数据驱动营销：14条运用数据的经验法则

数据驱动营销：14条运用数据的经验法则

　　即便如此 ，Scott Brinker仍相信，若大数据被正确运用，它将会在现代市场营销领域产生无可估量的积极影响。在数字化时代，单纯依靠直觉和经验而做出的营销决策往往是不可信的。因此，企业若希望占据市场有利地位，就要在客观数据分析和人类直觉判断中找到均衡点。

　　Gord Hotchkiss，一名市场营销专栏作家，他近期写了一篇文章《在中间地带的市场营销》(Marketing in the Middle)，表明他也支持该论点——在中间地带找均衡点。

　　“市场营销没有所谓的绝对。我们需要那些有大构想、执行力强、敢于坚持的人去锲而不舍地去实施我们的构想，将我们的营销手段发挥到极致。但我们也需要那些善于变通的、有许多奇思妙想的人去引导我们穿过那些灰暗的中间地带。实际上，我在市场营销领域中钻研的时间越长，我对中间地带的理解越明了——我们所有动作实际上都是在中间地带发生的，无论是质量和数量的抉择，策略和大数据的选择，品牌创意和直接营销的取舍，甚至是科学和艺术之间的权衡。”

　　那么，我们怎么做才能将数据有效地利用起来呢?在此，Scott将为大家提供一些14条使用数据的经验法则，让大家开始学会用数据驱动营销，同时也避免沦为数据主义或使用不实数据进行营销。

　　#1. 用户驱动优于数据驱动

　　数据驱动营销固然是好事。但是我们要牢记在心，营销的目的是获取并保有用户，因此“用户驱动”更有利于达到营销目的。话虽如此，“数据驱动”和“用户驱动”并非相互排斥。相反，二者为过程与结果的关系，前者为过程而后者为结果。该条法则意在提醒我们，在运用数据的时候，记得思考：“该举措是否有利于为公司赢得用户?”

　　#2. 引用准确和相关的数据

　　当我们在讨论一个绝对真理的时候，引用数据是说服他人的最佳手段。然而，在大数据时代，各种数据应有尽有，任何一方都可以搜集相应数据，并“合理”地运用该数据去说服对方。在这种情况下，数据的相关性和准确性显得尤为重要。因此，人们往往以为大数据可以让市场营销人员更好地去了解用户，然而真相是，其实他们也许对用户一无所知。因此，我们不仅要引用数据，还要引用最为精确及相关的数据。

　　#3. 数据只能体现过去发生的事实

　　毫无争议地，数据能够体现过去发生的事实，然而其对未来发展是否意义则有待考究。诚然，我们可以从过去的数据中推断出未来趋势(有时候甚至非常精确)。然而，现今社会是瞬息万变的，过去是过去，它不一定能够告诉我们未来的日子将会发生什么变化，有时候我们的预测会出现与预期完全相反的结果，正如历史上数次发生的黑天鹅事件，往往具有意外性，且无法被人为预测和解释。

　　#4. 数据总是不完整的

　　在某个特定集合内的数据是完整的，如过去三年每个季度的销售额。然而并非所有事物都可以归纳到一个特定的集合内的，因此，每当我们在做决策的时候，会发现仅引用已有数据是远远不够的，我们还需要引用更多的数据，因为它们都和我们要做的决策息息相关。于是你会发现，数据的引用是个巨大的黑洞，因为你永远也无法将所有的数据收入囊中。因此，尽管我们在大数据的支持下为企业做出了一个决策，但这个决策往往如同印象派的画作一般，只描绘出了个大概，和真实情况仍相距甚远。

　　#5. 数据是客观的，但千万个读者就有千万种解释

　　没错，数据是客观的，如一张净推荐值(Net Promoter Score)表格中，显示的净推荐值均为7。然而除此之外，其他内容都是主观的。一方面，其主观性体现在过程中——收集信息的内容不同，收集信息的时间地点不同，甚至采访对象的选择也有因人而异。另一方面，主观性也体现在结果中——相同的数据，每个人的解读方式也不一样。

　　#6. 数据可以让故事变得更具有说服力

　　市场营销人员往往是一个讲故事的人。我们在讲故事的时候引用相关数据，将会使得我们的故事更为动听及具有说服力。然而，正因为数据的解读具有主观性，我们可以更加自如的将符合我们期望值、具有说服力的故事说给用户听。尽管如此如何运用数据由我们说了算，但在讲述故事的时候，我们仍要合理地和负责任地运用相关数据。

