Big Data 聽到吐!我真心想賺大錢所以到底該懂哪些數據?

《TO》導讀:本文作者 Jon Morris 是一位創業家。以第一人稱編譯。

快餐內容,約會,甚至領導力。你到處可以聽到這些營銷流行語。然而這所有一切的罪魁禍首也許就是——大數據。

每個人都聽到許多有關大數據的東西。不論是通過文章、博客還是會議,它幾乎已經令人作嘔。但是卻真沒有所謂的大數據。也沒有所謂的 small data 或者 medium data。

它僅僅就是數據。而且要么你善於使用它,要么你什麼都不會。

不久前一件有趣的事情降臨在我身上。我註冊了一個流行的每日團購網站,並提供了所有它要求的個人資料信息。我很想看看它怎樣利用我的信息推銷給我東西。我提供了我的年齡、性別和住址。我還提供了我的興趣愛好——三項全能、跑步、滑雪和數字化營銷。

第二天,我收到了我的個性化郵件提議——一個位於女性專用工作室的打折的鋼管舞培訓班。我受寵若驚,但不感興趣,隨後就退訂了這項服務。這是一個擁有大量數據可以利用的公司,卻不能做出正確的判斷。

  • 智能數據的 5 個問題框架

現在我們比以往任何時候都能獲得更多數據。 好消息是數據提供了通往大量洞察力的途徑。 壞消息是這些洞察力需要深入地挖掘,所以擁有足夠基礎來知道怎麼利用數據才是關鍵所在

每個人都在尋找超越競爭對手的優勢和路徑。這歸結為提問正確的問題和使用數據提供答案。如果你能利用數據比你的競爭對手更高校更快地回答那些問題,你就能贏。你必須看出數據在告訴你什麼,這真的會帶給你更多需要回答的問題。

當我詢問別人給我 5 個他們會回答用來提升他們的生意或者正在進行的市場活動的問題時,我經常驚訝於我聽到的問題的低劣質量。提出正確的問題並不容易。

如果你不確定從哪裡開始,當面對客戶時,可以使用我提出的這 5 個問題框架。

1. 你的目標是什麼?

2. 你的預算有多少?

3. 針對兩者你是怎麼表現的?

4. 為什麼?

5. 關於它你會做什麼?

想像你問了上述問題,它們的答案帶給你另一個問題,在這個例子中就是「對於每位新顧客我的花費是多少?」最初,這看起來像一個直截了當的問題。

第一步就是把你的營銷費用投資了,對此你可能有清晰的概念,並把它除以你的全部新顧客。然而,為了獲得你的全部新顧客,你首先需要鑑別有沒有以下這些人:是不是那些從沒買過東西的人?或者是不是那些曾經買過東西,但最近 5 年內沒有買過東西的人?誰是我現有的顧客?我的線下線上總交易有多少?

為了回答這些附加的問題,你需要鑽研大量不同的數據來源。而且為了操縱、探索和維持所有這些數據,你需要投資一個基礎設施,它能給你提供最有效利用這些數據的技術和資源。

直到我能回答出附加的問題,我才能獲得我全部新顧客,篩選出新顧客並回到我最初的公式中把​​他們作為公式的分母,投資的營銷費用除以全部新顧客。正如例子所展示的,回答商業問題可能並不像看起來那樣容易。

每天你都需要問問你自己,相對於競爭對手你可以做些什麼不同的事情。如果你可以收集智能數據,而不是大數據,並使其可用,你將在競爭中脫穎而出。我並不是說管理數據就很容易——這是不同的。但是困難也是好事;如果某些事對你來說困難,那它對你的競爭者來說同樣困難,這是一個他們不會投資的巨大的機會。

最後,如果你能夠利用這些數據,你就能為你的顧客推薦相關的商品,並贏得競爭。

> >2016 黃金證照班:Google Analytics 流量分析工具課程開課中 >> 我要報名

 基本 RGB

(本文轉載自合作夥伴《伯樂在線》;未經授權,不得轉載;圖片來源:shawncampbell,CC Licensed)

點關鍵字看更多相關文章: