Czy sztuczna inteligencja i big data przejmą kontrolę nad naszymi działaniami? Wbrew pozorom to pytanie nie wieńczy trailera filmu science fiction, a jest jednym z tematów mojej rozmowy z Krzysztofem Sobieszkiem.
Subscribe podcast Email [i] Marketing: iTunes | Android | Player.fm
Big data, AI i dane – jakie to ma znaczenie dla marketera i nie tylko
Dzisiaj wiele firm zastanawia się jak wykorzystać dane do optymalizacji swoich działań. Wiele z nich pokłada olbrzymią nadzieje w tym, że algorytmy predykcyjne, deep learning czy szeroko rozumiana sztuczna inteligencja rozwiąże problemy współczesnego świata, a przynajmniej firm. Czy tak jest? Cóż… nie do końca. Tak naprawdę zostaje nam wiele obszarów, w których człowiek będzie podejmował intuicyjne decyzje, a jedynie swoje wybory będzie wspierał przez analizę danych. Z drugiej strony problem z danymi jaki występuje to fakt, iż wiele firm zbiera ich bardzo, ale to bardzo wiele – pytanie czy im wolno – w myśl wchodzącego w życie RODO. Pytanie drugie, czy mając taki ogrom danych, będą umiały podjąć mądrą decyzję – wszak część informacji potrafi tylko zaburzyć postrzeganie właściwego rozwiązania problemu.
Jak organizacje podchodzą do eksperymentów i wyciągania z nich odpowiednich wniosków
Wyobraźcie sobie, że zainwestowaliście mnóstwo pieniędzy w projekt, który miał być niezwykle innowacyjny, a okazał się jedną wielką klapą. Co robicie po jego upadku? Wyjścia są dwa.
Po pierwsze możecie powiedzieć zespołowi: słuchajcie, nie wyszło – trudno. Trzeba iść naprzód i nie tracić czasu na rozpamiętywanie porażek. Wielu osobom intuicja podpowiada, że takie podejście jest prawidłowe, ponieważ nikt nie chce pamiętać nieudanych projektów i poniesionych strat. Tymczasem może to sprawić, że stracimy nie tylko pieniądze zainwestowane w projekt, ale i poświęcony mu czas. W dodatku nie będziemy mieć żadnej gwarancji, że nie popełnimy w kolejnych projektach tych samych błędów.
Drugie wyjście, które rekomenduje Krzysztof Sobieszek, to zakończenie projektu słowami: nie wyszło, ale mamy z tego kompleksową analizę, wiemy dlaczego coś się nie udało i wyciągniemy z tego wnioski na przyszłość. Musimy dogłębnie przeanalizować nasze działania, zbadać przyczyny niepowodzenia oraz przygotować dokumenty, które przyniosą efekty przy kolejnych projektach. Takie działania sprawią, że wydanych na projekt pieniędzy nie będziemy postrzegać jako wyrzuconych w błoto, lecz jako środki zainwestowane w wiedzę. A taka inwestycja jest bezcenna.
Jeżeli choć trochę Cię zaintrygowałem – zapraszam do wysłuchania mojej rozmowy z Krzyśkiem.
Listen to „EiM 004 – Krzysiek Sobieszak o danych, AI i big data” on Spreaker.
Skąd pobrać podcast
Podcast możesz znaleźć w wielu miejscach:
- możesz bezpośrednio pobrać plik
- jeżeli używasz iPhona, iPada lub Maca znajdziesz go w iTunes
- jeżeli używasz urządzeń z Androidem możesz go zasubskrybować tutaj
Jeżeli uważasz, że gdzieś jeszcze powinienem go udostępnić – proszę daj znać w komentarzu.
Jeżeli masz czas możesz także zobaczyć sam wywiad w wersji wideo. Jeśli Ci się podoba – nie zapomnij o subskrypcji:
Transkrypt podcastu
Kliknij tutaj, aby pobrać spisaną treść podcastu (PDF)
Legenda:
PS: Paweł Sala
KS: Krzysiek Sobieszek
PS: Cześć ja nazywam się Paweł Sala to jest podcast Email i Marketing odcinek czwarty.
Podcast email i marketing to audycja, z której dowiesz się jak lepiej realizować swoje działania email marketingowe i nie tylko. Dzisiaj zapraszam Cię do mojej rozmowy z Krzyśkiem Szobieszakiem, którą nagrałem podczas zeszłorocznej edycji M@il My Day. Swoją drogą zapraszam Cię na tegoroczną edycję M@il My Day www.mailmyday.pl, która odbędzie się 20 i 21 marca 2018 roku w Warszawie. Jeżeli użyjesz kodu SALA10 przy rejestracji otrzymasz 10% rabatu na dowolny pakiet. Wracając do rozmowy z Krzyśkiem, można ją nazwać wywiadem rzeką. Skupiliśmy się wokół Big Data, sztucznej inteligencji i organizacji w transformacji. Przy czym rozmawiając na tak techniczne tematy, staraliśmy się pozostać w sferze biznesu i korzyści jakie mogą odnieść marketerzy. Zapraszam gorąco do wysłuchania audycji.
PS: Cześć Krzyśku, jesteśmy na konferencji Mail My Day.
KS: Witaj.
PS: V edycja, dzisiaj będziesz miał wystąpienie, o którym nie będziemy rozmawiać.
KS: Dobrze, pogadajmy.
PS: Natomiast chciałbym z Tobą pogadać w ogóle o danych. Bo my się poznaliśmy na którejś Internet Becie mam wrażenie, gdzie ja miałem prelekcję o big data, Ty miałeś prelekcje bodajże o big data.
KS: Jest taka możliwość.
PS: I gdzieś mieliśmy różne informacje, ile tych petabajtów gdzieś tam jest.
KS: Tak, tak.
PS: I taka dyskusja nam się zrodziła. I o tym chciałbym z Tobą porozmawiać. Bo dzisiaj wszyscy mówią, że okej, robi się nam AI Centric Świat. I za dwie sekundy ta sztuczna inteligencja to będzie to co będzie nami kierowało. Natomiast pracowałeś kiedyś w Naszej Klasie i tam były te big data. I jak w ogóle czujesz, czy to dalej jest coś, co jest fajne, czy to jest znowu kolejny jakiś buzz world i za dwie sekundy to wszystko się nam gdzieś rozejdzie?
KS: Zawsze byłem zdania, że big data to jest taka sama fraza jak, nie wiem czy pamiętasz, kiedyś web 2.0.
PS: Tak.
KS: Było taką frazą, czyli pojemny worek, który znaczy wszystko i nic. I jakby nazywamy wszystko tym określeniem, dlatego że jakby nie do końca potrafimy uporządkować tą rzeczywistość. Także odpowiadając na Twoje pytanie jest trochę tak, że dane w ogóle – nie wiem czy big, czy nie big – dla mnie to zawsze była wartość relatywna, tak?
