从零开始建立营销数据科学团队
这并不是要讨论那些华而不实的机器学习模型，而是要找到核心问题，并专注于解决那20%的关键问题，剩下的就会顺理成章解决。
到了2022年，我已经在Skyscanner工作了几年，并担任了约4年的经理。突然，我接到了一个完全超出我专业领域的任务——从零开始建立一个营销数据科学团队。这不是一项小任务，因为在此之前，数据科学团队从未在营销部门下运作。面对这个挑战，我感到压力重重：
- 谁是关键决策者？我如何与他们建立良好的工作关系？
- 我该从哪里开始？第一个项目应该是什么？
- 我没有团队，那我如何在没有团队的情况下增加价值，从而推动团队扩张？
- 我对营销领域一无所知，我该如何加速学习？
在这篇文章中，我将分享在过去两年里我是如何从一个人开始，最终建立起一个包括我在内的6人数据科学团队的过程。如果你想了解更多关于数据科学的相关内容，可以阅读以下这些文章：
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当成立营销数据科学团队的提议被提出时，Skyscanner的数据科学部门已经有4个主要团队，分别专注于以下领域：
- 推荐和排名：主要用于我们的核心产品——航班。
- 搜索引擎优化：优化我们的搜索引擎。
- 实验：用于新功能和改进的A/B测试。
- 广告平台：帮助发展我们的内部广告平台。
当时我们有大约20名数据科学家，并且在这些领域证明了我们的价值。公司希望扩大我们在其他领域的影响力，而市场营销是最具潜力的候选领域之一。
为什么Skyscanner想在营销团队中加入数据科学家？
市场营销是增长的关键支柱之一。如果你的产品广受旅行者欢迎，用户就会持续回访，那么你就拥有了稳固的增长基础。接下来需要做的，就是吸引更多的旅行者。
然而，单靠砸钱是无法实现这一目标的。我们拥有很高的转化率和用户回访率是有原因的——使用我们产品的用户群体有其独特的特征。当我们进入更广泛的市场吸引更多客户时，客户组合也会发生变化。
营销部门的目标是实现可持续增长。因此，我接到了一个任务：“我们需要帮助建立一个营销数据科学团队，来支持我们实现可持续的增长。”任务开始了……
第一阶段：找出需要关注的最重要问题
在第一阶段，我的目标是：
- 了解整个营销生态系统，并绘制出数据科学可以发挥作用的潜在项目。
- 建立评估模板，以评估每个团队离其目标有多远，数据科学能提供的帮助有多大，以及这种帮助能够释放的潜在机会。
- 一旦确定了项目，与该领域的主要涉众建立良好的工作关系。
- 最终，明确数据科学团队的任务，让营销团队了解数据科学团队在未来两年的工作重点。
了解营销生态系统
在Skyscanner，营销团队分为四大支柱：SEO、付费营销、会员增长和生命周期营销（即用户留存）。每个支柱下都有各种项目。涉及的人员包括工程师、营销人员、设计师、产品经理和分析师，总数超过100人。下图是我绘制的营销生态系统概要图。
机会大小模板
我非常清楚，24个月后，我希望拥有一个专注且知识渊博的团队。对我来说，建立营销数据科学团队的目标是为特定的营销领域创建一个卓越中心，而不是涵盖所有可能营销领域的团队。
面对如此多的项目，我知道我们不可能为所有人提供服务。即使我将团队扩大到6人，我也希望他们专注于同一支柱下的工作。扩展到其他营销领域的时机会到来，但最初，我的目标是为我们所能做的事情增加价值，并建立良好的声誉。
这也是为什么我需要明确哪些领域我们不会支持。一句简单的“我们支持这个吗？”变得至关重要，因为一旦我承诺支持某个支柱，我就需要解释为什么其他支柱在未来至少24个月内不会得到数据科学资源（这可能会让一些人不满……）。
为此，我使用了一个简单的框架来指导我的决策。
我对T恤尺寸的标准是什么?
