So werden Sie freiberuflicher Data Scientist

So vermarkten Sie Ihre Dienste, finden Kunden und zahlen mehr als Data Science-Freiberufler

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Es ist zwar richtig, dass diejenigen, die ihre Organisation sehr gut kennen, die beste Datenwissenschaft betreiben, aber es gibt eine Menge über Datenwissenschaft, die sich gut für die Beratung von Stilinteressen eignet. Ich habe einen Großteil eines Jahrzehnts als Freiberufler in den Bereichen Datenwissenschaft (und Analytik allgemein) gearbeitet. In diesem Beitrag zeige ich Ihnen, wie Sie Ihre datenwissenschaftlichen Fähigkeiten als Freiberufler einsetzen können.

Die einzige Voraussetzung

Es gibt wirklich nur eine Sache, die Sie tun müssen, um ein freiberuflicher Datenwissenschaftler zu werden: Sie müssen Kunden dazu bringen, Ihnen Geld für die Arbeit in den Datenwissenschaften zu zahlen. Das ist es.

Andere Beiträge zu diesem Thema befassen sich mit Themen wie dem Erwerb einer Geschäftslizenz, wodurch Sie 6 Monate lang Kosten sparen können. Sie listen alle Fähigkeiten auf, die Sie beherrschen sollten, bevor Sie Ihren ersten Kunden suchen. Aber so machen Sie es falsch herum. Sie könnten alle Fähigkeiten der Welt haben, eine Geschäftslizenz und ein Notgroschen. Aber ohne Kunden zu bezahlen, sind Sie kein Freiberufler, sondern machen nur eine Karrierepause.

Lassen Sie uns mit den wichtigen Dingen beginnen.

So bekommen Sie Kunden

In der freiberuflichen Welt gibt es ein Sprichwort wie dieses: Jeder kann einen ersten Kunden bekommen, aber nur ein echter Geschäftsmann kann einen zweiten. Dies bedeutet, dass jeder über sein Netzwerk einen Kunden finden kann. Sie können Freunde, Cousins ​​und erfolgreiche Onkel belästigen. Sie können frühere Arbeitgeber kontaktieren. Sie können mit genug Leuten sprechen, um irgendwann in Arbeit zu geraten.

Ein solches Netzwerk zu nutzen, ist sowohl ein Segen als auch ein Fluch. Wenn Sie den ersten Kunden am Tag nach Beginn Ihres freiberuflichen Experiments erreichen, werden Sie denken, dass es immer so einfach sein wird. Sie verlassen sich auf Ihr Netzwerk, um das nächste Projekt zu erhalten. Und Sie werden durch Ihre Beziehung zu Ihrem ersten Kunden reisen, ohne jemals die Vertriebs- und Marketingarbeit aufwenden zu müssen, die erforderlich ist, um sicherzustellen, dass am Ende noch eine weitere auf Sie wartet. Nur um festzustellen, dass das Netzwerk ausgetrocknet ist.

Lass mich deutlich sein. Sie sollten allen, die Sie kennen, mitteilen, dass Sie freiberuflich tätig sind. Ein Netzwerk tut nie weh. Wenn Sie jedoch ernsthaft als freiberuflicher Datenwissenschaftler arbeiten möchten, können Sie sich nicht immer darauf verlassen, dass Ihr Netzwerk Ihre Projekte findet, wenn Sie arbeitslos sind.

Data Science unterscheidet sich von den meisten freiberuflichen Disziplinen - nur sehr wenige Menschen benötigen es (im Gegensatz zu beispielsweise Friseurdienstleistungen), der Erfolg ist objektiv (im Gegensatz zu Logo-Design) und es handelt sich um eine sehr hochwertige Arbeit, die noch nicht standardisiert wurde (im Gegensatz zu grundlegender Kodierung) ). Es ist wichtig, diese Unterschiede zu berücksichtigen, wenn Sie Ihre Marketing- und Lead-Generierungsbemühungen planen.