PS: Okej.
KS: Bo kiedy nam się wydawało, że są wielkie to dzisiaj są znacznie większe i to zawsze będzie, podejrzewam, bardzo szybko przyrastać. Natomiast generalnie dane, tak? I ich rola, to zawsze było ważne i jest ważne na wielu aspektach. Ten tort ma wiele warstw. I kiedyś po prostu mówiliśmy o tym jako big data i ciężko nam było to sobie jakoś w głowie poukładać. Dzisiaj cały czas mówimy o danych, nigdy nie przestaliśmy. Znaczy mówiłem o tym w Naszej Klasie, potem w Zenicie, teraz w Publicis Groupe. I jakby zawsze niezmiennym pozostaje to, że dzisiaj na danych – zależy od tego jaki paradygmat w ogóle się pracy przyjmie, marketingowy czy biznesowy – no to dane są kluczowe do tego, że to ogarnąć.
PS: Okej.
KS: Żeby to zautomatyzować, żeby to zoptymalizować. I po prostu dane dają nam do tego więcej możliwości. Natomiast myślę, że było takie oczekiwanie, taki kryzys tego całego big data i on pewnie wynikał z tego, że my się za dużo spodziewaliśmy szybkich efektów. Dlatego, że patrzyliśmy na bardzo wielką, bardzo transformacyjną dziedzinę, a firmy się spodziewały, że tak w ogóle rok, dwa…
PS: Bum, mamy.
KS: Tak, zatrudnimy sobie big data czy tam chief data officera i w ogóle za rok to będzie wszystko super.
PS: Natomiast też wtedy, ja mam takie wrażenie, że te technologie były inne. No bo wtedy była Nasza Klasa i my mieliśmy dane, tak? I wtedy Hadoop to było coś, co niby jest, ale nikt nie wie jak to… To tak jak z tym seksem nastolatków było, teraz jak popatrzysz, ta technologia jest niby dostępna, no bo pójdziesz do Microsoftu masz Azura…
KS: No to dość dobrze pokazuje, wtedy też była tak naprawdę dostępna, w sensie my budowaliśmy hurtownię danych w NK na Hadoop’ie. Tak, faktycznie, to było wielkie aj waj, chociaż nieprawda, że nikt tego nie robił.
PS: Okej.
KS: Że duże portale miały za sobą sporo takich eksperymentów i to bardzo fajnych. Miały takie eksperymenty za sobą telekomy. Dużo było firm, no powiedzmy, że tworzyliśmy taki mały, nieformalny, zamknięty klub ludzi, którzy…
PS: Wiedzą jak.
KS: Firm, które gdzieś tam jakoś się w tym obracają. Nie tyle wiedzą jak, co się tego uczą na bieżąco.
PS: Okej.
KS: A tam się okazało kluczowe to, że po prostu tak naprawdę chodziło o firmy, które jakoś próbują, chcą się tym zajmować. Oczywiście bariery były zupełnie inne niż technologia. Przecież już wtedy technologia nie była jakąś kluczową barierą.
PS: Okej.
KS: Jak ktoś chciał to technologia dawała się opanować. Okej, ona może nie była plug and play, tak? Ale i tak dużo większą barierą było nie to, że do tych danych nie ma technologii i się ich nie zbiera tyle, co by można, tylko to, że ludzie z nich nie korzystają, nie wiedzą jak. Że bardzo tak naprawdę mało firm jest przygotowanych. To też są dwie różne kategorie, no mówiliśmy data driver company i to też może znaczyć różne rzeczy. Kiedyś jako data driver company to się mówiło, że to jest organizacja, która podejmuje decyzje w oparciu o dane, czytaj – zanim intuicyjnie stwierdzi czy robić konfę, czy nie, to jakiś raport przeczytasz.
PS: Tak.
KS: I wbrew pozorom nadal dużo firm było nieprzygotowanych. To były przecież na ten temat dość spore badania w Harvard Business Review chyba publikowane kiedyś, że tak większość firm w ogóle na świecie to się oceniała na skali od jednego do pięciu w okolicach trzech, jak się przepytało menadżerów w takim podejściu.
PS: Okej.
KS: Natomiast dzisiaj data driver company znaczy rzeczywiście coś zupełnie innego. Jak ostatnio taki znany projekt Marketing 2020 starał się wytypować te rzeczy, które są dla marketingu ważne, jednym z nich było utylizowanie danych. Ale tu nie chodziło o to, że czytamy raporty, żeby mieć lepsze indise’y konsumenckie. Bo tam już raczej chodziło o to, że myślimy o ścieżce konsumenta w taki sposób, że ona jest cała zasilona danymi, tak? I faktycznie tam do każdego touch point’u, interakcji mamy przypiętą jakąś analitykę i staramy się, żeby ona jeszcze była w miarę spójna, żeby nam prowadziła tego konsumenta.
PS: Tego klienta.
KS: Od początku do końca i z powrotem. No bo wiadomo, że ta ścieżka jest bardziej pokomplikowaną pętlą. I jakby tego to się w ogóle jeszcze mniej dzieje, tak? I każdy stara się to zdylizować, tu jeszcze wchodzi na to AI, który nam może pomóc. Ale może też dużo zaszkodzić w takim sensie. Ja zawsze, ja nigdy nie doceniałem aspektu ludzkiego, tak? To znaczy – za największą barierę zawsze uważałem, no w ogóle takich paradygmatów, big data i tak dalej – to są kultury organizacyjne.
PS: Tak?
KS: To są ludzie, którzy się tego boją. To są ludzie, którzy tego nie umieją.
PS: Którzy nie rozumieją. Ja mam w ogóle takie odczucie ostatnio właśnie, że przyjedziesz do klienta i… ostatnio byliśmy u jednego z klientów, gdzie mają bardzo dużo danych i ta hurtownia jest piękna. No i słyszę, że a bo u nas tu była wasza konkurencja i ona mówi, że oni mają takie pudełeczko, podepną i tam będzie od razu cała predykcja zrobiona, kiedy ktoś jest gotowy do zakupu. Ja mówię słuchajcie, będzie, tak? Ale wy macie takie dane na wejściu i to są dane konieczne. Macie świetne dane, które są pewnymi poszlakami. Ale nie macie dla nas jakby miary sukcesu, zerojedynkowej, wy tego nie agregujecie, bo macie to rozproszone. Jak ten silos się tutaj zrobi to my też się tego nauczymy. No i nie byli w stanie tego zrozumieć. Doszliśmy do etapu, kiedy ja wyjąłem prezentację z AGH dla studentów dziennych jak robić predykcję za pomocą RapidMiner’a. Odpaliłem, pokazałem, patrzcie, to się robi tak. To macie, to macie, tego niestety nie macie, bez tego żaden algorytm się nie nauczy. I nagle było „Aha”. A wiesz, tam w ogóle nie było tego…
KS: No tak, sam mówisz. Jak mówisz mi „wyciągnąłem RapidMiner’a” to właśnie powiedziałeś zaklęcie, wiesz avada kedavra, tak?
