Blog Adatelemzés és a Data36 sztori: interjú Mester Tomival!
adatelemzés és big data interjú
írta:

Adatelemzés és a Data36 sztori: interjú Mester Tomival!

A korábbi években több olyan interjút is készítettem a blogon, amelyek nem feltétlenül az online marketing vagy a SEO kérdését járták körbe. Sokkal inkább egy érdekes sztorit, életutat vagy terméket mutattak be. Baráti beszélgetésből született a Weather Flow sztori Orosz Gergellyel, majd a Sofőrhívó – startup esettanulmány is Jex Dénessel.

Nemrég Mester Tomival beszélgettünk arról, hogy milyen utat járt be az elmúlt években, miért ezt a szakmát választotta és mik a tervei a közeljövőben.

Tomit már évek óta ismerem, tartottunk közös tréninget a Magyar Telekomnál, dolgoztunk közös projekten is és szoktunk tanácsokat is kérni egymástól. Időről időre pedig le szoktunk ülni beszélgetni a tervekről, eredményekről, kihívásokról. Ha nagyon egyszerűen kéne megfogalmazni, hogy ki is Tomi, akkor azt mondanám, hogy:

Tomi olyan mint én, csak ő nem SEO-val foglalkozik, hanem az ő területe az adatelemzés és a Data Science.

De hogy a párhuzam mennyire állja meg a helyét, az kiderül az interjúból!

A háttérsztori

Bár én elég jól ismerlek, de mesélsz egy kicsit magadról, hogy mások is jobban el tudjanak helyezni?

Mester TomiKezdjük az elején. A Prezinél dolgoztam adatelemzőként, itt ismerkedtem meg a data science és data analytics alapjaival. Itt nagyon sokat tanultam, de egy idő után elkezdett mozogni bennem, hogy valami saját dolgot kellene csinálni. Jó volt látni a Prezit két éven át, de szépen lassan elkezdett laposodni a tanulási görbe, emellett pedig több projektet is akartam látni.

Ekkor jött az ötlet, hogy kezdjek bele egy saját cégbe. Ezért elkezdtem írni az adatlabor.hu blogot. Ezen keresztül ismert meg a hazai közeg, és tudtam elvállalni projekteket tanácsadóként. 1-1 hónapra beleláttam kisebb projektekbe. Nem volt olyan mély, mint a prezis munka, de sok új szemszöget megismerhettem és egy csomó olyan dolgot láttam és tanultam, amit ha a Prezinél maradok, nem tudtam volna. Egyébként ezekben az években főként webshopokkal és kis startupokkal dolgoztam. A látókör szélesítése mellet, a cél persze a “vállalkozósdi élmény kipróbálása” is volt.

Anno Árvai Péter és Halácsy Péter is mindig azt mondták a Preziben, hogy bátran csináljunk saját céget idővel, mert a hazai gazdaságot ez fel fogja lendíteni.

Úgyhogy belevágtam én is. Elindult az adatlabor.hu és szép lassan jöttek az első cikkek, majd ügyfelek és képzések.

Milyen témákról kezdtél el írni? Hogyan alakítottad ki a “szolgáltatásokat” utána?

Azt fontos látni, hogy az adatlabor.hu csak a marketingcsatorna volt. Nem a termék. Azt sok bloggernél látom, hogy a blogra “termékként” tekintenek. De ha maga a termék vagy szolgáltatás nem maga a cikkírás, akkor ez csak egy csatorna ahhoz, hogy eladd a terméked. Szerintem ebből a szempontból a Pitch is hasonló utat járt be. Nem a cikkeket és a tartalmat veszik meg az emberek, hanem a képzéseket, tanácsadást. Ezért fontos volt, hogy olyan adatelemzős, data science, A/B tesztelős témákat dolgozzak fel, amiből magukra ismernek az emberek, hogy:

Na igen, pont ezzel a problémával küzdök én is.

Ha ez jól van felépítve, akkor nem olyan bonyolult kialakítani a terméket hozzá. Nálam eredetileg a tanácsadás volt az egyik fő irány. De tartottam workshopokat is, és pár helyen a megvalósítást is bevállaltam.

Szóval valójában az advisory – execution – education hármast vettem elő.

  1. Advisory, tanácsadás annak kell, aki meg tudja házon belül oldani a dolgot, csak kell neki egy kis iránymutatás, pozitív ösztönzés vagy külső megerősítés.
  2. Execution, megvalósítás főleg azoknak kell, akiknek nincs meg az erőforrása házon belül.
  3. Education, oktatás pedig azoknak, akik házon belül “execution-ready” állapotba akarnak kerülni.

Ennek a hármasnak a kombinációját igyekeztem felépíteni az elején kevésbé, később már nagyon tudatosan. A cikkeket és a kommunikációt is ebbe az irányba kezdtem terelni.

Az adatlabor.hu-t ma már viszont egyáltalán nem írom. Nem azért mert nincs értelme, hanem mert más irányba indultam el.

Nemzetközi irány

Mi ennek az oka? Milyen területtel foglalkozol most?

Ahogy a prezis munkát is, az adatlabor.hu-t is nagyjából 2 évig csináltam. 2015 végén fogalmazódott meg bennem, hogy érdemes lenne nemzetközi irányba is nézelődni. Aztán kirepültem Berlinbe, leültem helyi ügynökségekkel, meetup szervezőkkel, egyszóval próbáltam felmérni a piacot. Ugyanezt az utat terveztem megtenni Londonba és Amszertdamba is… A fordulópontot viszont az hozta meg, hogy az akkori barátnőmmel (aki ma már a feleségem), egy hosszú hétvégére Svédországban utaztunk és annyira tetszett a hangulat, hogy ott helyben ki is találtuk hogy oda költözünk egy időre.

Ekkor egy kvázi lifestyle döntést hoztunk, aminek hatása volt a munkára is. Én nem éltem soha külföldön és mindenképp ki akartam próbálni, de tudtam, hogy a költözés befolyásolni fogja az Adatlabort. Az adatlabor.hu egy magyar biznisz volt, nem termelt ki annyit, hogy fenntartsa a kinti életet, ráadásul nem is lehetett távmunkaként csinálni. Ezért elkezdtem data analyst munkát keresni és végül az izettle-nél helyezkedtem el Stockholmban. A szakmai cél az volt, hogy fejlesszem az angolomat, megismerem a helyi viszonyokat és hogy elkezdjem felépíteni a nemzetközi brandem. 2016 szeptemberében mentünk ki, és akkor kezdtem bele az adatlabor.hu angol megfelelőjébe, a data36.com-ba. Az elején még még komoly üzleti cél és terv nélkül, aztán ez szépen elkezdett egyre jobban kiforrni. A terv egyszerű volt az elején.

Írok heti 1 cikket és nézzük meg mi lesz belőle.

Ekkor még munka mellett írtam a blogot.

Hogyan kezdtél bele a cikkekbe ezúttal? Mennyivel volt tudatosabb az építkezés mint az Adatlabornál?

Indulásként felraktam 4-5 cikket angolul a Data36-ra. Ezeket viszonylag egyszerű volt megírni, ugyanis csak lefordíttattam a korábbi magyar cikkeim egy részét. Az első csak angol nyelven megjelenő cikk a “data resistance”-ről szólt, amit pl. mintegy “feszültség levezetésként” írtam korábbi tapasztalatok alapján.

Kicsivel a Stockholmba költözés előtt már volt egy nagy tervem:

Kéne írni egy saját könyvet!

Na, azt azóta se írtam meg, és lehet, hogy soha nem is fogom. De a tartalomjegyzéket, a fejezetek címeit és az alegységeket összeraktam. Ebből pedig később szépen lehetett dolgozni. Mindig elővettem a tematikát és azt a részt írtam meg blogposztban, amihez épp kedvem volt.

