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Theresa Kushner: Destaque para a especialista

Nossa série “Spotlight on the expert” se aprofunda nas histórias de nossos colaboradores especialistas. Esta entrevista foi editada para maior clareza e extensão.

“Havia um filme de Woody Allen chamado ‘Zelig’ sobre um cara que apareceu em todos os eventos importantes da história, mas nunca fez parte deles. Eu meio que me sinto assim no mundo da tecnologia. Eu estava na linha de frente quando desenvolvíamos chips para CPUs. Agora estou à beira de um mundo de IA, mas não estou realmente nele – estou meio que reportando sobre isso.”

Theresa Kushner está no centro dos dados e análises de marketing desde o início. Ela tem um currículo extraordinário que abrange passagens prolongadas pela IBM, Cisco e VMware. Hoje ela presta consultoria sobre liderança de dados, é membro do Certified Data Steward Advisory Council, membro do conselho consultivo da Mayborn School of Journalism e membro do conselho da Women in Big Data. Além disso, ela é colaboradora da MarTech.

P: Você viu muitas mudanças no espaço tecnológico ao longo de sua carreira?

A: É estranho porque meu pai era dono de uma empresa de informática quando eu estava no ensino médio. Eu tinha que trabalhar lá todos os sábados – e odiava aquela empresa. Eu odiava aqueles computadores. Tudo o que eu fazia era digitar e verificar aqueles cartões (essa é a minha idade) e jurei que nunca mais teria nada a ver com computadores. Agora veja onde estou.

P: Como você passou do estudo de jornalismo para a gestão de marketing?

A: Eu trabalhava para um jornal e não conseguia pagar minha conta do MasterCard. Então comecei a procurar e entrevistei uma empresa chamada Texas Instruments que estava procurando pessoas para o departamento de merchandising. Eu consegui o emprego. Fiquei tão orgulhoso de mim mesmo que, quando me deram o valor do salário, eu disse: “Terei que pensar sobre isso”. Eu disse ao editor do jornal que estava saindo. Ele disse: “Você não pode sair. Diga-nos quanto eles estão pagando e veremos o que podemos fazer.” Eu disse a ele. Ele recostou-se na cadeira e disse: “Acontece que eles não têm outro emprego, não é?”

Na Texas Instruments, comecei como redator na divisão de merchandising educacional. Desenvolvi produtos para crianças; os livros e coisas que vinham nas embalagens dos produtos Speak & Spell [handheld computers for children]. Na época, essa tecnologia era nova e diferente. A razão pela qual a TI desenvolveu esses produtos foi que eles tinham uma tecnologia chamada Linear Predictive Coding – apenas um termo sofisticado para aprendizado de máquina.

P: Isso apenas mostra há quanto tempo o aprendizado de máquina existe.

A: Muito tempo. A única coisa que torna a IA nova e diferente é o poder das máquinas que usamos e a quantidade de dados que temos.

P: E de repente está acessível.

A: Sim.

P: O próximo grande episódio da sua carreira foi com a IBM?

A: Entrei na IBM como gerente de marketing da unidade de vendas internas. Eles decidiram que precisavam de uma nova forma de vender. Eles criaram esses centros de vendas nos Estados Unidos e os equiparam com departamentos de marketing interno para ajudar as equipes de vendas internas. Foi realmente um esforço de marketing direto. Eu tinha trabalhado por um curto período em uma empresa de software na Califórnia, onde eles faziam marketing direto, então eles me contrataram para fazer isso.

Em cerca de um ano, eles fizeram uma reorganização completa. Fui a Paris como diretor de marketing e descobri que não havia dados para comercializar para pessoas nos diferentes países pelos quais era responsável. Muitos dados da IBM estavam bloqueados nos aplicativos, codificados nos sistemas. Você não poderia simplesmente extraí-lo e usá-lo para marketing. Como resultado dessa experiência na Europa, voltei aos EUA para construir o que hoje as pessoas chamam de plataforma de dados de clientes. Acabamos de chamá-lo de banco de dados (risos).

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P: Você realmente foi jogado no fundo do poço. Você teve que colocar em prática inteligência e análise de marketing?

A: Entrei no marketing pensando que era tudo publicidade e boatos – e na Texas Instruments isso era muito. Mas eu também estava conectado com a Universidade do Texas em Dallas, e nessa época o pessoal da UTD começou a falar sobre marketing quantitativo em vez de marketing qualitativo. Quando fui para Paris, toda a pressão por números tornou-se um grande negócio e desempenhei um grande papel tentando descobrir a análise das coisas.

