Podcast

Dobrý den, jmenuji se Jirka Vicherek a vítám vás u dalšího dílu Data Talku. Spolu se mnou dnes moderuje také Karel. Ahoj, Karle.
Ahoj, Jirko.

Kdo je naším dnešním hostem, Karle? Koho jsme si sem pozvali?
Máme tady Adama Nyklese, Chief Digital Officera Publicis Groupe.
Ahoj, Adame.

Adame, Publicis Groupe – můžeš nám něco říct o Publicisu?
Publicis patří mezi několik velkých mezinárodních reklamních sítí, společně s WPP, Unicomem a Dentsu. Publicis je původně francouzská firma, která se rozrostla do obrovského nadnárodního konglomerátu. Primárně se samozřejmě zaměřuje na reklamu, ale v posledních letech se rozšiřuje i do dalších oblastí, jako jsou technologie, reklamní technologie, vývoj a data. Hodně se v poslední době snaží expandovat i mimo klasický reklamní byznys, a myslím, že se jí to docela daří.

Ty jsi CDO v Publicis Groupe a na tuto pozici jsi nedávno povýšil, jak jsem vyčetl z médií, z nějaké pozice CDO Kindredu. Rozrostla se tedy jen škála tvých pravomocí, nebo pravomocí Kindredu?
Ne, je to maličko jinak. Mám aktuálně asi pět rolí. Primárně jsem CDO Kindredu, ale protože Kindred nepůsobí jenom na lokálním trhu, ale v rámci širších struktur Publicisu, které se nazývají Le Pond – což je digital one-stop shop pro naše globální klienty – působím také v rámci CEE jako Chief Digital Officer. V rámci Le Pondu mám na starosti veškeré datové, analytické a marketingové technologické produkty v rámci naší činnosti, což zahrnuje nejen CEE, ale i klienty s globálním pokrytím.

Zmínil jsi vaši činnost. Jaká je role Kindredu v rámci skupiny?
Kindred je tzv. center of excellence pro data a technologie, což v praxi znamená, že jsme Kindred zhruba před třemi lety rebrandovali na čistě datově technologickou agenturu. Předtím byla Kindred všeobecná digitální agentura, která dělala i klasický digitál, kreativitu, sociální sítě. Tyto oblasti se integrovaly do již existujících značek Publicisu a Kindred zůstal spojením datového a technologického týmu jako agentura zaměřená na vývoj, data, weby a technologickou část.

Kindred z toho vyrostl, týmy vznikly zde a zároveň vidíme potenciál působit v širším rámci než jen v České republice. To byl hlavní důvod, proč Publicis Kindred Group koupil, protože viděl velký potenciál v těchto službách a chtěl zvýšit svoji digitální maturitu. Proto jsme se rozhodli, že Kindred bude dlouhodobě působit právě jako technologicky-datová agentura.

Máš pět rolí a někdy je těžké zjistit, kdo na konci dne platí fakturu. Jak si to mám představit? Jaké týmy máš na starosti a jaký typ projektů? Předpokládám z toho, co jsi říkal, že se jedná o CEE a mezinárodní kampaně pro globální klientelu.
Projekty, které mám na starosti, jsou typicky známé a znamená to, že Publicis vyhraje globálního klienta – může to být pobočka v UK, Americe, Německu. Postaví pro něj entitu nebo projekt, který pokrývá marketing end-to-end – od kreativy přes média, CRM, správu webu, technologie až po správu platforem a datovou analytiku.

Týmy, které mám na starosti, si vezmou na starosti určitou oblast, například datovou analytiku nebo CRM, a stavíme týmy, které škálují dodávku těchto služeb přes všechny projekty – ať už jsou tři trhy nebo šedesát. Obvykle máme delivery jednotku, která řeší technickou část, a nad ní strategickou či konzultační jednotku. Ta spolupracuje s delivery a stará se o to, aby klient nebyl obsluhován jen z hlediska doručování služeb, ale aby mu i radila, jak se posunout v digitální zralosti a jak využívat technologie ke zlepšení byznysu.

Chápu tu škálu, ale zajímá mě konkrétně, jaký typ projektu jste realizovali v loňském roce, který už můžete zveřejnit, protože máte i úspěšné případové studie.
Jako příklad mohu uvést, že jsme se za poslední tři roky starali o Mercedes. Vybudovali jsme pro něj dva globální huby – jeden hub spravoval CRM, pracoval se Salesforce Marketing Cloudem, zajišťoval segmentaci a doručování všech kampaní v Evropě. Druhý hub pracoval s Data Management Platformou od Salesforce, staral se o sběr behaviorálních dat z webu a jiných kanálů, segmentaci a následnou aktivaci pro personalizaci zákaznické zkušenosti na stránce. Cílem bylo, aby každý návštěvník webu Mercedesu dostal co nejvíce personalizovanou zkušenost založenou na tom, co Mercedes o něm zjistil.

Kromě toho jsme loni zahájili stavbu CRM hubu pro Stellantis, kde zajišťujeme kampaně po celé Evropě, s důrazem na segmentaci a doručování e-mailových kampaní.