(Hozzáteszem, nem egy embert ismerek, aki ugyanezzel a könyvírós sztorival kezdett saját blogba. :-))

Elég sok könyvet olvastam data science témában, de úgy láttam, hogy kevés az olyan, ami a nagyon kezdőknek szól (akik még csak hallottak a témáról, de fogalmuk sincs a részletekről). A legtöbb könyv például azt veszi alapul, hogy fel van rakva a gépedre az SQL, a Python, az R és van egy saját “Data Server”-ed. De az igazság az, hogy a többség nem is tudja, hogy mi az, hogy “data server” és főleg nem azt, hogy hogyan tegye fel rá az SQL-t. Egy szó mint száz: belépő szintű anyag kevés van – nem csak cikkekben, hanem info termékekben is. Így könnyű volt azonosítani, hogy ez valószínűleg hiánycikk a piacon.

A tervezett könyv szerkezete úgy épült fel, hogy:

Aki elolvassa a könyvem, az már értse a következő könyveket, amiket én is olvastam.

Ma már viszont látom hogy ebben a témában nem teljesen reális 5-6 éves tapasztalattal könyvet írni. De a struktúra összerakása nagyon sokat segített. Az utóbbi fél évben emellett kifejezetten a kódolásról kezdtem el írni, mert visszajelzés alapján ez érdekelte a közönséget leginkább. Ezáltal amúgy én magam is sokat fejlődtem ezen a területen az elmúlt hónapokban. Most nagyjából 60 cikknél jár a blog, ami jelentős mennyiség, és egész komoly forgalmat is vonz. Havonta stabilan 10 ezer feletti session számot produkál, januárban pedig a 20 ezret is megközelítette.

Data36 webes forgalom indulás óta

(A Data36 forgalma indulástól 2018 január végéig)

És a visszajelzések mellett milyen apró és nagyobb sikerek jelezték, hogy jó irányba haladsz?

Amit először komolyabb sikernek éltem meg, az az volt, amikor az O’Reilly Mediatól kerestek meg emailben hogy látták a blogomat és szeretnének velem dolgozni valamilyen formában. Megkérdezték, hogy nem akarok-e Skype-olni! A szakmai könyvtáram 70%-a O’Reilly könyvekből áll és egyébként is egy nagyon neves kiadóról van szó, szóval nagyon jól esett, hogy ők is érdeklődtek a munkám iránt. Persze, hogy akartam velük Skype-olni!

A beszélgetés során kiderült, hogy az ő kínálatukban is nagyon kevés a belépő szintű anyag, ezért csináltunk egy 1 órás videókurzust. 2017 április-májusban volt meg az anyagfelvétel, majd júliusban publikáltuk. Maga az anyag “Data Science Fundamentals for Marketing and Business Professionals” címmel jelent meg és itt érhető el: https://www.safaribooksonline.com/library/view/data-science-fundamentals/9781491993866/

Összességében nagy anyagi vonzata nem volt a dolognak, nem lettem belőle milliomos, viszont én lettem a (tudomásom szerint) első magyar O’Reilly szerző. Ez elég jó belépő bármilyen konferenciára vagy vendégblogoláshoz. Szóval inkább self brandingben hangzik jól. Ilyen szempontból kicsit olyan, mint a The Pitchnél, hogy Te meg Amazon Bestseller író vagy. 😀

Full time vs saját dolog

Hogy tudtad a blogot a munkával összeegyeztetni?

A megoldás elég egyszerű volt. 2017 júniusban felmondtam az iZettle-nél. 9 hónap után megragadtam egy szinten a cégnél, és nem éreztem, hogy tudnék fejlődni. Ugyanakkor megvolt a belső késztetés, hogy sokkal több időt akarok szánni a Data36-ra. A terv az volt, hogy félállásba megyek valahova dolgozni, másik felében pedig a Data36-ot csinálom, ahol a blogolás mellett offline (tantermi) és online kurzusokat csinálok.