　　#7. 好的数据支持我们做明智的选择

　　决策为企业和个人做选择提供一个框架，而数据则有利于为做选择提供相应信息。好的数据将会引导人们做出明智的选择。反之，不好的数据将会成为我们成功道路上的绊脚石。

　　#8. 用实验来证实数据之间的因果关系

　　大数据时代一个非常重要的词语是“相关性”，然而我们要清楚，相关性并非因果关系。作为市场营销人员，在了解到企业行为和消费者行为之间相关关系后，我们接下来应当考察该关系是否为因果关系——做实验。保持其他变量不变，检验相关变量去证实或证伪我们的猜想。谷歌每年都会进行超过一万次的实验，其实验产生了巨大的数据量为谷歌服务，也因此说明了，大量的实证实验优于纯粹以数量取胜的数据。

　　#9. 平衡数据与用户体验之间的关系

　　Gord曾用过一个非常生动形象的比喻：“营销如同开车，仪表盘则如同营销过程中所产生的各种数据(如营业额等)，挡风玻璃则如同用户体验。”显然在行车时，仪表盘上的数字和挡风玻璃外的世界，我们二者都要兼顾。同理，在营销过程中数据和用户体验均很重要。

　　#10. 数据具有时效性

　　随时间推移，当下数据的保留价值越来越低。例如，在我想买车的时候，车商视我为目标客户，定期向我推送相关信息。然而，在我买车后的六个月，他们就开始对我不理不睬。这个例子在一定程度上说明，数据是具有时效性的，因而掌握有效和准确的数据对于运用数据的市场营销人员来说至关重要。

　　#11. 数据运用的“是什么”和“为什么”

　　在运用数据做营销决策的时候，我们需要考虑到这些数据“是什么”(Confirmation)和“为什么”会得出这些数据(exploration)。当我们在考虑“是什么”的时候，会了解到：事物是否发生，或发展到什么程度了;而当我们在考虑“为什么”的时候，我们想要去寻求新的发展模式，新的事业和新的伟大构想。另，同样的数据，我们不仅可以用它去探讨“是什么”，同样可以探讨“为什么”，这取决于市场营销人员所要研究的命题。

　　#12. 拥有两块手表并不能准确的判断时间，反而会制造混乱

　　手表定律是每个市场营销人员都需要掌握的定律之一。这个世界被各种矛盾的数据充斥着，用不一样的数据或研究方法去讨论同一个问题可能会得出截然不同的答案。面对这种情况我们可以做的有两件事，一件是既然数据已经不一样，那么我们就去了解是什么因素让数据呈现出两种不同的结果，通过此举我们往往会有意想不到的新发现;另外，不要为一分一毫的数据偏差而过于纠结，我们需要的不是完美的数据，而是利于我们做出明智决策的、准确地恰如其分的数据。

　　#13. 模型并非现实

　　模型并非现实，它充其量是现实的反映，有时候它甚至会歪曲了现实。一名哲学家兼科学家Alfred Korzybski曾经说过：“地图并非实际地形。”伟大的科学家George E.P. Box也曾说过：“所有模型都是错误的，只有一些是有用的。”。因此，在实际运用当中，我们要正确看待数据，不能“唯数据主义”，除了数据，我们仍应对其它信息保持高度的警惕，特别是那些体现现实生活的信息。正如同Swiss Army Aphorism所说：“如果地图和实际地形不符，选择地形。(毕竟地图没有办法完全显示出那悬崖峭壁。)”

　　#14. 数据可视化是把双刃剑

　　数据可视化(包括但不限于图形和表格)是一把双刃剑。就目前来说，数据可视化在数据运用中发挥着积极的作用——使人们更加直观地读懂数据，方便做决策。然而，无论是有意或无心，它可以为我们呈现有效的信息，同样也可以为我们呈现无效的信息，其弊端也许日后会日益显现。若想要了解更多有关数据可视化的内容并掌握这门技巧，可参阅Stephen Few, Kaiser Fung, Edward Tufte, Nathan Yau, 以及 Fernanda ViéGas 和 Martin Wattenberg 的文章。

　　总的来说，虽然大数据发展已久，但数据运用也许在当今市场营销领域中仍欠缺开发利用。因此，我们应正视数据的作用，并开始有效的利用它。

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