PS: Okej, no rozumiem.
KS: Przecież są filmy, tak? I ktoś tam umarł rażony promieniem z różdżki.
PS: Okej, tak.
KS: No bo tak, no tak pewnie w większości wypadków ludzie do tego podchodzą.
PS: Tak. Tak to jest postrzegane, no.
KS: I jakby to jest większa bariera. Znaczy technologia nam, mówię, pomoże i przeszkodzi. Pomoże, bo naprawdę dostarczy takich, w to wierzę, będzie dużo więcej rozwiązań takich plug and play. Pamiętam, no się fascynowałem jeszcze wiele lat temu takimi startupami, które właśnie robiły dość prostą, rzecz, dość małą. Ale dobrze, na przykład, nie wiem, jakieś startupy, które się podpisało do Salesforce’a i one nie robiły nic więcej, tylko właśnie w automatyczny sposób robiły segmentację, zastępowały jakiś komponent Salesforce’a na przykład robiąc segmenty.
PS: Tak.
KS: Takie, które oni mieli tam przetrenowane, przerobione dla różnych branż i obiecywali, że ci wzrośnie sprzedaż o osiem procent.
PS: Tak.
KS: I to jest jakby fair deal, płaci się za to kartą kredytową. Super model.
PS: I w ogóle instant, nie muszę rozumieć, działa.
KS: Takich rzeczy będzie dużo, tak? Będziesz sobie mógł podpinać i testować blackboxy różne, które Ci optymalizują różne rzeczy, automatyzują różne rzeczy. Tylko cały czas to Cię nie uwolni od tego, że tych blackboxów zacznie być coraz więcej. Tak jak sam powiedziałeś, żeby ocenić, który blackbox działa, a który nie działa albo który działa lepiej – to już wymaga kompetencji analitycznej. To znaczy musisz mieć ludzi, którzy to rozumieją. Musisz mieć ludzi, którzy potrafią ustalić KPI versus które optymalizujesz, to na przykład który blackbox wybierasz. Z nimi takie rzeczy są nieuniknione, tak? Znaczy będziesz potrzebował, to na pewno się stanie, dla firm, które ja ze swojej działki patrząc -gdzieś tam marketingowo, czy powiedzmy customer experience’owo, w tej swojej części działalności podchodzą do swojego biznesu. Nieuniknione, że one się będą stawały odrobinę bardziej analityczne, odrobinę bardziej technologiczne. To będzie proces, który będzie postępował w czasie. Natomiast myślę, że, wracając do tych ludzi, że już jest niedocenienie, że ta technologia to załatwi. Znaczy technologia załatwi to o tyle, o ile ludzie będą ją w stanie zaadaptować.
PS: No tak.
KS: Ludzie my rozumiemy jako kompetencje w firmach i to nie będzie tak, że to się wydarzy w rok, dwa. My potrzebujemy dużo czasu, tak?
PS: Tak, chyba na Marketing Festiwalu był jeden z prelegentów z Google’a, tam z Analitycs’a. Opowiadał i mówi, że na koniec dnia pamiętajcie, każdy dolar włożony w analitykę biznesową to co najmniej dziesięć dolców włożonych w analitykę ludzką. Żeby ktoś to umiał zinterpretować. I nie za bardzo tylko wiem, czy dlatego, że tak dużo trzeba zrobić ludzko, czy dlatego, że tych ludzi, którzy rozumieją te liczby jest jeszcze tak mało. I jakby ten zasób rynku jest ograniczony. Jak pójdziesz do agencji to tam masz super kreatywnych, masz super copywriterów, natomiast jak już powiesz słuchajcie, siądźmy i w Excelu zróbmy tabelkę przestawną. I popatrzmy, i zrozummy jak wskaźniki działają. To okazuje się, że no czasami, ja mam przynajmniej takie doświadczenia, potrafię się spotkać z tym, że ktoś potrafi nam jeden Open Rate dodać do drugiego, podzielić na dwa i to jest średni Open Rate z kampanii. I nie rozumie, że gdzieś te…
KS: No… tak, to…
PS: Statystyka podstawowe… to nie jest statystyka, matematyka właściwie, tak?
KS: Dlatego jednak uważałem, że na przykład w domu mediowym jest przynajmniej więcej takich ludzi, którzy pracują Excelem, przynajmniej, piwotem.
PS: A przynajmniej próbują gdzieś tam…
KS: No nie, pracują, nie? W sensie to jednak jest tam większa kompetencja analityczna.
PS: Okej.
KS: Ale gdzieś tam wszystkim ich brakuje, znaczy – to nie ma co kolorować, tak? Różne kompetencje są budowane, ale pewnie w agencjach, u klientów, u dostawców jeszcze w szerszym ekosystemie dostawców usług marketingowych jakby – gdzie nie spojrzeć, na pewno możesz w ciemno założyć, że raczej tych kompetencji jest za mało.
PS: Tak.
KS: No poza jakimiś pojedynczymi firmami, których to jest core działalności, bo tych kompetencji… po prostu są bardzo potrzebne, tak? Żeby się na to przestawić i żeby z tym pracować. Natomiast danych, dzisiaj się nie boję o przyrost danych.
PS: Okej.
KS: Nie boję się przyrostu technologii. To jest dokładnie tak jak z technologiami konsumenckimi. Znaczy – to jest dość proste założenie, które się sprawdza od wielu lat jak się spojrzy na różną dyfuzję i innowację, tak? Najszybciej powstaje technologia. Tak jak sobie spojrzysz w ogóle, my się jaramy różnymi VR’ami, AI’ami i tak dalej. Te technologie powstają szybko, one powstają tak szybko, że zdolność ich zutylizowania w świecie konsumenckim, potem biznesowym to jest… absolutnie nie nadąża, tak?
PS: Okej.
KS: Nawet patrząc w taką perspektywę – nie między konsumentem a biznesem, a między technologią a konsumentem. Każdy ma w kieszeni smartphone, a jeszcze kupa ludzi nie wie, że ma smartphone. E-commerce jest dostępny od, Boże Święty, ilu lat – już jako bezpieczny zestaw technologii, które umożliwiają ci zrobienie zakupów online. Ale prawda jest taka, że jak spojrzysz na liczby, to dopiero wchodzimy na jakąś trakcję.
PS: Tak.
KS: Początków budowania e-commerców.
PS: Początków i to gdzieś tam wcześniej.
KS: Wcześniej.
PS: Wcześni adapterzy.
KS: Tak.
PS: Bo to jeszcze widziałeś, tak.
KS: Tak jakby. Tak, więc nie bójmy się tego powiedzieć. Znaczy, jeżeli mamy poniżej pięciu procent PKB…
PS: Całego rate’u, tak.