请注意，“潜在机会”和“DS投入”列的100万或两个季度之类的数字是粗略的估计。我的目标是方便地区分不同规模的项目。
数据科学在付费营销中的应用
根据上面的规模调整，付费营销是我们最有潜力的领域。让我用T恤大小模型来解释我的决策思路。
- 需求量（XL）：Skyscanner在SEO方面非常强大，SEO流量非常可观，但我们没有优化付费流量。付费营销存在许多空白领域，但核心问题是：“我们如何以可持续的方式自动竞价，从而提高付费流量？”
- 潜在机会（XL）：付费营销每年花费数千万美元。想象一下，如果数据科学能够优化这些支出，使其盈利并实现增长。
- DS投入（XL）：在这一阶段，任何项目对于我们来说都是巨大的投入。我们才刚刚进入这个领域，尚没有用于营销的数据科学工具。因此，我们必须为长期奋斗做好准备，以实现可观的投资回报率。
为什么没有选择SEO或生命周期营销？
SEO是一个高度复杂的领域，但它已有充分的技术资源支持。尽管1%的SEO流量提升将带来数百万的收益，付费营销仍然存在更大的瓶颈，而数据科学可以发挥更大的作用。
至于生命周期营销，我们确实能在这个领域较快地产生价值。然而，其他数据科学团队已经将他们的模型整合进了生命周期营销的技术栈中，因此它的请求可以由其他团队处理。此外，与付费营销相比，生命周期营销的资金规模较小，而付费营销代表着更大的机会。
如何与付费营销利益相关者建立关系？
选择付费营销作为我们的重点后，与关键利益相关者建立良好的工作关系至关重要。以下是我采取的措施：
- 每2-3周与付费营销组织中的资深领导（如产品、营销、工程高级总监）召开1对1会议。
- 组织每周项目电话会议，涵盖产品、工程和营销团队，展示季度路线图和交付计划。这有助于确保所有人对交付目标保持一致。
我们的使命变得清晰
我们营销数据科学团队的使命是：通过优化我们最重要的竞价系统，以可持续的方式扩大Skyscanner的用户群。
第二阶段：证明我们在酒店价格广告中的价值
在第二阶段，我的主要目标是：
- 招聘前两名数据科学家。
- 让利益相关者了解，前一个季度的工作将主要集中在工具搭建、基础设施建设和学习上。明确告知，正面的结果预计会在下一个季度出现。
- 准备工具并进行测试，确保数据科学团队能够自主部署解决方案。如果无法实现自主部署，未来的增长将会受到限制，因为团队将始终依赖于生产环境。
- 通过项目展示价值，一旦证明了数据科学的效用，就可以争取更多人员支持以扩展项目。
我们选择了哪些项目？
数据科学团队的任务是通过Google和Tripadvisor平台增加酒店用户量。
我们需要开发两个核心算法：
- 竞价算法：决定“我们应该为特定酒店和行程出价多少。”
- 供应选择算法：决定“我们应该为哪些酒店和行程出价。”
这些所有步骤都必须通过编程实现。如果仅通过手动调整市场来展示成果，那将毫无意义。Skyscanner的运营模式基于可扩展性，因此，我们必须依赖自动化算法来进行决策。
我们证明了价值！
下图展示了我们在Tripadvisor平台上如何显著提升交易量。这不仅展示了项目的发展历程，也突显了与利益相关者保持持续沟通的重要性。
- 第一阶段：ROAS和交易量。在这一阶段，我们的主要目标是学习如何与不同系统集成，并测试各种机器学习想法。
- 第二阶段：明确我们在下个季度要交付的内容。你可以看到，在这一季度结束时，我们取得了巨大的成功，既实现了ROAS目标，又提升了转化率。
- 第三阶段：团队规模扩大3倍，并承担3个项目
在第三阶段，我的主要目标是：
- 将团队从2名数据科学家扩展到6名。
- 通过采用最佳的MLOps实践，扩展现有的酒店竞价项目。
- 在竞价领域启动两个新项目。
在证明数据科学能够为付费营销带来价值，并积累了更多的领域知识后，我们开始准备新的项目，并将团队规模扩大到6名数据科学家。
我的目标是确保每个数据科学家都能够合作完成任务，因此我们采取结对工作方式，完成了3个不同的项目：
- 优化酒店价格广告竞价（这是一个现有项目，但我们持续改进竞价算法，并建立新的合作伙伴关系）。
- 优化SEM竞价。这是一个非常大的项目，概念上与第一个项目类似，这使我们能够利用现有工具进行实施。然而，由于SEM竞价与酒店价格广告竞价存在差异，因此我们花了一些时间才达成同样的增长结果。
- 优化付费应用安装。这是一个复杂的项目，因为我们不仅要处理竞价优化问题，还要面对隐私问题。iOS和Android都在隐私问题上进行了改动，导致我们无法准确匹配内部交易和上游点击。这仍是一个进行中的项目，可能需要更多的数据科学力量支持。
总结
正如你所看到的，发展团队的关键在于明确数据科学的适用问题空间，并专注于多个类似的项目。尽管我们在初期进展缓慢，但由于我们在竞价领域的专长，后期的增长速度显著加快。
此外，请记住人际关系的重要性。我成功地与多位资深的利益相关者建立了良好的关系，在项目遇到意外或需要清除障碍时，他们为我们提供了极大支持。没有他们的帮助，团队也不会取得这样的成长。
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原文作者：Jose Parreño
翻译作者：过儿
美工编辑：过儿
校对审稿：Jason
原文链接：https://towardsdatascience.com/building-a-marketing-data-science-team-from-scratch-9988fc30ad89