Kennen Sie Kunden

In der Regel gibt es in jeder Organisation nur eine Handvoll Personen, die die Befugnis haben, Beratungsdienste für Data Science zu erwerben. Sie sind der CEO, der CTO, der Software-Engineering-Manager und der Abteilungsleiter, der an einem wichtigen Projekt in ihrem Bereich arbeitet (z. B. ein Head of Risk oder ein Head of HR).

Diese Leute sind Ihre Kunden. Sie sollten sie kennenlernen.

Wenn Sie eine Website einrichten, auf der Ihre Services beschrieben werden, und eine AdWords-Kampagne einrichten, in der Hoffnung, dass diese Personen in Google nach "Freelance Data Scientist" suchen, haben Sie es falsch gemacht. Diese Gruppe von Menschen wird dich niemals so finden. Was Sie finden, wenn Sie nach "Freelance Data Scientist" suchen, sind Artikel wie dieser (einschließlich eines meiner), die erklären, wie man ein freiberuflicher Datenwissenschaftler wird oder wie das tägliche Leben eines freiberuflichen Datenwissenschaftlers aussieht .

Die Menschen, die in der Lage sind, Ihre Dienste zu kaufen, beginnen nicht mit dem Wunsch zu kaufen, sondern mit einem Problem.

Hier ist eine Erklärung von Fall zu Fall, was ich meine:

CEOs stehen unter dem Druck, wettbewerbsfähig und profitabel zu bleiben. Ihr Problem besteht darin, die besten Möglichkeiten zu finden, um sich auf einem wettbewerbsintensiven Markt einen Vorsprung zu verschaffen. Es ist ihnen (normalerweise) egal, ob Sie Ihren Adaboost von Ihrem Adagrad kennen. Sie brauchen einfach Hilfe bei der Verbesserung der ein oder zwei Zahlen, an denen ihre Arbeitsleistung gemessen wird.

CTOs und Software-Manager sind die Ansprechpartner, an die sich CEOs wenden, wenn sie glauben, dass ein Geschäftsproblem durch den intelligenten Einsatz von Technologie gelöst werden muss. CTOs suchen nicht nach freiberuflichen Datenwissenschaftlern. Kein CTO, den ich jemals getroffen habe, hatte das Problem, dass mein Budget zu groß ist. Dies sind die Leute, die versuchen, die Dinge selbst herauszufinden (mit Hilfe ihrer Teams). Dies bedeutet, dass sie nach bestimmten Antworten auf bestimmte Fragen suchen. Was ist der beste Algorithmus für die Abwanderungsvorhersage? Kann ich Azure ML mit AWS Redshift verwenden? Derartiges.

Schließlich suchen die Abteilungsleiter, die vertikale Projekte durchführen, keine freiberuflichen Datenwissenschaftler, weil sie keine Ahnung haben, was ein Datenwissenschaftler ist. Sie müssen wissen, wie die Fluktuation pro Rota für eine Gruppe von mehr als 10.000 Mitarbeitern berechnet wird. Sie müssen wissen, wie sie bestimmte Abschnitte ihrer Zeichnungsverfahren automatisieren können, um die für geringfügige Aufgaben aufgewendeten Arbeitsstunden zu reduzieren. Sie brauchen ehrlichen Rat von einem Experten in Worten, die sie verstehen können.

Das Schalten von Anzeigen mit den Worten "Freelance Data Scientist" ist zwar viel einfacher, aber weitaus weniger effektiv, als wenn Sie diesen Personen bei ihrem eigentlichen Problem helfen.

Suche dir eine Nische aus

Data Science ist ein weites Feld. Nahezu jeder Datenwissenschaftler, der sein Geld verdient, könnte ein einfaches Data Warehouse zusammenstellen, ein Dashboard erstellen, eine lineare Regression von Grund auf implementieren und ein Faltungsnetz trainieren. So macht das Feld Spaß.

Leider sorgen unterschiedliche Fähigkeiten für nicht unterscheidbare Unternehmen.

Um Ihre Kunden zu erreichen (siehe oben), müssen Sie Marketingpläne erstellen, die speziell auf ihre Probleme zugeschnitten sind.