KS: Znaczy obrotów w handlu detalicznym w e-commerce, no to umówmy się – my zaczynamy, tak?
PS: Tak.
KS: To co z tego, że się mamimy takimi danymi…
PS: Nie, no bo my się cieszymy, bo rośnie, tak? I nam rośnie, i bardziej…
KS: Tak, i bardzo dynamicznie.
PS: Tak, dynamicznie, ale…
KS: Znaczy trochę nas mamią takie dane, że na przykład większość ludzi deklaruje, że już dokonała jakichś zakupów w ciągu pół roku i tak dalej. Okej, jeżeli to jest dobry prognostyk, pokazuje, że ta liczba będzie cały czas duża. Ale jesteśmy na początku drogi. I ten dystans jest duży, bo technologia powstaje szybciutko. Mamy AI’a, tak?
PS: Tak.
KS: IBM stawia tego Watsona, postawił go na stole i teraz dopiero…
PS: Myślimy.
KS: Wszyscy są na etapie „Jezus Maria, co Watson mógłby dla mnie zrobić, czy ja go cenię, czy ja się go boję”, tak?
PS: Tak.
KS: Co mógłby dla mnie zrobić. To zajmie dużo więcej czasu. Dlatego Ci mówię, o tą stronę technologiczną się nie martwię, o dane też nie. No bo, jeżeli zakładasz, a to widać, koszt gromadzenia danych spada regularnie. Dobrze, naprawdę niedługo będziesz w stanie trzymać wszystko, co…
PS: Co chcę.
KS: Tak jak możesz trzymać sobie na swoim dysku w domu zdjęcia z całego życia i to się robi coraz mniej problematyczne, a teraz już i filmy, jeszcze parę innych rzeczy. Tak będziesz mógł sobie to robić na skalę. To będzie, nagle się okaże, że to dyrektor finansowy Ci powie, że to w ogóle nie jest.
PS: Tak.
KS: Błagam, ile ty chcesz wydać na tą hurtownię danych, nieustrukturyzowaną? Tyle? A to wydawaj.
PS: Dawaj, dopinamy do macierzy kolejne dyski, tak.
KS: Dość szybko się okaże, że to w ogóle nie jest tam, gdzie postawimy, co my z tym właściwie robimy.
PS: No tak.
KS: Nawet już nikt się nie będzie awanturował, że wydajemy na to kupę pieniędzy.
PS: Tak.
KS: W związku z tym coś róbmy, bo…
PS: Bo to będzie tanie.
KS: Tak jak te zdjęcia na Twoim dysku, tak?
PS: Tak, tak. Leżą, okej, fajnie.
KS: Że mam je, leżą.
PS: BackUp’ujemy i nic.
KS: Nigdy z nimi nic nie zrobiłem, tak? I tak może być przez wiele lat. Po prostu zdolności, to będą takie zdolności, kompetencje, to jest coś, co wyznaczy tempo.
PS: Pytanie, czy tu nie trzeba wrócić tam, nie pamiętam, chyba też na Becie miałeś taką prezentację odnośnie współpracy z rynkiem akademickim biznesu. I czy to nie jest jakaś droga, gdzie nagle…
KS: Ale jest, oczywiście.
PS: Gdzie właśnie…
KS: Znaczy nie tylko z rynkiem akademickim. Znaczy ja obecnie, tak zupełnie szczerze, zacząłem bardziej wierzyć we współpracę z rynkiem startupowym.
PS: Okej.
KS: Tak realnie.
PS: A dlaczego?
KS: Bo on jest bardziej dopasowany, znowu, kulturowo do biznesu, tak?
PS: Okej.
KS: Ja mam za sobą jakby dużo myślenia na ten temat. Zresztą jest to jeden z obszarów, za który w Publicis Media jestem teraz odpowiedzialny. Czyli jak my budujemy szeroko rozumianą współpracę ze startupami, czy my jako organizacja, ale też nasi klienci versus startupy.
PS: Okej.
KS: Czyli jak my możemy zbudować consulting wokół tego, jak można współpracować. Ale to wynika z tego, że ja wierzę w ten model. Nauka jeszcze ma trochę… znaczy ma trochę zbyt duże niedopasowanie kulturowe do potrzeb biznesu i sam wiesz dobrze, że ja nie bez powodu się interesowałem tym tematem – mnie zawsze interesowała współpraca z nauką. Ona jest trudna. Nie mówię, że się nie udaje nigdy. Ona jest trudna, w sensie – zależy bardzo od zespołu naukowego versus firma, takiego dopasowania i tak dalej. Natomiast to, co już się dzieje na bardzo dużą skalę, to bardzo wiele zwinnych, szybkich zespołów startupowych, które produkują bardzo interesujące rozwiązania. Oczywiście myślę tu szerzej, nie tylko o danych i analityce, ale generalnie różne typu rozwiązania, na które firmy… jest im trudno, nie są gotowe, ciężko im zaadaptować technologiczne, analityczne, takie, siakie, owakie. I ja poczytuję tą współpracę za taki istotny czynnik przyspieszający, akceleracyjny. Czyli gdyby firmy umiały dobrze sobie współpracować z jakimiś szybszymi organizacjami mniejszymi i adaptować im kompetencje po to, żeby robić takie rzeczy, które do tej pory nie robiły, no to to ma szanse zrobić zmianę na dużą skalę rynkową.
PS: Tak.
KS: I jakby to nie jest bez powodu, że dużo firm odpala sobie programy akceleracyjne dla startupów.
PS: To ja Ci powiem nawet więcej. Współpracujemy z Volkswagenem… Moja żona zajmuje się fabrykami i tam leanowanie procesów w fabryce to jest to, co kocha. Więc był ten Volkswagen, znaczy wiadomo, zawsze była Toyota, a potem Volkswagen jako takie preferencyjne odniesienie, jak zleanować całą produkcję na hali i tak dalej. Więc teoretycznie w miarę zwinna organizacja. Ostatnio jedziemy na briefing do Volkswagena i oni mówią: kupiliśmy właśnie taką firmę, czy kupiliśmy udziały -już to nie było nam zdradzone – w Berlinie i to jest taki mały startup. A po co? Bo oni te piwoty są w stanie robić tak szybko, że tak naprawdę za dwie sekundy jesteśmy w stanie sprawdzić każdą koncepcję, a dopiero potem wrzucać to do tej organizacji, która i tak w świecie automotive’u uchodziła za w miarę taką elastyczną i szybką, zwinną.
KS: Tak, szybką i jakby ma swoją…
PS: Też skostniałą strukturę.
KS: Wielkość jest…
PS: Tak.
KS: Wielkość powoduje inercję i jakby nikt z tym sobie nie poradził.
PS: Nie poradził.
KS: Nie da się po prostu.