Co je Stellantis?
Stellantis vznikl před rokem či dvěma integrací PSA (tedy Peugeotu a dalších automobilek) s FCA (Fiat, Chrysler). Nyní je podle mého přesvědčení čtvrtou nebo jednou z pěti největších automobilek na světě.

To je zajímavé, že jsou to výrobci a manufakturní firmy. Je to časté? Pomáháte s adopcí digitální strategie firmám, které nejsou typicky online. Očekával bych spíše klienty z e-commerce, protože marketingové automatizace a platformy jsou tam často využívané.
Ano, je to trend. Manufakturní firmy, pro které to nebylo typické, se nyní pomalu dostávají k digitálu. Vidí, že to musí řešit, jinak ztratí konkurenceschopnost. Nemá smysl rozebírat, jak Tesla technologickými inovacemi utíká konkurenci. Velké tradiční firmy vidí nutnost něco dělat, takže ať už jde o automotive nebo FMCG, do digitálu hodně investují. Naše klientské portfolio vychází z celkového portfolia Publicisu, ale není náhoda, že máme nyní hodně automobilových a FMCG firem. Je to téma, které řeší, snaží se nastoupit do vlaku, který dávno rozjeli e-commerce a digitální firmy, a šíří se to po celém trhu.

Publicis vyhraje zakázku v UK, rozdělí jí na strategické celky a vy dostanete určitý celek. Co se potom děje? Jaký máš tým, jak jej rozděluješ, jaké role tam mají lidé? Jak moc hledáte subdodavatele a co se děje dál?
Obvykle zakázku dostaneme, protože o dané oblasti už něco víme. Vezmeme jádro lidí. Jak jsem říkal, jsou to dvě hlavní oblasti – customer data management a marketingové CRM. Vezmu konzultanty na CRM i data management, ti tvoří základ týmu. Nepoužíváme subdodavatele, všechno řešíme interně.

Kolem toho postavíme delivery tým – datové analytiky, lidi na segmentaci (což jsou někteří mezi datovou analytikou a CRM), developery. Vzhledem k tomu, že to často obsahuje i CRM kampaně, máme i lidi řešící kampaně, orchestraci a komunikační strategii na různých trzích.

Velmi důležitá je pro nás disciplína a fokus na project management, protože rozsah projektů je velký. Z naší strany často pracují desítky lidí, v rámci Publicisu stovky či tisíce. Proto jsou v týmu projektoví manažeři a business analytici – role tradičnější v IT než v marketingu, ale bez nich se už neobejdeme.

Projektoví manažeři orchestrují vše tak, že dnes je komunikace od kampaní – data jsou zpracována analytiky, výstupy posíláme lidem na segmentaci a customer data management, kteří vytváří publika a vrací je do komunikace. Je to datový cyklus, který ne vždy funguje 100% ideálně, ale tento trojúhelník vždy stavíme, abychom pokryli komunikaci i datovou a technologickou stránku.

Kdo vytváří plán toho, co děláte? Přijedete k zákazníkovi s prefabrikáty, nebo tam máte nějaké vstupy?
Typicky slibujeme, co uděláme už v tendru. Bývají to globální tendry, kde pomáháme skupině vymýšlet, co bychom měli dělat. V globálním tendru jsou většinou jen velmi obecná zadání – třeba ušetřit 10 % na aktivaci CRM kampaní nebo zkrátit time to market u produktů.

Je na nás, abychom vymysleli operation model a nastavili způsob práce interně i s klientem a kolegy z jiných zemí. Musíme vymyslet efektivní proces a neustále ho optimalizovat, protože to klient chce. Proto jsou pro nás velmi důležité business a analytické role i project management. Technologie je jedna věc, ale efektivita procesu a fungování jsou klíčové pro úspěch.

Tyto lidi máš ve svém týmu, je to tvůj produktový tým, nebo je taháš z dalších částí Publicisu?
Tyto lidi mám ve svém týmu a snažím se je získávat, kde se dá.

Kolik vás je v Kindredu?
Celkem nás je přibližně kolem stovky. Polovina jsou především developeři, kteří se starají o custom development, CMS, vyvíjejí, migrují weby a udržují je přes SCL.

Druhá polovina, kterou mám na starosti já, čítá něco lehce pod padesát lidí. Z nich je asi 30 specialistů – datových analytiků, lidí na CRM, developerů. Zbytek, tedy 15–20 lidí, jsou konzultanti a projektoví manažeři. Snažíme se, aby tyto role měly i technologické zázemí, bez toho to nejde. Není to klasické kreativní account management, ale práce na softových stránkách – komunikace s klientem, orchestrace, vymyšlení procesů, jejich vykreslení a optimalizace.

Nedávno jsme například dělali projekt pro velkou farmaceutickou firmu, kde jsme měli navrhnout procesy, jak pracovat se zákaznickými daty nejen technicky, ale i procesně – kdo komu co posílá, jak se prioritizují use cases, jak jsou definované apod. Pronikali jsme tak čím dál více do konzultantské roviny, která byla tradičně doménou konzultantských firem.