Az offline azért jó, mert találkozhatsz emberekkel, ráadásul biztosít egy stabil, jó megélhetést. Az online jobban skálázható, kevesebb energiával is fent lehet tartani, de ez is tud valamekkora fix bevételt generálni már akár az elején is.

A félállás végül nem jött be. Rájöttem, hogy nehéz dolog remote-ban vagy félállásban egy cégnek dolgozni data téren. Dönteni kellett. Vagy teljes állásba megyek el egy céghez vagy a Data36-ot csinálom teljes erőbedobással. Végül a Data36 mellett döntöttem. Az Adatlaborhoz képest két nagy különbséggel:

  1. ez csak angol nyelven fut és
  2. az advisory – execution – education hármasból mostmár csak a kedvencemre, az oktatásra koncentrálok.

A tantermi képzésekre honnan tudsz hallgatókat toborozni? Itt mi a stratégia?

Svédországban élve sokszor találkoztam és beszélgettem szakmabeliekkel, főleg konferenciákon, aztán később szakmai ebédeken vagy vacsorákon. Amikor már tudtam, hogy felmondok a cégnél, megkerestem egy helyi ügynökséget – akikkel akkor már jó viszonyban voltam – egy partneri ajánlattal. Ők főleg CRO és PPC területen aktívak, de kódolósabb, adatos projektet nem nagyon csináltak. Nekik van egy közönségük, akiket az én témám viszont érdekel. Ezért a megoldás az, hogy ők szervezik és marketingelik a tantermi képzést, én pedig viszem a szakmai részt. Ez tök jól működik, és ismételhetőnek is tűnik.

Mester Tomi heatmapping és data science előadás

Szerencsére sikerült hasonló kapcsolatokat felépíteni Berlinben is, és szép lassan megpróbálok több városba eljutni ugyanezzel a koncepcióval. A partnerek hozzák a hallgatókat, én tartom a szakmai workshopot. Klasszikus win-win szituáció. Szakmailag és anyagilag is.

Offline mellett nekikezdtél az online képzéseknek is. Az a rész hogy halad?

Most nagyjából 2200 hírlevél-feliratkozó van a blogon. Korábban egyáltalán nem csináltam online oktatás, de az O’Reilly-s kurzus óta iszonyatosan megjött a kedvem…

Jelenleg úgy állok, hogy 2017 Novemberben összeállítottam egy 4 hetes videókurzust. Ezt teszt jelleggel meghirdettem a blogon és a hírlevél listán, 60 dolláros áron. 10 fős limitet szabtam és szerencsére ez gyorsan be is telt. Szépen elkészültek a videók, kaptam egy csomó feedback-et és most csiszolgatom az anyagot – le fogok cserélni néhány leckét, újraveszek néhány videót, stb. Egyébként most, Február elején indult a második kör, mostmár 15 fővel, 80 eurós áron. Tehát szépen emelgetem a kurzus árát, közben egyre jobban finomítom az anyagot.

A videokurzussal az a cél, hogy kis csoportokkal online tudjunk tanulni. A résztvevőknek lehetőséget adok Skype-os konzultációra is. Tehát inkább a hands-on munka és a mélyebb tudástátadás a lényeg, nem a tömeges képzés.

A cél 2018 végére, hogy legyen egy “zero to junior data scientist” 3 hónapos képzésem.

Azt szeretném, hogy aki ezt elvégzi, az el tudjon helyezkedni egy junior Data Scientist vagy legalább egy gyakornoki pozícióban. A tananyag váza teljesen megvan, de felvenni a videókat és kidolgozni a gyakorló feladatokat még nagy munka lesz.

Az élő tantermi képzések is sokat segítenek az online tananyag létrehozásában, mert látom mi az, amit könnyen megértenek az emberek és mi az amit nem.

Forgalomszerzés

És honnan lettek olvasók és feliratkozók a Data36-on?

A Data36 blogot 2016 szeptemberében kezdtem el aktívan írni, mikor kiköltöztem Svédorszába.

Az elején szinte senki nem olvasta. De ez természetes.