PS: I zobacz. Tak teraz sobie dopiero uświadamiam, że to nawet może nie w agencjach, tylko w takim, bądź co bądź stabilnym biznesie, jakim jest automotive. Robimy samochody i ten proces trwa w jakiś tam skończony, kaskadowy wręcz, można by powiedzieć, sposób, nie?
KS: Prawda jest taka, że jest to jakimś takim dużym wyzwaniem, przed którym stoi dzisiaj każda firma. Oczywiście łatwo się jest skupić na jakichś problemach operacyjnych, które mamy, że to są optymalizacje, które przynoszą nam bardzo pewne i nawet obiecujące zyski z perspektywy działalności firmy. Ale gdzieś tam nad wszystkimi krąży widmo jakiejś tam dysrupcji, nie wiem jak to ładnie przetłumaczyć na polski. Nasza sieć zrobiła w ogóle takie badani: branże i versus obszary, jak bardzo tradycyjne biznesy są zagrożone właśnie takim pojawieniem się Ubera.
PS: Okej.
KS: Przysłowiowym, tak? I te wskaźniki są dość duże. To było mierzone w dość prosty sposób, to znaczy różne trendy, bo dało się z perspektywy CO czy CMO…
PS: Okej.
KS: I to samo się badało na konsumentach tej kategorii.
PS: Okej.
KS: To było w formie takiej fajnej gry rynkowej. To się nazywa predictions market, gdzie generalnie musisz stawiać realne pieniądze na różne trendy, niezależnie od tego czy tam zjawiska, czy się na nich znasz, czy się na nich nie znasz. Ta predictions market to jest taka metoda, która mówi, jak odwzorujesz ludziom rynek to oni są w stanie jako tłum…
PS: Okej.
KS: …dość dobrze sprawować w zasadzie wszystko.
PS: Tak.
KS: Jedyne, co musisz zachować to niezależność decyzji. Że oni nie wiedzą nawzajem o swoich wyborach. Akurat bardzo dobra metoda do zbadania takich rzeczy, jak niezależnie – czy pani ma, siedemdziesiąt lat, czy się zna na VR-e czy nie, czy postawiła te swoje dziesięć złotych bardziej na VR, czy bardziej na AI, tak?
PS: Okej.
KS: Bo coś tam słyszała z telewizji.
PS: Tak.
KS: Gdzieś tam to się w tej grupie…
PS: Wnuczek coś powiedział.
KS: Tak, w grupie się uśrednia. Oczywiście wnuczek też to robi, ale robi to też CMO.
PS: Okej.
KS: Bardzo ciekawa analiza – rozdźwięku.
PS: Okej.
KS: Znaczy to pokazuje zagrożenie dysaktywnością. Te branże są zagrożone tą dysrupcją czy dysaktywnością, gdzie ten rozdźwięk jest relatywnie duży.
PS: Okej.
KS: To znaczy CMO mówi jaki tam AI jest, a konsumenci mówią „wow”. Podpowiadanie inteligentne produktów jest super i tam możesz się spodziewać, że…
PS: To są publiczne dane? Wy to publikujecie?
KS: Będziemy to niedługo publikować, tak. To jest nasz raport, tylko rozważamy jeszcze zrobienie tego w Polsce.
PS: Okej.
KS: Żeby się dokleić do danych sieciowych. Taką pierwszą rundą były główne rynki światowe i my się zastanawiamy czy zanim, to tego nie nie zrobimy po prostu na rynek polski. I teraz to jest takie coś, czym się firmy realnie, tak naprawdę mierzą, w mniej lub bardziej uświadomiony sposób. To znaczy oczywiście w marketingu, ale szerzej w całej firmie, tak?
PS: Tak.
KS: W sensie – jak tu sobie z tym poradzić, że dużo rzeczy się zmienia, dużo organizacji wymyśla różne fajne rzeczy, a my to musimy, po pierwsze, zutylizować, a po drugie, jakby nie przegapić, że ktoś dostarcza konsumentom w ten sposób fajnych rzeczy, o których my jeszcze nie zdążyliśmy pomyśleć.
PS: No tak.
KS: Nawet nie to, że jesteśmy w cudzysłowie „głupi” czy „nieelastyczni”, tylko po prostu mamy swoją inercję.
PS: Tak.
KS: I musimy się też koncentrować na modelu biznesowym. Szybkość jest dla wszystkich wyzwaniem. Dla adopcji różnych rzeczy, w tym dane.
PS: A inna sprawa, że wiesz, ta szybkość jak szybkość, okej. KPI masz ustawiane zazwyczaj w korporacjach na kwartały, tudzież na rok. I nagle jak masz myśleć innowacyjne, a masz swoje KPI…
KS: Kwartał to jest w ogóle super.
PS: Tak.
KS: No przecież to jest bardzo krótki okres.
PS: Tak. Natomiast wiesz, jeżeli robisz coś innowacyjnego, to tam w tych szkołach startupowych, dziewięć na dziesięć startupów bankrutuje. Natomiast który menadżer organizacji poważnej, taki wielki powie, to my tutaj mamy rzeczywiście dziewięć projektów innowacyjnych, które nam padły. Nie, zobacz, ja mam takie doświadczenie, że jak idę i mamy tu innowacyjne projekty, pytam: „A ile wam padło, ubiliście?”. Nie, no przecież wszystkie wyszły, bo były zaprojektowane i dopiero musisz popatrzeć gdzieś dalej. Idziesz do Google’a i oni rzeczywiście ubijają.
KS: Pewnie nie były innowacyjne, jeżeli wszystkie wyszły.
PS: Tak, one nie były. Wyszły, to jeszcze były zrobione.
KS: Bo nie były bezpieczne.
PS: I tak wszystko poplanowane, mówię, o super.
KS: Ale jak tak się przyjrzysz, to naprawdę dużo firm zaczyna to rozumieć, że wiedzą przynajmniej tyle, że trzeba działać bardziej.
PS: Tak.
KS: Nie zawsze jest dostępna taka wiedza. Mówię: wiedza, umiejętność organizacyjna. Żeby to rzeczywiście wcielić w życie. Ale już ta świadomość faktycznie się pojawia.
PS: I to jest najważniejsze.
KS: Że trzeba robić szybko. Stąd się biorą te wszystkie inicjatywy startupowe, tak? Że trzeba to inkorporować, trzeba z tym współpracować, nie ma co się tego bać, nie ma co tego mordować, trzeba przeznaczyć na to jakąś część budżetu. Na przykład na mylenie się.
PS: Tak.
KS: I to jest coraz częściej. Znaczy w tych organizacjach, które mogą sobie na to pozwolić, a myślę, że do pewnego stopnia każda może. Albo inaczej – pewnie mało która może sobie pozwolić na to, żeby tego nie robić.
PS: Okej.