Je to zajímavý byznys, ale snažíme se nezůstat jen konzultanti – chceme zůstat i na straně delivery a poskytovat klientovi end-to-end služby – od návrhu přes implementaci až po průběžný maintenance a vylepšování.

Jak funguje spolupráce s klientem? Dokážu si představit, že je to obrovská práce, kterou je těžké odhadnout co do počtu lidí, mandayů, atd. A do toho přicházejí iterativní úkoly během projektu. Říkali jste, že něco slibujete dopředu, něco padá postupně během projektu. Jak to řešíte, prioritizujete, odhadujete, jak se platí?
Je to velká alchymie. Kdybych to měl dělat já, zbláznil bych se. Mám lidi, kteří jsou praktiknější než já. Obecně známe např. počet kampaní, které klient dělá ročně, jeho zákaznickou bázi. Z toho dopočítáme, kolik lidí zvládne udělat určitou věc za stanovený čas.

Z toho odhadujeme FTE. Máme zkušenost z předchozích projektů, známe poměr analytiků potřebných pro zpracování dat. Typicky nás firma najímá v určité fázi digitální zralosti – obvykle chtějí něco zlepšit, protože jim to nefunguje nejlépe. Převzali jsme velké soubory Excelů, do kterých padají data, k tomu potřebujeme určité množství lidí.

Postupně se snažíme lidskou práci automatizovat, aby ubývalo manuálních úkonů, později se věnujeme adopci a efektivitě. Počet lidí a jejich expertíza se mění v průběhu projektu. Projekty jsou obvykle mnohaleté, neřeší se za týdny či měsíce, jde o kontinuální vývoj.

Lidi si pak posouváme mezi týmy podle potřeby jejich expertízy a fáze projektu.

Kolik máte takových projektů nebo větších klientů najednou?
Teď jsme vlastně nek—

Kontinuálně rosteme. Vlastně jsme vyrostli na jednom hlavním projektu, což byla dlouhodobá práce pro Mercedes. Tam to rozhodně byl první velký job tohoto typu. Momentálně máme tři projekty, které bych označil za velké. To znamená, že na každém z nich pracuje na nižší desítky lidí. Kromě toho máme několik menších klientů, a to ať už konzultačních nebo technických. Dohromady teď musím spočítat, ale v jednu chvíli řešíme přibližně 7 až 8 klientů. Nicméně na těch 50 lidí zvládneme asi tři velké a pár menších projektů, které nám zároveň dávají pocit flexibilnější práce nebo můžeme na nich dělat něco jiného než pouze na těch velkých.

Existuje vůbec nějaká část vašeho byznysu, kdy když pošlu e-mail na kindred.cz a řeknu, že chci vaše řešení, nebo jde všechno už přes Publicis a mezinárodní projekty? Část byznysu máme i tak. Máme tam několik projektů, které jsou naše vlastní. Rozdíl lze definovat tak, že jsme si je sami vymysleli, prodali a děláme si je. Jsou většinou buď lokální, nebo středoevropské. Do budoucna se na ně určitě chceme více zaměřovat, protože je hezké, nebo velmi zajímavé mít přes Publicis přístup k velkým globálním klientům. Na druhou stranu to má svá specifika. Už jenom to, že klienta nemáte zcela pod kontrolou. Typicky například Mercedes už neděláme, protože jsme ho globálně ztratili. V naší části může být klient sice spokojený, ale my s tím nic neuděláme. Ta kontrola je omezena a je zde také tlak na cenu. Když klient nakupuje něco napříč celým světem, je pochopitelně tlak na cenu mnohem větší, protože soutěžíte s delivery týmy v Indii, Kostarice a jinde.

Takže to má svá specifika a proto se snažíme hledat přímé klienty. Několik jich máme a je to jiný druh práce, která není méně důležitá. Z pohledu příjmů je sice menší, ale zase můžeme zkoušet věci, které v globální škále neděláme. Může mít víc hloubky a můžeme se více zabývat daty, protože když spolu mluvíte s někým tady v Praze, můžete se dostat mnohem více do detailu. Najdete zde třeba někoho, kdo rozumí datovému modelu nebo ví, jak infrastruktura funguje, často mnohem rychleji než když to řešíte s někým v Texasu. Takže to jsou klienti i projekty, které jsou pro nás důležité, a určitě se je budeme snažit rozšiřovat. Nicméně stále je to velká část byznysu a pravděpodobně i bude.

Globální byznys, který k nám přichází přes Publicis, funguje následovně. Předpokládám, že máš pobočky Mercedesu po celém světě. Vy pracujete primárně pro jednoho klienta, nebo spíše pro centrálu? Jak to vlastně rolíte a jaká je vůle akceptovat řešení z centrály? Typicky nás najímá Publicis, a Publicis nás najímá centrála. Najímá si nás obvykle kvůli nějakým standardům všude – ať už jde o standardy nástrojů používaných pro správu dat a CRM, nebo standardy procesů.