P: Foi uma surpresa você ter essa capacidade de entender números e métricas?

A: Foi uma surpresa. Meu pai é matemático. Posso ter me tornado um matemático, mas tive um professor de matemática da sexta série – o primeiro homem que tive como professor – que um dia ficou em cima da mesa e jogou borrachas em nós porque não obtivemos a resposta certa. para o problema de matemática. Fui para casa, contei ao meu pai e mostrei-lhe o problema. Ele disse: “Bem, você deveria saber disso”. Então pensei: não preciso disso, e durante anos me convenci de que não sabia matemática.

Mas os dados não são números o tempo todo; é um mundo muito diferente. Concentrei-me no que torna os dados de qualidade suficiente para serem usados ​​pelo marketing.

P: Seguindo a IBM, mais funções em empresas muito conhecidas. Cisco, VMware, Dell?

A: Eu gostaria de ter sido mais proativo nos empregos que realizei, em vez de apenas reativo. Essa é minha própria falha. Mudei da IBM para a Cisco por causa de alguém com quem trabalhei e que entendia o valor dos dados. Se você encontrar alguém que entenda o valor dos dados, você tende a ficar com eles. Passei da Cisco para a VMware completamente porque a VMware leu um livro que escrevi em 2008 [“Managing Your Business Data”
by Theresa Kushner and Maria Villar]. Eles tiveram um problema com os dados de seus clientes e pensaram que precisavam de alguém para gerenciar a governança. Era uma função de vice-presidente, disseram eles, porque anteriormente tinham um diretor, e este não era poderoso o suficiente para liderar a cooperação entre as organizações.

Era uma boa empresa, tinha uma ótima cultura e fazia coisas maravilhosas. Seria desanimador não tê-los por perto. Da VMware à Dell; A Dell era proprietária da VMware, então foi como mudar de departamento. Direi que tinha uma cultura muito diferente. Nunca trabalhe para uma empresa onde o nome da empresa é do cara que a dirige.

P: Deixe-nos atualizados sobre onde você está hoje.

A: Fui para a NTT para desenvolver um produto com inteligência artificial, especificamente no humano digital espaço. Estávamos analisando o que poderíamos fazer pelas telecomunicações e pela mídia. O resultado disso foi que me envolvi com o pessoal de inovação e eles me pediram para liderar o centro de inovação norte-americano, onde poderíamos analisar novos produtos para os clientes antes que eles realmente chegassem ao mercado. A inovação é complicada; você tem que estar comprometido com o fracasso. Não sei se você sabe muito sobre as empresas japonesas, mas elas não falham. Foi difícil convencê-los a financiar coisas que eram instáveis ​​porque queriam uma compreensão clara de que teriam sucesso.

Decidi fazer isso sozinho e estou procurando clientes para ajudar. Sou uma espécie de CDO fracionário. Sou a pessoa que pode ajudar você a realmente entender os problemas: aqui está o que vi antes e o que você pode procurar.

P: Vamos falar sobre Mulheres no Big Data. Quando você começou com dados, você era uma mulher rara nesse tipo de função?

A: Muito mesmo. A IBM foi compreensiva, mas – esta é a minha melhor história – quando me perguntaram se eu gostaria de ir para Paris, eu disse que claro que sim, sem mais nem menos. Meu chefe disse: “Bem, você não precisa ir para casa e conversar com seu marido?” E eu pensei… não. Não, eu não.

P: Sinto, apenas de forma anedótica, que nas conferências vejo mais mulheres em cargos relativamente seniores em tecnologia e dados. As coisas ficaram mais acessíveis para as mulheres?

A: Eu acho que sim. Mas esta parte me incomoda: as mulheres tendem a ser mais baratas. Muitas profissões que temos já foram profissões masculinas. Os secretários eram homens muito antes de serem mulheres. No mundo dos dados, os caras entraram com a TI, os sistemas e os aplicativos e juntaram tudo. As mulheres vieram atrás para limpar. É exatamente isso que fazemos há anos. Não estamos projetando os sistemas; estamos limpando-os e fazendo-os funcionar.

Mas estou feliz que as mulheres estejam por aí fazendo esses trabalhos.

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