KS: Dzisiaj – jeszcze nie było to prawdą parę lat temu. Ja bym mocno z tym dyskutował parę lat temu, czy rzeczywiście tak jest, że ciężko sobie móc pozwolić na to, żeby tego nie robić. Ale tak to dzisiaj chyba wygląda. Dane się w to wpisują o tyle, że dla mnie mylenie się jest super. W ogóle firmy powinny dopuszczać w swojej kulturze, strukturze, w KPI, tak jak mówisz, możliwość mylenia się. Tylko mylenie się jest fajne pod warunkiem, że je ewoluujesz.
PS: Okej.
KS: Największą barierą w naszych kulturach organizacyjnych, z jakimi się spotykamy, jest to, że od lat osiemdziesiątych każdy menadżer był uczony, pewnie słusznie jak na dane czasy, takie klasyczne zarządzanie, że głównym zadaniem menadżera jest redukcja zmienności – czytaj ryzyka.
PS: Tak.
KS: Więc menadżerowie, zarządzanie służy według zmienności.
PS: Dokładnie.
KS: W związku z tym procesy stają się bardziej przewidywalne i teraz ciężko się tak przestawić na to, że częścią zarządzania staje się…
PS: Popełnianie błędów, po prostu.
KS: Tak jest. Generowanie zmienności, ujarzmianie zmienności, a nie tyle redukowanie jej. Natomiast w związku z tym mamy taką a nie inną kulturę. Dlatego, że jak jest porażka, no to sam to pewnie każdy z nas to kiedyś mówił swoim pracownikom w teamie, typu: „Dobra, nie udało się, zapomnijmy o tym, idźmy do przodu”. No właśnie nie, tak? Zmiana w tej chwili mówi tak: „Przeanalizujmy, co się nie udało”.
PS: Przeanalizujmy to.
KS: Znaczy musimy się nad tym tam popastwić, nad tym co się nie udało. Nie dlatego, że chcę cię wywalić z roboty, nie.
PS: Tylko chcemy na przyszłość nie popełniać tych błędów, dokładnie.
KS: Tak, tak. Uważam, że ty zakończyłeś projekt, nie tym wypowiedzeniem słowa „wyszło” albo „o nie wyszło”, tylko powiedzeniem „dobra, okej, nie wyszło, ale ja mam bardzo kompleksową analizę, co nie wyszło i czego uniknąć w przyszłości”.
PS: Dokładnie.
KS: Jakie mamy z tego wnioski, jakie mamy z tego learningi. Teraz spójrz na przeciętną firmę, nie mówię, że tylko polską, w ogóle firmę. I powiedz, że jeszcze jak skończy się projekt, jest nieudany to jeszcze trzeba przeznaczyć nie wiem, tydzień czy dwa, żeby dokonać analizy tego, co nie wyszło.
PS: A potem jeszcze to szczerze opisać i potem jeszcze ktoś musi się podpisać…
KS: Tak i w tym momencie każdy Ci powie „no już dobra, nie, to nie wyszło, już koniec, przestańmy tracić na to czas”.
PS: Tak.
KS: I w tym momencie to jest taka pułapka, że to właśnie jest w tym momencie strata czasu. Znaczy jeśli nie dokonałeś tego ostatniego etapu to faktycznie straciłeś czas.
PS: I środki, i wszystko.
KS: Nic z tego nie wyniosłeś i paradoksalnie dołożenie tego krótkiego etapu czasu na końcu, który ci mówi „okej, dobra, no nie wyszło, ale się sporo nauczyliśmy” – to powoduje, że nie straciłeś tych pieniędzy.
PS: Tak.
KS: Znaczy straciłeś może pieniądze, ale…
PS: Ale nauczyłeś się czegoś.
KS: Pozyskałeś, kupiłeś za nie konkretny learning. Na przykład bardzo konkretny – mówiąc, że taki sposób klasteryzacji moich, nie wiem, adresów mailowych do wysyłki jest bez sensu, tak?
PS: Tak.
KS: Ale trzeba to zrobić, żeby się dowiedzieć, że to jest bez sensu.
PS: Zresztą to było świetne…
KS: Nigdy tego nie zrobimy więcej, tak?
PS: Wojtek Tomaszewski rok temu na Mail My Day’u mówił: „To ja wam teraz pokażę kilka rzeczy, które Paweł podrzucił, że to prawie zawsze działa, a u nas nie zadziałało”. I on potem tak mówił: „Kurczę, może byśmy nie publikowali dokładnych wyników jak bardzo nie zadziałało”. Więc te slajdy zmieniliśmy jak wysyłaliśmy. Ale to było takie kurczę, no nie zawsze wychodzi i wyciągnij wnioski, naucz się, powtórz, przeanalizuj.
KS: Pracuję dużo z marketerami B2B na przykład. No i oni… to jest dosyć krzywdzące, co powiem i to nie dotyczy każdego marketera…
PS: Marketer B2B.
KS: Ale dużo marketerów B2B, tak przeciętnie patrząc, ma mniejszą styczność z tymi naszymi trendami, konferencyjkami i tak dalej, i tak dalej. Oni po prostu robią biznes, tak? Dostarczają komponenty surowcowe do fabryk i robią różne tego typu rzeczy. I takich biznesów jest w Polsce dużo i one są bardzo dobrze działające. Kiedy się w różnej formie treningów, szkoleń, doradztwa spotyka z takimi firmami, to one szukają recept. W sensie „Powiedz mi, co działa, co nie działa”. I to, co powiedziałeś, typu „Paweł mówił na konferencji, a nam nie wyszło”. I zawsze mówię „Słuchajcie, w nowoczesnym modelu waszym głównym zadaniem w marketingu to jest tak zwane zbudowanie swojej własnej, unikalnej formuły skalowania wzrostu”. To akurat tego możesz się nauczyć od startupu. To się tam ładnie nazywa, nie wiem, grow hackingiem i tak dalej, i tak dalej.
PS: Tak.
KS: Ale to jest nic innego jak budowanie swojej skalowanej formuły wzrostu, która z definicji sama w sobie jest wliczona w wartość firmy.
PS: Skalowane mapy.
KS: To robią startupy. Zwróć uwagę, że to robią startupy.
PS: Nie, no inne tak się wyceniają, tak?
KS: Tak.
PS: Warte pięćdziesiąt milionów, nie ma zysku, ale pięćdziesiąt, bo grzejemy budżet i idzie.
KS: To są te startupy faktycznie, za które są takie wyceny, które są w stanie udowodnić, że naprawdę mam formułę, która powoduje, że tylko potrzebuję pięćdziesiąt milionów dolarów.
PS: Cashu, tak.
KS: Bo z tych pięćdziesięciu milionów dolarów będę miał sto pięćdziesiąt milionów sprzedaży. I na mikro skali mam to udowodnione.
PS: Tak.