Zároveň fungujeme na dvou úrovních – jako velký tým pro centrálu i jako týmy, které sedí na jednotlivých trzích a koordinují lokální klienty. Obvykle má projekt několik rovin – jednu úroveň centrálu a druhou rovinu lokálních lidí, kteří přímo jedná s klientem.

Je zajímavé, jak to přijímají lokální trhy a jak jsou ochotné spolupracovat, protože každý, kdo pracoval v mezinárodním korporátu, ví, jakou radost má, když mu přijde z centrály příkaz, že od zítra se to bude dělat takto. Na druhou stranu je často naší rolí působit jako mediátor mezi centrálou a lokálním trhem. Na jednu stranu vysvětlujeme lokálním trhům, proč by měli přijmout globální řešení. Proč by měli třeba změnit své krásně nastavené Google Analytics za ne zrovna ideálně nastavené Adobe Analytics, které jsou ale standardizované globálně. Snažíme se jim pomoci s adopcí.

Na druhou stranu také přenášíme poměrně oprávněné náměty nebo zpětnou vazbu z lokálních trhů do centrály. Propustnost těchto informací v takových firmách je různá, často nízká. V této roli jako externí mediátoři upozorňujeme, že například trhy jako UK mají mnohem lepší řešení a pro ně znamená globální řešení degradaci. Rozhodnutí však není na nás, my o něm nerozhodujeme ani ho neurčujeme. Snažíme se působit jako prostředník a pomáhat s adopcí, což je mimochodem velmi důležitá a často největší část našeho byznysu.

Na začátku typicky vymyslíme proces nebo technické řešení, i když často přicházíme k řešení již hotovému, protože velké korporáty typicky jednají s vendory přímo prostřednictvím globálních kontraktů. Nemůžeme tedy zdaleka vždy rozhodovat, který analytický nástroj je vhodnější, zda to bude v Azure, nebo jak bude řešení propojeno. Přicházíme k již existujícímu řešení, které implementujeme a spravujeme.

První fáze může být vytvoření řešení, pak se ale léta pracuje na jeho posouvání dál. Důležité je, aby přeteklo přes všechny úrovně a začalo být správně používáno, aby fungoval datový loop, aby výsledky byly doručovány lidem rozhodujícím o rozpočtech a dalším dění. To je běh na dlouhou trať a specifická práce, která mě velmi zajímá.

Jaká je digitální vyspělost poboček? Možná že ve Velké Británii nebo USA je ta úroveň vyšší než někde jinde? V Texasu je například obtížné najít někoho, kdo rozumí datovému řetězci? Ne úplně, spíše myslel jsem, že někdo v zahraničí je vzdálený. Mnohé pobočky mají velmi dobrá řešení, která postavily už před lety, ale je těžké se dostat k jejich dokumentaci a informacím, což trvá a je složité. Typicky jsou Velká Británie a USA dál než například státy ve východní Evropě nebo v Asii, i když některé státy typu Japonska mají digitální vyspělost velmi vysokou. Hodně záleží na trhu a konkrétním klientovi. Digitální vyspělost není vždy vysoká ani v centrále.

To souvisí i s tím, že jednáme s lidmi z vedení, například členy představenstva nebo globálními marketingovými řediteli, kteří vidí vše z high-level perspektivy. Pro ně není důležitá technologie, ale výsledek. Narážíme i na situace, kdy všechny globální reporty jdou do centrály nebo ke globálnímu marketingovému řediteli. V některých lokalitách si někdo stáhne data z Data Studia, udělá screenshot a vloží ho do PowerPointu, který pak pošle e-mailem. To říkám jako anekdotu, ale reálně máme klienta, kde se takto pracovalo v globálním měřítku.

Dlouho trvá vysvětlování, proč je takový přístup špatný, ukazování přínosů a také trénink každého člověka na jednotlivých trzích, jak pracovat chytře, tedy jak nepostavit automatizované řešení pouze technicky, což je relativně jednoduché, ale prosadit adopci a zvyknout je na existenci automatizovaného dashboardu, kde data tečou v reálném čase a mohou si je kdykoliv podrobně zobrazit.

Často bývá problém, že jednotlivé trhy nesmí navzájem sdílet data z různých důvodů, ať už compliance nebo konkurence. Velká změna myšlení nastala tehdy, když jsme dosáhli situace, že trhy mohly vidět benchmarky svých e-mailových kampaní a mediální komunikace. Najednou porovnaly výsledky a začala rivalita, kterou však přijaly. To je zásadní část naší role, protože když by vše fungovalo dokonale, nepotřebovali by nás. Jsme tam proto, abychom zvyšovali adopci i technologickou vyspělost.

Co to znamená v praxi? Rolujete školení po celé organizaci, nebo jsou vaše řešení natolik specializovaná, že se týkají pouze několika lidí na každé pobočce? V podstatě to funguje tak, že máme nějaký tým lidí, obvykle marketingového ředitele lokálního trhu, někoho z IT a někoho z datového týmu. S nimi se třeba každý týden telefonicky domlouváme, jak mají fungovat s globálním řešením nebo jak naopak napojit své lokální řešení.