Eleinte persze követtem a klasszikus modellt, az új cikkeimet beküldtem (vagy mondjuk inkább, hogy “bespameleltem”? :-)) releváns Facebook és Linkedin csoportokba. Annó az Adatlaborral ez tök jól működött itthon – a Data36-tal nemzetköziben egyáltalán nem. Felfedeztem, hogy angolul – legalábbis data science témában – sokkal jobban működik a Reddit és a Twitter. Úgyhogy innentől inkább ezekre koncentráltam.

Egyszer, jött egy ötlet (nem is értem, hogy hogy nem előbb), hogy egy Reddit csoportban megkérdezzem, hogy

Amúgy ti milyen data science fórumokat olvastok?

Itt 2-3 olyan oldalt is mondtak, amikről előtte soha nem hallottam, de aztán a következő hónapokban a forgalom egy elég jelentős részét hozták. Pl. a datatau.com nagyon jó, ez kvázi a “hacker news adatelemzőknek” oldal. Emellett a growthhackers.com és a news.ycombinator.com is szuper csatorna még. Érdekes, hogy mind a 4 oldal úgy működik, hogy az ottani olvasók szavazhatnak a tartalmad hasznosságáról és eszerint kerülsz előre vagy hátra. Tehát ha gyenge a tartalmad, akkor gyorsan eltűnik a süllyesztőben, ha jó, akkor pedig akár 4-5000-es látogatottságot is begyűjthetsz 24 óra leforgása alatt.

Ezekkel a csatornákkal már lett egy alapközönségem, de a Redditnél (ami kb 2017 januárig a legfontosabb marketing csatornám volt) szóltak az adminok, hogy az új szabályzat szerint a saját cikk beküldése self-promonak számít, úgyhogy ne nagyon csináljam többet. Ekkor jöttem rá, hogy kellene kevésbé “manuális” forgalomgenerálás is az oldalra. Így kezdtem el barátkozni a keresőoptimalizálással, amire már előtte is kacsintgattam, de stratégiai szinten nem foglalkoztam vele soha. Néhány tippet megfogadtam, de nem tudatosan építettem.

A SEO-ról volt egy olyan előítéletem, hogy vagy olyan cikket írok, aminél a tartalom király, vagy olyat, ami a keresőmotorokra van optimalizálva.

Mostmár látom, hogy ez a két dolog egyáltalán nem zárja ki egymást… Sőt! A SEO-hoz való hozzáállásom akkor változott meg teljesen, amikor olvastam az esettanulmányod arról, hogy kerültél az 1. helyre a “keresőoptimalizálás” kifejezésre. Itt elég sok minden megvilágosodott és a TF-IDF módszer különösen izgalmasnak tűnt… Gyakorlatilag “lekoppintottam”, amit a cikkben írtál, egy akkori saját cikkemre vonatkozóan  (SQL for Data Analysis). Ez a cikk egyedül napi 60-70 munkamenetet hoz azóta is. És a legszebb, hogy végülis tartalmilag is sokkal erősebb a cikk, hiszen a kulcsszó-elemzés egy csomó olyan témára hívta fel a figyelmemet, ami lehet, hogy amúgy kimaradt volna.

Nem a reklám miatt (:-)), de én tényleg a Te cikkeidből tanultam meg, hogy a jó SEO a tartalom minőségében és a látogatószerzésben egyaránt tud segíteni.

Persze aztán, amikor egyre magabiztosabban írtam és már ott voltak a fejemben az alap keresőoptimalizálási szempontok, egyre jobb eredmények jöttek. Azóta is az a modell, hogy amit olvasok a Pitchen, azokat igyekszem beépíteni a saját oldalba is. Most már egész jól összeállt a dolog. Naponta átlagosan 400 látogatás jön organikus forgalomból és amire nagyon büszke vagyok, hogy 2018 Januárjában először átléptem a 10.000 organikus munkamenet-egy-hónap-alatt álomhatárt.

Végre egyszerűen elérem a közönségemet, anélkül, hogy “ajtónállókkal” (Facebook csoport adminok, Reddit csoport adminok) kéne viaskodnom.