KS: Więc jedyne czego nie mam to tych pięćdziesięciu milionów. Gorzej jest jak to jest nieudowodnione. Więc jakby uważam, że oprócz budowania produktu, jednym z głównych założeń startupu, ale też szerzej – firmy, co zawsze też mówię tym marketerom B2B, nie dostaniesz recepty. Znaczy… kiedyś tak fajnie było, znaczy powiedzenie słuchaj, zawsze to zrobisz i to zadziała. Dlaczego mówię o tym w kontekście rynku B2B? Bo on jest chyba jeszcze bardziej zróżnicowany. To znaczy, jak spojrzysz sobie na rynek FMCG to paradoksalnie tam jest mi dużo łatwiej powiedzieć…
PS: Tak.
KS: Rządzi tym taka reguła i Ameryki nie odkryjesz, tak?
PS: Ale bo masz konsumentów, oni działają w bardzo przewidywalnym środowisku.
KS: Tak, tak. Wbrew pozorom masz pewne reguły, one wyniknęły z wielu analiz, przeczytasz sobie książkę Byrona Sharpa.
PS: Tak.
KS: „W jednym duchu”, ale też paru innych, żeby tak nie było, że Byron Sharp ma wyłącznie rację. Różne książki sobie poczytasz i jak złożysz z nich taką mądrą średnią to ci wyjdzie.
PS: To to działa.
KS: Właściwie tak to działa. Znaczy rozumiem to. Rozumiem rynek moto…
PS: FMCG-ów.
KS: FMCG-ów. Rozumiem rynek szeroko rozumiany, tak to działa. Tak, na rynku B2B masz konglomerat firm, które są niepowtarzalne. Tak totalnie i to jest bardzo ciekawe. I w związku z tym tam jest takie fajne wyzwanie. Musisz zbudować skalowaną formułę wzrostu i żeby to zrobić, musisz zacząć robić bardzo wiele rzeczy i dość szybko rezygnować z tych, które nie działają. Z kolei, żeby to zrobić, musisz wykorzystać dane analityka, te KPI, o których powiedziałeś, dobrze poustawiane. Musisz mieć dobrą strategię na to, od czego zaczniesz i według czego będziesz to optymalizował. I to spowoduje, że dość szybko dojdziesz do skalowanej formuły wzrostu. Znaczy to nigdy się nie skończy, ta praca. Ale prawda jest taka, że dość szybko przeskoczysz większość tej swojej krzywej efektywności i stopniowo, im dalej w las, będziesz ją tylko dokręcał.
PS: Leciutko, tak.
KS: O kolejne dziesięć lat będziesz już dokręcał o drobne elementy. I to jest takie wyzwanie, do którego możesz użyć różnych danych. Czyli weź te wszystkie dane o konsumencie, zobacz co działa, wariantuj wszystko – komunikaty, mailingi. Na koniec dnia to się wszystko sprowadza, tak jak nawet dzisiaj spojrzysz. No tak upraszczając marketing, żeby nie było, że jest taki strasznie skomplikowany, to wszystko się opiera o kanały dotarcia versus content.
PS: Tak.
KS: Szeroko rozumiany, gdzie baner też może być contentem, tak? I teraz masz kanały versus content, versus dane. I na tym wszystkim budujesz reguły z czym, przez co, do kiedy, do kogo, w pewnym momencie kiedy.
PS: I jak działa.
KS: I te reguły mogą być dowolnie skomplikowane, wbrew pozorom złożone z tych czterech elementów.
PS: Tak.
KS: Wykorzystujesz cały rynek programmatic, który zaczyna być pod to ustawiony, no email marketing oczywiście też.
PS: Tak.
KS: On się świetnie notabene wpisuje w tą narrację. Mieliśmy nie mówić o mojej prezentacji, a właśnie o tym będę mówił, tak? I jakby to jest wszystko tak proste i tak trudne. No bo gdzieś musisz to wszystko zasilić, przeanalizować. Schematycznie to jest proste.
PS: Tak, tylko trzeba potem siąść.
KS: Ale żeby wyjść poza schemat to już jakby w cudzysłowie mówiąc, czyli załatwię ci tylko szkolenie, jeżeli potrzebujesz, jeżeli sam nie umiesz. Potrzebujesz konsultanta, bo to jest unikalne, faktycznie musisz przejść przez to sam, a prawdopodobnie i tak skończysz z tym, że będziesz musiał się tego nauczyć, tak? Jako firma. Będziesz musiał to umieć robić.
PS: I X razy się przewrócić, żeby…
KS: Tak, bo nikt ci tego nie zrobi. I będziesz się musiał tam w pocie czoła z tym zmierzyć. Ale nagroda jest duża.
PS: Jest rewelacyjna. Zresztą powiem Ci, dzisiaj miałem prezentację z naszym klientem. I kiedyś, jak ktoś do nas przychodził po strategię, to robiliśmy strategię – ryza papieru poszła, absolutnie nikomu niepotrzebne. A teraz, jeśli działamy, my tego nie nazywamy sprintami, ale to jest coś tak programistycznego. Okej, dwa tygodnie, dwie kampanie, trzy kampanie.
KS: Tak.
PS: I teraz zoptymalizujmy to. Lepiej, gorzej, dobra.
KS: Tak, budujcie scrumy.
PS: Tak.
KS: Na stojąco, w piętnaście minut, tak.
PS: Tak, dokładnie. I działa.
KS: I nagle się okazuje tak, że to w perspektywie działa lepiej. No ale tak, w ogóle jest ciężko przekonać klientów do pracy w taki sposób.
PS: Tak.
KS: No bo jak sprzedaż projektu, którego nie da się…
PS: Zdefiniować w ramach czasowych.
KS: No właśnie. Trochę po prince’owemu tak nie da się go opisać na tym wielkim wykresie Gantta, który ma właśnie cztery miesiące.
PS: Tylko?
KS: A ty mówisz dobra, no ale…
PS: To zrobimy to i za tydzień zobaczymy, co dalej.
KS: Najlepszą metodą pracy wszystkich jest taka metoda mniej szokowa, znaczy krocząca. Typu okej, róbmy scrum, ale rzadziej. Podzielmy podzielmy projekt na jakieś etapy, ale może nie tygodniowe.
PS: O tak.
KS: Ich będzie piętnaście, tylko podzielmy je na cztery, tak?
PS: Tak, po miesiącu.
KS: I wszyscy się tego tak powoli uczymy? W sensie jak to zrobić, żeby oswoić to, że to jest takie, Boże Święty, szybkie i się trzeba uczyć na bieżąco. Notabene rynek psychologiczny fajnie tego uczy.
PS: Tak.
KS: W sensie im masz więcej ludzi stricte technologicznych w firmie.
PS: To można to adaptować, tak.
KS: Okazuje się, że programiści dość dobrze w tym pracują. Coraz lepiej.