Pamatuji si diskuze s japonským trhem, který měl velmi sofistikovaný způsob práce s personalizací a sběrem zákaznických dat v reálném čase s následnou segmentací. Nechtěli globální řešení přijmout, byli k tomu tlačeni a já s nimi dva roky pracoval, každé páteční ráno devět hodin jsme volali. Nejprve jsme si museli zvyknout na rozdílnou kulturu práce, protože Japonci jsou tvrdohlaví. Ale bylo velmi zajímavé jim vysvětlit přínosy standardizace, co z toho pro ně budou mít – například mezinárodní benchmarkování nebo přístup k nejlepším praktikám v používání dat.

Nakonec jsme dospěli k dohodě, ale šlo o práci na nejnižší denní úrovni s těmi lidmi na různých trzích. Je to podobné, jako kdybyste šel do zasedací místnosti u klienta v Praze, jen to děláme na dálku a na několika úrovních.

Součástí vaší práce je také vyškolit jejich datový tým? Máte ambici, aby si to pak dělali sami, nebo jim to spíše udržujete jako službu? Obě varianty. Většinou to klienti internalizují. Naše role často není dělat úplně vše sami, protože to ani není možné. Určitě je důležité školení, jak věci fungují a jak by se měly používat. Naše práce spočívá také v kontinuálním zlepšování – protože postavit stack je jedna věc, ale neustále do něj přidávat nové funkce, sofistikované segmentace apod. je něco jiného.

Na lokálních trzích pak mají své analytiky, kteří data stahují, reportují a dále zpracovávají, což už může být mimo naši odpovědnost. Naše práce je být roadmapou digitální maturity, tedy provázet klienta od základních use caseů, například když někdo dvakrát navštívil stránku konkrétního modelu auta a uzná se jeho zájem, tak mu při další návštěvě nabídnout testovací jízdu přes boxík na stránce.

Postupně jsme je tlačili k sofistikovanějším případům použití, kdy do interakcí s webem začaly přijít i e-maily – například když člověk otevřel e-mail a podíval se na model auta. Pokročili jsme až do fáze, kdy na základě lookalike modelů nebo konsolidovaných dat algoritmicky predikujeme, o který model bude zájemce pravděpodobně mít. Do systému jsme přidali třetí strany dat, aby už systém nebyl reaktivní, ale prediktivní.

Naší rolí je provázet je tímto procesem, testovat use case, vyhodnocovat co funguje a co ne. Někdy i obhajovat s jejich IT, proč něco nejde, i když by mohlo. Je to tedy velmi různorodé, ale nesnažíme se dělat vše. Firmy mají své IT a analytiky. My jsme původci, kteří je vedou a směřují k vyšší digitální vyspělosti.

Jak řešíte odpor místních nebo globálních týmů vůči řešením, které nabízíte, protože podle mých zkušeností bývají lidé hodně rezistentní? Rezistence se samozřejmě vyskytuje. Je potřeba klientům ukázat, že nejsme někdo z centrály, kdo je nepřítel, ale že jsme tady proto, abychom jim pomohli s jejich KPI. Je dobré pochopit, odkud odpor pramení – jestli je to hrdost na lokální stack, nebo jestli jim tlačíme něco, co jde proti jejich KPI.

Obvykle pak najdeme cestu, jak upravit globální řešení tak, aby zlepšovalo výkon právě v oblastech jejich KPI. Někdy je to ale příkaz z centrály, který musí splnit bez ohledu na námitky. To už je ale businessová politika jednotlivých klientů a neexistuje univerzální odpověď.

Vyskytuje se i situace, že když obcházíte jednotlivé pobočky, sbíráte zpětnou vazbu, a podle ní upravujete řešení, protože předpokládám, že máte nějakou jasnou představu, jak to dělat napříč různými klienty. Proto se také stává, že upravujete své řešení podle potřeby jednotlivých trhů?

Pobočky? My se snažíme tomu vyhnout, nebo spíše obvykle neprovádíme takové kroky.

To, co například customizujeme, jsou typicky datové modely, respektive strukturu trackingu, což je v podstatě datový model pro personalizaci, protože může vycházet z nějakých lokálních specifik a dostupnosti určitých dat. Některé země mají e-shop, například u automobilek, takže mají skutečně nějaké e-commerce řešení, jiné země nemají. Tam, kde máme nákupní data, s nimi můžeme pracovat.

Customizace, když se dostaneme k nasazení nějakého globálního řešení, které obvykle zahrnuje pět až deset platforem, je opravdu velmi robustní stack. Typicky ve středu je nějaký CDP, nebo jiná datová platforma, k ní je připojené CRM, mediální řešení, datový sklad, tracking a webová analytika. Kdybychom toto opravdu customizovali, ztratili bychom celý ten přínos globální standardizace. Proto obvykle neprovádíme velké customizace.

Snažíme se respektovat lokální specifika spíše v jednotlivých use casech nebo v datové trackingové struktuře, což ale nevadí, protože výsledný efekt pro klienta je, že na určitých trzích, kde to je možné, fungují use casey, které jim pomáhají prodávat více.

