Ich habe mich kürzlich mit Margaret Potter, Data Scientist bei Calabrio, zusammengesetzt, um über die Bedeutung von Data Science und Analytik für Unternehmen zu sprechen. In dieser Frage und Antwort erzählt Margaret von ihrem unorthodoxen Weg zur „Mathe-Lady“ bei Calabrio und warum die Menschen hinter den Tools immer noch der Eckpfeiler des Erfolgs sind, wenn es um Analytik geht.
F: Erzählen Sie mir ein wenig über Ihren Hintergrund. Gibt es etwas Unerwartetes?
Margaret: Ich bin ziemlich spät zur Datenwissenschaft gekommen. Ich habe als Bauzeichnerin gearbeitet und liebte es, räumliche Probleme zu lösen und mit Kunden zu arbeiten, die ihre Häuser umgestalteten.
Nach dem Börsenkrach habe ich wieder Mathematik studiert, um Mathematiklehrer zu werden. Ich hatte nicht vor, Datenwissenschaftler zu werden, und ich hätte nie erwartet, dass mir diese Arbeit so viel Spaß machen würde. Jeden Tag muss ich Probleme lösen und jeden Tag versuche ich, echten Menschen zu helfen, ihr Geschäft zu verbessern. In mancher Hinsicht ähnelt das sehr meiner früheren Arbeit.
F: Was hat Sie zuerst an der Datenanalyse interessiert?
Margaret: Ich habe bei dem Entwicklungsteam angefangen, das an Calabrio Workforce Management (WFM) arbeitet. Wir begannen, über die möglichen Verwendungszwecke für all die Daten zu sprechen, die in WFM gesammelt werden. Wir hatten eine wirklich coole Idee, und dann sagte jemand: „Ja, aber das ist wirklich Analytik, nicht WFM.“
Das hat mich hungrig gemacht, an diesen Problemen zu arbeiten.
F: Warum ist die Datenanalyse ein wichtiger Bereich?
Margaret: Seit langem werden statistische Instrumente eingesetzt, um vergangene Ereignisse zu beschreiben und zu interpretieren. Bei der Datenanalyse in ihrer heutigen Form geht es um so viel mehr. Wir nutzen es, um Dinge vorherzusagen.
Sicher, bei Prognosen geht es um Vorhersagen, aber in der Regel geht es darum, vorherzusagen, wie viel von einer Ressource wir brauchen, z. B. von den Mitarbeitern eines Contact Centers. Das tun wir schon seit langem und werden es auch weiterhin tun.
Analytik ist anders. Wir verwenden Analytik, um Dinge vorherzusagen, die sich auf unser Geschäft auswirken können. In Calabrio Analytics können wir zum Beispiel die Bewertung von Anrufen vorhersagen. Anstatt nur eine zufällige Stichprobe von Anrufen zu bewerten, bewerten wir alle Anrufe, und ein Bewerter bewertet dann eine kleine Stichprobe, um die automatische Bewertung zu überprüfen. Auf diese Weise können sich die Bewerter auf problematische Anrufe konzentrieren. Das ist eine grundlegende Veränderung in der Art und Weise, wie der Bewerter an seine Arbeit herangeht; es ist eine Veränderung des Prozesses.
Das ist die andere Sache, die ich an der Datenanalyse liebe – sie hat das Potenzial, jeden von uns in seiner Arbeit effektiver und relevanter zu machen. Wir helfen Unternehmen dabei, Kundeninteraktionsdaten zu nutzen, Muster in den Daten zu finden und diese Muster zu nutzen, um ihre Kunden besser zu verstehen. Letztendlich möchten wir, dass unsere Kunden Wege finden, ihre Daten zu nutzen, um ihr Unternehmen zu verbessern und effizientere Arbeitsplätze mit zufriedenen Kunden und engagierten Mitarbeitern zu schaffen.
F: Was ist das eine Missverständnis, das jemand über Ihre Rolle hat?