PS: U nas z IT wyewoluowało to teraz do marketingu. Mamy zespół sprzedażowy, który niby się w sprzedaży nie narobi i scruma. Da się, nam to działa. No, a w zeszłym tygodniu robiliśmy tam stand up’y, w biurze obsługi klienta mamy. Natomiast próbujemy i scramować biuro obsługi klienta, które w ogóle działa w nieprzewidywalnym środowisku, bo nie wiesz, kiedy Ci się coś zepsuje, kiedy się klient wkurzy i kiedy jeden ze stu pięćdziesięciu tysięcy użytkowników podniesie słuchawkę. Ale i to działa, i da się.
KS: To jest jakaś tam filozofia, którą jak wdrażasz, to się Ci bardziej ustawia myślenie.
PS: Tak, tak.
KS: Znowu, można powiedzieć, że to jest taka kultura organizacyjna. Ludzie się tak uczą pracować.
PS: Tak.
KS: To jest w ogóle ciekawe. Dla mnie dzisiaj, jako szeroko rozumianego stratega czy konsultanta marketingowego, zaczyna dużo bardziej interesować nie to, jak powiedzieć klientowi jak ma robić, tylko jak go nauczyć jak ma robić. Wiem, biblijna wędka, a nie ryba, ale prawda jest taka, że wszyscy przez bardzo wiele lat sprzedawaliśmy ryby.
PS: Tak.
KS: Ja mam takie poczucie, że to się na nas dzisiaj mści. Bo nikt z nas, jako branża, nie jest w stanie produkować ryb wystarczająco szybko.
PS: A rynek potrzebuje.
KS: A nie nauczyliśmy klientów łowić. I w związku z tym albo za mało poszło wysiłku w to, żeby ich nauczyć łowić. Są dwa efekty – albo oni nie nadążają za tymi naszymi wszystkimi szalonymi, szybkimi koncepcjami, albo oni nas uważają za kogoś, kto będzie ich uczył łowić, tak?
PS: Tak.
KS: I coraz częściej sięgają po jakieś zupełnie inne, abstrakcyjne podmioty.
PS: Tak.
KS: Stąd konsultanci wchodzący na rynek usług marketingowych.
PS: Z olbrzymimi budżetami. I potem nagle…
KS: To są w ogóle ciekawe zjawiska, tak? Gdzieś tam dane są tego częścią. Ale jeszcze wyżej patrząc, myślę, że to jest wszystko o tym, że gra przechodzi trochę od mówienia, co masz robić – do pomagania każdemu w budowaniu kompetencji. Bo formuły sterowane są różne. A nie „no kiedyś tak było”. Że wziąłeś macierz…
PS: Tak.
KS: Nie będę wymieniał konkretnych…
PS: Nie, nie. Ale tak, nadawałeś wartości, uzupełniałeś.
KS: I pyk – działa.
PS: Tak.
KS: Właśnie wartość z takiego czy framework strategiczny.
PS: Tak.
KS: Myśląc na moje podwórko mówisz „No wartością tego frameworku jest to, że gdzie bym go nie przyłożył, to działa”.
PS: Tak, a już nie teraz.
KS: A teraz mówisz „Taki framework jest do kitu”. Znaczy generalnie budujesz customer journey, to zaczynasz od jakiegoś schematu, na którym pracujesz. Ale robota jest naprawdę fajnie zrobiona, jak klient wychodzi ze swoim unikalnym customer journey.
PS: Tak.
KS: Który pasuje do organizacji, ma swój unikalny sznyt tego, jak ta firma działa i sprzedaje. Czy CX mapping robić, to on jest unikalny, tak? I to jest dla niego wartość, że ktoś usiadł z klientem i to z nim przepracował. A nie, że mu przyniósł i powiedział „To działało tysiąc razy”.
PS: Teraz ja Ci powiem tak – u nas najlepszą zmianą było zatrudnienie Wojtka Ptaka, z którym się gdzieś tam przyjaźniliśmy od wielu lat. W sensie jeździliśmy na desce i tak dalej. On prowadził swój biznes mocno startupowy, deweloperski, update’a, natomiast w pewnym momencie ten biznes mu się skończył. Wypiliśmy kawę i mówię: kurczę Wojtek, może byś zaczął pracować we FreshMailu, fajnie by nam to zażarło. Natomiast poza umiejętnościami stricte technicznymi typu Hadoop’y, Elastix’y czy inne jakieś technologie, które były do kupienia. Nagle przyszedł z takim coachingiem, ale z taką właśnie wiedzą, bo my już robiliśmy scruma, robiliśmy zupełnie inaczej.
KS: Nie, coachingowe. No i ty też możesz zrobić scruma.
PS: Tak.
KS: Naprawdę, nie bój się, uwierz w to.
PS: I nagle wchodzi i zaczyna…
KS: Chciej scrumować.
PS: Tak, rozmawiać. W każdym razie i nagle zażarło. Krzyśku, dzięki bardzo za rozmowę.
KS: Ja również bardzo dziękuję, aż się tutaj zapowietrzyłem, a teraz idę się przyszykować.
PS: Przyszykować. Powodzenia na prezentacji.
KS: Dzięki.
PS: Dzięki.
PS: Dziękuję za wysłuchanie podcastu Email i marketing, jeśli masz jakieś sugestie i uwagi proszę zostaw komentarz. Będę bardzo wdzięczny za gwiazdki za recenzję i gwiazdki w iTunes. To sprawia, że podcast, może jeszcze lepiej docierać do innych odbiorców. Video z tego nagrania jak i transkrypt znajdzie na stronie pawelsala.pl/eim-004. Dodatkowo znajdziesz tam nagranie Krzyśka z jego wystąpienia podczas zeszłorocznej konferencji M@il My Day. Nagranie, które jeszcze nie było opublikowane. To tyle na dzisiaj, raz jeszcze dziękuję za uwagę i do zobaczenia w następny poniedziałek. Cześć!
Ten podcast powstaje dzięki wsparciu FreshMaila, najpopularniejsze narzędzia do email marketingu w Polsce, z którego na co dzień korzystają tysiące marketerów, zarówno małych firm jak i dużych korporacji. Jeśli jeszcze nie miałeś okazji sprawdzić, jak FreshMail może pomóc Ci w komunikacji z odbiorcami, załóż dzisiaj konto. Specjalnie dla słuchaczy tej audycji FreshMail przygotował dedykowaną ofertę. Jeżeli nie jesteś jeszcze użytkownikiem, już dzisiaj załóż konto w serwisie FreshMail https://freshmail.pl/sluchampodcastu i odbierz 30% zniżki na pierwsze doładowanie konta. Zapraszam serdecznie i życzę udanych kampanii. Pozdrawiam Paweł Sala.
Materiały dodatkowe
Jeżeli zainteresował cię temat big data powinieneś zajerzeć jeszcze w kilka miejsc:
- O big data w e-commerce (artykuł)
- Big data – big problem or big chance (moja prezentacja na ten temat wygłoszona na konferencji InternetBeta)
Dodatkowo mam dla Ciebie nigdy wcześniej nie publikowane nagranie wystąpienia Krzyśka Sobieszaka z ostatniej konferencji MailMyDay.