Einige Leute denken, dass Data Science bereits eine Nische ist. Ich würde anders argumentieren, aber diese semantische Unterscheidung ist hier nicht einmal wichtig - je fokussierter Sie sein können, desto besser wird Ihr Marketing funktionieren.

Die Reaktion, die Sie von jemandem erhalten möchten, der Ihre Website besucht, lautet "Ich kann nicht glauben, dass dies existiert". Sie möchten ein Angebot erstellen, das so einzigartig und auf eine bestimmte Personengruppe zugeschnitten ist, dass die Entscheidung zum Kauf (oder zumindest zur Kontaktaufnahme mit Ihnen) automatisch fällt.

Dies bedeutet nicht, dass Sie für Ihre gesamte Karriere nichts anderes tun können und immer nur für eine Sache bekannt sind. Es bedeutet, dass die Menschen, die Ihnen am Herzen liegen, Sie finden werden. Sobald Sie in der Tür sind und Vertrauen aufgebaut haben, können Sie mit ihnen an beliebigen Projekten arbeiten. Wenn Sie das erste Projekt erfolgreich durchführen, werden Sie wahrscheinlich aufgefordert, das zweite Projekt durchzuführen, unabhängig davon, ob es sich in Ihrer Nische befindet oder nicht.

Hier sind einige Beispiele für Nischen, die ich während meiner gesamten Karriere hatte:

  • Aufbau von Data Warehouses für datenwissenschaftliche Projekte in FMCG-Unternehmen
  • Erstellen von Empfehlungs-Engines für Content-Websites
  • Vorhersage seltener Ereignisse im Einzelhandel und im E-Commerce (Kauf, Abwanderung, Betrug, Diebstahl)
  • Verwenden von Computer Vision in SaaS-Apps

Jedes dieser Verfahren stützt sich auf ein bestimmtes Gebiet der Datenwissenschaft und eine bestimmte Branche. Für Ihre erste Nische sollten Sie sich den Bereich der Datenwissenschaft aussuchen, mit dem Sie am besten vertraut sind, und eine Branche, der Sie gerne helfen.

Vermarktung durch Teilen

Sobald Sie sich für eine Nische entschieden haben, müssen Sie sich innerhalb dieser Nische mit dem Marketing befassen. Die meisten Menschen lernen gerne und die meisten Menschen werden versuchen, ihre Probleme zuerst selbst zu lösen. Sie werden einen langen Weg zurücklegen, um andere zu unterrichten.

Ich habe so viele datenwissenschaftliche Blogs gelesen, die immer wieder dieselben Kaggle-Datensätze analysieren. Oder schlimmer noch, sie verwenden np.linspace, um einen Datensatz zu generieren, der einige Konzepte oder Phänomene erklärt. So funktioniert Data Science in der Wirtschaft nicht. Artikel wie dieser beginnen zu spät (sie beschreiben nicht den Datenabruf und den Bereinigungsaufwand) und hören zu früh auf (sie beschreiben nicht die geschäftlichen Auswirkungen der Lösung).

Wenn Sie einen Blog-Beitrag schreiben, um ein Konzept zu erläutern, in der Hoffnung, dass ein potenzieller Kunde es findet, müssen Sie im Artikel erläutern, wie das Konzept das Problem löst.

Personen, die Data Science-Kunden suchen, sollten niemals eine allgemeine Darstellung eines bestimmten Algorithmus verfassen. Gehen Sie die Extrastrecke und finden Sie einen Problembereich in Ihrer Nische, auf den Sie ihn anwenden können. Und mach das oft. Je mehr Sie über Ihre Nische schreiben, desto mehr Menschen werden Ihren Namen mit diesem bestimmten Gebiet gleichsetzen.

Wenn Sie einen ausreichenden Bestand dieser Art von Arbeit aufbauen, wird Ihr SEO-Spiel in Topform sein und die Kunden werden beginnen, Sie zu finden. Nicht jeder wird konvertieren, aber einige werden konvertieren und sie werden die Menschen sein, deren Probleme Sie zu lösen wissen.