Margaret: Die Leute scheinen zu denken, dass ich keine Menschenkenntnis habe, weil ich Mathematik und die Arbeit mit Daten liebe. Ich liebe den Umgang mit Menschen und bin von menschlichem Verhalten fasziniert. Ein Teil unserer Arbeit bei Calabrio besteht darin, Fragen über das menschliche Verhalten (in der Regel das Verhalten von Agenten oder Kunden) zu stellen und dann in den Daten nach einer Antwort zu suchen. Ich liebe es, meine nerdige, mathematische Seite mit meiner menschlichen Seite zu verbinden. Das ist eines der Dinge, die mir bei meiner Arbeit Freude bereiten.
Noch eine Sache zur Analytik im Allgemeinen. Analytik ist kein Hokuspokus. Wir verwenden bekannte, zuverlässige Vorhersagemodelle (Modelle des maschinellen Lernens) und einige eher traditionelle statistische Modelle.
F: Was ist Ihr Lieblingsteil bei einem neuen Projekt?
Margaret: Ich liebe den Werdegang eines Projekts. Erstens tappen wir im Dunkeln und alles ist schlecht definiert. Indem das Team es ausarbeitet, gibt es dem Projekt eine Richtung vor. Dann fangen wir an, die Daten zu untersuchen und versuchen herauszufinden: „Haben wir Recht?“ und „Kann das wirklich funktionieren?“ Sobald wir das getan haben, machen wir uns an das nächste Problem: Wie können wir das in das Produkt einbauen, so dass es für die Menschen tatsächlich nützlich ist? Zu sehen, wie sich ein Projekt von etwas Formlosem und Nebulösem zu etwas gut Definiertem und Nützlichem entwickelt, ist sehr lohnend.
F: Was hat ein Unternehmen davon, in Analysen zu investieren? Was könnten sie verlieren, wenn sie es nicht tun?
Margaret: Eine Führungskraft, die sich entscheidet, auf Datenanalysen zu verzichten, steht nicht mit leeren Händen da; sie kann immer noch Entscheidungen treffen, die auf jahrelanger Erfahrung beruhen. Das ist wertvoll und sollte nicht außer Acht gelassen werden.
Ihre Konkurrenten haben Zugang zu den gleichen Werkzeugen wie Sie – sowohl zu den Informationen aus jahrelanger Erfahrung als auch zu den Informationen, die aus Kundendaten gewonnen werden können. Wenn Sie eines dieser Werkzeuge ignorieren, könnte das ein Wettbewerbsnachteil für Sie sein.
Analytik wird niemals Menschen ersetzen, aber sie wird Menschen bei ihrer Arbeit besser machen. Mit Analysetools haben Unternehmensleiter jetzt Zugang zu soliden Daten, auf die sie ihre Entscheidungen stützen können, statt auf Vermutungen. Vernachlässigen Sie Ihr geschäftliches Fachwissen nicht, aber stellen Sie sicher, dass Sie es mit den Erkenntnissen aus den Daten, die Sie bereits sammeln, ergänzen.
F: Welchen Tipp würden Sie einem Unternehmen geben, wie es an fortgeschrittene Analysen herangehen sollte?
Margaret: Erwarten Sie nicht, dass Sie alle Ihre Probleme auf einmal lösen können. Beginnen Sie mit einem Problem (oder einer Frage) und nutzen Sie dann die Erkenntnisse, die Sie aus der Analyse Ihrer Daten gewinnen, um eine Änderung vorzunehmen. Versuchen Sie, etwas Einfaches zu wählen, das jedem die Möglichkeit gibt, zu sehen, wie es funktioniert und warum es wertvoll ist.
Veränderungen sind schwer, also bereiten Sie sich auf den Erfolg vor. Wenn Sie mit kleinen Projekten beginnen, können Sie die Analyse als natürlichen Teil Ihrer Geschäftsprozesse einführen. Nach einer Weile wird es zur Gewohnheit und Sie werden anfangen, analytische Fragen zu allem zu stellen.
F: Wenn Sie nicht gerade mit Daten arbeiten, was machen Sie dann in Ihrer Freizeit?
Margaret: Ich gehe gerne spazieren, was gut ist, weil ich gerne koche und gut esse. Ich mache auch gerne Roadtrips und besuche Orte, an denen ich noch nie zuvor gewesen bin.
