大數據將會在現代市場營銷領域產生無可估量的積極影響

2015-06-09 17:19 作者：admin 瀏覽量：

      若大數據被正確運用，它將會在現代市場營銷領域產生無可估量的積極影響。

　　在數字化時代，單純依靠直覺和經驗而做出的營銷決策往往是不可信的。

　　因此，企業若希望占據市場有利地位，就要在客觀數據分析和人類直覺判斷中找到均衡點。

　　那么，我們怎么做才能將數據有效地利用起來呢?（企業IT外包）

　　在此，interactive, inc.的CTO Scott Brinker為大家提供一些14條使用數據的經驗法則，讓大家開始學會用數據驅動營銷，同時也避免淪為數據主義或使用不實數據進行營銷。

　　1.用戶驅動優于數據驅動

　　數據驅動營銷固然是好事。

　　但是我們要牢記在心，營銷的目的是獲取并保有用戶，因此“用戶驅動”更有利于達到營銷目的。

　　話雖如此，“數據驅動”和“用戶驅動”并非相互排斥。相反，二者為過程與結果的關系，前者為過程而后者為結果。

　　該條法則意在提醒我們，在運用數據的時候，記得思考：“該舉措是否有利于為公司贏得用戶?”

　　2.引用準確和相關的數據

　　當我們在討論一個絕對真理的時候，引用數據是說服他人的最佳手段。

　　然而，在大數據時代，各種數據應有盡有，任何一方都可以搜集相應數據，并“合理”地運用該數據去說服對方。

　　在這種情況下，數據的相關性和準確性顯得尤為重要。

　　因此，人們往往以為大數據可以讓市場營銷人員更好地去了解用戶，然而真相是，其實他們也許對用戶一無所知。

　　因此，我們不僅要引用數據，還要引用最為精確及相關的數據。

　　3.數據只能體現過去發生的事實

　　毫無爭議地，數據能夠體現過去發生的事實，然而其對未來發展是否意義則有待考究。

　　誠然，我們可以從過去的數據中推斷出未來趨勢(有時候甚至非常精確)。

　　然而，現今社會是瞬息萬變的，過去是過去，它不一定能夠告訴我們未來的日子將會發生什么變化，有時候我們的預測會出現與預期完全相反的結果，正如歷史上數次發生的黑天鵝事件，往往具有意外性，且無法被人為預測和解釋。

　　4.數據總是不完整的

　　在某個特定集合內的數據是完整的，如過去三年每個季度的銷售額。

　　然而并非所有事物都可以歸納到一個特定的集合內的，因此，每當我們在做決策的時候，會發現僅引用已有數據是遠遠不夠的，我們還需要引用更多的數據，因為它們都和我們要做的決策息息相關。

