跳出大数据分析误区
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BigData,大数据,是基于人们在因特网和社交媒体的种种行为而形成的量化信息。随着此类数据的逐步激增,激发起公司、学界和媒体利用这些数据 由于数据挖掘的自动化软件在如今已经变得随处可得,很多高管都认为他们可以很轻松地发现以前不明显的趋势、动态。但是,分析本身包含的内容远不 为了回答这些问题,真正有效利用大数据的全部潜力,公司应该回归基础,而不是继续深陷误区。笔者基25年的市场营销数据分析领域的工作经验认为,有三点基本原则一直是实现有效数据分析的核心。A.依靠基于理论的方法,而不是盲目地进行数据挖掘;B.对客户和市场保持一种大局观;C.坚持干中学。 理论假设筑基 如果没有理论告知分析师,消费者如何形成偏好并付诸行动,那么分析师很快就会被潮涌般的数据淹没,这世界上的任何一种先进数据处理能力都无法帮 一旦获取所需的数据来验证假设,所得结果将指引公司制定具体方案来发展、完善相关价值主张,并将这些价值主张引向市场。通过合理的假设与验证,公司将能恰到好处地进行市场细分(即将具有类似偏好和行为的目标客户进行分类),这有助于更有效地定位公司战略。 譬如,一家制药公司的一款药品近期销量不佳,公司试图增加该药品的销售额。于是,管理者提出假设,认为公司当前的销售方案没能很好地针对内科医生,而这些内科医生是最有可能在开处方时使用该款药品的重要目标群体。 为了验证这一假设,公司搜集了大量关于医生在何种情况下会开出这种药品的数据。例如,内科医生每年会开出多少处方,他们开出的处方数量是增还是 虽然由于药品销售业绩不好,相关销售人员锐减,但通过上述数据分析,销售队伍有的放矢地直接朝着数据指向的机会攻略,成果大大超乎他们的想象。 “生活中的一天” 营销科学的发展历程中,有一条重要经验教训,即“喜新厌旧”不可取。当一种新数据源出现并且变得可得时,人们就会蜂拥而上,大量予以采用。而更 要知道,这不是市场营销领域第一次面对数据革命带来的颠覆,之前出现的转变过程也有崎岖。20世纪80年代中期,条形码扫描的出现使得公司能够 在该项技术发明的早期,利用这种新数据的意识导致了不少失误。高管们变得过于关注价格促销对于销售的影响,而丢掉了市场营销的基础:品牌价值与 就像早些年关于条形码的投资回报模型存在缺陷一样,最新的大数据分析也可能导致误入歧途。很多零售商表示,“我知道每样从货架上移走的商品,我知道拥有会员卡的消费者的很多信息,但是,当我们在货架上摆上与消费者购买的商品类似的产品时,并没有看到预期的收入增长。” 到底遗漏了什么呢?很可能,由于过度关注最新的数据源,零售商无意中陷入了一维视角。事实上,要摸透客户的消费行为,需要更加宽广的视野。在营 跑之前学会走路 在对新类型数据进行分析时,第一步是学会开放心态和协调方法。虽然挖掘新数据几乎总能发现令人兴奋的新结论,但是公司不可操之过急,应该以开放的心态对待新的数据分析方法,逐步挑战以前奉为真理的做法与言论。 一般而言,采用新数据源获取的新信息会让公司质疑某些产品、服务或者战略。有时候如果大规模采信会适得其反。所以,并不建议公司在出现新数据源 例如,一家全球能源巨头决定采用更加先进的分析方法来解决量化研究问题,提升营销投资的回报率。高层领导选择了三个国家的两个业务部门,横跨发 回归基础 很多高管都对采用大数据感兴趣,但往往对于这一最新的分析工具和技术没有多少直接经验。所以,在一开始,他们常常询问这种分析方法成本有多少。 但是,就如之前的三个基本原则所显示的那样,采用新的数据分析方法其实是一个可管理的过程,处理得当,便能带来潜在的巨大收益。事实上,大多公 司一旦开始投资于数据分析,他们基本就不会停下来,因为数据分析结果对业务的提升远超数据分析所需的成本和努力。可见,数据分析已经成为公司自给自足改善 市场地位的重要途径。 (编辑:李大同) 【声明】本站内容均来自网络,其相关言论仅代表作者个人观点,不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利,请及时与联系站长删除相关内容! |