Kdybychom úplně vynechali všechny technické detaily, jde jim totiž jen o to, aby více lidí koupilo auto. A jestli toho dosáhneme tím, že použijeme tato data a ten use case nebo zákaznická cesta bude trochu jiná, je pro centrálu jedno. Důležité je, že funguje jednotný stack, jednotná strategie a že se use casey a obchodní přínos dají skutečně škálovat na další trhy za poměrně minimální, inkrementální cenu za každý trh navíc. Protože jakmile toto zrealizujeme na deseti trzích, tým to zvládne na jedenáctém poměrně rychle.

Co se týče těch use caseů, máš představu, jaká je reálná návratnost investice, jaká je naše přidaná hodnota? To je velmi častá a zajímavá otázka klientů, a musím přiznat, že odpověď není jednoduchá. Prakticky se to téměř nedá přesně dopočítat.

Je velmi obtížné stanovit hodnotu jednoho člověka, který přijde na web s konkrétním modelem auta. Udělat atribuční model, který by odpovídal realitě, je mimořádně složité, zejména u automobilek nebo FMCG firem. V digitálním prostředí se to počítá lépe, ale pokud přidáme retail a offline prodeje, je to extrémně náročné.

Někteří klienti nás velmi tlačili, abychom takové kalkulace provedli, ale atribuce a návratnost musí být rozpočítávána na dlouhé roky. Utratíte desítky až stovky milionů eur za globální strukturu – technologie, lidi – a teprve pak, když je systém zavedený, začíná úspora.

Například náklady na jednoho lídra mohou klesnout na třetinu, protože procesy běží automaticky. Tyto úspory se však vrací postupně, v dlouhodobém horizontu. Rád bych znal přesnou návratnost, ale prakticky nejdále, kam jsme se dopočítali, jsou úspory na zbytečných mediálních výdajích tím, že jsme zjistili, že určité skupiny nemají cenu cílit, a vyloučili jsme je z kampaní.

Zvýšili jsme také průměrný počet leadů na stránkách až o 30 % díky implementaci personalizace. To lze nějak kvantifikovat, ale je to velmi složité. V globálním měřítku je ale stále těžké mít data dostatečně konsolidovaná, aby bylo možné tyto výsledky přesně spočítat.

Chtěl bych se na chvíli zastavit u pojmu standardizace. Před natáčením jsme se bavili o tom, že díky mým zkušenostem z Kindred chápu globální škálu a nutnost přijmout i méně dokonalá, ale standardizovaná řešení.

Jak se díváš na všechny platformy, nová řešení, zjednodušování a automatizaci? Je to zajímavé téma. Samozřejmě jsem původně pracoval ve firmě, kde jsme se hodně zaměřovali na technické detaily a dělali customizovaná řešení, často jsme data přenášeli přes FTP a prováděli různé „hračky“.

Ale čím víc pracuji s globálními klienty, tím lépe chápu pohled velkých enterprise technologií a high-level lidí. Je hezké mít skvělé technické řešení, my Češi jsme na to odborníci a hračičkové, vymyslíme cokoliv.

Nicméně customizace, i když jsou objektivně lepší a výkonnější na konkrétní use case, při škálování na více trhů stojí extrémně mnoho peněz a práce na údržbu, protože je nutné respektovat odlišnosti jednotlivých řešení, a tím pádem to v businessové rovině není efektivní.

Je lepší mít řešení, které proces například o 20 % zrychlí, než se pokoušet harmonizovat různé custom řešení. Každý, kdo pracoval na velkých IT projektech, ví, že udržování mnoha custom řešení, psaní dokumentace a aktualizace je velmi náročné a s rostoucí škálou téměř nemožné.

Začínám chápat pohled centrály. Vezmu si například Spojené království, kde mají pokročilejší řešení, často technologicky sofistikovanější, ale kdyby je měli implementovat v Kazachstánu nebo Mongolsku, byla by to zbytečná práce, která by se nevyplatila. Navíc jde o velikost trhu – v UK, USA, když implementujete funkci, která zvýší příjmy o jedno procento, je to velké množství peněz. Na menším trhu však jsou náklady na implementaci tak vysoké, že se nevrátí za tři roky.

Standardizace je tedy klíčovým tématem. V marketingové automatizaci a správě zákaznických dat vidím výrazný trend ke centralizaci a „in-housingu“. Firmy řeší globálně svá data a tlačí na společná, standardizovaná řešení, která musí trhy přijmout.

Například vyjednávací podmínky se společnostmi jako Google nebo Salesforce jsou pro jednotlivé trhy bez globálních miliardových obratů nepříznivé. Proto si firmy kupují řešení centrálně a chtějí, aby fungovala centralizovaně.

Změnilo ti to nějak pohled na technologický stack? Pro mě je důležité říct, že každý nástroj má svůj use case. Například pro e-shop ve střední Evropě použiji jiné řešení než pro platformu zaměřenou na zákaznickou zkušenost u automobilů.