　　于是你會發現，數據的引用是個巨大的黑洞，因為你永遠也無法將所有的數據收入囊中。

　　因此，盡管我們在大數據的支持下為企業做出了一個決策，但這個決策往往如同印象派的畫作一般，只描繪出了個大概，和真實情況仍相距甚遠。

　　5.數據是客觀的，但千萬個讀者就有千萬種解釋

　　沒錯，數據是客觀的，如一張凈推薦值(Net Promoter Score)表格中，顯示的凈推薦值均為7。

　　然而除此之外，其他內容都是主觀的。

　　一方面，其主觀性體現在過程中——收集信息的內容不同，收集信息的時間地點不同，甚至采訪對象的選擇也有因人而異。

　　另一方面，主觀性也體現在結果中——相同的數據，每個人的解讀方式也不一樣。

　　6.數據可以讓故事變得更具有說服力

　　市場營銷人員往往是一個講故事的人。

　　我們在講故事的時候引用相關數據，將會使得我們的故事更為動聽及具有說服力。

　　然而，正因為數據的解讀具有主觀性，我們可以更加自如的將符合我們期望值、具有說服力的故事說給用戶聽。

　　盡管如此如何運用數據由我們說了算，但在講述故事的時候，我們仍要合理地和負責任地運用相關數據。

　　7.好的數據支持我們做明智的選擇

　　決策為企業和個人做選擇提供一個框架，而數據則有利于為做選擇提供相應信息。

　　好的數據將會引導人們做出明智的選擇。反之，不好的數據將會成為我們成功道路上的絆腳石。

　　8.用實驗來證實數據之間的因果關系

　　大數據時代一個非常重要的詞語是“相關性”，然而我們要清楚，相關性并非因果關系。

　　作為市場營銷人員，在了解到企業行為和消費者行為之間相關關系后，我們接下來應當考察該關系是否為因果關系——做實驗。

　　保持其他變量不變，檢驗相關變量去證實或證偽我們的猜想。

　　谷歌每年都會進行超過一萬次的實驗，其實驗產生了巨大的數據量為谷歌服務，也因此說明了，大量的實證實驗優于純粹以數量取勝的數據。

　　9.平衡數據與用戶體驗之間的關系

　　Gord曾用過一個非常生動形象的比喻：“營銷如同開車，儀表盤則如同營銷過程中所產生的各種數據(如營業額等)，擋風玻璃則如同用戶體驗。”

　　顯然在行車時，儀表盤上的數字和擋風玻璃外的世界，我們二者都要兼顧。同理，在營銷過程中數據和用戶體驗均很重要。

　　10.數據具有時效性

　　隨時間推移，當下數據的保留價值越來越低。

　　例如，在我想買車的時候，車商視我為目標客戶，定期向我推送相關信息。

　　然而，在我買車后的六個月，他們就開始對我不理不睬。

　　這個例子在一定程度上說明，數據是具有時效性的，因而掌握有效和準確的數據對于運用數據的市場營銷人員來說至關重要。

　　11.數據運用的是“什么”和“為什么”

　　在運用數據做營銷決策的時候，我們需要考慮到這些數據“是什么”(confirmation)和“為什么”會得出這些數據(exploration)。當我們在考慮“是什么”的時候，會了解到：事物是否發生，或發展到什么程度了;而當我們在考慮“為什么”的時候，我們想要去尋求新的發展模式，新的事業和新的偉大構想。

　　另，同樣的數據，我們不僅可以用它去探討“是什么”，同樣可以探討“為什么”，這取決于市場營銷人員所要研究的命題。

　　12.擁有兩塊手表并不能準確的判斷時間，反而會制造混亂

　　手表定律是每個市場營銷人員都需要掌握的定律之一。

　　這個世界被各種矛盾的數據充斥著，用不一樣的數據或研究方法去討論同一個問題可能會得出截然不同的答案。

　　面對這種情況我們可以做的有兩件事，一件是既然數據已經不一樣，那么我們就去了解是什么因素讓數據呈現出兩種不同的結果，通過此舉我們往往會有意想不到的新發現;

　　另外，不要為一分一毫的數據偏差而過于糾結，我們需要的不是完美的數據，而是利于我們做出明智決策的、準確地恰如其分的數據。

　　13.模型并非現實

　　模型并非現實，它充其量是現實的反映，有時候它甚至會歪曲了現實。一名哲學家兼科學家Alfred Korzybski曾經說過：“地圖并非實際地形?！?/p>

　　偉大的科學家George E.P. Box也曾說過：“所有模型都是錯誤的，只有一些是有用的”。

　　因此，在實際運用當中，我們要正確看待數據，不能“唯數據主義”，除了數據，我們仍應對其它信息保持高度的警惕，特別是那些體現現實生活的信息。

　　正如同Swiss Army Aphorism所說：“如果地圖和實際地形不符，選擇地形。(畢竟地圖沒有辦法完全顯示出那懸崖峭壁。)”

　　14.數據可視化是把雙刃劍

　　數據可視化(包括但不限于圖形和表格)是一把雙刃劍。

　　就目前來說，數據可視化在數據運用中發揮著積極的作用——使人們更加直觀地讀懂數據，方便做決策。然而，無論是有意或無心，它可以為我們呈現有效的信息，同樣也可以為我們呈現無效的信息，其弊端也許日后會日益顯現。(如意客)

　　總的來說，雖然大數據發展已久，但數據運用也許在當今市場營銷領域中仍欠缺開發利用。因此，我們應正視數據的作用，并開始有效的利用它。(IT服務平臺)

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