Bauen Sie einen Prozess auf

Nachdem Sie Kunden gewonnen haben, müssen Sie den Prozess der Zusammenarbeit mit ihnen optimieren. Dies ist aus zwei Gründen wichtig:

  1. Es hilft beim reibungslosen Ablauf des Eingriffs und verhindert ein Verkriechen des Zielfernrohrs
  2. Damit können Sie wichtige Ergebnisse extrahieren und wiederverwenden

Ein weiterer Vorteil einer Nische ist, dass Sie immer wieder dieselben Probleme haben. Sie können dieselben Algorithmen wiederverwenden, Ihre Lösung auf dieselbe Weise erläutern und dieselben Discovery-Meetings immer wieder durchführen. Dies spart Ihnen unglaublich viel Zeit und ermöglicht es Ihnen, sich auf die wichtige Arbeit im Projekt zu konzentrieren.

Der Prozess, den Sie am Ende entwickeln, wird zum Verkaufsargument. Anhand dieser Informationen erklären Sie, wie Sie in Fallstudien und Pitch-Präsentationen arbeiten. Sobald Sie können, sollten Sie die Phasen jedes Projekts dokumentieren, alle Ergebnisse in Ordnung bringen und lernen, wie Sie Fallstudien auf der Grundlage Ihres Prozesses schreiben.

Verdoppeln Sie Ihre Rate

Die meisten Freiberufler verlangen zu wenig. Sie werden etwas Algebra machen und herausfinden, wie viel sie pro Stunde an ihrem alten Arbeitsplatz verdient haben, und diese verwenden. Trotz vieler gegenteiliger Ratschläge scheint dies immer noch der Weg zu sein, den die Leute gehen.

Ich sage also Folgendes: Wenn niemand bei der Einreichung eines Vorschlags auf Ihren Tarif verzichtet, verdoppeln Sie ihn beim nächsten Mal. Und verdoppeln Sie es so lange, bis jemand sagt, dass es zu viel ist.

Es mag leicht sein, dies als gierig oder selbstzerstörerisch abzuschreiben, aber Tatsache ist, dass Sie, wenn Sie sehr Nischenarbeit leisten, sehr schnell ein Experte darin werden. Experten können eine Prämie verlangen. Sie sollten angemessen belohnt werden, wenn Sie Prozesse und Leistungen entwickeln, mit denen Sie die Arbeit schneller erledigen können als jeder andere. Warum sollten Sie für Ihre Effizienz bestraft werden?

Haben Sie eine Ausstiegsstrategie

Ohne einen bestimmten Plan gehen Beziehungen zu Kunden den Weg der Entropie. Sie sagen, sie werden sich bei Ihnen melden, wenn sie ein neues Projekt haben. Sie sagen Danke für die Gelegenheit.

Der Moment, in dem Sie die großartige Arbeit für einen Kunden beendet haben, ist genau der richtige Zeitpunkt, um Empfehlungen und Zeugnisse anzufordern. Wenn Sie abschließend eine E-Mail mit einem kurzen Fragebogen zum Ablauf des Vorgangs senden und nach den Namen und Kontaktdaten von Personen mit ähnlichen Problemen fragen, sehen Sie aus wie ein Fachmann, der sich um die Unterstützung der Community kümmert.

Dies wäre nur dann ein Problem, wenn die Arbeit minderwertig wäre. Also mach gute Arbeit und bitte um Überweisung.

Leuchtende Zitate helfen beim Social Proof für Ihre Marketingmaterialien. Und mit dem Ausstiegsfragebogen können Sie bestimmen, was der Kunde gerne in einer Fallstudie über sie sehen würde.

Wenn Sie einen Kunden bitten, Ihnen eine Empfehlung zu schreiben (ohne aufdringlich zu sein), haben Sie die Möglichkeit, über die guten Dinge, die während des Projekts passiert sind, nachzudenken und mit einer hohen Note zu enden du mit.