Díky zkušenostem lépe chápu přidanou hodnotu velkých enterprise techů jako Google, Adobe nebo Salesforce. Minulý zaměstnavatel byl Martech vendor, který byl hodně nezávislý v Evropě, a tyto enterprise korporace jsme často považovali za problém, ale teď vidím, že jejich end-to-end nabídka řešení přes různé disciplíny, i když není dokonalá (například Marketing Cloud a Salesforce Cloud nejsou úplně integrovány), přináší významnou business hodnotu.

Mít jednoho vendora, který pokrývá CRM, marketingovou automatizaci a datovou vrstvu, může z pohledu byznysu dávat smysl. Neříkám, že je to vždy nejlepší řešení, ale trend je jasný.

Pro mě je také zásadní modulárnost. I v rámci velkých enterprise řešení bych jako klient chtěl mít možnost integrace a otevřených API, protože tech stacky velkých globálních korporací v marketingu často zahrnují desítky platforem. Ani Google, ani Salesforce nedokáží vyřešit vše sami. Budete mít různé datové sklady, real-time personalizace, zákaznické služby, čili vždy bude potřeba mít připojené další řešení.

Modulárnost je velký trend, ale zároveň musíte rozumět přidané hodnotě velkých enterprise stacků. Někdy jsou tyto systémy zastaralé nebo neflexibilní, ale mají svůj smysl.

Je pro mě také velmi zajímavé sledovat, co v této oblasti dělá Google, který dříve spíše nezasahoval do marketingové technologie a nechával prostor Salesforce, Adobe nebo Oracle.

Tyto technologie, například data management platformy (jako BlueKai, kterou Adobe využívalo), byly dříve doménou těchto firem. Google to spíše zakomponovával do svých reklamních řešení jako DV360, ale ne přímo.

V poslední době ale s nástupem fenoménu CDP (Customer Data Platform) začíná Google do této oblasti výrazně vstupovat. CDP je v podstatě pokročilejší data management platforma, která konsoliduje data napříč kanály, umožňuje jejich aktivaci, vytváří segmentace a insighty, a pracuje s identity mappingem pro 360stupňový pohled na zákazníka.

Google právě tento směr podporuje, což dokládá například přejmenování Data Studia na Looker, které pomáhá odlišit platformu.

Mám zajímavé diskuze s klienty, kde jim vysvětluji rozdíl mezi těmito produkty. Google Looker prodává některým klientům jako CDP.

Google chce vytvořit stack ze svých nástrojů – GA (Google Analytics), BigQuery, Looker/Data Studio – který bude zpracovávat zákaznická data a aktivovat je napříč kanály.

To znamená, že uživateli umožní vytvářet publika a segmenty v Google Analytics, reportovat s nimi a zároveň je aktivovat přímo do e-mailových nástrojů nebo nákupu médií.

Pokud bych byl na místě starších tradičních hráčů, byl bych z této změny nervózní, protože Google má obrovskou penetraci právě díky GA, který je používán přibližně v 90 % případů.

Bude zajímavé sledovat, jak si s tím poradí ostatní velcí hráči. Salesforce má silnou pozici v marketingové automatizaci, ale chybí mu analytika, například propojení na Google Analytics.

Přesto integrace mezi Salesforcem a Googlem funguje lépe, než jsem čekal. Tento trh ale bude procházet vývojem a já jsem zvědavý na budoucí „clash“ těchto hráčů.

U vás v týmu, kdo volí produkt? Klient, nebo vy? Obvykle klient.

My samozřejmě můžeme doporučovat, ale u globálních klientů málokdy máme úplnou volbu technologie. U menších lokálních klientů často diskutujeme, která řešení jsou pro ně vhodnější, což je zábava – dělat assessment nástrojů a snažit se pochopit specifika klienta a vybrat nejvhodnější řešení.

Celá tato konzultační disciplína spočívá v oddělení sales pitchů jednotlivých nástrojů od jejich skutečných schopností. Je to věda.

U globálních klientů většinou existují dlouhodobé globální kontrakty. Pokud přijedeme a klient řekne, že bude třeba Adobe, tak s tím nic moc nenaděláme, protože změny a migrace jsou náročné a trvají roky.

Například u Mercedesu jsme procházeli migrací z Adobe Analytics na Google Analytics, což bylo náročné, složité a dlouhé.

S jakými datastacky se tedy u těch klientů nejčastěji setkáváš? Adobe, Salesforce, Google, to jsou ty nejčastější.

Byly věci, které jsme se museli doučit, co je populární, ale ne doma? Na prvním místě byl Looker, který vím, že v Čechách používají jen jedna až dvě firmy, nicméně u několika mezinárodních klientů na něj přešli.

A to je poměrně...

Je to zajímavé, je to trochu něco jiného než například Power BI nebo Tableau. Určitě je to něco, do čeho jsme se trochu opřeli, a doufám, že v tom budeme pokračovat i nadále.

Obecně se snažíme být opravdu platformně agnostičtí. Snažím se o to, i když nelze pokrýt celé jedno portfolio. Typicky chceme vyhnout tomu, abychom byli zaměření jen na jeden stack. I když třeba velká část lidí rozumí Salesforce, my si to nemůžeme dovolit právě proto, že si tituly nevybíráme. Musíme tak být schopní nastoupit na cokoliv, co klient používá.

