

        Danke Dir😉

        Ich befürchte ja, als ‚Wissender‘ ist Lenken natürlich einfach, mein Anspruch wäre gar ‚Lehren & Lenken‘, allerdings wird man über die Zeit etwas müde Dinge immer wieder gebetsmühlenartig zu wiederholen bzw. wiederholen zu müssen😦

        Hinzu kommt, wenn man das oben Gesagte durchführen möchte, tatsächlich zeitig zu erkennen was die Zeile sein könnten, denn wenn es an Dich herangetragen wird ist es meist ja schon ‚zu spät‘ bzw. sehr weit fortgeschritten – zu weit um zuvor die benötigten Daten erhoben zu haben😉

        Anyway, never give up!

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