Momentálně stojíte ve vedení brněnské společnosti igloonet. Kromě toho také působíte jako Google trenér. Čím se ve svém odvětví nejčastěji zabýváte?

Mám na starosti automatizace – pomáhám s šířením povědomí o nových automatizačních možnostech, se kterými Google přichází a jak je správně používat. Ona je ta trenérská role primárně evangelizační, málokdy tedy řeším konkrétní problémy. Evergreenové téma je automatický bidding (pozn. red. viditelnost inzerátů na internetu z velké části ovlivňuje cena. Na každé klíčové slovo se na internetu pořádá aukce. Bidding, nebo také bidování, označuje přihazování - zvýšení nabídky (ceny) za klíčové slovo - čímž se zvýší hodnocení reklamy, tím pádem pozice inzerenta na internetu i míra prokliků) a jak se dál vyvíjí. Novinkou, či spíš novým užitím celkem staršího nástroje, který dost mění celkový přístup ke správě, kampaní je DSA based struktura.

Propojujete jednotlivé zkušenosti coby trenéra Googlu a coby vedoucího marketingu nad jednotlivými projekty?

Pomáhá mi to z obou stran. Jako trenér se dozvídám o Google novinkách s předstihem. Na každé téma jsou určení Googleři, na které se můžu obrátit - můžu tedy víc tlačit na kolegy, abychom s novinkami pracovali, a poradit u nejasností. Z druhé strany mi pomáhá pohled z běžné praxe, se kterou se na účtech setkáváme přímo v agentuře. Takže se mi to hodí v obou světech.

 Čemu se ve své práci snažíte vyvarovat?

Čistě z hlediska pracovní hygieny mi přijde nejdůležitější vyvarovat se dvěma pracovním extrémům. Jedním je naházet toho na sebe tolik, že se dostanu do rozhodovací paralýzy, co dělat dřív. Tím druhým je pak mít práci až tak zajetou, že v ní nevidím žádnou výzvu. S čím mám z pozice spoluvedení firmy velký problém, je udržení pozornosti na rozběhlých projektech. Proto se snažím vyvarovat otevírání nových vertikál, vyvíjení nových nástrojů a dalších projektů předtím, než dostaneme do udržitelné podoby ty rozjeté.

Kromě společnosti igloonet, působíte také jako konzultant a školitel pro velké firmy či pro studenty na Masarykově univerzitě. S jakým problémem se studenti nejčastěji potýkají a co naopak nejčastěji řeší zajetí klienti?

Studenti se nejčastěji potýkají s tím, že netuší, k čemu je analytika dobrá, co si pod tím představit. U firem se dost často setkávám s tím, že už mají nastavené měření, data se jim tedy sbírají, občas mají i rozběhnutý nějaký reporting, takže se můžou dívat na hezké grafy, ale nějak netuší, jak je vyhodnocovat a co na jejich základech vůbec stavět.

Podíváme-li se na Google automatizace, v čem v praxi nacházíte nejvíce chyb a co naopak zvládne běžný podnikatel sám?

Největší chyby vidím v bezmyšlenkovitém zavádění automatizací. Někdo ve firmě slyší o novém nástroji, nové vychytávce a bez toho, aby se rozmyslel, jestli to dává smysl pro jeho business a pro to, jak s jednotlivými nástroji pracuje, tak jej nějak nasadí.
Základ, co zvládne běžný podnikatel, je udělat si pořádek v tom, co a proč se v rámci online marketingu vůbec dělá (rozepsat si jednotlivé úkony). Už tento první krok může mít okamžitý účinek. Firmy často zjistí, že se dělají nějaké věci, třeba z historických důvodů, nebo protože je dělá konkurence, či protože se to tak prostě dělá, ale žádný užitek z nich však nemají. Druhý krok je poté rozmyslet, co se dá dělat pro nahrazení jednotlivých kroků nějakým automatickým řešením. To už samozřejmě není tak jednoduché kvůli technickým znalostem. Jakmile je ale dobře zmapovaný stav, další kroky s někým, kdo automatizaci rozumí, už budou výrazně jednodušší.

Jako Google trenér řešíte s klienty i atribuce. Pokud to lze jednoznačně říci,který z atribučních modelů je dle vás nejúčinnější?

Lze – ten, který nejlépe popisuje business klienta a to, jakým způsobem s vyhodnocováním pracuje :) Bohužel je celé téma atribucí opředeno spoustou nejasností nebo vyloženě zavádějících informací. Od atribuce se očekává, že nám jednoduše dá odpověď na otázku, jak upravit marketingové rozpočty, jak která kampaň vydělává. A ono to tak jednoduché není.
Jiná otázka je, co v tomto kontextu chápeme její účinností. Atribuční model je pouze nástroj, který nám říká, jak se podle daného vidění světa dařilo kterým kampaním. Jak s touto informací naložíme, je čistě na nás.

Jaké jsou ukazatele úspěšného použití Google automatizace a atribuce na projektu?

Skvělá otázka. U automatizace je to jednoduché - úspěšné použití bude, pokud při stejných výsledcích budeme mít nižší náklady (většinou na lidskou práci), nebo při stejných nákladech lepší výsledky (při započítání nákladů na zavedení automatizace a jejich rozprostření do odpovídajícího časového období). U atribuce je to samozřejmě to samé, ale jelikož měníme rámec pomocí kterého vyhodnocujeme, tak musíme přijít s nějakým nezávislým způsobem vyhodnocení. U práce s atribucí by tedy měl být postup následující: zjistím podle nového atribučního modelu, který používám kvůli historické konzistenci vedle původního atribučního modelu, která kampaň je podhodnocená, která nadhodnocená, upravím marketingové rozpočty a sleduji přírůstek celkových tržeb (například pomocí Causal Impactu), případně snížení nákladů.

 Čím zajímavým se momentálně zabýváte?

Z klientské práce jsou to drobné zábavy typu designování remarketingových testů. Z větších věcí je to otevírání pražské a plzeňské pobočky, které jsme poslední měsíce připravovali. V Praze to chceme spojit i s pořádáním HR marketingových a analytických workshopů a školení.