Velmi se to týká právě těch CDP (Customer Data Platform), kdy loni se to roztrhlo pytlem. Spousta firem si koupila CDP, dříve to byl určitý buzzword – stále jím je – a zjistila, že neví, co s ním dělat. Potom přicházejí k nám, aby prověřili, jak s tím naložit. Je jich hodně, ať už je to Tealium, CDP od Adobe, nebo Treasure Data. Tyto technologie se musíme docela rychle naučit.

Na druhou stranu tím, že všechny plní jednu funkci, a když si odmyslíme uživatelská rozhraní a funkce, je to vlastně JavaScript, který na webu nebo v emailech sbírá data, ukládá je do datového skladu, kde se segmentují pomocí SQL a následně přes další API se posílají do aktivačních platforem. Není to nic složitého.

Ať už tedy mluvíme o těchto CDP, Lookeru, nebo o jiných zajímavých technologiích, máme jich opravdu desítky, zejména z oblasti MarTechu. Každý nový projekt přináší jednu či dvě technologie, které se učíme. Když si ale člověk pochopí základní funkci, zjistí, že je to pořád stejné.

S tím souvisí i to, že to bylo něco, co jsme se museli zpočátku trochu učit – velmi přemýšlet o tom, k čemu daný nástroj slouží, k čemu ho používám a jak ho používat efektivně, spíše než se zaměřovat jen na čistě technologickou stránku věci.

Personalizace je obor, kterým se hodně zabýváme, a je to kombinace typického front-endu – potřebujeme lidi, kteří rozumí tomu, co se na stránce děje – a analytiky, protože technická analytika spočívá ve sběru různých triggerů nebo spuštění eventů. Zároveň do toho velmi zasahuje klasický marketing – marketingová teorie a customer journey.

Je hezké umět personalizovat, ale pokud neumím plánovat funnel a nerozumím tomu, co chce business vlastně, aby zákazník v daném kroku udělal, pak je personalizace k ničemu.

To znamená, že hodně se učíme, všichni, a stále překonáváme propast mezi technologickou a byznysovou marketingovou stránkou. Spojujeme je a přemýšlíme o nich dohromady. Je to trochu bolestivé, protože vývojáři a technici často nechtějí nad tím přemýšlet a marketéři na to někdy koukali skrz prsty.

Naučit se spolu komunikovat, nebo se naopak přeučit, aby jeden i druhý uměli obojí, je zajímavá práce, ale nezbytná, protože marketing se stává čím dál víc IT disciplínou.

Myslím, že tento trend bude pokračovat, zvláště se všemi AI nástroji a automatizacemi, které postupně z pozice vyplynou. Marketing bude skutečně velmi technickou disciplínou.

Zároveň spousta věcí, které v marketingu děláme, už funguje automaticky. Nemá smysl neustále dokola vytvářet segmentace nebo emailové šablony a psát vlastní ETL procesy pro každou novou věc. S rozvojem globálního marketingu tyto činnosti budou za nás stále více vykonávat stroje a automatizace.

Co vidím je, že se budeme muset ještě více učit a více přemýšlet o tom, co děláme a proč to děláme, a méně se soustředit na to, jestli kódujeme nebo klikáme.

Samozřejmě člověk tu stále bude potřeba, protože automatizace sice vylepší a zrychlí práci, ale nevymyslí novou inovaci. Z podstaty machine learningu můžeme dělat věci lépe a rychleji, ale nové nápady se nevytvoří automaticky.

Proto máme v týmu marketingové stratégy, kteří vymýšlejí, jak technologie používat k plnění základních marketingových funkcí – něco jako „marketing for dummies“.

Adame, přeji ti, aby ti to dál vycházelo a aby ses z úplných marketingových a datových začátečníků dostával do vyšších stádií maturity. Ať se vám v Kindredu a Publicisu daří pracovat na zajímavých a velkých projektech. Děkuji ti, Adame.

Děkuji za pozvání, díky pánové. Děkuji, že jste doposlouchali Data Talk až sem.

Jak se vám tato epizoda líbila? Co byste na našem podcastu zlepšili? Koho bychom měli pozvat příště? Dejte mi prosím vědět, co si myslíte. Buď osobně na příštím Data Mesh meetupu, nebo hned teď na email jirka@zavinac-datatalk.cz.

Pokud se vám tato epizoda líbila, doporučte ji dál: klikněte na srdíčka, na hvězdičky, dávejte odběry, aby naše dashboardy svítily zeleně, křivky dělaly hokejku a všichni stakeholdeři schvalovali extra rozpočet.

Ještě jednou vám děkuji. Poděkování patří také mým kolegům Nikovi a Iris, stejně jako členům našeho partnerského klubu: BigHubu, Deepnote, Ataccamě a Mantě.

Pokud máte návrh, tipy na hosty či témata, pořádáte vlastní event, nebo byste chtěli datovou komunitu podpořit jinak, určitě mi dejte vědět.

Díky a nechť vás provází data.