Data36 organikus, SEO forgalma

Összességében amúgy napi 5-600 látogatóm van akkor is ha nem írok új cikket, nem posztolgatok össze-vissza. Ez jó és egyben megnyugtató is, mert tudok másra koncentrálni. Például a képzésekre.

Hozzáteszem, a mostani szint kicsit több mint 1 év alatt épült fel, úgyhogy bőven van még hova fejlődni.

Hibák és tanulságok

Vannak olyan dolgok, amiket biztosan másként csinálnál? Olyan hibák, amiket nem követnél el újra?

Ahogy az látszik, az első évben nagyon rámentem az olvasótábor szerzésére, nyomtam a tartalmat és a marketinget, ahogy csak lehetett. Terméket viszont egyáltalán nem fejlesztettem. Úgy gondolom, hogy ez hiba volt.

Brand és közönség nélkül nehéz terméket eladni. De ha nincs terméked, akkor nem tudod monetizálni az olvasótábort. Márpedig, ha az ember szintet akar lépni és egyre profibb dolgot akar összerakni, akkor ahhoz kell pénz.

A tantermi képzések miatt, szerencsére ez most nem egy égető probléma, de azt biztosan látom, hogy 2018 első felében az időm nagy részét termékfejlesztéssel, főleg online tréningek készítésével fogom tölteni.

Számomra a nagy tanulság az, hogy a két oldalt (látogatószám és termék) párhuzamosan kell fejleszteni.

Amúgy ettől a konkrétumtól elvonatkoztatva, általánosságban is mondhatom, hogy elég sok kis klasszikus induló-vállalkozásos hibát elkövettem már (pl. üzleti terv hiánya, alacsony árazás, nem nemet mondás, rossz ügyfeleket megtartása, stb…), a legtöbbet főleg az adatlaboros időkben. A vicces, hogy sok olyan hiba is van köztük, amikre nálam tapasztaltabb vállalkozók külön felhívták a figyelmemet.

Ezeket viszont a tanulási folyamat részének tartom. Az, hogy rosszul csináltam dolgokat a vállalkozásomban régen, az alapja annak, hogy most már jobban csinálom őket.

Mi a tanácsod azoknak, akik hasonló utat akarnak bejárni? Mondjuk saját projektet indítani vagy saját lábra állni?

Az, hogy kezdjék el minél előbb, de legyenek türelmesek!

A hírekből csak az overnight-success-eket lehet hallani, és emiatt kicsit mérges is vagyok a médiára. Ahhoz, hogy egy vállalkozás rendesen beinduljon, általában legalább 1-2 év kell, aminek nagy része tanulás és tesztelés.

Plusz azt azért hozzáteszem, hogy bár a data36.com jó úton halad, azért objektíven nézve egyelőre még nem az az óriási sikersztori. Az izgalmas része még csak pont most kezdődik – 2018 nagyon sok újdonságot tartogat szakmai és üzleti téren. Én, a saját szemszögemből viszont két dolog miatt élem meg már most nagy sikerként az egész ügyet. Az egyik egyszerűen csak az, hogy azt nap mint nap csinálhatom, amit szeretek. A másik pedig, hogy még múlt Novemberben, amikor eladtam az első online képzést ránéztem a térképre, hogy honnan jöttek a vásárlók: 1 ember a Fülöp-szigetekről, 2 az USA-ból, 1 UK, 1 svájci, 1 osztrák, 1 indiai, 1 észt és 2 magyar megrendelés is volt. Tehát amit csinálok, az szó szerint a világ másik felén segít egy másik embernek elérni a céljait.

És ez leírhatatlanul jó érzés:

Csinálsz valamit, amit szeretsz. Amihez értesz. És a világ minden pontjára eljutsz vele.

Emiatt nem is kérdés: nyomni kell tovább!


Hozzászolások

Moderáld magad – vagy mi fogunk. :)
Na jó, nem fogunk, szóval csak ésszel!